ඒකක
1. ඉදිරිපත් කිරීම සහ දත්ත දෘශ්‍යකරණය තුළ කෘතිම බුද්ධිය හැඳින්වීම: භූමිකාවන්, සීමා මායිම්, වලංගුකරණය සහ ආචාර ධර්ම 2. ඉදිරිපත් කිරීමේ ව්‍යුහය සහ ආඛ්‍යාන ප්‍රබන්ධ: ප්‍රේක්ෂකයින් ගමනකට රැගෙන යාම 3. විනිවිදක පෙළ සහ අන්තර්ගත නිෂ්පාදනය: මාතෘකාව, ලිපිය, කථානායක සටහන 4. විනිවිදක නිර්මාණය සහ දෘශ්‍ය නිෂ්පාදනය: පිරිසැලසුම, වර්ණය, අයිකනය සහ කෘතිම බුද්ධි දෘශ්‍ය 5. දත්ත තේරුම් ගැනීම සහ නිවැරදි ප්‍රස්ථාර වර්ගය තෝරා ගැනීම 6. කෘතිම බුද්ධිය සමඟ ග්‍රැෆික්ස් ජනනය කිරීම: කේතයේ සිට දෘශ්‍ය දක්වා, සත්‍යාපනය සමඟ 7. උපකරණ පුවරු නිර්මාණය: තිරයක් මත විශාල සංඛ්‍යා තේරුම් ගත හැකි කිරීම 8. දත්ත කතන්දර කීම: ඉලක්කම් ආඛ්‍යානයකට හැරවීම 9. Infographic Production: තනි දෘෂ්‍යමානයකින් තේරුම්ගත හැකි තොරතුරු 10. නොමඟ යවන දෘශ්‍යකරණය වැළැක්වීම: ග්‍රැෆික් ආචාර ධර්ම සහ අඛණ්ඩතාව 11. අන්තයේ සිට අවසානය දක්වා ප්‍රවාහය: කෙටිකතාවේ සිට පෙරහුරුව දක්වා, සත්‍යාපනය, රහස්‍යභාවය සහ භාරදීම
ඒකකය 8 / 11

දත්ත කතන්දර කීම: ඉලක්කම් ආඛ්‍යානයකට හැරවීම

ලාභ:

  • සන්දර්භය-ආතති-විභේදන ආඛ්‍යානයකට සොයාගැනීම් ඇතුළත් කිරීමට සහ තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ඉස්මතු කිරීමට හැකියාව ('මෙයින් අදහස් කරන්නේ කුමක්ද')
  • පෙර/පසු සහ ඉලක්කය/යථාර්ථය වැනි ප්‍රතිවිරෝධතා සමඟ පණිවිඩය තියුණු කිරීමට සහ එක් එක් ග්‍රැෆික් ආඛ්‍යානයේ ඇති වාක්‍යයකට සම්බන්ධ කිරීමේ හැකියාව
  • තෝරාගත් දත්ත, අතිශයෝක්තිය සහ ව්‍යාජ හේතුකාරක උගුල්වලට හසු නොවී අවංක කතාවක් ගොඩනැගීමේ හැකියාව

මිනිස්සුන්ට චිත්‍ර අමතකයි, කතන්දර මතකයි. දත්ත කතන්දර යනු සංඛ්‍යා වියළි ග්‍රැෆික්ස් ගොඩක සිට ආරම්භය, මැද සහ අවසානය සහිත ආඛ්‍යානයක් බවට පරිවර්තනය කිරීමයි. අරමුණ දත්ත අලංකාර කිරීම නොවේ; ඒ ප්‍රේක්ෂකයන්ගේ ප්‍රශ්නවලට “මොකද වුණේ, ඇයි ඒක වැදගත්, මම මොනවද කරන්න ඕන” යන ප්‍රශ්නවලට නිවැරදි පිළිවෙළට පිළිතුරු සැපයීමයි. මෙම ඒකකය තුළ, අපි ඔබේ දත්ත වලින් අවංක සහ අමතක නොවන ආඛ්‍යානයක් ගොඩනගා ගැනීමට කෘත්‍රිම බුද්ධිය භාවිතා කරන්නේ කෙසේදැයි ඉගෙන ගනිමු.

කතාවේ කොටස් තුනක්: සන්දර්භය, ගැටුම, විසඳුම

සෑම දත්ත කතාවකටම කොන්දක් ඇත:

  • සන්දර්භය: අප සිටින්නේ කොහේද? "පසුගිය වසරේ අපි නව වෙලඳපොලවල් 3 කට ඇතුල් විය."
  • ගැටුම් / ආතතිය: වෙනස් වී ඇත්තේ කුමක්ද, කුමන ගැටලුවක් / අවස්ථාවක් තිබේද? "නමුත් ඒවායින් එකක විකුණුම් මාස 6 ක් තිස්සේ පහත වැටෙමින් තිබේ."
  • විසඳුම / ක්රියාව: අප කළ යුත්තේ කුමක්ද? "අපි මෙම වෙළඳපොලේ මිල සමාලෝචනය කළ යුතුයි."

තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය යන සංකල්පය ද ඇත: ප්‍රේක්ෂකයින් පෙර දැක නැති දත්ත වලින් අර්ථවත් සොයා ගැනීමකි. ප්රස්තාරය දත්ත පෙන්වයි; තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය එහි තේරුම ඔබට කියයි. කතන්දර කීම යනු ආඛ්‍යානයකට ගැලපෙන තීක්ෂ්ණ බුද්ධියයි.

ඉඟිය: "දත්ත මෙය පෙන්වයි" යැයි නොකියන්න, "දත්ත මෙය කියයි" යැයි සිතන්න. ප්‍රස්ථාරය සාක්ෂියකි; ඒ සාක්ෂියේ තේරුම තමයි කතාව.

තීක්ෂ්ණ බුද්ධියේ සිට ආඛ්‍යානය දක්වා: පියවරෙන් පියවර

  1. ප්‍රධාන තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය එක වාක්‍යයකින් ලියන්න. "වෙළඳපල X හි, පහත වැටීම මිල නිසා නොව, බෙදා හැරීමේ කාලය මත වේ."
  2. සන්දර්භය ස්ථාපිත කරන්න. නරඹන්නා ආරම්භ කළ යුත්තේ කොතැනින්ද?
  3. ආතතිය පෙන්වන්න. බලාපොරොත්තු වන දේ සහ ඇත්ත වශයෙන්ම සිදු වන දේ අතර වෙනස.
  4. සාක්ෂි (ප්‍රස්තාරය) ඇතුළු කරන්න. සෑම ප්රස්ථාරයක්ම වාක්යයක් ඔප්පු කරයි.
  5. විසඳුම/ක්‍රියාව සඳහන් කරන්න. පිටවීමේදී නරඹන්නා කළ යුත්තේ කුමක්ද?
  6. එය තනි පණිවිඩයකට අඩු කරන්න. කතාව එක් වාක්‍යයකින් සාරාංශ කළ යුතුය.

ඔබගේ කාර්යභාරය: දත්ත කථා සංස්කාරකය. මගේ සොයාගැනීම් (අමු): [අයිතමය අනුව අයිතම අංක/නිරීක්ෂණ]. මගේ ප්‍රධාන තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය: "[තනි වාක්‍යයක්]". කාර්යය: මෙය 'සන්දර්භය → ආතතිය → විභේදනය' ව්‍යුහයක් සහිත ආඛ්‍යානයක් බවට පත් කරන්න. එක් එක් කොටස සඳහා: පෙළ 1-2 වාක්‍ය + එම කොටස ඔප්පු කිරීමට ග්‍රැෆික් වර්ගයක් සඳහා යෝජනාවක්. අතිශයෝක්තියට නංවන්න එපා, සංඛ්යා සකස් කරන්න; දත්තවල නොමැති හිමිකම් පෑම '[තහවුරු කිරීම]' ලෙස සලකුණු කරන්න. ස්වරය: [වෛෂයික / ආශ්වාදජනක / උත්තේජක].

ප්‍රස්ථාරය ආඛ්‍යානයට සම්බන්ධ කිරීමට:

කතාවක මෙම ග්‍රැෆික් කොටසක් කරන්න: ග්‍රැෆික් එක පෙන්වන පණිවිඩය එක වාක්‍යයකින් ලියන්න, ඉන්පසු ග්‍රැෆික් සඳහා ප්‍රේක්ෂකයින් සූදානම් කරන 'සැකසුම්' වාක්‍යයක් සහ චිත්‍රකයට පසුව 'ඉතින් මොකක්ද' වාක්‍යයක් යෝජනා කරන්න. ග්‍රැෆික්: [වට්ටෝරුව]. තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය: [... ].

"පෙර/පසු" සහ සංසන්දනාත්මක ආඛ්‍යාන

වඩාත්ම බලගතු දත්ත කථා විරුද්ධත්වයක් ඇති කරයි: පෙර/පසු, ඉලක්කය/සැබෑ, අප/තරඟකරු, බලාපොරොත්තු වූ/සිදුවූ දේ. ප්‍රතිවිරුද්ධතාව ප්‍රේක්ෂකයාගේ මනසෙහි ආතතිය ඇති කරන අතර පණිවිඩය තියුණු කරයි.

පරස්පර වර්ගය

නියැදි ආඛ්‍යානය

සුදුසු ග්රැෆික්

පෙර/පසු

"ක්‍රියාවලිය වෙනස් කිරීමට දින 9 කට පෙර, දින 4 කට පසුව"

ද්විත්ව තීරුව/බෑවුම් සටහන

ඉලක්කය/සැබෑ

"ඉලක්කය 10% වර්ධනයක්, අපි 4% හි රැඳී සිටියෙමු"

ඉලක්ක රේඛා තීරුව

බලාපොරොත්තු වූ/සිදු වූ

"අපි ගිම්හාන පරිහානියක් අපේක්ෂා කළෙමු, නමුත් වැඩිවීම සිදු විය"

රේඛාව + සෙවන ලද අපේක්ෂා කලාපය

කොටස/සම්පූර්ණ

"අලාභවලින් 70% ක් එක් පියවරකින්"

සැරිසරන තීරුව

'පෙර/පසු' දත්ත කථාවක් සකසන්න. පෙර: [නඩු+ අංකය]. පසුව: [නඩු+ අංකය]. වෙනස් වීමට හේතුව: [...].කාර්යය: වාක්‍ය 3 කින් යුත් කුඩා ආඛ්‍යානයක් (සන්දර්භය, වෙනස් කිරීම, ප්‍රතිඵලය) සහ මෙම ප්‍රතිවිරෝධය වඩාත් අවංකව පෙන්වන ප්‍රස්ථාර වර්ගය යෝජනා කරන්න. වෙනසට වඩා විශාල කිරීමට උත්සාහ නොකරන්න.

අඛණ්ඩතාව: කතාව දත්ත විකෘති කිරීමට ඉඩ නොදෙන්න

කතන්දර කීමේ සෙවනැලි පැත්ත යනු ආඛ්‍යානය ශක්තිමත් කිරීම සඳහා තෝරා බේරා දත්ත ඉදිරිපත් කිරීමයි. උගුල් දෙකකින් පරෙස්සම් වන්න:

  • වරණීය දත්ත (චෙරි-පික්කිං): ආඛ්‍යානයට ගැළපෙන කාලපරිච්ඡේදය/කොටස පෙන්වීම සහ නොගැලපෙන එක සැඟවීම.
  • ව්යාජ හේතුව: "A වැඩි විය, B වැඩි විය, එබැවින් A හට B" - සහසම්බන්ධය හේතුකාරක නොවේ.
අවවාදයයි: හොඳ කථාවක් ඒත්තු ගන්වයි; නමුත් ඒත්තු ගැන්වීම දත්ත විකෘති කිරීමට අවසරයක් බවට පත් නොවිය යුතුය. "මෙම ආඛ්‍යානයට නොගැලපෙන දත්ත මොනවාද?" ඔබෙන්ම විමසා අවශ්‍ය නම් පෙන්වන්න.

කුඩා නඩු තුනක්

නඩුව 1 - පින්තාරු කිරීමේ සිට කතාව දක්වා. කණ්ඩායමක් කළමනාකාරිත්වයට පේළි 12 වගුවක් ඉදිරිපත් කළ නමුත් කිසිවෙකුට කිසිවක් තේරුණේ නැත. AI සමඟින්, ඔවුන් තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සොයා ගත්හ: "ලාබයෙන් 80% ලැබෙන්නේ නිෂ්පාදන 3කින්." ඔවුන් මේ එක වාක්‍යයක් වටා ඉදිරිපත් කිරීම ගොඩනගා ගත්තා. පළමු වතාවට, කළමනාකරණය පැහැදිලි තීරණයක් ගත්තේය (මෙම නිෂ්පාදන 3 කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන්න).

නඩුව 2 - පෙර/පසු. රෝහලක් පොරොත්තු කාලය අඩු කරන වෙනසක් සිදු කර ඇත, නමුත් ඉදිරිපත් කිරීම වියළි අංක වලින් සමන්විත විය. ඔවුන් "පළමු මිනිත්තු 47, පසුව විනාඩි 19" යන ප්‍රතිවිරෝධය සහිත බෑවුම් ප්‍රස්ථාරයක් සකසා ඇත. වෙනසෙහි බලපෑම වහා වටහා ගත් අතර අයවැය පුළුල් විය.

3 වන අවස්ථාව - තෝරාගත් දත්ත නිවැරදි කිරීම. ව්‍යාපාරයේ සාර්ථකත්වය පෙන්වීමට අලෙවිකරුවෙකු ප්‍රස්ථාරගත කර තිබුණේ ඉහළම සති 2 පමණි. AI ගෙන් අසන්න “මෙම ආඛ්‍යානයට නොගැලපෙන දත්ත තිබේද?” ඔහු ඇසුවා; ආකෘතිය පශ්චාත් ව්‍යාපාරයේ පරිහානිය සිහිපත් කළේය. කණ්ඩායම මුළු කාල පරිච්ඡේදයම පෙන්වූ අතර "කල් පවතින බලපෑම සඳහා පසු විපරම් කිරීම අවශ්ය වේ" යන අවංක පණිවිඩය ලබා දුන්නේය.

දුර්වල ක්ෂණික / ශක්තිමත් විමසුම

දුර්වල:

මෙම දත්ත වලින් මතුවන්නේ සිත් ඇදගන්නාසුලු කතාවකි.

"ආකර්ෂණීය" කිරීමට ඇති ආශාව ආදර්ශය අතිශයෝක්තියට හා තෝරාගත් ඉදිරිපත් කිරීමට තල්ලු කරයි; අවංකකම නැති වී යයි.

ශක්තිමත්:

ඔබගේ කාර්යභාරය: දත්ත කථා සංස්කාරකය. ප්‍රධාන තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය: "අලාභවලින් 70% ක් බෙදා හැරීමේ පියවරේ ඇත". ප්‍රතිඵල: [සංඛ්‍යා]. කාර්යය: සන්දර්භය→suspense→විසඳුමේ ව්‍යුහය තුළ අවංක ආඛ්‍යානයක් ගොඩනඟන්න, එක් එක් කොටසට ප්‍රස්ථාරයක් ගළපන්න, සහ මෙම තීක්ෂ්ණ බුද්ධියට නොගැලපෙන දත්ත තිබේ නම් සඳහන් කරන්න. අතිශයෝක්තියට නංවන්න එපා, සහසම්බන්ධය හේතු ලෙස ඉදිරිපත් නොකරන්න, දත්තවල නොමැති දේ සඳහා [තහවුරු කිරීම] ලියන්න.

දෙවැන්න ව්‍යුහය ලබා දෙන අතර අවංකභාවය අවශ්‍ය වේ (නොගැලපෙන දත්ත පෙන්වන්න, හේතුකාරකය ප්‍රකාශ නොකරන්න).

එක් චිත්‍රකයක්, එක් පණිවිඩයක්: ස්ලයිඩ හරහා ආඛ්‍යානය බෙදා හැරීම

ඉදිරිපත් කිරීමකට දත්ත කථාවක් තැබීමේදී ඇති ප්‍රබලම රීතිය නම්: එක් ස්ලයිඩයක එක් ප්‍රස්ථාරයක්, එක් ප්‍රස්ථාරයක එක් පණිවිඩයක්. නරඹන්නාට එකවර ප්‍රස්ථාර තුනක් දෙස බලා නිගමනයකට එළඹිය නොහැක. සංකීර්ණ ප්‍රස්ථාරයක් එකවර පෙන්වීමට වඩා, එය ක්‍රමානුකූලව හෙළිදරව් කිරීම ඉතා ඵලදායී වේ: පළමුව හිස් අක්ෂය, පසුව තනි රේඛාව, පසුව සංසන්දනාත්මක රේඛාව, අවසානයේ අවධාරණය. සෑම පියවරකදීම ඔබ පවසන දේ පැහැදිලි කරන්න; නරඹන්නා ඔබ සමඟ ප්‍රස්ථාරය "කියවයි".

ඔබගේ කාර්යභාරය: දත්ත ඉදිරිපත් කිරීමේ සංස්කාරකය. මට තනි ඝන ප්‍රස්තාරයක් ඇත: [වට්ටෝරුව]. මෙය එක් විනිවිදකයක පෙන්වීම වෙනුවට, නරඹන්නා පියවරෙන් පියවර ගෙන යන අදියර 3-4ක 'කැස්කැඩ් හෙළිදරව්' සැලැස්මක් සාදන්න. එක් එක් අදියරේදී ප්‍රස්ථාරයේ දිස්විය යුත්තේ කුමක්ද සහ මා කිව යුත්තේ කුමක්ද? අවසානයේ උද්දීපනය කිරීමට ඇති එකම පණිවිඩය වන්නේ: "[වාක්‍ය]".

ප්‍රස්ථාර මාතෘකාව ආඛ්‍යානයේ කොටසක් බවට පත් කරන්න: "බටහිර කලාපය පමණක් වර්ධනයට හේතු වේ," "ප්‍රාදේශීය විකුණුම්" නොවේ. මාතෘකාව ප්‍රස්ථාරයේ ප්‍රතිඵලය කියයි; නරඹන්නා ඔහු දකින දේ දැනගෙන බලයි.

ඉඟිය: ස්ලයිඩයක ප්‍රස්ථාර දෙකකට වඩා තිබේ නම්, ඔබ බොහෝ විට එක් ස්ලයිඩයකට වෙනම පණිවිඩ දෙකක් හෝ තුනක් තද කරයි. බෙදීම: සෑම පණිවිඩයකටම තමන්ගේම විනිවිදකයක් දෙන්න.

පොදු වැරදි

  • ග්‍රැෆික් තොගයක් ඉදිරිපත් කිරීම: ආඛ්‍යානයකින් තොරව පේළියක චිත්‍රක නූල් කිරීම.
  • තීක්ෂ්ණ බුද්ධියෙන් තොර කතාව: "මොකද වුනේ" කියමින් "එයින් අදහස් කරන්නේ කුමක්ද" අත්හැරීම.
  • තෝරාගත් දත්ත: ආඛ්‍යානයට නොගැලපෙන දත්ත සැඟවීම.
  • ව්‍යාජ හේතුකාරකත්වය: සහසම්බන්ධය "හේතුව" ලෙස ඉදිරිපත් කිරීම.
  • අතිශයෝක්තිය සඳහා ප්‍රභේද තෝරා ගැනීම: බලපෑම විශාල කිරීම සඳහා නොමඟ යවන ග්‍රැෆික්ස් භාවිතා කිරීම.
  • බහු පණිවිඩ: ඉදිරිපත් කිරීමකට "ප්‍රධාන කථා" එකකට වඩා සවි කිරීම.

සාරාංශයක් ලෙස

දත්ත කතන්දර යනු සන්දර්භ-ආතති-විභේදන ආඛ්‍යානයකට සංඛ්‍යා ඇතුළත් කිරීම සහ තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ඉස්මතු කිරීමයි (“මෙයින් අදහස් කරන්නේ කුමක්ද”). පරස්පරතා (පෙර/පසු, ඉලක්කය/සැබෑ) පණිවිඩය තියුණු කරයි. AI ඔබේ සොයාගැනීම් ආඛ්‍යාන බවට පත් කිරීමට බලවත් ය; නමුත් තෝරාගත් දත්ත, අතිශයෝක්තිය සහ ව්‍යාජ හේතුකාරක උගුල් වලට හසු නොවන්න. හොඳ කථාවක් ඒත්තු ගන්වන අතර දත්ත විකෘති නොකරයි.

යෙදුම් කාර්යය

ඔබගේ දත්ත කට්ටලයෙන් අවබෝධයක් අඳින්න. (1) එය එක වාක්‍යයකින් ලියන්න. (2) කෘත්‍රිම බුද්ධිය සන්දර්භය-ආතති-විභේදන ව්‍යුහය තුළ ආඛ්‍යානයක් නිෂ්පාදනය කර එක් එක් කොටසට චිත්‍රකයක් ගලපන්න. (3) "මෙම ආඛ්‍යානයට නොගැලපෙන දත්ත මොනවාද?" සහ ආඛ්‍යානය තුළ අවංකව පිළිතුර ඇතුළත් කරන්න. (4) කතාව එක වාක්‍යයකට අඩු කරන්න.

පිරික්සුම් ලැයිස්තුව

  • [ ] මට එක් ප්‍රධාන තීක්ෂ්ණ බුද්ධියක් ඇති අතර මට එය එක් වාක්‍යයකින් ලිවිය හැකිය.
  • [ ] ආඛ්‍යානය සන්දර්භ-ආතති-විභේදන ව්‍යුහයක් තුළ ව්‍යුහගත විය.
  • [ ] සෑම ප්‍රස්ථාරයක්ම ආඛ්‍යානයේ වාක්‍යයක් ඔප්පු කරයි.
  • [ ] මම ආඛ්‍යානයට නොගැලපෙන දත්ත සඟවා නැත.
  • [ ] මම සහසම්බන්ධය හේතුකාරක ලෙස ඉදිරිපත් කළේ නැත.
  • [ ] කතාව තනි වාක්‍යයකට අඩු කළ හැක.