Informatie informeert. Emotie activeert.

Stel, je zit in een presentatie. Op het scherm verschijnt een grafiek met de titel: “Aantal ziekteverzuimdagen per afdeling in 2025.”

Je kijkt. Je ziet staven. Je leest de assen. Je concludeert: aha, afdeling X heeft het hoogste verzuim. En dan? Stilte. Volgende slide.

Stel nu dat diezelfde grafiek een andere titel had gehad: “Verzuim op afdeling X is in één jaar verdubbeld — en het stijgt nog steeds.” Dan is het ineens een ander verhaal.

Waarom je titel het verschil maakt

De titel van je grafiek is het eerste wat mensen lezen. Nog vóór ze naar de staven, lijnen of punten kijken. Je titel stuurt de interpretatie. Het is de lens waardoor je publiek naar je data kijkt.

En hier gaat het bij de meeste grafieken mis. De titel beschrijft wat er te zien is, maar vertelt niet wat het betekent. Het is een etiket. Netjes, correct, volledig. Maar het zet niemand in beweging.

Informatie informeert. Maar het is emotie die activeert.

Beschrijvend vs. activerend

Een beschrijvende titel vertelt wat je ziet. Een activerende titel vertelt wat het betekent. Het verschil is subtiel maar het effect is enorm.
Een paar voorbeelden:

Beschrijvend: “Aantal overlastmeldingen in de periode 2019-2023 in gemeente X”
Activerend: “Overlastmeldingen pieken in de zomermaanden en stijgen al vijf jaar op rij”

Beschrijvend: “Klanttevredenheid per regio Q1-Q4”
Activerend: “Regio Zuid scoort al drie kwartalen onder het gemiddelde”

Beschrijvend: “Verloop medewerkers 2024 per afdeling”
Activerend: “Het verloop op klantenservice is drie keer hoger dan gemiddeld”

Zie je het verschil? De beschrijvende titel is een etiket. De activerende titel is een boodschap. En een boodschap zet mensen in beweging.

Waarom dit werkt

Je brein is lui. Dat bedoel ik niet onaardig. Het is gewoon een overlevingsmechanisme. Je brein wil zo min mogelijk energie besteden aan het verwerken van informatie. Hoe meer werk je publiek moet doen om je grafiek te begrijpen, hoe groter de kans dat ze afhaken.
Een beschrijvende titel zegt: hier is data, zoek het maar uit. Je publiek moet zelf de conclusie trekken. Sommigen doen dat. Veel mensen niet.

Een activerende titel doet het werk voor ze. Het vertelt: dit is wat er aan de hand is. En daarmee maak je ruimte voor de vraag die er echt toe doet: wat gaan we hieraan doen?

Dat is het verschil tussen informeren en activeren. En het zit ’m in één regel tekst.

Maar mag ik wel een conclusie in mijn titel zetten?

Dit is de vraag die ik het vaakst hoor van analisten. En ik snap ’m. Je wilt objectief blijven. Je wilt geen mening presenteren als feit. Je bent analist, geen lobbyist.

Maar een activerende titel is geen mening. Het is een onderbouwde conclusie. Als je data laat zien dat het verzuim verdubbeld is, dan is “verzuim verdubbelt” geen mening. Het is een feit dat je helder verwoordt.

Het verschil tussen een mening en een activerende titel? Een activerende titel kun je aflezen uit de grafiek die eronder staat. Als de data het niet bevestigt, is het geen goede titel. Zo simpel is het.

Probeer het zelf

Pak je laatste presentatie erbij. Kijk naar de titels van je grafieken. Zijn het etiketten of boodschappen?
Herschrijf ze. Maak van “Wat je ziet” een “Wat het betekent.”
En let dan op wat er gebeurt in je volgende overleg. Ik durf te wedden dat er betere vragen komen. Dat het gesprek eerder gaat over “wat gaan we doen?” dan over “wat staat er eigenlijk?”

Want dat is het doel. Niet alleen een mooiere grafiek, maar ook een beter dataverhaal. 🦩

Van informeren naar activeren?

In mijn 1-op-1 traject help ik je om van informeren naar activeren te gaan. Met jouw data en jouw presentaties. Nieuwsgierig naar de mogelijkheden? Neem contact op.

Zoals mijn 1-op-1 klant Miranda het heel mooi zei:

Doen! Het heeft een enorme meerwaarde data helder te kunnen weergeven op een manier die iedereen kan lezen. 

Maak van je grafiek geen zandkunstwerk

“Je hebt me verpest!”

Dat appte een vriendin me deze week. Bij haar op het werk heb ik vorig jaar een inspiratiesessie datastorytelling gegeven. En nu zat ze in een presentatie te kijken naar een slide waarvan ze direct dacht: dat is geen goede grafiekhygiëne.

De grafieken leken nog het meest op zo’n jampotje met zandkunst dat we vroeger als kind maakten. Je weet wel: laagjes gekleurd zand, keurig gestapeld, in alle kleuren van de regenboog. Stel je drie van die potjes voor op één slide. Onder elkaar. Met veel te kleine letters.

Het was volstrekt onleesbaar en niet breinvriendelijk. Ze haakte terecht af en appte mij.

Wat is grafiekhygiëne?

Grafiekhygiëne is het geheel aan basisregels dat ervoor zorgt dat je grafiek doet wat ’ie moet doen: helder communiceren. Net zoals je een keuken schoonhoudt voor je erin gaat koken, zorg je ervoor dat je grafiek opgeruimd is voordat je er een verhaal mee vertelt.

Denk aan dingen als: heeft je grafiek een duidelijke titel? Zijn de assen gelabeld? Is er een bronvermelding? Heb je een legenda waar die nodig is? Dat klinkt basaal. En dat is het ook. Maar je zou versteld staan van hoe vaak deze basis ontbreekt.

Grafiekhygiëne gaat verder dan alleen die checklist. Het gaat ook over kleurgebruik, lettergrootte en het aantal indrukken dat je grafiek tegelijk op je publiek loslaat.

Het probleem met te veel kleur

Kleur is een van de krachtigste hulpmiddelen in datavisualisatie. Kleur stuurt de aandacht, maakt onderscheid en kan een boodschap versterken. Maar alleen als je het bewust inzet.

Het probleem met die zandkunstgrafiek van mijn vriendin was niet de data zelf. Het probleem was dat alles tegelijk om aandacht schreeuwde. Rood, blauw, groen, geel, oranje. Elke datareeks in een andere kleur. En dan ook nog met een legenda ernaast in een lettergrootte die je alleen met een vergrootglas kunt lezen.

Het gevolg: je publiek ziet niets meer. Of beter gezegd: ze zien alles tegelijk, en dat is hetzelfde als niets.

Eén accentkleur. De rest grijs.

Kies je voor kleur in je grafiek? Kies dan voor één accentkleur en maak de rest grijs.

Dat klinkt rigoureus. En dat is het ook. Maar het dwingt je om te kiezen. Welke datareeks is het belangrijkst? Welk verhaal wil je vertellen? Welk inzicht moet je publiek meenemen?

Zodra je die keuze maakt, wordt je grafiek niet alleen rustiger. Ze wordt ook krachtiger. Want je publiek hoeft niet meer te zoeken. Je wijst ze precies de goede kant op.

De grafiekhygiëne-checklist

Voor je je grafiek de wereld in stuurt, loop even deze checklist langs:

  1. Heeft je grafiek een activerende titel? Niet “Aantal meldingen 2019-2023”, maar “Meldingen stijgen al vijf jaar op rij”.
  2. Zijn je assen gelabeld en begrijpelijk?
  3. Gebruik je maximaal één accentkleur om je boodschap te versterken?
  4. Is de lettergrootte leesbaar, ook achterin de zaal?
  5. Staat er een bronvermelding bij?

Geen spectaculaire lijst. Maar wel eentje met impact.

De koffieautomaattest

Uiteindelijk gaat het hierom: wordt er nog over je presentatie gepraat bij de koffieautomaat?

Als je grafiek eruitziet als een zandkunstpotje, is het antwoord waarschijnlijk nee. Maar als je één helder inzicht uitlicht, met één accentkleur en een activerende titel, dan geef je mensen iets om mee te nemen. Iets om over te praten. Iets om mee aan de slag te gaan.

En kom je toch in de verleiding om meer kleuren te gebruiken, onthoudt dan: als je alle kleuren mengt, dan wordt het bruin.

Ik ben trots als ik dit soort appjes krijg. Ze is niet verpest, ze heeft geleerd hoe je een verhaal vertelt met data. 🦩

 

Wil jij ook leren hoe je een verhaal vertelt met data zonder een regenboog aan kleuren?

In mijn inspiratiesessie: Ontdek de kracht van datastorytelling, neem ik je in een uur mee langs de principes van breinvriendelijk data presenteren. Inclusief de grafiekhygiëne-checklist. En ja, je kijkt daarna nooit meer hetzelfde naar een grafiek. Neem contact op als je wilt weten wat dat voor jouw team kan betekenen.

Pony’s worden kleiner als je ze vaker borstelt. Over je comfortzone en daarbuiten.

Elke woensdag sta ik tegenwoordig een pony te borstelen.

Niet per se iets wat binnen mijn comfortzone paste. Mijn dochter heeft paardrijles en daarbij hoort: samen de pony klaarmaken. Borstelen, opzadelen, hoeven uitkrabben. Ik vond paarden (en pony’s van het formaat van een paard) altijd erg imposant. Ik bleef liever op afstand.

Maar je staat er nu eenmaal. Elke week. En dan gebeurt er iets.

Afgelopen week merkte ik ineens dat de pony minder groot leek. Het borstelen is minder spannend. Ik kom dichterbij en aai het dier vrijwillig. Ze zijn niet kleiner geworden, mijn comfortzone is gegroeid. Sinds december. Stukje bij beetje. Zonder dat ik het doorhad.

Twee rollen als analist

Hetzelfde proces maakte ik jaren geleden door als analist. Als analist heb je eigenlijk twee rollen. Of beter gezegd: je hebt er één, en er is er nog één die erbij hoort als je echt impact wilt maken.

De eerste ken je goed: de uitvoerende rol. Data verzamelen, analyseren, rapporteren, dashboards bouwen. Dat is je vak, daar ben je goed in, daar voel je je thuis. En dat is vaak minder op de voorgrond, dus comfortabeler.

Maar er is een tweede rol. Eentje waar je in moet groeien en die (in dit AI-tijdperk) alleen maar belangrijker aan het worden is: de adviserende rol. Niet alleen de cijfers leveren, maar er iets van vinden. Een conclusie trekken. Een advies geven. Meedenken met de business. Sparren op basis van je inzichten.

Die eerste rol is je comfortzone. Die tweede? Dat was mijn paardrijles toentertijd.

Herkenbaar?

Waarom die adviserende rol spannend voelt

Het is niet zo gek dat die stap groot voelt. Je bent opgeleid als analist, niet als adviseur. Je wilt je uitspraken kunnen onderbouwen. En ineens moet je iets zeggen waar je misschien niet 100% zeker van bent. Wat als ze doorvragen? Wat als je conclusie niet klopt?

Maar hier zit de crux: je hoeft geen adviseur te worden. Je hoeft alleen de analist te zijn die ook durft te zeggen wat de data betekent. Dat is een wezenlijk verschil.

Je onderbouwing is er al. Je kennis is er al. Het enige wat ontbreekt is de gewoonte om dat hardop te zeggen.

Persoonlijk leiderschap

Dit gaat eigenlijk over een grotere vraag: welke impact wil jij maken met je werk?

Als je tevreden bent met data leveren, is dat prima. Daar is niets mis mee. Maar als je merkt dat je meer wilt, dat je wilt dat er iets gebeurt met je analyses, dat ze leiden tot betere besluiten, dat je wordt gezien als iemand die meedenkt, dan vraagt dat iets van jou.

Het vraagt dat je kiest voor die adviserende rol. Niet omdat iemand het van je eist, maar omdat jij vindt dat je data meer verdient dan een plek in een rapportage die niemand leest.

Dat is persoonlijk leiderschap. Niet wachten tot iemand je vraagt om mee te denken, maar het gewoon gaan doen.

Het wordt kleiner als je het vaker doet

De eerste keer dat je in een overleg niet alleen je grafiek laat zien maar ook zegt wat je ervan vindt, voelt onwennig. De eerste keer dat je terugvraagt “wat wil je eigenlijk weten?” in plaats van alles te leveren wat je hebt, is spannend.

Maar de tweede keer al iets minder. En de derde keer merk je dat je gesprekspartner je serieuzer neemt. Dat er betere vragen komen. Dat jij eerder bij besluitvorming wordt betrokken omdat je altijd van die goede ideeën hebt.

Het is geen kwestie van een cursus volgen of een boek lezen. Het is een kwestie van doen. Steeds opnieuw. Tot het je past als een jas.

Begin klein

Je hoeft niet morgen de directiekamer in te stappen met een strategisch advies. Begin met één ding anders doen.

Stel jezelf vooraf de vraag: wat vind ik hiervan? En laat vervolgens alleen dát zien, in plaats van je hele denkproces.

Highlight een ontwikkeling in een grafiek waar je iets over kunt vertellen. Maak het concreet.

Of vervang alle titels van je grafieken van beschrijvend naar verklarend. Je zult merken dat je dan al veel meer richting geeft.

Kleine stappen. Maar ze maken een groot verschil in impact.

De pony is niet kleiner geworden

De pony is nog precies even groot als in december. Maar ik sta er anders naast. Met meer rust. Meer vertrouwen. En eerlijk gezegd ook met meer plezier.

Zo is het in de afgelopen jaren ook gegaan met mijn adviserende rol. Die is stap voor stap ontstaan. Gegroeid. Maar ook dat cliché is waar: een reis begint met een eerste stap.

 

Wil jij je ook comfortabel voelen in de rol van adviseur?

In mijn Ontwikkeltraject: van dataleverancier naar sparringpartner werk ik met datateams aan precies deze stap: van dataleverancier naar sparringpartner. Niet door er een keer over te praten, maar door het te oefenen. Keer op keer. Tot de jas je past.

Drie stappen naar breinvriendelijke grafieken

Einde van de middag. Een lange dag vol sessies. En dan mag ik als laatste.

Op de Analyse- en Onderzoeksdag van het RIEC-LIEC netwerk gaf ik mijn workshop Breinvriendelijk data presenteren. Vijftien analisten uit het veiligheidsdomein in de zaal. Mensen die de hele dag al informatie hadden opgenomen. En nu vroeg ik ze ook nog om stiften te pakken en zelf te gaan tekenen.

Maar misschien was dat tekenen juist wel mijn redding. 😉

Het probleem is zelden de data

Analisten zijn goed in hun vak. De data klopt, de analyse is degelijk, de conclusies zijn onderbouwd. Maar dan komt het moment dat je het moet presenteren. En dan zie je het gebeuren: een slide met een grafiek waar alles op staat. Alle lijnen, alle labels, alle kleuren. Veel uitleg nodig. Of erger: stilte.

Als je data klopt maar je boodschap niet landt, is het geen data-probleem. Het is een perceptieprobleem. Het brein van je publiek moet te hard werken om te begrijpen wat je bedoelt.

Hoe je brein naar een grafiek kijkt

We lezen geen grafieken. We zien ze. In de eerste twee seconden vormt je brein al een interpretatie, nog vóór je bewust nadenkt. Lengte, kleur, positie, grootte — je brein pikt dat allemaal automatisch op.
Dat betekent dat je met je visualisatie altijd stuurt. De vraag is alleen: stuur je bewust of onbewust?

De flamingo-methode: drie stappen

In de workshop deel ik mijn driestappenplan.

Voor je daarmee kunt starten is er één belangrijke vraag: wat filter ik uit mijn data dat mijn organisatie kleur geeft? Ofwel: wat is mijn belangrijkste boodschap?

Daarna ga je aan de slag met je visualisatie.

Stap 1: Haal ruis weg

Rasterlijnen, overbodige labels, decoratieve elementen — alles wat niet direct bijdraagt aan begrip, kan weg. Het is verbazingwekkend hoeveel grafieken vol staan met dingen die alleen maar afleiden. Minder is hier echt meer.

Stap 2: Pas visuele logica toe

Je brein zoekt automatisch samenhang. Dat is precies waar de Gestalt-wetten over gaan: nabijheid, overeenkomst, verbondenheid. Wat dicht bij elkaar staat, hoort samen. Wat op elkaar lijkt, is hetzelfde. Gebruik dat in je voordeel. Zorg dat je grafiek werkt zoals je brein werkt.

Stap 3: Focus de aandacht

Hier zit de meeste winst. Gebruik tekst, kleur en grootte om de aandacht te sturen naar waar het om gaat. Niet alles tegelijk highlighten, maar bewust kiezen. Zonder contrast geen focus.

De activerende grafiektitel

Wat de deelnemers het meest bijbleef? De activerende grafiektitel. En terecht, want dit is zo’n kleine ingreep met een groot effect.

Vergelijk:
“Aantal overlastmeldingen in de periode 2019-2023 in Emmen”
“Overlastmeldingen pieken in de zomermaanden en laten in de afgelopen 5 jaar een stijging zien”

De eerste beschrijft wat je ziet. De tweede vertelt wat het betekent. Met een activerende titel hoeft je lezer niet meer zelf op zoek naar de conclusie. Je neemt ze mee. En dat is precies het verschil tussen informeren en activeren.

Tekenen met analisten

Ja, ik liet ze tekenen tijdens de workshop. Want zodra je een stift pakt, gebeurt er iets. Je creativiteit gaat aan. Je gaat bewuster nadenken over wat je wilt laten zien. Wat moet erop? Wat kan eraf? Waar valt het oog op?
Het tekenen dwingt je om keuzes te maken. En dat is de kern van breinvriendelijk presenteren: kiezen wat je laat zien, zodat je publiek niet hoeft te zoeken.

Een 8 aan het einde van de middag

De workshop kreeg gemiddeld een 8. Daar ben ik best trots op, zeker op dat tijdstip. Maar het cijfer dat er echt toe doet, is het aantal grafieken dat er vanaf nu anders uitziet.
Want je stuurt altijd interpretatie met je visualisatie. Kleine keuzes hebben een groot effect. En het begint met drie stappen en één belangrijke vraag: wat wil je dat je publiek onthoudt?

Zelf aan de slag?

Ik geef de workshop Breinvriendelijk data presenteren incompany en op maat. Van een uur (is wel krap ;)) tot een halve dag, speciaal voor analisten. Neem contact op om de mogelijkheden te bespreken.

Hoe kies ik de juiste grafiek? De eerste stap naar een goed dataverhaal

Denk eens out-of-the-box(plot).

Staafdiagrammen en lijngrafieken zijn de usual suspects. Simpel, herkenbaar, maar ook vaak saai en soms zelfs minder effectief. Terwijl er zóveel meer mogelijk is.

In deze blog laat ik je zien hoe je je grafiekkeuze bewuster én creatiever kunt maken. Zodat je data beter overkomt, je publiek geboeid blijft en jij zelf weer meer lol krijgt in het maken van visualisaties.

Of je nu presenteert, rapporteert of gewoon wilt experimenteren met iets nieuws.

Begin bij de boodschap, niet bij het type grafiek

Voordat je naar grafieken grijpt, stel jezelf eerst deze vraag: wat wil ik eigenlijk laten zien?

De soort data en de boodschap bepalen welke grafiek het meest geschikt is.

Denk in doelen, niet in vormen.

1. Tijdreeks of trend?

Gebruik een lijngrafiek (klassiek), of overweeg eens een slope graph – ideaal om veranderingen tussen twee momenten te laten zien.

2. Categorieën vergelijken?

Een staafdiagram werkt prima, maar probeer eens een dot plot: rustiger, compacter en beter vergelijkbaar als je veel categorieën hebt.

3. Verdeling tonen?

Gebruik een histogram of (out-of-the)boxplot voor spreiding.

4. Relaties ontdekken?

Een scatterplot toont samenhang tussen twee variabelen. Liever iets visuelers? Denk aan een heatmap.

5. Onderdeel van het geheel?

Een treemap of donut chart kan beter werken dan de klassieke taartdiagram, zeker bij meerdere categorieën. Bovendien geeft een donut chart je ook nog de witruimte in het midden van de donut cadeau. Daar kun je bijvoorbeeld een extra tekstblok of opvallend cijfers in kwijt.

Wil je nog meer opties: bekijk het uitgebreide Visual Vocabulary-overzicht van de Financial Times. Je ziet in één oogopslag welk type grafiek past bij welk inzicht.

De keuze van je grafiek is geen sluitstuk – het is juist het startpunt van je dataverhaal.

Een goede visualisatie zet de toon: het helpt je verhaal helder en overtuigend over te brengen. Als je hier bewust begint, volgt de rest vanzelf logischer – van kleurgebruik tot titels en toelichting.

Laat je inspireren én ondersteunen door tools

Je ziet een mooie grafiek, denkt “wauw” – en dan: hoe maak ik dit in Excel of Power BI?
Hier komt de gouden tip:
De Chartmaker Directory op visualisingdata.com laat je zien hoe je elk grafiektype bouwt in jouw tool. Tutorials, voorbeelden en uitleg, overzichtelijk gegroepeerd.

🔘 Witte bol = voorbeeld
⚫ Zwarte bol = handleiding
Deze visuele bibliotheek helpt je stap voor stap bij het maken van minder gangbare grafieken. Handig voor als je eens iets nieuws wilt proberen, maar even niet weet waar te beginnen.

Durf te verrassen, maar houd het leesbaar

Niet elke grafiek hoeft standaard te zijn.
Durf eens iets anders te kiezen als dat je verhaal sterker maakt. Je publiek is visueel ingesteld en herkent clichés snel. Een originele grafiek springt eruit – en blijft beter hangen.
Voorbeelden:

  • Sankey diagram om complexe stromen of verdelingen te tonen
  • Bump chart om rangorde in de tijd te laten zien
  • Waffle chart om percentages letterlijk zichtbaar te maken als blokjes

Maar je kunt natuurlijk ook kiezen voor een bekend grafiektype en daar een eigen draai aan geven, bijvoorbeeld door afgeronde hoeken of zelf gekozen iconen. Zo krijgt je visualisatie het karakter van een infographic! Hierover zijn al tal van video’s verschenen, maar ik zweer zelf bij die van Leila Gharani. Zij laat bijvoorbeeld in deze video zien hoe je in Excel een kolomgrafiek maakt die er uitziet alsof hij uit een infographic komt. Superinspirerend én verrassend eenvoudig.

Kies voor simpel en toch doeltreffend

De valkuil van out-of-the-box(plot) denken is dat je misschien te ver doorschiet en eindigt met een grafiek die wel mooi oogt, maar niemand begrijpt.

Mijn uitgangspunt is daarom altijd: kies liever voor helder en herkenbaar dan voor ‘spannend’ en verwarrend. Je grafiek is geen kunstwerk – het is een communicatiemiddel.

Kortom, de volgende keer dat je een grafiek maakt, stel jezelf niet de vraag: welke grafiek kan ik maken?
Maar: welke boodschap wil ik overbrengen en welk grafiektype past daarbij?

Gebruik de Visual Vocabulary als inspiratie. Check de Chartmaker Directory voor hulp. Bekijk de video van Leila Gharani om te zien wat er allemaal kan in Excel.

En probeer ook eens voorzichtg een grafiek buiten je comfortzone – voor meer impact én meer plezier.

Nieuwsgierig naar meer?

Bekijk mijn boekentips.
Of volg me op LinkedIn voor meer datastorytelling-tips!

Zo herken je een misleidende grafiek – 5 snelle checks

Waarom je niet zomaar een grafiek moet geloven

Grafieken ogen slim. Ze lijken objectief. En ze geven je het gevoel dat je in één oogopslag begrijpt wat er aan de hand is. Maar schijn bedriegt soms.

Tijdens een lezing van datavisualisatie-expert Alberto Cairo maakte ik kennis met het begrip Visual Trumpery: visuele onzin die er professioneel uitziet, maar je misleidt in plaats van informeert.

Sindsdien kijk ik met andere ogen naar grafieken. Want ja: visualisaties kunnen je (bewust of per ongeluk) op het verkeerde been zetten.

In deze blog geef ik je vijf simpele checks om misleidende grafieken te herkennen – nog voordat je ze deelt, doorstuurt of als waarheid aanneemt.

We zijn visueel goedgelovig

Grafieken hebben iets magisch. Ze ogen betrouwbaar. Ze geven structuur aan data. En ze lijken objectief.

Uit onderzoek blijkt zelfs dat rapporten met grafieken als geloofwaardiger worden beoordeeld, zelfs als de grafiek inhoudelijk niets toevoegt. Mindblowing toch? We laten ons dus makkelijk verleiden door visuele vorm.

Dat is precies waarom Cairo zich zorgen maakt. Want grafieken zie je overal: op social media, in rapporten, nieuwsberichten en dashboards. Maar niet iedereen is getraind in het goed lezen van een grafiek. En dat maakt ons kwetsbaar voor visual trumpery – grafieken die er gelikt uitzien, maar inhoudelijk onzin verkopen.

Je brein vult de gaten zelf in

Mensen zijn patroonzoekers. Zodra we een visuele trend zien, maken we daar automatisch een verhaal van.
“Deze lijn stijgt: dat moet goed zijn.”
“Deze groep is veel kleiner, dus minder belangrijk.”

Maar die conclusies komen meestal niet uit de data, ze komen uit jouw brein.
We noemen dat confirmation bias: je zoekt bevestiging voor wat je al dacht. En dat maakt het zo belangrijk om jezelf af te remmen voordat je zomaar conclusies trekt uit een grafiek.

De grafiek laat zien wat de grafiek laat zien. Niet meer, niet minder. Alberto Cairo


De 5 checks tegen misleidende grafieken

Gelukkig kun je jezelf trainen om visuele onzin te herkennen. Dit zijn de vijf checks die ik van Alberto Cairo heb meegenomen:

  1. Check de bron

Is de bron vermeld? En is die betrouwbaar? Klik door naar het artikel, rapport of de dataset. Wat verwacht je daar aan te treffen? En klopt dat met wat je in de grafiek ziet? Deze is zeker in het AI-tijdperk een hele relevante check geworden.

  1. Check je aannames

Wat denk jij te zien in de grafiek? Herken je een patroon? Vraag jezelf dan af: had ik dit ook gezien als ik iets anders verwachtte?

  1. Check de verhoudingen

Is 30% ook écht kleiner weergegeven dan 70%? Worden lijnen met dezelfde schaal of langs dezelfde as gemeten? Verkeerde verhoudingen leiden tot verkeerde conclusies.

  1. Check het dataniveau

Is het een gemiddeld beeld dat nuances verbergt? Of is één uitschieter uitvergroot alsof het de norm is? Kijk altijd naar de schaal én de context.

  1. Check de onzekerheid

Voorspellingen zijn altijd onzeker – maar dat zie je lang niet altijd terug in de visualisatie. Wordt die onzekerheid benoemd of verdoezeld?

Deel alleen wat je echt begrijpt

Een goede visualisatie helpt je om de juiste conclusies te trekken. Een slechte zet je op het verkeerde spoor.
Daarom is het zo belangrijk dat jij als lezer het verschil leert zien en kritisch bent op wat er “zo mooi” uitziet.

Bij de volgende grafiek die je aandacht trekt, doe dan het volgende:

  1. Neem even de tijd.
  2. Doorloop de 5 checks.
  3. Deel grafieken bewust en voeg jouw denkrichting (dataverhaal) eraan toe voor een betere duiding.

Meer weten?

Een opname van een van Alberto Cairo’s Visual Trumpery lezingen over het herkennen van misleidende grafieken vind je op YouTube.

Benieuwd naar zijn boeken over datavisualisatie en datajournalistiek, waaronder The Functional Art? Kijk dan bij mijn boekentips.

Het voorbeeld hierboven komt uit dit artikel van de Grafiekpolitie van Nieuwscheckers. Aanrader!

Gratis 1-minuut grafiekcheck ontvangen?

Ga naar buroflamingo.nl/downloads voor meer handige gratis content!

Zo maak je meer tijd

In deze blog opnieuw een persoonlijk verhaal om de zomervakantie mee af te sluiten en met frisse moed (en meer tijd) weer aan de slag te gaan. Dit verhaal gaat namelijk over tijd. Iets waar we tegenwoordig vaak een tekort aan hebben. De trigger voor deze blog is een artikel over de conclusies uit de laatste Data Visualisation Survey. Daaruit bleek dat onder datavisualisatie-makers het thema tijd het vaakst terugkwam. Ze ervaren te weinig tijd om nieuwe dingen te leren, om beschrijvende analyses te maken en zelfs om datavisualisaties zelf te kunnen maken.

Het komt er dus op neer dat zij te weinig tijd hebben om hun werk (goed) te kunnen doen. Dat lijkt me een slechte ontwikkeling en bovendien erg frustrerend. Daarom deel ik in deze blog mijn tips over hoe je meer tijd kunt maken in plaats van hebben.

Hebben of maken

Als je denkt in het concept van tijd hebben, kom je volgens mij altijd tijd tekort. Stel, je hebt de hele zaterdag de tijd om te stofzuigen. Dat betekent voor mij dat ik zaterdag om 17:00 begin met stofzuigen en de rest van de dag niets noemenswaardigs doe. Herkenbaar?

Zo werkt het op kantoor ook. Als je de hele dag hebt om een taak af te ronden, dan doe je daar ook de hele dag over. Terwijl je misschien in een paar uur klaar had kunnen zijn en ook nog drie andere taken af kon hebben. Achter tijd hebben zit vaak geen plan of slechts een vaag plan. Als je tijd hebt, is er geen plan en is de kans groter dat je wordt geleefd.

Tijd maken daarentegen betekent dat jij besluit waar je tijd aan besteed. Jij hebt een concreet plan voor de dag. Als je collega binnenkomt en vraagt of je bij een vergadering kan aansluiten, dan kun jij aangeven dat je midden in een taak zit die over een half uur af is. Daarna kun je aansluiten. Maak jij tijd, dan kies je bewust voor je activiteiten en heb je (veel meer) grip op je dagen.

Plannen, plannen, plannen

Plannen is zonder twijfel het hoofdingrediënt van het recept om tijd te maken. Ik heb het ook geprobeerd zonder planning, of met een grove planning waarbij een groot deel van mijn dingen-te-doen-lijst in mijn hoofd zaten en de andere helft ergens in een notitie-app stond. Echt, het werkt niet. Vergeet het maar. Een goede planning is noodzakelijk om bewust tijd te kunnen maken.

Mijn plan-tool van dit moment is Trello. Een gratis online tool met een mobiele app. Het wordt bij bedrijven als Google en National Geographic bijvoorbeeld gebruikt om productiviteit van teams te monitoren. Maar zo’n Trello-bord is ook ideaal voor je eigen privé of werkplanning. Een Trello-bord is een digitale muur waar je digitale post-its op kunt plakken. Je kunt meerdere muren maken en je kunt je muur delen met anderen. Super handig! Ik kan in elk geval echt niet meer zonder.

Zo werk ik bijna dagelijks met mijn Kleine-klusjes-bord, waar regel-dingen opstaan voor thuis en mijn bedrijf. Rijbewijs verlengen, afspraak maken met iemand, een nieuwe R-cursus volgen. Alles wat moet gebeuren zet ik erop. Voor mijn werk bij mijn opdrachtgever heb ik mijn Werkweek-bord. Hierop staan de klussen die ik die week per dag ga oppakken. Voor mij werkt dat uit-je-hoofd-in-de-app als een trein. Staat het in Trello, dan hoeft mijn hoofd het niet meer te onthouden en heb ik tijd over om aan andere dingen te denken. Of gewoon even te zijn waar ik ben.

Wil je meer voorbeelden lezen? In het Financieel Dagblad van zaterdag 24 augustus stond een uitgebreid artikel over het gebruik van business planning tools in je gezinsleven: Een functioneringsgesprek met je kinderen.

Zo maak je meer tijd

Goed plannen is soms nog niet genoeg om alles wat je wilt doen ook echt voor elkaar te krijgen. Er zit immers maar 24 uur in een dag en je moet ook eten en slapen. Maar hoe maak je dan meer tijd? Naast plannen heb ik met deze twee manieren meer tijd gemaakt.

De eerste manier is “gewoon” eerder opstaan. Vroeg(er) opstaan is een optie waarvan ik altijd dacht dat die onmogelijk was, in elk geval in mijn leven. Dat dit niet zo bleek te zijn, kun je teruglezen in mijn vorige blog over hoe ik een ochtendmens werd.

Naast dat vroege opstaan ben ik ook bewust minder gaan werken. Drie dagen voor een opdrachtgever per week, een dag thuis met de kinderen en dan houd ik nog een dag over waarmee ik kan doen wat ik graag wil. Mijn Flamingo-dag. Ik hou van mijn werk bij mijn opdrachtgevers, maar toch is dit de leukste dag van de week.

Zo heb ik het afgelopen jaar leren programmeren in R, mijn nieuwe website opgezet, mijn netwerk onderhouden, datavisualisatie cursussen gevolgd, workshops gegeven en boeken gelezen. Allemaal gedaan in de tijd die ik ervoor had gemaakt. En allemaal kennis en kunde die ik weer mee kan nemen naar mijn opdrachtgevers en waarmee ik waarde kan toevoegen. En nog belangrijker, ondertussen zorgen deze dagen er ook voor dat ik mijn eigen koers blijf varen en dus dat ik tijd blijf maken voor de juiste dingen.

Makkelijk praten

Denk je nou ook: ja, jij hebt gemakkelijk praten met je freelance-klussen die je lekker zelf in kunt delen. Hoe doe ik dat als ik in loondienst ben? Goede vraag. 😉 Als ik terugdenk aan mijn tijd in loondienst zou ik twee dingen anders aanpakken om meer tijd te kunnen maken.

Ten eerste zou ik voortaan elk jaar mijn opleidingsbudget opmaken. Wat wil je graag leren waar je nu geen tijd voor hebt? Lees: waar je tot nu toe geen tijd voor hebt gemaakt? Een training of cursus volgen is een ideale manier om tijd te maken voor je eigen ontwikkeling, met de tijd van de baas en het geld van de baas.

Het tweede wat ik anders zou doen is tijd blokken in mijn agenda om te werken aan de dingen die ik op dat moment belangrijk vind. Natuurlijk in overleg met je team en manager. Is er iets wat je al heel lang wilt leren, uitzoeken, analyseren of uitproberen? Blok het in je agenda, blijf desnoods thuis als die mogelijkheid er is en ga aan de slag.

Mijn boodschap aan jou: jij kunt altijd kiezen! Laat jij je meeslepen door de waan van de dag? Of maak jij bewust tijd voor de waan van de dag èn voor je eigen prioriteiten?

Hoe ik een ochtendmens werd

Vandaag wil ik graag een persoonlijk verhaal delen. Een verhaal dat begint op 5 februari 2018 en dat, zonder het al te Amerikaans te maken, mijn leven heeft veranderd. Op dat moment was ik een jaar ondernemer. Ik ging er vol voor. Het was een achtbaan. De eerste freelance klussen, een intensieve opleiding, een grote verbouwing thuis, oh ja en een gezin met twee jonge kinderen. Je kon me opvegen. Met moeite kwam ik elke ochtend mijn bed uit. En geveld door het zoveelste virus van die winter dacht ik: dit moet nu echt veranderen. In deze blog mijn verhaal over hoe ik een ochtendmens werd.

Ochtendroutine

Ik had al eerder gelezen dat veel succesvolle ondernemers een ochtendroutine hebben. Wat me was bijgebleven is dat ze vooral heel vroeg opstaan om dan alvast wat werk gedaan te krijgen. En sporten op de vroege morgen. Ja, daag! Ik vond opstaan al een behoorlijke opgave na 7:00. Ik was gewoon geen ochtendmens. Niks voor mij.

Aan de andere kant hield het me toch bezig. De dag beginnen met tijd voor jezelf in een stil huis, dat is in een gezin met jonge kinderen echt een grote luxe. Ik besloot het  een kans te geven en ging op zoek naar een boek over het onderwerp. Al snel kwam ik op het boek van Hal Elrod: The Miracle Morning. Zijn theorie is dat je eerder opstaat om ruimte te maken voor je eigen routine, maar niet per se midden in de nacht al hoeft op te staan. Dat vond ik geruststellend. Verder is het boek vreselijk Amerikaans voor ons nuchtere Nederlanders. Toch las ik het datzelfde weekend nog uit en was ik op maandagochtend super gemotiveerd om te beginnen.

Life S.A.V.E.R.S.

Kort samengevat beschrijft Hal in zijn boek een ideale ochtendroutine die bestaat uit de volgende onderdelen: Silence, Affirmations, Visualisation, Exercise, Reading, Scribing. Vrij vertaald zijn dat zes stappen: mediteren, affirmeren, visualiseren, bewegen, lezen en schrijven. Wil je alles doen, heb je zeker echt wel een uur nodig en moet je dus een uur eerder opstaan. En wil je dat de nieuwe routine beklijft, dan moet je minimaal 28 dagen volhouden. Ik ging de uitdaging aan.

Inmiddels ruim een jaar verder kan ik niet meer zonder mijn eigen Miracle Morning. Echt niet elke dag en echt niet super vroeg (lees: rond zessen). Maar met een ochtendroutine is de dag van mij en dat werkt magisch. Dit is hoe mijn 30 minuten routine eruit ziet.

Schrijven

Een dankbaarheidsdagboek klinkt misschien super soft, maar is erg krachtig. Ik schrijf elke dag drie dingen op waar ik dankbaar voor ben, die goed gingen of waar ik blij van werd. Dat is goed voor je mindset merk ik. Het zorgt ervoor dat je de mooie en positieve dingen blijft zien. En dat je tevreden bent en blijft met wat je hebt. Ik heb het ook weleens een tijdje geschrapt uit mijn routine en dan heb ik echt meer te mopperen en klagen. De eerste paar minuten zijn dus voor een positieve mindset.

Affirmaties

Mijn lijstje met affirmaties bevat mijn persoonlijke en zakelijke doelen voor de korte en lange termijn. Deze stel ik bij als het nodig is of vul ik aan met nieuwe doelen. Het regelmatig doorlezen zorgt dat ik bij mijn eigen plan blijf. Het helpt me de juiste keuzes maken. Veel van mijn doelen worden soms ineens werkelijkheid, zo lijkt het. Alsof je ze manifesteert door er vaak mee bezig te zijn. De volgende paar minuten zorgen er dus voor dat ik op koers blijf.

Sporten

Als je mij vorig jaar had verteld dat ik zonder problemen vijf keer per week zou sporten had ik je echt uitgelachen. Te druk, te moe, te stijf, te… (willekeurig in te vullen smoes). Dat was zeker die eerste 28 dagen allemaal waar. Het sport-onderdeel van mijn ochtendroutine begon met een yoga-challenge van 30 dagen. Oh my, wat zat ik vast. Ik had wekenlang pijnstillers nodig tegen de spierpijn. Ik was moe van het vroege opstaan. Kon ’s avonds geen boe of ba meer zeggen. Toch zorgde de yoga voor de grootste verandering. Wat yoga doet voor je lijf en je hoofd is echt geweldig, zeker als je de hele dag op kantoor zit. Mijn schouders hangen zeker een paar centimeter lager en ik ben fysiek een stuk fitter (en sterker aldus mijn zoon van 7 :)). Er zijn 20 minuten gereserveerd voor een video van Yoga With Adriene.

Inspiratie voor onderweg

Op drukke dagen is een half uur echt het maximaal haalbare, maar heb ik wel nog reistijd voor de boeg. Op de fiets of in de trein luister ik vaak een leuke podcast of kijk ik een video op YouTube of TED. Ik zit dan gelijk in mijn werkmodus en heb vaak weer nieuwe dingen gehoord die ik meeneem in de dag. Over mijn favoriete datavisualisatie podcasts heb ik eerder al een blog geschreven. Die vind je hier. Zoek je meer podcast-inspiratie, kijk dan eens naar de podcast van Patrick Kicken, de podcasts van BNR of kijk tussen de genomineerden van de Dutch Podcast Awards.

Zo werd ik dus van de een op de andere dag een ochtendmens. In mijn geval betekent dat: ik heb geen hekel meer aan vroeg opstaan. Die rust in huis op een vroege morgen, die is goud waard. Voordat je ’s ochtends de deur uit gaat heb je tijd voor jezelf gehad, je doelen helder en gesport. Dan kan de dag echt niet meer stuk!

Meer boeken zoals deze vind je in mijn boekentips over ondernemerschap.

Visual Trumpery

Op 13 mei bezocht ik een college van Alberto Caïro in Amsterdam met de titel Visual Trumpery. Alberto is, zoals jullie misschien weten, een bekende naam in het datavisualisatie vakgebied. Met zijn Visual Trumpery Tour reist hij de hele wereld over en was hij dus afgelopen maandag in Amsterdam op het hoofdkantoor van ABN Amro.

Hieronder lees je over de missie van Alberto Cairo en over de zes checks die je zelf kunt doen om de kwaliteit van een grafiek te beoordelen.

Trumpery

De titel deed mij vermoeden dat het college een politieke inslag zou hebben. Maar niets was minder waar. Trumpery heeft niets te maken met de grillen van de Amerikaanse president. Trumpery is een bestaand Engels woord en betekent: waardeloze onzin. Alberto heeft het zijn missie gemaakt om makers èn lezers van grafieken te wapenen tegen Visual Trumpery, ofwel grafieken die onzin verkopen.

Datavisualisatie als universele taal

Datavisualisatie heeft de potentie om een universele taal te worden. Je ziet overal datavisualisaties. In het nieuws en op social media. De infographics en grafieken vliegen je om de oren. Ondertussen wordt het gat tussen het grote publiek en de community van datavisualisatie professionals steeds groter. Heel veel mensen kunnen een simpele datavisualisatie bijvoorbeeld een puntendiagram, lijngrafiek of kolomdiagram niet goed interpreteren. Maar visualisaties hebben wel een grote aantrekkingskracht op mensen. Dit is waar Alberto zich zorgen over maakt. Zo blijkt bijvoorbeeld uit onderzoek dat rapporten met grafieken erin meer verleiden dan rapporten zonder grafieken erin. Dit geldt zelfs als de inhoud van de grafiek niets te maken heeft met de inhoud van het rapport. Het is dus belangrijk dat je de kwaliteit van een datavisualisatie zelf kunt inschatten.

Hoe jij je kunt wapenen tegen Visual Trumpery, leg ik uit aan de hand van vijf checks.

1. Check de bron

Het eerste wat je doet als je een visualisatie ziet die je interessant vindt, is het bekijken van de bron. Staat de bron er niet bij? Dan gaan de eerste alarmbellen al af. Staat de bron er wel bij, bekijk dan het artikel, het rapport of de data op basis waarvan de datavisualisatie is gemaakt. Probeer je ook eens voor te stellen wat je zelf aan data verwacht te zien in deze bron. Zie je terug wat je verwacht had op basis van je eigen redenering? Op deze manier beoordeel je of de gebruikte bron betrouwbaar is.

2. Check je aannames

De tweede vraag is wat er gebeurt in je hoofd als je naar de grafiek kijkt? Misschien ben je al bekend met de term confirmation bias, de voorkeur voor bevestiging. Wij mensen zoeken constant naar patronen. Als we een patroon zien dat betekenis lijkt te hebben, gaan we conclusies trekken en verzinnen we een verhaal eromheen. Daarna streven we naar het bevestigen van dit verhaal, niet naar het ontkrachten ervan. Het is belangrijk om je hiervan bewust te zijn. De grafiek laat zien wat de grafiek laat zien. Niets meer en niets minder.

3. Check de verhoudingen

Stap drie is het bekijken van de verhoudingen waarin de data is weergegeven. Kloppen de verhoudingen? Is die 30% die je ziet ook veel kleiner weergegeven dan de groep van 70% ernaast? Worden de twee lijnen wel met dezelfde maat gemeten? Verkeerde verhoudingen kunnen je totaal verkeerde conclusies laten trekken.

4. Check de hoeveelheid data

De volgende stap is kijken naar het detailniveau van de data. Wordt alle data op één hoop gegooid en zie je daar bijvoorbeeld een gemiddelde van? Dan kunnen er uitschieters zijn die een grote rol spelen. De grafiek is dan te simpel weergegeven en had meer nuance nodig om het verhaal goed te vertellen. De andere kant op komt ook veel voor. Er wordt een detail groot uitgelicht, waardoor een effect heel groot lijkt, maar bij het bekijken van het grote geheel is het effect te verwaarlozen.

5. Check of onzekerheid een rol speelt

Mensen denken vaak dat data de waarheid vertelt en objectief is. Dat is een mythe! Data is altijd bevooroordeeld, incompleet en onzeker. En dat is prima. Mits je hiervan bewust bent bij het bekijken van een datavisualisatie. Is onzekerheid in deze datavisualisatie bepalend voor het verhaal, bijvoorbeeld bij de voorspelling van een orkaan? Dan is het belangrijk dat deze ook wordt uitgelegd. De toelichting zou dan moeten zijn: twee van de drie orkanen gaan via het aangegeven zone het land over. Een van de drie keren volgt de orkaan een pad buiten de aangegeven zone. Als deze onzekerheid er niet bij wordt vermeld, kan dat grote gevolgen hebben.

De moraal van het verhaal

Als lezer van grafieken en datavisualisaties, ga er dan niet vanuit dat je met een vluchtige blik een datavisualisatie kunt begrijpen. Neem er de tijd voor en doe de vijf checks: bron, aannames, hoeveelheid data, onzekerheid. Zo beoordeel jij zelf de kwaliteit. En als je dan een visualisatie wilt delen of retweeten, kun je bewust kiezen voor die visualisaties die ook echt hout snijden en help je Alberto in zijn strijd tegen Visual Trumpery.

 

Zelf luisteren naar Alberto Caïro? Een opname van een van Alberto’s Visual Trumpery Tours is ook terug te vinden op YouTube.

Meer weten of de boeken die Albero Cairo schreef over datavisualisatie, waaronder zijn must-read The Functional Art, kijk dan bij mijn boekentips.

Fundamenten van datavisualisatie

Toen ik me begon te verdiepen in datavisualisatie en data storytelling vond ik het regelmatig overweldigend. Dat is vaak als je aan iets nieuws begint, dat herken je misschien wel. Je komt er plotseling achter wat je allemaal nog niet weet over een bepaald onderwerp. Ik wil zelf altijd zo snel mogelijk weer van dat ongemakkelijke gevoel af. Maar waar begin je als je meer wilt leren over data storytelling? Wat zijn de fundamenten van datavisualisatie?

Ik begon met het volgen van experts op Twitter en probeerde zo de ‘harde kern’ binnen de dataviz community te vinden. Ik las boeken en blogs. Ik volgde trainingen. Inmiddels heb ik een goed beeld van wat er speelt in het vakgebied en dat voelt geruststellend. Ik weet waar ik sta en wat ik moet doen om mezelf te blijven ontwikkelen.

Voor het geval jij op het punt staat te beginnen met datavisualisatie, zijn er drie stappen die je moet zetten:

1. leer de basis
2. zoek je rolmodellen
3. oefen oefen oefen.

Ik vertel ik je in een reeks van drie blogs over deze stappen. Veel plezier met het lezen deel 1 in de reeks: fundamenten van datavisualisatie.

Leer de basis

Deel 1 gaat over je basiskennis, de fundamenten van data storytelling. En ja, dat haal je inderdaad uit boeken. Ben je niet zo’n lezer, dan kies je er een en richt jij je aandacht meer op de volgende twee stappen. Maar lees er in elk geval een. 🙂

Er zijn een aantal boeken die door bijna iedere dataviz expert worden aangeraden en die dus een mooi startpunt zijn om je basiskennis over datavisualisatie op orde te krijgen. Het zijn boeken die soms al lang geleden zijn geschreven, maar waarvan iedereen de principes nog steeds gebruikt. Boeken van mensen die richting hebben gegeven aan het datavisualisatie vakgebied en die je ook zeker moet leren kennen. Daar gaan we.

Edward Tufte

Edward Tufte wordt gezien als de expert op datavisualisatie gebied. Zijn boeken behoren tot de klassiekers en moet je gelezen hebben. Hoewel al een poos geleden geschreven, zijn de ideeën zoals hij ze beschrijft nog steeds relevant.

The Visual Display Of Quantitative Information is dus verplichte kost. Het is een toegankelijk boek met veel voorbeelden en duidelijke uitleg. Na het lezen ga je in je volgende datavisualisaties twee keer nadenken over elke lijn, punt of tekst in je werk. Simpel is het toverwoord. Tufte heeft wel een behoorlijk sterke mening over hoe het vooral niet moet. Onthoud dat als je zijn werk begint te lezen of als je hem gaat volgen op Twitter.

Stephen Few

Stephen Few is de ‘dashboard goeroe’. De expert in het duidelijk weergeven van informatie. Hij schreef met Show Me The Numbers een boek dat wordt aangeraden om de praktische insteek. Een boek wat je op je bureau hebt liggen en regelmatig even inkijkt. Als je maar 1 boek wilt lezen, neem dan deze.

Alberto Caïro

Alberto Caïro legt de focus in zijn boeken op data journalistiek en het maken van infographics. Een mooie brug van datavisualisatie naar data storytelling dus. Zijn eerste boek The Functional Art is het laatste boek in de fundamenten-reeks die je echt wilt lezen. In het boek beschrijft Alberto de basisprincipes in design en de psychologie van de visuele perceptie van mensen. Super interessant. In combinatie met een stappenplan om goede datavisualisaties te maken is dit boek niet alleen praktisch, maar geeft het je ook een breder perspectief door de aandacht voor design.

Alles bij elkaar zijn het 861 pagina’s, maar dan heb je wel precies de fundamenten van datavisualisatie te pakken. Met welke begin jij?

Schrikken de 861 pagina’s je totaal niet af en wil je meer? Bekijk dan mijn boekentips over data storytelling.

Buro Flamingo B.V.

voor datateams die meer willen dan alleen informatie leveren

KvK: 99659174
Adres: Hooft Graaflandstraat 37, 3525 VM Utrecht
Neem contact op
info[at]buroflamingo.nl
06-10251045

Algemene voorwaarden | Privacyverklaring | Cookiebeleid | Sitemap
Copyright Buro Flamingo