для чего нужна визуализация данных
11 правил визуализации данных
Ольга Базалева, создатель Data Vis и автор блога, написала статью специально для Нетологии о самых важных принципах визуализации. Статья участвует в конкурсе блога.
Хотите выделяться на фоне конкурентов? Чтобы ваши статьи, отчеты, презентации или посты в социальных сетях были профессиональными, интересными и доступными широкой аудитории? Используйте визуализацию данных!
Я более семи лет отработала в крупнейших медиакомпаниях и рекламных агентствах, на счету Афиша, Рамблер, РБК, создала сайт с наглядными обзорами рынков и собственный блог про визуализацию данных. Поэтому я очень хорошо понимаю то, о чем пойдет речь ниже.
Сегодня визуализация особенно важна, так как люди теряются в обилии окружающей информации и на ее восприятие тратится слишком много времени. Поэтому скучные непонятные тексты часто остаются без внимания. Читатель не будет тратить время, чтобы в них разобраться.
Визуально представленная информация в сравнении с обычным текстом и таблицами:
ПРАВИЛО 1. ПРАВИЛЬНЫЙ ТИП ГРАФИКА
Используйте правильный тип и формат визуализации.
Главная цель визуализации — упростить и ускорить восприятие информации. Выбранный формат и тип графика должны этому способствовать, а не мешать.
Например, если в круговой диаграмме больше трех-пяти значений, график становится нечитабельным. Лучше в таком случае выбрать обычную линейчатую диаграмму.
Еще пример неудачного использования круговой диаграммы, когда сумма категорий не равна 100%. Это грубейшая ошибка, так как данные просто-напросто искажаются.
Не менее важно следить, чтобы не нарушались общепринятые стандарты. Временные оси (года, месяца, кварталы) всегда должны располагаться горизонтально слева направо, это интуитивно понятно. Если же их расположить вертикально сверху вниз, это будет сильно затруднять понимание.
Помните, что неудачно выбранный тип и формат визуализации сразу снижает доверие к представленной информации.
ПРАВИЛО 2. ЛОГИЧЕСКИЙ ПОРЯДОК
Располагайте данные логично.
Обязательно располагайте данные в логическом порядке. Чаще всего это последовательно от большего к меньшему.
Если вы показываете на диаграмме результаты опроса, где есть деление на положительные и отрицательные ответы, то логичнее их выстроить в таком порядке: «Да, Скорее да, Нет, Скорее нет, Затрудняюсь ответить».
Данные можно выстраивать и от меньшего к большему, если это соответствует цели вашего сообщения. Цель всегда первична. Прежде чем приступать к построению графика, четко сформулируйте, какую идею вы хотите донести до читателей, на что хотите обратить внимание.
ПРАВИЛО 3. ПРОСТОЙ ДИЗАЙН
Дизайн не должен препятствовать пониманию или искажать данные.
Избегайте бесполезных элементов дизайна, таких как градиенты, тени, эффекты 3D. Они только отвлекают внимание читателя от сути вашего сообщения.
Ваш график не становится красивым и внушительным от того, что он нарисован объемным. Это могло удивить лет двадцать назад, на заре расцвета Excel, когда еще мало кто умел строить диаграммы. Более того, 3D–графики могут вызвать оптический обман.
Помните, если визуализация выполнена красиво, это еще не значит, что она выполнена качественно. Принципы хорошего дизайна: ясность, простота и минимализм.
ПРАВИЛО 4. ЛЕГКОЕ СРАВНЕНИЕ ДАННЫХ
Визуализируйте данные так, чтобы их можно было легко сравнивать.
Одна из главных целей визуализации – удобное и наглядное сравнение двух и более показателей.
Поэтому, чтобы ваши диаграммы были ценными и полезными, показывайте соотношение между данными. Если разбить однотипную информацию на много отдельных графиков, визуализация становится бессмысленной.
Именно быстрое понимание самых высоких и самых низких значений, тенденций и корреляций является главным преимуществом визуализации в сравнении с обычной таблицей или текстом. Диаграммы должны гораздо быстрее и яснее передавать ваши идеи. Если это не так, меняйте тип графика.
ПРАВИЛО 5. МИНИМУМ ЭЛЕМЕНТОВ
На диаграмме должны быть только необходимые элементы.
Убирайте с ваших графиков и диаграмм все неинформативные элементы, оставляйте только необходимые.
Загромождение ненужной информацией затрудняет восприятие.
Например, если есть подписи значений, то линии сетки и ось не нужны, так как это дублирование информации и является графическим «мусором». Основные и вспомогательные линии сетки, если они все же необходимы, должны быть простыми и не бросающимися в глаза. Акцент всегда должен быть на основной идее, а не на вспомогательных элементах. Если следовать этому совету, то нужная информация сразу выходит на первый план.
ПРАВИЛО 6. НЕ ПЕРЕГРУЖАЙТЕ ИНФОРМАЦИЕЙ
Следите, чтобы не было визуальной загроможденности.
Не пытайтесь уместить на одну диаграмму всю имеющуюся у вас информацию ради того, чтобы ваш график казался умным и значительным. Визуальный ряд не должен быть перегружен сложными и многоярусными диаграммами.
Когда необходимо визуализировать много разных типов данных и категорий, целесообразнее разделять диаграмму на несколько частей. Например, если на линейном графике больше четырех-пяти линий или на столбиковой диаграмме больше двух категорий, не стоит умещать их на одном графике.
ПРАВИЛО 7. ПОНЯТНЫЙ ФОРМАТ ЧИСЕЛ
Числа должны быть с разделителями разрядов и без лишних знаков после запятой.
В больших числах всегда разделяйте разряды: 10 000 000, а не 10000000, иначе цифры становятся нечитабельными.
Также не используйте знаки после запятой без осознанной необходимости. И следите, чтобы формат был единый. Если вы решили показать один знак после запятой, то сделайте так для всех подписей данных, а не выборочно: где-то два знака, где-то три, а где-то без единого знака.
ПРАВИЛО 8. НАЗВАНИЕ И ПОДПИСИ
У диаграммы должно быть название и полная легенда.
Следите, чтобы всегда у вашей диаграммы было полное понятное название и все необходимые подписи, иначе появляется риск неверного истолкования.
Всегда должен быть понятен период и единицы измерения. Не надейтесь, что пользователь вашего графика догадается об этом из контекста. Чтобы удостовериться, что данные будут верно интерпретированы, встаньте на место читателя, который видит вашу диаграмму впервые. Все должно быть предельно чётко, у читателя не должно остаться ни одного сомнения по поводу трактовки представленных данных.
Помните, что ваша задача при создании графиков и диаграмм — упростить восприятие данных, а не вызвать лишние вопросы.
ПРАВИЛО 9. ОБЩЕПРИНЯТЫЕ ЦВЕТОВЫЕ РЕШЕНИЯ
Не нарушайте общепринятое использование того или иного цвета.
Есть несколько основных категорий, которые у нас всегда ассоциируются с определенным цветом:
Если показывать данные категории на диаграммах в ожидаемой цветовой гамме, то пользователю даже не надо смотреть на легенду, без этого ясно, какой цвет что обозначает. Не пренебрегайте этим правилом, оно очень простое и логичное, однако в интернете часто встречаются примеры его игнорирования.
Есть хороший прием использования цвета для сравнения показателей текущего года и прошедшего — делать прошедший год более бледным, а текущий более ярким. При этом оба года лучше показывать в оттенках одного цвета, потому что речь идет про один и тот же показатель.
ПРАВИЛО 10. МИНИМУМ ТИПОВ ДИАГРАММ
Используйте один вид диаграммы для однотипных данных.
Избегайте разнообразия ради разнообразия.
Это не всегда красиво, но всегда бесполезно. Для однотипных данных лучше выбирать один вид диаграммы.
Например, когда вы показываете последовательно ответы на вопросы исследования или динамику продаж по нескольким магазинам, не включайте фантазию, используйте графики одного типа. Читателю необходимо время, чтобы привыкнуть к каждому новому виду диаграммы и разобраться, что означает та или иная линия, кружок или столбик.
ПРАВИЛО 11. ЕДИНАЯ ЦВЕТОВАЯ ПАЛИТРА
Придерживайтесь одной цветовой гаммы.
Визуальные элементы (графики, диаграммы, схемы) на протяжении всего исследования или отчета должны быть выполнены в одной цветовой гамме.
Если же вы исследовательская компания, то цветовая палитра должна быть единой и во всех исследованиях, для соблюдения фирменного стиля. Если вы свой отчет дополняете графиками из других исследований, их необходимо перерисовывать, иначе они сильно врезаются в общую картину и портят восприятие. Во-первых, у них наверняка другая цветовая гамма, во-вторых, часто качество картинок не самое лучшее и это сразу бросается в глаза.
Перерисовать график в стиле компании займет всего 10–20 минут, а отчет будет смотреться более целостным и качественным. Таким образом, именно вы интуитивно будете восприниматься создателем информации и экспертом, даже если укажете другой источник данных, что, кстати говоря, также всегда необходимо делать.
Не игнорируйте эти простые, но очень важные правила визуализации. Берегите своих читателей. Никто не любит чувствовать себя глупо, рассматривая непонятные или нагроможденные графики и диаграммы.
А вы сами при виде странных диаграмм на конференциях или совещаниях, не задавались вопросом: «Это я один такой несообразительный, что ничего не понимаю?» Поверьте, вы не одиноки!
Зачем и как использовать визуализацию данных?
Данная статья написана представителем компании DevExpress и опубликована в блоге на ХабраХабре.
Медицинские исследователи установили, что если в инструкции к лекарству находится только текст, человек усваивает из нее лишь 70% информации. Если же в инструкцию добавить картинки, человек усвоит уже 95%.
В нашей компании уже много лет занимаются разработкой и поддержкой инструментов для визуализации данных, охватывая большой диапазон платформ и технологий. И в этом есть смысл, ведь визуализационные инструменты всегда были и остаются востребованными на рынке разработки. И мы знаем, в чем причина такой популярности.
Что такое визуализация данных?
Прежде всего, нужно знать, что же такое визуализация данных и какие ее методы используются, в том числе и в повседневной жизни.
Самые простые, а потому и самые распространенные методы визуализации — это графики.
Зачем использовать визуализацию данных?
Если попросить читателя вспомнить названия материков, в голове возникнет именно эта картинка в 60000 раз быстрее воспринимается визуальная информация по сравнению с текстовой
На графике читатель быстрее найдет минимальное и максимальное значения.
Инструкцию снизу намного легче и быстрее понять и выполнить.
Подробнее о фактах и исследованиях можно посмотреть в интересной инфографике здесь.
С помощью графиков можно легко обратить внимание читателя на красные показатели.
На графике легко можно заметить важные данные.
Эстетическая привлекательность
Эстетически привлекательные графики делают подачу данных эффектной и запоминающейся.
Эдвард Тафти, автор одних из лучших книг по визуализации, описывает ее как инструмент для показа данных; побуждения зрителя задуматься о сути, а не методологии; избежания искажения того, что должны сказать данные; отображения многих чисел на небольшом пространстве; показа большого набора данных связным и единым целым; побуждения зрителя сравнивать фрагменты данных; служения достаточно четким целям: описанию, исследованию, упорядочиванию или украшению («The Visual Display of Quantitative Information», Edward Tufte).
Как правильно использовать визуализацию данных?
Успех визуализации напрямую зависит от правильности ее применения, а именно от выбора типа графика, его верного использования и оформления.
60% успеха визуализации зависит от выбора типа графика, 30% — от его правильного использования и 10% — от его верного оформления.
Правильный тип графика
График позволяет выразить идею, которую несут данные, наиболее полно и точно, поэтому очень важно выбрать подходящий тип диаграммы. Выбор можно осуществить по алгоритму:
Цели визуализации — это реализация основной идеи информации, это то, ради чего нужно показать выбранные данные, какого эффекта нужно добиться — выявления отношений в информации, показа распределения данных, композиции или сравнения данных.
В первом ряду показаны графики с целями показа отношений на данных и распределения данных, а во втором ряду целями являются показ композиции и сравнения данных.
Отношения в данных — это то, как они зависят друг от друга, связь между ними. С помощью отношений можно выявить наличие или отсутствие зависимостей между переменными. Если основная идея информации содержит фразы «относится к», «снижается/повышается при», то нужно стремиться показать именно отношения в данных.
Распределение данных — то, как они располагаются относительно чего-либо, сколько объектов попадает в определенные последовательные области числовых значений. Основная идея при этом будет содержать фразы «в диапазоне от x до y», «концентрация», «частотность», «распределение».
Композиция данных — объединение данных с целью анализа общей картины в целом, сравнения компонентов, составляющих процент от некоего целого. Ключевыми фразами для композиции являются «составило x%», «доля», «процент от целого».
Сравнение данных — объединение данных, с целью сравнения некоторых показателей, выявление того, как объекты соотносятся друг с другом. Также это сравнение компонентов, изменяющихся с течением времени. Ключевые фразы для идеи при сравнении — «больше/меньше чем», «равно», «изменяется», «повышается/понижается».
После определения цели визуализации требуется определить тип данных. Они могут по своему типу и структуре быть очень разнородными, но в самом простом случае выделяют непрерывные числовые и временные данные, дискретные данные, географические и логические данные. Непрерывные числовые данные содержат в себе информацию зависимости одной числовой величины от другой, например графики функций, такой как y=2x. Непрерывные временные содержат в себе данные о событиях, происходящих на каком-либо промежутке времени, как график температуры, измеряемой каждый день. Дискретные данные могут содержать в себе зависимости категорийных величин, например график количества продаж товаров в разных магазинах. Географические данные содержат в себе различную информацию, связанную с местоположением, геологией и другими географическими показателями, яркий пример — это обычная географическая карта. Логические данные показывают логическое расположение компонентов относительно друг друга, например генеалогическое древо семьи.
Графики непрерывных числовых и временных данных, дискретных данных, географических и логических данных.
Линейные диаграммы, графики с областями и гистограммы могут содержать в одном аргументе для одной категории несколько значений, которые могут быть как абсолютными (тогда к таким видам графикам прибавляется приставка stacked), так и относительными (full stacked).
График со stacked значениями и с full stacked
При выборе подходящего графика можно руководствоваться следующей таблицей, составленной на основе этой диаграммы и книги «Говори на языке диаграмм» Джина Желязны:
Правильное использование графика
Такой график можно сравнить со спагетти и лучше разделить на несколько диаграмм.
Верно выбрать шкалу и ее масштаб для графика. Для гистограмм и графиков с областями предпочтительнее начинать шкалу значений с нуля. Постараться не использовать инвертированные шкалы — это очень часто вводит зрителя в заблуждение относительно данных.
Неверная шкала отрицательно влияет на восприятие данных. В первом случае некорректно выбран масштаб, во втором шкала инвертирована.
Правильное оформление графика
Вспомогательные линии на графике не должны отвлекать внимание от основной идеи данных.
Выводы
Визуализация — мощный инструмент донесения мыслей и идей до конечного потребителя, помощник для восприятия и анализа данных. Но как и все инструменты, ее нужно применять в свое время и в своем месте. В противном случае информация может восприниматься медленно, а то и некорректно.
На графиках изображены одни и те же данные, слева показаны основные ошибки визуализации, а справа они исправлены.
При умелом применении визуализация данных позволяет сделать материал впечатляющим, нескучным и запоминающимся.
6 принципов эффективной визуализации данных
Ключевые принципы создания полезных и информативных графиков
Визуализация данных является важным этапом в процессе постижения науки о данных. Здесь вы представляете свои результаты и сообщаете о них в графическом формате, который является интуитивно понятным и лёгким для понимания.
Визуализация данных требует большой работы, большой труд по очистке и анализу уходит на перегонку и превращение грязных данных в красивые графики и диаграммы. Но даже с подготовленными данными всё равно приходится придерживаться определённых принципов или методологий, чтобы создать полезную, информативную графику.
Тем не менее при написании этой статьи я черпал вдохновение в книге Эдварда Тафта «Beautiful Evidence», которая содержит шесть принципов, посвящённых тому, как сделать графики данных полезными. Именно эти принципы отделяют полезные графики от бесполезных.
Эта статья также в значительной степени вдохновлена книгой Роджера Д. Пенга «Exploratory Data Analysis in R» Она доступна бесплатно на Bookdown, и вы можете прочитать её, чтобы узнать больше о EDA.
Давайте ближе познакомимся с этими принципами.
1. Покажите сравнение (контрольная и экспериментальная группы)
Демонстрация сравнения — основа хорошего научного исследования. Доказательства гипотезы всегда связаны с чем-то другим. Возьмём пример: вы говорите: «Тёмный шоколад улучшает концентрацию внимания и способность к обучению». Важный вопрос в этом утверждении — «по сравнению с чем?» Без сравнения (относительная гипотеза) утверждение бесполезно.
Один из способов показать сравнение — контрольная и экспериментальная группы. Люди одной группы будут есть шоколад, люди во второй группе — не будут. Таким образом, вы сможете сравнить влияние шоколада на концентрацию и способность к обучению на основе результатов теста или путём измерения активности мозга.
При создании графиков для презентации вашего исследования вы можете составить график для контрольной и экспериментальной групп с помощью ящика с усами. Таким образом, читатели получают чёткое представление об эффекте эксперимента.
При создании графики для представления вашего исследования вы можете построить график контрольной и лечебной группы с помощью прямоугольной диаграммы. Таким образом, читатели получают чёткое представление о последствиях лечения.
2. Причинно-следственная связь и объяснение
Далее следует объяснение, показывающее причинно-следственную связь в размышлениях над вопросом, на который вы пытаетесь ответить. Если вы показали, что в экспериментальной группе получен эффект, а в контрольной группе его нет, вы должны сформулировать гипотезу из доказательств, почему это так.
Возвращаясь к предыдущему примеру, допустим, что испытуемые из экспериментальной группы получили более высокие баллы по тесту, и это показывает, что тёмный шоколад улучшает концентрацию. Важный вопрос: почему это именно так?
Этот вопрос важен потому, что он помогает поднять другие вопросы, которые могут либо опровергнуть, либо подкрепить вашу гипотезу на протяжении всего исследования.
Чтобы показать причинно-следственную связь или механизм, вы можете измерить активность мозга контрольной и экспериментальной групп и построить графики результатов, показав их рядом. С помощью графика тестовых баллов и графика активности мозга вы увидите причину того, почему принимавшие шоколад испытуемые получили более высокие баллы, т. е. ответ на вопрос, как тёмный шоколад улучшает когнитивные функции.
3. Данные со многими переменными (более двух переменных)
Реальный мир сложен, и отношения между двумя событиями обычно нелинейны. Поэтому в исследованиях у вас есть атрибуты или переменные, которые вы можете измерить. Все эти переменные по-разному взаимодействуют друг с другом. Некоторые из них могут быть путающими, в то время как другие могут быть важными атрибутами, объясняющими взаимосвязь событий.
Как вы уже знаете, корреляция не подразумевает причинно-следственной связи. Поэтому не лучшее решение — ограничивать свое исследование только двумя переменными: это приводит к ошибочным выводам. Таким образом, вы должны показать как можно больше данных на своих графиках. Это может помочь вам выявить любую путаницу в ваших данных.
Возьмем парадокс Симпсона, парадокс в вероятностной статистике, когда «при объединении групп исчезает тенденция, возникающая в разных группах данных». Чтобы проиллюстрировать:
4. Не позволяйте инструментам управлять анализом
Хороший рассказчик знает, как удержать внимание людей, рассказывая историю продуктивно. Рассказчик не ограничивается самой историей, но может уникальным образом выразить историю, сочетая различные виды восприятия и включая множество образов, что делает историю живой.
Аналогичным образом хороший визуализатор данных не ограничивается имеющимися под рукой инструментами для работы с визуализацией. Визуализирующий данные человек имеет возможность переключаться от одной формы выражения (например, линий или кругов) к использованию нескольких режимов представления.
Например, вместо того чтобы создавать отчёты, содержащие только текст, используйте инфографику: изображения, диаграммы, слова, числа и т. д., всё это обогатит информацию. Обладая обилием информации и графиков, читатели могут наблюдать множество различных корреляций доказательства в одном месте. Так что помните, что вы рассказываете историю. Не позволяйте инструментам ограничивать ваше мышление. Пусть анализ управляет инструментами, создаёт сногсшибательные, богатые доказательствами графики.
5. Документируйте свои графики соответствующими метками, шкалами и источниками данных
Когда вы впервые смотрите на график, то сначала видите заголовок, а затем метки контекста графика. Без них график не рассказывает ничего. Хорошие отчёты/графики должным образом документируются, при этом каждому графику присваиваются соответствующие шкалы и метки. Источники данных, используемые для создания графиков, также имеют решающее значение. Таким образом, хорошая практика заключается в сохранении кода, который применялся для генерации данных и графиков: это позволяет воспроизводить данные. Это также добавляет достоверности вашим графикам. Более того, сохраняя код, вы можете редактировать график в случае необходимости.
6. Содержание превыше всего
В конечном счёте, независимо от всех вышеперечисленных принципов, без контента, качественного, актуального и целостного, ваша графика будет бесполезна или она будет вводить в заблуждение. Другими словами, «мусор внутри, мусор снаружи». Прежде чем сообщать о каком-либо результате, убедитесь, что результат — это нечто интересное и важное. Независимо от того, насколько красива или наглядна ваша графика, бесполезные результаты никому не нужны. Нечто интересное — это личный опыт или что-то, навеянное Интернетом. В любом случае всегда задавайте вопросы: так идея становится реальностью.
Заключение
Визуализация данных — это невероятный навык. Вы можете взять данные и превратить их в красивую графику и сюжеты, рассказывающие людям историю. В эпоху, когда данные растут в геометрической прогрессии, всё большее значение приобретает умение рассказать историю с помощью данных. Это лучший момент, чтобы научиться новому. И резюме принципов:
Я оставляю цитату американского математика Джона Тьюки, который открыл новую эру статистики:
Простой график привнёс больше информации в сознание аналитика данных, чем любое устройство.
Для более глубокого понимания этих принципов я рекомендую обратиться к книге Роджера Д. Пенга «Exploratory Data Analysis in R» (ссылку на нее я оставлю чуть ниже).
Ресурсы и ссылки
Если вы хотите узнать больше о визуализации данных, посмотрите эти замечательные бесплатные книги: