Виды визуализации: Smart Analytics | Блог | Топ-9 диаграмм для визуализации данных

Smart Analytics | Блог | Топ-9 диаграмм для визуализации данных

Smart Analytics | Блог | Топ-9 диаграмм для визуализации данных

Спасибо!

Ваш запрос был отправлен. Мы ответим вам в ближайшее время. Прежде чем вы уйдете, подпишитесь на наши социальные сети, чтобы оставаться на связи.

Следите за нами в социальных сетях

26 июня 2020 г.

Рассказываем о визуализации данных. Познакомим вас с подборкой аналитических отчетов из наших решений, в которых используются разные инструменты для визуализации данных: от базовых до продвинутых.

Люди лучше воспринимают и запоминают данные в визуальном формате. Информация становится привычнее и понятнее, если подать ее в виде красивых схем, графиков и диаграмм.

Данные визуализируют, чтобы в моменте получить представление о явлении или состоянии процесса, который мы анализируем. Визуализация данных позволяет нам сделать фотографию ситуации «здесь и сейчас», не погружаясь в цифры и таблицы.

Преобразование необработанной информации в графический формат помогает доступно объяснять сложные вещи для решения таких бизнес-задач, как анализ эффективности направлений деятельности, анализ динамики выполнения задач, анализ достижения целей. Успех визуализации напрямую зависит от правильности ее применения, а именно от выбора и грамотного использования типов графиков и диаграмм.

Осталось выяснить, какие методы интерпретаций данных подойдут вам. Для этого сначала перечислим традиционные способы визуализации данных на примере решения UN ESCWA Data Portal, а затем перейдем к более продвинутым, на примере решения

3M™ Benchmark Portal.

Рис. 1. Круговая Диаграмма

Рис. 2. Столбиковая Диаграмма

Рис. 3. Линейный график

Выше мы привели несколько примеров традиционных способов визуализации данных, взятых с Портала открытых данных, разработанного Smart Analytics для ЭСКЗА ООН. Пользователи данного портала – любые посетители, заинтересованные в изучении социальных и экономических статистических данных 18-ти Арабских государств.

Рис. 1. Круговая Диаграмма

Круговая диаграмма – это один из наиболее распространенных и простых способов графического представления количественных данных. Такие диаграммы легко считывать и воспринимать, потому что отношения частей от целого показаны на ней простым и наглядным образом. Круговые диаграммы идеально подходят для того, чтобы быстро сформировать представление о пропорциональном распределении данных. На нашем примере – распределение объемов выбросов CO2 в разрезе секторов экономики.

Рис. 2. Столбиковая Диаграмма

Столбиковая диаграмма или гистограмма – еще один популярный способ визуализации данных для быстрого восприятия информации. Гистограммы преобразовывают набор данных в прямоугольные столбцы, высоты или длины которых пропорциональны величинам, которые они отображают.

Такие диаграммы значительно упрощают сравнение сопоставимых данных одной категории в рамках ограниченного периода времени. Пример — изменение численности населения страны за конкретный период или на нашем скриншоте – динамика изменения структуры ВВП стран Юго-Западной Азии за последние 18 лет.

Рис. 3. Линейный график

Как и столбиковые диаграммы, линейные графики помогают визуализировать данные в компактном и точном формате, что позволяет легко воспринимать информацию, отмечать тренды или соотношения показателей (при использовании нескольких линий). Линейные графики используются для отображения результирующих данных относительно непрерывной переменной – чаще всего времени. В этом типе визуализации необходимо правильное использование разных цветов, чтобы сделать анализ информации еще проще для пользователей. На нашем примере – линейный график, показывающий число прибывших и покинувших Арабские страны пассажиров с 2005 по 2018 гг.

Наш Портал открытых данных позволяет визуализировать информацию в виде таблиц, диаграмм, графиков и текстов. В ЭСКЗА ООН еще никогда не было настолько удобного и интуитивно-понятного инструмента для распространения данных.

Statistics Division

UN ESCWA

Бывает, что при простой визуализации данных не хватает нужной детализации, и поэтому её недостаточно. Чтобы уточнить информацию, вынести на графики и диаграммы существенные детали, применяются продвинутые способы визуализации данных.

В качестве примера мы продемонстрировали решение, разработанное для отраслевого подразделения корпорации 3М (Health Information Systems). Это Бенчмаркинг-портал, предоставляющий пользователям эффективные и наглядные инструменты для анализа эффективности работы бельгийских госпиталей, их сравнительного анализа и принятия решений по управлению затратами. Решение также может применяться в разных индустриях.

Рис. 4. Диаграмма Санкей

Рис. 5. Лепестковая или Радиальная Диаграмма

Рис. 6. Лепестковая Диаграмма

Рис. 7. Диаграмма Рассеяния

Рис. 8. Тепловая Карта

Рис. 9. Скрипичная Диаграмма

Рис. 4. Диаграмма Санкей

Диаграмма Санкей – это специфический тип визуализации, используемый для отображения потока от одного набора значений к другому. Такой тип диаграмм часто используют для иллюстрации бизнес-процессов или движения потоков. Диаграмма Санкей показывает нагрузку, пропускную способность, эффективность, взаимосвязи, их силы и конкретный вклад в общий поток. Линии диаграммы могут соединяться или разветвляться. Ширина линий напрямую связана с долей потока: чем больше параметр, тем толще линия. Диаграмму часто используют для иллюстрации распределения бюджетных доходов и расходов. На нашем примере диаграмма отображает 2 модели финансирования госпиталей: слева – старый вариант, справа – новый вариант. Она позволяет анализировать изменение структуры финансирования из-за перехода к новому набору правил модели.

Рис.

5. Лепестковая или Радиальная Диаграмма

Радиальная диаграмма, которая также известна как паукообразная или лепестковая диаграмма, полезна для проведения сравнения между количественными переменными. Такие диаграммы позволяют легко сравнивать сразу несколько показателей и видеть, есть ли в них существенные отклонения, которые могут потребовать дальнейшего изучения. В нашем примере радиальная диаграмма сравнивает между собой профили ухода в госпитале. Она демонстрирует частоту оказания различных процедур в однотипных отделениях, например, в реанимации. Чем выше частота оказания процедур ухода, тем больше расходов требуется на ту или иную группу эпизодов ухода.

Pис. 6. Лепестковая Диаграмма

В следующем примере еще один аналитический отчет с использованием лепестковой диаграммы. Этот пример отображает обобщённую ситуацию в госпитале по ключевым характеристикам качества лечения: уровню повторных обращений пациентов, больничных осложнений, смертности и относительной продолжительности пребывания в госпитале. Красная линия соответствует усреднённым значениям, темно-синяя – текущему состоянию в госпитале, пунктир – ситуации в предыдущем квартале.

Рис. 7. Диаграмма Рассеяния

Диаграмма рассеяния или точечная диаграмма является одним из семи основных графических методов, которые наиболее полезны при устранении проблем с качеством. Она представляет собой график, на котором по горизонтальной и вертикальной оси откладываются значения, и каждая пара значений может быть представлена в виде точки. По разбросу точек на данном графике можно оценить точность модели. Если большая часть точек сосредоточена вдоль линии, а значительные отклонения редки или совсем отсутствуют, то модель работает хорошо. Если разброс точек велик, то точность модели низкая.

На скриншоте каждая линия представляет собой отдельную диаграмму рассеяния. Данный аналитический отчёт показывает распространённость ошибок кодирования по определённым категориям ухода в госпитале, где каждая категория ухода предполагает уход по соответствующей группе патологий, а также показывает качество кодирования в госпиталях.

Красные окружности – это усредненные значения, а синие показывают состояние в текущем госпитале.

Рис. 8. Тепловая Карта

Тепловая карта служит для отображения больших объемов сравнительных данных с представлением значений в виде маркированных цветовых плиток. Тепловые карты удобны для демонстрации вариативности множества переменных, выявления паттернов, отображения сходств переменных друг с другом и определения наличия взаимосвязей между ними.

Тепловую карту удобно использовать для сравнения эффективности подразделений компании или для определения приоритетных направлений инвестирования и выявления проблемных областей. На примере карта показывает распространённость диагнозов пациентов по группам патологий.

Рис. 9. Скрипичная Диаграмма

И последний тип – скрипичная диаграмма. Эта статистическая диаграмма используется для визуализации распределения данных и их плотности вероятности. Каждая «скрипка» представляет группу или переменную. Форма представляет оценку плотности вероятности переменной: чем больше точек данных в определенном диапазоне, тем больше скрипка для этого диапазона. Несмотря на то, что график кажется необычным, он часто бывает достаточно полезен, особенно, когда нам важно показать форму распределения.

Скрипичная диаграмма используется для отображения сравнения переменного распределения по разным «категориям». Она помогает пользователю определить, возможна ли замена вероятностной оценки каким-либо средним значением.

В нашем примере каждая скрипка симметрична слева направо. Однако, в идеальной классификации – скрипки должны быть компактными с очень короткими “хвостами”. В нашем же случае, мы видим, что скрипки вытянутые, медианное значение сильно растянуто. Это значит, что категории были подобраны не самым лучшим образом.

Мы слышали только хорошие отзывы о нашем Портале.

Пользователи Портала

3M Health Information Systems

Визуализация данных – мощный инструмент демонстрации результатов бизнес-анализа, помогающего наглядно представлять данные и давать рекомендации пользователям.

Возможность визуализировать информацию разными способами: от круговых диаграмм, гистограмм до радиальных и скрипичных диаграмм, делает данные интерпретируемыми и наглядными для пользователей. А правильно подобранный тип аналитического отчета поможет сделать верные выводы и принять обоснованные решения. При этом важно, чтобы данные были понятны всем категориям пользователей: и аналитикам, и руководителям, и любым заинтересованным внешним пользователям. 

Решения в области визуализации и распространения данных, разрабатываемые Smart Analytics, позволяют работать с широким набором источников данных и дают возможность пользователям любого уровня – от новичков до продвинутых дата-аналитиков самостоятельно анализировать данные, конструировать интерактивные отчеты любой сложности и делиться информацией с заинтересованными пользователями по всему миру.

Теги

• Визуализация данных
• Дашборды
• Анализ данных
• Бизнес-аналитика

Будем делиться с вами своими знаниями и открытиями. Никакого спама, только польза.

Что такое визуализация данных: какая она бывает и не бывает

Как легко догадаться из названия, визуализация данных — это графическое представление каких-либо данных. При этом на просторах интернета я нашёл множество определений, которые относят к визуализации данных:

• Графики и диаграммы,
• Инфорграфика и схемы,
• Презентация и анализ данных,
• Интерактивный сторителлинг,
• Бизнес аналитика и дашборды,
• Научная и медицинская визуализация,
• Карты и картограммы.

Дальше каждый решает сам — что же для него понимать под визуализация данных. В конце заметки, я расскажу, что же решил для себя я. А пока давайте рассмотрим каждый из видов подробнее и найдём их отличия и особенности.

Графики и диаграммы

Наверное самый привычный для нас вид визуализации данных. Используется как для презентации данных, так и для анализа. Встретить их можно и на работе, и в журнале и в научном отчете. Обычно знания о существующих типах диаграмм и графиков мы получаем из школы или из стандартного набора в экселе. Однако, мало кто знает, что мир графиков и диаграмм не ограничивается точечным графиком, столбиковой и круговой диаграммой. Существуют порядка 15 общеизвестных типов диаграмм, а всего их более 60, при этом их количество увеличивается с каждым днём — люди придумывают новые типы для визуализации сложных и необычных данных. Подробно типы графиков и диаграмм мы рассмотрим в одной из следующих заметок.

Типы графиков и диаграмм. Источник: datavizcatalogue.com

Инфорграфика и схемы

Инфографика стала очень популярна в последние годы, хотя существуют уже давно. Инфографика относиться к журналистике данных, где графики и схемы объясняют какие-либо факты по выбранной теме. Обычно инфографика статична и представляет собой длинную «простыню» с картинками и текстом. Отличительной особенностью инфографики является то, что в ней приводятся уже готовые выводы, то есть читателя проводят за руку по выбранной теме и при этом приправляют это все цифрами и картинками. Часто используется рисованный или мультяшный стиль. Некоторые СМИ выпускают инфографику на ежедневной основе, например АиФ. Бум инфографики вызвал снижение общего уровня её качества. Часто используется не к месту или «для красоты», хотя конечно же есть замечательные и интересные примеры.

Примеры инфографики

Численность Наполеоновской армии во время русской компании, 1869 г.

Численность населения разных стран, 1912 г.

10 заповедей типографики

Взмах крыльев

Вегетарианцы в цифрах

Презентация и анализ данных

Один самых привычных способов использования визуализации данных — презентация информации в виде диаграмм или инфографики. И если с этим, я думаю, все понятно, то использование визуализации для анализа информации, в основном, используется только бизнес-аналитиками и учеными. В чем же заключается отличие?

При анализе данных с помощью визуализации используют так называемое быстрое прототипирование — то есть создание большого количества различных визуальных представлений одних и тех же данных. Делается это для возможности нахождения скрытых, на первый взгляд, взаимосвязей и зависимостей, а также первичной оценки набора данных для возможности применения в дальнейшем более сложных инструментов анализа. Этот подход называется Eploratory data analysis (EDA), что на русский можно перевести как разведочный анализ данных. Основное отличие от презентации данных — визуализация здесь может быть «черновой» и некрасивой, но выполняется быстро и одним человеком или небольшой рабочей группой. Для этого чаще всего используют эксель, R или матлаб

EDA — один из инструментов data mining’a, по его проведению есть даже учебники

Примеры визуализации для EDA

Интерактивный сторителлинг

Сторителлинг или по-русски сказительство (звучит забавно) — это преподнесение какой-либо полезной информации в форме интересного рассказа. Почему-то часто интерактивным сторителлиногм называют видео, но это не так, это всего-лишь еще один вид инфгорафики. Интерактивный сторителлинг — рассказ с которым слушатель может взаимодейтсовать. По своей сути он близок к журналистике данных и инфографике, но отличается тем, что пользователь может управлять отображением информации и находить те зависимости, которые не нашёл автор. В этом смысле он близок к разведочному анализу данных, но отличается тем, что данные заранее обработаны и представлены в удобном для анализа виде, а также имеются подсказки или заранее прописанные сценарии использования. Поэтому, чаще всего интерактивный сторителлинг называют интерактивной инфографикой, но для того чтобы ей стать не достаточно просто к статичной инфографике добавить всплывающие окошки.
Интерактивные визуализации активно развиваются в наше время. Сильные примеры можно встретить в крупных СМИ или в виде отдельных проектов.

Примеры инетрактивного сторителлинга (переход на сайт при клике на картинку)

Анализ бросков в баскетболе

Сравнение индекса читабельности для речей американских президентов

Частота употребления слов в выступлениях американских президентов

Московский марафон

Бизнес аналитика и дашборды,

Визуализация активно используется в бизнесе. Принцип «говорите с данными» помогает компаниям зарабатывать больше, а клиентам получать лучший сервис. Для разового анализа обычно используется эксель или R. Однако это не удобно если необходимо следит за какими-то показателями (KPI) на постоянной основе. Для отслеживания рутинных KPI используют дашборды — дисплеи на которых выведены все необходимые показатели в одном месте в виде графиков, диаграмм и таблиц.

Анализ проводимый один раз, также называют ad hoc анализом).

Проектирование эффективных дашбордов — сложная и неординарная задача. Зачастую их перегружают ненужной информацией или стараются использовать все возможные типы шаблонных графиков. Часто для того чтобы спроектировать хороший дашборд необходимо создание новых типов визуализации информации. Тематика активно развивается за счет все большего применения аналитики в бизнесе. Также дашборды применяются и для личного использования (фитнес трекеры, анализ личных расходов и т. п.)

Примеры дашбордов (переход на сайт при клике на картинку)

Дашборд с количеством твитов по заданной тематике

Дашборд генерального директора компании

Научная и медицинская визуализация

Специфический вид визуализации, который используется как следует из названия в медицине и науке. Его целью обычно является выделение закономерностей или анамалий. От обычной визуализации данных отличается тем, что часто бывает трёхмерной и требует специальной подготовки для интерпретации.

Примеры научной и медицинской визуализации

Расчет магнитных полей из моей диссертации

Результаты исследования сердца

Карты и картограммы.

Карты — одни из древнейших способов визуализации, отображающих окружающую реальность. Картограмма — карта с нанесенной на неё информацией в виде цвета или других способов. Возможно я тут буду не точен с терминами, да простят меня картографы. Картограммы могут быть использованы для отображения любой информации — от плотности населения, до частоты использования ругательных слов в каждом районе страны. Их могут применять в любом из типов визуализаций, о которых мы говорили раньше. Я выделил их в отдельный пункт, так как их реализация достаточно отличается от других типов визуализаций (ждем про это заметку).

Примеры картограмм (переход на сайт при клике на картинку)

Оборот наличности в России

Возраст зданий Москвы

Карта падения метеоритов

Подводя итоги

Заметка получилась неожиданно большой. Может быть оно и хорошо, сразу видно как много всего в мире визуализации данных. Что же понимаю под этим понятием я и о чем будет речь в данном блоге?
Для меня представление данных в первую очередь связанно с графиками и диаграммами, а также инетрактивной инфографикой. Это то, чему будет посвящена основная масса заметок, также будет интересно покопаться с картами и дашбордами.

13 типов визуализации данных [и когда их использовать]

В анализе данных визуализация данных является жизненно важным методом для выявления закономерностей и представления результатов. Но каковы наиболее распространенные типы визуализации данных? Давай выясним.

Визуализация данных (или визуализация данных) — один из наиболее важных аспектов анализа данных. Сопоставление необработанных данных с использованием графических элементов отлично подходит для выявления закономерностей и полезно для обмена результатами в легко усваиваемой и привлекательной форме. И хотя приоритетом всегда должна быть целостность ваших данных, если все сделано правильно, визуализация данных также может доставить массу удовольствия.

Освойте искусство работы с данными, и вскоре вы будете замечать тенденции и корреляции, одновременно напрягая свои творческие мускулы. Но прежде чем мы сможем раскрыть все эти преимущества, нам сначала нужно понять основы, в том числе различные типы визуализации данных и их использование . В этом посте мы рассмотрим 13 наиболее распространенных из них, начиная с…

1. Сводные таблицы

Источник: evolytics.com

Возможно, вы не думаете о таблицах как о форме визуализации данных, но они являются! При работе с обширными хранилищами информации, которые слишком велики, чтобы их можно было легко понять, сводные таблицы помогают нам суммировать ключевые статистические данные в одном представлении. Тип информации, собираемой в сводных таблицах, может включать суммы, средние значения или другие числовые сводки.

Хотя сводные таблицы не всегда являются самой визуально вдохновляющей формой данных, а именно, они полезны в правильном контексте. Например, в таблицах выделения, как показано на рисунке, используются разные оттенки или цвета, чтобы легко отметить самые высокие и самые низкие значения в наборе данных. Иногда это все, что вам нужно, чтобы сделать сводные таблицы простой, но эффективной формой данных, а именно. Они также обычно используются для поддержки более сложных форм визуализации данных, поэтому они попали в наш список. Вы можете узнать, как создать сводную таблицу здесь.

2. Блочные диаграммы

Источник: Dimensionless.in

Другим полезным (хотя и не особенно ярким) типом описательной визуализации является блок-диаграмма (также известная как диаграмма с усами). Как и сводные таблицы, ящичные диаграммы полезны для визуализации ключевой статистики набора данных. Мы можем использовать их для представления минимального и максимального значений, среднего значения, а также нижнего и верхнего квартилей (то есть медианы нижней и верхней половин данных).

Блочные диаграммы известны как «непараметрические». Это означает, что они отображают изменения в выборке данных без каких-либо предположений о распределении данных. Это делает их полезными для исследовательского и объяснительного анализа данных, т. е. для понимания ключевых особенностей набора данных, прежде чем делать какие-либо общие выводы о нем.

3. Диаграммы рассеяния

Источник: displayr.com

Диаграмма рассеяния (также известная как диаграмма рассеяния, диаграмма рассеяния или диаграмма рассеяния) отображает взаимосвязь между двумя переменными на осях x и y. Каждый элемент данных отображается в виде одной точки, создавая визуальный эффект «разброса» диаграммы. При наличии трех взаимосвязанных точек данных (т. е. при наличии оси Z) также возможны трехмерные диаграммы рассеяния.

Диаграммы рассеяния лучше всего использовать для больших наборов данных, где время не является существенным фактором. Например, простая диаграмма рассеяния может измерять вес людей в зависимости от их роста. Это помогло бы определить любую корреляцию между двумя показателями. Однако, поскольку на данные влияют и другие факторы (например, вес людей также связан с их питанием), диаграммы рассеяния лучше всего подходят для делает вывод об отношениях между переменными вместо того, чтобы делать твердые выводы. Тем не менее, они являются отличным инструментом для создания гипотез.

Распространенным вариантом диаграммы рассеивания является пузырьковая диаграмма. Отображая круги разного размера (а не отдельные точки), пузырьковые диаграммы представляют три измерения данных, а не два обычных.

Источник: lucidchart.com

4. Линейные графики

Источник: data-to-viz.com

Линейные графики или линейные диаграммы — простой, но эффективный инструмент для представления данных временных рядов. Они визуально похожи на диаграммы рассеяния, но представляют собой точки данных, разделенные временными интервалами с сегментами, соединенными линией. Это позволяет быстро наблюдать за такими функциями, как ускорение (когда линия идет вверх), замедление (когда линия идет вниз) и волатильность (когда линия беспорядочно движется вверх и вниз).

В то время как показанный простой линейный график представляет один набор данных, более сложные линейные графики могут накладываться на несколько линий для представления разных данных. Это полезно для выявления корреляций или отклонений. Типичным примером линейного графика в действии является мера поведения фондового рынка или стоимости ресурсов с течением времени, например. цена золота за несколько лет.

Хотите научиться создавать визуализации данных? Следуйте этому бесплатному вводному руководству по визуализации данных. Вы научитесь шаг за шагом создавать гистограммы, линейные графики и многое другое в Google Sheets для реального набора данных!

5. Диаграммы с областями

Источник: anychart.com

Диаграммы с областями, подобные линейным диаграммам, также используются для отслеживания данных во времени. Однако на диаграмме с областями пространство между построенной линией и осью X затенено или окрашено для лучшей видимости. Это особенно полезно для выделения различий между несколькими переменными или для измерения общих объемов (вместо выделения различий между отдельными точками данных).

Например, на представленном изображении, известном как диаграмма с областями с накоплением, наиболее важным фактором, который следует учитывать, является объем товаров, проданных в каждой стране, который представлен заштрихованными областями. Распространенным вариантом диаграммы с областями является диаграмма потока, где данные нанесены вокруг центральной оси, чтобы свести к минимуму так называемое «колебание». .com

Еще одна распространенная визуализация, с которой вы, несомненно, знакомы еще со школы, — это столбчатая диаграмма. Гистограммы — это простой, но очень эффективный способ отображения категорийных данных в сравнении с дискретными значениями. Высота (или ширина) полос прямо пропорциональна значениям, которые они представляют. Это делает гистограммы отличным способом быстрого сравнения дискретных переменных.

Некоторые гистограммы объединяют столбцы в группы по два или три (или более) числа, что позволяет сравнивать многочисленные переменные в разные моменты времени. Другим вариантом является столбчатая диаграмма с накоплением, которая делит каждый столбец на отдельные вложенные столбцы, один над другим. Это позволяет ввести дополнительные переменные.

Источник: chartio.com

7. Гистограммы

Источник: internetgeography.net

Хотя визуально гистограммы похожи на гистограммы, это не одно и то же. Гистограммы измеряют категориальные данные, а 9Гистограммы 0003 измеряют распределение числовых данных , то есть частоту, с которой дискретная точка данных появляется в наборе данных.

На гистограмме каждый столбец показывает, как часто точка данных попадает в заданный диапазон. Например, каждый столбец может представлять разные возрастные группы (от 20 до 29 лет, от 30 до 39 лет и т. д.). Это делает гистограммы превосходными для суммирования больших объемов непрерывных данных без необходимости проверки каждого значения.

Если вам трудно отличить гистограммы от гистограмм, обратите внимание на интервалы — между столбцами на гистограмме всегда должен быть пробел (чтобы обозначить дискретность категорий), а на гистограмме между столбцами не должно быть пробелов. гистограмма (что означает, что данные непрерывны). Вы будете удивлены, как часто люди ошибаются, так что следите за новостями!

Из этого пошагового руководства вы узнаете, как создать гистограмму в Excel.

8. Круговые диаграммы

Источник: Техасский университет в Остине

Другая визуализация, которую вы, возможно, помните со школы, — это круговая диаграмма. Хотя круговые диаграммы похожи на гистограммы тем, что представляют данные по категориям, на этом сходство заканчивается. Основное отличие (помимо внешнего вида) заключается в том, что гистограммы представляют множество категорий данных, тогда как круговые диаграммы представляют одну переменную, разбивается на проценты или пропорции.

Каждый «кусок пирога» на круговой диаграмме пропорционален количеству, которое он дает целому, то есть всему кругу. По этой причине круговые диаграммы лучше всего подходят для данных, которые разбиты примерно на пять или шесть категорий… добавьте больше, и они быстро станут слишком сложными для эффективного представления данных.

9. Сетевые графы

Источник: networkofthrones.wordpress.com

По мере того, как источники данных становятся более сложными и взаимосвязанными, визуализация, которую мы используем для их представления, должна становиться все более сложной. Введите сетевые графики, которые используются, чтобы показать, как различные элементы сети связаны друг с другом. Каждый элемент сетевого графа представлен отдельным узлом, соединенным линиями со связанными узлами. Этот подход отлично подходит для визуализации кластеров внутри более крупного целого — закономерностей, которые в противном случае было бы трудно обнаружить.

Прелесть этого типа визуализации в том, что вы можете представлять сети с различной степенью сложности, не влияя на полезность визуализации. На самом деле, чем больше элементов и связей включает диаграмма, тем больше вероятность того, что она поможет вам обнаружить более крупные кластеры, скрытые в данных.

10. Географические карты

Источник: ubs.com

Одним из самых универсальных типов визуализации данных является географическая карта, которая может оживить целый ряд различных данных о местоположении. Типичным примером является распределение доли голосов во время выборов, как показано на изображении.

Карты можно использовать по-разному. Например, географические тепловые карты используют цвет, чтобы показать изменение конкретного элемента в заданной области, предлагая визуальные подсказки о распределении данных. Простым примером является социальная сеть Snapchat, которая использует тепловые карты, чтобы показать, где чаще всего делятся снимками.

Другие типы карт включают карты распределения точек (которые сочетают в себе идею диаграммы рассеяния с картой) и картограммы, где размер географических местоположений искажается, чтобы соответствовать пропорции выбранной переменной, например. мировое население.

Источник: metrocosm.com

11. Радиолокационные диаграммы

Источник: Колледж Миддлбери, Вермонт переменная) в двумерном формате. Они обычно используются для сравнения признаков между различными наблюдениями. Они также полезны для выявления выбросов или общности между наблюдениями.

Радарные диаграммы обычно работают путем наложения двух или более переменных на одну и ту же ось с использованием линий разного цвета для их различия. Например, вы можете использовать лепестковую диаграмму для сравнения характеристик трех разных продуктов, включая такие аспекты, как цена, долговечность, стоимость производства и т. д. Радарные диаграммы также широко используются в спорте для сравнения спортивных результатов, как показано на изображении.

12. Карты дерева

Источник: Ali Zifan, CC BY-SA 4.0, через Wikimedia Commons

Карты дерева — это тип визуализации данных, который отлично подходит для отображения иерархических данных, обычно в форме вложенных прямоугольников. Это включает в себя разбиение каждой категории на меньшие прямоугольники, которые представляют собой подкатегории.

Древовидные карты обычно используются для отображения таких вещей, как продукты или распределение дискового пространства по расположению или типу файла. Поскольку они эффективно используют пространство, они отлично подходят для отображения тысяч различных категорий на ограниченном пространстве недвижимости. Эта способность представлять очень сложные данные делает их популярной визуализацией в аналитике данных и науке о данных.

13. Диаграммы Венна

Источник: lucidchart.com

И последнее, но не менее важное: классическая диаграмма Венна. Диаграммы Венна используют ряд перекрывающихся фигур (обычно круги, но иногда эллипсы или другие абстрактные формы), чтобы выделить общие черты между различными группами элементов. Каждая область, созданная перекрывающимися фигурами, представляет функции, общие для групп. Там, где круги не пересекаются, группы не имеют общих черт.

Диаграммы Венна полезны для быстрой визуализации связи между различными группами данных. Однако имейте в виду, что они могут легко упростить эти отношения. Если вы попытаетесь решить эту проблему, добавив больше данных, они могут быстро стать громоздкими. В результате диаграммы Венна лучше всего использовать для описательных целей.

Следующие шаги

В этом посте мы представили несколько основных визуализаций данных. Несмотря на свою простоту, эти визуализации очень универсальны. Даже эти несколько методов можно использовать для понимания сложных наборов данных. В конце концов, визуализация данных — это простота и ясность. Если вы новичок в работе с данными, вы найдете полное введение в эту тему здесь.

После того, как вы освоите основы и изучите несколько собственных визуализаций, вы сможете начать экспериментировать. Комбинируйте различную графику, экспериментируйте с цветами и формами и, конечно же, пробуйте смешивать различные типы визуализации. Вы также можете играть с интерактивностью, используя различные инструменты визуализации данных.

Хотя лучшие визуализации обычно самые простые, это не должно мешать вам пробовать новые подходы и открывать новые способы визуального представления информации. Вы будете удивлены, сколько существует комбинаций и возможностей, и какие идеи вы обнаружите.

Далее, чтобы узнать больше об аналитике данных, почему бы не пройти наш бесплатный пятидневный краткий курс по аналитике данных? Вы также можете ознакомиться с другими вводными темами по анализу данных:

• 8 лучших бесплатных инструментов визуализации данных на 2022 год
• 9 красивых примеров визуализации данных
• Пошаговое руководство по процессу анализа данных

10 упрощенных типов визуализации данных (графики и диаграммы)

 

Исследования показывают, что мы создаем 2,5 квинтиллиона байт данных каждый божий день. Какие типы визуализации данных вы используете, чтобы правильно усвоить все эти данные?

Хотя это ошеломляющая цифра, она только растет по мере развития Интернета вещей (IoT). На самом деле 9Только за последние два года было сгенерировано 0% мировых данных!

Когда у нас под рукой так много информации, важно понять, как организовать ее в анализируемые и действенные идеи. Тем не менее, если вы управляете несколькими активами контента с несколькими источниками данных, может быть сложно определить, как формировать вашу стратегию аналитики.

Здесь полезно знать, какие типы визуализации данных лучше всего использовать.

Визуализация данных — это процесс преобразования ваших данных в графическое представление, которое передает логические связи и приводит к более обоснованному принятию решений.

Сегодня мы делимся списком различных типов организации данных и тем, как вы можете реализовать этот подход в своей организации.

Готовы узнать больше? Давайте начнем.

Что такое визуализация данных?

Короче говоря, визуализация данных — это представление данных в графическом или графическом формате.

Это позволяет ключевым лицам, принимающим решения, видеть сложную аналитику в визуальном представлении, чтобы они могли выявлять новые закономерности или понимать сложные концепции.

От метрик веб-сайта и производительности отдела продаж до результатов маркетинговых кампаний и степени внедрения продукта — существует целый ряд точек данных, которые необходимо отслеживать вашей организации.

Когда у вас много работы, связанной с одновременной работой над несколькими проектами, вам нужен быстрый и эффективный метод отчетности, который позволит вам четко изложить суть. Знаете ли вы, какие типы методов визуализации данных использовать?

15 наиболее распространенных типов форматов визуализации данных

Некоторые из наиболее распространенных типов форматов диаграмм и графиков визуализации данных включают:

• Столбчатая диаграмма
• Гистограмма
• Гистограмма с накоплением
• Столбчатая диаграмма с накоплением
• Карта зон
• Диаграмма с двумя осями
• Линейный график
• Карта Мекко
• Круговая диаграмма
• Карта водопада
• Пузырьковая диаграмма
• Точечная диаграмма
• Пулевая диаграмма
• Воронкообразная диаграмма
• Тепловая карта

Хотя все они служат для ускорения и улучшения интерпретации данных, не все они подходят для одной и той же работы. Выбор правильного визуального пособия является ключом к предотвращению путаницы пользователей и обеспечению точности вашего анализа. Давайте погрузимся в 10 из этих 15 типов диаграмм и графиков ниже.

10 Объяснение типов визуализации данных

Существует множество различных типов диаграмм, графиков и других методов визуализации, которые могут помочь аналитикам представлять и передавать важные данные. Давайте рассмотрим 10 наиболее распространенных:

1. Столбчатая диаграмма

Это один из наиболее распространенных типов инструментов визуализации данных. Есть причина, по которой мы учимся составлять гистограммы в начальной школе. Это простой и проверенный временем способ показать сравнение различных наборов данных. Вы также можете использовать столбчатую диаграмму для отслеживания наборов данных с течением времени.

Столбчатая диаграмма будет включать метки данных вдоль горизонтальной оси (X) с измеренными показателями или значениями, представленными на вертикальной оси (Y), также известной как левая сторона диаграммы. Ось Y обычно начинается с 0 и достигает самого большого измерения, которое вы отслеживаете.

Вы можете использовать гистограммы для отслеживания ежемесячных показателей продаж, дохода на одну целевую страницу или аналогичных показателей. Согласованные цвета помогают сосредоточить внимание на самих данных, хотя вы можете добавить акцентные цвета, чтобы выделить важные точки данных или отслеживать изменения с течением времени.

Плюсы гистограмм	Минусы столбчатых диаграмм
✓ Легко читать и понимать	✗ При слишком большом количестве категорий он может стать слишком загроможденным
✓ Один набор данных можно изменить, не затрагивая другие	✗ Усовершенствованные столбчатые диаграммы с группировкой, как правило, труднее понять с первого взгляда
✓ Возможность добавлять метки данных там, где это необходимо, без чрезмерного загромождения самой диаграммы

2.

Гистограмма

Часто гистограмму и столбчатую диаграмму можно использовать одинаково, хотя столбчатые диаграммы ограничивают пространство для меток и сравнения. Лучше всего придерживаться гистограммы, если вы:

• Работаете с более длинными этикетками
• Отображение отрицательных чисел
• Сравнение 10 или более элементов

В этом случае ваши метки данных будут располагаться по оси Y, а измерения — по оси X.

3. Гистограмма с накоплением

Вы сравниваете много разных элементов? Вы хотите отслеживать индивидуальный рост каждого набора данных, а также рост группы в целом? Чтобы показать эту связь части к целому, вы создадите гистограмму с накоплением.

Если убрать цвет с этой диаграммы, она будет похожа на стандартную линейчатую диаграмму. Компоновка «с накоплением» представляет собой контрастную цветовую схему этой диаграммы. Эти цвета соответствуют легенде, сопровождающей вашу карту.

Например, вам может понадобиться отслеживать эффективность четырех различных типов продуктов в рамках пяти различных стратегий продаж. Стратегии с 1 по 5 будут располагаться по оси X, а цифры продаж — по оси Y.

Однако в каждой категории стратегий у вас будет четыре блока разных цветов. Каждый представляет один из типов продукта. Таким образом, вы можете определить, какая стратегия лучше всего работает для каждого типа продукта в целом, а также какие продукты хорошо себя зарекомендовали в рамках каждой стратегии.

4. Линейный график

 

Это еще один из тех стандартных типов диаграмм, которые мгновенно узнаваемы. Линейный график предназначен для отображения тенденций, прогресса или изменений, происходящих с течением времени. Таким образом, он лучше всего работает, когда ваш набор данных непрерывен, а не полон запусков и остановок.

Как и в столбчатой ​​диаграмме, метки данных на линейном графике располагаются по оси X, а измерения — по оси Y.

Обязательно используйте сплошные линии и избегайте построения более четырех линий, так как все, что выше этого, может отвлекать внимание. Вы должны запланировать достаточно места, чтобы ваши линии составляли около 2/3 высоты оси Y.

5. Диаграмма с двумя осями

 

В то время как большинство диаграмм визуализации используют одну ось Y и ось X, диаграмма с двумя осями включает общую ось X и две отдельные оси Y. Большинство из них сочетают в себе функции гистограммы и линейной диаграммы, хотя вы можете варьировать стили построения графиков в зависимости от используемых данных.

Этот макет позволяет показать взаимосвязь (или ее отсутствие) между различными переменными и лучше всего работает при работе с тремя наборами данных следующим образом:

• Один набор непрерывных данных
• Два набора данных, сгруппированных по категории

Поскольку наш мозг более склонен читать слева направо, полезно сделать левостороннюю ось Y основной переменной. Также важно использовать контрастные цвета для двух диаграмм, чтобы обеспечить визуальное различие.

6. Диаграмма Mekko

 

Это та диаграмма, с которой вы можете быть менее знакомы, если вы не находитесь в пространстве анализа данных. Обозначая диаграмму Marimekko, диаграмма Mekko имеет макет, аналогичный гистограмме с накоплением, за одним важным исключением: вместо отслеживания временной динамики ось X измеряет другое измерение ваших наборов данных.

С помощью этого макета вы можете сравнивать значения, измерять состав каждого значения и анализировать распределение данных одновременно.

7. Круговая диаграмма

 

Круговая диаграмма представляет одно статическое число, разделенное на категории, составляющие его отдельные части. Когда вы используете его, вы будете представлять числовые значения в процентах. Когда вы суммируете все отдельные части, они должны составлять 100%.

Они особенно полезны в цифровом маркетинге, так как вы можете использовать их, чтобы показать разбивку:

• Доли рынка
• Расходы на маркетинг
• Демография клиентов
• Использование устройства клиентом (для тестирования UX)
• Источники онлайн-трафика

Вы хотите, чтобы ваша круговая диаграмма имела множество различий между секторами. Таким образом, лучше ограничить количество категорий, которые вы иллюстрируете.

8. Точечная диаграмма

 

Этот тип визуализации также называется диаграммой рассеяния, и он представляет различные переменные, нанесенные по двум осям. Обратите внимание, что и ось X, и ось Y являются осями значений, поскольку точечная диаграмма не использует ось категорий.

Эти типы визуализации данных работают лучше всего, когда вы анализируете несколько точек данных и ищете какие-либо сходства в наборе данных. При этом вы можете заметить любые выбросы, а также получить более четкое представление об общем распределении данных.

Скажем, например, что вы хотите измерить оценки отзывов клиентов, которые получает ваша организация. Вы также хотели узнать, влияет ли время ответа вашей службы поддержки на эти оценки.

Оценки обратной связи варьируются от 0 до 10, так что это будут ваши измерения по оси Y.

На оси X вы должны отмечать от 0 до максимально допустимого времени отклика, например, одного часа. Затем вы наносите полученные баллы на график, отмечая закономерности и тенденции, которые могут помочь в вашей работе по оказанию услуг.

9. Пузырьковая диаграмма

 

Как и точечная диаграмма, пузырьковая диаграмма также может отображать отношения или распределение.

Однако в этом варианте вы замените точки данных кружками. Вы также будете изменять размеры кружка, чтобы представить третий набор данных.

Как и точечная диаграмма, пузырьковая диаграмма не использует ось категорий. Вместо этого вы будете отображать наборы данных как значения X, значения Y, а теперь и значения Z (размер кружка).

10. Маркированный график

 

Ваша команда работает над достижением цели? Маркированный график может помочь вам визуально отслеживать ваш прогресс. Подобные по макету гистограммы, они также включают другие визуальные элементы.

При использовании маркированной диаграммы вы начнете с одного основного показателя, а затем сравните этот показатель с другим (или несколькими) показателями, чтобы найти более глубокое значение и связь.

Пять основных причин для внедрения инструментов визуализации данных

Теперь, когда мы изучили различные типы графиков, диаграмм и карт визуализации данных, давайте кратко обсудим несколько причин, по которым вам может потребоваться визуализация данных.

Если вы сомневаетесь, какой тип визуализации лучше всего подойдет для вашей компании, это поможет понять основные бизнес-функции, которые может выполнять визуализация данных. Вот основные пять для рассмотрения.

1. Сравнение значений

Как аналитики данных вы видите свою справедливую долю наборов данных. Если вы хотите сравнить различия и сходства между этими наборами, диаграммы идеально подходят. Они легко показывают высокие и низкие значения определенного набора, чтобы вы могли отметить основные различия, пробелы и другие тенденции.

Если вам нужно создать сравнительную диаграмму, подходят следующие типы визуализаций:

• Столбчатая диаграмма
• Пулевая диаграмма
• Мекко Карта
• Круговая диаграмма
• Гистограмма
• Линейный график
• Точечная диаграмма

Любой из этих методов визуализации позволяет просматривать огромные объемы данных и при этом извлекать из них актуальные и информативные шаблоны.

2. Показать композицию

Вам также может понадобиться разбить наборы значений, чтобы показать, как отдельные единицы влияют на общую картину. Например, вы можете отслеживать общий мобильный доступ к вашему веб-сайту по типу устройства или географическому местоположению. Или вы можете узнать, какие элементы вашей недавней кампании цифрового маркетинга оказались наиболее успешными.

В этом случае вы можете использовать любой из следующих типов визуализации данных:

• Круговая диаграмма
• Гистограмма с накоплением
• Карта Мекко
• Столбчатая диаграмма с накоплением
• Карта зон
• Карта водопада

Все эти представления позволяют пользователям измерять отдельные уровни производительности, чтобы определить их влияние на общий набор данных.

3. Определение распределения

Вы пытаетесь понять всеобъемлющее распределение ваших данных? Если это так, диаграмма распределения покажет все возможные интервалы или значения набора значений, а также частоту их появления.

С помощью этой визуализации вы можете определить нормальные тенденции, а также любые выбросы, которые могут их нарушить. Вы также можете получить четкое представление о том, насколько широк диапазон между вашими информационными значениями.

Вы можете использовать следующие типы визуализации данных, когда вам нужно определить распределение:

• Точечная диаграмма
• Карта Мекко
• Линейный график
• Столбчатая диаграмма
• Гистограмма

4. Изучение тенденций

Вы завершили недавнюю телевизионную рекламную кампанию? Как насчет запуска нового продукта?

Когда пыль уляжется и пора вернуться к работе, ваша задача — проверить, увенчались ли успехом эти усилия. Если вы хотите определить, как конкретный набор данных работал в течение заданного периода времени, эти типы визуализации хорошо работают:

• Линейный график
• Двухосевой линейный график
• Столбчатая диаграмма

5.

Понимание взаимосвязей в различных типах визуализации данных

Иногда лучший способ понять данную переменную — это увидеть, как она связана с одной или несколькими другими переменными. Например, одна переменная может оказывать положительное или отрицательное влияние на другую.

Вы можете использовать эти типы диаграмм для визуального отображения отношений между объектами:

• Точечная диаграмма
• Пузырьковая диаграмма
• Линейный график

Сотрудничайте с лучшими службами визуализации данных

Готовы ли вы разобраться во всех данных, которые получает ваша организация? Если это так, вы не сможете добиться этого, полагаясь на устаревшую аналитику или неуклюжие электронные таблицы. Пришло время изучить различные типы визуализации данных.

Вместо этого пришло время сотрудничать с лучшими сервисами визуализации данных. Мы являемся фирмой, занимающейся визуализацией данных и программными продуктами с полным стеком, и готовы помочь вам с легкостью передавать сложные данные каждому члену вашей организации.

No related posts.