Не графиком единым — обзор вариантов двумерной визуализации данных
Сегодня мы расскажем о том, почему визуализация данных важна для мира big data, напомним о сути термина и главных вариантах использования концепции в ее двумерном варианте.
Двумерная визуализация данных
Первый пример 2 d -визуализации данных, который приходит на ум – это, естественно, разнообразные графики. Концепция графика функции при всей своей простоте позволяет точно определить значение и назначение двумерной визуализации – отражение зависимости одной переменной — функции (или класса переменных) от другой переменной — аргумента (или, соответственно, класса аргументов).
Наверное, не стоит упоминать, чем такая модель отличается от трехмерной визуализации, однако в целях бизнес-анализа можно во многих случаях ограничиться всего двумя измерениями. Простой, но мощный смысл концепции – в том, чтобы повысить наглядность представления разрозненных (или даже на первый взгляд структурированных) сложных данных путем графического изображения на плоскости. Среднестатистический аналитик буквально «захлебывается» в море больших данных – и двумерное представление может стать настоящим спасательным кругом.
к содержанию ↑Графики рассеяния
Об этом варианте в нашей статье мы упоминали уже неоднократно – и не случайно. График функции y ( x ), самый простой и наглядный метод представления данных, который сегодня знаком каждому школьнику – это не что иное как частный случай графика рассеяния. В общем случае, двумерный график рассеяния – это точечная проекция данных на плоскость, представленная на экране в классическом формате декартовой системы координат.
График рассеяния можно, подобно любому графику функции, трансформировать и отображать в различных направлениях. Точки графика обладают такими атрибутами как цвет, размер, форма, текстура, сдвиг и даже звук – в случае взаимодействия с ними извне. Главные варианты использования этого метода визуализации – построение иконографических моделей и пиксельных дисплеев.
к содержанию ↑Матрицы графиков рассеяния
Этот вариант визуализации представляет собой массив графиков, отображающих все возможные комбинации координат (или измерений, если речь идет о многомерной визуализации).
Возможен вариант позиционирования графиков рассеяния в формате, отличном от табличного – круговом, многоугольном и так далее. Возможность объединить графики в одну картину, чтобы визуально связать их характеристики, позволяет говорить о том, что матричный метод визуализации является весьма мощным инструментом первичного анализа данных.
к содержанию ↑Теплокарты
Теплокарта представляет собой массив клеток, в котором каждая клетка окрашена в определенный цвет в соответствии с определенным значением или функцией данных, связанных с этой клеткой.
Метод представляет собой частный случай все тех же графиков рассеяния – где точки на графике представляют собой цветные клетки решетки.
Линейные графики
Этот метод визуализации заключается в изображении функций от одного аргумента или кусочных функций в одном измерении. Для того, чтобы применить линейный графический метод к многомерным данным, несколько графиков объединяются в один график с множеством линий (кусочная функция).
Измерения изображаются разным цветом или типом линий – например, пунктиром.
Круговые диаграммы
Этот метод визуализации, также называемый полярной диаграммой, используется для изображения полярных координат. Это означает, что данные изображаются на плоскости при помощи двух атрибутов – угла отклонения от осей и радиуса (расстояние от 0 координат), — создавая «свернутую» версию линейного графика.
Такая постановка вопроса позволяет решить проблему «предельного эффекта», который наблюдается при попытке отображения на линейном графике большого количества измерений (линии накладываются друг на друга, и их уже невозможно различить). Хотя для двумерной модели это не столь актуально, никто не станет спорить с тем, что всегда полезно взглянуть на одни и те же данные, что называется, с разных сторон.
к содержанию ↑Типы диаграмм визуализации данных – полное руководство с примерами
В этом подробном руководстве рассматриваются наиболее популярные типы диаграмм визуализации данных, реальные примеры их использования и советы по выбору наилучшего визуального представления для ваших конкретных данных. Давайте погрузимся!
15 типов диаграмм визуализации данных
1. Гистограммы
В гистограммах используются прямоугольные столбцы для сравнения значений в разных категориях. Высота или длина каждой полосы представляет значение.
Гистограммы очень хорошо работают для отображение рейтингов, сравнивая значения показателей в группах и показывая изменения с течением времени при использовании на гистограмме временных рядов.
Например, горизонтальные гистограммы эффективно ранжируют обзоры фильмов по среднему рейтингу пользователей. Вертикальные гистограммы помогают сравнивать общий доход от продаж по категориям продуктов.
к содержанию ↑2. Линейные графики
Для визуализации тенденций и закономерностей за определенный период времени лучше всего использовать линейные графики. Они отображают точки данных во времени, соединенные прямыми линиями.
Пики и спады на линии позволяют быстро обнаружить увеличение, уменьшение и другие тенденции в данных. Линейные диаграммы особенно полезны для данных временных рядов.
Например, линейный график может показать резкий рост ежемесячного посещения веб-сайта в праздничные дни и снижение в летние месяцы.
к содержанию ↑3. Круговые диаграммы
Если вам нужно визуализировать отношения частей к целому, вам помогут круговые диаграммы. Круглые срезы представляют пропорциональное значение, которое приходится на каждую категорию по отношению к общему количеству.
Круговые диаграммы лучше всего работают, когда вам нужно отобразить только 2–5 категорий. Они позволяют вам увидеть, как сегменты складываются в единое целое, например, долю рынка между бизнес-конкурентами.
к содержанию ↑4. Диаграммы областей
Диаграммы с областями представляют собой, по сути, линейные диаграммы, но с заполненным пространством под линией. Они подчеркивают объем или величину изменений с течением времени.
Например, диаграмма с областями может отображать общий накопленный объем продаж на веб-сайте с течением времени. Пики и впадины показывают увеличение и уменьшение, а заполненное пространство показывает общее количество.
к содержанию ↑5. Диаграммы разброса
Точечные диаграммы — это тот тип диаграммы, который вам нужен при оценке взаимосвязей между двумя наборами переменных. Каждая точка данных отображается на диаграмме в виде точки. Паттерны в точках показывают корреляции.
Например, диаграмма рассеяния может сравнить численность населения со средним доходом в городах. Кластеризация и тенденции в точках могут указывать на положительные или отрицательные связи между переменными x и y.
к содержанию ↑6. Схемы Зоны активности
Для больших наборов данных с несколькими переменными тепловые карты невероятно полезны. Цветовое кодирование представляет значения, обычно с более темными оттенками для более высоких чисел.
Маркетологи часто используют тепловые карты для визуализации рейтинга кликов на веб-сайте. Темные пятна быстро обнаруживают страницы с наибольшей вовлеченностью. Тепловые карты позволяют легко обнаружить закономерности.
к содержанию ↑7. Гистограммы
Гистограммы группируют числовые данные в диапазоны или интервалы, а затем используют высоту столбцов для представления частоты значений в каждом интервале. Это позволяет увидеть общее распределение.
Например, гистограмма результатов тестов учащихся могла бы раскрыть распределение оценок, показывающий, сколько учащихся набрали баллы в каждом диапазоне оценок. Найдите перекосы и выбросы!
к содержанию ↑8. Коробчатые графики
Ящичные диаграммы визуализируют статистические сводки наборов данных. В прямоугольниках показаны первый, второй и третий квартили. Усы простираются до минимального и максимального значений, а линия внутри прямоугольника представляет собой медиану.
Эти графики позволяют быстро сравнивать распределения из нескольких групп. Вы можете обнаружить диапазоны, асимметрию и выбросы.
9. Радарные диаграммы
Радиолокационные диаграммы, также известные как диаграммы-пауки, имеют несколько количественных шкал, исходящих из центральной точки. Точки данных наносятся на каждую шкалу и соединяются для создания спицевидной визуализации.
Радарные диаграммы позволяют сравнивать наборы многомерных данных, например, навыки сотрудников разных отделов. Созданные формы раскрывают идеи.
10. Пузырьковые диаграммы
Пузырьковые диаграммы похожи на расширенные диаграммы рассеяния. Каждая точка данных отображается в виде пузырька, где позиции x и y представляют две переменные. Размер пузыря добавляет дополнительное измерение.
Третью переменную, например, доход от продаж, можно показать через размер пузырька. Пузыри показывают корреляции и кластеры так же, как диаграммы рассеяния.
11. Древовидные карты
Отображая иерархические данные в виде вложенных прямоугольников, древовидные карты используют размер для представления определенной переменной, например размера файла. Цвета также могут кодировать дополнительные измерения.
Древовидные карты позволяют визуализировать структуры каталогов и многое другое. И они оптимизируют пространство, поскольку прямоугольники заполняют всю площадь.
к содержанию ↑12. Диаграммы Санки.
Диаграммы Санки визуализируют поток ресурсов, товаров или других данных через систему. Стрелки разной толщины соединяют разные этапы и обозначают количество.
Этот тип визуализации данных идеально подходит для картирования передачи энергии, цепочек поставок, распределения бюджета и анализа сетевого трафика. Чем толще стрелка, тем выше объем!
13. Диаграммы Ганта
Менеджеры проектов используют диаграммы Ганта для планирования задач во времени. Столбцы представляют продолжительность задач, расположенных на временной шкале. Линии показывают зависимости.
Диаграммы Ганта позволяют отслеживать проекты, позволяя легко увидеть, что и когда должно произойти и какие задачи мешают запуску других.
14. Облака слов
Облака слов визуализируют текстовые данные, увеличивая размер наиболее часто встречающихся слов. Малочастотные слова кажутся меньше. Положение и ориентация слова также могут кодировать данные.
Они предоставляют краткое изложение ключевых терминов и тем в текстовом источнике. Слово облаколегко выделить наиболее обсуждаемые темы.
15. Графические диаграммы
В отличие от большинства типов диаграмм визуализации данных, в графических диаграммах для представления числовых значений используются пиктограммы и значки. Это делает их очень привлекательными и идеальными для инфографики.
Графические диаграммы хорошо работают, когда вам нужно упростить сложные данные. Забавные значки привлекают внимание и помогают запоминать.
к содержанию ↑Тип диаграммы определяет понимание
Как видите, выбор правильного типа диаграммы визуализации данных имеет решающее значение. Он определяет, насколько легко или сложно обнаружить ключевые идеи, скрытые в данных.
Теперь у вас есть примеры самых популярных и мощных типов диаграмм для любых задач анализа. Определите, что вы хотите узнать из своих данных, а затем выберите визуальное представление, предназначенное для предоставления этой информации.
Немного практики и вы станете визуализация данных pro, способный создавать потрясающие диаграммы, которые превращают необработанные наборы данных в золото для принятия решений. У вас есть еще вопросы по выбору идеальной визуализации данных для вашего проекта? Дай мне знать в комментариях!
Следующая