Как мы уже писали, скоро выходит новый Office 2016, и в нем будут новые диаграммы. Про три из них мы уже рассказали в прошлом обзоре (Мост, Гистограмма, Парето). А теперь – еще три: Ящик с усами, Treemap, Sunburst.
Как и Гистограмма, Ящик с усами показывает, как распределяется информация. Однако эта диаграмма помогает глубже разобраться в деталях. Ящик с усами компактно отражает ключевые моменты в одной диаграмме — диапазон, квартили, среднее значение и выбросы. В книжном магазине, например, такая диаграмма может пригодиться для анализа распределения книг по жанрам. Ящик с усами автоматически группирует книги по жанру и показывает, как распределяются цены внутри группы. В нашем примере хорошо видно, что наибольший диапазон имеют цены на Романтику, и выброс – 300$ за книгу.
С помощью диаграммы Treemap можно легко визуализировать и сгруппировать большое количество данных. Эта диаграмма представляет обзор и помогает сравнить аналогичные или конкурирующие товары.
Для владельца книжного магазина важно понимать, какой жанр книг приносит наибольшую прибыль. Treemap позволяет идентифицировать размер прибыли в каждой отдельно взятой категории жанра, которые сгруппированы по цветам и сходству. Размер каждой ячейки обозначает размер прибыли, которую приносит категория в рамках определенного жанра. Из диаграммы видно, что основная прибыть идет за счет детских книг и романтики. При этом наиболее прибыльны категории 1st readers и Young Adult.
Тогда как Treemap полезна при сравнении размера групп, Sunburst хорошо отражает иерархические отношения и позволяет их проанализировать. На этой диаграмме хорошо видно, какие сегменты имеют наибольшее значение и какова их иерархия на разных уровнях. Макет Sunburst помогает интуитивно уловить, как каждый из элементов влияет на общее целое. Sunburst идеально подходит для того, чтобы показать любое количество уровней и категорий.
Благодаря новым диаграммам для Word, Excell и Powerpoint новый Office обладает хорошим набором для сторителлинга. Каждую таблицу также можно адаптировать при помощи инструментов, которые вам уже давно знакомы – поменять стиль, макет, добавить новые элементы.
После выпуска Office 2016, благодаря подписке Office 365, будут добавлены еще и новые диаграммы. А пока можно начать с превью и изучить шаблон для подготовки данных.
Office blogs (Перевод с англ. — Инфографер)
В 2016 Microsoft представит новый Office 2016, и в нем — новые графики и диаграммы. Уже можно скачать превью и все попробовать. Новых диаграмм будет шесть. Сегодня — про три из них — Каскадная диаграмма (она же мост), Гистограмма и Диаграмма Парето.
Отчет о финансовых результатах – удобный способ проследить расходы и доходы. Однако это не самый лучший вариант, если нужно быстро и кратко представить информацию, например, коллегам. С помощью каскадной диаграммы можно легко продемонстрировать финансовые данные и проследить, как каждый из параметров влияет на итоговую сумму. В примере ниже – отчет книжного магазина, в котором очень ясно видно, что стоимость инвентаря сократила общую прибыль почти на половину, а операционные расходы – еще на треть.
Гистограммы обычно используются в статистике и показывают частоту повторов в заданных пределах. Например, для владельца книжного магазина важно иметь в стоке книги разных ценовых категорий для привлечения разных целевых аудиторий. Гистограмма может ясно показать, насколько этот критерий выдержан. На гистограмме ниже горизонтальная ось представляет стоимость книг, а столбики — количество книг. На этом примере видно, что распределение книг в магазине вполне удачное.
Используя эту диаграмму, можно автоматически отсортировать параметры по частоте повторений, а потом проследить, как они влияют на общую картину. Если вернуться к примеру книжного магазина, то можно использовать такую диаграмму, например, для отслеживания причин возвратов книг. В данной диаграмме каждая колонка представляет причину возврата, а линейный график – то, насколько каждая из причин влияет на общую картину. Из столбиковой диаграммы мы видим, что «Дефект» стал причиной возврата 2 025 книг, а из линейного графика, что это составляет 40% всех возвратов. Проработав три основные причины – дефекты, ошибки в ценах, не тот товар – можно устранить 80% возвратов. Диаграмма Парето – отличный инструмент для расстановки приоритетов.
Продолжение следует.
Office blogs (Перевод с англ. — Инфографер)
В книге Handbook of Data Visualization, пока не переведенной на русский язык (автор Michael Friendly), представлена хорошая аналитическая работа об истории инфографики. Представляю свой вольный перевод этого материала, структурирующего разные события в истории интересного нам предмета.
Основные опорные точки по мнению автора:
Принято думать, что информационный дизайн имеет сравнительно короткую историю. По факту же визуализация имеет очень развитые корни. История начинается с ранних карт и медицинских теорий. В дальнейшем прогресс в математике, торговле, сборе статистических данных и в науке в целом сильно ускорил развитие визуального мышления. Этот процесс проходил наравне с изменением технологий и методов по сбору данных, их хранению и передаче.
Все это дало очень благодатную и разнообразную почву для развития информационного дизайна, которую современные авторы часто игнорируют и начинают летоисчисление инфографики намного позже.
Пройдем по основным периодам: шкала времени показывает деление на «визуализационные периоды». Это деление условно, но каждый период характеризуется определенными особенностями и имеет свои причины возникновения и свои условия развития. К сожалению, в книге была возможность отобразить только простейшие ч.б изображения.
До 17 века – Ранние карты и диаграммы
Первое зерно визуализации зародилось в геометрических диаграммах, в таблицах положений звезд, иллюстрациях частей тела и в навигационных картах.
Среди ранних отображений количественной информации есть график перемещения звездных тел (найденный Funkhouser, повторенный Tufte), где в двумерной системе координат показано движение планет. Этот график служит хорошей иллюстрацией данного периода.
Считаем урок интересным, потому что он охватывает ряд инструментов в Иллюстраторе, интересных как для построения инфографики, так и в целом для тех, кто не считает себя способным с закрытыми глазами создать в векторе что угодно.
На примере вот этого изображения описывается процесс работы
И дальше идет подробный экскурс, начиная с создания четырехколоночной сетки, подробно с разбивкой на 6 шагов:
Заголовок и элементы декора (эти шаги научат вас уже работать с прозрачностью и градиентом):
А дальше начинается самая интересная для нас часть — построение диаграмм в Illustrator.
Здесь я сразу сделаю 2 пометки. (1) Если вы хотите прочитать подробную инструкцию по использованию этого инструмента в Иллюстраторе на русском и с описанием всех видов доступных диаграмм, то зайдите сначала на страничку журнала КомпьютерПресс. (2) Мы этот инструмент считаем допотопным и такие задачи решаем еще проще — сначала строим диаграммы в Excel — там в разы больше возможностей для редактирования и видов графиков зашито больше. А потом просто копируем в Illustrator — экспортируются графики в векторе и можно делать с ними все те же манипуляции.
Джонатан демонстрирует нам 3 вида простых графиков — круговую, столбиковую и линейную пошагово.
Прошу заметить что легенда и подписи добавляются вручную и этот шаг легко может содержать в себе ошибки от невнимательности если данных много.
А вот следующий шаг в его уроке считаю самым важным и самым применимым в ежедневной работе — создание графиков из объектов с соблюдением пропорций.
Сначала создали 2 независимых объекта — человечка и график из данных. Наложили их и порезали инструментом Pathfinder. А потом еще ножнички нарисовали для симпатичной легенды.
И дальше — финальная композиция и работа с текстом. Все 40 шагов вы можете подробно изучить на Vector.tutsplus
Это еще один вид диаграмм, который невозможно построить в Excel. Вообщем-то в большинстве случаев жить можно и без него, но случается момент, когда он может быть незаменимым.
Представим: необходимо сравнить 20 разных автомобилей по ряду показателей: разгон до 100, мощность, объем литра, оценки покупателей и т.д. Все эти критерии имеют разные шкалы и единицы измерения. Секунды, лошади, субъективная оценка от 1 до 5, литры… В таких случаях есть 2 стандартных пути решения:
Вот тут на помощь и приходят графики с параллельными координатами, в которых все шкалы нормированы:
На этом примере показан соц-дем анализ группы людей. В отличает от Экселя, где мы можем запихать только 3 оси (одну по X и две по Y), здесь мы не ограничены.
Если осей меньше 5-7, их можно пустить по кругу и сделать некое подобие радара, причем поставив близкие по смыслу оси ближе друг к другу. Пример ниже взят с сайта www.Hiveplot.com — там много вкусного, его автор Martin Krzywinski описывает очень подробно возможности применения этих диаграмм в науке (в частности в описании генома человека). Он зовет их Hive графики, что в переводе означает «улей\рой» и считает применимыми только для больших массивов данных.
Я благодарю Иру и Макса за приглашение в число соавторов infographer.ru. Перед первой встречей с ними я наткнулся в блоге Information Aesthetics на описание интересного исследования анимации в визуализациях данных. И в первую очередь решил написать как раз про него.
В презентациях шведского врача Ханса Рослинга (Hans Rosling, wiki) он рассказывает удивительные истории с помощью придуманной им программы GapMinder. Она одна из первых позволила добавлять анимацию к графикам, чтобы показать временные изменения комплексных данных и выявить закономерности.
Анимация, основанная на данных, понравилась многим. Но помогает ли она людям лучше воспринимать тенденции и закономерности?
Исследователи из Microsoft Research и Georgia Tech придумали и провели серию экспериментов и опубликовали работу «Эффективность анимации в визуализации тенденций» (Effectiveness of Animation in Trend Visualization, PDF, microsoft.com).
Джордж Робертсон с коллегами сравнили три различные визуализации исторических данных ООН, очень похожих на те, что Ханс Рослинг представлял на TED Talk. Они измеряли эффективность в трёх категориях: точность восприятия, скорость и субъективное удовлетворение.
Участникам эксперимента предлагалось оценить три варианта представления данных:
Отдельные кадры из анимации:
Small Multiples:
Следы:
В работе раздельно исследуются две цели визуализации: представление данных (презентация) и их и анализ. Ответы меняются в зависимости от цели.
Основные результаты исследования:
Рекомендации авторов исследования:
Я согласен с авторами исследования, что анимация оказывает очень сильное воздействие на зрителя, поэтому нужно стремиться максимально полно и продуманно использовать её возможности.
Есть ли у вас интересные примеры использования анимации для представления информации?
Периодически в руки попадают инфографические работы, на которых изоражены линии, объединяющие в себе две характерные черты: линиями показаны взаимосвязи объектов, а ширина линии — сила этой связи. Примеры таких работ уже публиковались уже публиковались раньше у нас на сайте:
Решили покопаться в истории вопроса, и вот что нашли. Как оказалось, подобный тип диаграмм, как оказалось, имеют свое специфическое название «Санкей / Sankey», и имеет занимательную историю. Оно происходит от имени Мэтью Сэнкея, ирландского инженера 19 века. Некоторые источники считают его первым, кто применил подобный визуализационный метод: в сноске к материалам одной из встреч Института Инженеров Механики Ирландии, он набросал схему сравнения имеющегося в то время парового двигателя с неким идеальным двигателем без энергопотерь, над созданием которого (не очень успешно) трудились в то время.
Мне все же кажется, что известного «Наполеона» (см. мой пост «Армия Наполеона в России») тоже можно отнести к сэнкейным диаграммам. Чарльз Джозеф Минард нарисовал её в 1869 году, так что он вполне может спорить с Мэтью за пальму первенства. Впрочем, это не меняет сути.
На мой взгляд, подобный тип диаграмм далеко не всегда применим, да и не так просто спроектировать — но его визуальная сила стоит сотен пай-чартов. Хотя для «одноразово-данновых» иллюстрационных постеров — вообще находка.
Некий юзер Phineas поддерживает сайт, посвящённый мистеру Сэнкею и диаграммам этого типа, он собирает интересные сэнкей-работы. Кстати, «технарям» будет интересно посмотреть раздел с програмным обеспечением для создания Sankey диаграмм.
Ну и парочка красот в конце поста.
Последний пример — совершенно чумовая визуализация (кто делал — не знаю) статистики продаж некоего дизайнера Madame Ulani на сайте для дизайнеров-рукоделов etsy.com. У даннной карты — две оси XY, обе расположены в разныз плоскостях, и сливаются вместе в единый список товаров, с отображением мест их доставки. Длина каждого столбца — время, которое потребовалось на то, чтобы сделать украшение, и как долго оно ждало своего покупателя после выставления нового лота на сайт.
Вчера побывала в Питере, на лекции «Инфографика: закон и порядок», вчерашнюю сессию вела Ольга Привалова.
Я еще напишу пост о самом мероприятии и нескольких хороших идеях студии Паровоз. Но по горячим следам я хочу процитировать Федора Шумилова.
Во время разговора о разных типах графиков, он привел интересную аналогию Bubble Chart (пузырьковой диаграммы). Самый простой и физически реальный аналог пузырькового графика — наши советские монеты.
В зависимости от номинала, четко отличался размер и вес монетки. Копейка — 1 гр и дальше по увеличению. Благодаря этому их легко отличать и нащупывать в кармане нужную.
Чем больше денежка — тем больше ее диаметр.
Ниже опубликую несколько примеров использования этих самых пузырьков в работах по информационному дизайн.
Простейшая:
Гениально — подробный и детальный постер
И из старенького (но в тему)
Сегодня поделюсь с вами приложением Mekko Graphics для PowerPoint, которое на себе проверила компания Tetrapack (спасибо Саше К. за наводку).
Ребята прорисовали порядка 20 видов графиков, необходимых для бизнес презентаций. Многие из них и так доступны в Excel и Power Point, кроме пожалуй трех. Вот из-за них я и публикую этот обзор.
Marimekko chart
Это график с двумя осями с единственным отличием от стандартного Bar Chart — основания столбиков могут быть разными по размеру.
В итоге, вы можете показывать на одном листе такие вещи, которые раньше были недоступны.
Пример на графике: по горизонтали — виден размер брендов Nike, Reebok, Adidas, и т.д.
В это же время, по вертикали можно еще и продемонстрировать долю продаж компании на разных рынках (в США и за пределами).
Польза Marimekko в том, что без него, пользуясь стандартными инструментами, пришлось бы делать 2 графика вместо одного.
Только меня немного задевает что они приписывают себе авторство этого чарта, хотя, названия для такого графика я и правда ранее не встречала.
Cascade\Waterfall (Водопад)
Этот график позволяет показать составные части. Обычно мы строим такое, чтобы показать из каких сегментов мы ожидаем рост в следующем году.
Такое можно построить и в Excel, но приходится достраивать и делать невидимой нижнюю часть.
Вообщем не ново, а просто удобно, спасибо что сделали.
Диаграмма Ганта
График тоже не новый, но построить его сейчас можно только в MS Project, в других приложениях его нет.
Используется чаще всего в проектном менеджменте при иллюстрации различных стадий проекта, которые идут в параллели, показывает какие ресурсы когда задействованы и что каждая последующая стадия зависит от предыдущей.
И ложка дегтя — хоть графики и полезные, но дизайном здесь вообще не пахнет. Такие же мерзкие цвета, как в Excel по умолчанию строит. Задачи выполняет, но глаз спотыкается. Бррр
Эти страшилки 🙂 можно купить за 499$ для индивидуального пользования. Честного говоря, необоснованно дорого, но надеюсь, что они окупают себя техподдержкой.
Для развлечения — инфографика на тему «Когда и с кем брать банк» по статистике FBI. Полный размер при клике на картинку.
Кольцевой чарт составлен весьма грамотно — от большего к меньшему. Только вот не сразу понимаешь, что слои не связаны между собой: дни недели, время ограбления, район и национальность показаны без наложения друг на друга.
А то я сначала подумала что женщины грабят только по вечерам ))
Дни недели распределены практически равномерно и только по воскресеньям у грабителей святой день!