Тема: столбиковая диаграмма 3
Что нужно знать о данных человеку, который любит их визуализировать
Визуализация — это инструмент, мощный и действенный. И начинается она с фактов — тщательно отобранных, проверенных и осознанных. Мы про это публиковали статью Ильяшина, переводили наставления Донны Вонг, напоминали о когнитивных искажениях. Теперь у нас появился отличный пример того, что будет, если невнимательно относиться к фактам и подкреплять их картинками.
Все началось с записи жж-юзера burckina_new «Что нужно знать о репрессиях человеку, любящему свою страну?». В статье автор говорит и показывает, что советские репрессии сильно преувеличены ради злого умысла. Не буду тут размещать текст, смотрите по ссылке выше. Скажу только, что пост вызвал бурю критических комментариев. А археолог Павел Колосницын написал подробную ответную статью «Что надо знать о том как можно манипулировать с цифрами, человеку, любящему свою страну«.
Приведу здесь пару разобранных графиков из этого ответа с характерными ошибками при визуализации данных. А целиком статью — читайте по ссылке выше.
Относительные Vs Абсолютные числа
В этом графике bruсkina_new использует круговую диаграмму, чтобы показать, насколько незначителен процент репрессированных по сравнению со всеми жителями страны. Оставлю за кадром вопрос, откуда взялась цифра про жителей всей страны (про это читайте у Колосницина). Посмотрите на саму цифру репрессированных — 10-14 млн. Цифра показательна сама по себе, и использование процентного соотношения для ее обеления — манипуляция.
Сравнение несравнимого
burckina_new сравнивает СССР 1930-1940х с (внимание!) Россией и США 1992-2002. Цифр и параметров на графике столько, что мозг начинает бурно протестовать. В добавок, автор забывает включить в анализ причины преступлений, поэтому цифры перестают отвечать сами за себя.
Будьте осторожны с графиками — без качественных данных и их обработки они пустая оболочка и манипуляция. Ну и читайте нас, конечно, повышайте визуальную грамотность.
10 способов сделать Столбиковую диаграмму красивее
Я давно собираю коллекцию инфографических решений для простых диаграмм. Это самый распространенный случай для дизайнера, когда нет предмета, который можно было бы построить в разрезе, иллюстрация детальная не подойдет, для сложных диаграмм необходимости нет. Нужно просто сделать столбиковую диаграмму красивее, чем может нарисовать Эксель.
1. Сглаживаем углы (качество картинок может быть плохим, т.к. часто это всего-лишь фрагменты работ). Во втором примере они еще и прозрачные с наложением друг на друга
2. Делаем столбики наклонными
3. Продлеваем график за границы отведенного ему места. Особенно если хоти сделать акцент на определенном факте.
Дэшборд — красота или понятность?
Спидометры и термометры выглядят просто отлично. Они делают скучные страницы такими, что хочется их назвать eye candy. Но нужно учитывать, что они достаточно сложны для восприятия, когда их слишком много.
Визуализации типа «спидометр» позволяют мысленно установить рефлекторную связь с привычными объектами из реального мира (в данном случае — спидометром) и за счет этого выстроить интуитивные градации «плохо—хорошо», «много—мало», при иллюстрировании значения план-фактных показателей. Они привлекательны и легко читаются.
Однако давайте поговорим не только об их преимуществах, но и недостатках. Существенная (для проектировщика дэшбордов) проблема в том, что они занимают много места. Поэтому если на экране много показателей, стоит задуматься об оптимизации формы спидометра. Например, у платформы IBM Cognos 10 есть целый набор разных визуализаций спидометра:
Кроме того, спидометры однопараметричны, а это существенно ограничивает возможности их применения: так, с их помощью невозможно показать историю значений переменной или же ее состав. Это означает, что к выбору показателя для каждого элемента дэшборда нужно относиться с большим вниманием. К примеру, использовать замечательный путеводитель.
А попытка навесить на спидометр несколько переменных приведет к полной нечитаемости всего графика в целом. В примере — статистика по итогам голосования за политические партии в Германии (в России статистика неинтересная, сами понимаете).
Давайте попробуем разобраться: что же на самом деле изображено на графике? Всего лишь численные значения распределения предпочтений электората, в процентах. Однако не проще ли было записать их в виде столбиковой диаграммы? Те же самые данные можно изобразить вот так:
Кроме того, чтобы оценить эффективность каждой отдельной политической партии относительно планировавшегося для нее результата, можно использовать уже знакомые нам bullet charts. На каждую диаграмму разместим шкалу серого, чтобы примерно оценить уровень результативности. В дополнение можно было бы добавить спарклайны — для исторических данных. В итоге визуализация данных становится более простой и понятной, но занимает гораздо больше места: для каждой партии отдельный график и у каждой своя собственная шкала — хотя это вызывает уже другие вопросы ;).
Эффективных вам дэшбордов!