В чем ключевая идея визуализации: Зачем и как использовать визуализацию данных?

Содержание

Зачем и как использовать визуализацию данных?

Инфографика

8 мин на чтение

11180

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.

Визуализация данных — это наглядное представление массивов различной информации. Существует несколько типов визуализации:

Обычное визуальное представление количественной информации в схематической форме. К этой группе можно отнести всем известные круговые и линейные диаграммы, гистограммы и спектрограммы, таблицы и различные точечные графики.
Данные при визуализации могут быть преобразованы в форму, усиливающую восприятие и анализ этой информации. Например, карта и полярный график, временная линия и график с параллельными осями, диаграмма Эйлера.
Концептуальная визуализация позволяет разрабатывать сложные концепции, идеи и планы с помощью концептуальных карт, диаграмм Ганта, графов с минимальным путем и других подобных видов диаграмм.
Стратегическая визуализация переводит в визуальную форму различные данные об аспектах работы организаций. Это всевозможные диаграммы производительности, жизненного цикла и графики структур организаций.
Графически организовать структурную информацию с помощью пирамид, деревьев и карт данных поможет метафорическая визуализация, ярким примером которой является карта метро.
Комбинированная визуализация позволяет объединить несколько сложных графиков в одну схему, как в карте с прогнозом погоды.

Зачем использовать визуализацию данных?

Визуальная информация лучше воспринимается и позволяет быстро и эффективно донести до зрителя собственные мысли и идеи. Физиологически, восприятие визуальной информации является основной для человека. Есть многочисленные исследования, подтверждающие, что:

90% информации человек воспринимает через зрение
70% сенсорных рецепторов находятся в глазах
около половины нейронов головного мозга человека задействованы в обработке визуальной информации
на 19% меньше при работе с визуальными данными используется когнитивная функция мозга, отвечающая за обработку и анализ информации
на 17% выше производительность человека, работающего с визуальной информацией
на 4,5% лучше воспоминаются подробные детали визуальной информации

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.

10% человек запоминает из услышанного, 20% — из прочитанного, и 80% — из увиденного и сделанного
на 323% лучше человек выполняет инструкцию, если она содержит иллюстрации

Инструкцию снизу намного легче и быстрее понять и выполнить.

Подробнее о фактах и исследованиях можно посмотреть в интересной инфографике здесь.

Очевидно, что человек предрасположен обрабатывать именно визуальную информацию. Помимо прекрасной обработки нашим мозгом, визуализация данных имеет несколько преимуществ:

Акцентирование внимания на разных аспектах данных

С помощью графиков можно легко обратить внимание читателя на красные показатели.

Анализ большого набора данных со сложной структурой
Уменьшение информационной перегрузки человека и удерживание его внимания
Однозначность и ясность выводимых данных
Выделение взаимосвязей и отношений, содержащихся в информации

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.

В зависимости от цели и данных можно выбрать наиболее подходящий им график. Лучше всего избегать разнообразия ради разнообразия и выбирать по принципу «чем проще, тем лучше». Только для специфичных данных использовать специфичные типы диаграмм, в остальных же случаях хорошо подойдут самые распространенные графики:

линейный (line)
с областями (area)
колонки и гистограммы (bar)
круговая диаграмма (pie, doughnut)
полярный график (radar)
точечный график (scatter, bubble)
карты (map)
деревья (tree, mental map, tree map)
временные диаграммы (time line, gantt, waterfall).

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

Важно не только верно выбрать тип графика, но и правильно его использовать:

Не нужно нагружать график большим количеством информации. Оптимальное количество разных типов данных, категорий — это не более 4-5, иначе же целесообразнее разделить такую диаграмму на несколько штук.

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.

Для круговых диаграмм и графиков, где показан процент от общей доли, сумма значений всегда должна составлять 100%.
Для лучшего восприятия данных информацию на оси лучше упорядочить — либо по значениям, либо по алфавиту, либо по логическому смыслу.

Правильное оформление графика

Ничто так не радует глаз, как правильно оформленные графики, и ничто так не портит диаграммы, как наличие графического «мусора». Основные принципы оформления:

использовать палитры похожих, не ярких цветов, и постараться ограничиться набором из шести штук
вспомогательные и второстепенные линии должны быть простыми и не бросающимися в глаза

Вспомогательные линии на графике не должны отвлекать внимание от основной идеи данных.

там, где возможно, использовать только горизонтальные надписи на осях;
для графиков с областями предпочтительнее использовать цвет с прозрачностью;
для каждой категории на графике использовать свой цвет.

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.

P.S. Графики для статьи были сделаны с помощью DevExtreme.

Источник: Хабр

#инфографика

#статья

Визуализация, которая работает

Инфографика

13 мин на чтение

3591

Совсем недавно умение эффектно визуализировать информацию было лишь дополнительным навыком — необязательным, но и небесполезным. Он мог пригодиться руководителям, работающим с дизайном и данными — и они специально учились этому искусству. Сегодня все изменилось. Теперь этот навык необходим любому менеджеру: без визуальной коммуникации порой трудно выполнить работу.

Что стоит за этими переменами? Прежде всего, сами данные. Они все чаще влияют на наши решения — и при этом накапливаются с такой неимоверной скоростью и в таких объемах, что мы уже совершенно не способны осмыслить их, не прибегая к абстракциям, в частности визуальным. Характерный пример: руководители программы Boeing по производству конвертопланов Osprey должны оттачивать процессы взлета и посадки. Но каждый раз, когда Osprey отрывается от земли или вновь касается ее, датчики порождают терабайт информации. Десять взлетов и приземлений дают столько же данных, сколько хранится в Библиотеке Конгресса. Без визуализации выявить проблемы и аномалии, зафиксированные приборами, невозможно.

Но даже информацию, которая не сводится к статистике, порой просто необходимо представить себе зрительно. Сложные системы — например, разнообразные рабочие процессы в компании или передвижение покупателей по магазину — невозможно понять и тем более исправить, не увидев собственными глазами.

Благодаря интернету и растущему числу простых инструментов перевод данных в визуальные образы стал технически и финансово доступен — неважно, разбираетесь вы в аналитике и дизайне или нет. И это прекрасно. Но у такой доступности есть и свой минус: теперь к визуализации часто прибегают, не обдумав предварительно целей и намерений. Удобство — заманчивая замена качеству, однако на практике оно порождает неадекватные или попросту бессмысленные изображения. Автоматический перевод таблиц в красивые диаграммы позволяет продемонстрировать цифры — но не идею. Как выразилась эксперт по презентациям Нэнси Дуарте, «нужно показывать людям не графики, а переосмысление человеческой деятельности — усилий, приложенных, чтобы сдвинуть линию графика вверх или вниз. Не “вот, посмотрите: это наши результаты за третий квартал”, а “вот здесь мы недоработали”».

Часто менеджеры, стремясь улучшить свои навыки визуализации, начинают зубрить правила. Когда лучше применять гистограмму? Сколько цветов можно использовать, чтобы не переборщить? Где размещать подписи? Всегда ли надо начинать ось ординат с нуля? Эти принципы важны и полезны — но, даже если вы их выучите, не факт, что вы сможете строить отличные графики. Начать с правил — значит променять стратегию на тактику, собрать чемодан, не составив маршрута путешествия.

Вы добьетесь гораздо большего, если поймете, что визуальная коммуникация — не одно действие, а сразу несколько, причем требующих разных видов планирования, ресурсов и навыков. Классификация, предлагаемая в статье, возникла благодаря моей собственной ошибке: книга, на которой базируется этот текст, изначально писалась как своеобразный свод правил. Однако, изучив историю визуализации, современные исследования, а также оригинальные идеи экспертов и первопроходцев в этой области, я пересмотрел свой подход. Нам нужен не очередной список правил, а целостное понимание визуальной коммуникации — дисциплины, значение которой растет с каждым днем.

Моя классификация предельно проста. Проложить путь к успеху можно, ответив всего на два вопроса.
Идея коротко

Контекст

Работникам умственного труда сегодня как никогда нужны навыки визуализации: слишком много данных и идей необходимо представлять графически. Однако мало кто этому специально учится.

Инструменты — это хорошо…

С помощью недорогих средств любой может справиться c нехитрыми задачами — например, перевести таблицу в диаграмму. Но результат зачастую ужасен. Задача визуализации куда более глобальная: это мощное и гибкое средство изучения идей и передачи информации.

…а стратегия — лучше

Не пытайтесь сразу строить графики. Сперва задумайтесь, что вы хотите отобразить: идеи или данные? Затем определитесь с целями: вы планируете информировать, убеждать или исследовать? Тогда станет понятно, какие инструменты и ресурсы вам нужны.
Два вопроса

Чтобы начать мыслить в нужном направлении, обдумайте суть и цель конкретной инфографики.

Вы хотите передать концепцию или данные?

Вы утверждаете или исследуете?

Найдя ответы на эти вопросы, вы сможете определить, какие ресурсы и инструменты вам понадобятся, и постепенно поймете, какой тип инфографики поможет вам достичь поставленных целей с наибольшей эффективностью.

Первый вопрос более простой, и ответ на него обычно очевиден: вы визуализируете либо качественную, либо количественную информацию — либо идеи, либо статистику. Но заметьте: вопрос стоит о самой информации, а не о формах ее представления. Например, для отображения классического цикла зрелости технологий (см. ниже) используется линейный график. Он подходит для визуализации числовых данных — но в данном случае никаких цифр нет. Это явно концепция.

Если первый вопрос определяет, что у вас есть, то второй выясняет, что вы делаете: передаете информацию (декларативная цель) или пытаетесь ее выяснить (исследовательская цель).

Менеджеры чаще всего работают с декларативной инфографикой, которая доносит до аудитории — как правило, в официальной обстановке — некие сведения. Если у вас есть масса таблиц с данными о продажах и вы используете их для демонстрации достижений за квартал, ваша цель — декларативная.

Но предположим, босс пытается понять, почему работа отдела продаж в последнее время пробуксовывает. Вы подозреваете, что это сезонный спад, но не вполне уверены. В этом случае ваша цель — исследовательская, и вы используете те же данные, чтобы создать визуальный образ, который поможет подтвердить или опровергнуть гипотезу. Теперь аудитория — это вы сами или небольшая группа сотрудников. Если ваше предположение подтвердится, вы вполне можете продемонстрировать руководителю декларативную инфографику и сказать: «Вот что происходит в отделе продаж».

Исследовательская инфографика бывает двух видов. В предыдущем примере вы проверяли гипотезу. Но предположим, вы не можете понять, в чем проблема, и не знаете, чего искать. Вы хотите проанализировать свод таблиц, чтобы обнаружить шаблоны, тенденции и аномалии. Например, что можно увидеть, соотнеся показатели продаж с размером территории, на которой работает тот или иной торговый представитель? Что будет, если сравнить сезонные тренды в разных регионах? Как на продажи влияет погода? Подобный разносторонний анализ может подарить вам свежие идеи. Исследовательская инфографика, нацеленная на выяснение истины, прояснит масштабные стратегические вопросы вроде «Почему падает доходность?», «За счет чего повысить производительность труда?», «Как с нами взаимодействуют клиенты?».

Четыре типа

Если разложить эти два вопроса на классической шкале, можно получить четыре типа визуальной коммуникации: иллюстрация идей, генерация идей, визуальное исследование и рутинная визуализация.

Иллюстрация идей

Этот квадрант можно назвать «уголком консультантов»: они очень любят диаграммы процессов, схемы циклов и т. п. Иллюстрация идей отлично поясняет сложные концепты, отталкиваясь от способности человека понимать метафоры (вроде деревьев, мостов) и простые условные обозначения (вроде кругов, иерархических структур). Классические примеры — схема организационной структуры и дерево принятия решений. Приведенная выше шкала тоже относится к этому типу.

Иллюстрация идей предполагает лаконичный и простой дизайн, но опора на метафоры чревата излишним украшательством. Надо следить за тем, чтобы этот вид визуализации отображал четкий ограниченный набор данных, что случается далеко не всегда. Важно сосредоточиться на структуре, логике и ясной передаче мыслей. Навык, который обязательно потребуется вам в данном случае, схож с редакторским — умение во всем дойти до самой сути. Не помешают и навыки дизайнера — если их у вас нет, привлеките кого-нибудь.

Предположим, компания нанимает консультантов в помощь научно-исследовательскому отделу, чтобы его сотрудники начали черпать вдохновение в других отраслях. Консультанты пользуются методом «пирамидального поиска» — получают информацию от специалистов в областях, близких к вашей, те, в свою очередь, указывают на выдающихся экспертов в своей сфере, те — на специалистов в других отраслях, которые рекомендуют своих экспертов, и так до бесконечности.

Объяснить этот принцип не так-то просто, поэтому консультанты могут прибегнуть к визуализации. Как работает пирамидальный поиск? Примерно так:

На осях откладываются понятные показатели: отрасли от близких до далеких и уровень знаний от низкого до высокого. Пирамидальная форма указывает на то, что эксперты попадаются нам куда реже, чем простые специалисты. Слова «восхождение» и «пирамиды» в названии помогают быстро увидеть идею. Дизайнер не поддался искушению и не перегрузил рисунок: пирамиды не напоминают настоящие — они не трехмерные и не имеют реалистичных деталей.

Но зачастую иллюстрации идей оказываются не столь удачными — вроде этой:

Плавный переход цветов, тени, трехмерность отвлекают от самой идеи. Стрелки не вполне корректно отображают принцип работы пирамидального поиска. Специалисты и эксперты помещены на один уровень, что не отражает разницы в их статусе.

Генерация идей

Не все понимают, что визуализация вызывает к жизни новые идеи, но все используют ее при мозговых штурмах — рисуют на доске, на бумаге или, как у классиков, на салфетках. Подобно иллюстрации идей, генерация опирается на концептуальные метафоры, однако этот процесс протекает в более неформальной обстановке: на выездных мероприятиях, стратегических совещаниях или на ранних стадиях работы над инновационными проектами. Этот тип инфографики призван находить новые подходы к анализу бизнеса и решению сложных управленческих задач вроде реструктуризации компании, выработки новых процессов, кодификации системы принятия решений.

Хотя генерировать идеи можно и в одиночестве, лучше все-таки делать это сообща, пользуясь методами дизайн-мышления — собирая как можно больше разнообразных точек зрения на предмет и визуальных подходов к нему, прежде чем сосредоточиться на одной идее и отточить ее. Йон Колко, основатель и директор Остинского центра дизайна и автор книги «Well-Designed: How to Use Empathy to Create Products People Love», завесил стены своего офиса белыми досками и рисует на них фломастером различные графики концептуального и исследовательского толка. «Для нас это лучший способ справиться со сложностями, — говорит он. — Рисунки помогают преодолеть непонимание и путаницу и добиться четкости и ясности». Этот тип визуализации особенно легко дается людям, которые умело руководят коллективом, проводят мозговые штурмы и будят в сотрудниках творческие порывы. Дизайнерские и редакторские навыки им почти не нужны — и даже порой мешают. Тем, кто ищет прорывные идеи, нужно не «редактировать» себя, а мыслить обрывочными образами: идеальные картинки их только затормозят.

Представьте себе отдел маркетинга на выездном совещании. Сотрудникам надо придумать, как преподнести руководству новую стратегию выхода в более высокий сегмент рынка. Изрисовав всю доску (ничего при этом не стирая), они останавливаются на нескольких идеях. В конечном итоге одному подходу отдают предпочтение: все согласны, что он лучше других отражает основную задачу — заставить небольшую группу клиентов тратить максимум денег. Доска выглядит примерно так:

Конечно, изображения, появляющиеся в ходе генерации идей, нередко ложатся в основу иллюстраций идей — более строгих по дизайну и подаче.

Визуальное исследование

Это наиболее сложный квадрант, поскольку на самом деле он включает в себя две разновидности инфографики. Вспомним, что изначально мы разделили исследовательские цели на два типа: проверка гипотезы и поиск шаблонов, тенденций, аномалий. Первый — более узкий, второй — более гибкий. Чем больше у вас данных, чем они сложнее и чем хуже вы разбираетесь в вопросе, тем менее понятно, к чему удастся в итоге прийти.

Визуальное подтверждение. Ваша цель — ответить на один из двух вопросов: «Верно ли мое предположение?» или «Как еще можно отобразить эту идею?».

Объем данных обычно не слишком неподъемный, и диаграммы здесь используются самые распространенные — хотя, желая показать ситуацию в новом свете, можно обратиться и к редким. Эта разновидность инфографики почти несовместима с формальной обстановкой: к ней прибегают в поиске подходящих образов для презентации. Значит, вы потратите минимум времени на дизайн и максимум — на создание «тестовых» графиков и их быстрое исправление. Среди навыков, которые вам пригодятся, — умение работать с таблицами и знание программ или веб-сайтов для построения диаграмм и схем.

Предположим, менеджеру по маркетингу кажется, что в определенное время суток клиенты чаще заходят в его интернет-магазин и совершают покупки с мобильных устройств, а не с компьютера, — но маркетинговая стратегия этого совершенно не учитывает. Он загружает данные на сайт Datawrapper и проверяет свое предположение (график 1).

На этом этапе он еще не может подтвердить или опровергнуть гипотезу. Такой график ему мало что дает, но он продолжает «копать», используя инструмент, который позволяет ему рассмотреть имеющуюся информацию под разными углами. Менеджер работает быстро, не задумываясь о дизайне. Он решает сменить столбчатый график на линейный (2).

Вроде бы что-то начинает вырисовываться, но три переменных не дают ему увидеть нужной картины, и он вводит всего две (3).

Всякий раз, меняя что-то, он смотрит, можно ли подтвердить исходную гипотезу: «в определенное время суток с мобильных устройств покупки делают чаще, чем с ПК».

На четвертой попытке он увеличивает масштаб и получает подтверждение исходного предположения (4).

Новые программные инструменты делают этот вид инфографики невероятно доступным: они буквально превращают нас в аналитиков.

Визуальное выяснение. Визуализацией данных с неопределенным результатом обычно занимаются обработчики данных и бизнес-аналитики, хотя благодаря современным инструментам в их вотчину сегодня проникают и другие специалисты. Это весьма увлекательное занятие, зачастую открывающее глубины, в которые не могут «нырнуть» исследователи, использующие другие методы анализа.

Мы не знаем, чего ищем, поэтому подобная визуализация требует более глубокого погружения в информацию. В ряде случаев приходится обращаться к разнообразным наборам данных, а иногда — загружать данные, получаемые в режиме реального времени, в автоматически обновляемую систему. Визуальное выяснение многое дает для статистического моделирования.

Такое исследование допускает интерактивность: менеджеры могут добавлять новые источники информации, постоянно менять параметры и визуальные приемы. Здесь может пригодиться необычная инфографика вроде диаграмм взаимодействия сил, которые демонстрируют кластеризацию сетей, или топографических диаграмм. Подобная визуализация прежде всего функциональна: аналитические навыки и умение программировать и управлять данными важнее, чем способность строить симпатичные графики. Неудивительно, что именно в этой половине квадранта менеджеры чаще всего вызывают специалистов, чтобы те настроили системы, с помощью которых можно было бы разбирать данные и создавать изображения, отвечающие их аналитическим целям.

Анмол Гарг, инженер по обработке данных в Tesla Motors, пытался осмыслить громадные массивы информации, фиксируемой автомобильными датчиками. Он построил интерактивный график, показывающий, как меняется давление в шинах с течением времени. Вместе с коллегами он сначала создал массу диаграмм и графиков, а затем придумал, как их использовать: например, чтобы убедиться, что в момент выпуска шины автомобиля накачаны должным образом; проверить, как часто люди подкачивают их; узнать, насколько быстро водители реагируют на предупреждение о пониженном давлении; обнаружить место утечки воздуха и с помощью предиктивного моделирования предсказать, когда колесо сдуется. Показатели давления во всех четырех шинах отображены на точечной диаграмме — непонятной для неподготовленного зрителя, но ясной для специалистов.

Гарг исследовал данные, стремясь обнаружить те их свойства, которые выявляются только путем визуализации. «Мы постоянно имеем дело с терабайтами информации, — говорит он. — Если просто смотреть на столбцы цифр и запрашивать базы данных, ничего не поймешь. Все должно быть наглядно». В презентацию для руководства Гарг вставил простые диаграммы, описанные ниже. «Начальство любит инфографику», — улыбается он.

Рутинная визуализация

Если визуальными исследованиями, как правило, занимаются аналитики, то менеджеры предпочитают рутинную визуализацию. В этом квадранте задействованы основные типы инфографики, которые легко скопировать из отчета в презентацию. Они чаще всего просты: это линейные и столбчатые графики, круговые и точечные диаграммы.

Простота — ключевая особенность этого квадранта. В идеале рутинная визуализация должна передавать всего одну мысль и отображать буквально пару переменных. Ее цель — сообщить информацию и поместить ее в контекст. Простота требует особого подхода к дизайну, поэтому навыки оформления очень важны. Эти графики — четкие и логичные, так что лучше всего они подходят для официальных презентаций. Время выступления всегда ограничено. Плохо оформленная диаграмма отнимет у оратора это время: ему станут задавать вопросы о том, что должно быть и так очевидно. Если повседневная визуализация не говорит сама за себя, значит, она не удалась — как не удался анекдот, смысл которого приходится растолковывать.

Это не значит, что декларативные диаграммы не должны вызывать дискуссию, — просто дискуссия должна касаться идеи диаграммы, а не ее самой.

Допустим, вице-президенту по кадрам нужно представить остальному руководству отчет о расходах компании на здравоохранение. Он хочет показать, что рост этих расходов существенно замедлился, а значит, можно приобрести дополнительные медицинские услуги.

Вице-президент прочел об этом тренде в онлайн-отчете, который содержит ссылку на данные государственных органов. Он загружает эти данные и создает в Excel график. Всего несколько секунд — и инфографика готова. Но поскольку ему предстоит выступить перед коллегами, он просит штатного дизайнера добавить еще ряд деталей из отчета, чтобы отразить максимально полную картину.

Получился симпатичный и точный график, но, вероятнее всего, неподходящий. Когда обсуждается соцпакет, разве важен 25-летний исторический контекст? Главное, что хочет донести до слушателей вице-президент, — рост расходов за последние несколько лет замедлился. Но указывает ли на это график?

В целом, если инфографику не понять за пару секунд, ее стоит распечатать и раздать слушателям или загрузить на их мобильные устройства. Не нужно заставлять людей разбираться в ней, одновременно слушая выступающего. Коллегам вице-президента, например, следовало бы изучить график заранее — прежде чем обсуждать корпоративную политику здравоохранения.

А нашему герою надо было включить в свою презентацию более простой график. Например, такой:

Чтобы создавать нечто простое, требуется дисциплинированность и даже смелость. Ведь всегда хочется отобразить максимум имеющихся данных. Но перегруженные графики показывают, лишь насколько загружены вы сами. «Посмотрите, сколько у меня информации и сколько работы я проделал», — будто говорят они. Но цель вице-президента не в этом. Он хочет убедить коллег вложиться в новые программы. Этот график позволит ему не говорить ни слова — руководство компании и так уловит тенденцию. Инфографика станет отличным фундаментом для его рекомендаций.

В НЕКОТОРОМ СМЫСЛЕ «визуализация данных» — ужасный термин. Он будто сводит создание диаграмм к механической процедуре. Он заставляет думать об инструментах и методах, а не о творчестве. Это то же самое, что назвать «Моби Дика» Германа Мелвилла последовательностью слов, а «Звездную ночь» Ван Гога — распределением пигментов.

Он также отражает современный перекос в мире визуализации, когда процессу уделяют больше внимания, чем результату. Визуализация — это просто средство. На самом деле, чтобы построить убедительный график, надо взять достоверную информацию и заставить людей прочувствовать ее — увидеть то, чего они не видели раньше. Изменить их мнение. Побудить к действию.

Конечно, не помешает выучить несколько базовых правил визуальной коммуникации. Но этого мало — нужно действовать стратегически и хорошо понимать суть вопроса. И здесь вам на помощь приходит описанная в статье классификация.

Источник: hbr-russia.ru

#визуализация

#инфографика

#статья

Что такое визуализация данных? Определение и примеры

Что такое визуализация данных?

Визуализация данных — это графическое представление информации и данных. Используя визуальные элементы, такие как диаграммы, графики и карты, инструменты визуализации данных предоставляют доступный способ увидеть и понять тенденции, выбросы и закономерности в данных. Кроме того, это отличный способ для сотрудников или владельцев бизнеса представить данные нетехнической аудитории без путаницы.

В мире больших данных инструменты и технологии визуализации данных необходимы для анализа огромных объемов информации и принятия решений на основе данных.

Каковы преимущества и недостатки визуализации данных?

Может показаться, что такая простая вещь, как представление данных в графическом формате, не имеет недостатков. Но иногда данные могут быть искажены или неверно истолкованы, если они помещены в неправильный стиль визуализации данных. При выборе визуализации данных лучше всего помнить как о преимуществах, так и о недостатках.

Преимущества

Наши глаза притягиваются к цветам и узорам. Мы можем быстро отличить красный цвет от синего и квадраты от кругов. Наша культура визуальная, включая все, от искусства и рекламы до телевидения и фильмов. Визуализация данных — это еще одна форма изобразительного искусства, которая привлекает наш интерес и удерживает наше внимание на сообщении. Когда мы видим диаграмму, мы быстро видим тенденции и выбросы. Если мы можем что-то увидеть, мы быстро усваиваем это. Это рассказывание историй с определенной целью. Если вы когда-либо смотрели на огромную электронную таблицу данных и не могли увидеть тенденцию, вы знаете, насколько эффективнее может быть визуализация.

Некоторые другие преимущества визуализации данных включают:

Простота обмена информацией.
Изучайте возможности в интерактивном режиме.
Визуализируйте шаблоны и отношения.

Недостатки

Несмотря на множество преимуществ, некоторые недостатки могут показаться менее очевидными. Например, при просмотре визуализации с множеством разных точек данных легко сделать неверное предположение. Или иногда визуализация просто разработана неправильно, поэтому она предвзята или сбивает с толку.

Некоторые другие недостатки включают в себя:

Предвзятая или неточная информация.
Корреляция не всегда означает причинно-следственную связь.
Основные сообщения могут потеряться при переводе.

Почему важна визуализация данных

Важность визуализации данных проста: она помогает людям видеть данные, взаимодействовать с ними и лучше понимать их. Будь то простая или сложная, правильная визуализация может привести всех к одной и той же странице, независимо от их уровня знаний.

Трудно себе представить профессиональную отрасль, которая не выигрывает от того, что делает данные более понятными. Каждая область STEM выигрывает от понимания данных, как и области управления, финансов, маркетинга, истории, потребительских товаров, сферы услуг, образования, спорта и так далее.

Хотя мы всегда будем поэтически восхвалять визуализацию данных (в конце концов, вы находитесь на веб-сайте Tableau), существуют практические, реальные приложения, которые неоспоримы. И, поскольку визуализация настолько распространена, это также один из самых полезных профессиональных навыков для развития. Чем лучше вы можете передать свои мысли визуально, будь то на панели инструментов или в виде слайдов, тем лучше вы сможете использовать эту информацию. Концепция гражданского специалиста по данным находится на подъеме. Наборы навыков меняются, чтобы приспособиться к миру, управляемому данными. Для профессионалов становится все более ценным иметь возможность использовать данные для принятия решений и использовать визуальные эффекты, чтобы рассказывать истории о том, когда данные информируют о том, кто, что, когда, где и как.

В то время как традиционное образование обычно проводит четкую грань между творческим рассказыванием историй и техническим анализом, современный профессиональный мир также ценит тех, кто может скрестить эти два понятия: визуализация данных находится прямо посередине анализа и визуального рассказывания историй.

Визуализация данных и большие данные

По мере того, как «эпоха больших данных» набирает обороты, визуализация становится все более важным инструментом для осмысления триллионов строк данных, генерируемых каждый день. Визуализация данных помогает рассказывать истории, преобразовывая данные в более удобную для понимания форму, выделяя тенденции и отклонения. Хорошая визуализация рассказывает историю, удаляя шум из данных и выделяя полезную информацию.

Однако это не так просто, как просто перекрасить график, чтобы он выглядел лучше, или добавить информационную часть инфографики. Эффективная визуализация данных — это тонкий баланс между формой и функцией. Самый простой график может быть слишком скучным, чтобы уловить какое-либо замечание, или он может сделать важную мысль; самая ошеломляющая визуализация может совершенно не передать правильное сообщение или может говорить о многом. Данные и визуальные эффекты должны работать вместе, и есть искусство сочетать отличный анализ с отличным повествованием.

Узнайте больше о больших данных.

Попробуйте Tableau бесплатно, чтобы создавать красивые визуализации с вашими данными.

Попробуйте Tableau бесплатно

Примеры визуализации данных

Конечно, один из лучших способов понять визуализацию данных — это увидеть ее. Какая сумасшедшая концепция! При наличии общедоступных галерей визуализации данных и данных повсюду в Интернете может быть сложно понять, с чего начать. В собственной общедоступной галерее Tableau представлено множество визуализаций, созданных с помощью бесплатного инструмента Tableau Public. В качестве полезных шаблонов мы представляем несколько общих начальных бизнес-панелей, а Viz of the Day собирает некоторые из лучших творений сообщества. Мы также собрали 10 лучших примеров визуализации данных всех времен, включая примеры, которые отображают исторические завоевания, анализируют сценарии фильмов, раскрывают скрытые причины смертности и многое другое.

Различные типы визуализации

Когда вы думаете о визуализации данных, ваша первая мысль, вероятно, сразу же приходит к простым гистограммам или круговым диаграммам. Хотя они могут быть неотъемлемой частью визуализации данных и общей основой для многих графиков данных, правильная визуализация должна сочетаться с правильным набором информации. Простые графики — это только верхушка айсберга. Существует целый набор методов визуализации для эффективного и интересного представления данных.

Общие типы визуализации:

Диаграмма: Информация представлена в табличной, графической форме с отображением данных по двум осям. Может быть в виде графика, диаграммы или карты. Учить больше.
Таблица: Набор цифр, отображаемых в строках и столбцах. Учить больше.
График: Диаграмма точек, линий, сегментов, кривых или областей, которая представляет определенные переменные в сравнении друг с другом, обычно по двум осям под прямым углом.
Geospatial: Визуализация, которая показывает данные в виде карты с использованием различных форм и цветов, чтобы показать взаимосвязь между фрагментами данных и конкретными местоположениями. Учить больше.
Инфографика: Комбинация изображений и слов, представляющих данные. Обычно использует графики или диаграммы.
Информационные панели: Коллекция визуализаций и данных, отображаемых в одном месте, для облегчения анализа и представления данных. Учить больше.

Более конкретные примеры

Карта области: Форма геопространственной визуализации, карты областей используются для отображения определенных значений, установленных на карте страны, штата, округа или любого другого географического местоположения. Двумя распространенными типами карт местности являются картограммы и изоплеты. Учить больше.
Гистограмма: Гистограммы представляют числовые значения в сравнении друг с другом. Длина полосы представляет значение каждой переменной. Учить больше.
Коробчатые участки: Показывает набор диапазонов (прямоугольник) по заданному показателю (полоса). Учить больше.
Маркированный график: Полоса, отмеченная на фоне, чтобы показать прогресс или достижение цели, обозначенной линией на графике. Учить больше.
Диаграмма Ганта: Диаграммы Ганта обычно используются в управлении проектами и представляют собой столбчатую диаграмму, отображающую временные рамки и задачи. Учить больше.
Тепловая карта: Тип геопространственной визуализации в виде карты, которая отображает определенные значения данных в виде разных цветов (это не обязательно должны быть температуры, но это обычное использование). Учить больше.
Таблица выделения: Форма таблицы, в которой используется цвет для классификации похожих данных, что позволяет зрителю читать ее более легко и интуитивно. Учить больше.
Гистограмма: Тип гистограммы, которая разделяет непрерывную меру на разные ячейки для облегчения анализа распределения. Учить больше.
Круговая диаграмма: Круговая диаграмма с треугольными сегментами, показывающая данные в процентах от целого. Учить больше.
Древовидная карта: Тип диаграммы, на которой показаны разные связанные значения в виде прямоугольников, вложенных друг в друга. Учить больше.

Инструменты и программное обеспечение для визуализации

Существуют десятки инструментов для визуализации и анализа данных. Они варьируются от простых до сложных, от интуитивно понятных до тупых. Не каждый инструмент подходит каждому, кто хочет изучить методы визуализации, и не каждый инструмент можно масштабировать для отраслевых или корпоративных целей. Если вы хотите узнать больше о вариантах, читайте здесь или погрузитесь в подробный сторонний анализ, такой как магический квадрант Gartner.

Кроме того, помните, что хорошая теория и навыки визуализации данных превосходят возможности конкретных инструментов и продуктов. Когда вы изучаете этот навык, сосредоточьтесь на лучших практиках и исследуйте свой собственный стиль, когда дело доходит до визуализации и информационных панелей. Визуализация данных не исчезнет в ближайшее время, поэтому важно создать основу для анализа, рассказывания историй и исследования, которую вы сможете носить с собой независимо от инструментов или программного обеспечения, которое вы в конечном итоге используете.

Узнайте больше о визуализации данных

Если вы чувствуете вдохновение или хотите узнать больше, вы можете воспользоваться множеством ресурсов. Визуализация данных и журналистика данных полны энтузиастов-практиков, готовых поделиться своими советами, приемами, теорией и многим другим.

Блоги о визуализации данных

См. наш список отличных блогов по визуализации данных, полных примеров, вдохновения и образовательных ресурсов. Эксперты, которые пишут книги и проводят занятия по теории визуализации данных, также склонны вести блоги, где анализируют последние тенденции в этой области и обсуждают новые визуальные эффекты. Многие будут критиковать современную графику или писать учебные пособия для создания эффективных визуализаций. Другие будут собирать множество различных визуализаций данных со всего Интернета, чтобы выделить самые интригующие. Блоги — отличный способ узнать больше о конкретных подмножествах визуализации данных или найти вдохновение в хорошо выполненных проектах.

См. наш список лучших блогов по визуализации данных.

Книги по визуализации данных

Прочтите наш список замечательных книг по теории и практике визуализации данных. В то время как блоги могут идти в ногу с меняющейся областью визуализации данных, книги сосредоточены на том, где теория остается неизменной. Люди пытались представить данные в визуальной форме на протяжении всего своего существования. Одна из первых книг о визуализации данных, первоначально опубликованная в 1983 году, подготовила почву для будущей визуализации данных и остается актуальной по сей день. Более современные книги по-прежнему посвящены теории и методам, предлагая вневременные примеры и практические советы. Некоторые даже берут завершенные проекты и представляют визуальную графику в виде книги как архивный экспонат.

Посмотрите наш список лучших книг по визуализации данных.

Курсы и тренинги

Существует множество отличных платных и бесплатных курсов и ресурсов по визуализации данных, в том числе прямо здесь, на веб-сайте Tableau. Здесь есть видео, статьи и технические описания для всех, от новичков до рок-звезд данных. Однако, когда дело доходит до сторонних курсов, мы пока не будем давать конкретных предложений в этой статье.

Изучите тренировки Tableau.

Дополнительные ресурсы

10 лучших примеров визуализации данных

Несмотря на то, что визуализация данных часто вызывает у аналитиков мысли о бизнес-аналитике, обычно она намного более креативна и красочна, чем вы думаете. Существует множество разнообразных приложений, от бизнес-панелей до визуализаций общественного здравоохранения и анализа тенденций поп-культуры. Отличная и красивая визуализация данных требует навыков графического дизайна и рассказывания историй в дополнение к отличным навыкам анализа.

В этой статье мы собираемся выделить некоторые из самых влиятельных, самых интересных и самых показательных визуализаций. Сначала мы рассмотрим некоторые известные исторические примеры, а затем перемотаем вперед и обсудим более современные визуализации. Кроме того, обязательно ознакомьтесь с нашим подробным руководством по визуализации данных или ознакомьтесь с некоторыми из наших любимых примеров.

В этой статье мы рассмотрим:

Что такое визуализация данных?
Лучшие примеры визуализации данных

Карта марша Наполеона
1854 Карта вспышки холеры на Брод-стрит
Причины смертности в Крымской войне
Новая карта истории
Интерактивный государственный бюджет
После Вавилона
Следующие США
Кинодиалог (с разбивкой по полу)
Селфисити
Каждое предстоящее солнечное затмение (до 2080 г.)

Что такое визуализация данных?

Визуализация данных — это графическое представление различных фрагментов информации или данных с использованием визуальных элементов, таких как диаграммы, графики или карты. Инструменты визуализации данных дают возможность увидеть и понять тенденции данных, выбросы и закономерности простым и интуитивно понятным способом.

Узнайте больше о визуализации данных.

Лучшие примеры визуализации данных. Это была катастрофа: начав с примерно 470 000 солдат, он вернулся всего с 10 000. Эта диаграмма рассказывает историю этой кампании и стала одной из самых известных визуализаций всех времен. На карте подробно показано путешествие войск Наполеона туда и обратно. Ширина линии представляет собой общее количество солдат, а цвет — направление (желтый — на Москву, черный — обратно).

Под центральной визуализацией также находится простой линейный график температуры, иллюстрирующий быстрое снижение зимних холодов. Это эффективно, подробно и рисует ошеломляющую картину опустошения путешествия. Из-за своей известности об этой диаграмме много критических комментариев (хорошим примером является этот пост с сайта Excelcharts.com). Во многом это разумная критика, но это остается чрезвычайно влиятельной и успешной диаграммой, которая превосходно рассказывает историю с богатыми деталями в каждой точке данных и поощряет любопытство.

2. Карта вспышки холеры на Брод-стрит, 1854 г.

Визуализация: Джон Сноу

Подробнее: Википедия

Карта холеры Джона Сноу по сути представляет собой раннюю точечную визуализацию карты. Он использует небольшие гистограммы на городских кварталах, чтобы отметить количество смертей от холеры в каждом домашнем хозяйстве в районе Лондона. Концентрация и длина этих полос показывают конкретную группу городских кварталов в попытке выяснить, почему тенденция смертности выше, чем где-либо еще.

Вывод: домохозяйства, наиболее пострадавшие от холеры, пользовались одним и тем же колодцем для питьевой воды. В то время это было полным откровением. Колодец, о котором идет речь, обслуживал район с высокой концентрацией вспышек холеры, и этот колодец был загрязнен сточными водами. Применительно к более широкой тенденции вспышек холеры в Лондоне это открытие помогло проследить более четкую грань между болезнью и зараженными колодцами.

Таким образом, решением проблемы холеры было строительство канализационных систем и защита колодцев от загрязнения. Вот почему это такая чрезвычайно успешная визуализация: она выявила основную причину проблемы и вдохновила на решение. Кроме того, в то время, когда точечные и тепловые карты еще не были полностью реализованы, эта ранняя попытка была невероятно новаторской. Решение было найдено только потому, что аналитик расширил границы методов визуализации, чтобы создать что-то полезное и новое.

3. Причины смертности в Крымской войне

Визуализация: Флоренс Найтингейл

Подробнее: Википедия

Во время Крымской войны 1850-х гг. Но не только из-за сражений. Медсестра, аналитик и звезда данных Флоренс Найтингейл использовала эту прекрасную визуализацию данных, чтобы показать, что большинство смертей на самом деле были вызваны плохой практикой в больницах. Заштрихованные области спиральных диаграмм показывают общее количество смертей, а более темные заштрихованные области представляют собой смерти в результате боевых действий. Быстро и легко сказать, что происходит что-то еще, причем в больших масштабах. Медицинский опыт Найтингейл и посещение больниц помогли ей понять, что плохое состояние здоровья является неожиданной и предотвратимой причиной стольких смертей.

Исследование проводилось Королевской комиссией по изучению причин гибели солдат в Крымской войне. Найтингейл работал с Уильямом Фарром, викторианским пионером в области статистики, который не поддерживал идею включения визуализации, но Найтингейл твердо стоял на своем и выступал за эту теперь знаменитую визуализацию.

4. Новая карта истории

Визуализация: Джозеф Пристли

Подробнее: Википедия

Плодотворный и наглядный способ представить огромную и сложную временную шкалу записанной человеческой цивилизации. Джозеф Пристли хорошо известен двумя временными диаграммами. Во-первых, это Биографическая таблица, которая представляет 700-летнюю хронологию известных людей, лидеров и философов и обращает внимание на то, какие люди были активны в истории в одно и то же время. Таблица биографии, какой бы простой она ни была, остается одной из самых важных визуализаций истории.

Его вторая линия времени развивает методы Таблицы Биографии для создания Новой Таблицы Истории. Подобно первой диаграмме, это временная шкала, которая фокусируется на одновременном существовании и влиянии крупных империй и культур на протяжении всей истории. Пристли вносит новшества в свою технику, вводя цвет, размер и креативную ось Y местоположения. В результате получается захватывающая визуальная история истории, которая говорит о многом. Несмотря на то, что это очень визуально загруженная диаграмма, она также бесконечно креативна и была оригинальной и огромной инновацией в то время.

Попробуйте Tableau бесплатно, чтобы создавать красивые визуализации с вашими данными.

Попробуйте Tableau бесплатно

5. Интерактивный государственный бюджет

Визуализация: Управление по вопросам управления и бюджета США (2016 г. )

Подробнее: Архив Белого дома понимать государственные бюджеты. Эта древовидная карта, созданная Белым домом во время президентства Барака Обамы, визуально разбила бюджет Соединенных Штатов на 2016 год, чтобы представить государственные программы в контексте. Неясно, был ли это первый в истории интерактивный бюджет, публично опубликованный правительством США, но он остается заархивированным и освещающим, даже если это довольно простая древовидная диаграмма.

Что делает эту конкретную визуализацию столь важной, так это способ доставки. Это не самая инновационная древовидная карта и не самая инновационная интерактивная визуализация, и это была не первая широко известная визуализация государственного бюджета (у New York Times был невероятный бюджет на 2013 год, а кандидат Росс Перо был хорошо известен за использование карт). Ключевым моментом здесь является тот факт, что крупная мировая держава приняла интерактивную визуализацию данных как способ общения с налогоплательщиками о том, куда пойдут их налоговые доллары. Эта сложная и малопонятная тема стала доступной благодаря простой и понятной визуализации.

6. После Вавилона

Визуализация выполнена: Лаборатория дизайна плотности

Узнать больше: После Вавилона

Знать широту языкового распространения чрезвычайно сложно, особенно если вы не путешествуете и не общаетесь с другими языками. довольно часто. Мы знаем, что в мире много языков, но трудно усвоить, сколько их на самом деле, где на них говорят, их распространенность по всему миру и как они влияют друг на друга.

Проект After Babylon компании DensityDesign представляет языки мира в виде коллекции интерактивных карт и графиков с использованием Всемирного атласа языковых структур. Здесь собраны все 2678 языков с указанием их происхождения, мест, где на них говорят, и населения, на котором они говорят. Он даже показывает отношения между ними, такие как языковые семьи и заимствования, а также обмен словами между языками.

7. Следующие США

Визуализация: Pew Research Center

Подробнее: Next America

Pew’s The Next US всесторонне рассматривает демографические данные в Соединенных Штатах и объединяет их в масштабный, интерактивный, красивый проект визуализации данных с несколькими «главами». точечных визуализаций (выше только одна). Этот проект отображает такие вещи, как растущее разнообразие и тенденции межрасовых браков, предоставляет исторический контекст для линий тенденций и делает предположения о прогнозируемых демографических сдвигах и изменениях, которые могут произойти в США в ближайшие десятилетия.

Одним из основных моментов является анимированная пирамида демографической разбивки по возрасту и полу. Через несколько секунд мы можем увидеть, как изменилась демографическая ситуация с 1950-х годов, благодаря медицинскому вмешательству и здравоохранению, благодаря которым люди живут дольше, а уровень рождаемости снизился после послевоенного бэби-бума. Со временем возрастная пирамида превращается в прямоугольник.

8. Кинодиалог (с разбивкой по полу)

Визуализация: Хана Андерсон, Мэтт Дэниелс

Узнать больше: The Pudding

В то время как Polygraph (также известный как The Pudding), возможно, более известен своей визуализацией разбивки рэп-текстов, здесь Хана Андерсон и Мэтт Дэниэлс визуализируют гендерное неравенство в поп-культуре, разбивая сценарии для 2000 года самые большие фильмы в истории кино. В каждом фильме подсчитываются разговорные реплики мужских и женских персонажей, и выводы весьма серьезные. Легко заметить отсутствие боевиков с участием женщин, но совсем другое дело визуализировать абсолютный разительный дисбаланс в представлении полов для каждого жанра.

В этом проекте представлены четыре основные визуализации: разбивка фильмов Диснея, обзор 2000 сценариев, простая полоса градиента, которая позволяет пользователю искать фильмы и изучать несколько ключевых фильтров, а также краткий обзор показанных возрастных предубеждений. к мужским и женским ролям. Помимо впечатляющей работы по анализу 2000 сценариев и представлению поразительных результатов, этот проект отличается откровенной прозрачностью: данные и методология общедоступны и детализированы и представлены в самом проекте. Такая прозрачность является невероятно долгожданной, но медленно растущей тенденцией.

9. Selfiecity

Визуализация: OFFC

Подробнее: Selfiecity

Не проходите мимо этого только потому, что он анализирует селфи вместо профилактики холеры. Selfiecity представляет широкий взгляд на селфи-данные в контексте транснационального явления. 120 000 селфи со всего мира анализируются, чтобы изучить, как люди делают селфи. Что здесь невероятно, так это то, насколько всесторонним является исследование и насколько серьезно оно нарезает каждый аспект селфи. Мы можем найти тенденции во всем: от тенденций наклона головы или поз по городам до частоты улыбок по возрастным группам и полу.

Вероятно, вас не удивит, что селфи делают в основном молодые люди. Но вы можете удивиться, узнав, что селфи не так распространены, как обычно считается, что женщины в Сан-Паулу предпочитают селфи с экстремальным наклоном головы по сравнению с остальным миром и что Бангкок — это сплошь улыбки. Поскольку влияние социальных сетей все больше проникает в нашу жизнь, это захватывающий взгляд на широко распространенное глобальное явление. В качестве бонуса есть интерактивный элемент, который позволяет пользователям применять фильтры уникальным способом для дальнейшего изучения мира селфи.

10. Каждое предстоящее солнечное затмение (до 2080 г.)

Визуализация: Дениз Лу

Подробнее: Washington Post

После путешествия от побережья до первого солнечного затмения в августе 2017 г. США почти столетие, Washington Post создала интерактивную визуализацию земного шара, показывающую траекторию затмения, а также все траектории будущих затмений до 2080 года. луна), где в мире они будут происходить и когда (время обозначено светлыми и темными оттенками, а также текстовыми подсказками при наведении).