Što je vizualizacija podataka?
A zašto se više ne brinemo za pitane karte,
Vizualizacija podataka nije samo puki prijevod podatkovnih točaka na malim šipkama i linijama. To je poput zarona u ocean koji na svakoj razini skriva blago. Na samom početku imamo izravno definiranje podataka vizualno u figuricama udžbenika. rasipajte crteže, crteže, pitane grafikone i šipke. Linijski grafikoni uglavnom se koriste za prikaz trenda podataka u vremenu. U ovoj temi što je vizualizacija podataka, očistili smo čitav koncept unaprijed danim grafikonima i dijagramima pita.
Okrugli grafikoni
Jedan od najpopularnijih ljestvica u upotrebi je karta pizze ili pita.
Udio plinova u smjesi.
Izvor : plotly
Uobičajeno se koristi tijekom izbora kako bi pokazao koja stranka ima lavove za dijeljenje glasova. Ovaj grafikon, iako je vrlo popularan, ima i neke velike nedostatke. Statističari poput Edwarda Tuftea, Lelanda Wilkinson-a i Geralda van Belle-a izrazili su svoju nesklonost korištenju grafikona pita. Najvjerodostojniji dokaz protiv pita krugova vjerojatno je pružio Stephen Few, osnivač Perceptual Edgea. U svom članku "Spremite pitu za desert" objavljenom u biltenu Visual Business Intelligence, Stephen objašnjava zašto, na iznenađenje svojih kolega i studenata, smatra da su dijagrami pite neučinkovito sredstvo vizualizacije podataka.
Pogledajte tablicu pita s dolje.
U ovom grafikonu koji prikazuje udio prehrambenih proizvoda naručenih nakon 21 sat, lako je procijeniti postotak koji pripada sladoledu - 25%. Međutim, nakon blage izmjene više nije lako utvrditi postotak narudžbi za sladolede.
Iako je postotak sladoleda i dalje isti na 25%. Teško je razumjeti iz gornjeg dijagrama. U prethodnom dijagramu bilo je lako pogoditi postotak, jer je nijansa za sladoled počela u 6 satnom položaju i protezala se do položaja od 9 o '. Kako su nam oči osposobljene za gledanje satova u 12, 3, 6 i 9 - dijagram pita također je lakše interpretirati ako se njegove regije pridržavaju 4 položaja sata. Nastojao bi zavidni zagovornik pitanih grafikona i sugerirao da se ovaj problem lako može izbjeći korištenjem oznaka i označavanjem postotka u odnosu na svaku regiju.
Kopni grafikon s naljepnicama s podacima
Ali opet, da bismo mapirali vrijednost s stavkom, naše oči moraju stalno mijenjati fokus s legende na dnu grafikona prema oznakama na grafikonu. Rješenje za to bi bilo da dodate i naziv stavke, zajedno s vrijednostima - da dobijete nešto slično ovome:
Savršeno, rekli biste. Ali onda vas pitam - Sad kad smo dodali imena predmeta zajedno s vrijednostima, kako se grafikon pita pita razlikuje od dolje navedene tablice:
Očistite tablicu s podacima sortiranim prema postotku narudžbe
Ne izgledaju li ti podaci mnogo bolje od naljepnica i legendi razbacanih po torti. Kakva je onda korist od pitane karte? Vizualizacije bi trebale dodati vrijednost, one su pokretači zaključaka, one bi trebale učiniti da podaci otkrivaju njegove tajne. Ali u ovom slučaju, pita grafit ne ispunjava svoje obećanje.
Unesite grafičku vizualizaciju podataka
Mršavija i mnogo elegantnija alternativa torte grafikona je crtačka crta, koja je u stanju izraziti sve što pita govori i puno više, a da pritom ne napravi nered etiketa i legendi.
Bar grafikon s istim prikazom - lako je usporediti, usporediti i zaključiti
To su isti podaci koji su sada nježno predstavljeni promatraču. Uz prikaz pojedinačnih vrijednosti, ovaj grafikon omogućava nam brzu usporedbu popularnosti svakog prehrambenog proizvoda i čak usporedbu relativne razlike u vrijednosti između uzastopnih namirnica. Isti podaci bili bi dostupni u tablici, ali naš je mozak bolji u obradi slika nego u dešifriranju teksta. Zbog toga se upotreba torte grafikona s vremenom smanjivala. Iako omiljeni vizual u medijskoj industriji, ovo je zamijenjeno boljim i sofisticiranijim prikazima. Pored crteža, torti i barskih grafikona, na raspolaganju je i mnoštvo drugih ljestvica. Jedan zanimljiv graf, ali ne toliko popularan neupućenima, je Sankeyjev dijagram. Ovaj dijagram koristi se za izražavanje raspodjele i protoka materije. U pitanju bi mogla biti energija, novac ili čak voda.
Sankey Dijagram protoka energije i distribucije tipičnog IT zaposlenika.
Iznad je izmišljeni Sankey-ov dijagram koji izražava kako i gdje se raspoređuje većina energije zaposlenika informatike.
Noviji alati
S pojavom društvenih medija i različitih platformi na kojima ljudi mogu napisati svoje osjećaje, kritike i mišljenja, jedan od alata za vizualizaciju podataka koji je postao vrlo čest je oblak riječi. Oblaci riječi pomažu nam da otkrijemo o čemu ljudi pričaju.
Vrlo stvaran, živi prikaz riječi u oblaku korisničkih pregleda PUBG-a u trgovini google play
Ako pogledamo ovdje oblač riječi koji je izgrađen iz prvih 80 recenzija igre PUBG u trgovini Google play, vidimo da je ukupni odgovor na igru "dobar", a neki ga čak nazivaju i "najboljim", Međutim, čini se da postoji problem s nekim "ažuriranjima" zbog kojih se ljudi mole da ih ispravljači riješe. Doista, kad provjerimo preglede trgovina trgovina za taj dan, vidimo da se ista stvar odrazila.
Problem s ažuriranjima. Također, pogledajte možete li ovdje pronaći pojavu riječi "molim"
Budućnost
Ovo je samo grebanje vrha ledenog brijega. Knjižnice poput plotly i D3 dovele su do vizualizacije podataka na različitu razinu. To se dogodilo zbog promjene zahtjeva. Kako biste zamislili pametni grad na nadzornoj ploči? Ogroman ekran na kojem se mogu prikazati vitalne vrijednosti cijelog grada. Promet, potrošnja energije, zdravstveni uvjeti različitih područja, kvaliteta zraka i mnoštvo drugih parametara moraju biti prikazani na jednoj stranici. Ovaj zahtjev zahtijeva drugačiji pristup vizualizaciji podataka. Stoga smo saznali da je vizualizacija podataka uz pomoć ovog koncepta. Ne možemo se više držati grafikona i grafikona. Potreban je novi pristup tamo gdje grafovi zadovoljavaju umjetnost i maštu, stvarajući obogaćujuće vizualno iskustvo, a ova rasprava u cijelosti traži drugačiji članak. Do sljedećeg puta.
Preporučeni članci
Ovaj je članak koristan vodič o vizualizaciji podataka. Ovdje smo razgovarali o osnovnim konceptima s grafikonima i grafovima, tako da možete lako razumjeti vizualizaciju podataka. Možete pogledati i sljedeći članak da biste saznali više -
- Karijera u administratoru baze podataka Oracle
- 7 Najkorisnija razlika između data mininga i web mininga
- Pitanja o intervjuu za analizu podataka
- Primjeri velike analize podataka