Алгоритм Δλ: визуальные элементы
После ответа на вопрос о том, что является элементарной частицей данных, задумайтесь, как её лучше всего показать. Элементарная частица данных — это визуальный атом, и её воплощение должно быть атомарным. Основные визуальные атомы: пиксель, точка, круг, черта, квадрат, ячейка, объект, прямоугольник, отрезок, линия и мини-график. Выбор атома следует из свойств частицы данных и её поведения в реальности данных.
Пиксель
Пиксель — минимальная экранная единица, пиксели обозначают «безликие», неотличимые друг от друга частицы, которые сливаются в единое целое, например, бюджет страны, стоимость товаров и услуг, дефицит личного бюджета, бюджет фильма или результаты опроса. Пиксели суммируются в столбцы, прямоугольные области и потоки, площадь которых пропорциональна сумме частиц данных.
Эффективность предприятия в прошлой заметке также складывается из пикселей — тонн продукции:
Точка
В отличие от пикселя, точка кодирует отдельные, явно различимые объекты: спортсменов, рядовых американцев, сотрудников, температурные рекорды, землетрясения, медалистов, приёмы пищи и т. п. Цвет точек отражает качественную или количественную характеристику.
В простом случае точки занимают свои позиции и отображаются на графике по отдельности:
Медалисты всех олимпиад в беге на 100 м
Годовая зарплата и результативность ведущих американских бейсболистов (по командам)
Иногда точки соединяет кривая:
Если точки необходимо просуммировать, способ визуального суммирования зависит от характера данных.
Для складывания элементов в стопки в одном измерении подходят чёрточки:
Для составления столбиковых диаграмм используют квадратики:
Иногда точки просто накладывают друг на друга с прозрачностью, в таком случае яркие точки показывают наиболее распространённые значения:
Температурные рекорды в РФ
Большое количество точек сливают в круги, потоки и облака, в них точки перестают быть различимыми:
Визуальное сложение мы обсудим подробнее в следующих заметках.
Круг
Круг помимо цвета и расположения имеет радиус, который кодирует дополнительное измерение данных. Классический пример элементарных частиц-кругов — страны на Гэпмайндере, где изменяющийся со временем радиус круга показывает рост популяции:
Здесь частицей данных является страна, в отличие от рассмотренного выше примера с олимпийскими медалями, где элементарной частицей является медаль, и уже медали суммируются в круги-страны.
Другие примеры:
Круги — крупные американские компании, радиус показывает их «вес» (рыночную стоимость), цвет — размер налоговой ставки
Или оценочным, например, с использованием светофорного градиента «хорошо-плохо»:
В этом примере на одной сетке просуммированы сон и ходьба городских жителей:
Объект
Роль точки на графике может играть реальный объект. В этом случае к свойствам, показанным на графике, добавляется наглядная информация с изображения объекта.
Классический пример Эдварда Тафти — график соотношения массы мозга и массы тела с животными вместо точек. Легенда не требуется:
Точки-воины и мирные жители в визуализации потерь Второй мировой войны:
Лабораторная визуализация характеристик танков из игры WoT, размеры танков на графике соответствуют реальным размерам:
Диаграммы и графики о флагах мира, собранные из флагов:
График изменения шерсти амурского тигра из шерстинок показывает не только длину, но и густоту шерсти, и появление подшёрстка:
Узнайте о других решениях
16 лучших графиков продаж и диаграмм для развития вашего бизнеса
9 способов получить больше пользы от BI
Как выбрать правильную платформу бизнес-аналитики
Платформы BI в сфере здравоохранения
Видео демонстрации и обучение
Gartner BI Magic Quadrant 2019: обзор лидеров рынка
Зачем вообще нужны системы бизнес-аналитики
Примеры линейной регрессии
Что выбрать Spotfire,Tableau,Microsoft BI или Qlik Sense?
Начало работы с Tibco Spotfire Desktop
Как выбрать программу BI
Цены на продукты
Нет загрузок по выбранному критерию
Инструменты анализа и визуализации данных
Интеллектуальный анализ данных
Сквозной анализ
Потоковая обработка данных
Управление бизнес процессами
Глубокая аналитика
Графовые базы данных
Системы виртуализации
Управление данными
Методы анализа
- Все
- Data Mining
- Анализ данных
- Аналитика
- Визуализация
Решения аналитики данных
Напишите нам
support@asu-analitika.ru