Зачем визуализировать количественные данные

Зачем визуализировать данные

Мы визуализируем количественные данные для выполнения трех основных задач, чтобы достичь трех основных целей:

Эти три задачи настолько важны для визуализации данных, что я долго использовал их для определения термина следующим образом:

Визуализация данных – это использование визуальных представлений для изучения, понимания и обмена данными.

Но почему иногда мы должны использовать графические дисплеи для выполнения этих задач, а не другие формы представления? Почему бы не всегда выражать значения в виде чисел в таблицах? Зачем выражать их визуально, а не слышно? По сути, есть только одна веская причина для визуального представления количественных данных: некоторые особенности количественных данных могут быть лучше восприняты и поняты, а некоторые количественные задачи могут быть лучше всего выполнены, когда значения отображаются графически. Это так из-за того, как работает наш мозг. Видение, безусловно, является нашим доминирующим чувством. Мы эволюционировали для визуального выполнения многих задач по считыванию и обработке данных. Так было со времен наших самых ранних предков, которые выжили и научились процветать в африканской саванне. То, что зрительное восприятие развилось, чтобы делать особенно хорошо, оно может делать быстрее и лучше, чем сознательные части нашего мозга. Исследование данных, осмысление и общение всегда должны включать тесное сотрудничество между зрением и мышлением (т. Е. Визуальным мышлением).

Несмотря на эту существенную причину визуализации данных, люди часто делают это по ошибочным причинам. Позвольте мне развеять несколько распространенных мифов о визуализации данных.

Миф № 1: Мы визуализируем данные, потому что некоторые люди являются визуальными учениками.

Хотя это правда, что некоторые люди имеют большие способности к визуальному мышлению, чем другие, и что некоторые люди проявляют больший интерес к изображениям, чем другие, все люди с нормальными способностями восприятия являются преимущественно визуальными. Все получают выгоду от визуализации данных, независимо от того, считают ли они себя визуальными учениками или нет, включая тех, кто предпочитает цифры.

Миф № 2: Мы визуализируем данные для людей, которым трудно понять цифры.

Хотя это правда, что некоторым людям удобнее пользоваться количественными понятиями и математикой, чем другим, даже самые яркие математики выигрывают от визуального отображения количественной информации. Визуализация данных не является тупым выражением количественных понятий.

Миф № 3: Мы визуализируем данные, чтобы привлечь внимание людей с помощью привлекательных, но неизбежно менее информативных дисплеев.

Визуализации не должны быть ошеломлены, чтобы быть привлекательными. Нет необходимости жертвовать контентом вместо внешнего вида. Данные всегда могут отображаться оптимально информативно, приятно для глаз и привлекательно. Заниматься отображением данных без должного информирования о чем-то полезном – пустая трата времени.

Миф № 4: Лучшие визуализаторы данных – это те, кто был обучен графике.

Хотя обучение изобразительному искусству может быть полезным, гораздо важнее понимать данные и обучаться визуальному мышлению и общению. Обучение изобразительному искусству, которое фокусируется на маркетинге (то есть на убеждении людей покупать или делать что-то с помощью манипуляций) и мастерстве, а не на коммуникации, может фактически помешать эффективной визуализации данных.

Миф №5. Графика – лучший способ рассказать истории, содержащиеся в данных.

Хотя это правда, что графика часто полезна, а иногда даже необходима для повествования на основе данных, сама графика не требует графики. Большая часть рассказывания историй лучше всего выражается словами и цифрами, а не изображениями. Графика полезна для рассказывания историй, потому что некоторые особенности данных лучше всего понимаются нашим мозгом, когда они представляются визуально.

Мы визуализируем данные, потому что человеческий мозг может воспринимать определенные количественные характеристики и выполнять определенные количественные задачи наиболее эффективно, когда данные выражены графически. Визуальная обработка данных обеспечивает оптимальную поддержку для следующего:

1. Видя большую картину

Графики показывают общую картину: обзор набора данных. Обзор суммирует основные характеристики данных, из которых мы можем различить, что является рутиной, а не исключение.

Ниже представлена серия из трех гистограмм, в которой представлен обзор мнений 15 стран об Америке в 2004 году, вскоре после событий 11 сентября и последовавших за этим военных кампаний.

Примеры визуализации данных

Я впервые обнаружил эту информацию в следующей форме на веб-сайте PBS:

Исходя из этой таблицы чисел, мне приходилось читать каждое значение по одному и, поскольку рабочая память ограничена тремя или четырьмя одновременными порциями информации, я не мог использовать этот дисплей для построения и хранения обзора мнения этих стран в моей голове. Чтобы решить эту проблему, я снова отобразил эту информацию в виде трех гистограмм, показанных выше, которые предоставили обзор, который я хотел. Я смог использовать его, чтобы быстро понять мнение этих стран в целом и в сравнении друг с другом.

2. Легко и быстро сравнивая значения

Попробуйте быстро сравнить величины значений, используя таблицу чисел, например, приведенную выше. Вы не можете, потому что числа должны быть прочитаны по одному за раз, и только два числа могут быть сравнены за один раз. Однако графики, такие как гистограммы выше, позволяют видеть все значения одновременно и легко и быстро сравнивать их.

3. Видеть закономерности среди ценностей

Многие количественные сообщения обнаруживаются в шаблонах, образованных наборами значений. Эти шаблоны описывают природу изменений во времени, то, как распределяются значения, и корреляции, и это лишь некоторые из них.
Попробуйте построить модель ежемесячных изменений внутренних или международных продаж за весь год, используя таблицу ниже.

Сложно, не правда ли? Линейный график ниже, однако, представляет закономерности изменений таким образом, что они могут быть восприняты немедленно, без сознательных усилий.

За это вы можете поблагодарить процессы, которые происходят в вашей зрительной коре. Зрительная кора воспринимает паттерны, а затем сознательные мыслительные части нашего мозга распознают их.

4. Сравнение моделей

Визуальные представления шаблонов легко сравнить. При просмотре приведенного выше графика можно не только легко увидеть независимые модели внутренних и международных продаж, но и сравнить их друг с другом, чтобы определить, насколько они похожи и чем отличаются.

Эти четыре количественные характеристики и действия требуют визуального отображения. Вот почему мы визуализируем количественные данные.