///Реальность данных и каркас визуализации

Реальность данных и каркас визуализации

Оглавление

Примеры визуализаций

На качественной визуализации оба экранных измерения работают, образуя один или несколько каркасов для массы данных. О типах осей и образованных ими каркасах мы поговорили в предыдущей заметке. Сегодня обсудим, как выбрать из множества измерений реальности данных те, что станут хорошим каркасом.

 

У этой задачи две степени сложности. В простом случае выбор каркаса очевиден. Это случай, когда измерений не слишком много, и сразу понятно, какие из них наиболее значимы и станут основой визуализации. В простом случае после того, как мы нашли частицу данных, сформировали массу из этих частиц и выделили эту массу в реальности данных, у нас остаётся этакий «остов», жёсткий статичный ландшафт, который и послужит каркасом визуализации. Этот ландшафт может быть плоским, тогда он просто становится каркасом визуализации. Например, мировая карта в истории землетрясений:

Временная ось, вдоль которой раскрываются траты из личного бюджета:

История голосования разных штатов — не самый очевидный на первый взгляд формат. На деле, простая комбинация из визуальных атомов — линий-штатов, на каркасе временой оси и оси процентного преимущества победившего кандидата:

Ландшафт может быть многомерным, тогда нужно придумать, как его свернуть в плоскую картину. Например, схема маршрута и временной слайдер на визуализации Московского марафона:

Схема линии и временные интервалы на диаграмме загруженности Московского метро:

Результаты забега на стометровке — время финиша трансформировано в отставание (в метрах) от последнего мирового рекорда:

Если вы без труда выбрали осмысленные оси для обоих экранных измерений и получили интересный результат — ура, вам повезло! Подумайте, чем дополнить основной каркас и какие интересные измерения остались за кадром.

 

Например, визуализация Московского марафона дополнена интерактивной картой высот (оси— координата на дистанции и высота над уровнем моря) и диаграммой финишей (бегуны вдоль оси времени):

Траты личного бюджета можно перегруппировать по категориям или по времени суток/дню недели:

В истории землетрясений тоже интересно было бы взглянуть на временную развёртку, чтобы отследить отличившиеся по количеству и силе землетрясений года.

 

В сложных случаях я комбинирую оси с важными параметрами более-менее случайным образом, формулирую, на какой вопрос отвечает то или иное сочетание осей, выбираю самые удачные сочетания. Интересные картины получаются на стыке предположительно зависимых параметров данных:

И из распределения частиц данных вдоль разных осей:

f1 2x 700x441 - Реальность данных и каркас визуализации
tax rates 2x 700x441 - Реальность данных и каркас визуализации
flags 700x441 - Реальность данных и каркас визуализации

При сочетании простых и удачных каркасов между собой получаются по-настоящему мощные визуализации. Например, исходная диаграмма активности и отдыха жителей разных городов:

Может быть дополнена сводными данными, усреднёнными по городам и показаными на одном графике:

И диаграммой среднестатистических недель по городам:

average week 1 2x 700x400 - Реальность данных и каркас визуализации

Объединим эти каркасы с помощью интерактивной связи в одну визуализацию и увидим множество срезов данных как на ладони:

Другие примеры комбинированных каркасов. Таймлайн + карта:

Карта + хитмеп:

Несколько однотипных графиков:

И даже последовательности однотипных графиков:

Выбор каркаса (или нескольких) — последний, самый трудный шаг, когда от массы данных и списка измерений мы переходим к визуализации в её окончательном виде. Признаюсь, я пока не до конца сформулировала все хитрости и подводные камни этого перехода, и ещё буду о нём писать. Надеюсь, что в этой заметке мне удалось ответить на вопросы Дениса и Ивана. Буду рада новым вопросам читателей.

Почитать еще

shipmap 2x 1024x529 1 177x142 - Реальность данных и каркас визуализации

Интересные визуализации

С огромным количеством данных, прогнозами, трансляцией результатов в режиме реального времени и неожиданным драматичным поворотом событий, с анализом и подведением

example9problem 177x142 - Реальность данных и каркас визуализации

Как визуализировать данные

Я нашел следующую диаграмму на www.wiscosurvey.com , веб-сайте компании, которая специализируется на программном обеспечении, используемом для сбора

Несколько видео о наших продуктах

085 - Реальность данных и каркас визуализации
Проиграть видео
Презентация аналитической платформы Tibco Spotfire
106 - Реальность данных и каркас визуализации
Проиграть видео
Отличительные особенности Tibco Spotfire 10X
1 11 - Реальность данных и каркас визуализации
Проиграть видео
Как аналитика данных помогает менеджерам компании
2021-01-28T18:35:43+02:00