Визуализация данных (ВД) — это способ представления информации в виде понятных, наглядных образов. В эпоху больших данных умение генерировать ясные информативные наглядности стало важным навыком для исследователей, представителей бизнеса, СМИ, системы образования. В этой статье собраны материалы о видах визуализации данных, инструментах для построения графиков, а также перечислены часто допускаемые ошибки и даны рекомендации о том, как их избежать.
Кому и зачем нужна визуализация данных
- Руководители, менеджеры используют ВД для представления KPI, финансовых отчётов, результатов производительности для принятия более обоснованных решений. Приём помогает быстро идентифицировать тенденции, проблемы, находить пути для улучшения.
- Маркетологи анализируют данные о рынке, клиентах, кампаниях, чтобы оценить эффективность рекламных стратегий, определить целевую аудиторию.
- Профессиональные аналитики визуализируют сложные наборы данных для выявления закономерностей, аномалий, взаимосвязей, делая их более понятными.
- Учёные, исследователи используют приём для представления результатов экспериментов и исследований, что помогает их донести до широкой аудитории.
- Преподаватели применяют метод в обучении для усиления наглядности, чтобы студентам было проще воспринимать сложные темы. Студенты также прибегают к наглядному изображению данных в своих исследованиях при защите курсовых работ, дипломов, иных научных изысканиях.
- Журналисты визуализируют информацию для создания наглядных, информативных статей, инфографики, отчётов, чтобы сделать информацию более привлекательной для читателей.
- Госслужащие используют метод для представления статистических данных о населении, экономике, иных социально-экономических показателях, что способствует более прозрачному управлению.
- Общественные организации применяют метод для наглядного представления сведений о социальных проблемах, что помогает привлечь внимание к важным вопросам.
Как визуализация данных может улучшить восприятие информации
- ВД помогает превратить сложные наборы фактов в понятные графические изображения, что снижает нагрузку на восприятие, упрощает понимание больших объёмов информации.
- Линейные графики и диаграммы позволяют легко отслеживать изменения во времени. Человек лучше распознаёт визуальные паттерны, чем текстовые или цифровые, что упрощает анализ.
- Столбчатые, круговые диаграммы, инфографика позволяют наглядно сравнивать различные величины и категории. Наглядные представления помогают избежать привыкания к числовым значениям, лучше видеть, как одна величина соотносится с другой.
- ВД облегчает объяснение сложных концепций, результатов, что способствует более эффективной коммуникации внутри команды, а также с внешними заинтересованными сторонами. Яркие, консистентные наглядности привлекают внимание к важной информации, повышая интерес аудитории.
- Наглядно представленная информация легче воспринимается и запоминается. Исследования показывают, что визуальные элементы способствуют улучшению удержания информации. Цвет, форма, дизайн вызывают эмоциональный отклик, что также помогает лучше запомнить информацию.
Основные принципы эффективной визуализации
Эффективная ВД требует соблюдения определённых принципов, чтобы информация была доступной, понятной, полезной:
- Определение целевой аудитории. Адаптация стиля, содержания и уровня сложности необходима, чтобы изображения были понятны публике.
- Чёткость и простота. Графическое отображение не должно содержать лишних элементов, отвлекающих внимание от основных данных (декорации, избыточные надписи). Сложные диаграммы сбивают с толку, поэтому их следует делать простыми и ясными.
- Типы визуализации должны подходить фактам, которые надо представить. Например, используя столбчатые диаграммы, проще сравнивать категории, линейные графики больше подходят для отображения изменений во времени, круговые диаграммы — для иллюстрации распределения частей. Иногда полезно объединять разные типы графических изображений, чтобы подчеркнуть связи, контексты.
- Важно использовать одинаковые единицы измерения и шкалы для сравнительных данных, чтобы избежать путаницы, не нарушить пропорции.
- Цвета применяют для выделения ключевых фактов, однако следует избегать чрезмерной яркости. Для сохранения единого стиля лучше использовать несколько цветов, соблюдая достаточный контраст, чтобы сделать изображение читабельным. Цвета должны контрастировать, а не сливаться.
- Лёгкость интерпретации. Чтобы пользователи могли легко интерпретировать изображение, легенда, подписи, заголовки должны быть чёткими. Важные элементы можно объяснить при помощи пояснительных аннотаций или кратких описаний.
Виды графиков и диаграмм для визуализации данных
Линейные графики
Представляют факты с помощью точек, соединённых линиями. Они легко воспринимаются, хорошо подходят для выявления трендов или для сравнения нескольких наборов данных.
Столбчатые диаграммы
Это вертикальные или горизонтальные столбцы, при помощи которых можно отобразить разные категории, а также их величины.
Преимущества:
- легко сравнивать категории;
- хорошо визуализируют относительные размеры.
Гистограммы
Представляют сведения в виде столбцов, где их высота соответствует количеству наблюдений в конкретных диапазонах (интервалах). Подходят для анализа распределения непрерывных данных.
Гистограммы:
- помогают понять распределение данных;
- легко выявляют выбросы, аномалии.
Круговые и кольцевые диаграммы
Круговые эффективно визуализируют процентное соотношение частей к целому (например, данные по распределению потребления энергоресурсов по регионам). Кольцевые диаграммы подобны круговым, но имеют центр, что позволяет отображать дополнительные сведения. Оба вида используются для отображения составных частей одного целого.
Преимущества:
- просты в восприятии;
- ярко демонстрируют составные части.
Диаграммы размаха (Box Plot)
Отображают распределение показателей через их квартильные значения. Применяются для наглядного представления распределения и выявления выбросов.
Box Plot:
- компактно показывает ключевую статистику;
- хорошо отражает различия между группами.
Пузырьковые диаграммы
Представляют собой расширение диаграммы рассеяния, где каждый пузырь — это точка данных, а его размер обозначает дополнительную переменную.
Используются для визуализации многомерных данных, трёх переменных одновременно.
Они:
- позволяют отображать дополнительную информацию;
- интуитивно понятны.
Диаграммы потока
Показывают перемещение, а также направление данных между различными состояниями или категориями. Используются для наглядного представления процессов или потоков, например, циклов или движения ресурсов.
Преимущества:
- чётко иллюстрируют динамику процессов;
- лёгко воспринимаются.
Тепловые карты
Используют цвет для отображения данных в матрице, где цвет показывает величину значений (например, интенсивность). Помогают в визуализации информации при анализе корреляций, распределения или частоты.
Преимущества:
- ярко и наглядно отображают данные.
- легко выявляют тренды, аномалии.
Карты и геоданные
Отображают пространственные компоненты (плотность населения, продажи по регионам). Сведения на картах представлены с использованием цветов или размеров точек для представления величины.
Преимущества:
- ясно показывают географическую распределённость.
- отображают пространственные тенденции.
Древовидные карты
Представляют иерархические данные в виде древовидной структуры, где группы и подгруппы представлены узлами и ветвями. Можно использовать для визуализации иерархий, составных структур.
Древовидные карты:
- наглядно демонстрируют иерархию и связи;
- легко читаются.
Каскадные диаграммы
Показывают последовательные изменения величины. Каждый бар представляет изменение от одной категории к другой. Подходят для демонстрации временных изменений в величинах, например, доходов и расходов.
Преимущества:
- позволяют наглядно увидеть изменение суммы в процессе;
- хорошо демонстрируют причины финансовых изменений.
Японские свечи (для финансов)
Представляют собой графики, использующие «свечи» для отображения информации о ценах (открытие, закрытие, максимум и минимум) за определённый период.
На финансовых рынках с их помощью трейдеры отслеживают цены на акции, валюту, другие активы. Японские свечи позволяют глубже понять движения цен.
Комбинированные графики
Объединяют два или более типов графиков (например, линейные и столбчатые) в одном изображении. Подходят для отображения взаимосвязи между различными наборами данных, обеспечения контекста.
Преимущества:
- позволяют видеть связи между разными данными;
- наглядно показывают взаимосвязи.
Рекомендации по способу выбора визуализации
- Определите, какие виды данных (числовые, временные) надо отобразить, а также количество показателей (один, два, несколько).
- Определите цель составления отображения. Хотите ли вы:
- просто продемонстрировать факты;
- сравнить несколько категорий или наборов характеристик;
- показать, как данные меняются со временем;
- понять, как две переменные влияют друг на друга.
- Выберите тип отображения информации:
- если нужно показать изменения по времени, подойдёт линейный график;
- если нужно сравнить показатели, подойдёт столбчатая или круговая диаграмма;
- для анализа распределения воспользуйтесь гистограммой или диаграммой рассеивания;
- для визуализации географических данных создайте интерактивную карту.
- Учтите особенности аудитории:
- насколько хорошо она понимает представленные характеристики;
- есть ли у неё необходимые знания;
- выбирайте способы отображения, которые легко интерпретировать;
- можно ли будет использовать наглядное представление информации на мобильных устройствах или только на ПК.
- Создайте несколько вариантов графических отображений и посмотрите, какой из них наиболее эффективен в данном контексте.
- Покажите результат коллегам, соберите их мнения, чтобы улучшить дизайн.
Инструменты для интерактивной визуализации данных
Power BI
Это облачный сервис от Microsoft, позволяющий создавать интерактивные отчёты, а также дашборды. Он хорошо совмещается с другими продуктами Microsoft и является мощным аналитическим инструментом.
Среди особенностей:
- поддержка разных источников данных (Excel, SQL Server, Azure);
- простота в создании интерактивных отчётов;
- доступность готовых шаблонов;
- возможность работы в команде с обменом отчётами через облако.
Tableau
Это один из самых популярных инструментов для ВД, с помощью которого создаются понятные интерактивные графики, а также дашборды. Программа для визуализации данных поддерживает соединение с БД, файлами, облаками и имеет:
- удобный интерфейс «перетаскивания» для упрощения процесса создания графического отображения данных;
- большой выбор доступных графиков;
- продвинутые алгоритмы для аналитических исследований.
Excel
Это инструмент для работы с таблицами, который также предоставляет функции ВД через диаграммы и графики. Особенности:
- простота в использовании;
- доступность для пользователей;
- большое количество встроенных диаграмм;
- возможность работы с информацией из разных источников.
Google Sheets
Это облачный сервис визуализации данных в табличном формате, который совмещает функции наглядного представления сведений с инструментами для работы в команде. С его помощью можно:
- совместно редактировать в реальном времени;
- использовать различные типы графиков и диаграмм;
- интегрироваться с другими Google-сервисами;
- публиковать визуализации в интернете.
Flourish
Этот бесплатный инструмент для визуализации данных предлагает широкий диапазон интерактивных графиков и анимаций. Среди особенностей:
- простота в создании отображений без программирования;
- шаблоны для различных типов наглядного представления данных;
- возможность их вставки на веб-сайты или блоги;
- опции для кастомизации дизайна под разные бренды.
Datawrapper
Это инструмент, ориентированный на журналистов, а также маркетологов, позволяющий быстро создавать графики и карты. Его особенности:
- интуитивно понятный интерфейс для создания наглядных изображений без необходимости программирования;
- поддержка разных форматов данных, а также их интеграция;
- автоматическая адаптация изображений для мобильных устройств.
Python-библиотеки
- Plotly — библиотека для создания интерактивных графиков, поддерживает 2D и 3D визуализации. Удобна для работы с веб-приложениями, создания графиков на основе данных онлайн.
- Matplotlib — библиотека для ВД в Python, позволяет создавать статичные, анимационные, интерактивные графики. Отличается высокой кастомизацией, возможностью создания любого типа графиков.
- Seaborn — библиотека, построенная на базе Matplotlib, которая упрощает создание сложных ВД, статистических графиков. Поддерживает работу с панельными данными, упрощает создание тепловых карт, диаграмм распределения.
Что такое дашборды и зачем они нужны
Дашборд — так называется интерактивный инструмент (панель) визуализации данных, где различные графические представления сведений объединяются для иллюстрации важных показателей и ключевых метрик.
Дашборды используют специалисты различных направлений, где необходимо применять, отслеживать показатели, а также принимать обоснованные решения для повышения эффективности работы. Среди них аналитики, менеджеры, маркетологи, разработчики, исследователи.
Дашборды классифицируются на:
- системные, предназначенные для наблюдения за работой процессов;
- аналитические, предназначенные для обработки, интерпретации фактов;
- стратегические, использующиеся для контроля над основными показателями эффективности.
Из каких этапов состоит визуализация данных
- Формулировка задачи.
- Определение наиболее важных показателей.
- Выбор диаграммы, наиболее точно отражающей суть данных.
- Добавление возможностей взаимодействия (фильтры, селекция данных).
- Создание дизайна, который будет легко восприниматься пользователями.
- Выбор оптимальных цветов — в меру ярких, контрастных, приятных глазу.
- Внедрение дополнительных (скрытых) листов для более глубокой детализации информации.
Структура дашборда включает:
- заголовок;
- краткое пояснение на каждом листе;
- основные метрики в виде информативных карточек, которые размещают в верхней части документа;
- графики, таблицы, диаграммы;
- параметры фильтрации.
Ошибки при оформлении графических отображений и как их избежать
- Избыточное количество информации. Перегрузка ненужной информацией делает визуализацию трудной для восприятия. Определите основное сообщение или вопрос, который хотите донести, и используйте только необходимые факты.
- Неправильный выбор типа наглядного изображения сделает его непонятным. Например, если использовать круговую диаграмму для отображения изменений во времени.
- Игнорирование масштабов и осей. Неизвестные или неправильно отображённые оси, а также масштабирование искажают восприятие характеристик. Чтобы этого не допустить:
- убедитесь, что оси чётко обозначены, а масштабирование соответствует характеристикам;
- не изменяйте интервалы между точками на оси без необходимости.
- Нечитаемые метки, цифры. Слишком мелкие шрифты или неясные метки делают изображение неудобочитаемым. Используйте достаточно крупные, чёткие шрифты для меток и аннотаций. Убедитесь, что текст легко различим, а слова не перекрывают другие элементы визуализации.
- Неправильное использование цветов. Использование слишком ярких или похожих цветов затрудняет восприятие. Поэтому:
- выбирайте цвета, которые хорошо контрастируют друг с другом;
- применяйте ограниченное количество цветов, чтобы избежать путаницы.
- Отсутствие контекста затрудняет понимание. Добавьте заголовки, аннотации, обеспечьте достаточную информацию о данных и их интерпретации.
Как улучшить навыки визуализации данных
- Изучите основные принципы визуализации данных (например, принципы DEEP и INVEST, а также правила выбора графиков).
- Начните с небольших проектов, используя реальные наборы данных.
- Участвуйте в конкурсах по ВД, таких как Data Visualization Challenge или на других платформах, предлагающих хакатоны.
- Осваивайте инструменты визуализации (Tableau, Power BI, Excel, Google Sheets) для создания базовых графиков, диаграмм.
- Пройдите онлайн-курсы, чтобы лучше освоить инструменты и их функциональность. Платформы Coursera, Udacity, Udemy предлагают профильные курсы.
- Анализируйте успешные наглядные модели, графики. Обратите внимание на то, как они презентуют факты, какие цвета используют, как структурируют информацию.
- Показывайте свои наработки коллегам, собирайте отзывы. Обратите внимание на то, что они понимают, а что — нет.
- Следите за новыми технологиями. Читайте книги, статьи, подписывайтесь на блоги, форумы, посвященные визуализации данных.
Заключение
Визуализация данных — это не просто способ сделать информацию красивой. Это эффективный приём для анализа и принятия решений. Выбирая подходящие виды визуализации данных, нужно найти наилучший вариант, с помощью которого провести оперативный анализ и принять решение.
