Разбираем представление данных в графическом виде — от простых таблиц до сложных дашбордов.
Сейчас многие говорят о том, что компании нужно уметь визуализировать свои данные, чтобы принимать правильные решения. Обычно за этим следуют сложные BI-системы, долгое внедрение и перспективы развития, но мало кто рассказывает, что вообще такое визуализация данных. Мы решили заполнить этот пробел и рассказать о самых известных видах визуализации от простых к сложным. Надеемся, это поможет вам лучше понять, как и зачем это делать, а главное — какая визуализация нужна в каждом конкретном случае.
Что такое визуализация данных
Визуализация данных — это когда информацию представляют в графическом или визуальном формате. Она используется для преобразования сложных и больших объемов информации в понятную и наглядную форму, чтобы быстрее её анализировать, интерпретировать и делать выводы.
Визуализация облегчает восприятие и понимание данных, позволяя принять информированные решения.
Основные преимущества визуализации данных:
- Лучшее понимание данных и информации
- Быстрое обнаружение трендов, паттернов и взаимосвязей
- Улучшение коммуникации и делового общения
- Принятие информированных решений
- Возможность обнаружить аномалии, ошибки или пропущенные данные
- Увеличение эффективности и продуктивности бизнес-процессов
Теперь поговорим про виды визуализаций — какие они бывают и когда используются.
Таблицы и графики
Это самый простой вид визуализации, которым пользуются чаще всего.
Таблица позволяет представить информацию в структурированном виде — это упрощает анализ и обнаружение трендов. Таблицы полезны для отображения разных значений показателей и сопоставления различных данных с помощью сортировки и фильтрации.
Смысл таблицы как визуализации — возможность быстро пробежаться взглядом по цифрам на верхнем уровне и увидеть, выбиваются какие-то из них из общего ряда или нет. Минус в том, что для этого нужно держать в голове эталонные цифры для сравнения и понимать, что они означают.
Графики помогают наглядно представить тренды и отношения между показателями. Линейные графики чаще всего отображают изменение данных во времени, но это необязательно: можно построить график любой зависимости одного значения от другого, если между ними есть понятная связь.
Диаграммы и гистограммы
Гистограммы хорошо подходят для отображения категоризированных данных. Они облегчают сравнение значений и позволяют анализировать распределение данных в различных категориях или сегментах. Например, с ними можно быстро сориентироваться в данных и понять картину по категориям в целом.
Диаграммы рассеяния позволяют найти взаимосвязь между двумя непрерывными показателями. Они помогают определить, есть ли какая-либо корреляция или влияние между ними. На примере ниже видно, что с ростом температуры падает потребление электроэнергии, но начиная с 15 градусов изменений почти нет — это отдельный кластер потребления, который можно выделить в свою группу.
Pie-чарты и столбчатые диаграммы
Pie-чарты полезны при отображении относительных долей или состава каждого элемента в целом. Они позволяют легко сравнить доли разных категорий и выделить ключевые элементы. Однако, при слишком большом количестве сегментов, pie-чарт может стать сложным для восприятия.
Круговая диаграмма
Пример плохой визуализации в виде круговой диаграммы
Heatmap (тепловая карта)
Тепловая карта — эффективный инструмент для отображения относительных значений показателей на шкале цветов. Они позволяют быстро визуально оценить значимость и различия между различными элементами или категориями.
Карты используют, когда нужно представить большой объём данных на небольшой площади так, чтобы это быстро считывалось и давало наглядное представление о ситуации в целом. Например, можно сделать тепловую карту экономик мира и увидеть, что в конце 2009 года почти у всех стран начался экономический подъём, который продлился почти полтора года. Также видны и отдельные экономики, которые реагировали без изменений (США и Греция, одна стабильно росла, другая — падала).
Тепловая карта экономик по странам
Инфографика и дашборды
Инфографика — это композиция различных графических элементов: графики, диаграммы, иконки и текст, чтобы наглядно и понятно передать сложную информацию. Она позволяет объединить несколько показателей или данных в одном месте, обеспечивая комплексный обзор. Задача инфографики — дать максимально понятное представление о предмете даже тем, кто не сильно разбирается в этой теме.
Дашборды — отдельный вид визуализации. В них объединяются все предыдущие виды графики для того, чтобы собрать всю информацию по объекту в одном месте. Чаще всего дашборды делают интерактивными, чтобы можно было выбрать то, что интересует из данных больше всего и получить расширенную информацию уже по этому направлению.
Например, для проекта МСП.РФ мы сделали дашборд, который показывает состояние малого и среднего бизнеса в России в разных разрезах, от географического до отраслевого и экономического. Пользователь может выбрать любой регион и исследовать его по разным показателям, получим максимально детальные сведения по каждому из них.
Когда какую визуализацию выбрать
Выбор определенного типа визуализации данных зависит от целей анализа, характеристик данных и специфики аудитории. Вот несколько факторов, которые следует учитывать при выборе типа визуализации данных:
Тип данных. Разные типы данных предпочтительны для разных типов визуализации. Например, временные ряды лучше визуализировать с помощью линейных графиков, а категоризованные данные могут быть лучше представлены с помощью столбчатых диаграмм или pie-чартов.
Цели анализа. Прежде чем выбрать тип визуализации данных, определите, какую информацию вы хотите передать аудитории или какие вопросы вы хотите исследовать. Если вы хотите сравнить значения данных между различными категориями, то столбчатые диаграммы могут быть хорошим выбором. Если вам нужно показать долю каждой категории в общем объеме, то используйте pie-чарт или диаграмму в виде круга.
Число переменных. Если у вас есть много переменных для отображения, но они не связаны между собой, начните с диаграммы рассеяния или панельного графика. Если переменных не так много, то столбчатые диаграммы или линейные графики могут быть хорошим выбором для старта.
Аудитория. Учитывайте предпочтения и уровень технической грамотности вашей аудитории. Для широкой аудитории выбирайте упрощенные и понятные диаграммы, а диаграммы рассеяния или тепловые карты сделайте для аналитиков или специалистов.
Платформа и контекст. Учитывайте платформу или среду, в которой будут просматриваться или использоваться визуализации данных. Например, если вы создаете интерактивный дашборд для онлайн-пользователей, добавьте туда графики с возможностью изменения или фильтрации данных. Если вы делаете отчеты для печати, то убедитесь, что это хорошо смотрится не только на экране, но и на бумаге.
