Визуализация данных: правила, каталог и инструменты

0
274

Переведён на русский язык каталог визуализаций данных. В нём представлены большинство типов графиков, каждый из них снабжён подробным описанием, примерами использования и ссылками на инструменты визуализации данных.

Создание полноценной и удобной визуализации данных потребует соблюдения простых правил, подбора типа визуального представления данных и выбора подходящего инструмента. Начнём с правил.

Правила визуализации данных

При визуализации данных следует помнить о правилах, которые помогут создать полезную визуализацию:

  • выбор правильного типа графика (график должен соответствовать данным);
  • логичность порядка данных (расположение данных в определенной логике: от большего к меньшему, от позитивных ответов к негативным);
  • минимум типов диаграмм (не следует применять различные типы диаграмм для одного набора данных ради красоты, это помешает сравнению графиков и диаграмм друг с другом);
  • простота (визуализация призвана упрощать массив данных, не нужно её дополнительно усложнять 3D-эффектами, тенями, градиентами и так далее);
  • не загромождайте визуализацию (если данных много, то лучше сделать несколько простых графиков, чем один, включающий в себя всю информацию, но перегруженный для восприятия);
  • понятный формат чисел (если числа большие, то используйте разделение на разряды или дописывайте тыс., млн., если знаки после запятой не являются принципиальными, то следует отказаться от их использования);
  • минимализм (если что-то можно убрать из графика без потери смысла, то смело убирайте это, речь идёт о таких элементах, как сетка, слишком подробная легенда);
  • наличие названия и легенды (не переусердствуйте с упрощением данных, если график невозможно понять без контекста и объяснений, то очевиден недостаток пояснений);
  • использование привычного цветового набора (все привыкли, что варианту «да» соответствует зеленый цвет, а варианту «нет» — красный);
  • цветовое единство (если начали создавать черно-белую визуализацию, то не используйте цветные графики);
  • соответствие контексту (задайтесь вопросами: что будет если интерактивную визуализацию распечатают, будет ли видно черно-белую визуализацию на проекторе, вписывается ли визуализация в дизайн и цветовую схему сайта; визуализация должна вписываться в контекст, в котором она будет использоваться).

Каталог визуализации данных

Каталог содержит 60 типов графиков и диаграмм. Их хватит практически для любых задач по визуализации информации. В подборку вошли не только простые типы, которые легко построить в Excel, но и те, которые лучше создавать в R, Python, Gephi или других программных продуктах.

Типы графиков и диаграмм
Скриншот: datavizcatalogue.com

Помимо представленных на рисунке, каталог содержит:

  • линейный график;
  • сетевую диаграмму;
  • пиктографическую диаграмму;
  • демографическую пирамиду;
  • спиральный график;
  • потоковый график;
  • хронологическую шкалу;
  • древовидную диаграмму;
  • древовидную карту;
  • облако слов;
  • диаграмму Маримекко;
  • и многое другое.

Для проектов, где имеет значение географическое местоположение, полезными будут точечные карты и карты потоков.

Необходимо помнить, что задача визуализации информации состоит не в абстрактной красоте, а в том, чтобы один взгляд на визуализацию позволил сделать корректные выводы. Поэтому каждый тип графика в каталоге подробно описан. Это поможет сделать правильный выбор в пользу определённого типа визуализации.

Пример описания графика
Скриншот: datavizcatalogue.com

Определившись с типом графика или диаграммы, необходимо перейти к инструментам самой визуализации.

Инструменты визуализации данных

  • Электронные таблицы (Excel, Google Таблицы, LibreOffice и другие программные продукты).
  • Интеллектуальные карты (Coggle, MindMup, Mind42, XMind).
  • Графы (Gephi, Cytoscape, Graph Online).
  • Библиотеки JS (D3, Protovis,jChartFX,amMap, AnyMap, Google GeoCharts, CanvasJS, sigmajs).
  • R (ggplot2, R Graph Gallery, Plotly, moderndata.plot.ly, Cookbook for R).
  • Python (Matplotlib, Ggplot, Pygal, Python Graph Gallery, Plotly, graph-tool).

Электронные таблицы имеют стандартный дизайн графиков и диаграмм. Действительно красивую визуализацию можно построить в специализированных онлайн-инструментах.

Библиотеки JS, R и Python предоставляют отличные инструменты для анализа и визуализации информации. Возможности работы с ними ограничены лишь знаниями и опытом программирования.

В тех случаях, когда инструментарий электронных таблиц недостаточен, но отсутствует опыт программирования, можно воспользоваться онлайн-инструментами визуализации данных и создания инфографики.

Онлайн-инструменты визуализации

Инструментов для визуализации информации и данных множество. Приведём лишь наиболее популярные из них:

Следуя правилам, выбрав подходящий тип графика или диаграммы, определив необходимые инструменты, не составит труда подготовить простую и наглядную визуализацию.

ОСТАВЬ КОММЕНТАРИЙ

avatar