«Лен, привет! Я Марина, очень привлекает работа веб-дизайнера, не подскажешь, с чего начать?»
Вот такое обращение… Марин. Ну не знаю, чесслово!
Как-то далеко это от меня. Но, может, стоит обратиться к первоисточникам? И начать с самого простого — которое часто бывает и самым гениальным?
Для меня вот пример такой гениальности – диаграмма из трёх пересекающихся окружностей разного цвета, где вписаны слова «Качественно», «Быстро», «Дёшево», а на их пересечении наглядно изображено что получится: «Качественно + быстро = дорого». «Быстро + дёшево = криво» — ну и так далее.
Очень способствует доведению до понимания клиентов, притом наглядно, невозможность хорошей работы при спешке и дешевизне – и так далее.
Давайте разбираться!
Содержание
Как построить диаграмму и не облажаться
В этой статье я поделюсь теорией, которая помогает здорово экономить время. Особенно, если вам как минимум раз в день необходимо показывать коллегам или руководству данные аналитики в графическом виде. Что тут сложного? Каждый может построить диаграмму. Но далеко не у всех она получается понятной без дополнительных комментариев.
Описанный ниже подход к построению визуализации данных сформулировал директор по визуальным коммуникациям компании McKinsey Джин Желязны в своей книге «Говори на языке диаграмм». Эта книга является обязательной для прочтения в McKinsey. Идея Желязны строится на пяти основных типах сравнения, где каждому типу сравнения соответствует определенный тип диаграммы.
Типы сравнения
1. Покомпонентное сравнение
Используя данный тип, мы показываем размер каждого компонента в процентах от какого-то целого. Например, «доля рынка клиента в 2015 году составляет 10%». Идентификаторами покомпонентного типа сравнения являются слова: «доля», «проценты от целого», «составило Х процентов».
2. Позиционное сравнение
Показывает соотношение объектов друг с другом: одинаковы ли они, больше или меньше других. Например, «за последний год объём продаж товарной категории А в несколько раз больше, чем продажи других товарных категорий». Характерными для позиционного сравнения словами являются: «больше, чем», «меньше, чем», «равно».
Как правило, встречается чаще остальных. В данном случае нас интересует не сравнение компонентов, а их изменение с течением времени. Например, «объём продаж имеет стабильный рост на протяжении последних пяти лет». Ключевыми словами для временного сравнения будут: «изменяться», «расти», «убывать», «колебаться» и так далее.
Помогает определить, какое количество объектов попадает в ту или иную группу, сформированную по вашему усмотрению. Например, частотное сравнение используется, когда надо показать, сколько сотрудников компании зарабатывают менее $5000, сколько $5000 — $7500, сколько $7500 — $10 000, а также какое количество сотрудников зарабатывает более $10 000. Характерные для частотного сравнения термины: «в диапазоне от X до Y», «концентрация», «распределение» и «частотность».
5. Корреляционное сравнение
Показывает наличие или отсутствие зависимости между двумя переменными. Например, «зарплата исполнительных директоров не зависит от размера компании» или «Увеличение объёма продаж зависит от процента скидки». Если формулировка вашей идеи содержит такие слова, как «относится к», «возрастает при», «снижается при», «меняется при», это указывает на применение корреляционного сравнения.
Выбор типа диаграммы напрямую зависит от вашей идеи.
Основные типы диаграмм
На рисунке выше приведены основные типы диаграмм:
круговая;
линейчатая;
гистограмма;
график;
точечная.
Теперь приведу таблицу соответствия типов сравнения и диаграмм непосредственно из книги «Говори на языке диаграмм». Как видим, для покомпонентного сравнения, с помощью которого вы показываете процент, отображающий долю конкретного элемента от целого, наиболее подходящим типом диаграммы является круговая.
Для позиционного сравнения, то есть для того, чтобы показать насколько один элемент больше или меньше другого, следует использовать линейчатую диаграмму.
Для временного сравнения в принципе подходит как гистограмма, так и график. В данном случае исходите из количества временных рядов. Если их не более семи, то более подходящей будет гистограмма. Если точек на графике более семи, скорее всего, более приемлемым будет график. То же — в случае с частотным сравнением.
Для корреляционного сравнения следует использовать точечную или двухстороннюю линейчатую диаграмму.
По своему опыту могу сказать, что построение точеной диаграммы обычно проще, советую использовать именно её.
Советы по построению визуализации данных
1. Не используйте объёмные диаграммы
Несмотря на эффектный вид, они искажают восприятие информации. Ниже приведены две круговые диаграммы, построенные на основе одного и того же набора данных. При этом в объёмной диаграмме создается впечатление, что секторы D и A меньше секторов C и B. На самом деле все секторы равны.
2. Не стоит использовать всю доступную цветовую гамму
Выделяйте цветом только то, на что хотите обратить внимание. К примеру, если вы хотите показать, что продукция А намного маржинальнее остальных, выделите цветом именно ее.
3. Размещайте на одном графике не более одного показателя
Не стоит отображать на одной диаграмме всю возможную информацию — объем продаж, количество, средний чек и так далее. Лучше отобразите каждый показатель на отдельном графике.
4. Не включайте более семи секторов в круговые диаграммы
Если у вас более семи элементов, покажите шесть самых крупных и расположите их в порядке убывания. Остальные сгруппируйте в один сектор и назовите его «прочие».Старайтесь делать простые диаграммы, без нагромождения. Помните про сдержанность в выборе цветовой гаммы. Перед построением диаграммы убедитесь, что данные для визуализации корректны. Ценность любой информации определятся в первую очередь ее корректностью, а уже потом — оформлением.
Диаграммы — это мощный визуальный инструмент, если вам нужно доказать свою точку зрения. Одни и те же данные можно представить в виде нескольких диаграмм, и все они будут по-разному воздействовать на читателя. Когда речь идет о научной или исследовательской работе, выбор подходящей диаграммы особенно важен. Как же сделать этот выбор?
Итак, допустим, у вас есть какие-то данные. Вы счастливчик! Скорее всего, эти данные занесены в бесконечные таблицы, разобраться в которых нет никакой надежды. Нужная диаграмма позволит вам превратить этот массив хаоса в красивые картинки, которые с удовольствием бегло просмотрят профессора. Если вам повезет, они даже текст работы после этого читать не будут (шутка!).
В первую очередь, решите для себя, какой тезис вы хотите проиллюстрировать с помощью данных из своих таблиц. Очевидно, среди этих данных есть какие-то тенденции, тренды или паттерны. Но как именно выглядит этот тренд? Проговорите разные варианты вслух, чтобы выбрать идеальный.
В зависимости от того, как звучит ваша идея, вы будете использовать разные типы сравнения данных. Для каждого из них подходят свои диаграммы.
Виды диаграмм
Диаграммы можно классифицировать по-разному. Мы приведем традиционную классификацию Джина Желязны (автора бестселлера «Говори на языке диаграмм», который выдержал более шести изданий).
1. Круговая (секторная) диаграмма
Самый знакомый и понятный каждому вид диаграммы. Круг весьма доступно передает идею целого, разделенного на части. На английском языке они даже называются pie charts, что буквально означает «диаграммы в виде пирогов». Такие диаграммы лучшего всего подходят, если вы хотите показать часть от целого. Джин называет такой тип сравнения данных «покомпонентным».
Но в гонке за эффективностью визуализации не нужно делить пирог на 12 кусков, это отвлечет внимание читателя. Вы вполне можете обойтись пятью секторами, а шестой озаглавить «прочее». Кстати, круг мы автоматически читаем как циферблат часов. Так что сектора следует располагать по возрастанию или убыванию по часовой стрелке. Самый важный сектор — тот, ради которого и рисуется вся диаграмма, размещайте в районе 12 часов и выделяйте контрастным цветом.
2. Гистограммы
Безусловно — самый удобный тип диаграммы. Гистограммы, например, идеально подходят для демонстрации того, как данные меняются (или остаются неизменны) во времени. Это называется повременное сравнение. Помимо этого, гистограммы используются для визуализации распределения. То есть вы можете проиллюстрировать, сколько значений данного параметра попадает в определенный интервал. Это — частотное сравнение данных.
Следите за тем, чтобы расстояние между колонками было у́же ширины самих колонок. Если нужно выделить один из элементов — пользуйтесь контрастным цветом. Гистограммы можно делать с накоплением, то есть изобразить в одной величине доли ее составляющих. Не забывайте, что большое количество столбиков рассеивает внимание. Если вам нужно отобразить изменения во времени большого количества значений, лучше использовать график.
На гистограммах можно совмещать данные нескольких параметров (опять же, не больше двух-трех) и демонстрировать, как соотношение между ними меняется с течением времени. Например, один из параметров может отражать настоящее положение, а другой — прогнозируемые значения.
3. Линейчатая (полосовая) диаграмма
Это разновидность гистограмм. В линейчатой диаграмме столбики располагаются горизонтально. Ее удобство в том, что слева от линеек по вертикали можно писать довольно длинные названия для величин. Линейчатые диаграммы лучше использовать для позиционного и корреляционного типов сравнения. То есть для того, чтобы показать, как объекты соотносятся друг с другом или есть ли между ними корреляция.
Так же, как и с гистограммами, следите, чтобы расстояние между линейками было у́же их ширины. Вы можете совмещать несколько линеек или нарисовать линейчатую диаграмму с накоплением, чтобы показать вклад каждого параметра в общую сумму.
4. Графики
Кошмар любого восьмиклассника, графики, на самом деле, — очень удобный инструмент, когда данных много или нужно показать тенденцию. По оси абсцисс обычно откладывается время, а по оси ординат — значения измеряемых данных. Графики удобны в том числе и потому, что они отлично подходят для совмещения нескольких параметров. Но не превращайте их в «графики-спагетти» (отличное сравнение, мистер Желязны!). Нескольких кривых, выделенных разными цветами или пунктиром, будет достаточно.
Минус этого типа диаграммы в том, что используемая шкала равномерна. Поэтому так важно правильно выбрать масштаб: при слишком мелком или крупном масштабе тренд будет не очевиден.
5. Точечная (рассеянная) диаграмма
Используется для корреляционного типа сравнения — демонстрации того, существует или нет зависимость между двумя переменными. Если вы иллюстрируете отсутствие зависимости, лучше добавить линию тренда (в примере изображена пунктиром), которая покажет, где эта зависимость предполагалась. Точечные диаграммы используются редко, и не все привыкли быстро их читать. Вам придется приложить чуть больше усилий для составления грамотного описания, которое поможет читателю понять идею вашей диаграммы.
Советы и лайфхаки по оформлению диаграмм
Вне зависимости от того, какой вид диаграммы вы выбрали, вот несколько рекомендаций, которые помогут сделать их еще лучше.
Как и в случае с другими средствами визуализации данных, в диаграммах важна история. Поэтому безжалостно удаляйте все, что может отвлечь читателя от вашей истории. С первого взгляда на диаграмму должно быть понятно, о чем речь, что именно вы хотели сказать. Проверьте, что читателю не приходится скрупулезно анализировать график, затем читать сопровождающий текст на 300 слов и возвращаться к изучению графика. Это утомит любого. А вашего непосредственного рецензента еще и разозлит.
Выбор визуального оформления должен быть обдуманным. Нельзя выделять части диаграммы красным только потому, что это ваш любимый цвет. Или ни с того, ни с сего написать одно из значений курсивом.
То, что у вас есть доступ к различным инструментам визуального оформления или графического дизайна, не означает, что вы должны использовать непременно все. Это не демонстрирует ваш продуманный подход, наоборот — так вы покажете, что совсем не обдумали целесообразность дизайна. Помните: дизайн нужен для концентрации внимания, а не его рассеивания. Дизайн ради дизайна — это всегда плохая идея. Кратко, понятно и по делу — вот к чему вы должны стремиться.
Не забудьте пронумеровать все диаграммы и графики в тексте. Используйте ясные фразы и словосочетания для заголовков.
Проверьте, чтобы все части диаграммы были читаемы — используйте понятный шрифт и сделайте условные обозначения контрастными по отношению к фону. Не забудьте обозначить все важные части диаграмм: названия осей координат, кривых на графиках и секторов на круговых диаграммах. Проверьте, указан ли масштаб там, где он нужен, а также не забудьте указать единицы измерения.
Не повторяйте информацию из диаграмм в основном тексте. Лучше напишите о ключевых моментах, на которые читателю нужно обратить внимание при анализе диаграммы. При этом диаграммы должны быть нарисованы так, чтобы быть понятными и без обращения к тексту. Многие рецензенты сначала просматривают диаграммы и лишь после этого переходят к основной работе. Проявляйте последовательность в использовании аббревиатур и сокращений в диаграммах и основном тексте работы. Если вы используете чужие диаграммы, у вас должно быть разрешение от автора, лучше письменное.
Как лучше всего ссылаться на диаграммы в своей работе? Избегайтесь фраз в стиле «Рисунок 4 иллюстрирует…». Вместо этого сообщите какую-то базовую информацию, от которой читатель сможет отталкиваться, анализируя вашу диаграмму. Например: «Наибольшие убытки компания понесла в августе 2018 г. (см. рис. 4)».
Посмотрите на свои диаграммы взглядом читателя. А лучше покажите их тому, кто не очень знаком с темой вашего исследования. Все ли ему понятно? Часто совет с непрофессиональной стороны бывает лучшей рекомендацией.
Можно ли использовать иллюстрации в научных статьях?
Иллюстрации, особенно фотографии, часто используются в выступлениях, чтобы вызвать у аудитории более эмоциональный отклик. Изображение плавающего в океане пластика скажет гораздо больше, чем долгая лекция на эту же тему.
Но как быть с научными статьями? Мы не видим ничего плохого в использовании иллюстраций. Наоборот — они могут принести неожиданную пользу и улучшить восприятие вашей работы. В век информационных технологий и 3D-визуализации уже не обойтись одним текстом и графиками. Чем сложнее область вашего исследования, тем больше вам могут помочь иллюстрации. Изобразить двойную спираль ДНК гораздо проще, чем просить читателя представить ее в уме.
Многие ученые прибегают к услугам профессиональных иллюстраторов для того, чтобы получить уникальные изображения их идей. «Затерянные миры» — это цифровая картина маслом, созданная научным иллюстратором Виктором Лешиком по заказу палеоботаника Криса Берри. Крис заказал картину для своей научной работы об окаменелом лесе Гильбоа в Нью-Йорке, чтобы показать, как мог выглядеть такой лес миллионы лет назад. В итоге исследование попало на обложку журнала Nature 2012 года.
Если вы хотите использовать иллюстрации в своей научной работе, убедитесь, что получили разрешение автора или используете бесплатную версию.
Диаграммы, таблицы, иллюстрации — все эти визуальные инструменты отлично помогают удержать внимание читателя. Но использовать их нужно осознанно и с умом. Надеемся, наша статья поможет вам в этом непростом деле.
Почему многие диаграммы и графики оказываются абсолютно бесполезными?
Каждый вторник мы публикуем интересный материал на тему создания инфографики, диаграмм, графиков, визуализации данных и дизайну. Сегодняшний перевод касается графиков и диаграмм, которые мы привыкли видеть очень часто, но не все они информативны и вообще необходимы. Перевод статьи Why Most People’s Charts & Graphs Look Like Crap, опубликованной в блоге компании HubSpot.
Визуализация данных — мощный инструмент, позволяющий передавать сложную информацию интересным и доступным для понимания способом. Наш мозг синтезирует и запоминает визуальную информацию намного быстрее и лучше, чем какую-либо другую. Но если визуализация осуществлена неграмотно, эффект может оказаться противоположным желаемому. Неправильное преподнесение информации может не только частично исказить сообщение, но и привести к абсолютно неверной трактовке.
Именно поэтому грамотная визуализация данных основывается на грамотном дизайне. И речь здесь не просто о выборе правильного типа графика или диаграммы. Информацию нужно отобразить лёгким для восприятия, интуитивно понятным способом, который избавит читателя от лишних усилий по «расшифровке». Само собой, не все дизайнеры — эксперты по визуализации данных, и поэтому мы сталкиваемся с огромным количеством неудачного графического контента. Итак, вот 10 распространённых ошибок визуализации, которые вы, возможно, совершаете, и полезные советы по их устранению:
Сегменты круговой диаграммы расположены неправильно
Круговая диаграмма — одна из простейших форм визуализации, но и она нередко вызывает затруднения в восприятии. Её сегменты (их должно быть не более пяти) должны располагаться в логически обоснованном порядке. Вот два способа расположить сегменты круговой диаграммы так, чтобы привлечь внимание читателя к самой важной информации.
Способ 1: Представьте, что диаграмма — это циферблат. Расположите самый большой сегмент по часовой стрелке от 12 часов. Расположите второй самый большой сегмент против часовой стрелки от 12 часов. Оставшиеся сегменты можно разместить внизу, двигаясь против часовой стрелки.
Способ 2: Поместите самый большой сегмент по часовой стрелке от 12 часов. Разместите остальные сегменты вслед за ним по часовой стрелке, в порядке убывания.
Прерывистые линии в линейном графике. Прерывистые пунктирные линии отвлекают внимание. Лучше использовать обычные сплошные линии разных, легко отличающихся друг от друга цветов.
Нелогичный порядок изложения. Контент должен располагаться в логичном и интуитивно понятном порядке, помогая читателю усваивать информацию. Располагайте категории последовательно, в алфавитном порядке или по возрастанию/убыванию.
Дизайн мешает восприятию данных. Убедитесь в том, что дизайн не препятствует считыванию той или иной информации. К примеру, сделайте слои гистограммы прозрачными, чтобы читатель мог видеть все данные.
Читателю приходится прилагать усилия. Сделайте процесс считывания информации максимально простым, помогая читателю с помощью графических элементов. К примеру, проведите линии на диаграмме рассеяния, чтобы подчеркнуть имеющиеся тенденции.
Искажение данных. Убедитесь в том, что все данные отображены корректно. Размер элементов пузырьковой диаграммы должен зависеть от их пропорционального соотношения.
Разные цвета на тепловой карте. Некоторые цвета выделяются больше других, делая непреднамеренный акцент на отдельных данных. Лучше использовать несколько оттенков одного и того же цвета или спектр промежуточных оттенков между двумя цветами, наподобие градиента.
Слишком толстые или тонкие столбцы. Конечно, вам хочется проявить творческие способности, но читателю проще воспринимать привычные глазу визуальные элементы. Расстояние между столбцами диаграммы должно составлять половину ширины столбца.
Данные сложно сравнить. Сравнение — прекрасный способ продемонстрировать разницу, но в нём нет смысла, если читателю сложно его осуществить. Информация должна быть представлена таким образом, чтобы читатель мог с лёгкостью просматривать и одновременно сравнивать данные.
3D-диаграммы. Возможно, они смотрятся красиво, но объекты в 3D могут исказить восприятие, а, следовательно, и сообщаемую информацию. Чтобы обеспечить правильное отображение данных, лучше остановить выбор на 2D.
Панели данных (data dashboards) — это популярный инструмент, используемый в веб-приложениях, интрасетях и других системах бизнес-аналитики для отображения регулярно обновляемых показателей, отслеживание которых крайне важно для пользователя. Их главное предназначение которых состоит в визуализации данных и таком их компактном размещении и отображении, при котором на интерпретацию информации тратится минимальное количество времени.
Сам термин «панель», «дашборд» (dashboard), позаимствован из области автомобилестроения, где приборная панель автомобиля — это пространство перед водителем, где отображается вся необходимая для него информация о состоянии транспорта, которую тот смог бы обрабатывать практически мгновенно, не задумываясь.
Так и дашборды совершенно не предназначены для развернутого отображения какой-либо комплексной информации. Их цель не просто способствовать какому-либо процессу, а предоставлять информацию в таком формате, обработка которого требовала бы минимальный объем когнитивных усилий и минимальное число взаимодействий.
Пользователи могут взглянуть на панель и сразу же понять, превысили ли они допустимую скорость и не на исходе ли у них топливо (если речь идет о приборной панели автомобиля) или увеличилось ли число продаж и были ли электронные письма, разосланные на этой неделе, столь же эффективны, как и на прошлой (актуально для панелей данных, дата-дашбордов).
Дашборды отличаются от порталов, которые предоставляют комбинацию ресурсов, информации, средств или доступов к веб-приложениям и обеспечивают единообразный подход для решения разных задач. Задача дашбордов только одна: передать важную информацию. Лаконично и доступно.
Оперативные и аналитические дашборды
Существует два вида дата-дашбордов:
Оперативные дашборды нацелены на трансляцию важной информации тем пользователям, которые задействованы в выполнении срочных задач, где время является важным фактором.
Аналитические дашборды предоставляют пользователю также понятную с одного взгляда информацию, используемую для анализа и принятия решений, но которая относится к тем задачам, которые не так чувствительны к фактору времени.
Оперативный дашборд в ArcGIS отображает расположение аварийных служб в черте города. Эта информация позволяет диспетчерам отслеживать статус чрезвычайных ситуаций и групп реагирования. Использование гистограммы для указания типов инцидентов помогает быстро установить, какие службы (полиция, пожарные, скорая помощь) необходимо вызвать в той или иной ситуации.
Оперативные дашборды необходимы для тех специалистов, которые по роду своей деятельности вынуждены принимать мгновенные решения, быстро реагировать на меняющиеся обстоятельства. Например, это операторы, занятые мониторингом доступности серверов, хирурги, отслеживающие жизненные показатели пациента во время операции, пилоты самолетов, диспетчеры в аэропортах и т.д.
Оперативные дашборды, как правило, предоставляют данные, которые постоянно меняются и обновляются. Хотя не все информационные панели используются в таких важных системах, как аварийные службы или больницы, все они должны отображать только актуальные данные, чтобы люди могли своевременно выявить недопустимое отклонение в параметрах, или визуализировать имеющиеся ресурсы.
В отличие от оперативных панелей, которые заточены под принятие быстрых решений и совершение немедленных действий, аналитические дашборды помогают пользователям идентифицировать необходимость дальнейшего исследования. Панель мониторинга продаж (которая является примером аналитического дашборда), обновляющая информацию раз в сутки, не дает сведений, которые потребовали от менеджера по продажам оперативного вмешательства, но позволяет диспетчеру быть в курсе колебаний уровня продаж, что чуть позже будет тщательно анализироваться.
Как и оперативные дашборды, аналитические панели также предназначены для трансляции наиболее важных данных, которые к тому же должны быть представлены в таком виде, чтобы их обработка была максимально быстрой.
Преаттентивная обработка и количественное представление
Чтобы сделать процесс выявления связи между данными проще для пользователей, полезно воспользоваться некоторыми свойствами зрительного восприятия человека. Существует множество визуальных атрибутов, которые люди воспринимают очень быстро, без полного привлечения внимания, в ходе процесса, который носит название preattentive processing (преаттентивная обработка). К примеру, в изображении, содержащем много строк одного и того же размера, одна строка, которая не будет такой же длины, как и остальные, будет как бы «вываливаться», отличаться. Чтобы найти ее, необходимости погружаться в визуальный поиск не возникнет.
Помимо длины, среди других преаттентивных характеристик можно выделить площадь, угол, 2D-позицию и цвет. Даже мимолетного взгляда достаточно, чтобы быстро определить, какая из изображенных линий самая длинная. А все благодаря преаттентивной обработке длины объектов
Хотя все преаттентивные признаки легки для восприятия, не все из них равны. В отношении некоторых из них людям проще увидеть разницу, но трудно определить размер. Например, на рисунке мы можем легко заметить большой прямоугольник среди множества мелких прямоугольников, но мы не скажем, насколько эта фигура больше остальных.
Тем не менее если говорить о той же длине объектов, то ее люди научились воспринимать более точно. Так же, как и положение в двухмерном пространстве. Данный факт делает эти два преаттентивных признака идеальными для представления количественных данных. Диаграммы и графики, построенные на основе этих характеристик, будут проще восприниматься.
Этот пример дашборда (TheDesignWork) состоит из линейного графика слева и линейчатой гистограммы справа. Линейные диаграммы используют тот факт, что люди обрабатывают 2D-позицию преаттентивно. В примере легко увидеть, что самое низкое значение показателя приходится на среду. Гистограмма справа отображает только одну количественную переменную, используя длину — еще один преаттентивный признак, который позволяет людям быстро и точно определить отклонение в данных и понять количественную связь между ними. Таким образом, легко увидеть, что оранжевая полоска длиннее остальных и даже вдвое длиннее зеленой
Еще один мощный преаттентивный атрибут — цвет; красную точку легко найти среди группы синих точек. Однако, в отличие от длины, люди не смогут воспринимать разные цвета в определенном порядке, поэтому цвета не могут использоваться для передачи информации о количественных значениях или величинах (кроме того до 4,5% всего населения планеты страдает от того или иного вида цветовой слепоты, причем мужчины более подвержены этому дефекту, чем женщины — 8% и 0.5% соответственно).
Линейные и зональные графики
Как уже было упомянуто выше, 2D-позиция и длина — это два преаттентивных атрибута, с помощью которых можно отобразить количественные показатели, которые к тому же довольно легко сравнить между собой и сделать соответствующие выводы. Поэтому визуализация, основанная на этих признаках, как правило, облегчает понимание данных.
Линейчатые диаграммы являются надежным средством представления количественных данных. Мы преаттентивно обрабатываем длину каждой линии и тут же сравниваем их друг с другом (этот процесс происходит еще быстрее, если полосы упорядочены в порядке убывания или возрастания).
Графики, которые используют расположение объекта в двухмерном пространстве (точечные диаграммы или линейные графики), используют преаттентивную обработку 2D-атрибута.
Диаграммы рассеивания эффективны для визуализации связи между двумя переменными, нанесенными на ось ординат и абсцисс. Глядя на этот график, где использован такой преаттентивный признак, как 2D-позиция, вы легко можете определить, какие значения показателя по каждой оси являются самыми высокими, а какие — самыми низкими. Также можете заметить потенциальные корреляции или другие отношения между данными
Круговые диаграммы и графики с областями сложны для быстрой и точной интерпретации
Круговые диаграммы (секторные диаграммы, лепестковые диаграммы) плохо передают количественные связи между данными, поскольку количественную информацию они транслируют посредством таких параметров, как угол и площадь. Хотя угол и площадь также являются преаттентивными признакамилюдям, к примеру, сложнее определить, насколько площадь одной фигуры больше другой.
Этот дашборд Microsoft Power BI использует 1) круговые диаграммы и 2) древовидные карты. Donut-чарт идентичен секторной диаграмме — они используют площадь и угол для отображения количественной информации. Единственное отличие — пустое пространство в центре, что делает каждый сектор графика меньше и, таким образом, еще больше усложняет и без того непростую задачу определения значения каждой области. Древовидная карта также использует площадь для отображения числа продаж в разных городах — каждый прямоугольник относится к определенному городу.
Но, к сожалению, площадь — это та величина, которая не может восприниматься быстро и точно, отчего эта карта в данном контексте далеко не самый эффективный способ отображения количественной информации, комфортной для восприятия.
Поскольку графики, отображающие количественные показатели посредством площади фигур, не очень эффективны (если речь идет о сравнении значений), такие варианты визуализации данных, как круговые (секторные) диаграммы, не рекомендуются к применению, так как они не позволяют быстро передавать сложные количественные соотношения между элементами в наборе данных. Общеизвестно, что секторные диаграммы бесполезны в большинстве задач, связанных с передачей информации (кроме, пожалуй, тех, где необходимо отобразить подавляющие различия в процентных долях, например, один источник дохода, который составляет большую часть дохода компании), поэтому их рекомендуется избегать.
Древовидные карты (которые отображают иерархический набор данных в виде серии вложенных прямоугольников разных размеров, где размер каждого прямоугольника соответствует числовому значению) могут быть полезны в представлении сложных данных, когда у пользователей есть возможность без лишней спешки изучить информацию. Однако, древовидные карты не подходят для простых, действенных панелей.
Угол тоже плохо передает количественную информацию — датчики, которые имитируют аналоговые датчики, находящиеся на приборной панели автомобиля, одновременно занимают много пространства на панели и их и еще труднее интерпретировать, чем линейные графики.
Этот дашборд Klipfolio использует радиальные датчики, при помощи которых отображает значение показателя в пределах конкретного диапазона. Однако, круговая визуализация требует много пространства, сообщая при этом немного информации, и в качестве основного способа отображения данных использует угол, который, как уже было сказано выше, сложен для восприятия. Ниже изображена та же панель, где использован существенно более удобный линейный график. Он отображает ту же информацию (количественные данные в пределах заданного диапазона). Однако, все эти графики не отображают весь диапазон шкалы.
Трехмерные графики
Построение 2-переменной диаграммы в 3D, конечно, придает графику эстетическую привлекательность, но делает его сложнее для быстрой и точной интерпретации, поскольку искажает форму и ориентацию визуальных параметров отображаемых данных. В то время как графики, использующие площадь (круговые диаграммы и древовидные карты), наиболее подвержены искажающему влиянию 3D-визуализации (3D-проекция искажает количественные значения площади), трехмерные диаграммы также более трудно правильно интерпретировать, чем их 2D-аналоги, поскольку они затрудняют понимание того, какое значение представлено и как оно совпадает с линиями сетки.
Перевод диаграммы в 3D-плоскость искажает формы, при помощи которых и осуществляется отображение данных, усложняя расшифровку передаваемых количественных значений (и связь между данными).
В 3D-визуализации становится сложнее определить, какая линия короче, хотя, как известно, длина является эффективной преаттентивной характеристикой, когда она представлена в двумерной плоскости. Например, определение соотношения между 3 и 4 четвертями на графике выше, куда сложнее, чем та же задача на тех же данных в двумерном варианте графика
В трехмерном представлении круговой диаграммы визуально размеры секторов искажаются. Чтобы создать 3D-перспективу, нижняя часть диаграммы располагается чуть ближе к зрителю (и кажется большей, чем это было бы в 2D-перспективе), а верхняя — дальше. Каждый квадратный сантиметр верхней части графика представляет больший процент, чем эквивалентный квадратный сантиметр в передней части 3D-рисунка.
В круговой диаграмме, где используется площадь для отображения количественных значений, 3D-визуализация также искажает данные. Учитывая, что такие графики сами по себе сложны для восприятия, их 3D-представление добавляет операторам (диспетчерам) еще больше работы.
Используйте цвет, форму и группировку для демонстрации категорий
Хотя цвет и форма и являются преаттентивными характеристиками, при помощи которых довольно сложно передать количественные связи между данными, они могут использоваться для передачи специальной информации, а именно — какие объекты визуализации должны находиться вместе. (Согласно принципу подобия гештальт-психологии элементы, которые имеют одинаковую форму или цвет, воспринимаются как связанные друг с другом). Кроме того, пространственная близость объектов может также указывать на группировку.
Из-за распространенности среди людей нарушений восприятия цветов такие его свойства, как оттенок и насыщенность, полезны только в качестве дополнительных группирующих признаков. Главный признак группировки должен быть предельно ясным и понятным, а цветовой фактор может лишь усилить эту связь между объектами. Цвет может добавить визуальный вес этим связям, но в большинстве случаев должен быть использован только для подкрепления информации, которая уже передана другим путем.
В этом дашборде колл-центра Dundas для обозначения различных категорий данных использованы формы и границы (формы отличают звонки от веб-чатов, а границы отделяют одного агента колл-центра от другого). Интенсивность цвета, использованная в блоке «Длительность взаимодействия», обозначает совпадающие события; этот атрибут передает информацию второстепенной важности.
Заключение
Дата-дашборды предназначены для быстрой передачи важной информации, интерпретация которой не требует большого количества времени и чрезмерных когнитивных усилий. В результате кодирование наиболее важной информации в линейные диаграммы и графики позволяет пользователям воспринимать связи между данными еще до того, как они полностью уделят внимание всей визуализации.
ДИАГРАММЫ И ГРАФИКИ: КАК УЛУЧШИТЬ ВОСПРИЯТИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ НА САЙТЕ
С каждым днем информации становится все больше и дизайнеры ищут решения, которые помогут пользователям легче воспринимать большие объемы данных. Одним из таких способов является построение различных диаграмм и графиков. В этой статье мы расскажем как визуализация данных помогает пользователям лучше усваивать информацию, как улучшить дизайн диаграмм и графиков и увеличить продажи с помощью оформления данных.
КАК ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ ВОСПРИНИМАЕТ ИНФОРМАЦИЮ
Проведенные исследования показывают, что большинство людей являются визуалами и легче воспринимают информацию с помощью изображений. Наглядные иллюстрации помогают пользователям представить информацию, понять зависимости и сделать соответствующие выводы. Поговорим о том, зачем визуализировать данные и как мозг человека воспринимает графики и изображения.
Зачем нужна визуализация данных
Человеческий мозг легко распознает визуальные образы, поэтому легче всего представить данные в графическом виде — с помощью различных диаграмм и графиков. Даже таблицы, которые также помогают в визуальном представлении информации, не так быстро считываются пользователями.
Визуализация данных помогает не только оформить данные для облегчения восприятия, но и вызывает эмоциональный отклик у пользователя. Графики и диаграммы делают статьи интереснее, вовлекают читателей, помогают им наглядно представить информацию.
Кроме того, такое представление данных лучше запоминается пользователям, привлекает внимание к информации. Однако, данные должны быть оформлены таким образом, чтобы пользователь мог легко обработать большой объем информации и быстро проанализировать существующие зависимости.
Как мы выделяем важное
Чтобы понять, как лучше всего оформить данные, нужно разобраться, как воспринимает визуальную информацию человеческий мозг. Мы видим не всю картинку целиком, а отмечаем самые заметные элементы — яркое пятно, необычную форму, случайное движение. Эти элементы можно назвать приоритетами — детали, на которые в первую очередь обращаешь внимание. Например, если мы видим несколько фигур одинаковой формы, в первую очередь мы обратим внимание на фигуру яркого цвета:
Наш мозг выделяет этот элемент как приоритетный. В то же время информация обрабатывается настолько быстро, что в результате все элементы сводятся в одно общее представление. Этот прием можно использовать при оформлении данных — выделять главное с помощью яркого цвета или формы. Это очень важное свойство, так как если человеку не за что «зацепиться» взглядом, информация восприниматься не будет. На этом графике столько всего изображено, что взгляд теряется в линиях и сетках.
Также очень важно учитывать особенности своей целевой аудитории. Люди разного возраста, пола, интересов замечают разную информацию. Поэтому необходимо знать своего клиента, прежде чем создавать визуализацию данных.
СПОСОБЫ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ
Рассмотрим виды различных диаграмм и графиков, с помощью которых можно графически представить информацию.
Столбчатая диаграмма. Самый распространенный вид диаграмм. Данные разбиваются на категории, каждая представляется в виде столбца, высота которого отображает соответствующую величину.
Линейчатая диаграмма. Похожа на перевернутую столбчатую, единственное отличие — отображение величины не по вертикальной оси, а по горизонтальной.
Линейный график. Отображает изменения данных с помощью точек или линий. Временные рамки обычно указываются на горизонтальной оси, а измеряемые величины — на вертикальной. Иногда под графиком закрашивают область, чтобы нагляднее указать на объем данных.
Круговая диаграмма. Круговая диаграмма — метод представления данных как части одного целого. Такой график похож на пирог, в котором каждый из кусков обозначает ту или иную величину.
Географическая диаграмма. Такой тип диаграмм используется для анализа данных с точки зрения географического положения. К примеру, какая доля респондентов проживает в регионах и прочее.
Стрим-график. Стрим означает «поток», такие графики выглядят как непрерывный поток информации и используются для представления изменения состояния в разный период времени. Один из примеров — сейсмограф, который показывает состояние земной коры в разное время или графики изменения валют.
Пузырьковая диаграмма. Так назвали диаграмму, которая показывает взаимосвязь трех параметров. Точки располагаются как на линейном графике, а область вокруг каждой из них показывает третью составляющую. Данные типы диаграмм знакомы пользователям, поэтому чаще всего используются при проектировании интерфейсов и создания дизайна.
10 ПРАВИЛ ПОСТРОЕНИЯ ГРАФИКОВ И ДИАГРАММ
Итак, подведем итоги. С помощью визуализации данных дизайнер может:
привлечь внимание пользователя;
облегчить восприятие статистической информации;
увлечь читателей и предоставить информацию в новом свете;
увеличить запоминаемость информации.
Однако, если график не будет понятен пользователю, все эти преимущества будут бесполезны. Мы составили 10 правил, которые помогут правильно составить графики и облегчить восприятие диаграмм пользователем.
Правило 1. Формулировка идеи
Построение графика начинается не с выбора цвета точек или интервалов между столбцами. В первую очередь нужно определиться с целью: зачем нужна диаграмма и как она может быть полезна клиенту? Не стоит создавать графики только ради графиков.
Основная идея диаграммы — ответ на вопрос, какие данные иллюстрирует график и как они связаны между собой. Самый простой способ показать идею — вынести ее в заголовок. Так мы показываем пользователю главную цель и отвечаем на вопросы аудитории.
Также нужно следовать принципу «одно представление = одна идея». Если вы хотите показать динамику роста цен на продукцию, не показывайте на графике изменение количества клиентов и ежедневную выручку. Это только отвлекает от главной идеи и мешает восприятию.
Правило 2. Подходящий тип графика
Выбранный тип графика должен не вводить пользователя в замешательство, а помогать ему воспринимать информацию. Графики и диаграммы нужны, чтобы сравнивать данные друг с другом. Существует несколько способов сравнения и каждому из них соответствует определенный тип графика:
Выделение доли по отношению к целому. Например, нужно показать, сколько процентов из всего населения России живет в селах. Лучше всего такое сравнение делать с помощью круговой диаграммы.
Изменение во времени. Чтобы показать, как данные менялись с течением времени, лучше всего использовать линейные графики, пузырьковые диаграммы. С помощью них можно отразить рост или падение цен, колебания значений в определенном интервале и многое другое.
Соотношение данных друг с другом. Если нужно сравнить данные и показать, как они соотносятся между собой, используют столбчатые и линейчатые диаграммы. С помощью столбцов можно сделать это наиболее наглядно.
Частота попаданий в интервал. Иногда нужно показать, в какой период времени происходили те или иные действия. Для этиих целей используют столбчатые диаграммы и линейные графики, которые показывают временные изменения и распределение данных.
Корреляция. Показать, как данные зависят друг от друга также можно с помощью линейного графика. Также иногда применяют специальные матрицы (чем темнее цвет ячейки, тем сильнее зависимость).
Сформулировав основную идею и определив подходящий график можно приступать к оформлению данных.
Правило 3. Упорядочивание данных
Чтобы пользователю было легче сравнивать информацию, выискивать закономерности и делать выводы, нужно располагать данные в логическом порядке. Например, чтобы понять, как распределяются величины на этом графике, нужно всматриваться и запоминать их расположение.
Если мы упорядочим столбцы по убыванию, разницы становится очевидной. Если есть деление на положительные и отрицательные данные (например, ответы «Да», «Скорее да», «Нет», «Скорее нет», «Не знаю»), лучше также упорядочивать их по эмоциональному отклику — от положительного к отрицательному, а не вразброс. Последовательное расположение элементов диаграммы облегчит восприятие пользователя и поможет правильно понять идею.
Правило 4. Подбор цвета
При проектировании диаграмм в дизайне важно правильно подобрать цветовую гамму.
Во-первых, все графики на макете должны придерживаться единого стиля. Если этого не происходит, страница теряет свою привлекательность.
Во-вторых, при подборе цветов важно учитывать их значение и общепринятое использование. Особенно это играет большую роль, когда на диаграмме показаны положительные и отрицательные значения. Пользователь привык, что зеленый означает «Да», красный — «Нет». Также есть категории, которые ассоциируются с определенным цветом: мужчины — голубой, женщины — розовый и так далее.
В-третьих, при построении графиков программы обычно выбирают цвета случайным образом. Дизайнеру следует продумать собственную цветовую схему, которая бы сочеталась с общей концепцией сайта.
Правило 5. Упрощение
Если можно обойтись без легенды — лучше не занимать лишней информацией место и отразить все необходимые данные в заголовке. В том случае, если легенда нужна, включите в нее только самые важные описания.
Тоже самое касается сеток. Лучше отказаться от большого количества линий на графике — горизонтальных, как правило, достаточно для определения значений.
Графики не должны выглядеть «загроможденными» информацией. Это ухудшает восприятие и отвлекает от конечной цели. Поэтому диаграммы должны быть простыми, без лишних элементов, и в то же время понятными пользователю.
Правило 6. Выделение главного
В этом пункте стоит вспомнить о приоритетах, про которые мы рассказывали ранее. Пользователю нужно видеть главную мысль, то, что хочет сказать дизайнер. Например, если мы хотим сделать акцент на том, что прибыль компании увеличилась к 2019 году, можно выделить эти данные ярким цветом, а остальные затемнить:
Важно помнить, что мы хотим показать пользователю и делать акценты на главной идее. Так график привлечет внимание и запомнится клиенту.
Правило 7. Понятный формат данных
Данные должны быть понятны пользователю с первого взгляда и легкими для восприятия. Числа должны быть приведены к общему виду, желательно без запятых, разряды отделены друг от друга — 10 000 000 воспринимается гораздо лучше чем 10000000,00. Также график должен соответствовать своей целевой аудитории — русскому человеку проще измерять массу в килограммах, а не фунтах.
Отдельно стоит сказать о легенде. Текст должен быть читабельным, иначе пользователь не захочет разбираться в представленной информации и проигнорирует изображение.
Правило 8. Согласованность
Если вы используете несколько диаграмм на сайте, важно, чтобы они были согласованы между собой — по цветовой гамме, стилю, формату представления данных. К примеру, если вы на протяжении одной статьи показываете одну и ту же величину в разное время, нужно использовать один формат, чтобы не путать читателя. На примере показаны несколько типов графиков, но они выполнены в одном стиле и как будто дополняют друг друга:
Правило 9. Нет 3D эффектам
Пришла эра плоского дизайна и 3D эффекты потеряли свою привлекательность. К тому же, такой прием значительно ухудшает восприятие графика, так как непонятны конечные значения из-за 3D представления данных. Это хорошо видно, если сравнить два графика:
Правило 10. Пространство
При построении графиков, гистограмм, нужно уделять внимание пространству между столбцами, графиком и легендой и прочим интервалам.
Следуя этим правилам можно превратить графики и диаграммы в элемент сайта, который привлечет внимание пользователя, запомнится, поможет визуализировать информацию. Уделяя внимание таким мелочам, дизайнеры создают концепции, которые влияют на эмоциональное состояние клиентов и, как следствие, на конверсию сайта.
Любой фрилансер сталкивался с ситуацией, когда ему нужно было быстро решить какую-либо проблему, но нужных инструментов у него не было. Сегодня, имея доступ к интернету, многие из поставленных задач можно решить прямо в браузере – в сети имеется множество сервисов для корректировки изображений, работы с аудио и видеофайлами, текстом, таблицами и так далее.
Помимо этого нередко возникает необходимость проиллюстрировать созданный контент графиками и диаграммами. Графики очень информативны и позволяют отобразить соотношение между различными типами данных, без них трудно обойтись при создании презентаций или обзоров и их нужно обязательно использовать, если есть такая возможность. FreelanceToday представляет вашему вниманию 10 инструментов для создания графиков и диаграмм.
Большинство из представленных инструментов достаточно просты, так что освоить их будет очень легко.
CHART MAKER
Сервис Chart Maker является простым и интуитивно понятным инструментом для создания диаграмм. Работая с Chart Maker, пользователь может создать пять типов диаграмм: линейные, круговые, гистограммы, диаграммы Венна и точечные диаграммы. По окончании работы можно указать точный размер диаграммы в пикселях и либо сохранить ее на жестком диске компьютера, либо опубликовать в интернете – сервис генерирует ссылку на изображение.
CHARTGO
Инструмент ChartGo позволяет создавать красочные и информативные диаграммы. Работать можно с различными типами диаграмм, включая гистограммы, линейные графики, круговые диаграммы и графики областей. Используя настройки, можно регулировать цвет и размер изображения, менять стиль шрифта (курсив и болд), а также упомянуть источник информации. С помощью сервиса можно создавать собственные инвестиционные и биржевые диаграммы, диаграммы Форекс, а также иллюстрировать любые данные, касающиеся финансов.
Одной из особенностей ChartGo является возможность редактирования сохраненного графика или диаграммы. Изображение хранится на сервере ChartGo и в него можно вносить изменения. Сервер генерирует ссылку на график, поэтому, когда исходное изображение меняется, то меняется и диаграмма, опубликованная на странице сайта или блога.
ONLINE CHARTS
Диаграмма является отличным способом для визуальной подачи информации. Используя бесплатный инструмент Online Charts можно создавать самые разные графики и диаграммы: линейные, круговые, радарные, пирамидальные, диаграммы областей и многие другие.
Имеется возможность работы с цветом и типом шрифта. Также можно выбрать внешний вид диаграммы: 2D или 3D. Готовый график можно сохранить в форматах PNG, JPG, PDF и CSV. Ссылка на график также предоставляется. Диаграмму можно разместить на сайте или в блоге или расшарить ее в социальных сетях Facebook, Twitter и Google+.
GOOGLE CHART GENERATOR
Очень простой в использовании генератор диаграмм, созданный Джоном Винстенли. Упоминание Google в названии инструмента объясняется просто – генератор использует API Google. С помощью сервиса можно создавать точные, яркие и информативные графики и диаграммы. Готовый результат можно сохранить на своем компьютере или опубликовать в интернете.
Также сервис генерирует HTML-тег изображения. В распоряжении пользователя сравнительно немного инструментов, но есть все необходимые типы диаграмм и графиков. Можно создавать диаграммы с несколькими наборами данных, сгруппированные гистограммы (вертикальные и горизонтальные) и выбрать внешний вид – 2D или 3D.
LINE GRAPH MAKER
Без линейных графиков не обойтись, когда нужно отобразить некоторые виды данных или продемонстрировать текущие тенденции. Line Graph Maker очень простой в использовании инструмент для создания линейных графиков. Также с помощью сервиса можно создавать несложные секторные диаграммы и гистограмы.
RAW
Инструмент RAW является мощной платформой для создания красочных графиков и диаграмм. Инструмент дает возможность отобразить информацию 16 различными способами. Создатели сервиса хорошо поработали над функционалом, платформу можно использовать в серьезных исследованиях, так как Raw является промежуточным вариантом между профессиональными табличными редакторами и векторными графическими редакторами. Любой человек, работающий с конфиденциальной информацией, будет рад узнать, что Raw обрабатывает данные только через браузер и не хранит их на своих серверах.
Платформа не позволяет создавать простые линейные графики и гистограммы, создатели сервиса предлагают воспользоваться для этого другими доступными инструментами. Но если нужно создать аллювиальную диаграмму, круговую дендрограмму или еще что-нибудь сложное и необычное, то можно воспользоваться Raw.
AMCHARTS
Сервис amCharts предназначен для создания современных и стильных шаблонов диаграмм, которые могут быть использованы в презентациях, на конференциях, а также для иллюстрации контента. Есть несколько исходных диаграмм, поностью интерфейс платформы настраивается за пару минут.
Основное достоинство сервиса заключается в возможности создания интерактивных графиков и диаграмм, однако это потребует от пользователя хотя бы начальных знаний HTML, так как придется работать с сгенерированным HTML-кодом, который взаимодействует с библиотеками JavaScript.
PLOTVAR
Если нужен простой в использовании инструмент для создания графиков, то стоит обратить внимание на онлайн-сервис Plotvar. Инструмент идеально подходит для иллюстрации финансового анализа, презентаций, сообщений на форуме или в социальных сетях. Можно создавать линейные графики, гистограммы и круговые диаграммы.
Также есть возможность создания динамических графиков. «Живой» график позволит представить информацию в динамике, что по достоинству оценят те пользователи, которые работают с постоянно меняющимися данными.
INFOGRAM
Infogram известен как одно из ведущих приложений для создания инфографики. Но в нем также есть инструменты для создания диаграмм и графиков, причем в более чем 30 вариациях. Infogram – инструмент премиум-класса, он платный, так что создавать в нем диаграммы нужно в случае крайней необходимости.
В крайнем случае можно подписаться на 30-дневный пробный период. Сервис обладает очень широким функционалом, возможности платформы позволяют Infogram составить конкуренцию даже таким профессиональным графическим редакторам, как Photoshop.
GOOGLE CHARTS
В онлайн-сервисе Google Charts можно создать практически любой график или диаграмму. Инструмент также поддерживает интерактивные динамические диаграмм. Все графики создаются с помощью связки HTML5/SVG, так что никаких дополнительных плагинов для корректного отображения информации не требуется. Нет более простого и удобного инструмента, если нужно создать интерактивную и масштабируемую диаграмму.
10 ошибок в использовании средств графиков и диаграмм
«Существуют три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика» — Бенджамин Дизраэли.
Перефразируя эту знаменитую фразу, можно сказать, что графики и диаграммы тоже могут лгать. Мало того, что визуализации базируются на цифрах (происхождение которых зачастую вызывает сомнение), так они ещё могут сыграть с нашим восприятием злую шутку, намеренно или ненамеренно исказив информацию, сбив с толку аудиторию, или в лучшем случае сделав эту информацию малопонятной.
Сейчас данных стало так много, что воспринимать их при помощи таблиц уже нереально. В то же время диаграммы позволяют нам быстро и эффективно анализировать большие наборы данных, выделять взаимосвязи и паттерны, концентрировать внимание на важном, и в конце концов – это просто красиво!
Конечно же, не все экономисты и финансисты являются экспертами по визуализации данных, в результате чего мы постоянно сталкиваемся с непонятными графиками и диаграммами. Эта статья описывает 10 наиболее часто встречающихся ошибок в использовании визуализаций и полезные советы по их устранению.
1. Вертикальная ось Y начинается не с 0
Гистограммы (столбчатые диаграммы) в основном используются для визуализации относительных размеров. Соответственно если пользователь информации видит, что один столбик на графике в два раза больше другого, он подсознательно делает вывод о двукратной разнице в количественном значении. Но это сравнение будет ошибочным, если ось не будет начинаться с нулевой отметки.
Легче продемонстрировать этот эффект на примере. На графике слева показана маржинальная прибыль по продуктам компании. Сразу же бросается в глаза, что бананы приносят в 3 раза больше прибыли, чем апельсины. Но если посмотреть на график справа, который отображает ровно ту же информацию – разница будет не настолько драматичная.
Данная ошибка, приводящая к существенному искажению пропорций, является наиболее распространённой. И всё потому, что Excel по умолчанию услужливо подбирает самый красивый способ визуализации, автоматически определяя диапазон значений оси. Поэтому приходится быть всегда начеку, чтобы не допустить игры с нашим восприятием и максимально адекватно отражать данные.
Нужно отметить, что у этого правила есть одно ограничение – на гистограммах плохо различаются незначительные изменения. При необходимости изменить стартовую отметку оси для демонстрации малых колебаний – предпочтительнее использовать линейный график, как на примере ниже.
2. Временная ось неправильно отражает целостность периода
Давайте представим ситуацию, когда за первое полугодие на предприятии были продажи только в январе, феврале, апреле и июне. А за март и май продаж не было. На диаграмме слева мы просто не видим этих «провалов».
Это происходит потому, что Excel интерпретирует месяца в данном случае как категорию, а не как непрерывное измерение, и делает равные засечки для неодинаковых интервалов. Другими словами, для Excel ряд значений «январь, февраль, апрель, июнь» является аналогичным ряду «яблоко, апельсин, банан, персик». В таком случае в источнике данных необходимо явно указывать, что в марте и мае продажи равнялись нулю.
3. Выбор неправильного типа графика
График позволяет выразить идею, которую несут данные, наиболее полно и точно, поэтому очень важно выбрать подходящий тип диаграммы. Гистограммы (столбчатые диаграммы) лучше воспринимаются при сравнении категорий, линейные графики — при демонстрации изменения категории во времени, а круговые диаграммы – для визуализации структуры. Графики рассеивания (scatter charts) лучше не применять для беседы с нетехническими специалистами, они больше подходят для анализа сырых первичных данных.
Первый пример показывает разницу восприятия линейной и столбчатой диаграмм при сравнении категорий (источник данных один и тот же). А на этом примере сразу видно, какой из типов графиков понятнее и эффективнее передаёт временную динамику показателей.
4. Использование 3D-эффектов
Красота в графике не всегда является синонимом понятности. За счёт добавления дополнительного третьего измерения в диаграммы происходит сильное искажение пропорций по принципу близкий/далёкий объект. Эффект от этого можно увидеть на примере ниже. Как Вы думаете, какую диаграмму легче прочитать?
По этой причине, большинство 3D-визуализаций как минимум не делают информацию понятнее. На 3D круговой диаграмме ниже, какой сектор больше: зелёный или синий, красный или сиреневый? Визуально груш предприятие продало гораздо больше, чем яблок. На самом же деле зелёный и синий сектора абсолютно равны, так же как равны и красный с сиреневым. Это чётко видно на двумерном варианте данной диаграммы справа.
Поэтому если у Вас нет действительно очень, очень веской причины использовать 3D диаграммы – лучше просто забыть об их существовании.
5. Плохое или избыточное оформление
Конечно же, на вкус и цвет все фломастеры разные – но всё-таки хорошим тоном в визуализациях считается минимализм, стремление убрать всё лишнее, всё то, что может отвлекать от сути информации. Ниже приведён пример не слишком удачного стиля оформления визуализации (точка безубыточности какого-то производства).
Можно выделить следующие моменты, которые точно не способствуют лучшему восприятию:
отсутствие заголовка;
отсутствие подписей осей;
шрифт с засечками;
изобилие чёрных вспомогательных линий;
вертикальные или диагональные надписи – они гораздо хуже читаются;
отдельная легенда (само собой с чёрной линией границы), при наличии возможности подписать данные на самой диаграмме.
А теперь посмотрим на ту же информацию, только в несколько другом виде. Комментарии тут, я думаю, излишни.
6. Слишком много категорий
Дробление круговой диаграммы (или даже обычной гистограммы) на большое количество секторов делает невозможным быстрое сравнение категорий, особенно маленьких. Зачастую получается просто информационный мусор.
Лучшие практики визуализации советуют делить структуру максимум на 4-5 частей. В крайнем случае, всегда можно применить группировку категорий или разделить информацию на несколько диаграмм. Наглядность это ошибки продемонстрирована на примере ниже.
7. Отсутствие акцента
Любая визуализация – это способ представления информации, способ донести до аудитории какую-то мысль, идею. Вы же собираетесь что-то сказать своим графиком – так сделайте это! Если же на диаграмме нет никакого акцента, взгляд ни за что не цепляется – вы рискуете получить несфокусированное внимание потребителя информации. Ниже пример графиков с явным акцентом.
Это особенно важно при подготовке визуализаций для презентаций. Часто приходится выделять элементы на графиках чуть ли не вручную, чтобы целенаправленно управлять вниманием, показывать куда смотреть. Выделение цветом на контрасте – лучший способ. Также можно делать аннотации – текстовые вставки, объясняющие поведение/изменение графика в заданных точках.
Ещё один совет — в презентациях на слайдах следует показывать минимум информации, только самое необходимое для подкрепления центральной линии повествования. Детальные расшифровки всегда можно сделать в раздаточном материале (который в свою очередь лучше раздавать уже в самом конце, иначе люди будут просто отвлекаться).
8. Искажение при группировке в категорию «Другие»
Категорию «Другие» лучше делать только когда в неё группируется лишь малая часть данных. Иначе можно легко исказить восприятие информации. Для примера посмотрите на эти два графика.
На первом графике категория «Другие» скрыта, что может привести к мысли о том, что эти топ-10 фильмов собрали основную часть совокупных кассовых сборов. Второй график показывает уже немного другую картину.
9. Некорректное использование усреднённых данных
Для наглядной демонстрации данной ошибки посмотрите на небольшую визуализацию слева. Что по ней можно сказать? Мы видим позитивную динамику продаж, у предприятия всё хорошо. Но если развернуть эту же информацию по категориям проданных товаров, то ситуация предстаёт совсем в другом свете. Оказывается, по всем категориям, кроме мандаринов, наблюдается спад продаж. И только за счёт мандаринов предприятие в целом смогло продать в 2016 г. больше, чем в 2015 г. С этой точки зрения явно есть над чем задуматься.
Первый график показывает абсолютно правильную информацию. Но на нём мы видим только часть правды, в то время как второй график демонстрирует всю правду, расшифровывая усреднённые цифры. Средние значения или общие суммы могут быть отличным способом быстро оценить бизнес по некоторым ключевым показателям, но нужно правильно их воспринимать и всегда помнить, что они могут скрывать много интересной информации.
10. Круговые диаграммы не отображают целое (100%)
Иногда круговые диаграммы ошибочно используют не только для демонстрации структуры единого целого, а просто для сравнения категорий – например, средних зарплат по отделам (левая визуализация). В результате получается информация ни о чём. Ведь сумма средних зарплат по отделам не равна средней зарплате по предприятию. Вместо этого корректнее использовать агрегирование по количеству сотрудников, или сумме общего фонда оплаты труда (как на диаграмме справа).
В качестве эпилога
Графики и диаграммы помогают осмысливать данные и превращать информацию в знания. Очень важно правильно использовать этот мощный инструмент. Ведь некорректно реализованная визуализация может не только замедлить восприятие данных, но и исказить их, подталкивая к неверным решениям.
Понимание типовых графических ошибок поможет избежать их и реализовать весь потенциал визуализаций, делать понятные, сбалансированные, честные графики и диаграммы.
Мы в журнале The Economist очень серьёзно относимся к визуализации данных. Каждую неделю у нас публикуется около 40 графиков в печатной и онлайновой версиях, а также в приложениях. Мы везде стремимся точно представить цифры, чтобы они лучше всего иллюстрировали тему. Но иногда допускаем ошибки. Важно усвоить эти уроки, чтобы не повторять ошибки в будущем. Наверняка наш опыт окажется полезен и для вас.
Погрузившись в архивы, я нашла несколько поучительных примеров. Преступления против визуализации данных сгруппированы по трём категориям. Это графики, которые:
вводят в заблуждение;
сбивают с толку;
не могут довести смысл.
Для каждого показана исправленная версия, которая занимает столько же места — важный фактор для печатной публикации. (Примечание: большинство «оригинальных» графиков опубликованы до редизайна. Улучшенные диаграммы составлены в соответствии с новыми спецификациями. Данные те же).
Графики, которые вводят в заблуждение
Начнём с худшего из преступлений: представление данных таким образом, что они вводят в заблуждение. Мы никогда специально так не делаем! Но иногда это происходит. Рассмотрим три примера из нашего архива.
Ошибка: усечение шкалы
Этот график показывает среднее количество лайков Facebook на страницах левых партий. Цель диаграммы состояла в том, чтобы показать разницу в лайках постов господина Корбина и других.
Оригинальный график не только преуменьшает количество лайков Корбина, но и преувеличивает показатели для других участников (вот ещё один пример такой ошибки). В переработанной версии столбец мистера Корбина указан полностью. Все остальные столбцы по-прежнему видимы.
Ещё одна странность — выбор цвета. В попытке подражать цветовой гамме лейбористов мы использовали три оттенка оранжевого/красного, присвоенные 1) Корбину, 2) другим депутатам и 3) партиям/группам. Это нигде не объясняется. Хотя логика может быть очевидна для многих, но она имеет мало смысла для тех, кто не очень знаком с британской политикой.
Ошибка: эффект взаимосвязи за счёт подгонки шкал
Вышеприведённый график из статьи о снижении веса собак. На первый взгляд кажется, что вес и окружность шеи собаки прекрасно коррелируют. Но правда ли это? Только до некоторой степени.
На графике обе шкалы уменьшаются на три единицы (с 21 до 18 слева; с 45 до 42 справа). Но в процентном выражении левая шкала уменьшается на 14%, а правая — на 7%. В переработанной диаграмме я сохранила двойную шкалу, но скорректировала диапазоны, чтобы отразить сопоставимое пропорциональное изменение.
Учитывая весёлую тему этой диаграммы, ошибка может показаться относительно незначительной. В конце концов, смысл одинаковый в обеих версиях. Но важен вывод: если два графика слишком близко друг к другу, вероятно, нужно внимательнее посмотреть на шкалы.
Ошибка: неправильный метод визуализации
Мы опубликовали эту диаграмму с данными опроса в нашем новостном приложении Espresso. Она показывает отношение к результатам референдума ЕС в виде линейного графика. Судя по данным, респонденты сильно колеблются в своих взглядах: результаты скачут на несколько процентных пунктов.
Вместо сглаженной кривой для отображения тренда мы указали фактические значения каждого опроса. Это произошло прежде всего потому, что наш инструмент построения графиков не умел строить сглаженные линии. Только недавно мы освоили более продвинутые программы для обработки статистических данных (например, R) с более сложными методами визуализации. Сегодня любой может построить сглаженную кривую для опросов, как улучшенный вариант вверху.
Тут ещё можно отметить нарушение шкалы. Исходная диаграмма разбрасывает данные шире, чем следует. В переработанной версии я добавила немного пространства между началом шкалы и минимальной точкой данных. Фрэнсис Ганьон предлагает хорошую формулу для таких ситуаций: оставляйте свободной минимум 33% площади под линейным графиком, который не начинается с нуля.
Графики, которые сбивают с толку
Не такое серьёзное преступление, как введение в заблуждение, но если график трудно понять — это признак плохо выполненной работы по визуализации.
Ошибка: слишком заумные диаграммы
Журналисты The Economist стремятся в хорошем смысле озадачить читателя. Но иногда мы заходим слишком далеко. На диаграмме вверху показан торговый дефицит США по товарам и число людей, занятых в обрабатывающей промышленности.
Эту диаграмму невероятно трудно понять. У неё две основные проблемы. Во-первых, значения одного ряда (торговый дефицит) полностью отрицательные, в то время как другие (занятость в обрабатывающей промышленности) положительные. Сложно объединить такие разные данные в одной диаграмме. Очевидное «решение» приводит ко второй проблеме: два ряда данных не имеют общей базовой линии. Базовая линия торгового дефицита находится в верхней части графика (выделена красной линией, проходит через половину графика). Базовая линия правой шкалы находится внизу.
Переработанная диаграмма показывает, что не было никакой необходимости объединять два ряда данных. Взаимосвязь между торговым дефицитом и занятостью в обрабатывающей промышленности остаётся ясной и занимает лишь чуть больше места.
Ошибка: запутанные цвета
На этой диаграмме сравниваются государственные расходы на пенсионные пособия с долей людей старше 65 лет в ряде стран, с особым упором на Бразилию. Чтобы не раздувать диаграмму, визуализатор подписала только некоторые страны и выделила их голубым. Средний показатель по ОЭСР выделен светло-голубым.
Визуализатор (это была я!) проигнорировала тот факт, что изменение цвета часто подразумевает изменение категории. Здесь тоже у читателя может появиться такая мысль, что все синие страны как будто принадлежат к другой группе, чем голубые. Это не так. Единственное отличие — они просто не подписаны.
В переработанном варианте цвет одинаков для всех. Я изменила только интенсивность для подписанных стран. Всё остальное делает типографика: Бразилия, страна фокуса, подписана жирным шрифтом, а средний показатель ОЭСР — курсивом.
Диаграммы, которые не могут довести смысл
Ошибки в этой последней категории менее очевидны. Подобные диаграммы не вводят в заблуждение и не очень сбивают с толку. Они просто не могут оправдать своё существование. Или их неправильно построили, или мы пытались втиснуть слишком много информации в слишком маленькое пространство.
Ошибка: слишком много деталей
Настоящая радуга! Мы опубликовали эту диаграмму в колонке о бюджетном профиците Германии. Она показывает баланс бюджета и текущий баланс десяти стран зоны евро. С таким количеством цветов — некоторые из которых довольно трудно различить или даже увидеть, потому что значения слишком малы — смысл диаграммы сложно понять. Это почти блокирует мозг, заставляя читателя пропустить график и двигаться дальше. И, что более важно, поскольку мы не приводим цифры по всем странам Еврозоны, нет никакого смысла складывать данные.
Я перечитала статью, чтобы найти вариант упрощения диаграммы. В тексте упоминаются Германия, Греция, Нидерланды, Испания и Еврозона. В переработанной версии диаграммы я решила выделить только их, а остальных поместила в категорию «Другие» (общий баланс текущего счета на переработанной диаграмме меньше, чем на исходной диаграмме, из-за пересмотра данных Евростатом).
Ошибка: много данных, мало места
Ограниченные пространством на странице, мы часто испытываем соблазн загнать все данные в слишком маленький слот. Хотя это экономит ценное место на странице, но есть и последствия, как видно на этом графике от марта 2017 года. Это график к статье о том, что мужчины доминируют в науке. Все позиции одинаково интересны и актуальны для статьи. Но, такое количество данных трудно усвоить: здесь указаны четыре категории областей исследования, а также доля авторов патентов в каждой стране.
Поразмыслив, я решила не изменять эту диаграмму. Если сохранить все данные, диаграмма будет слишком большой для маленькой статьи. В таких случаях лучше что-нибудь вырезать. В качестве альтернативы можно показать некий средний показатель: например, среднюю долю статей женщин во всех областях. (Пожалуйста, дайте знать, если у вас есть идеи, как визуализировать это в тесном пространстве!)
Лучшие практики быстро развиваются: что приемлемо сегодня, осудят завтра. Всё время появляются новые и более совершенные методы. Вы когда-нибудь совершали «инфографическое преступление», которое можно легко исправить?
Оперативные дашборды нацелены на трансляцию важной информации тем пользователям, которые задействованы в выполнении срочных задач, где время является важным фактором.
отсутствие заголовка;