Hoe jy verkeerde inligting met verskriklike dashboards versprei

Getalle op sigself is moeilik om te lees, en selfs moeiliker om betekenisvolle afleidings uit te maak. Dit is dikwels die geval dat die visualisering van die data in die vorm van verskeie grafika en kaarte nodig is om enige werklike data-analise te doen. 

As jy egter enige tyd spandeer het om na verskeie grafieke te kyk, sal jy lankal een ding besef het – nie alle datavisualisering is gelyk geskep nie.

Dit sal 'n vinnige oorsig wees van sommige van die mees algemene foute wat mense maak wanneer hulle kaarte skep om die data op 'n vinnige en maklik verteerbare manier voor te stel.

Slegte kaarte

Met die opvolg van die xkcd aan die begin, is dit baie algemeen om te sien dat data op 'n kaart geplaas word op 'n manier wat verskriklik en nutteloos is. Een van die grootste en mees algemene oortreders is die een wat in die strokiesprent gewys word. 

Oninteressante bevolkingsverspreidings

Soos dit blyk, is mense geneig om deesdae in stede te woon. 

Jy moet net die moeite doen om 'n kaart te wys as die verwagte verspreiding wat jy waarneem nie ooreenstem met die verspreiding van die totale bevolking in die VSA nie.

As jy byvoorbeeld bevrore taco's verkoop en uitvind dat meer as die helfte van jou verkope van kruidenierswinkels in Wes-Virginië afkomstig was ondanks hul teenwoordigheid in markte landwyd, sou dit nogal merkwaardig wees.

Om 'n kaart te wys wat dit aandui, asook waar die taco's anders gewild is, kan nuttige inligting verskaf. 

Op soortgelyke wyse, as jy 'n produk verkoop wat geheel en al in Engels is, moet jy verwag dat jou verspreiding van kliënte in lyn sal wees met die verspreiding van Engelssprekendes wêreldwyd. 

Slegte korrelgrootte

Nog 'n manier om 'n kaart te mors, is deur 'n swak manier te kies om die land geografies in stukke op te breek. Hierdie kwessie van die vind van die regte kleinste eenheid is 'n algemene een regdeur BI, en visualisasies is nie 'n uitsondering nie.

Om dit meer duidelik te maak waarvan ek praat, kom ons kyk na twee voorbeelde van dieselfde korrelgrootte wat twee baie verskillende effekte het.

Kom ons kyk eers na iemand wat 'n topografiese kaart van die Verenigde State maak deur die punt van die hoogste hoogte in elke land 'n ander kleur langs 'n gedefinieerde sleutel te skadu. 

Alhoewel dit ietwat doeltreffend is vir die ooskus, maar sodra jy die rand van die Rockies tref, is dit eintlik net alle geraas.

Jy kry nie 'n baie goeie prentjie van die geografie nie, want (om ingewikkelde historiese redes) is die provinsiegroottes geneig om groter te word hoe verder wes jy gaan. Hulle vertel 'n storie, net nie een wat relevant is tot geografie nie. 

Kontrasteer dit met 'n kaart van godsdienstige affiliasie volgens land.

Hierdie kaart is heeltemal effektief, ten spyte van die gebruik van presies dieselfde korrelgrootte. Ons is in staat om vinnige, akkurate en betekenisvolle afleidings te maak oor streke van die Verenigde State, hoe hierdie streke waargeneem kan word, wat die mense wat daar woon van hulself en die res van die land mag dink.

Die maak van 'n effektiewe kaart as 'n visuele hulpmiddel, hoewel dit moeilik is, kan baie nuttig en toeligtend wees. Maak net seker om te dink oor wat jou kaart probeer kommunikeer.

Slegte staafgrafieke

Staafgrafieke is oor die algemeen meer algemeen as inligting wat op 'n kaart aangebied word. Hulle is maklik om te lees, maklik om te skep, en oor die algemeen redelik slank.

Alhoewel dit maklik is om te maak, is daar 'n paar algemene foute wat mense kan maak terwyl hulle probeer om die wiel te herontdek. 

Misleidende Skale

Een van die mees algemene voorbeelde van slegte staafgrafieke is wanneer iemand iets ongewens met die linker-as doen. 

Dit is 'n besonder verraderlike probleem, en moeilik om algemene riglyne te gee. Om hierdie probleem 'n bietjie makliker te maak om te verteer, kom ons bespreek 'n paar voorbeelde. 

Kom ons stel ons 'n maatskappy voor wat drie produkte maak; Alfa-, Beta- en Gamma-legstukke. Die uitvoerende beampte wil weet hoe goed hulle in vergelyking met mekaar verkoop, en die BI-span sweep vir hulle 'n grafiek op. 

Met 'n oogopslag sou die uitvoerende beampte die indruk kry dat die Alpha Widgets die kompetisie ver oortref, terwyl hulle in werklikheid Gamma-legstukke met net sowat 20% verkoop – nie 500% soos in die visualisering geïmpliseer word nie.

Dit is 'n voorbeeld van 'n baie ooglopende gruwelike verdraaiing - of is dit? Kan ons ons 'n geval voorstel waar presies dieselfde vervorming nuttiger sou wees as 'n vanielje 0 – 50,000-as?

Kom ons stel ons byvoorbeeld dieselfde maatskappy voor, behalwe nou wil die uitvoerende beampte iets anders weet.

In hierdie geval maak elke legstuk slegs wins as hulle ten minste 45,000 XNUMX eenhede verkoop. Om uit te vind hoe goed elke produk vaar in vergelyking met mekaar en in verhouding tot hierdie vloer, gaan die BI-span aan die werk en dien die volgende visualisering in. 

They is almal, in absolute terme, binne 'n 20%-venster van mekaar, maar hoe naby is hulle aan die allerbelangrike 45,000 XNUMX-kerf? 

Dit lyk of Gamma-legstukke 'n bietjie te kort skiet, maar is Beta-legstukke? Die 45,000 XNUMX-lyn is nie eens gemerk nie.

Om die grafiek om daardie sleutel-as te vergroot, in hierdie geval, sal baie insiggewend wees. 

Gevalle soos hierdie maak dit baie moeilik om algemene raad te gee. Dit is die beste om versigtig te wees. Ontleed elke situasie noukeurig voordat jy die y-as met roekelose verlating strek en sny. 

Gimmick Bars

’n Baie minder skrikwekkende en eenvoudige misbruik van staafgrafieke is wanneer mense te oulik probeer raak met hul visualiserings. Dit is waar dat 'n vanieljestaafgrafiek 'n bietjie vervelig kan wees, so dit maak sin dat mense dit sal probeer opkikker.

'n Bekende voorbeeld is die berugte geval van die reuse Lettiese vroue.

Op sekere maniere is dit relevant vir sommige kwessies wat in die vorige afdeling bespreek is. As die skepper van die grafiek die hele y-as tot by 0'0'' ingesluit het, sou Indiese vroue nie soos pixies gelyk het in vergelyking met die reuse Lette nie. 

Natuurlik, as hulle net tralies gebruik het, sou die probleem ook weggaan. Hulle is vervelig, maar hulle is ook effektief.  

Slegte sirkeldiagramme

Sirkeldiagramme is die vyand van die mensdom. Hulle is verskriklik in byna elke opsig. Dit is meer as 'n passievolle mening wat deur die skrywer voorgestaan ​​word, dit is objektiewe, wetenskaplike feit.

Daar is meer maniere om sirkeldiagramme verkeerd te kry as wat daar is om dit reg te kry. Hulle het uiters nou toepassings, en selfs in daardie, is dit twyfelagtig of dit die mees doeltreffende hulpmiddel vir die werk is. 

Dit gesê, kom ons praat net oor die mees gruwelike misstappe.

Oorvol kaarte

Hierdie fout is nie baie algemeen nie, maar dit is uiters irriterend wanneer dit opduik. Dit demonstreer ook een van die fundamentele probleme met pi-kaarte.

Kom ons kyk na die volgende voorbeeld, 'n sirkelgrafiek wat die verspreiding van letterfrekwensie in geskrewe Engels toon. 

As jy na hierdie grafiek kyk, dink jy jy kan met vertroue sê dat I meer algemeen is as R? Of O? Dit ignoreer dat sommige van die skywe te klein is om selfs 'n etiket daarop te pas. 

Kom ons vergelyk dit met 'n pragtige, eenvoudige staafgrafiek. 

Poësie!

Nie net kan jy dadelik elke letter in verhouding tot al die ander sien nie, maar jy kry 'n akkurate intuïsie oor hul frekwensies, en 'n maklik sigbare as wat die werklike persentasies vertoon.

Daardie vorige grafiek? Onregmaakbaar. Daar is eenvoudig te veel veranderlikes. 

3D-kaarte

Nog 'n gruwelike misbruik van sirkeldiagramme is wanneer mense dit in 3D maak, wat hulle dikwels teen onheilige hoeke kantel. 

Kom ons kyk na 'n voorbeeld.

Met 'n oogopslag lyk die blou "EUL-NGL" omtrent dieselfde as die rooi "S&D", maar dit is nie die geval nie. As ons verstandelik regstel vir die kanteling, is die verskil baie veel groter as wat dit lyk.

Daar is geen aanvaarbare situasie waar hierdie soort 3D-grafiek sal funksioneer nie, dit bestaan ​​slegs om die leser te mislei oor die relatiewe skale. 

Plat sirkeldiagramme lyk goed. 

Swak kleurkeuses

Die laaste fout wat mense geneig is om te maak, is om onbedagsame kleurskemas te kies. Dit is 'n klein punt in vergelyking met die ander, maar dit kan 'n groot verskil vir mense maak. 

Oorweeg die volgende grafiek. 

Die kans is goed dat dit vir jou goed lyk. Alles is duidelik gemerk, die groottes het groot genoeg verskille dat dit maklik is om te sien hoe die verkope met mekaar vergelyk word.

As jy egter aan kleurblindheid ly, is dit waarskynlik baie irriterend. 

As 'n algemene reël moet rooi en groen nooit op dieselfde grafiek gebruik word nie, veral langs mekaar. 

Ander kleurskemafoute behoort vir almal duidelik te wees, soos om 6 verskillende ligte skakerings of rooi te kies.

Wegneemetes

Daar is baie, baie meer maniere om datavisualiserings te skep wat verskriklik is en hoe goed mense in staat is om data te verstaan ​​verhinder. Almal van hulle kan vermy word met 'n bietjie bedagsaamheid.

Dit is belangrik om te oorweeg hoe iemand anders die grafiek gaan sien, iemand wat nie intiem met die data vertroud is nie. Jy moet 'n diepgaande begrip hê van wat die doel is om na die data te kyk, en hoe om daardie dele die beste uit te lig sonder om mense te mislei.