Hoe't jo ferkearde ynformaasje ferspriede mei skriklike dashboards
Sifers op harsels binne dreech te lêzen, en noch dreger om sinfolle konklúzjes út te lûken. It is faak it gefal dat it visualisearjen fan de gegevens yn 'e foarmen fan ferskate grafiken en diagrammen nedich is om elke echte gegevensanalyse te dwaan.
As jo lykwols wat tiid hawwe bestege oan it besjen fan ferskate grafiken, sille jo ien ding lang lyn realisearre hawwe - net alle gegevensfisualisaasjes binne gelyk oanmakke.
Dit sil in rappe oersjoch wêze fan guon fan 'e meast foarkommende flaters dy't minsken meitsje by it meitsjen fan charts om de gegevens op in fluch en maklik fertearbere manier te fertsjintwurdigjen.
Slechte kaarten
It folgjen fan de xkcd oan it begjin, it is echt gewoan om gegevens op in kaart te sjen op in manier dy't ferskriklik en nutteloos is. Ien fan 'e grutste en meast foarkommende oertreders is dejinge dy't yn' e strip te sjen is.
Uninteressante befolkingsferdielingen
As it docht bliken, wenje minsken hjoed de dei yn stêden.
Jo moatte allinich lestich falle om in kaart te sjen as de ferwachte ferdieling dy't jo observearje net oerienkomt mei de ferdieling fan 'e totale befolking yn' e FS.
As jo bygelyks beferzen tacos ferkochten en fûnen dat mear as de helte fan jo ferkeap kaam út boadskippen yn West-Firginia nettsjinsteande har oanwêzigens op lanlike merken, soe dat heul opmerklik wêze.
In kaart sjen litte dy't dit oanjout, lykas wêr't de taco's oars populêr binne, kin nuttige ynformaasje leverje.
Op deselde wize, as jo in produkt ferkeapje dat folslein yn it Ingelsk is, moatte jo ferwachtsje dat jo ferdieling fan klanten oerienkomt mei de ferdieling fan Ingelsktaligen wrâldwiid.
Minne Grain Grutte
In oare manier om in kaart te ferneatigjen is troch in minne manier te kiezen om it lân geografysk op te brekken yn brokken. Dizze kwestje fan it finen fan de juste lytste ienheid is in mienskiplik yn BI, en fisualisaasjes binne gjin útsûndering.
Om dúdliker te meitsjen wêr't ik it oer ha, litte wy nei twa foarbylden sjen fan deselde korrelgrutte mei twa heul ferskillende effekten.
Litte wy earst sjen nei ien dy't in topografyske kaart fan 'e Feriene Steaten makket troch it punt fan 'e heechste hichte yn elke provinsje in oare kleur te skaadjen lâns in definieare kaai.
Wylst it wat effektyf is foar de eastkust, mar as jo ienris oan 'e râne fan' e Rockies reitsje, is it eins allinich lûd.
Jo krije net in heul goed byld fan 'e geografy, om't (om yngewikkelde histoaryske redenen) countygrutte neigeraden grutter te wurden hoe fierder nei it westen as jo geane. Se fertelle in ferhaal, gewoan net ien dy't relevant is foar geografy.
Kontrastearje dit mei in kaart fan religieuze oansluting per provinsje.
Dizze kaart is folslein effektyf, nettsjinsteande it brûken fan eksakte deselde korrelgrutte. Wy binne yn steat om rappe, krekte en sinfolle konklúzjes te meitsjen oer regio's fan 'e Feriene Steaten, hoe't dizze regio's kinne wurde waarnommen, wat de minsken dy't dêr wenje kinne fan harsels en de rest fan it lân tinke.
It meitsjen fan in effektive kaart as fisuele helpmiddel, hoewol lestich, kin heul nuttich en ferhelderend wêze. Wês gewoan wis dat jo wat tinke oer wat jo kaart besiket te kommunisearjen.
Bad Bar Grafiken
Bargrafiken binne oer it generaal faker as ynformaasje presintearre op in kaart. Se binne ienfâldich om te lêzen, ienfâldich te meitsjen, en oer it algemien frij strak.
Ek al binne se maklik te meitsjen, d'r binne wat gewoane flaters dy't minsken kinne meitsje as se besykje it tsjil opnij út te finen.
Misliedende Skalen
Ien fan 'e meast foarkommende foarbylden fan minne bargrafiken is wannear't immen wat docht mei de linkeras.
Dit is in bysûnder ferrifeljend probleem, en lestich om tekkenrjochtlinen te jaan. Om dit probleem in bytsje makliker te fertarren, litte wy wat foarbylden beprate.
Litte wy ús in bedriuw foarstelle dat trije produkten makket; Alfa-, Beta- en Gamma-widgets. De útfierende wol witte hoe goed se ferkeapje yn ferliking mei elkoar, en it BI-team makket in grafyk foar har op.
Yn ien eachopslach soe de útfierende de yndruk krije dat de Alpha Widgets de konkurrinsje fier útferkeapje, wylst se yn werklikheid Gamma-widgets mei sa'n 20% ferkeapje - net 500% lykas yn 'e fisualisaasje ymplisearre.
Dit is in foarbyld fan in hiel fansels heinous ferfoarming - of is it? Kinne wy ús in gefal foarstelle wêr't dizze eksakte selde ferfoarming brûkberder soe wêze as in vanille 0 - 50,000-as?
Litte wy ús bygelyks itselde bedriuw foarstelle, útsein no wol de direkteur wat oars witte.
Yn dit gefal makket elke widget allinich winst as se op syn minst 45,000 ienheden ferkeapje. Om út te finen hoe goed elk produkt it docht yn ferliking mei elkoar en yn relaasje ta dizze ferdjipping, giet it BI-team oan it wurk en stelt de folgjende fisualisaasje yn.
They binne allegear, yn absolute termen, binnen in 20% finster fan elkoar, mar hoe ticht binne se by de alle wichtige 45,000 mark?
It liket derop dat Gamma-widgets in bytsje koart falle, mar binne Beta-widgets? De 45,000-line is net iens bestimpele.
It fergrutsjen fan de grafyk om dy kaaias, yn dit gefal, soe heul ynformatyf wêze.
Gefallen lykas dizze meitsje it jaan fan tekken advys heul lestich. It is it bêste om foarsichtich te wêzen. Analysearje elke situaasje foarsichtich foardat jo de y-as stretchje en snije mei roekeleas ferlitten.
Gimmick-bars
In folle minder enge en ienfâldige misbrûk fan staafgrafiken is as minsken besykje te leuk te wurden mei har fisualisaasjes. It is wier dat in vanille-staafdiagram in bytsje saai kin wêze, dus it makket sin dat minsken besykje it op te roppen.
In bekend foarbyld is it beruchte gefal fan 'e gigantyske Letske froulju.
Op guon manieren is dit relevant foar guon problemen besprutsen yn 'e foarige paragraaf. As de makker fan 'e grafyk de hiele y-as hie opnommen oant 0'0'', dan soene Yndiaanske froulju net lykje as pixies yn ferliking mei de reuzen Letten.
Fansels, as se gewoan bars brûkt hiene, soe it probleem ek ferdwine. Se binne saai, mar se binne ek effektyf.
Bad Pie Charts
Pie charts binne de fijân fan it minskdom. Se binne ferskriklik yn hast alle opsichten. Dit is mear dan in hertstochtlike miening dy't troch de auteur oanfette, dit is objektyf, wittenskiplik feit.
D'r binne mear manieren om taartdiagrammen ferkeard te krijen dan d'r binne om se goed te krijen. Se hawwe ekstreem smelle applikaasjes, en sels yn dy is it fraachteken oft se it meast effektive ark binne foar de baan.
Dat wurdt sein, lit ús gewoan prate oer de meast skriklike misstappen.
Oerfolle Charts
Dizze flater is net heul gewoan, mar it is ekstreem ferfelend as it opkomt. It toant ek ien fan 'e fûnemintele problemen mei pi-diagrammen.
Litte wy nei it folgjende foarbyld sjen, in taartdiagram dat de ferdieling fan letterfrekwinsje yn skreaun Ingelsk sjen lit.
As jo op dizze grafyk sjogge, tinke jo dat jo mei fertrouwen sizze kinne dat ik faker is as R? Of O? Dit negearret dat guon fan 'e plakjes te lyts binne om sels in label op har te passen.
Litte wy dit fergelykje mei in moaie, ienfâldige staafdiagram.
Poëzij!
Net allinich kinne jo elke letter fuortendaliks sjen yn relaasje ta alle oaren, mar jo krije in krekte yntuysje oer har frekwinsjes, en in maklik sichtbere as dy't de werklike persintaazjes werjaan.
Dat foarige diagram? Unfixable. D'r binne gewoan te folle fariabelen.
3D-kaarten
In oar skriklik misbrûk fan taartdiagrammen is as minsken se yn 3D meitsje, se faaks yn ûnhillige hoeken tilt.
Litte wy nei in foarbyld sjen.
Op ien eachopslach liket de blauwe "EUL-NGL" sawat itselde as de reade "S&D", mar dat is net it gefal. As wy mentaal korrigearje foar de tilt, it ferskil is folle folle grutter as it liket.
D'r is gjin akseptabele situaasje wêr't dit soarte 3D-grafyk sil funksjonearje, it bestiet allinich om de lêzer te mislieden oer de relative skalen.
Flat pie charts sjogge krekt goed.
Mine kleur karren
De lêste flater dy't minsken tendearje te meitsjen is om ûnbedoelde kleurskema's te kiezen. Dit is in lyts punt yn ferliking mei de oaren, mar it kin in grut ferskil meitsje foar minsken.
Tink oan it folgjende diagram.
De kâns is grut, dit liket jo gewoan goed. Alles is dúdlik bestimpele, de maten hawwe grut genôch ôfwikingen dat it is maklik om te sjen hoe't de ferkeap ferlike mei elkoar.
As jo lykwols lêst hawwe fan kleurblinens, is dit wierskynlik heul ferfelend.
As algemiene regel moatte read en grien nea brûkt wurde op deselde grafyk, benammen neist elkoar.
Oare flaters yn kleurskema moatte foar elkenien dúdlik wêze, lykas it kiezen fan 6 ferskillende ljochte skaden as read.
Takeaways
D'r binne in protte, folle mear manieren om gegevensfisualisaasjes te meitsjen dy't ferskriklik binne en hinderje hoe goed minsken gegevens kinne begripe. Allegear kinne wurde mijd mei in bytsje betinken.
It is wichtich om te beskôgje hoe't immen oars de grafyk sil sjen, ien dy't net yntime bekend is mei de gegevens. Jo moatte in djip begryp hawwe fan wat it doel is om de gegevens te besjen, en hoe't jo dizze dielen it bêste kinne markearje sûnder minsken te mislieden.
