Kako širite dezinformacije s užasnim nadzornim pločama

Brojke same po sebi teško je čitati, a još je teže izvući smislene zaključke. Čest je slučaj da je vizualizacija podataka u obliku raznih grafika i grafikona neophodna za bilo kakvu pravu analizu podataka. 

Međutim, ako ste proveli bilo kakvu količinu vremena gledajući razne grafikone, jednu ste stvar odavno shvatili – nisu sve vizualizacije podataka jednake.

Ovo će biti kratak pregled nekih od najčešćih pogrešaka koje ljudi čine kada stvaraju grafikone kako bi podatke predstavili na brz i lako probavljiv način.

Loše karte

Nadovezujući se na xkcd na početku, stvarno je uobičajeno vidjeti podatke postavljene na kartu na način koji je užasan i beskoristan. Jedan od najvećih i najčešćih prijestupnika je onaj prikazan u stripu. 

Nezanimljive distribucije stanovništva

Kako se pokazalo, ljudi ovih dana uglavnom žive u gradovima. 

Trebali biste se potruditi prikazivati ​​kartu samo ako očekivana distribucija koju promatrate nije u skladu s distribucijom ukupnog stanovništva u SAD-u.

Na primjer, ako prodajete smrznute tacose i saznate da više od polovice vaše prodaje dolazi iz trgovina mješovitom robom u Zapadnoj Virginiji unatoč njihovoj prisutnosti na tržištima diljem zemlje, to bi bilo prilično izvanredno.

Pokazivanje karte koja to pokazuje, kao i gdje su još tacosi popularni, moglo bi pružiti korisne informacije. 

Na sličan način, ako prodajete proizvod koji je u potpunosti na engleskom, trebali biste očekivati ​​da će vaša distribucija kupaca biti usklađena s distribucijom govornika engleskog jezika diljem svijeta. 

Loša veličina zrna

Drugi način da zabrljate kartu je odabirom lošeg načina da zemljopisno razbijete zemlju na komade. Ovo pitanje pronalaženja prave najmanje jedinice uobičajeno je u cijeloj BI, a vizualizacije nisu iznimka.

Kako bi bilo jasnije o čemu govorim, pogledajmo dva primjera iste veličine zrna koja imaju dva vrlo različita učinka.

Prvo, pogledajmo nekoga tko izrađuje topografsku kartu Sjedinjenih Država sjenčajući točku najveće nadmorske visine u svakoj zemlji drugom bojom duž definiranog ključa. 

Iako je donekle učinkovit za istočnu obalu, ali kad jednom stignete do ruba Stjenjaka, to je zapravo samo buka.

Ne dobivate baš dobru sliku geografije jer (zbog kompliciranih povijesnih razloga) veličina okruga postaje sve veća što idete zapadnije. Oni pričaju priču, ali ne onu relevantnu za geografiju. 

Usporedite ovo s kartom vjerske pripadnosti po županijama.

Ova karta je potpuno učinkovita, unatoč korištenju potpuno iste veličine zrna. U mogućnosti smo donositi brze, točne i smislene zaključke o regijama Sjedinjenih Država, kako se te regije mogu percipirati, što ljudi koji tamo žive mogu misliti o sebi i ostatku zemlje.

Izrada učinkovite karte kao vizualne pomoći, iako je teška, može biti vrlo korisna i pojašnjavajuća. Samo svakako razmislite o tome što vaša karta pokušava komunicirati.

Loši stupčasti grafikoni

Stupčasti grafikoni općenito su češći od informacija prikazanih na karti. Jednostavne su za čitanje, jednostavne za izradu i općenito prilično elegantne.

Iako ih je lako napraviti, postoje neke uobičajene pogreške koje ljudi mogu napraviti dok pokušavaju ponovno izmisliti kotač. 

Zavaravajuće ljestvice

Jedan od najčešćih primjera loših stupčastih grafikona je kada netko učini nešto loše s lijevom osi. 

Ovo je posebno podmukao problem i teško je dati opće smjernice. Kako bismo malo lakše probavili ovaj problem, razmotrimo neke primjere. 

Zamislimo tvrtku koja proizvodi tri proizvoda; Alpha, Beta i Gamma widgeti. Izvršni direktor želi znati koliko se dobro prodaju u usporedbi jedni s drugima, a BI tim za njih pravi grafikon. 

Na prvi pogled, rukovoditelj bi stekao dojam da Alpha Widgeti daleko nadmašuju konkurenciju, dok u stvarnosti nadmašuju Gamma widgete za samo oko 20% – a ne 500% kako se implicira u vizualizaciji.

Ovo je primjer vrlo očitog gnusnog iskrivljenja - ili nije? Možemo li zamisliti slučaj u kojem bi ta potpuno ista distorzija bila korisnija od vanilla 0 – 50,000 XNUMX osi?

Na primjer, zamislimo istu tvrtku samo što sada izvršni direktor želi znati nešto drugo.

U ovom slučaju, svaki widget donosi dobit samo ako proda najmanje 45,000 jedinica. Kako bi saznali koliko dobro svaki proizvod radi u usporedbi jedan s drugim iu odnosu na ovaj kat, BI tim se bacio na posao i predao sljedeću vizualizaciju. 

THej, svi ste, u apsolutnom smislu, unutar okvira od 20% jedni od drugih, ali koliko su blizu sve važne oznake od 45,000 XNUMX? 

Čini se da Gamma widgeti malo zaostaju, no jesu li Beta widgeti? Redak od 45,000 XNUMX nije čak ni označen.

Povećanje grafikona oko te ključne osi, u ovom bi slučaju bilo vrlo informativno. 

Slučajevi kao što su ovi čine davanje općih savjeta vrlo teškim. Najbolje je biti oprezan. Pažljivo analizirajte svaku situaciju prije nego što nepromišljeno rastegnete i izrežete y os. 

Šipke za trikove

Mnogo manje zastrašujuća i jednostavna zlouporaba stupčastih grafikona je kada ljudi pokušavaju postati preslatki sa svojim vizualizacijama. Istina je da trakasti grafikon boje vanilije može biti pomalo dosadan, pa ima smisla da ga ljudi pokušaju začiniti.

Dobro poznat primjer je zloglasni slučaj divovskih Latvijki.

Na neki način, ovo je relevantno za neka pitanja o kojima se raspravljalo u prethodnom odjeljku. Da je tvorac grafa uključio cijelu os y sve do 0'0'', onda Indijke ne bi izgledale kao pixies u usporedbi s divovskim Latvijkama. 

Naravno, da su samo koristili šipke, problem bi također nestao. Dosadne su, ali su i učinkovite.  

Loši tortni grafikoni

Tortni grafikoni su neprijatelji čovječanstva. Grozni su u gotovo svakom pogledu. Ovo je više od strastvenog mišljenja koje zastupa autor, ovo je objektivna, znanstvena činjenica.

Postoji više načina da se tortni dijagrami pogreše nego da se isprave. Imaju izuzetno uske primjene, a čak iu njima je upitno jesu li najučinkovitiji alat za posao. 

S tim u vezi, razgovarajmo samo o najočiglednijim pogrešnim koracima.

Prenatrpane ljestvice

Ova pogreška nije vrlo česta, ali je vrlo neugodna kada se pojavi. Također pokazuje jedan od temeljnih problema s pi dijagramima.

Pogledajmo sljedeći primjer, kružni grafikon koji prikazuje distribuciju učestalosti slova u pisanom engleskom jeziku. 

Gledajući ovaj grafikon, mislite li da biste mogli sa sigurnošću reći da je I češće od R? ili O? Time se zanemaruje činjenica da su neki od rezova premali čak i da bi na njih stala oznaka. 

Usporedimo ovo s lijepim, jednostavnim stupčastim grafikonom. 

Poezija!

Ne samo da možete odmah vidjeti svako slovo u odnosu na sva ostala, već dobivate točnu intuiciju o njihovoj frekvenciji i lako vidljivu os koja prikazuje stvarne postotke.

Taj prethodni grafikon? Nepopravljivo. Jednostavno ima previše varijabli. 

3D Karte

Još jedna nečuvena zlouporaba tortnih dijagrama je kada ih ljudi izrađuju u 3D, često ih naginjući pod nesvetim kutovima. 

Pogledajmo primjer.

Na prvi pogled, plavi "EUL-NGL" izgleda otprilike isto kao crveni "S&D", ali to nije slučaj. Ako mentalno ispravimo nagib, razlika je mnogo veća nego što se čini.

Ne postoji prihvatljiva situacija u kojoj bi ova vrsta 3D grafikona funkcionirala, on postoji samo da dovede čitatelja u zabludu u pogledu relativnih razmjera. 

Ravni tortni grafikoni izgledaju sasvim dobro. 

Loš izbor boja

Konačna pogreška koju ljudi obično čine je odabir nepromišljenih shema boja. Ovo je mala točka u usporedbi s ostalima, ali može napraviti veliku razliku za ljude. 

Razmotrite sljedeću tablicu. 

Velike su šanse da vam ovo izgleda sasvim u redu. Sve je jasno označeno, veličine imaju dovoljno velika odstupanja da je lako vidjeti kako se prodaja uspoređuje jedna s drugom.

Međutim, ako patite od sljepoće za boje, to je vjerojatno vrlo neugodno. 

Kao opće pravilo, crvena i zelena se nikada ne bi smjele koristiti na istom grafikonu, osobito jedna uz drugu. 

Druge pogreške u shemi boja trebale bi biti očite svima, kao što je odabir 6 različitih blagih nijansi ili crvene boje.

Zaključci

Postoji mnogo, mnogo više načina za stvaranje vizualizacija podataka koje su užasne i ometaju koliko dobro ljudi mogu razumjeti podatke. Sve ih je moguće izbjeći uz malo promišljenosti.

Važno je razmotriti kako će netko drugi vidjeti grafikon, netko tko nije u potpunosti upoznat s podacima. Morate dobro razumjeti koji je cilj pregledavanja podataka i kako najbolje istaknuti te dijelove bez zavaravanja ljudi.