Hogyan terjessz félreinformációkat szörnyű műszerfalakkal

A számok önmagukban nehezen olvashatók, és még nehezebb értelmes következtetéseket levonni. Gyakran előfordul, hogy az adatok különböző grafikák és diagramok formájában történő megjelenítése szükséges bármilyen valós adatelemzés elvégzéséhez. 

Ha azonban bármennyi időt töltött különféle grafikonok nézegetésével, egy dologra már régen rájött: nem minden adatvizualizáció egyforma.

Ez röviden összefoglalja azokat a leggyakoribb hibákat, amelyeket az emberek gyorsan és könnyen emészthető módon ábrázoló diagramok készítésekor elkövetnek.

Rossz térképek

Az xkcd után az elején, nagyon gyakori, hogy az adatokat szörnyű és haszontalan módon helyezik el a térképen. Az egyik legnagyobb és leggyakoribb elkövető a képregényben látható. 

Érdektelen népességeloszlások

Mint kiderült, manapság az emberek általában városokban élnek. 

A térkép megjelenítésével csak akkor kell foglalkoznia, ha a megfigyelt várható eloszlás nem egyezik az Egyesült Államok teljes népességének eloszlásával.

Például, ha fagyasztott tacót árulna, és rájönne, hogy eladásainak több mint fele a nyugat-virginiai élelmiszerboltokból származik, annak ellenére, hogy országos piacokon jelen vannak, az egészen figyelemre méltó lenne.

Hasznos információkkal szolgálhat az erre utaló térkép megjelenítése, valamint a taco népszerűsége. 

Hasonló módon, ha olyan terméket értékesít, amely teljes egészében angol nyelvű, akkor elvárnia kell, hogy az ügyfelek megoszlása ​​összhangban legyen az angolul beszélők eloszlásával világszerte. 

Rossz szemcseméret

A térkép összezavarásának egy másik módja az, ha rossz módszert választunk a föld földrajzilag darabokra való felosztására. A megfelelő legkisebb egység megtalálásának kérdése az egész BI-ben gyakori probléma, és a vizualizációk sem kivételek.

Hogy érthetőbb legyen, miről beszélek, lássunk két példát azonos szemcseméretre, amelyeknek két nagyon eltérő hatása van.

Először is nézzünk meg valakit, aki az Egyesült Államok topográfiai térképét készíti úgy, hogy minden egyes megye legmagasabb pontját egy meghatározott kulcs mentén különböző színnel árnyékolja. 

Bár kissé hatásos a keleti parton, de ha egyszer eléri a Sziklás-hegység szélét, valójában csak zaj.

Nem kap túl jó képet a földrajzról, mert (bonyolult történelmi okokból) a megyék mérete egyre nagyobb, minél nyugatabbra megy. Egy történetet mesélnek el, csak nem olyat, ami a földrajz szempontjából releváns. 

Hasonlítsa össze ezt a megye szerinti vallási hovatartozás térképével.

Ez a térkép teljesen hatékony, annak ellenére, hogy pontosan ugyanazt a szemcseméretet használja. Gyors, pontos és értelmes következtetéseket tudunk levonni az Egyesült Államok régióiról, arról, hogy ezek a régiók hogyan érzékelhetők, mit gondolhatnak magukról és az ország többi részéről az ott élők.

Hatékony térkép készítése vizuális segédeszközként, bár nehéz, nagyon hasznos és megvilágító lehet. Csak mindenképpen gondolja át, hogy mit próbál közölni a térképe.

Rossz oszlopdiagramok

Az oszlopdiagramok általában gyakoribbak, mint a térképen bemutatott információk. Könnyen olvashatóak, egyszerűen elkészíthetők, és általában nagyon elegánsak.

Annak ellenére, hogy könnyű őket elkövetni, van néhány gyakori hiba, amelyet az emberek elkövethetnek, miközben megpróbálják újra feltalálni a kereket. 

Félrevezető mérlegek

A rossz oszlopdiagramok egyik leggyakoribb példája az, amikor valaki valami rosszat tesz a bal tengellyel. 

Ez egy különösen alattomos probléma, és nehéz általános iránymutatást adni. Annak érdekében, hogy ez a probléma könnyebben megemészthető legyen, beszéljünk meg néhány példát. 

Képzeljünk el egy céget, amely három terméket gyárt; Alfa, Béta és Gamma widgetek. Az ügyvezető tudni szeretné, hogy egymáshoz képest mennyire fogynak jól, a BI-csapat pedig grafikont készít nekik. 

Egy pillantásra a vezetőnek az a benyomása támad, hogy az Alpha Widgetek jóval túladják a versenytársakat, pedig a valóságban csak körülbelül 20%-kal adják túl a Gamma widgeteket – nem pedig 500%-kal, ahogy az a vizualizációban szerepel.

Ez egy nagyon nyilvánvalóan szörnyű torzítás példája – vagy nem? El tudunk képzelni olyan esetet, amikor ez a pontosan ugyanaz a torzítás hasznosabb lenne, mint egy vanília 0-50,000 XNUMX tengely?

Például képzeljük el ugyanazt a céget, kivéve, ha a vezető most valami mást szeretne tudni.

Ebben az esetben minden widget csak akkor termel profitot, ha legalább 45,000 XNUMX darabot ad el. Annak megállapítására, hogy az egyes termékek mennyire teljesítenek jól egymáshoz és ehhez az emelethez képest, a BI-csapat munkához lát, és elküldi a következő vizualizációt. 

Thé, abszolút értékben mindannyian 20%-os ablakon belül vannak egymáshoz képest, de milyen közel vannak a fontos 45,000 XNUMX-hez? 

Úgy tűnik, hogy a Gamma widgetek egy kicsit elmaradnak, de vajon a béta widgetek? A 45,000-es sor még csak fel sem van jelölve.

Ebben az esetben nagyon informatív lenne a grafikon e kulcstengely körüli nagyítása. 

Az ilyen esetek nagyon megnehezítik az általános tanácsadást. A legjobb az óvatosság. Gondosan elemezzen minden helyzetet, mielőtt meggondolatlan elhagyással megfeszíti és levágja az y tengelyt. 

Gimmick Bars

Az oszlopdiagramokkal sokkal kevésbé ijesztő és egyszerű visszaélés az, amikor az emberek túlságosan aranyosak akarnak lenni a vizualizációjukkal. Igaz, hogy egy vanília oszlopdiagram kissé unalmas tud lenni, ezért logikus, hogy az emberek megpróbálják megfűszerezni.

Jól ismert példa az óriási lett nők hírhedt esete.

Bizonyos szempontból ez az előző részben tárgyalt néhány kérdésre vonatkozik. Ha a grafikon készítője a teljes y tengelyt egészen 0'0''-ig beépítette volna, akkor az indiai nők nem néznének ki pixisnek a lett óriásnőhöz képest. 

Persze ha csak rudat használtak volna, akkor a probléma is megszűnne. Unalmasak, de hatékonyak is.  

Rossz kördiagramok

A kördiagramok az emberiség ellenségei. Szinte minden szempontból szörnyűek. Ez több, mint a szerző szenvedélyes véleménye, ez objektív, tudományos tény.

Több módja van a kördiagramok elhibázásának, mint a helyesírásnak. Rendkívül szűk alkalmazási területeik vannak, és még ezekben is kérdéses, hogy ezek a leghatékonyabb eszközök-e a munkához. 

Ennek ellenére beszéljünk a legkirívóbb félrelépésekről.

Túlzsúfolt diagramok

Ez a hiba nem túl gyakori, de rendkívül bosszantó, amikor előkerül. Ez is bemutatja a pi diagramok egyik alapvető problémáját.

Nézzük a következő példát, egy kördiagramot, amely a betűgyakoriság eloszlását mutatja az írott angol nyelven. 

Ha ezt a táblázatot nézzük, azt gondolja, hogy magabiztosan kijelentheti, hogy én gyakoribb, mint R? Vagy O? Ez figyelmen kívül hagyja, hogy egyes szeletek túl kicsik ahhoz, hogy még egy címke is elférjen rajtuk. 

Hasonlítsuk össze ezt egy szép, egyszerű oszlopdiagrammal. 

Költészet!

Nemcsak azonnal láthatja az egyes betűket a többihez viszonyítva, hanem pontos intuíciót kap a gyakoriságukról, és egy jól látható tengelyt, amely megjeleníti a tényleges százalékokat.

Az előző diagram? Javíthatatlan. Egyszerűen túl sok a változó. 

3D Charts

Egy másik kirívó visszaélés a kördiagramokkal az, amikor az emberek 3D-ben készítik őket, és gyakran szentségtelen szögekbe döntik azokat. 

Nézzünk egy példát.

Első pillantásra a kék „EUL-NGL” nagyjából ugyanúgy néz ki, mint a piros „S&D”, de ez nem így van. Ha mentálisan korrigáljuk a dőlést, sokkal nagyobb a különbség, mint amilyennek látszik.

Nincs elfogadható helyzet, amikor ez a fajta 3D gráf működni fog, csak azért van, hogy félrevezesse az olvasót a relatív léptékek tekintetében. 

A lapos kördiagramok jól néznek ki. 

Rossz színválasztás

Az utolsó hiba, amelyet az emberek általában elkövetnek, az, hogy meggondolatlan színsémákat választanak. Ez kicsi pont a többihez képest, de nagy változást hozhat az emberek számára. 

Tekintsük a következő diagramot. 

Valószínű, hogy ez jól néz ki neked. Minden egyértelműen fel van tüntetve, a méretek között elég nagy eltérések vannak, hogy jól látható legyen az eladások egymáshoz viszonyított aránya.

Ha azonban színvakságban szenved, ez valószínűleg nagyon bosszantó. 

Általános szabályként a piros és a zöld soha nem használható ugyanazon a grafikonon, különösen egymás mellett. 

A többi színséma hibának mindenki számára nyilvánvalónak kell lennie, mint például a 6 különböző enyhe árnyalat vagy a vörös kiválasztása.

Elvitelre

Sok-sok más módszer létezik olyan adatvizualizációk létrehozására, amelyek szörnyűek, és akadályozzák az adatok megértését. Egy kis átgondolással mindegyik elkerülhető.

Fontos figyelembe venni, hogy valaki más hogyan fogja látni a grafikont, valaki, aki nem ismeri alaposan az adatokat. Mélyen meg kell értenie, hogy mi az adatok megtekintésének célja, és hogyan lehet a legjobban kiemelni ezeket a részeket az emberek félrevezetése nélkül.