Kaip skleidžiate dezinformaciją naudodami baisius prietaisų skydelius
Skaičius pačius sunku perskaityti, o dar sunkiau iš jų daryti reikšmingas išvadas. Dažnai pasitaiko, kad norint atlikti realią duomenų analizę, vizualizuoti duomenis įvairių grafikų ir diagramų pavidalu.
Tačiau jei praleidote kiek laiko žiūrėdami įvairius grafikus, seniai supratote vieną dalyką – ne visos duomenų vizualizacijos yra vienodos.
Čia bus trumpai apžvelgtos kai kurios dažniausiai pasitaikančios klaidos, kurias žmonės daro kurdami diagramas, kad būtų pateikti duomenys greitai ir lengvai virškinami.
Blogi žemėlapiai
Stebint xkcd pradžioje, tikrai įprasta matyti, kad duomenys žemėlapyje pateikiami baisu ir nenaudingu būdu. Vienas didžiausių ir dažniausiai pasitaikančių nusikaltėlių yra tas, kuris rodomas komiksuose.
Neįdomūs gyventojų pasiskirstymai
Pasirodo, šiais laikais žmonės dažniausiai gyvena miestuose.
Turėtumėte nerimauti rodydami žemėlapį tik tuo atveju, jei numatomas jūsų stebimas pasiskirstymas nesutampa su visų JAV gyventojų pasiskirstymu.
Pavyzdžiui, jei parduodate šaldytus taco ir sužinotumėte, kad daugiau nei pusė jūsų parduodamų prekių buvo iš Vakarų Virdžinijos maisto prekių parduotuvių, nepaisant jų buvimo visos šalies rinkose, tai būtų nuostabu.
Parodžius žemėlapį, kuriame tai nurodyta, taip pat kur kitur taco yra populiarūs, gali būti naudingos informacijos.
Panašiai, jei parduodate produktą, kuris yra tik anglų kalba, turėtumėte tikėtis, kad jūsų klientų pasiskirstymas atitiks angliškai kalbančių žmonių pasiskirstymą visame pasaulyje.
Blogas grūdų dydis
Kitas būdas sujaukti žemėlapį yra pasirinkti prastą būdą geografiškai suskaidyti žemę į gabalus. Šis tinkamo mažiausio vieneto radimo klausimas yra įprastas visoje BI, o vizualizacijos nėra išimtis.
Kad būtų aiškiau, apie ką aš kalbu, pažvelkime į du to paties grūdelių dydžio pavyzdžius, turinčius du labai skirtingus efektus.
Pirma, pažiūrėkime į ką nors, kas sudaro Jungtinių Valstijų topografinį žemėlapį, nuspalvindamas aukščiausio aukščio tašką kiekvienoje apskrityje skirtinga spalva pagal apibrėžtą klavišą.
Nors tai šiek tiek efektyvu rytinėje pakrantėje, tačiau pasiekus Uolų kraštą, tai iš tikrųjų yra tik triukšmas.
Negaunate labai gero geografijos vaizdo, nes (dėl sudėtingų istorinių priežasčių) apskričių dydžiai didėja kuo toliau į vakarus. Jie pasakoja istoriją, tik ne vieną, susijusią su geografija.
Palyginkite tai su religinės priklausomybės žemėlapiu pagal apskritis.
Šis žemėlapis yra visiškai efektyvus, nepaisant to, kad naudojamas lygiai toks pat grūdelių dydis. Galime padaryti greitas, tikslias ir prasmingas išvadas apie Jungtinių Valstijų regionus, kaip šie regionai gali būti suvokiami, ką ten gyvenantys žmonės gali galvoti apie save ir likusią šalies dalį.
Padaryti veiksmingą žemėlapį kaip vaizdinę priemonę, nors ir sunku, gali būti labai naudinga ir paaiškinanti. Tiesiog būtinai pagalvokite apie tai, ką jūsų žemėlapis bando perduoti.
Blogi juostiniai grafikai
Juostinės diagramos paprastai yra labiau paplitusios nei informacija, pateikta žemėlapyje. Juos paprasta skaityti, paprasta sukurti ir paprastai jie yra gana aptakūs.
Nors juos lengva padaryti, yra keletas įprastų klaidų, kurias žmonės gali padaryti bandydami išradinėti dviratį.
Klaidinančios svarstyklės
Vienas iš dažniausiai pasitaikančių blogų stulpelių diagramų pavyzdžių yra tada, kai kas nors daro kažką netinkamo su kairiąja ašimi.
Tai ypač klastinga problema ir sunku pateikti bendras gaires. Kad šią problemą būtų lengviau suprasti, aptarkime keletą pavyzdžių.
Įsivaizduokime įmonę, kuri gamina tris produktus; Alfa, Beta ir Gama valdikliai. Vadovas nori žinoti, kaip gerai jie parduoda, palyginti vienas su kitu, o BI komanda sudaro jiems diagramą.
Iš pirmo žvilgsnio vadovui susidarytų įspūdis, kad „Alpha“ valdikliai gerokai lenkia konkurentus, o iš tikrųjų jie parduoda „Gamma“ valdiklius tik maždaug 20%, o ne 500%, kaip nurodyta vizualizacijoje.
Tai labai akivaizdžiai baisaus iškraipymo pavyzdys – ar taip? Ar galėtume įsivaizduoti atvejį, kai toks pat iškraipymas būtų naudingesnis nei vanilės 0–50,000 XNUMX ašis?
Pavyzdžiui, įsivaizduokime tą pačią įmonę, išskyrus tai, kad dabar vadovas nori sužinoti ką nors kita.
Tokiu atveju kiekvienas valdiklis atneša pelno tik tada, kai parduoda bent 45,000 XNUMX vienetų. Siekdama išsiaiškinti, kaip gerai veikia kiekvienas produktas, palyginti vienas su kitu ir šio aukšto atžvilgiu, BI komanda imasi darbo ir pateikia šią vizualizaciją.
Tei, visi, absoliučiais skaičiais, yra 20 % atstumu vienas nuo kito, bet kaip arti jie yra iki svarbios 45,000 XNUMX ribos?
Atrodo, kad gama valdikliai šiek tiek trūksta, bet ar beta valdikliai? 45,000 XNUMX eilutė net nepaženklinta.
Šiuo atveju grafiko padidinimas aplink šią pagrindinę ašį būtų labai informatyvus.
Tokie atvejai labai apsunkina bendrų patarimų davimą. Geriausia elgtis atsargiai. Atidžiai išanalizuokite kiekvieną situaciją prieš ištempdami ir apkarpydami y ašį beatodairiškai.
„Gimmick Bars“.
Daug mažiau baisus ir paprastas piktnaudžiavimas juostinėmis diagramomis yra tada, kai žmonės savo vizualizacijomis bando atrodyti pernelyg mieli. Tiesa, vanilinė juostinė diagrama gali būti šiek tiek nuobodi, todėl logiška, kad žmonės bandys ją pagardinti.
Gerai žinomas pavyzdys yra liūdnai pagarsėjęs milžiniškų Latvijos moterų atvejis.
Tam tikra prasme tai aktualu kai kuriems ankstesniame skyriuje aptartiems klausimams. Jei grafiko kūrėjas būtų įtraukęs visą y ašį iki 0'0'', tai Indijos moterys, lyginant su milžinėmis latvėmis, neatrodytų kaip piksai.
Žinoma, jei jie būtų tik naudoję juosteles, problema taip pat išnyktų. Jie yra nuobodūs, bet taip pat veiksmingi.
Blogos skritulinės diagramos
Skritulinės diagramos yra žmonijos priešas. Jie baisūs beveik visais atžvilgiais. Tai daugiau nei aistringa autoriaus nuomonė, tai objektyvus, mokslinis faktas.
Yra daugiau būdų, kaip neteisingai suformuluoti skritulines diagramas, nei jas sutvarkyti. Jie turi labai siauras taikymo sritis, ir net ir jose kyla abejonių, ar jie yra veiksmingiausia darbo priemonė.
Tai pasakius, pakalbėkime tik apie baisiausias klaidas.
Perpildytos diagramos
Ši klaida nėra labai dažna, tačiau ji labai erzina. Tai taip pat parodo vieną iš pagrindinių pi diagramų problemų.
Pažiūrėkime į šį pavyzdį, skritulinę diagramą, rodančią raidžių dažnio pasiskirstymą rašytinėje anglų kalba.
Žvelgdami į šią diagramą, ar manote, kad galėtumėte drąsiai teigti, kad aš esu labiau paplitęs nei R? Arba O? Taip neatsižvelgiama į tai, kad kai kurios griežinėliai yra per maži, kad net tilptų ant jų etiketę.
Palyginkime tai su gražia, paprasta juostinė diagrama.
Poezija!
Galite ne tik iš karto pamatyti kiekvieną raidę visų kitų atžvilgiu, bet ir gauti tikslią intuiciją apie jų dažnį ir lengvai matomą ašį, rodančią faktinius procentus.
Ta ankstesnė diagrama? Nepataisoma. Tiesiog yra per daug kintamųjų.
3D Grafikai
Kitas baisus skritulinių diagramų piktnaudžiavimas, kai žmonės jas kuria 3D formatu, dažnai pakreipdami jas nešventais kampais.
Pažvelkime į pavyzdį.
Iš pirmo žvilgsnio mėlyna „EUL-NGL“ atrodo taip pat, kaip raudona „S&D“, tačiau taip nėra. Jei psichiškai pataisysime pasvirimą, skirtumas yra daug didesnis nei atrodo.
Nėra priimtinos situacijos, kai toks 3D grafikas veiktų, jis egzistuoja tik tam, kad suklaidintų skaitytoją dėl santykinių mastelių.
Plokščios skritulinės diagramos atrodo puikiai.
Prastas spalvų pasirinkimas
Paskutinė klaida, kurią žmonės linkę daryti, yra pasirinkti neapgalvotas spalvų schemas. Tai mažas taškas, palyginti su kitais, tačiau tai gali turėti didelį skirtumą žmonėms.
Apsvarstykite toliau pateiktą diagramą.
Yra tikimybė, kad tai jums atrodo puikiai. Viskas aiškiai sužymėta, dydžiai turi pakankamai didelių neatitikimų, kad būtų lengva pamatyti, kaip pardavimai lyginami tarpusavyje.
Tačiau jei kenčiate nuo daltonizmo, tai greičiausiai labai erzina.
Paprastai raudonos ir žalios spalvos niekada neturėtų būti naudojamos tame pačiame grafike, ypač šalia vienas kito.
Kitos spalvų schemos klaidos turėtų būti akivaizdžios visiems, pavyzdžiui, pasirinkus 6 skirtingus nežymius atspalvius arba raudoną.
Takeaways
Yra daug, daug daugiau būdų sukurti duomenų vizualizacijas, kurios yra siaubingos ir trukdo žmonėms suprasti duomenis. Visų jų galima išvengti šiek tiek apgalvojus.
Svarbu atsižvelgti į tai, kaip kažkas kitas matys grafiką, kažkas, kas nėra gerai susipažinęs su duomenimis. Turite gerai suprasti, koks yra duomenų peržiūros tikslas ir kaip geriausiai išryškinti tas dalis neklaidinant žmonių.
