Как вы распространяете дезинформацию с помощью ужасных информационных панелей

Числа сами по себе трудно читать, и еще труднее делать из них осмысленные выводы. Часто бывает так, что для реального анализа данных необходимо визуализировать данные в виде различных графиков и диаграмм. 

Однако, если вы потратили какое-то количество времени на просмотр различных графиков, вы давно поняли одну вещь — не все визуализации данных одинаковы.

Это будет краткий обзор некоторых из наиболее распространенных ошибок, которые люди совершают при создании диаграмм для представления данных в быстром и легко усваиваемом виде.

Плохие карты

Следуя за xkcd в начале, очень часто можно увидеть, как данные наносятся на карту ужасным и бесполезным образом. Один из самых крупных и распространенных преступников показан в комиксе. 

Неинтересное распределение населения

Как оказалось, в наши дни люди, как правило, живут в городах. 

Вам следует показывать карту только в том случае, если ожидаемое распределение, которое вы наблюдаете, не совпадает с распределением общей численности населения в США.

Например, если бы вы продавали замороженные тако и обнаружили, что более половины ваших продаж приходится на продуктовые магазины в Западной Вирджинии, несмотря на их присутствие на рынках по всей стране, это было бы весьма примечательно.

Карта, показывающая это, а также места, где еще популярны тако, может предоставить полезную информацию. 

Точно так же, если вы продаете продукт, который полностью на английском языке, вы должны ожидать, что распределение ваших клиентов будет соответствовать распределению говорящих по-английски во всем мире. 

Плохой размер зерна

Еще один способ испортить карту — выбрать неудачный способ географического разбиения земли на куски. Эта проблема поиска правильной наименьшей единицы является общей для всех BI, и визуализации не являются исключением.

Чтобы было понятнее, о чем я говорю, давайте рассмотрим два примера одного и того же размера зерна, дающего два очень разных эффекта.

Во-первых, давайте посмотрим, как кто-то делает топографическую карту Соединенных Штатов, закрашивая наивысшие точки в каждом округе разным цветом по определенному ключу. 

Хотя это несколько эффективно для восточного побережья, но как только вы достигнете края Скалистых гор, это действительно просто шум.

У вас не очень хорошее представление о географии, потому что (по сложным историческим причинам) размеры округов имеют тенденцию увеличиваться по мере продвижения на запад. Они рассказывают историю, только не относящуюся к географии. 

Сравните это с картой религиозной принадлежности по округам.

Эта карта полностью эффективна, несмотря на использование точно такого же размера зерна. Мы можем делать быстрые, точные и осмысленные выводы о регионах Соединенных Штатов, о том, как эти регионы могут восприниматься, что люди, которые там живут, могут думать о себе и остальной части страны.

Создание эффективной карты в качестве наглядного пособия, хотя и сложно, может быть очень полезным и разъясняющим. Просто не забудьте подумать о том, что ваша карта пытается сообщить.

Плохие гистограммы

Гистограммы обычно более распространены, чем информация, представленная на карте. Их легко читать, легко создавать и, как правило, они довольно гладкие.

Несмотря на то, что их легко сделать, есть несколько распространенных ошибок, которые люди могут совершить, пытаясь заново изобрести велосипед. 

Вводящие в заблуждение весы

Один из наиболее распространенных примеров плохих гистограмм — когда кто-то делает что-то не так с левой осью. 

Это особенно коварная проблема, и трудно дать общие рекомендации. Чтобы облегчить понимание этой проблемы, давайте обсудим несколько примеров. 

Давайте представим компанию, которая производит три продукта; Виджеты Alpha, Beta и Gamma. Руководитель хочет знать, насколько хорошо они продаются по сравнению друг с другом, и команда BI составляет для него график. 

С первого взгляда у руководителя может сложиться впечатление, что виджеты Alpha продаются намного лучше, чем у конкурентов, тогда как на самом деле они продаются лучше, чем виджеты Gamma примерно на 20%, а не на 500%, как следует из визуализации.

Это пример явно гнусного искажения — или нет? Можем ли мы представить себе случай, когда точно такое же искажение будет более полезным, чем стандартная ось 0–50,000 XNUMX?

Например, давайте представим ту же компанию, но теперь руководитель хочет узнать что-то другое.

В этом случае каждый виджет приносит прибыль только в том случае, если он продает не менее 45,000 XNUMX единиц. Чтобы узнать, насколько хорош каждый продукт по сравнению друг с другом и по отношению к этому этажу, команда BI приступает к работе и представляет следующую визуализацию. 

Tвсе они в абсолютном выражении находятся в пределах 20% друг от друга, но насколько они близки к важной отметке в 45,000 XNUMX? 

Похоже, виджеты Gamma немного отстают, но являются ли они бета-виджетами? Линия 45,000 XNUMX даже не маркирована.

В этом случае увеличение графика вокруг этой ключевой оси было бы очень информативным. 

В таких случаях очень сложно давать общие советы. Лучше всего проявлять осторожность. Тщательно анализируйте каждую ситуацию, прежде чем безрассудно растягивать и обрезать ось Y. 

Гиммик Бары

Гораздо менее пугающее и простое неправильное использование гистограмм — это когда люди пытаются стать слишком милыми со своими визуализациями. Это правда, что ванильная гистограмма может быть немного скучной, поэтому есть смысл, что люди попытаются ее оживить.

Известным примером является печально известная история гигантских латышских женщин.

В некотором смысле это имеет отношение к некоторым вопросам, обсуждавшимся в предыдущем разделе. Если бы создатель графика включил всю ось Y вплоть до 0'0'', то индийские женщины не выглядели бы пикси по сравнению с латышскими великаншами. 

Конечно, если бы они просто использовали бруски, проблема тоже ушла бы. Они скучны, но они также эффективны.  

Плохие круговые диаграммы

Круговые диаграммы — враг человечества. Они ужасны почти во всех отношениях. Это больше, чем страстное мнение автора, это объективный научный факт.

Есть больше способов ошибиться в круговых диаграммах, чем сделать их правильными. У них чрезвычайно узкое применение, и даже в них сомнительно, являются ли они наиболее эффективным инструментом для работы. 

При этом давайте просто поговорим о самых вопиющих оплошностях.

Переполненные диаграммы

Эта ошибка не очень распространена, но очень раздражает, когда возникает. Это также демонстрирует одну из фундаментальных проблем с пи-диаграммами.

Давайте посмотрим на следующий пример, круговую диаграмму, показывающую распределение частоты букв в письменном английском языке. 

Глядя на эту диаграмму, как вы думаете, можно ли с уверенностью сказать, что I встречается чаще, чем R? Или О? При этом игнорируется тот факт, что некоторые фрагменты слишком малы, чтобы на них можно было даже поставить этикетку. 

Давайте сравним это с прекрасной простой гистограммой. 

Поэзия!

Вы можете не только сразу увидеть каждую букву по отношению ко всем остальным, но и получить точную интуицию об их частотах, а также легко видимую ось, отображающую фактические проценты.

Тот предыдущий график? Неисправимый. Просто слишком много переменных. 

3D Графики

Еще одно вопиющее злоупотребление круговыми диаграммами — это когда люди делают их в 3D, часто наклоняя их под нечестивыми углами. 

Давайте рассмотрим один пример.

На первый взгляд синий «EUL-NGL» выглядит примерно так же, как красный «S&D», но это не так. Если мысленно скорректировать тильт, то разница намного больше, чем кажется.

Не существует приемлемой ситуации, когда такой трехмерный график будет работать, он существует только для того, чтобы ввести читателя в заблуждение относительно относительных масштабов. 

Плоские круговые диаграммы выглядят просто отлично. 

Плохой выбор цвета

Последняя ошибка, которую люди склонны совершать, — это выбор необдуманных цветовых схем. Это мелочь по сравнению с другими, но она может иметь большое значение для людей. 

Рассмотрим следующий график. 

Скорее всего, это выглядит просто прекрасно для вас. Все четко обозначено, размеры имеют достаточно большие расхождения, поэтому легко увидеть, как продажи сравниваются друг с другом.

Однако, если вы страдаете дальтонизмом, это, вероятно, очень раздражает. 

Как правило, красный и зеленый никогда не должны использоваться на одном графике, особенно рядом друг с другом. 

Другие ошибки цветовой схемы должны быть очевидны для всех, например, выбор 6 разных светлых оттенков или красный.

Takeaways

Существует множество других способов создания визуализаций данных, которые ужасны и мешают людям понять данные. Всех их можно избежать, если немного подумать.

Важно учитывать, как кто-то другой увидит график, кто-то, кто не очень хорошо знаком с данными. Вы должны иметь глубокое понимание того, какова цель просмотра данных, и как лучше всего выделить эти части, не вводя людей в заблуждение.