Ako šírite dezinformácie pomocou hrozných informačných panelov
Samotné čísla sa ťažko čítajú a ešte ťažšie sa z nich dajú vyvodiť zmysluplné závery. Často sa stáva, že vizualizácia údajov vo forme rôznych grafov a grafov je nevyhnutná na vykonanie skutočnej analýzy údajov.
Ak ste však strávili veľa času prezeraním rôznych grafov, už dávno ste si uvedomili jednu vec – nie všetky vizualizácie údajov sú vytvorené rovnako.
Toto bude rýchly prehľad niektorých najčastejších chýb, ktorých sa ľudia dopúšťajú pri vytváraní grafov, aby sa údaje zobrazovali rýchlo a ľahko stráviteľným spôsobom.
Zlé mapy
V nadväznosti na xkcd na začiatku je naozaj bežné vidieť údaje umiestnené na mape spôsobom, ktorý je hrozný a zbytočný. Jeden z najväčších a najčastejších páchateľov je ten, ktorý je zobrazený v komikse.
Nezaujímavé rozloženie obyvateľstva
Ako sa ukazuje, ľudia v súčasnosti žijú skôr v mestách.
Ukazovaním mapy by ste sa mali obťažovať iba vtedy, ak sa očakávané rozloženie, ktoré pozorujete, nezhoduje s rozdelením celkovej populácie v USA.
Ak by ste napríklad predávali mrazené tacos a zistili by ste, že viac ako polovica vášho predaja pochádza z obchodov s potravinami v Západnej Virgínii napriek ich prítomnosti na celoštátnych trhoch, bolo by to pozoruhodné.
Ukázanie mapy, ktorá to naznačuje, ako aj to, kde inde sú tacos populárne, môže poskytnúť užitočné informácie.
V podobnom duchu, ak predávate produkt, ktorý je celý v angličtine, mali by ste očakávať, že vaša distribúcia zákazníkov bude v súlade s distribúciou anglicky hovoriacich ľudí na celom svete.
Zlá veľkosť zrna
Ďalším spôsobom, ako pokaziť mapu, je výber zlého spôsobu, ako rozdeliť krajinu geograficky na kúsky. Tento problém s nájdením správnej najmenšej jednotky je bežný v celej BI a vizualizácie nie sú výnimkou.
Aby bolo jasnejšie, o čom hovorím, pozrime sa na dva príklady rovnakej veľkosti zrna s dvoma veľmi odlišnými účinkami.
Po prvé, pozrime sa na niekoho, kto vytvára topografickú mapu Spojených štátov tým, že zatieni bod najvyššej nadmorskej výšky v každom kraji inou farbou podľa definovaného kľúča.
Aj keď je to trochu efektívne na východnom pobreží, ale keď narazíte na okraj Skalistých hôr, je to naozaj len hluk.
Nemáte veľmi dobrý obraz o geografii, pretože (z komplikovaných historických dôvodov) majú okresy tendenciu zväčšovať sa, čím ďalej na západ idete. Rozprávajú príbeh, len nie taký, ktorý by sa týkal geografie.
Porovnajte to s mapou náboženskej príslušnosti podľa kraja.
Táto mapa je úplne efektívna aj napriek použitiu presne rovnakej veľkosti zrna. Sme schopní urobiť rýchle, presné a zmysluplné závery o regiónoch Spojených štátov, o tom, ako môžu byť tieto regióny vnímané, čo si ľudia, ktorí tam žijú, môžu myslieť o sebe a o zvyšku krajiny.
Vytvorenie efektívnej mapy ako vizuálnej pomôcky, aj keď je náročné, môže byť veľmi užitočné a objasňujúce. Nezabudnite sa zamyslieť nad tým, čo sa vaša mapa snaží komunikovať.
Zlé stĺpcové grafy
Stĺpcové grafy sú vo všeobecnosti bežnejšie ako informácie zobrazené na mape. Ľahko sa čítajú, jednoducho sa vytvárajú a vo všeobecnosti sú celkom elegantné.
Aj keď je ľahké ich urobiť, existuje niekoľko bežných chýb, ktorých sa ľudia môžu dopustiť, keď sa snažia znovu vynájsť koleso.
Zavádzajúce váhy
Jedným z najbežnejších príkladov zlých stĺpcových grafov je, keď niekto urobí niečo nevhodné s ľavou osou.
Toto je obzvlášť zákerný problém a je ťažké poskytnúť všeobecné usmernenia. Aby bol tento problém trochu ľahšie stráviteľný, poďme diskutovať o niekoľkých príkladoch.
Predstavme si firmu, ktorá vyrába tri produkty; Miniaplikácie Alpha, Beta a Gamma. Vedúci chce vedieť, ako dobre sa predávajú v porovnaní s ostatnými, a tím BI pre nich vytvorí graf.
Na prvý pohľad by manažér nadobudol dojem, že Alpha Widgets výrazne prevyšujú konkurenciu, pričom v skutočnosti predávajú Gamma widgety len o 20 % – nie o 500 %, ako je naznačené vo vizualizácii.
Toto je príklad veľmi zjavne ohavného skreslenia – alebo je to tak? Vedeli by sme si predstaviť prípad, kedy by presne toto isté skreslenie bolo užitočnejšie ako os vanilka 0 – 50,000 XNUMX?
Predstavme si napríklad tú istú spoločnosť, ibaže teraz chce konateľ vedieť niečo iné.
V tomto prípade každý widget prinesie zisk iba vtedy, ak predá aspoň 45,000 XNUMX kusov. Aby sme zistili, ako sa darí jednotlivým produktom v porovnaní s ostatnými a vo vzťahu k tomuto podlažiu, tím BI sa pustí do práce a odošle nasledujúcu vizualizáciu.
Thej, všetci sú v absolútnom vyjadrení v rozmedzí 20 % od seba, ale ako blízko sú k najdôležitejšej hranici 45,000 XNUMX?
Zdá sa, že miniaplikácie Gamma sú trochu nedostatočné, ale sú miniaplikácie Beta? Riadok 45,000 XNUMX nie je ani označený.
Zväčšenie grafu okolo tejto kľúčovej osi by v tomto prípade bolo veľmi informatívne.
Takéto prípady veľmi sťažujú poskytovanie všeobecných rád. Najlepšie je postupovať opatrne. Pred natiahnutím a orezaním osi y bezohľadne analyzujte každú situáciu.
Gimmick Bars
Oveľa menej desivé a jednoduché zneužitie stĺpcových grafov je, keď sa ľudia snažia byť príliš roztomilí so svojimi vizualizáciami. Je pravda, že vanilkový stĺpcový graf môže byť trochu nudný, takže dáva zmysel, že sa ho ľudia pokúsia okoreniť.
Známym príkladom je neslávne známy prípad obrích lotyšských žien.
V niektorých ohľadoch je to relevantné pre niektoré problémy diskutované v predchádzajúcej časti. Ak by tvorca grafu zahrnul celú os y až po 0'0'', indické ženy by v porovnaní s lotyšskými obryňami nevyzerali ako piškvorky.
Samozrejme, ak by použili len barle, problém by tiež zmizol. Sú nudné, ale sú aj efektívne.
Bad Pie Charts
Koláčové grafy sú nepriateľom ľudstva. Sú hrozní takmer vo všetkých smeroch. Toto je viac ako zanietený názor autora, je to objektívny vedecký fakt.
Existuje viac spôsobov, ako pomýliť koláčové grafy, ako ich urobiť správne. Majú extrémne úzke aplikácie a aj v tých je otázne, či sú tým najefektívnejším nástrojom na danú prácu.
Ako už bolo povedané, povedzme si len o tých najzávažnejších chybách.
Preplnené grafy
Táto chyba nie je veľmi častá, ale je veľmi nepríjemná, keď sa objaví. Ukazuje tiež jeden zo základných problémov pi grafov.
Pozrime sa na nasledujúci príklad, koláčový graf zobrazujúci rozdelenie frekvencie písmen v písanej angličtine.
Pri pohľade na tento graf si myslíte, že by ste mohli s istotou povedať, že I je bežnejší ako R? Alebo O? Toto ignoruje, že niektoré plátky sú príliš malé na to, aby sa na ne zmestil štítok.
Porovnajme to s krásnym jednoduchým stĺpcovým grafom.
Poézia!
Nielenže môžete okamžite vidieť každé písmeno vo vzťahu ku všetkým ostatným, ale získate presnú intuíciu o ich frekvenciách a ľahko viditeľnú os zobrazujúcu skutočné percentá.
Ten predchádzajúci graf? Neopraviteľné. Existuje jednoducho príliš veľa premenných.
3D Grafy
Ďalším hrubým zneužívaním koláčových grafov je, keď ich ľudia vytvárajú v 3D, pričom ich často nakláňajú do krutých uhlov.
Pozrime sa na príklad.
Na prvý pohľad vyzerá modrá „EUL-NGL“ približne rovnako ako červená „S&D“, ale nie je to tak. Ak mentálne opravíme sklon, rozdiel je oveľa väčší, ako sa zdá.
Neexistuje žiadna prijateľná situácia, v ktorej bude tento druh 3D grafu fungovať, existuje len na to, aby zavádzal čitateľa, pokiaľ ide o relatívne mierky.
Ploché koláčové grafy vyzerajú dobre.
Slabý výber farieb
Poslednou chybou, ktorú ľudia zvyknú robiť, je výber nepremyslených farebných schém. V porovnaní s ostatnými je to malý bod, no pre ľudí to môže znamenať veľký rozdiel.
Zvážte nasledujúci graf.
Je pravdepodobné, že to vyzerá dobre. Všetko je jasne označené, veľkosti majú dostatočne veľké rozdiely, takže je ľahké vidieť, ako sa predaje navzájom porovnávajú.
Ak však trpíte farbosleposťou, je to pravdepodobne veľmi nepríjemné.
Vo všeobecnosti platí, že červená a zelená by sa nikdy nemali používať na rovnakom grafe, najmä ak sú vedľa seba.
Ostatné chyby farebnej schémy by mali byť každému zrejmé, ako napríklad výber 6 rôznych jemných odtieňov alebo červenej.
Takeaways
Existuje mnoho, oveľa viac spôsobov, ako vytvoriť vizualizácie údajov, ktoré sú hrozné a bránia tomu, ako dobre sú ľudia schopní porozumieť údajom. Všetkým sa dá s trochou ohľaduplnosti vyhnúť.
Je dôležité zvážiť, ako graf uvidí niekto iný, niekto, kto nie je dôverne oboznámený s údajmi. Musíte mať hlboké pochopenie toho, čo je cieľom sledovania údajov a ako najlepšie zvýrazniť tieto časti bez toho, aby ste ľudí zavádzali.
