Kako širite dezinformacije s strašnimi nadzornimi ploščami
Številke same po sebi je težko brati in še težje iz njih potegniti smiselne sklepe. Pogosto se zgodi, da je za izvedbo prave analize podatkov potrebna vizualizacija podatkov v obliki različnih grafik in grafikonov.
Vendar, če ste porabili nekaj časa za ogledovanje različnih grafov, ste že zdavnaj spoznali eno stvar – vse vizualizacije podatkov niso enake.
To bo kratek povzetek nekaterih najpogostejših napak, ki jih ljudje naredijo pri ustvarjanju grafikonov za predstavitev podatkov na hitro in lahko prebavljiv način.
Slabi zemljevidi
Če sledimo xkcd na začetku, je zelo pogosto videti podatke, ki so na zemljevidu postavljeni na grozen in neuporaben način. Eden največjih in najpogostejših prestopnikov je prav tisti, prikazan v stripu.
Nezanimiva porazdelitev prebivalstva
Izkazalo se je, da ljudje danes večinoma živijo v mestih.
S prikazovanjem zemljevida se potrudite le, če pričakovana porazdelitev, ki jo opazite, ni v skladu s porazdelitvijo celotnega prebivalstva v ZDA.
Če bi na primer prodajali zamrznjene takose in ugotovili, da več kot polovica vaše prodaje prihaja iz trgovin z živili v Zahodni Virginiji, kljub njihovi prisotnosti na trgih po vsej državi, bi bilo to precej izjemno.
Prikaz zemljevida, ki to označuje, pa tudi, kje drugje so takosi priljubljeni, bi lahko zagotovil koristne informacije.
Na podoben način, če prodajate izdelek, ki je v celoti v angleščini, bi morali pričakovati, da bo vaša porazdelitev strank usklajena s porazdelitvijo angleško govorečih po vsem svetu.
Slaba velikost zrn
Drug način, kako pokvariti zemljevid, je, da izberete slab način, da zemljo geografsko razdelite na dele. Ta težava iskanja prave najmanjše enote je pogosta v celotni BI in vizualizacije niso izjema.
Da bo bolj jasno, o čem govorim, poglejmo dva primera enake velikosti zrn, ki imata dva zelo različna učinka.
Najprej poglejmo nekoga, ki izdeluje topografski zemljevid Združenih držav tako, da zasenči točko najvišje nadmorske višine v vsaki državi z drugo barvo po določenem ključu.
Čeprav je nekoliko učinkovit za vzhodno obalo, toda ko enkrat dosežete rob Skalnega gorovja, je v resnici samo hrup.
Ne dobite zelo dobre slike geografije, ker (zaradi zapletenih zgodovinskih razlogov) velikost okrožij postaja večja, bolj ko greste proti zahodu. Pripovedujejo zgodbo, ki ni pomembna za geografijo.
Primerjajte to z zemljevidom verske pripadnosti po okrožjih.
Ta zemljevid je popolnoma učinkovit, kljub uporabi popolnoma enake velikosti zrn. Lahko hitro, natančno in smiselno sklepamo o regijah Združenih držav, o tem, kako bi te regije lahko dojemali, kaj si ljudje, ki tam živijo, morda mislijo o sebi in preostali državi.
Čeprav je izdelava učinkovitega zemljevida kot vizualnega pripomočka težka, je lahko zelo uporabna in poučna. Ne pozabite le razmisliti o tem, kaj želi vaš zemljevid sporočiti.
Slabi stolpčni grafi
Stolčni grafikoni so na splošno bolj pogosti kot informacije, predstavljene na zemljevidu. Preprosti so za branje, preprosti za ustvarjanje in na splošno precej elegantni.
Čeprav jih je enostavno narediti, obstaja nekaj pogostih napak, ki jih ljudje lahko storijo, ko poskušajo znova odkriti kolo.
Zavajajoče lestvice
Eden najpogostejših primerov slabih stolpčnih grafov je, ko nekdo naredi nekaj neprimernega z levo osjo.
To je še posebej zahrbten problem in težko je dati splošne smernice. Da bi to težavo nekoliko lažje prebavili, razpravljajmo o nekaj primerih.
Predstavljajmo si podjetje, ki izdeluje tri izdelke; Pripomočki Alpha, Beta in Gamma. Izvršni direktor želi vedeti, kako dobro prodajajo v primerjavi drug z drugim, in ekipa BI zanje pripravi graf.
Na prvi pogled bi vodja dobila vtis, da Alpha Widgets močno prehitevajo konkurenco, medtem ko v resnici prodajajo Gamma widgete le za približno 20 % – ne 500 %, kot je implicirano v vizualizaciji.
To je primer zelo očitno gnusnega izkrivljanja – ali pač? Ali si lahko predstavljamo primer, kjer bi bilo to točno isto popačenje bolj uporabno kot vanilla osi 0–50,000?
Na primer, predstavljajmo si isto podjetje, le da želi izvršni direktor vedeti nekaj drugega.
V tem primeru vsak pripomoček prinaša dobiček le, če proda vsaj 45,000 enot. Da bi ugotovili, kako dobro deluje vsak izdelek v primerjavi drug z drugim in glede na to nadstropje, se ekipa BI loti dela in predloži naslednjo vizualizacijo.
Thej, vsi so, v absolutnem smislu, znotraj 20-odstotnega okna drug drugega, toda kako blizu so pomembni oznaki 45,000?
Videti je, da pripomočki Gamma nekoliko zaostajajo, toda ali so pripomočki Beta? Vrstica 45,000 sploh ni označena.
Povečanje grafa okoli te ključne osi bi bilo v tem primeru zelo informativno.
Zaradi takšnih primerov je dajanje splošnih nasvetov zelo težko. Najbolje je, da ste previdni. Natančno analizirajte vsako situacijo, preden nepremišljeno raztegnete in obrežete os y.
Gimmick Bars
Veliko manj strašljiva in preprosta zloraba stolpičnih grafov je, ko ljudje poskušajo postati preveč srčkani s svojimi vizualizacijami. Res je, da je vaniljev palični grafikon lahko nekoliko dolgočasen, zato je logično, da ga ljudje poskušajo popestriti.
Znan primer je zloglasni primer velikanskih Latvijk.
Na nek način je to pomembno za nekatera vprašanja, obravnavana v prejšnjem razdelku. Če bi ustvarjalec grafa vključil celotno os y vse do 0'0'', potem Indijke ne bi bile videti kot piksi v primerjavi z Latvijkami velikankami.
Seveda, če bi uporabili le rešetke, bi tudi problem izginil. So dolgočasni, a tudi učinkoviti.
Slabi tortni grafikoni
Tortni grafikoni so sovražniki človeštva. Grozni so v skoraj vseh pogledih. To je več kot strastno mnenje, ki ga zagovarja avtor, to je objektivno, znanstveno dejstvo.
Obstaja več načinov, kako narediti tortne grafikone napačne, kot jih je, da jih naredite pravilne. Imajo izjemno ozke aplikacije in tudi pri njih je vprašljivo, ali so najučinkovitejše orodje za delo.
Glede na povedano, pogovorimo se samo o najbolj očitnih napačnih korakih.
Prepolne lestvice
Ta napaka ni zelo pogosta, vendar je zelo moteča, ko se pojavi. Prikazuje tudi enega temeljnih problemov s pi grafikoni.
Oglejmo si naslednji primer, tortni grafikon, ki prikazuje porazdelitev pogostosti črk v pisni angleščini.
Če pogledate ta grafikon, ali menite, da bi lahko z gotovostjo rekli, da je I pogostejši kot R? ali O? Pri tem se ne upošteva, da so nekatere rezine premajhne, da bi se nanje sploh prilegala oznaka.
Primerjajmo to s čudovitim, preprostim paličnim grafikonom.
Poezija!
Ne samo, da lahko vsako črko takoj vidite v povezavi z vsemi drugimi, ampak dobite tudi natančno predstavo o njihovi frekvenci in lahko vidno os, ki prikazuje dejanske odstotke.
Ta prejšnji grafikon? Nepopravljivo. Enostavno je preveč spremenljivk.
3D Charts
Druga nesramna zloraba tortnih grafikonov je, ko jih ljudje izdelajo v 3D, pri čemer jih pogosto nagnejo pod nesvetimi koti.
Poglejmo primer.
Na prvi pogled je modri »EUL-NGL« videti približno enako kot rdeči »S&D«, vendar ni tako. Če miselno popravimo nagib, je razlika veliko veliko večja, kot se zdi.
Ni sprejemljive situacije, v kateri bi ta vrsta 3D grafa delovala, obstaja samo zato, da zavede bralca glede relativnih lestvic.
Ravni tortni grafikoni izgledajo čisto v redu.
Slabe izbire barv
Zadnja napaka, ki jo ljudje ponavadi naredijo, je izbira nepremišljenih barvnih shem. To je majhna točka v primerjavi z drugimi, vendar je lahko za ljudi velika razlika.
Razmislite o naslednji tabeli.
Verjetno je, da se vam to zdi čisto v redu. Vse je jasno označeno, velikosti imajo dovolj velike razlike, da je enostavno videti, kako se prodaja med seboj primerja.
Če pa imate barvno slepoto, je to verjetno zelo nadležno.
Splošno pravilo je, da se rdeča in zelena nikoli ne smeta uporabljati na istem grafu, še posebej v bližini ena drugemu.
Druge napake v barvni shemi bi morale biti očitne vsem, na primer izbira 6 različnih rahlih odtenkov ali rdeče.
Takeaways
Obstaja veliko, veliko več načinov za ustvarjanje vizualizacij podatkov, ki so grozne in ovirajo, kako dobro ljudje razumejo podatke. Vsem se je mogoče izogniti z malo premišljenosti.
Pomembno je razmisliti o tem, kako bo nekdo drug videl graf, nekdo, ki podatkov ni dobro seznanjen. Dobro morate razumeti, kaj je cilj pregleda podatkov in kako najbolje poudariti te dele, ne da bi zavajali ljudi.
