Korkunç Panolarla Yanlış Bilgileri Nasıl Yayıyorsunuz?

Rakamların tek başına okunması zordur ve anlamlı çıkarımlar yapmak daha da zordur. Çoğu zaman, herhangi bir gerçek veri analizi yapmak için verileri çeşitli grafikler ve çizelgeler biçiminde görselleştirmek gerekir. 

Bununla birlikte, çeşitli grafiklere bakarak herhangi bir miktarda zaman harcadıysanız, uzun zaman önce bir şeyi fark etmiş olursunuz - tüm veri görselleştirmeleri eşit olarak oluşturulmaz.

Bu, verileri hızlı ve kolay sindirilebilir bir şekilde temsil etmek için grafikler oluştururken insanların yaptığı en yaygın hatalardan bazılarının hızlı bir özeti olacaktır.

Kötü Haritalar

Başlangıçta xkcd'yi takip ederek, verilerin bir haritaya korkunç ve işe yaramaz bir şekilde yerleştirildiğini görmek gerçekten yaygın. En büyük ve en yaygın suçlulardan biri çizgi romanda gösterilendir. 

İlginç Nüfus Dağılımları

Görünüşe göre, insanlar bugünlerde şehirlerde yaşama eğiliminde. 

Yalnızca, gözlemlediğiniz beklenen dağılım ABD'deki toplam nüfus dağılımıyla uyumlu değilse bir harita gösterme zahmetine girmelisiniz.

Örneğin, dondurulmuş tacolar satıyorsanız ve satışlarınızın yarısından fazlasının ülke çapındaki pazarlarda bulunmalarına rağmen Batı Virginia'daki bakkallardan geldiğini öğrendiyseniz, bu oldukça dikkat çekici olurdu.

Bunu gösteren bir haritanın yanı sıra tacoların başka nerelerde popüler olduğunu göstermek faydalı bilgiler sağlayabilir. 

Benzer şekilde, tamamen İngilizce olan bir ürün satarsanız, müşteri dağılımınızın dünya çapındaki İngilizce konuşanların dağılımıyla uyumlu olmasını beklemelisiniz. 

Kötü Tane Boyutu

Bir haritayı bozmanın bir başka yolu da, araziyi coğrafi olarak parçalara ayırmanın kötü bir yolunu seçmektir. Doğru en küçük birimi bulma sorunu, BI genelinde yaygın bir sorundur ve görselleştirmeler bir istisna değildir.

Ne hakkında konuştuğumu daha açık hale getirmek için, aynı tane boyutunun iki çok farklı etkiye sahip iki örneğine bakalım.

İlk olarak, her ilçedeki en yüksek noktayı tanımlanmış bir anahtar boyunca farklı bir renkle gölgelendirerek Amerika Birleşik Devletleri'nin topografik haritasını yapan birine bakalım. 

Doğu kıyısı için biraz etkili olsa da, Rockies'in kenarına çarptığınızda, gerçekten sadece gürültü.

Coğrafyanın çok iyi bir resmini elde edemezsiniz çünkü (karmaşık tarihsel nedenlerden dolayı) ilçe boyutları batıya doğru gidildikçe daha da büyür. Coğrafya ile ilgili olmayan bir hikaye anlatıyorlar. 

Bunu ilçeye göre bir dini bağlantı haritasıyla karşılaştırın.

Bu harita, tamamen aynı tane boyutunu kullanmasına rağmen tamamen etkilidir. Amerika Birleşik Devletleri'nin bölgeleri, bu bölgelerin nasıl algılanabileceği, orada yaşayan insanların kendileri ve ülkenin geri kalanı hakkında ne düşündükleri hakkında hızlı, doğru ve anlamlı çıkarımlar yapabiliyoruz.

Görsel bir yardımcı olarak etkili bir harita yapmak zor olsa da çok faydalı ve aydınlatıcı olabilir. Haritanızın ne iletmeye çalıştığını biraz düşündüğünüzden emin olun.

Kötü Çubuk Grafikler

Çubuk grafikler genellikle bir haritada sunulan bilgilerden daha yaygındır. Okuması basit, oluşturması basit ve genellikle oldukça şık.

Yapılması kolay olsa da, insanların tekerleği yeniden icat etmeye çalışırken yapabileceği bazı yaygın hatalar vardır. 

Yanıltıcı Ölçekler

Kötü çubuk grafiklerin en yaygın örneklerinden biri, birisinin sol eksenle uygunsuz bir şey yapmasıdır. 

Bu özellikle sinsi bir sorundur ve genel yönergeler vermek zordur. Bu sorunu sindirmeyi biraz daha kolaylaştırmak için, bazı örnekleri tartışalım. 

Üç ürün yapan bir şirket düşünelim; Alfa, Beta ve Gama widget'ları. Yönetici, birbirlerine kıyasla ne kadar iyi sattıklarını bilmek ister ve BI ekibi onlar için bir grafik hazırlar. 

Yönetici, bir bakışta, Alpha Widget'ların rekabetten çok daha fazla sattığı izlenimini edinebilir, ancak gerçekte, Gamma widget'larından görselleştirmede ima edildiği gibi %20 değil, yaklaşık %500 daha fazla satarlar.

Bu çok bariz bir şekilde iğrenç bir çarpıtma örneğidir - yoksa öyle mi? Bu tam olarak aynı bozulmanın bir vanilya 0 – 50,000 ekseninden daha faydalı olacağı bir durum hayal edebilir miyiz?

Örneğin, şimdi yöneticinin farklı bir şey bilmek istemesi dışında aynı şirketi düşünelim.

Bu durumda, her bir widget, yalnızca en az 45,000 birim satarsa ​​kâr sağlar. Her bir ürünün birbirine ve bu zemine göre ne kadar iyi durumda olduğunu öğrenmek için BI ekibi işe koyulur ve aşağıdaki görselleştirmeyi sunar. 

They, mutlak anlamda, birbirlerinin %20'lik bir penceresi içindeler, ancak tüm önemli 45,000 işaretine ne kadar yakınlar? 

Gama widget'ları biraz yetersiz görünüyor, ancak Beta widget'ları mı? 45,000 satır etiketli bile değil.

Grafiği bu anahtar eksen etrafında büyütmek, bu durumda oldukça bilgilendirici olacaktır. 

Bu gibi durumlar, kapsamlı tavsiye vermeyi çok zorlaştırır. Dikkatli olmak en iyisidir. Pervasız bir şekilde y eksenini uzatmadan ve kırpmadan önce her durumu dikkatlice analiz edin. 

Hile Barları

Çubuk grafiklerin çok daha az korkutucu ve basit bir kötüye kullanımı, insanların görselleştirmeleriyle fazla şirin olmaya çalışmasıdır. Bir vanilya çubuk grafiğinin biraz sıkıcı olabileceği doğrudur, bu nedenle insanların onu renklendirmeye çalışması mantıklıdır.

İyi bilinen bir örnek, dev Letonyalı kadınların kötü şöhretli durumudur.

Bazı yönlerden bu, önceki bölümde tartışılan bazı konularla ilgilidir. Grafiğin yaratıcısı tüm y eksenini 0'0'' değerine kadar dahil etmiş olsaydı, o zaman Hintli kadınlar dev Letonyalılara kıyasla perilere benzemezdi. 

Tabii ki, sadece bar kullansalardı, sorun da ortadan kalkardı. Sıkıcıdırlar ama aynı zamanda etkilidirler.  

Kötü Pasta Grafikler

Pasta grafikler insanlığın düşmanıdır. Neredeyse her yönden korkunçlar. Bu, yazarın benimsediği tutkulu bir görüşten daha fazlasıdır, bu nesnel, bilimsel bir gerçektir.

Pasta grafiklerini yanlış yapmanın, onları doğru yapmaktan daha çok yolu vardır. Son derece dar uygulamaları vardır ve bu uygulamalarda bile iş için en etkili araç olup olmadıkları şüphelidir. 

Bununla birlikte, en korkunç yanlış adımlardan bahsedelim.

Aşırı Kalabalık Grafikler

Bu hata çok yaygın değildir, ancak ortaya çıktığında son derece can sıkıcıdır. Aynı zamanda pi çizelgeleriyle ilgili temel sorunlardan birini gösterir.

Aşağıdaki örneğe bakalım, yazılı İngilizcede harf sıklığının dağılımını gösteren bir pasta grafiği. 

Bu tabloya bakarak, benim R'den daha yaygın olduğumu güvenle söyleyebileceğinizi düşünüyor musunuz? Ya da O? Bu, bazı dilimlerin üzerlerine bir etiket sığdıramayacak kadar küçük olduğunu görmezden geliyor. 

Bunu güzel, basit bir çubuk grafikle karşılaştıralım. 

Şiir!

Her harfi diğerlerine göre hemen görmekle kalmaz, aynı zamanda frekansları hakkında doğru bir sezgi ve gerçek yüzdeleri gösteren kolayca görülebilen bir eksen elde edersiniz.

O önceki tablo? Düzeltilemez. Sadece çok fazla değişken var. 

3D Grafikler

Pasta grafiklerin bir başka korkunç suistimali, insanların onları 3D olarak, çoğu zaman onları kutsal olmayan açılarla eğmesidir. 

Bir örneğe bakalım.

Bir bakışta, mavi “EUL-NGL” kırmızı “S&D” ile hemen hemen aynı görünüyor, ancak durum böyle değil. Eğimi zihinsel olarak düzeltirsek, fark göründüğünden çok daha büyük.

Bu tür bir 3B grafiğin çalışacağı kabul edilebilir bir durum yoktur, yalnızca okuyucuyu göreceli ölçekler konusunda yanıltmak için vardır. 

Düz pasta grafikler gayet iyi görünüyor. 

Kötü Renk Seçenekleri

İnsanların yapma eğiliminde olduğu son hata, düşüncesiz renk şemaları seçmektir. Bu diğerlerine kıyasla küçük bir nokta ama insanlar için büyük bir fark yaratabilir. 

Aşağıdaki çizelgeyi göz önünde bulundurun. 

Şansınız, bu size iyi görünüyor. Her şey açıkça etiketlenmiştir, boyutların birbiriyle karşılaştırıldığında nasıl olduğunu görmek kolay olacak kadar büyük tutarsızlıklar vardır.

Ancak, renk körlüğünden muzdaripseniz, bu muhtemelen çok can sıkıcıdır. 

Genel bir kural olarak, kırmızı ve yeşil asla aynı grafik üzerinde, özellikle birbirine bitişik olarak kullanılmamalıdır. 

6 farklı hafif ton veya kırmızı seçmek gibi diğer renk şeması hataları herkes için açık olmalıdır.

Takeaways

Korkunç ve insanların verileri ne kadar iyi anlayabileceğini engelleyen veri görselleştirmeleri oluşturmanın çok, çok daha fazla yolu vardır. Hepsi biraz düşünceli bir şekilde önlenebilir.

Verilere yakından aşina olmayan birinin grafiği nasıl göreceğini düşünmek önemlidir. Verilere bakmanın amacının ne olduğunu ve insanları yanıltmadan bu kısımları en iyi nasıl vurgulayacağınızı derinlemesine anlamanız gerekir.