Визуализация данных: какие типы графиков использовать

Визуализация данных — это создание графических или визуальных представлений данных с целью облегчения их понимания и анализа. Она помогает превратить сложные и неструктурированные данные в информацию, которую можно визуально интерпретировать и легко анализировать.

Визуализация данных может включать в себя графики, диаграммы, таблицы и карты, которые могут быть интерактивными или статичными. Она применяется для отображения различных типов данных, такие как числовые данные, временные ряды и географические данные. Цель визуализации — помочь в восприятии данных, их анализе и принятии решений на основе данных.

Какие бывают средства визуализации данных

Вот некоторые наиболее распространенные средства визуализации данных:

1. Графические редакторы, такие как Adobe Illustrator, Sketch и Figma, которые позволяют создавать статические изображения и диаграммы.
2. Библиотеки визуализации, такие как Matplotlib, D3.js, ggplot2 и Plotly, которые предоставляют программистам возможность создавать интерактивные графики и диаграммы в коде.
3. Инструменты бизнес-анализа, такие как Tableau, QlikView и Power BI, которые позволяют создавать интерактивные дашборды и отчеты на основе данных из различных источников.
4. Интерактивные карты, такие как Google Maps, Mapbox и Leaflet, которые позволяют отображать географические данные на интерактивных картах.
5. Инструменты машинного обучения и науки о данных, такие как TensorFlow, Keras и Scikit-learn, которые позволяют визуализировать результаты анализа данных и моделей машинного обучения.

Каждый из этих инструментов имеет свои сильные и слабые стороны, и выбор инструмента зависит от задачи и потребностей пользователя.

Какие бывают типы графиков для визуализации данных

Существует множество типов графиков для визуализации данных. Познакомьтесь с основными типами графиков.

Линейный график

Это один из самых распространенных типов графиков. Применяется для отображения изменений в данных на протяжении времени, где по оси X отображается временной период, а по оси Y отображаются значения.

Линейный график часто используется для анализа трендов и показывает, как изменяется значение переменной во времени. Он может применяться для отображения таких типов данных, как финансовые и метеорологические, показатели и показатели производительности.

Преимуществом линейного графика является его простота и понятность. Он может легко интерпретироваться и позволяет быстро увидеть, как изменялась переменная со временем.

Но этот график может не подходить для визуализации данных. Например, если данные имеют сезонную или циклическую структуру, то более подходящими могут быть другие типы графиков. Кроме того, использование линейного графика может быть проблематично, когда данные имеют большое количество категорий или нелинейную структуру.

Плюсы

• Простота восприятия: это один из наиболее понятных типов графиков, позволяет легко визуализировать изменение значения переменной во времени.
• Подходит для анализа трендов: позволяет быстро выявить направление изменения переменной и помогает в анализе трендов.
• Легко сравнивать значения: позволяет сравнить значения переменной в разные моменты времени.

Минусы

• Неэффективен для больших объемов данных: если объем данных большой, восприятие графика затрудняется.
• Не подходит для нелинейных данных: не используется для таких данных, как экспоненциальный рост или снижение.
• Не подходит для многомерных данных: он позволяет отобразить только две переменные.
• Ограниченность применения: не используется для данных с сезонной или циклической структурой.

Применение

• Финансы: для отслеживания изменений цен на акции, валюты и товары.
• Маркетинг: для анализа продаж, отслеживания роста популярности товаров и оценки эффективности рекламных кампаний.
• Медицина: для отслеживания изменений здоровья пациентов, анализа показателей лабораторных и клинических исследований.
• Инженерия: линейные для анализа технических данных и показателей, таких как температура, давление и скорость.
• Социальные науки: для анализа и сравнения социальных, экономических и демографических данных, таких как рождаемость, смертность, безработица и уровень образования.
• Наука о данных: для анализа данных, сравнения моделей и прогнозирования результатов.
• Образование: для визуализации результатов тестов и оценки успеваемости учеников.

Гистограмма

Это графическое представление данных для визуализации распределения частот величин в выборке. Она представляет собой диаграмму, в которой столбцы отображаются на оси X, а частоты встречаемости значений выборки на оси Y. Столбцы представляют диапазоны числовых значений, а высота каждого столбца — количество значений в каждом диапазоне. Гистограмма часто используется для анализа данных в статистике и экономике.

Для создания гистограммы выборка разбивается на несколько интервалов (классов). Для каждого интервала подсчитывается количество значений, которые попадают в этот интервал. Затем для каждого интервала на оси X строится столбец высотой, равной количеству значений выборки, попавших в этот интервал. Обычно интервалы на оси X выбираются равными и непересекающимися, но иногда могут быть различными, чтобы лучше отразить особенности распределения данных.

Плюсы

• Показывает распределение данных: позволяет визуализировать распределение данных и выявить наличие выбросов или необычных значений.
• Легко интерпретируется: легко воспринимается большинством людей.
• Подходит для больших объемов данных: это может быть трудно сделать с помощью других типов графиков.

Минусы

• Выбор интервала влияет на результаты: необходимо внимательно выбирать интервал.
• Не подходит для нечисловых данных: используется только для числовых данных.
• Ограниченность применения: не используется для данных с нормальным распределением.

Применение

• Статистика: для отображения распределения данных, например, для оценки среднего значения, дисперсии или стандартного отклонения.
• Финансы: для визуализации распределения доходов или расходов и оценки финансовой стабильности.
• Маркетинг: для анализа цен на товары, продаж и прочих показателей.
• Медицина: для анализа распределения заболеваний и оценки эффективности лекарственных препаратов.
• Инженерия: для анализа технических данных, например, распределения сил, температур и давления.
• Наука о данных: для анализа данных, сравнения моделей и прогнозирования результатов.
• Образование: для визуализации результатов тестов и оценки успеваемости учеников.
• География: для анализа распределения населения, климата, экономических и социальных показателей по регионам.

Круговая диаграмма

Представляет данные в виде круга, который разделен на секторы. Каждый сектор представляет долю данных в процентах или долях от общего объема. Используется для отображения отношения между категориями данных.

Для создания круговой диаграммы необходимо знать общий объем данных и долю каждой части. Для каждой доли вычисляется угол сектора, который занимает эту долю в диаграмме. Таким образом, каждый сектор отображает долю данных в процентах или долях от общего объема.

Круговые диаграммы могут быть полезны при визуализации соотношения продаж различных продуктов, расходов по различным категориям, распределения доходов или расходов в бюджете. Не их лучше не использовать в случаях, когда необходимо отобразить множество долей данных. Кроме того, круговые диаграммы могут быть сложными для анализа, если в них содержится множество секторов или долей данных.

Плюсы

• Подходят для визуализации соотношения долей в целом и общего объема данных, а также для сравнения долей в различных категориях.
• Просты для восприятия и использования, поскольку визуализируют данные в виде круга, который разделен на секторы.
• Обычно эти диаграммы цветные и привлекают внимание аудитории.

Минусы

• Плохо отображают относительные размеры данных, особенно при большом количестве секторов. Это может сделать их неэффективными, когда нужно сравнить много категорий или данных.
• Не подходят для отображения числовых значений, так как не показывают точные значения каждой доли.
• Могут плохо восприниматься, когда один из секторов слишком маленький или сложно определить его точный размер и долю в данных.

Применение

• Финансы: для визуализации расходов по различным категориям, таким как питание, жилье и транспорт. Также могут использоваться для отображения процентного соотношения прибыли и расходов в компании.
• Маркетинг: для визуализации доли рынка, доли продаж и доли клиентов для разных продуктов или услуг.
• Образование: для визуализации процентного соотношения учеников, которые проходят экзамены или сдают задания.
• Медицина: для визуализации распределения заболеваний по возрастным группам и полу.
• Государственное управление: для визуализации бюджетных расходов по различным категориям, таким как образование и здравоохранение.

Столбчатая диаграмма

Это графическое представление данных, которое использует вертикальные столбцы разной высоты, чтобы показать относительные значения различных категорий. Каждый столбец обычно представляет отдельную категорию, а его высота соответствует значению этой категории. Такая диаграмма используется для сравнения значений между категориями. По оси X отображаются категории, а по оси Y отображаются значения.

Столбчатые диаграммы могут быть простыми или составными. Простые столбчатые диаграммы используют один набор данных, а составные несколько наборов данных для сравнения.

Плюсы

• Наглядность: легко воспринимаются и позволяют быстро сравнивать значения между категориями.
• Универсальность: применяются для разных типов данных в различных областях, таких как бизнес, наука и образование.
• Гибкость: могут быть простыми или составными, в зависимости от того, сколько наборов данных нужно сравнить.
• Легкость в создании: существует множество инструментов для создания столбчатых диаграмм, от рисования вручную до специализированных приложений.

Минусы

• Ограниченность: не показывают все отношения между категориями, что может быть важно для некоторых типов данных.
• Возможность искажения: если не учитывать масштаб, размеры и расположение столбцов могут создать ложное впечатление о различиях между значениями.
• Ограниченность в количестве категорий: если количество категорий слишком велико, столбчатая диаграмма может стать громоздкой и трудно читаемой.
• Ограниченность в типах данных: не могут быть представлены некоторые типы данных, не имеющие фиксированных значений.

Применение

• Бизнес и финансы: для визуализации финансовых показателей, таких как продажи, прибыль и расходы. Также могут использоваться для анализа данных о продажах по регионам или отделам.
• Образование: применяются в образовательных целях для отображения статистики успеваемости учеников по разным предметам, а также для сравнения успехов учеников в различных группах.
• Медицина: для отображения статистики заболеваемости различными заболеваниями, включая распространенность заболеваний в разных возрастных группах и полах.
• Государственное управление: для отображения данных о бюджетных расходах и доходах, а также для анализа эффективности государственных программ.
• Информационные технологии: для отображения данных о производительности компьютерных систем и объемах продаж программного обеспечения.

Точечная диаграмма

Это графическое представление двух переменных, которые измеряются в числовых единицах, на плоскости с осями координат. Диаграмма представляет собой набор точек на плоскости, каждая из которых отображает значения двух переменных для определенного наблюдения. Первая переменная обычно отображается по оси X, а вторая — по оси Y.

Точечные диаграммы позволяют определить отношения между переменными, выявить выбросы и кластеры в данных, а также определить наличие тренда в данных.

Плюсы

• Отображение связи между переменными: легко визуализировать отношение между двумя переменными и определить, существует ли связь между ними.
• Выявление выбросов: помогает выявить выбросы в данных, которые могут указывать на ошибки в данных или на необычные наблюдения.
• Идентификация кластеров: помогает выявить кластеры точек, которые находятся близко друг к другу, что может указывать на наличие паттернов в данных.
• Определение тренда: помогает выявить тренд в данных, позволяя определить, как изменяется одна переменная в зависимости от другой.

Минусы

• Не подходят для больших объемов данных: трудно воспринимаются.
• Не подходят для категориальных переменных: не отображают связь между категориальными переменными.
• Необходимость корректной интерпретации: возможность неправильной интерпретации данных, если не учитывать контекст и особенности выборки.
• Необходимость наличия двух числовых переменных: для построения нужны две числовые переменные, что может быть проблемой, если данные представлены в другом формате.

Применение

• Научные исследования: для визуализации зависимости между двумя измеряемыми переменными, например, для анализа результатов экспериментов.
• Бизнес-аналитика: для анализа связи между различными бизнес-метриками, такими как продажи и прибыль.
• Маркетинг: для анализа зависимости между различными факторами, такими как рекламный бюджет и число привлеченных клиентов.
• Инженерия: для анализа зависимости между физическими величинами, такими как скорость и давление.
• Финансы: для анализа связи между различными финансовыми показателями, такими как стоимость акций и объем торгов.
• Медицинская статистика: для визуализации связи между двумя медицинскими показателями, например, между дозой лекарства и эффективностью лечения.
• География: для визуализации связи между географическими координатами и другими числовыми параметрами, такими как температура и осадки.

Тепловая карта

Это визуальное представление данных, в котором значения числовых переменных отображаются цветом на двумерной плоскости. На тепловой карте каждое значение представленной переменной отображается цветом, причем цветовая шкала показывает, каким цветом соответствует какое значение. Обычно используются градиенты цвета, где более высокие значения отображаются яркими или темными цветами, а более низкие — светлыми или бледными.

Тепловые карты применяются для анализа больших массивов данных, когда требуется быстро визуально сравнить данные и найти закономерности.

Плюсы

• Позволяют быстро находить паттерны и зависимости в больших объемах данных.
• Интуитивно понятны, легко воспринимаются и доступны для людей без специального образования.
• Отображают многомерные данные на двухмерной плоскости.
• Удобны для визуализации временных рядов и изменений в пространстве.
• Можно использовать для анализа и прогнозирования тенденций в различных областях, таких как маркетинг, медицина и экология.

Минусы

• Не всегда показывают точные значения и служат скорее инструментом для визуализации данных, чем для их точного измерения.
• Могут быть неэффективны, если значения в данных сильно отличаются друг от друга.
• В некоторых случаях неудобны для сравнения между группами данных, если цветовая шкала не отображает абсолютные значения, а только относительные.
• Могут быть непригодны для представления данных, требующих более высокой степени детализации, например, для данных с более чем двумя измерениями.

Применение

• Маркетинг и продажи: для отображения популярности товаров и услуг в регионах или для отслеживания изменений в спросе на продукты во времени.
• Медицина: для отображения распространения заболеваний в регионах или для анализа эффективности лекарственных препаратов.
• Экология: для отображения уровня загрязнения воздуха, воды и почвы в регионах или для анализа изменений климата.
• Транспорт: для отображения плотности трафика на дорогах по времени суток и дням недели.
• Финансы: для отображения изменений цен на акции или курсов валют во времени.
• Образование: для отображения успеваемости учеников по различным предметам или для анализа изменений в системе образования во времени.
• Интернет-маркетинг: для анализа поведения пользователей на сайте или для отображения популярности контента на сайте в различных регионах.

Сравнительная таблица типов графиков

Все типы диаграмм имеют свои преимущества и недостатки. При выборе типа диаграммы необходимо учитывать цели и задачи анализа.

Как выбрать тип графика

Выбор типа графика зависит от целей анализа данных и решаемых вопросов. Также необходимо учитывать характеристики данных, такие как тип переменных и их распределение. Вот рекомендации по выбору:

1. Линейный график: для отображения изменений данных во времени, а также для сравнения трендов нескольких наборов данных. Может также использоваться для анализа корреляции между двумя переменными.
2. Гистограмма: для отображения распределения числовых данных. Позволяет быстро определить часто встречающиеся значения и форму распределения данных. Может использоваться для анализа выбросов и проверки данных на нормальность.
3. Круговая диаграмма: для отображения относительного соотношения частей целого. Применяется для сравнения долей различных категорий.
4. Столбчатая диаграмма: для отображения количественных данных по категориям. Применяется для сравнения значений между категориями или для анализа изменения данных во времени.
5. Точечная диаграмма: для отображения взаимосвязи между двумя переменными. Позволяет определить наличие корреляции между двумя переменными и выявить выбросы.
6. Тепловая карта: для отображения данных в формате матрицы. Применяется для анализа сравнительных значений или для выявления тенденций в больших объемах данных.

Ошибки при выборе типа графика

При выборе типа графика допускают следующие ошибки:

1. Неправильный выбор осей: это может привести к искажению данных и неверному отображению информации. Например, использование круговой диаграммы для отображения временных рядов или изменения данных по времени может дать искаженные результаты.
2. Неподходящий типа графика: каждый тип имеет свои особенности и подходит для определенного вида данных. Например, использование столбчатой диаграммы для отображения непрерывных данных может привести к потере информации, которая доступна на линейном графике.
3. Неуместное использование цвета: это может затруднить восприятие данных. Например, использование ярких цветов на круговой диаграмме может осложнять распознавание небольших различий между секторами.
4. Сложность графика: затрудняет восприятие данных. Например, использование трехмерной столбчатой диаграммы может затруднять понимание информации.
5. Неправильное масштабирование: может привести к потере информации. Например, масштабирование со сжатием оси времени может затруднить понимание временных изменений данных.

Чтобы избежать этих ошибок, необходимо проводить анализ данных и определять, какой тип графика лучше подходит для конкретных данных. Кроме того, нужно учитывать целевую аудиторию и ее потребности.

Советы по выбору типа графика

Вот несколько советов, которые помогут выбрать подходящий тип графика:

• Определите цель графика: какую информацию хотите передать, какая аудитория и какой эффект нужно достичь. Например, для сравнения значений в категориях используйте столбчатые диаграммы, а для отображения тренда — линейные графики.
• Учитывайте объем данных: если у вас небольшой набор данных, то для наглядности можно использовать круговые или точечные диаграммы. Если данных много, более подходящим вариантом будет столбчатая диаграмма или гистограмма.
• Проанализируйте тип данных: если ваши данные числовые, то для отображения изменений величин можно использовать линейный график. Если данные категориальные, то подходящим вариантом будет столбчатая или круговая диаграмма.
• Ориентируйтесь на визуальное восприятие: выбирайте графики, которые легко воспринимаются и не вызывают затруднений в интерпретации. Например, если вы хотите сравнить два значения, то для этого лучше использовать гистограмму или столбчатую диаграмму.
• Используйте разные типы графиков: для более полного представления данных можно использовать несколько типов. Например, если вы хотите проиллюстрировать тренд, можно использовать линейный график, а для дополнительного контекста — столбчатую диаграмму.
• Экспериментируйте: не бойтесь пробовать разные типы графиков и выбирать тот, который лучше отображает ваши данные и помогает достичь цели визуализации.

Заключение

Типы графиков предоставляют широкие возможности для визуализации данных и передачи информации. Каждый тип графика имеет свои преимущества и недостатки, а также свои области применения.

Выбор типа графика зависит от таких факторов, как тип данных, цель визуализации, аудитория и контекст. Линейные графики подходят для отображения трендов и изменений во времени, столбчатые диаграммы — для сравнения значений между категориями, а круговые диаграммы — для отображения частей целого.

Ошибки при выборе типа графика могут привести к неправильному восприятию данных и снижению эффективности коммуникации. Поэтому важно тщательно выбрать тип графика и учитывать его особенности, а также проверять действие на практике и получать обратную связь от аудитории.

Визуализация данных — это эффективное средство для анализа и коммуникации информации, и правильный выбор типа графика помогает добиться большего понимания и убедительности при передаче данных.