«Візуалізація — це аргумент, а не зображення, і її мета — розуміння, а не ілюстрація», — Альберто Каїро, експерт із візуалізації даних і професор Університету Маямі. 

Основне завдання візуалізації даних — комунікація ключових аспектів даних та висновків на основі аналізу. Існує безліч типів графіків і кожен з них може бути оптимальною формою представлення інформації залежно від об’єму та типу даних, того, що саме ви хочете підкреслити та ким є ваш читач. 

Ось кілька основних завдань, які виконує дата візуалізація та типи графіків, які найкраще використовувати у таких цілях. Для більш глибокого ознайомлення рекомендується переглянути типи графіків та їх функції на сторінках Visual Vocabulary (від Finantial Times) і/або Data Viz Project.  

Роздатковий матеріал “Візуальний словник від Financial Times” можна завантажити можна тут:

FT4schools_RGSЗавантажити

Типи графіків  

Візуалізація тренду та зміни з часом: 

  • Лінійна діаграма (Line chart)
  • Стовпчикова діаграма (Bar chart)
  • З’єднана діаграма розсіювання (Connected scatterplot) 
  • Стрілкова діаграма (Arrow chart)
  • Графік нахилу (Slope chart)
  • Графік перетинів (Bump chart)

Порівняння частини з цілим:

  • Складна стовпчикова діаграма (Stacked bar chart)
  • Складна діаграма з областями (Stacked area chart) 
  • Діаграма дерева (Tree map)
  • Бульбашкова діаграма (Bubble map)

Візуалізація розподілу даних:

  • Гістограма (Histogram)
  • Діаграма розсіювання (Scatterplot) 
  • Ящик-з-вусиками (Box plot)

Порівняння значень між групами:

  • Стовпчикова діаграма (Bar chart)
  • Точкова діаграма (Dot plot)
  • Графік перетинів (Bump chart)
  • Діаграма паралельних координат (Parallel coordinates plot)
  • Ящик-з-вусиками (Box plot)

Відображення зв’язків між змінними:

  • Діаграма розсіювання (Scatterplot)
  • Радарний графік (Radar chart) 
  • Діаграма паралельних координат (Parallel coordinates plot)
  • Теплова діаграма (heatmap)

Візуалізація географічних даних:

  •  Картограма (cartogram)
  • Фонова карта (choropleth) 

Для візуалізації даних існує безліч інструментів та бібліотек. Вони відрізняються гнучкістю функціоналу, складністю використання та типом кінцевого продукту (статичні чи інтерактивні графіки). Успішні фахівці з візуалізації даних володіють кількома нижче наведеними інструментами й подекуди часто їх поєднують: 

Онлайн інструменти (не потребують знання мов програмування):

Javascript, Python та R датавіз бібліотеки:

Практичні завдання: 

Завдання 1. 

Викладач обговорює зі студентами, які типи графіків для яких типів даних краще використовувати. Для цього кожен студент або група студентів (якщо є брак часу) отримують заданий тип графіка (наприклад, діаграму розсіювання (scatterplot)). Вони повинні скласти список випадків, коли цей тип графіку найбільш доречний (візуалізація статистичних викидів (результатів вимірювання, що виділяються із загальної вибірки), порівняння взаємодії двох змінних тощо).  

Завдання 2. 

Викладач пропонує студентам набір даних (робота може бути як індивідуальною, так і груповою) і просить запропонувати кілька варіантів їх візуалізації. Студенти презентують свої варіанти ідей та аналізують, який із запропонованих типів візуалізації підходить найбільше. 

Завдання 3. Викладач пропонує проробити попередню вправу ще раз, але уже з використанням даних, обраних для персонального проєкту. А також створити графіки  за допомогою інструментів RawGraphs, Datawrapper, Flourish або ggplot2 на вибір. 

Це завдання може виконуватись студентами вдома. Але важливий персональний зворотний зв’язок викладача кожному студенту.  

Джерела та література: