Начнём с теории!

В чем суть визуализации данных?

Суть заключается в переводе чисел на язык графических образов. Иными словами, в кодировании числовых значений визуальными объектами и их свойствами.

При кодировании чисел каждую единицу в наборе данных мы превращаем в объект — простую геометрическую фигуру: точку, линию, квадрат, круг.

А количественные и качественные свойства этой единицы данных зашифровываем визуальными свойствами этого объекта. В качестве визуальных свойств обычно выступает размер, положение, цвет (оттенок, насыщенность, яркость), угол, наклон.

☝️ Кодировка имеет разную степень точности восприятия. Например, длина воспринимается мозгом точнее, чем площадь. А положение относительно общей оси считывается точнее, чем просто длина.

Шкалу точности методов визуального кодирования можно встретить в книге «Графики, которые убеждают всех» — цветная картинка слева как раз оттуда. Методы отсортированы от более точного сравнения значений к менее точным.

🤓 Для тех, кто любит копнуть поглубже: родоначальником такого рейтинга стал эксперт по визуализации информации и вице-президент по исследованиям и дизайну в Tableau Software Джон Д. Маккинли, опубликовавший статью «Automating the Design of Graphical Presentations of Relational Information» 1986 — справа на картинке расположена чёрно-белая схема из этой статьи.

Исходя из этого рейтинга точнее всего считываются столбчатая диаграмма📊 и линейный график📈. Именно поэтому они более предпочтительны при проектировании дашбордов.

Но это не означает, что другими визуализациями не стоит пользоваться. Нужно оценивать степень точности каждой из диаграмм и использовать сообразно задаче.

А в чём польза-то визуализации?

🥹Мозг обрабатывает визуальные образы быстрее, чем текстовую или числовую информацию.

🥹А ещё на графике легче заметить аномалии и тенденции, чем в сырых данных.

Практические примеры будем рассматривать в следующих днях, следите за обновлениями!

Перейти на день 2
#зачемвиз