Данные: визуализируй, расскажи, используй. Сторителлинг в аналитике: читать начало книги онлайн

Для упрощения можно воспользоваться выделением цветом, что поможет глазам и мозгу быстрее найти нужную информацию. Во втором варианте таблицы – тепловой карте – чем интенсивнее синий цвет, которым выделена ячейка, тем выше значение в ней. Благодаря этому мы тратим на выделение крайних значений – самого низкого (11%) и самого высокого (58%) – гораздо меньше времени, чем в обычной таблице, где нет визуальных подсказок.

В графических приложениях (например, Excel) есть встроенная функция условного форматирования, позволяющая без особых сложностей создавать такие тепловые карты, как на рис. 2.5. Всегда сопровождайте таблицу легендой, чтобы помочь аудитории интерпретировать данные. В приведенном примере это подзаголовок «Меньше – Больше», в котором использованы цвета условного форматирования.

А теперь обсудим одно из самых популярных средств визуализации данных – диаграммы.

При изучении таблиц, как уже было сказано, человек задействует вербальную систему, а при работе с диаграммами – визуальную, которая обрабатывает информацию гораздо быстрее. А значит, при прочих равных условиях качественная диаграмма быстрее донесет информацию, чем качественная таблица. В начале этой главы я упоминала о том, что существует множество типов диаграмм. Однако десятка разновидностей вполне достаточно для удовлетворения большинства повседневных нужд.

Типы диаграмм, которые я использую чаще всего, можно условно разделить на четыре категории: точечные, линейные графики, гистограммы и линейчатые диаграммы и диаграммы с областями. Мы подробно остановимся на каждой из них и рассмотрим случаи их применения и примеры.

Диаграмма рассеяния

Диаграмма рассеяния используется для показа взаимосвязи между величинами, поскольку позволяет располагать значения одновременно по осям Х и Y, чтобы увидеть, есть ли между ними взаимосвязь и какая. Чаще этот тип диаграмм применяют в науке (возможно, поэтому неподготовленному человеку они кажутся сложными). Но иногда диаграммы рассеяния эффективно используют и для решения бизнес-задач.

Предположим, вы управляете автобусным парком и хотите понять соотношение пробега и стоимость за милю (1,6 км). Диаграмма рассеяния может выглядеть примерно как на рис. 2.6.

Рис. 2.6 Диаграмма рассеяния

Если для вас важны только случаи, когда стоимость за милю превышала среднюю, диаграмму рассеяния можно слегка изменить, чтобы нужная информация сразу бросалась в глаза, как на рис. 2.7.

Рис. 2.7 Измененная диаграмма рассеяния

На основе рис. 2.7 можно сделать вывод, что стоимость за милю была выше средней при пробеге меньше 1700 миль и больше 3300 миль. В следующих главах мы подробнее обсудим примененные здесь дизайнерские решения и поймем, чем они обусловлены.

Диаграммы-линии (графики) используются для отображения количественных показателей за определенный период, например несколько дней, месяцев, кварталов, лет. Точки соединены линией, показывающей взаимосвязь между ними. Этот вариант не подходит для отображения данных из разных категорий.

Чаще всего я использую два типа графиков: линейный и слоупграф.

Линейный график

Линейные графики могут быть с одним рядом данных (одной кривой), двумя и несколькими, как показано на рис. 2.8.

Рис. 2.8 Линейные графики

Обратите внимание: при обозначении времени на горизонтальной оси Х интервалы должны быть одного порядка. Недавно я видела график, где сначала, с 1900 г., значения по оси Х изменялись с шагом в десять лет (1910, 1920, 1930 и т. д.), а затем, с 2010 г. – с шагом в год (2011, 2012, 2013, 2014). При этом расстояние между точками, обозначающими десятилетия, и между точками, обозначающими годы, было одинаковым. Это сбивает зрителей с толку.

Рис. 2.9 Среднее в диапазоне на линейном графике

Слоупграф

Слоупграф (slopegraph) также называют диаграммой наклона. Его можно использовать для сравнения значений, например, в двух периодах, поскольку он наглядно отражает увеличение или снижение показателей по разным категориям между двумя точками данных.

Легче всего объяснить преимущества слоупграфа на примере. Предположим, вам надо проанализировать и представить результаты недавнего опроса сотрудников об уровне их удовлетворенности своей работой. Чтобы показать относительные изменения по категориям, упоминавшимся в опросе, за период с 2014 по 2015 г., можно создать слоупграф, как на рис. 2.10. Он содержит много информации. Помимо абсолютных значений (точек), линии, соединяющие их, дают наглядное представление о динамике изменений – увеличении или снижении, – без необходимости дополнительных пояснений.

Рис. 2.10 Слоупграф

Полезность слоупграфа в конкретной ситуации зависит от самих данных. Когда много линий частично накладываются друг на друга, эффективность графика невелика, хотя иногда удается успешно выделить один ряд данных, подчеркнув его динамику во времени. Так, в нашем примере можно сфокусировать внимание на одной категории, значения в которой со временем снижались.

При изучении рис. 2.11 внимание сразу привлекает снижение в категории «Карьерный рост», а остальные данные сохранены ради контекста, но не конкурируют за внимание. Мы поговорим о стратегии, на которой строится этот прием, при обсуждении привлекающих атрибутов в главе 4.