12 KiB

Raw Blame History

Kurti prasmingas vizualizacijas


Prasmingos vizualizacijos - Sketchnote by @nitya

„Jei pakankamai ilgai kankinsi duomenis, jie prisipažins bet ką“ -- Ronald Coase

Viena iš pagrindinių duomenų mokslininko įgūdžių yra gebėjimas sukurti prasmingą duomenų vizualizaciją, kuri padėtų atsakyti į turimus klausimus. Prieš vizualizuodami duomenis, turite įsitikinti, kad jie buvo išvalyti ir paruošti, kaip tai darėte ankstesnėse pamokose. Po to galite pradėti spręsti, kaip geriausiai pateikti duomenis.

Šioje pamokoje peržiūrėsite:

Kaip pasirinkti tinkamą diagramos tipą
Kaip išvengti klaidinančių diagramų
Kaip dirbti su spalvomis
Kaip stilizuoti diagramas, kad jos būtų lengvai suprantamos
Kaip kurti animuotas ar 3D diagramas
Kaip kurti kūrybingas vizualizacijas

Prieš pamokos testas

Pasirinkite tinkamą diagramos tipą

Ankstesnėse pamokose eksperimentavote kurdami įvairias įdomias duomenų vizualizacijas naudodami Matplotlib ir Seaborn diagramoms. Paprastai galite pasirinkti tinkamą diagramos tipą pagal klausimą, kurį norite atsakyti, naudodamiesi šia lentele:

Jums reikia:	Turėtumėte naudoti:
Rodyti duomenų tendencijas per laiką	Linijinė diagrama
Palyginti kategorijas	Stulpelinė, Pyrago
Palyginti sumas	Pyrago, Sudėtinė stulpelinė
Rodyti ryšius	Sklaidos, Linijinė, Facet, Dviguba linijinė
Rodyti pasiskirstymus	Sklaidos, Histogramos, Dėžės
Rodyti proporcijas	Pyrago, Žiedo, Vaflinė

✅ Priklausomai nuo jūsų duomenų sudėties, gali tekti konvertuoti juos iš teksto į skaitinius, kad tam tikra diagrama galėtų juos palaikyti.

Venkite klaidinimo

Net jei duomenų mokslininkas kruopščiai pasirenka tinkamą diagramą tinkamiems duomenims, yra daugybė būdų, kaip duomenys gali būti pateikti taip, kad įrodytų tam tikrą tašką, dažnai pažeidžiant pačius duomenis. Yra daugybė klaidinančių diagramų ir infografikų pavyzdžių!

🎥 Spustelėkite aukščiau esančią nuotrauką, kad pamatytumėte konferencijos pranešimą apie klaidinančias diagramas

Ši diagrama apverčia X ašį, kad parodytų priešingą tiesai, remiantis datomis:

Ši diagrama yra dar klaidinančesnė, nes akis nukreipiama į dešinę, kad būtų padaryta išvada, jog laikui bėgant COVID atvejų skaičius sumažėjo įvairiose apskrityse. Iš tiesų, jei atidžiai pažvelgsite į datas, pastebėsite, kad jos buvo pertvarkytos, kad būtų parodyta klaidinanti mažėjimo tendencija.

Šis liūdnai pagarsėjęs pavyzdys naudoja spalvas IR apverstą Y ašį, kad suklaidintų: vietoj išvados, kad ginklų mirčių skaičius išaugo po ginklams palankios teisės aktų priėmimo, akis apgaunama manyti, kad tiesa yra priešinga:

Ši keista diagrama rodo, kaip proporcijos gali būti manipuliuojamos, sukeldamos juoką:

Palyginti nepalyginamus dalykus yra dar vienas šešėlinis triukas. Yra puiki svetainė, skirta „klaidingoms koreliacijoms“, kurioje pateikiami „faktai“, koreliuojantys tokius dalykus kaip skyrybų rodiklis Meino valstijoje ir margarino vartojimas. Reddit grupė taip pat renka blogus duomenų naudojimo pavyzdžius.

Svarbu suprasti, kaip lengvai akis gali būti apgauta klaidinančiomis diagramomis. Net jei duomenų mokslininko ketinimai yra geri, blogo diagramos tipo pasirinkimas, pavyzdžiui, pyrago diagrama, kurioje per daug kategorijų, gali būti klaidinantis.

Spalvos

Kaip matėte aukščiau esančioje „Floridos ginklų smurto“ diagramoje, spalva gali suteikti papildomą prasmės sluoksnį diagramoms, ypač toms, kurios nėra sukurtos naudojant tokias bibliotekas kaip Matplotlib ir Seaborn, kurios turi įvairias patikrintas spalvų bibliotekas ir paletes. Jei kuriate diagramą rankiniu būdu, šiek tiek pasidomėkite spalvų teorija.

✅ Kurdamas diagramas, atkreipkite dėmesį, kad prieinamumas yra svarbus vizualizacijos aspektas. Kai kurie jūsų vartotojai gali būti spalvų akli - ar jūsų diagrama gerai rodoma vartotojams, turintiems regos sutrikimų?

Būkite atsargūs rinkdamiesi spalvas diagramai, nes spalva gali perteikti prasmę, kurios galbūt nenorėjote. „Rožinės damos“ aukščiau esančioje „ūgio“ diagramoje perteikia aiškiai „moterišką“ prasmę, kuri dar labiau sustiprina pačios diagramos keistumą.

Nors spalvų prasmė gali skirtis skirtingose pasaulio dalyse ir keistis priklausomai nuo jų atspalvio, paprastai spalvų reikšmės apima:

Spalva	Reikšmė
raudona	galia
mėlyna	pasitikėjimas, lojalumas
geltona	laimė, atsargumas
žalia	ekologija, sėkmė, pavydas
violetinė	laimė
oranžinė	gyvybingumas

Jei jums pavesta kurti diagramą su pasirinktinėmis spalvomis, įsitikinkite, kad jūsų diagramos yra prieinamos ir pasirinkta spalva atitinka prasmę, kurią norite perteikti.

Stilizuokite diagramas, kad jos būtų lengvai suprantamos

Diagramos nėra prasmingos, jei jos nėra lengvai suprantamos! Skirkite laiko apsvarstyti diagramos pločio ir aukščio stilizavimą, kad ji gerai atitiktų jūsų duomenis. Jei reikia parodyti vieną kintamąjį (pvz., visas 50 valstijų), parodykite jas vertikaliai Y ašyje, jei įmanoma, kad išvengtumėte horizontaliai slenkančios diagramos.

Pažymėkite ašis, pateikite legendą, jei reikia, ir pasiūlykite patarimus, kad duomenys būtų geriau suprantami.

Jei jūsų duomenys yra tekstiniai ir išsamūs X ašyje, galite pakreipti tekstą, kad jis būtų lengviau skaitomas. Matplotlib siūlo 3D diagramas, jei jūsų duomenys tai palaiko. Naudojant mpl_toolkits.mplot3d galima sukurti sudėtingas duomenų vizualizacijas.

Animacija ir 3D diagramų rodymas

Kai kurios geriausios šių dienų duomenų vizualizacijos yra animuotos. Shirley Wu turi nuostabių vizualizacijų, sukurtų su D3, tokių kaip 'filmų gėlės', kur kiekviena gėlė yra filmo vizualizacija. Kitas pavyzdys, skirtas Guardian, yra „bussed out“, interaktyvi patirtis, derinanti vizualizacijas su Greensock ir D3 bei „scrollytelling“ straipsnio formatą, kad parodytų, kaip NYC sprendžia benamių problemą, išsiųsdama žmones iš miesto.

„Bussed Out: Kaip Amerika perkelia savo benamius“ iš Guardian. Vizualizacijos: Nadieh Bremer & Shirley Wu

Nors ši pamoka nėra pakankama, kad išsamiai išmokytų šias galingas vizualizacijos bibliotekas, pabandykite naudoti D3 Vue.js programoje, naudodami biblioteką, kad parodytumėte knygos „Pavojingos pažintys“ animuotą socialinį tinklą.

„Les Liaisons Dangereuses“ yra epistolinis romanas, arba romanas, pateiktas kaip laiškų serija. Parašytas 1782 m. Choderlos de Laclos, jis pasakoja apie žiaurius, morališkai bankrutavusius socialinius manevrus dviejų pagrindinių veikėjų iš Prancūzijos aristokratijos XVIII a. pabaigoje, vikonto de Valmont ir markizės de Merteuil. Abu galiausiai žūsta, tačiau ne be didelės socialinės žalos. Romane pateikiama laiškų serija, rašyta įvairiems žmonėms jų aplinkoje, siekiant keršto arba tiesiog sukelti problemų. Sukurkite šių laiškų vizualizaciją, kad atrastumėte pagrindinius pasakojimo veikėjus vizualiai.

Jūs užbaigsite interneto programą, kuri parodys animuotą šio socialinio tinklo vaizdą. Ji naudoja biblioteką, sukurtą sukurti tinklo vizualizaciją naudojant Vue.js ir D3. Kai programa veikia, galite perkelti mazgus ekrane, kad pertvarkytumėte duomenis.

Projektas: Sukurkite diagramą, rodančią tinklą, naudojant D3.js

Šio pamokos aplanko „solution“ aplanke rasite užbaigtą projektą, skirtą jūsų nuorodai.

Sekite instrukcijas README.md faile, esančiame pradinio aplanko šaknyje. Įsitikinkite, kad jūsų kompiuteryje veikia NPM ir Node.js prieš diegdami projekto priklausomybes.
Atidarykite starter/src aplanką. Rasite assets aplanką, kuriame yra .json failas su visais romano laiškais, sunumeruotais, su „to“ ir „from“ anotacijomis.
Užbaikite kodą components/Nodes.vue, kad įgalintumėte vizualizaciją. Suraskite metodą, vadinamą createLinks() ir pridėkite šį įdėtą ciklą.

Ciklu peržiūrėkite .json objektą, kad užfiksuotumėte „to“ ir „from“ duomenis apie laiškus ir sukurtumėte links objektą, kad vizualizacijos biblioteka galėtų jį naudoti:

//loop through letters
      let f = 0;
      let t = 0;
      for (var i = 0; i < letters.length; i++) {
          for (var j = 0; j < characters.length; j++) {
              
            if (characters[j] == letters[i].from) {
              f = j;
            }
            if (characters[j] == letters[i].to) {
              t = j;
            }
        }
        this.links.push({ sid: f, tid: t });
      }

Paleiskite savo programą iš terminalo (npm run serve) ir mėgaukitės vizualizacija!

🚀 Iššūkis

Pasidairykite internete, kad atrastumėte klaidinančias vizualizacijas. Kaip autorius apgauna vartotoją, ir ar tai tyčia? Pabandykite pataisyti vizualizacijas, kad parodytumėte, kaip jos turėtų atrodyti.

Po pamokos testas

Peržiūra ir savarankiškas mokymasis

Štai keletas straipsnių apie klaidinančias duomenų vizualizacijas:

https://gizmodo.com/how-to-lie-with-data-visualization-1563576606

http://ixd.prattsi.org/2017/12/visual-lies-usability-in-deceptive-data-visualizations/

Pažvelkite į šias įdomias vizualizacijas apie istorinius objektus ir artefaktus:

https://handbook.pubpub.org/

Peržiūrėkite šį straipsnį apie tai, kaip animacija gali pagerinti jūsų vizualizacijas:

https://medium.com/@EvanSinar/use-animation-to-supercharge-data-visualization-cd905a882ad4

Užduotis

Sukurkite savo pasirinktą vizualizaciją

Atsakomybės atsisakymas:
Šis dokumentas buvo išverstas naudojant AI vertimo paslaugą Co-op Translator. Nors stengiamės užtikrinti tikslumą, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Kritinei informacijai rekomenduojama naudoti profesionalų žmogaus vertimą. Mes neprisiimame atsakomybės už nesusipratimus ar klaidingus interpretavimus, atsiradusius dėl šio vertimo naudojimo.

12 KiB Raw Blame History