Способы визуального представления могут быть

Как визуализировать данные

Текст – информация, которая усваивается сложно. Таблица – более понятный вид отображения информации. Диаграмма – наглядно, красиво и понятно. Суть визуализации – привести информацию в понятный вид, понятный не только технически грамотному специалисту, но и обычному человеку.

В этой статье мы разберем зачем визуализировать данные, как это делать и каких правил нужно придерживаться, чтобы визуализация была понятной и доступной для восприятия.

Зачем и как использовать визуализацию данных?

Визуальный контент притягивает больше внимания, он лучше запоминается, его проще воспринимать. Это правило лежит в основе визуализации данных. Представьте, что вам нужно привлечь как можно больше внимание к посту в FB. Как вы это сделаете?

1. Структурированный текст – хорошо
2. Эмодзи в тексте – еще лучше
3. Хорошая яркая картинка или инфографика в тему поста – вообще замечательно

По такому же принципу работает и визуализация данных. Сложную таблицу всегда можно свести в красивый и понятный график и затем использовать его для представления продукта, рассказа об аудитории и вообще о любой вещи или явлении.

Визуализация данных решает сразу несколько задач:

1. Ускоряет восприятие и принятие решения. Разгрести тонну строчек в таблице или посмотреть с десятью столбцами и круговую диаграмму. Что проще? Конечно, графики!
2. Увеличение вовлеченности. Рассматривать графики гораздо интереснее, чем читать скучные цифры.
3. Качественное восприятие информации. Грамотная визуализация понятна любому человеку, даже если у него нет специальных знаний аналитика.

Визуализируйте данные всегда: в отчетах, текстах, презентациях, постах – везде. Это улучшит восприятие и увеличит вовлеченность каждого читателя.

Правила качественной визуализации или как подать информацию

Чтобы визуализация работала правильно, выполните 4 правила:

1. Проверьте информацию
2. Определите правильные средства отображения информации
3. Определите аудиторию и постройте графики под ее особенности
4. Сделайте правильное оформление графиков

Зачем проверять информацию

Фактчекинг – важный момент в работе аналитика или любого человека, работающего с данными. От того, насколько правильно сформирован отчет зависят действия, которые вы или ваши коллеги будут применять.

График должен отражать действительность. Если в нем есть ошибки, вы непременно получите ошибки в работе, которая будет строиться на основе отчетности.

Способы отображения информации: типы диаграмм

Как выбрать подходящий график исходя из типа данных. Источник – Digital Inspiration

Существует много разновидностей графиков и каждый из них подходит под разные цели. Рассмотрим наиболее популярные типы графиков:

1. Линейный график

Показывает динамику роста и спада по одному или нескольких показателям.

Графики удобно использовать для отображения информации о динамике цен, продаж, прибыли или для сравнения значений. Часто используются для визуализации показателей посещаемости страниц.

2. Столбцовая диаграмма

Тоже хорошее решение для демонстрации роста и спада разных показателей. Ниже представлен пример графика изменения сумм в разных кварталах года. Информация наглядная и понятная. Чтобы улучшить подачу над цифрами можно указать значения, например тыс. руб.

Есть отдельная разновидность столбцовых диаграмм – гистограммы. Они похожи на столбцовую диаграмму способом отображения, но используются для других целей.

Таким образом, гистограммы используются для отображения непрерывного интервала, В столбчатой диаграмме каждый столбик отображает отдельную категорию.

3. Круговая диаграмма

Идеальный вариант для демонстрации долей от целого. Примеры: разбивка аудитории по возрастному или половому признаку, источники прибыли, доли посетителей с компьютера, телефона и планшета.

4. Географические диаграммы

Используется для демонстрации распределения показателей по регионам: посещаемость из разных стран, популярность продукта в разных регионах. Можно использовать гео диаграмму по одной стране или по миру.

Пример географической диаграммы из сервиса Google Analytics. Отражает посещаемость из разных регионов

5. Пузырьковая диаграмма

Это линейный график с расширенными возможностями. Вместо точек применяются круги разных размеров, отражающие третье значение. Использовать такую диаграмму можно для отражения зависимостей.

Пример использования – в презентации услуг SEO-агентства: как меняются показатели затрат на рекламу и растет трафик.

Такой график понятный и наглядный. Из примера: трафик растет с течением времени, затраты стремятся к нулю.

Это пять наиболее популярных разновидности графиков. Некоторые из них можно объединять для получения более наглядной демонстрации.

Круговые диаграммы на географической для большей наглядности

Как использовать графики и диаграммы правильно

Есть несколько правил, которые нужно учитывать для грамотной визуализации аналитических данных.

1. Учитывайте интересы аудитории

Графики должны быть понятны и близки аудитории, для которой вы готовите презентацию. Если вы предполагаете, что график может быть непонятен и не найдет отклик, подготовьте аудиторию устным рассказом о том, что вы пытаетесь донести.

2. Не перегружайте графики

Неудачное и правильное отображение информации

Много данных – это хорошо, но далеко не всегда, особенно, когда вы рассказываете о сложном мало осведомленным людям. Упростите информацию и сделайте так, чтобы она легче усваивалась.

3. Не забывайте о наглядности

Сделайте так, чтобы изменения были заметными.

Если изменения незаметны, попробуйте поиграть со шкалой времени или отразите изменения не с нуля, а с текущих значений, масштаб графиков тоже влияет на наглядность.

Как оформлять отчеты

Если вы готовите стандартный отчет, избавьте его от всего лишнего. Не засоряйте график, используйте только важную информацию. Различные украшения отвлекают внимание и не дают сосредоточиться на главном – информации, которая лежит в основе графиков.

Топ-3 сервиса визуализации

Обработка массивов данных – тяжелый труд, особенно если не знать о крутых инструментах визуализации данных и автоматизации этих задач. Есть куча полезных программ, которые позволяют без помощи программиста создавать понятные графики и дашборды под любые цели. Мы определили топ-3 полезных сервиса для этих целей, берите на вооружение, презентуйте информацию правильно и легко.

Google Data Studio

Крутой инструмент от великого и могучего Google. Он бесплатный и достаточно функциональный для решения большинства задач. Позволяет сводить массивы данных в понятные графики.

С какими данными работает

Можно собирать данные более чем из 100 источников, хорошо работает с продуктами Google: Analytics, Ads, таблицы и Яндекса: Метрика и Директ. Можно использовать данные из баз MySQL и рекламных кабинетов Facebook и Instagram.

В чем преимущества

• Добротная бесплатная версия. Ее хватит для решения задач малого и среднего бизнеса
• Несложный интерфейс: разберется человек без специальных знаний, знания синтаксиса языков программирование необязательно
• Можно создавать шаблоны визуализации данных. Это удобно для частичной автоматизации процессов
• Постоянные обновления. Появляется новый функционал

Какие недостатки

• Мало типов визуализации данных. Но для решения большинства задач функционала хватает
• Узкий функционал работы с вычисляемыми полями. У следующих программ такой функционал шире
• Сервис хорош для представителей малого и среднего бизнеса, когда нужно собирать простые графики для презентаций

Power BI

Продукт для работы с массивами данных от Microsoft. Под названием Power BI объединяется несколько сервисов. Один из продуктов позволяет сводить данные в графики для упрощения анализа.

Есть бесплатная и корпоративная версия стоимостью 9.99 $/мес.

С какими данными можно работать

Информацию можно подтягивать из разных источников: популярных баз данных, Google, различных интернет-источников, в том числе из рекламных кабинетов социальных сетей.

Преимущества Power BI

• Удобно работать с продуктами Microsoft. Хорошо интегрируется с Excel. Azure Cloud Service, SQL Server
• Есть много шаблонов для красивой визуализации баз данных
• Есть облачный и десктопный интерфейсы. Можно работать на разных компьютерах: дома и в офисе
• Можно интегрировать в собственные приложения и продукты от сторонних разработчиков
• Возможности предоставления отчетов по ссылке и в файле

Недостатки

• Плохо воспринимает данные из Google Analytics и Яндекс.Метрики. Проблему помогают решить коннекторы от сторонних разработчиков
• Мало инструментария для обработки и очистки данных
• Сервис особенно удобен для пользователей, работающих на устройствах с ОС Windows

Tableau

Крупный сервис для аналитики и визуализации данных. В нем предусмотрен широкий функционал для визуализации любых данных в разных форматах.

С какими данными работает

Можно использовать данные из самых разных источников. Сервис работает с десятками платформ, популярными форматами файлов и базами данных.

Преимущества Tableau

• Можно сводить данные из разных источников в единые графики
• Можно работать в команде. Несколько сотрудников могут смотреть и корректировать отчеты
• Разные способы передачи отчетов. Можно поделиться ссылкой, отправить отчет по почте в файле
• Широкий выбор шаблонов. Разные способы отображения данных

Недостатки

• Нет бесплатной версии. Оплачивается по количеству пользователей раз в месяц
• Для интеграции в работу нужна поддержка IT-специалиста
• Сервис удобен, когда нужно собрать данные с разных источников и быстро объединить их в один отчет. Полезен для командной работы

Выводы

Визуализация данных делает жизнь специалистов проще, главное правильно подавать информацию:

1. Проверьте информацию перед построением графиков
2. Выбирайте правильные диаграммы и не забывайте о смысловой нагрузке каждого элемента данных
3. Подстраивайте визуализацию под аудиторию, иначе информация будет воспринята неправильно
4. Соблюдайте эргономику. Не переусердствуйте с оформлением
5. Выберите удобный инструмент визуализации с нужным функционалом

Чтобы строить графики и визуализировать данные, их нужно откуда-то брать и где-то хранить. Соберите все в одном месте, используйте CRM.

Если вы хотите знать, как CRM-система поможет в работе с данными, пишите онлайн-консультанту на сайте.

Источник

Способы визуального представления данных. Методы визуализации

«Говорят, один рисунок стоит тысячи слов, и это действительно так, но при условии, что рисунок хороший.» Боумена [65]

С возрастанием количества накапливаемых данных, даже при использовании сколь угодно мощных и разносторонних алгоритмов Data Mining , становится все сложнее «переваривать» и интерпретировать полученные результаты. А, как известно, одно из положений Data Mining — поиск практически полезных закономерностей. Закономерность может стать практически полезной, только если ее можно осмыслить и понять.

В 1987 году по инициативе ACM SIGGRAPH IEEE Computer Society Technical Committee of Computer Graphics , в связи с необходимостью использования новых методов, средств и технологий данных, были сформулированы соответствующие задачи направления визуализации.

К способам визуального или графического представления данных относят графики, диаграммы, таблицы, отчеты, списки, структурные схемы, карты и т.д.

Визуализация традиционно рассматривалась как вспомогательное средство при анализе данных, однако сейчас все больше исследований говорит о ее самостоятельной роли.

Традиционные методы визуализации могут находить следующее применение:

• представлять пользователю информацию в наглядном виде;
• компактно описывать закономерности, присущие исходному набору данных;
• снижать размерность или сжимать информацию;
• восстанавливать пробелы в наборе данных;
• находить шумы и выбросы в наборе данных.

Визуализация инструментов Data Mining

Каждый из алгоритмов Data Mining использует определенный подход к визуализации. В предыдущих лекциях мы рассмотрели ряд методов Data Mining . В ходе использования каждого из методов, а точнее, его программной реализации, мы получали некие визуализаторы , при помощи которых нам удавалось интерпретировать результаты, полученные в результате работы соответствующих методов и алгоритмов.

• Для деревьев решений это визуализатор дерева решений, список правил, таблица сопряженности.
• Для нейронных сетей в зависимости от инструмента это может быть топология сети, график изменения величины ошибки, демонстрирующий процесс обучения.
• Для карт Кохонена: карты входов , выходов, другие специфические карты.
• Для линейной регрессии в качестве визуализатора выступает линия регрессии.
• Для кластеризации: дендрограммы , диаграммы рассеивания.

Диаграммы и графики рассеивания часто используются для оценки качества работы того или иного метода.

Все эти способы визуального представления или отображения данных могут выполнять одну из функций:

• являются иллюстрацией построения модели (например, представление структуры (графа) нейронной сети);
• помогают интерпретировать полученный результат;
• являются средством оценки качества построенной модели;
• сочетают перечисленные выше функции (дерево решений, дендрограмма).

Визуализация Data Mining моделей

Первая функция (иллюстрация построения модели), по сути, является визуализацией Data Mining модели . Существует много различных способов представления моделей, но графическое ее представление дает пользователю максимальную «ценность». Пользователь , в большинстве случаев, не является специалистом в моделировании, чаще всего он эксперт в своей предметной области . Поэтому модель Data Mining должна быть представлена на наиболее естественном для него языке или, хотя бы, содержать минимальное количество различных математических и технических элементов.

Таким образом, доступность является одной из основных характеристик модели Data Mining . Несмотря на это, существует и такой распространенный и наиболее простой способ представления модели, как » черный ящик «. В этом случае пользователь не понимает поведения той модели, которой пользуется. Однако, несмотря на непонимание, он получает результат — выявленные закономерности. Классическим примером такой модели является модель нейронной сети.

Другой способ представления модели — представление ее в интуитивном, понятном виде. В этом случае пользователь действительно может понимать то, что происходит «внутри» модели. Таким образом, можно обеспечить его непосредственное участие в процессе. Такие модели обеспечивают пользователю возможность обсуждать ее логику с коллегами, клиентами и другими пользователями, или объяснять ее.

Понимание модели ведет к пониманию ее содержания. В результате понимания возрастает доверие к модели. Классическим примером является дерево решений. Построенное дерево решений действительно улучшает понимание модели, т.е. используемого инструмента Data Mining .

Кроме понимания, такие модели обеспечивают пользователя возможностью взаимодействовать с моделью, задавать ей вопросы и получать ответы. Примером такого взаимодействия является средство «что, если». При помощи диалога «система- пользователь » пользователь может получить понимание модели.

Теперь перейдем к функциям, которые помогают интерпретировать и оценить результаты построения Data Mining моделей. Это всевозможные графики, диаграммы, таблицы, списки и т.д.

Примерами средств визуализации, при помощи которых можно оценить качество модели, являются диаграмма рассеивания, таблица сопряженности, график изменения величины ошибки.

Диаграмма рассеивания представляет собой график отклонения значений, прогнозируемых при помощи модели, от реальных. Эти диаграммы используют для непрерывных величин. Визуальная оценка качества построенной модели возможна только по окончанию процесса построения модели.

Таблица сопряженности используется для оценки результатов классификации. Такие таблицы применяются для различных методов классификации. Они уже использовались нами в предыдущих лекциях. Оценка качества построенной модели возможно только по окончанию процесса построения модели.

График изменения величины ошибки. График демонстрирует изменение величины ошибки в процессе работы модели. Например, в процессе работы нейронных сетей пользователь может наблюдать за изменением ошибки на обучающем и тестовом множествах и остановить обучение для недопущения » переобучения » сети. Здесь оценка качества модели и его изменения может оцениваться непосредственно в процессе построения модели.

Примерами средств визуализации, которые помогают интерпретировать результат, являются: линия тренда в линейной регрессии, карты Кохонена, диаграмма рассеивания в кластерном анализе.

Источник