Сегодня мы объясним, почему визуализация данных важна для мира больших данных. Мы напомним вам суть термина и основные варианты использования концепции в двухмерном варианте.
Двухмерная визуализация данных
Первый пример двумерной визуализации данных, который приходит нам на ум, — это, конечно же, различные графики. Концепция графиков функций, несмотря на свою простоту, может точно определить смысл и назначение 2D визуализации — отображение зависимости переменной функции (или категории переменных) от другой переменной — аргумента (или, соответственно, класса границ).
Совершенно излишне упоминать, чем такая модель отличается от трехмерной визуализации, но для целей бизнес-анализа она часто может ограничиваться только двумя измерениями. Простая, но мощная идея заключается в использовании графической визуализации на одном уровне для улучшения визуализации различных (или кажущихся структурированными) сложных данных. Среднестатистический аналитик буквально «плещется в море огромных данных»; двумерное представление может стать настоящим спасением.
Диаграмма.
Мы уже много раз упоминали об этом выборе в нашей статье — и не без оснований. График функции y(x) — самый простой и наглядный метод представления данных, с которым сегодня знаком каждый студент, и это лишь частный случай диаграммы рассеяния. В общем случае двумерная диаграмма рассеяния — это точечное представление телевизионных данных, представленное на экране в классическом виде декартовой системы координат.
Диаграмма, как и любая другая функциональная диаграмма, может быть преобразована и отображена в различных ориентациях. Точки графика обладают такими свойствами, как цвет, размер, форма, текстура, смещение и даже звук при взаимодействии с внешними объектами. Основные области применения этой технической визуализации — создание иконографических моделей и визуализация пикселей.
Таблица.
Этот вариант визуализации представляет собой диаграммную панель, на которой представлены все возможные комбинации координат (или в случае многомерной визуализации).
Диаграммы рассеяния могут быть представлены не только в табличном, но и в других форматах (например, круговые диаграммы, многоугольники и т. д.). Возможность объединять графики в одно изображение и визуально соотносить их характеристики говорит о том, что метод матричной визуализации является очень мощным инструментом для анализа исходных данных.
Тепловые карты.
Тепловая карта — это массив ячеек, в котором каждая ячейка окрашена в соответствии с определенным значением или функцией данных, связанных с этой ячейкой.
Этот метод является частным случаем старой доброй диаграммы рассеяния. Точки на графике представляют собой цветные ячейки сетки.
Линейная диаграмма.
Этот метод визуализации предполагает построение графика функции или кусочной функции от одного аргумента в одном измерении. Чтобы применить метод линейного графика к многомерным данным, несколько графиков объединяются в один график (кусочную функцию), содержащий множество линий.
Измерения отображаются разными цветами или типами линий (например, пунктирными).
Круговая диаграмма
Этот метод представления, также называемый полярной диаграммой, используется для представления полярных координат. Это означает, что данные наносятся на плоскость с помощью двух атрибутов — наклона относительно оси и радиуса (расстояния от нулевой координаты) — для создания «свернутой» версии линейной диаграммы.
Эта формула решает проблему «эффекта края», возникающую при попытке построить большое количество осей на линейном графике (линии накладываются друг на друга и становятся неразличимыми). Хотя для двумерных моделей это менее важно, никто не станет спорить, что всегда полезно посмотреть на одни и те же данные под разными углами.
Типы диаграмм визуализации данных — полное руководство с примерами
Преобразование сложных массивов данных в понятную и действенную информацию — задача не из легких. Однако, правильно подобрав тип диаграммы визуализации данных, вы сможете выявить закономерности, тенденции и взаимосвязи, чтобы рассказать убедительную историю о ваших данных.
В этом подробном руководстве вы узнаете о наиболее распространенных типах диаграмм визуализации данных, практических примерах их использования и советах по выбору наилучшей визуализации для ваших конкретных данных. Давайте погрузимся!
15 типов диаграмм визуализации данных
1. столбчатая диаграмма
Гистограммы используют прямоугольные столбики для сравнения значений в разных категориях. Высота или длина каждого столбика представляет собой цену.
Гистограммы очень удобны для отображения рейтингов, сравнения значений показателей внутри групп и демонстрации изменений во времени при использовании временных рядов в гистограммах.
Например, горизонтальная гистограмма эффективно ранжирует обзоры фильмов на основе средних оценок пользователей. Вертикальные гистограммы помогают сравнить общую выручку от продаж по категориям товаров.
2. Линейные графики
Линейные графики идеально подходят для отображения тенденций и закономерностей за определенный период времени. Они показывают точки данных с течением времени, соединенные прямыми линиями.
По пикам и впадинам линий можно быстро определить увеличение, уменьшение и другие тенденции в данных. Линейные графики особенно полезны для данных временных рядов.
Например, линейная диаграмма может показать, что количество ежемесячных посещений веб-сайта увеличивается во время праздников и уменьшается в летние месяцы.
3. круговые диаграммы
Круговые диаграммы полезны, когда необходимо наглядно представить соотношение частей и целого. Кусочек круга представляет собой пропорциональную величину, которую каждая категория представляет для целого.
Круговые диаграммы идеальны, когда необходимо отобразить всего две-пять категорий. Они позволяют увидеть, как соотносятся сегменты, например, доля рынка среди конкурентов компании.
4. круговые диаграммы
Площадные диаграммы — это, по сути, линейные диаграммы, но с пустым пространством под линиями. Они подчеркивают количество или величину изменений с течением времени.
Например, ареальный график может показать совокупные продажи веб-сайта с течением времени. Пики и долины показывают увеличение и уменьшение, а заполненные пространства — общий объем.
5. диаграммы рассеяния
Диаграмма рассеяния — это тип графика, необходимый для оценки взаимосвязи между двумя наборами переменных. Каждая точка данных отображается на графике в виде точки. Расположение точек указывает на корреляцию.
Например, на диаграмме рассеяния можно сравнить медианное население города с его медианным доходом. Кластеризация и тренд точек могут показать положительную или отрицательную связь между переменными x и y.
6. диаграммы зон активности
Для больших наборов данных с большим количеством переменных тепловые карты могут быть очень полезны. Цветовое кодирование представляет значения, обычно с более высокими цифрами и более темными оттенками.
Часто продавцы используют тепловые карты для визуализации кликов на сайте. Темные пятна быстро выявляют страницы с наибольшей посещаемостью. Тепловые карты облегчают выявление закономерностей.
7. гистограммы
Гистограммы группируют числовые данные в области или пространства и используют столбцы для представления частоты значений в каждый момент времени. Это позволяет увидеть общее распределение.
Например, гистограмма экзаменационных баллов студентов может показать распределение баллов, показывая количество студентов, набравших все диапазоны баллов. Ищите диагонали и экстремальные значения!
8. рамочная диаграмма
Рамочные диаграммы показывают статистические детали набора данных. Прямоугольники показывают первую, вторую и третью четверти. Шпильки простираются до минимального и максимального значений, а линия внутри прямоугольника представляет собой медиану.
Эти графики позволяют быстро сравнить распределения из нескольких групп. Вы можете найти быстрые, диагональные и экстремальные значения.
9. радарная диаграмма
Радарные диаграммы, также известные как паучьи диаграммы, имеют несколько количественных шкал, начиная с центральной точки. Точки данных строятся на каждой шкале и соединяются друг с другом, создавая радарные изображения.
Радарные диаграммы можно использовать для сравнения многомерных наборов данных, например навыков сотрудников в разных отделах. Созданные фигуры раскрывают идеи.
10. пузырьковая диаграмма
Пузырьковые диаграммы похожи на усовершенствованные диаграммы рассеяния. Каждая точка данных отображается в виде пузырька с позициями x и y, представляющими две переменные. Размер пузырька добавляет дополнительное измерение.
Третья переменная, например выручка от продаж, может быть сгенерирована по размеру пузыря. Пузыри показывают корреляции и кластеры, как это показано на диаграмме рассеяния.
11. дендральная диаграмма
Отображая иерархические данные в виде прямоугольных вставок, древовидные карты можно использовать для представления определенных переменных, таких как размер файла, с помощью размера. Цвета также могут использоваться для кодирования дополнительных измерений.
Красноватые карты можно использовать для визуализации, например, структуры каталогов. При этом они оптимизируют пространство, поскольку прямоугольники заполняют всю область.
12. диаграммы солнечных ключей.
Диаграммы Sankey представляют поток ресурсов, товаров или других данных в системе. Стрелки разной толщины соединяют различные этапы и указывают на количество.
Этот тип визуализации данных идеально подходит для составления схем передачи энергии, цепочек поставок, распределения бюджета и анализа сетевого трафика. Чем толще стрелки, тем выше объем.
13. Диаграмма Ганта
Руководители проектов используют диаграммы Ганта для планирования задач во времени. Столбцы обозначают продолжительность выполнения задач в графике. Линии указывают на зависимости.
Диаграмма Ганта позволяет отслеживать ход проекта, чтобы легко видеть, что и когда должно быть сделано и какие задачи мешают другим задачам начаться.
14. облако слов
Облака слов визуализируют текстовые данные, увеличивая масштаб наиболее часто используемых слов. Низкочастотные слова отображаются в меньшем размере. Данные также могут быть закодированы по положению и ориентации слов.
Обеспечивает обзор важных терминов и тем в текстовом источнике. Облака слов легко выделяют наиболее обсуждаемые темы.
15. графические диаграммы
В отличие от большинства типов диаграмм визуализации данных, графические диаграммы используют пиктограммы и иконки для представления цифр. Это делает их очень привлекательными и идеальными для инфографики.
Графические диаграммы подходят для тех случаев, когда сложные данные необходимо упростить. Забавные пиктограммы привлекают внимание и способствуют запоминанию.
От типа диаграммы зависит понимание.
Как видите, очень важно выбрать правильный тип диаграммы для визуализации данных. От этого зависит, насколько легко или трудно будет обнаружить важные идеи, скрытые в данных.
Теперь у вас есть пример самых популярных и мощных типов диаграмм для любой задачи анализа. Решите, что вы хотите узнать из данных, и выберите визуальное представление, предназначенное для предоставления этой информации.
Немного практики — и вы станете профессионалом в области визуализации данных, способным создавать великолепные диаграммы, превращающие необработанные наборы данных в золото для принятия решений. У вас есть другие вопросы о выборе лучшей визуализации данных для вашего проекта? Напишите нам об этом в комментариях!
Библиотека Matplotlib для построения графиков
Поймите, как работает библиотека Matplotlib, и постройте свой первый график.
Иллюстрация Оли Ежак из Skillbox Media
Matplotlib — это популярная библиотека Python для визуализации данных. В зависимости от задачи она может использоваться для создания всевозможных графиков, включая линейные, круговые и рядовые гистограммы.
В этой статье вы узнаете, как импортировать библиотеку, и на примерах разберете основные способы визуализации данных.