К основному содержимому
#Data

[2/x] Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks (Рубрика Data)

#Data #Visualization #Patterns #Leadership

Продолжая первый пост про эту крутую книгу расскажу про две оставшиеся главу из первой части про основные принципы визуализации

Вторая глава содержит пять советов для улучшения визуализаций 1) Show the data - для того, чтобы аудитория лучше поймала смысл визуализации нам надо показать данные, не обязательно показывать все данные, но те данные, что подсвечивают ваше сообщение должны быть на визуализации 2) Reduce the clutter - визуализация должна содержать только необходимые элементы, остальные нужно убрать, чтобы не отвлекать внимание. Условно, редко когда полезны лишние элементы оформления или 3D версии графиков, даже если в Excel они есть 3) Integrate the graphic and text - автор дает сразу несколько советов

  • Лучше убрать отдельную легенду и интегрировать ее прямо в график - но на практике часто и легенду убирают и в графике не дают никаких подсказок как его читать
  • Написать заголовок к визуализации, который напоминает газетный и прямо говорит об основной мысли визуализации
  • Добавить объясняющие элементы в ключевые места визуализации (например, комменты поверх пиков и провалов в обычном линейном графике) 4) Avoid the spaghetti chart - даже если информации много, то не надо вываливать ее на одну визуализацию. Можно сделать несколько отдельных визуализаций, которые подсвечивают вопрос с разных сторон. Но если мы так делаем, то нам надо сделать визуализации похожими, чтобы в них легко было ориентироваться 5) Start with gray - автор предлагает стартовать с серого варианта графика, а цвета добавлять потом для выделения основных моментов Тут же автор говорит про типы данных: качественные и количественные, где есть дискретные и непрерывные, которые могут быть интервальными или поддерживать отношения. Понимание типа данных очень важно для правильной визуализации.

Ну и последняя глава называется "Форма и функция" и содержит подзаголовок, содержащий ключ к успешной визуализации

Let you audience's needs drive your data visualization choices Дальше автор говорит, что форма может быть статическая и интерактивная, а функция объяснительная и исследовательская. Книга больше про статические и объяснительные визуализации, но и другие типы могут быть эффективны для своих целей. Например, раньше (в 1997 году) существовала мантра работы с визуализациями вида Overview first, zoom and filter, then details-on-demand Но сейчас подход поменялся и в эпоху mobile first у нас сменился на скроллинг на бегу, а значит надо успеть сообщить основную мысль сразу. И только если что-то зрелищное происходит, то люди готовы сделать что-то помимо скролла:) Это надо учитывать для построения эффективных визуализаций.

Продолжение обзора книги в следующих постах.

P.S. Раньше я уже писал на тему визуализаций:

  • Книга "Visual Meetings" про использование визуала для проведения эффективных встреч
  • Доклад Brendan Gregg "Visualizing Performance" про визуализацию производительности софта (знаменитые flame charts)
  • Книга "Visualizing Change: A data-driven snapshot of our world" с крутыми инфографиками для получения вдохновения
  • Книга "MBA в картинках" с интересными визуализациями стандартных менеджерских тем
  • Книга "Technology Strategy Patterns" и конкретно часть "Communicating the Strategy" про донесение сложных идей о стратегии до топ-менеджеров

Ну и научно популярные книги по статистике (в более научных книгах по статистике больше все-таки не про визуализацию, а про математику)

#Data #Visualization #Patterns #Leadership