15 заметок с тегом

визуализация данных

История торгового баланс США

Мэтт Стайлз визуализировал торговый баланс США. Последними идут мини-графики, которые показывают отношения с 49 другими странами с 2008 по 2017:

Смотрите сколько интересного в этих пятистах столбиках. Развитие отношений и изменения в экономике. Например, снижение импорта из России после 2015. С Ираком в том же году тоже — проблемы. Предположу, что рост импорта из Норвегии в 2015 вырос, компенсируя нехватку нефти.

США потребляет больше остальных стран. Поэтому предположил бы, что у стран, которые покупают у США больше, чем продают, не так хорошо с экономикой — им нечего предложить тем, кто покупает всё. Такие балансы c Гватемалой и Доминиканской Республикой удивляют меньше, чем с Нидерландами, Бельгией и Турцией. А ОАЭ до этого, похоже, нет дела.

Баланс с Великобританией выглядит так, будто британцы внимательно смотрят на такие графики и держит руку на пульсе.

Эти размышления суперненаучны, даже близко. Просто такой досуг иногда случается. И заодно способ познания. Что там у Малайзии? Википедия рассказывает, что, помимо прочего, они поставляют в США оптические и медицинские инструменты. Возможно, поэтому главный импортер Малайзии — Япония.

31 мая   визуализация данных   досуг   ход мысли

Визуализация данных развлекает

Делал сравнительную таблицу для моделей аэротруб. Типа такой:

И получалась она монотонной, не было желания изучать. С одной стороны, проблемы тут нет, потому что задача «сравнить», предполагает, что человек хочет выбрать, потребность уже сформировалась, увлекать его необязательно. А с другой — было интересно, можно ли сделать визуально разнообразнее без ущерба для вдумчивого сравнения.

Можно нарисовать иконок или закодировать всё разными цветами. Но мне эти варианты не давали покоя. Помогла визуализация данных. Простые кружочки и прямоугольники в одном масштабе — и таблица стала менее однородной, а сравнение более наглядным.

Отельный вызов, который не победил — расположение параметров не в строках, а в столбцах. Цифры удобнее сравнивать, когда они друг под другом — в столбцах и выровнены по разрядам. Тогда в строках будут модели. Само по себе оно несложно, но на веб-странице с заливающими заголовками моделей и адаптацией под разные экраны становится сложно.

2018   визуализация данных   интерес

Что почитать про инфографику и какой софт нужно изучать

Борис Веркс спрашивает:

Подруга-ученый спрашивает, что почитать про инфографику и какой софт нужно изучать. Посоветовал Тафти, но, очевидно, нужно и что-то более быстрое. Посоветуй, пожалуйста :-)

Попробую помочь.

У меня с инфографикой беда, писал об этом в заметке «Главное различие визуализации данных и инфографики»:

Визуализация данных и инфографика — это разные вещи. Слова говорят сами за себя, если задуматься. Инфографика — это информационная графика. Графикой иллюстрируют, оформляют и развлекают. «Информационная» тут характеристика, свойство. А визуализация — это отображение, представление чего-то. Это «что-то» — контекст, определяющий о чём речь. Получается, что тут главное — данные. Графика и данные — чувствуете разницу? :—)

И в «Главное различие визуализации данных и инфографики»:

Визуализация данных — инструмент анализа. Она помогает делать выводы. (Поэтому так важно снабжать её органами управления, превращать в интерфейс.)

А инфографика — готовые выводы. Оформленные и структурированные показатели и закономерности.

Из этого следует, что визуализация подходит «анализирующей» аудитории, а инфографика — любой (охват второй шире).

Метафора для закрепления: визуализация — топор, инфографика — дрова.

Как делать инфографику я не особо знаю. Чтобы ответить, заменю её на «визуализацию данных» — учёным должно быть полезнее.

Для меня это комплексная дисциплина. Состоит:
1) из графдизайна и вёрстки с типографикой в небольшой степени,
2) интерфейсов,
3) организации и кодирования элементов, чтобы их можно было сравнивать,
4) и немного статистики и анализа, чтобы, например, понимать, какие данные опустить, чтобы не потерять смысл и улучшить читаемость.

Для первых двух подойдёт всё базовое (Мюллер-Брокман, Чихольд, Харровер, Норман, Раскин и прочие). Тафти я тоже отношу к графдизайну и вёрстке частично.

Для третьего пункта полезно понимать, что это просто сравнение. Если все объекты одинаково значимые, визуализация мало что даст. Книг на эту тему, кроме Тафти, я не знаю, увы. Посоветую серию статей, которые писала Таня Бибикова об алгоритме Δλ. Плюс расшифровку мастер-класса на Хабре, там есть классная сводная таблица:

Ещё тут могут помочь гештальт принципы (и другое из психологии о восприятии зримых образов). Вот заметка Жени Арутюнова восприятии, чтобы понять, о чём это вообще.

Для с четвёртого пунктом у меня совсем туго, лучше у Ромы спросить.

Инструменты вроде все знают. Приложение «Табло», в нём можно почти всё посмотреть, для анализа, который проводят учёные его может хватить с запасом. Но в нём не сделать «красивую» визуализацию для статьи в Нью-Йорк Тамс. Для тех, кто пишет код, может быть интереснее D3.js, на нём можно всё, что захочешь. Ещё знаю о языке R, но на практике не сталкивался.

2018   визуализация данных   инфографика   ответ

Экспресс-разбор визуализации налоговых ставок

В ноябре 2017-го Нью-Йорк Таймс выпустил работу Алисии Парлапиано и Адама Пирса об увеличениях и уменьшениях налоговых ставок в новом законопроекте Белого дома:

В основе — параллельное изложение. Меняются одновременно и текст и график. Классно, что это происходит без дополнительной навигации — достаточно одной прокрутки.

Столбики не выглядят захватывающими, но сравнивать их вполне удобно.

В заголовке авторы сразу выделяют категории цветом, и, видимо, чтобы это не приняли за декоративный элемент повторяют выделение во въезд. Подчёркивания в заголовке лезут в интерлиньяж нижней строки и похожи на ссылочные. По старой привычке кликнул в «Tax Cut», ожидая перехода или перемещения к нужной части статьи. Короче, убрал бы подчёркивание.

Столбикам предшествует такой экран:

Видно, что планируют два крупных увеличения ставок и шесть крупных уменьшений. Но количество увеличений больше. В таком виде ничего не сравнить. Предположу, что этот экран показывает, как законопроект может выглядеть, если его просто читать — бросаются в глаза большое число изменений, крупные изменения, численное преобладание увеличений...
А потом эти квадратики собираются в столбики — этот переход показывает пользу, которую принесли авторы статьи. Собрали из каши столбики, которые можно сравнивать.

2018   визуализация данных   налоги   Нью-Йорк Таймс   разбор

Экспресс-разбор визуализации о пробках

Раньше писал разборы, в которых рассказывал о подаче информации на примерах. В этот раз ограничусь главными ошибками и способами их исправления.

Работа «Время в пути» Виллема Тулпа показывает автотрафик в Нидерландах за 1 ноября 2016-го:

Данные собирали датчиками на дорогах. Замеряли время, за которое автомобиль проходит от датчика до датчика. Потом поминутно сравнивали собранные данные с нормой. За норму считали усреднённые значения для этих же датчиков в ночное время, когда движение максимально быстрое. Пропуски в данных интерполировали, а выбросы больше, чем в 3 раза, заменили на среднее соседних значений.

Что происходит на видео, понятно не сразу. Но из предыдущего абзаца ясно, что данные одномерные, их лучше показывать проще.

Давайте разбираться. Тут показаны только дороги и подписаны города.
Главный минус — формат. Видео сложнее анализировать. Для навигации есть только пауза и перемотка — попадай в нужный момент, как хочешь. При этом если просто смотреть ролик, то заметишь всплески около 9 и 17 часов и это суперочевидные выводы, для которых не нужна визуализация.

Второй минус — тройное кодирование одного и того же параметра, отклонения от нормы. Меняются цвет, толщина линии и добавляется ортогональное смещение, которое сглаживается, чтобы дороги не разрывались. Это перебор.

Автор пишет, что участки без данных — серые, а с маленьким отклонением — синие (голубые). По-русски назвал бы «сизым». Эти цвета почти неразличимы на видео. Среднее отклонение красное, сильное — белое. Почему такой набор? Может, в честь Нидерландского флага, но зачем? Светофорный градиент сработает лучше.

Цвет и толщина линии — это плюс-минус понятно, а как работает смещение может быть не очевидно. Предполагаю, что так. Ровная дорога с датчиками:

Когда время прохождения сегмента между датчиками отклоняется от нормы, это сегмент смещается, как столбик на диаграмме. Чем больше отклонение, тем больше значение по игреку.

А дальше хитрое алгоритмическое сглаживание, чтобы дороги не разрывались:

Возможно, именно из-за этого сглаживания пришлось записывать видео — браузер не справлялся. Подчеркну, это только один день.

Автор ссылается на модель «Дорожных волн», которая объясняет поведение визуализированного типа пробок. И вот тут, мне кажется, главная ловушка. Классно же прям волнами показать эти «дорожные волны»:

Because of the displacement based on the deviation from the assumed normal travel time, the visualization shows clearly that traffic jams can move in waves. These waves move backwards, opposite of the driving direction of the cars.

Но визуализация получается сложная и не наглядная.

Как бы делал сам
Взял бы настоящую карту, например, Оупен-стрит-меп, чтобы проще было найти родную деревню и работало масштабирование. Увёл всё кроме дорог на задний план (высветлил и обесцветил). И красил бы участки дорог светофорным градиентом не отклоняя. А если нет отклонений, нормально сработают дороги естественной толщины. Это будет похоже на пробки в любом картографическом сервисе. И это хорошо, формат проверен и легко считывается.

Чтобы перемещаться во времени, добавил бы слайдер с получасовыми отметками. Чтобы смотреть, как текут «волны», оставил бы плей, но выключил по умолчанию. Перетекание «волн» будет за счёт движения градиента. Ещё попробовал бы под дорогой рисовать тень, интенсивность которой повторно закодирует отклонение от нормы. Так можно добиться эффекта, которого искал автор, только без искажений топографии. «Волны» будут видны не сбоку, а сверху. Дальше можно добавить выбор дня.

2017   визуализация данных   карта   пробки   разбор
Ранее Ctrl + ↓