आंकड़ों के साथ झूठ बोलने से बचना: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की मूल बातें

मैंने अक्सर यह राय सुनी है कि विश्लेषकों का काम स्पष्ट रूप से "उदास" आंकड़े इस तरह से दिखाना है जैसे कि सब कुछ योजना के अनुसार हो रहा है। शायद यह कहीं हो रहा है, लेकिन gamedev में विपरीत सच है। हमें सबसे अधिक उद्देश्य डेटा प्रदान करने की आवश्यकता है ताकि परियोजना में सही निर्णय किए जा सकें। और इस डेटा को समझ में आता है।

यह अक्सर सुंदर ग्राफिक्स के साथ लुभाने की तुलना में अधिक कठिन होता है।

इसलिए, मैंने विज़ुअलाइज़ेशन के कई बुनियादी सिद्धांतों को संकलित किया है जो मैं अपने काम में लागू करता हूं (अंत में स्रोतों की एक सूची)। यह उपयोगी है यदि आप रिपोर्ट लिख रहे हैं, एक प्रस्तुति की तैयारी कर रहे हैं या बस कुछ संख्याओं का अर्थ बताना चाहते हैं। मुख्य बात: एक अच्छा शेड्यूल बनाने के लिए, आपको एक प्रतिभाशाली कलाकार होने की जरूरत नहीं है या उत्कृष्ट रूप से खुद matplotlib / ggplot2 के मालिक हैं। चलो चलते हैं।

प्लेन एक्सेल (और कभी-कभी पेंसिल और पेपर) एक अच्छे ग्राफ के लिए पर्याप्त क्यों है?

यह दृश्य के एकमात्र उद्देश्य से उपजा है - अपने विचार को व्यक्त करने के लिए। इसलिए, तुरंत: कोई "सुंदर" या "सही" शेड्यूल नहीं है - या तो वे किसी विचार को व्यक्त करने में मदद करते हैं या नहीं। और अगर नहीं, तो शेड्यूल कितना खूबसूरत है, इसकी जरूरत नहीं है।

एक अनुसूची बनाने की प्रक्रिया जो अपने लक्ष्य को प्राप्त करेगी, उसे 4 चरणों में विभाजित किया जा सकता है [1]:



यह सब एक विचार से शुरू होता है। आप पाठकों या दर्शकों को क्या समझना चाहते हैं? इसके आधार पर, आरेखों के प्रकार का चयन किया जाता है, फिर महत्वपूर्ण स्थानों पर ध्यान आकर्षित किया जाता है और विचार को व्यक्त करने में बाधा डालने वाली सभी चीजों को हटा दिया जाता है।

अब प्रत्येक आइटम के बारे में अधिक।

विचार

आइए विचार तैयार करके शुरू करें और यह ग्राफिक्स को कैसे प्रभावित करता है। एक विहित उदाहरण देखें: एक "क्षेत्र द्वारा बिक्री" एक बहुत ही सरल डेटा सेट (8 अंक, 2 कंपनियों) [2] के साथ हस्ताक्षर।

इस रूप में, यह देखना मुश्किल है और कोई भी विचार सीधे इसका अनुसरण नहीं करता है:



महत्वपूर्ण कनेक्शन को आसान और अधिक स्पष्ट रूप से दिखाने के लिए - हमें एक आरेख की आवश्यकता है। और चुने गए चार्ट के प्रकार के आधार पर, एक पूरी तरह से अलग विचार सामने आएगा।



उदाहरण के लिए, केवल एक चीज जिसे हम उपरोक्त चार्ट पर पहली नज़र में देख सकते हैं, वह यह है कि दोनों कंपनियों की बिक्री संरचना अलग-अलग है। किसी भी अन्य जानकारी को पढ़ने के लिए, आपको गहराई से समझना होगा, और यह विचार को व्यक्त करने में मदद नहीं करता है।

एक और ग्राफ, एक ही डेटा:



यहां, संरचना में अंतर के अलावा, हम पहले से ही दिखाते हैं कि कंपनियां विभिन्न क्षेत्रों में बिक्री के शेयरों को कैसे साझा करती हैं। यदि आप इसे बाएं से दाएं पढ़ते हैं (जैसा कि अधिकांश लोग करेंगे), तो विचार इस प्रकार होगा: कंपनी बी (बाएं) की दक्षिण में बिक्री का सबसे छोटा हिस्सा है, और कंपनी ए (दाएं) का सबसे बड़ा हिस्सा है। और इसके ठीक उत्तर में।

एक और ग्राफ:



यदि हम इस प्रकार के एक हिस्टोग्राम का उपयोग करते हैं, तो मुख्य रूप से कंपनियों को एक-दूसरे के साथ तुलना करने पर ध्यान आकर्षित किया जाएगा: उत्तर में राजस्व के मामले में, कंपनी बी कंपनी ए से आगे है, पूर्व और पश्चिम में वे प्रतिस्पर्धा करते हैं, और दक्षिण में, कंपनी बी कंपनी ए के पीछे है।

एक ही डेटा, केवल 8 अंक, लेकिन प्रस्तुति के आधार पर, वे विभिन्न विचारों को व्यक्त करते हैं।

इसलिए - पहले हम एक विचार तैयार करते हैं, और फिर उपयुक्त प्रकार के आरेख का चयन करते हैं।

चार्ट प्रकार

आइए सबसे आम प्रकार के आरेखों (जो आप एक्सेल, किसी बीआई या अन्य विश्लेषणात्मक उपकरणों में पा सकते हैं) के माध्यम से जाते हैं और देखते हैं कि किस तरह की तुलना (और क्या विचार) उनके लिए सबसे अच्छा उपयोग किया जाता है [2]।

पाई चार्ट

चलो "पसंदीदा" पाई चार्ट और विविधताओं (डोनट चार्ट) के साथ शुरू करते हैं। शास्त्रीय व्याख्या में, इसका मुख्य लक्ष्य स्थिर संरचना दिखाते समय शेयरों की तुलना करना है।


एक अच्छे खेल के घटक

लेकिन एक राय यह भी है कि इस आरेख का मुख्य उद्देश्य विज्ञापन और सुंदर चित्र हैं।

कई मायनों में, यह पीआई चार्ट्स है जो कई मिलियन साल पहले व्यवसाय सलाहकारों को 30-पृष्ठ की प्रस्तुतियों को बेचने की अनुमति देता है। नहीं? यहाँ "परामर्श", "विश्लेषिकी", "बीआई" के अनुरोध पर पहली तस्वीरें हैं:


पाई चार्ट, वे हर जगह हैं

लगभग कोई विज्ञापन छवि पाई चार्ट (या उनकी किस्मों) के बिना नहीं कर सकती है। प्रतीक के रूप में यह इतना उपकरण नहीं है।

और वास्तविक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए, यह उपयुक्त नहीं है।

सबसे पहले, इस आरेख का दायरा बहुत संकीर्ण है। एक स्थिर संरचना को इतनी बार नहीं दिखाने की आवश्यकता है - मामलों की एक छोटी संख्या। और दूसरी बात, बहुत से लोग पाई चार्ट में अच्छी तरह से शेयरों को नहीं पढ़ते हैं, खासकर अगर कोई उन्हें स्वैच्छिक (पागलपन) बनाता है। और तीसरा, एक ही प्रकार की तुलना अन्य आरेखों में व्यक्त की जा सकती है और यह केवल बेहतर होगी।

इसलिए - पाई चार्ट के बारे में भूलना बेहतर है। ठीक है, यदि आप विज्ञापन कर रहे हैं या अपनी प्रस्तुति में दृढ़ता जोड़ना चाहते हैं, तो विकल्प इतना बुरा नहीं है।

बार चार्ट (क्षैतिज)

वह एक बार चार्ट है और स्थितिगत तुलना के लिए कार्य करता है। यह स्पष्ट रूप से दर्शाता है कि कौन सा विकल्प बेहतर है, कौन कौन सी जगह लेता है और कैसे वे रैंक में संबंधित हैं।


स्थितिगत तुलना

एक बार चार्ट रेटिंग के लिए आदर्श है। और जो बहुत सुविधाजनक है - लंबे नाम आसानी से किंवदंती में फिट होते हैं। अन्य प्रकार के चार्ट में, यह हस्तक्षेप कर सकता है।

लाइन चार्ट

अगला प्रकार एक क्लासिक है। रूसी में लाइन चार्ट को अक्सर "चार्ट" कहा जाता है।

इसका उपयोग एक अस्थायी तुलना के लिए किया जाता है, जब आपको यह प्रदर्शित करने की आवश्यकता होती है कि संकेतक समय के साथ कैसे बदल गया, क्या गतिशीलता अलग-अलग संकेतकों और इसी तरह के लिए अलग थी।


प्रदर्शन संकेतकों की तुलना

लाइन चार्ट बनाते समय क्या देखें:

1. समयावधि की पर्याप्तता। अन्यथा, चार्ट एक अपठनीय गड़बड़ में बदल जाएगा।
2. लाइनों की संख्या। पांच या सात से अधिक लाइनें - एक वर्जित, कोई भी उन्हें समझ नहीं पाएगा।
   
   बाईं ओर बहुत लंबी समयावधि है, दाईं ओर "नूडल" लाइनों की है
3. स्केल। सावधान रहें, लाइन चार्ट उन लोगों को पसंद है जो डेटा [3] की मदद से छल करने वाले हैं।
   
   क्लासिक झूठ - स्केल गेम्स
   
   उदाहरण के लिए, यदि आप निदेशक मंडल की प्रस्तुति में बाईं ओर शेड्यूल दिखाते हैं और इसे अवधारण कहते हैं, तो परियोजना संभवतः बंद हो जाएगी। वास्तव में, सब कुछ इतना बुरा नहीं है: दाईं ओर एक ही चार्ट है, लेकिन एक उचित पैमाने के साथ, यह स्पष्ट हो जाता है कि संकेतक का "ड्रॉप" केवल एक उतार-चढ़ाव है। विपरीत दिशा में, यह भी काम करता है, पैमाने को बढ़ाकर, आप संकेतक की स्पष्ट गिरावट को छिपा सकते हैं।

सारांश में, लाइन चार्ट एक बहुत ही उपयोगी चार्ट प्रकार है। विशेष रूप से खेल विकास में, जहां संकेतक की लगातार निगरानी करना, गतिशीलता में परिवर्तन दिखाना और परियोजनाओं के विकास की निगरानी करना आवश्यक है।

क्षेत्र चार्ट

अगले प्रकार, एरिया चार्ट, संरचना को गतिशीलता में दिखाने के लिए कार्य करता है। वहाँ क्या ध्यान देना है? फिर - यदि हम परतों की एक बहुतायत करते हैं, तो ग्राफ अपठनीय हो जाता है। अतिरिक्त परतें निकालें और केवल सबसे महत्वपूर्ण छोड़ें (यह कैसे करें, हम थोड़ी आगे बात करेंगे):



हिस्टोग्राम

हिस्टोग्राम एक "सार्वभौमिक हथौड़ा" है। इस प्रकार के चार्ट में कई विविधताएँ होती हैं जिनका उपयोग विभिन्न स्थितियों में किया जा सकता है:

1. अस्थायी तुलना;
2. आवृत्ति वितरण;
3. शेयरों की तुलना (पाई चार्ट के लिए हैलो);
4. समग्र गतिकी में योगदान;
5. विकल्पों की तुलना और अधिक।

इस बहुमुखी प्रतिभा के लिए, हिस्टोग्राम एक सीमा का भुगतान करता है - इस पर केवल थोड़ी सी अवधि या तुलना प्रदर्शित की जा सकती है। अन्यथा, शेड्यूल अपठनीय हो जाता है और अपने कार्य को पूरा करने के लिए बंद हो जाता है।

नीचे पंक्ति: बार चार्ट, एरिया चार्ट और लाइन चार्ट 90% डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की जरूरतों को कवर कर सकते हैं। यह इन तीन उपकरणों का अध्ययन करने और उत्कृष्ट आरेख बनाने के लिए समान 4 चरणों का पालन करने के लिए पर्याप्त है जो आपके विचारों को दर्शकों तक पहुंचाने में मदद करेगा।

स्कैटर चार्ट

मिठाई के लिए, तितर बितर चार्ट या "मानचित्र" पर विचार करें। इस प्रकार का लाभ यह है कि इसमें बहुत सारे संकेतक हैं। इसमें दो अक्ष, बिंदु आकार, रंग और प्रतीक हैं - जिनमें से सभी संभावित रूप से एक अतिरिक्त आयाम प्रदर्शित कर सकते हैं। लेकिन जितना अधिक माप में crammed किया जाता है, उतना ही इसे पढ़ना मुश्किल होगा। मुद्रित दस्तावेजों में, जब लोग बैठ सकते हैं और इसका पता लगा सकते हैं, यह अनुमेय है, लेकिन बोलते समय, 2-3 मापों से अधिक नहीं का उपयोग करना बेहतर होता है।


उपलब्ध विकल्प: बिंदु स्थिति, रंग, आकार और प्रतीक

जोर और ध्यान प्रबंधन

तैयार विचार और सही प्रकार का चार्ट सफलता का आधा हिस्सा है। लेकिन इसके अलावा, हम चाहते हैं कि पाठक या दर्शक तुरंत सही जगह देखें। कैसे जोर देना है?

तीर

सबसे सरल तरीका जो अक्सर उपेक्षित होता है वह है तीर। सस्ता और हंसमुख, लेकिन अपने कार्य को पूरी तरह से पूरा करता है। लगभग कोई भी स्क्रीनशॉट टूल एक तीर सेट कर सकता है। इसके साथ आप हमेशा दर्शक का ध्यान वांछित ग्राफ तत्व की ओर आकर्षित कर सकते हैं।



ढांचा

"सस्ते" से एक और विकल्प - फ्रेम को उजागर करना। इसका उपयोग तब किया जाता है जब वे एक निश्चित समय अवधि के बारे में बात करते हैं और संकेतक की गतिशीलता को उजागर करना चाहते हैं।



एक अच्छा उदाहरण लेख की शुरुआत से ग्राफ है जब मैंने बड़े पैमाने पर गेम के बारे में बात की - आप छोटे बदलाव और बड़ी तस्वीर दोनों के बारे में बात कर सकते हैं।



विभाजक

अनिवार्य रूप से, विभाजक रेखाएं सीमा पर भिन्नता हैं। वे उपयोगी होते हैं जब हम गतिशीलता को दिखाते हुए "पहले / बाद" अवधि को उजागर करना चाहते हैं। या, उदाहरण के लिए, एक बिखराव की साजिश में दिलचस्प मूल्यों का "गलियारा"।



रंग

थोड़ा और प्रयास के लिए रंग को उजागर करना आवश्यक है। लेकिन यह "tidier" दिखता है।


एक विशिष्ट अवधि में संकेतकों की गतिशीलता

रंग हाइलाइटिंग में एक और भिन्नता तब होती है जब हम चार्ट के उन हिस्सों को उजागर करते हैं जो हमें एक उज्ज्वल छाया के साथ रुचि रखते हैं:

अतिरिक्त निकालें

अंतिम चरण अतिरिक्त तत्वों को हटाने के लिए है। सब कुछ जो मुख्य विचार को व्यक्त करने के लिए विचलित और हस्तक्षेप करेगा।

वापस क्षेत्र चार्ट उदाहरण के लिए। इस प्रकार में हम अनावश्यक परतों को हटाते हैं। यदि आप यह उजागर करना चाहते हैं कि आय केवल एक श्रेणी में वृद्धि दर्शाती है, तो अन्य सभी परतों को छिपाया जा सकता है।


परतों को संकुचित करें

कई डिफॉल्ट एनालिटिक्स टूल लाइन और स्केल के साथ ग्राफ बनाते हैं। दर्शक को स्तंभों की ऊंचाई और पैमाने को सहसंबंधित करने के लिए मजबूर करने के बजाय, हम प्रत्येक स्तंभ पर संख्याओं को अलग-अलग निर्दिष्ट कर सकते हैं और उन पंक्तियों को हटा सकते हैं जिनकी अब आवश्यकता नहीं है। टिड्डे दिखेंगे।



हमेशा इकाइयों को कम करें और महत्वपूर्ण अंकों को गोल करें। अगर हम लाखों की बात कर रहे हैं, तो निश्चित रूप से सैकड़ों और दर्जनों की जरूरत नहीं है। सबसे पहले, यह दर्शकों को कम विचलित करने वाला होगा, और दूसरी बात, चार्ट पर संख्याओं को फिट करना आसान होगा।

और अंत में, यदि अचानक परिणामी शेड्यूल अभी भी आपको संदेश भेजने में मदद नहीं करता है, तो इसे पूरी तरह से हटा दें। बेकार गिट्टी के साथ एक प्रस्तुति या रिपोर्ट को अधिभार क्यों?

सूत्रों का कहना है

अब तक, सबसे बुनियादी सिद्धांतों के माध्यम से संक्षेप में चलना संभव है, लेकिन डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का विषय अधिक व्यापक है। यदि वह रुचि रखती है, तो मैं सुझाव देता हूं कि आप अपने आप को उन स्रोतों से परिचित कराएं जिनके बिना यह लेख नहीं होगा:

[१] अलेक्जेंडर बोगचेव, "चार्ट जो सभी को मनाते हैं । " पुस्तक अभी भी प्रक्रिया में है, धीरे-धीरे साइट पर लेखक द्वारा अध्याय रखे गए हैं, लेकिन जो कुछ है वह पहले से ही बहुत उपयोगी है।

[२] जीन जेअलीज़नी, "आरेखों की भाषा में बोलें । " डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के क्लासिक, जिन्होंने इस पुस्तक को तब लिखा था जब चार्ट अभी भी हाथ से खींचे गए थे और आपको तुरंत सोचना था कि इसे सही कैसे बनाया जाए।

[३] डेरेल हफ, "हाउ टू लाई यूज़िंग स्टैटिस्टिक्स । " डेटा हेरफेर के बारे में कोई कम क्लासिक काम नहीं।