Satura rādītājs:
- Lai parādītu hierarhiju
- Lai pārlūkotu lielas datu bāzes
- Paredzēt alternatīvus rezultātus
- Kad darbojas datu vizualizācija
Redaktora piezīme: Techopedia jūlija funkcija ir Analytics. Nepalaidiet garām mūsu bezmaksas vebināru "Kā Analytics var uzlabot uzņēmējdarbību".
Šie raksti tika adaptēti no Datu žurnālistikas rokasgrāmatas sadaļas, kuru rakstījis Dāvids Suda. Šeit varat apskatīt visu darbu.
Ja jūs pavadāt laiku tiešsaistē, jūs, iespējams, pārāk labi pazīstat infografikas, tos visuresošos, grafiskos datu attēlojumus. Iemesls, kāpēc mēs viņus pievēršam, diez vai ir noslēpums: mēs esam vizuāli radījumi. Infografika var būt smieklīga, informatīva, pat skaista. Un daži patiesi apgaismo tēmu tādā veidā, kādu mēs nekad nebūtu iedomājušies. Tāpat kā tādā veidā, kas var palīdzēt atklāt jaunus atklājumus vēža izpētē. Vai arī palīdziet zinātniekiem atklāt jaunas plantācijas. Vai varbūt vienkārši izveidojiet sociālo komentāru par to, cik Starbucks atrašanās vietu ir Amerikas Savienotajās Valstīs - vai par to, cik maz ir sieviešu senatoru.
Tāpēc mēs sākām interesēties par visiem veidiem, kā datus var izmantot projektēšanā. Šeit ir daži galvenie piemēri, kad datu vizualizācija patiešām spīd - un daži galvenie gadījumi, kad tas, iespējams, neatbilst.
Lai parādītu hierarhiju
1991. gadā pētnieks Bens Šneidermans izgudroja jaunu vizualizācijas formu ar nosaukumu “koku karte”, kas sastāv no vairākām kastēm, kas koncentriski ligzdotas viena otras iekšpusē. Dotās rūtiņas laukums apzīmē daudzumu, ko tas attēlo, pats par sevi un kā tā satura kopumu. Neatkarīgi no tā, vai tiek vizualizēts valsts budžets pa aģentūrām un apakš aģentūrām, vizualizēts akciju tirgus pa sektoriem un uzņēmumiem, vai programmēšanas valoda pēc klasēm un apakšklasēm, koku karte ir kompakta un intuitīva saskarne entītijas un tās sastāvdaļu kartēšanai. Vēl viens efektīvs formāts ir dendrogramma, kas izskatās pēc tipiskākas organizācijas shēmas, kur apakškategorijas turpina atdalīties no vienas izcelsmes maģistra.
Lai pārlūkotu lielas datu bāzes
Katra nāve uz ceļa Lielbritānijā, 1999. – 2000
Avots: BBC
Kaut arī dažreiz datu vizualizācija ir ļoti efektīva, iegūstot pazīstamu informāciju un parādot to pilnīgi jaunā gaismā, kas notiek, ja jums ir pavisam jauna informācija, kurā cilvēki vēlas orientēties? Datu vecums rada gandrīz katru dienu pārsteidzošus jaunus atklājumus, sākot ar Ērika Fišera izcilo Flika rāda momentuzņēmumu ģeogrāfisko analīzi un beidzot ar Volstrītas žurnāla analīzi par Ņujorkas atbrīvošanu no tūkstošiem iepriekš konfidenciālu skolotāju novērtējumu.
Šīs datu kopas ir visspēcīgākās, ja lietotāji var ienākt un izpētīt viņiem visatbilstošāko informāciju.
2010. gada sākumā laikrakstam The New York Times tika dota pieeja Netflix parasti privātajiem ierakstiem par to, kuras teritorijas īrē, kuras filmas visbiežāk. Kamēr Netflix atteicās atklāt neapstrādātus numurus, The Times izveidoja saistošu interaktīvu datu bāzi, kas lietotājiem ļāva pārlūkot 100 labāko rangu īres maksu 12 ASV metro rajonos, kas sadalīti pasta indeksa līmenī. Katrā kopienā pārklātā krāsu palete, kas lietotājiem ļāva ātri skenēt un redzēt, kur konkrētais nosaukums bija vispopulārākais.
Tā paša gada beigās Times publicēja Amerikas Savienoto Valstu desmitgades skaitīšanas rezultātus - dažas stundas pēc tam, kad tika publicēts. Interfeiss, kas iebūvēts Adobe Flash, piedāvāja vairākas vizualizācijas iespējas un ļāva lietotājiem pārlūkot katru tautas skaitīšanas bloku (no 8, 2 miljoniem), lai redzētu iedzīvotāju sadalījumu pēc rases, ienākumiem un izglītības. Tāda bija datu izšķirtspēja, apskatot datu kopu pirmajās stundās pēc publicēšanas, jūs domājāt, vai jūs varētu būt pirmā persona pasaulē, kas izpētījusi šo datu bāzes stūri.
Līdzīgi atzinīgi vērtējami vizualizācijas kā datu bāzes priekšdaļas izmantošanas veidi ir BBC izmeklēšana par ceļu satiksmes negadījumos bojā gājušajiem (parādīts attēlā iepriekš) un daudzi no mēģinājumiem ātri indeksēt liela mēroga datu izgāztuves kā Wikileaks izdotās Irākas un Afganistānas kara žurnāli.
Paredzēt alternatīvus rezultātus
Budžeta prognozes salīdzinājumā ar realitāti
Avots: New York Times
New York Times Amanda Koksa 2010. gada "cūciņu diagramma" ar traģiski optimistiskām ASV budžeta deficīta prognozēm gadu gaitā parāda, cik reizēm notikušais ir mazāk interesants nekā tas, kas nenotika. Koksa drudža līnija, kas parāda pieaugošo budžeta deficītu pēc desmit gadu kara un nodokļu atvieglojumiem, parāda, cik nereālas nākotnes cerības var izrādīties.
Brets Viktors, ilggadējais Apple saskarnes dizaineris (un vizualizācijas "nogalināt matemātiku" teorijas iniciators, lai paziņotu kvantitatīvu informāciju), ir izveidojis sava veida reaktīva dokumenta prototipu. Viņa piemērā enerģijas taupīšanas idejās ietilpst rediģējamas telpas, kurās vienkāršs solis, piemēram, gaismas izslēgšana tukšās telpās, amerikāņiem ļautu ietaupīt no divām līdz 40 ogļu ražotnēm. Mainot atsauces procentuālo daļu teksta rindkopas vidū, pārējās lapas teksts tiek attiecīgi atjaunināts!
Kad darbojas datu vizualizācija
Rezultātā efektīva datu vizualizācija ir atkarīga no labas, tīras, precīzas un jēgpilnas informācijas. Neatkarīgi no tā, vai šī informācija tiek izmantota ziņās, mārketingā, uzņēmumos, lai attīstītu zinātni, vai kādā no daudzajiem neaptveramajiem veidiem to neapšaubāmi izmantos nākotnē, vizualizācija var būt efektīvāks un interaktīvāks veids, kā nodot datus, kas citādi būtu sauss, nedzīvs, nesaprotams. Vizuāli parādot, datus var pārveidot no neapstrādāta, nesavienojama materiāla uz kaut ko tādu, kas baro mūsu prātu un redzes sajūtas. Citiem vārdiem sakot, tas nodrošina pilnīgi jaunu veidu, kā ne tikai aplūkot datus, bet arī aplūkot pasauli.
Vai esat redzējis kādus interesantus datu vizualizācijas projektus? Paziņojiet mums. Mēs labprāt rakstītu par viņiem.
Datu žurnālistikas rokasgrāmatu un šo pielāgojumu var brīvi kopēt, izplatīt un atkārtoti izmantot saskaņā ar Creative Commons Attribution-ShareAlike licences noteikumiem.
