最具影响力的数字化技术在线社区

168大数据

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

1 2 3 4 5
打印 上一主题 下一主题
开启左侧

别犯这样的错误!数据可视化中最容易出错的细节问题

[复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2014-10-24 20:05:51 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

马上注册,结交更多数据大咖,获取更多知识干货,轻松玩转大数据

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x
你是否曾经有过这样的经历——大眼睛瞪着一张图表,心里在疑惑它到底想要说明些什么?几分钟无果后就开始祝福做这张烂图表的人闹肚子了吧,哈哈!常常都是这样,对不对?
可视化分析之所以有用,是因为它能让我们一目了然地对数据作出分析,这要比面对一行行数据本身更容易理解其中的意义。为了让可视化分析发挥正确的作用,这些可视化图表必须能够揭示出模式、比较或是精确而简明的事实,而不是制造出复杂的让人费解的图像。另外,可视化分析应该是适用于包括大数据在内的所有的数据。
随着智能手机、装有显示屏的设备或系统的普遍使用,消费者和企业也要求可视化的效果越来越好。我们的精力是有限的,因此,理解方便的信息图表的数量以火箭的速度向上窜升。
信息图表可以通过富有视觉吸引力的图形、图片或艺术作品来揭示信息,并且简单易懂,我本人就是一位信息图表的忠实粉丝。可是有一些信息图表,也就是通常所说的可视化分析,经常会对我造成不该有的困扰。如果可视化后的效果并不能真实揭示数据所具有的信息,或者以某些形状或形式对数据所具有的真实信息有所歪曲,那么这个可视化图表就不应该用。这听起来是合乎逻辑的,不过还是让我们看看下面三个例子,看看错误的可视化是如何影响我们对数据的认知。
1.带有错误刻度的条形图
上面的图形十分清楚地试图说明,奥巴马同学的医改申请报名人数在3月27日时还远低于3月31日的目标。可是,请再仔细看看这个条形图,第一个条形怎么可能还没有第二个条形的一半高?这看着好别扭啊!这是条形图中一个常见的错误,根本就没有设定好比例。通过刻意采用不同的数字刻度!数据之间的比较就可能具有很强的欺骗性。如果你正在使用的不同数据点,彼此相差甚远或者十分接近,请一定要注意刻度,保证数据的准确显示。如果没有刻度,需要相互比较不同的切片、瓦片、气泡或条形图。
2.让人困惑的饼图切片
上图是另一个让我厌烦的例子,真的祝愿做出这种难懂图形的家伙拉一次肚子。对于可视化展现部分占整体百分比的情况来说,饼图是非常适合的。然而,当你将太多的因素混合进饼图时,尤其是那些大小或数值上非常接近的数据时,你的眼睛会很快丧失比较它们之间数值的能力。
除了这些问题外,上面的饼图还有一些其它问题:额外添加的几个环形并没有为分析数据提供什么价值,却徒增了让我想扔飞镖过去的冲动;还有饼图的切片由于数值的差异具有不同的半径,可这让人更难理解它们;另外如果每个切片的颜色能够反应所代表品牌的主要颜色将会更有助于理解。最后,像这样一个信息图表,尽管乍看起来似乎更加有趣生动,实际上却很难去读懂,不容易从中获取重要的信息。
3.没有图例和难以捉摸的色彩
第三个糟糕的可视化例子的重点在颜色和标尺上。尽管上面的例子不是一个图表类型,标示的刻度应该还是代表了一定意义才对,那2.7%和6.8%不应该以一个同等大小的人形图片来表示。而且,我们不清楚蓝色和红色指的是什么,男人和女人么?总之不是外星人才对吧。造成我们困惑的原因是在整个图形旁边没有图例说明。此外还有很多其它可视化上的错误需要避免。
在你开始做信息图表、报告或表格之前,必须要首先仔细考虑清楚关于你的数据和可视化的几个问题:
  • 你是否准备了正确的数据?
  • 你真正想要表达的是什么?
  • 什么样的可视化可以帮助你达到这个目的?
  • 你需要什么样的变量和量度让可视化图表能发挥正确作用?
  • 你需要不同的颜色、标尺和坐标轴吗?他们的意义是什么?
作者:SAS美国商业可视化部高级解决方案架构师Varsha Chawla


楼主热帖
分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏 转播转播 分享分享 分享淘帖 赞 踩

168大数据 - 论坛版权1.本主题所有言论和图片纯属网友个人见解,与本站立场无关
2.本站所有主题由网友自行投稿发布。若为首发或独家,该帖子作者与168大数据享有帖子相关版权。
3.其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和168大数据的同意,并添加本文出处。
4.本站所收集的部分公开资料来源于网络,转载目的在于传递价值及用于交流学习,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。
5.任何通过此网页连接而得到的资讯、产品及服务,本站概不负责,亦不负任何法律责任。
6.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源,若标注有误或遗漏而侵犯到任何版权问题,请尽快告知,本站将及时删除。
7.168大数据管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

关于我们|小黑屋|Archiver|168大数据 ( 京ICP备14035423号|申请友情链接

GMT+8, 2024-4-30 21:00

Powered by BI168大数据社区

© 2012-2014 168大数据

快速回复 返回顶部 返回列表