10 лучших примеров визуализации данных и как они работают

Визуализация данных — это отображение больших объемов данных в виде диаграмм, карт, графиков или любого типа визуального формата, чтобы помочь вам определить взаимосвязи и тенденции в данных. Хотя слово «визуализация данных» может вызвать мысли о сложных визуализациях, которые могут понять только аналитики данных, на самом деле это намного более креативно и просто, чем вы думаете. Существует множество примеров визуализации данных — от бизнес-панелей до еды, политики и тенденций поп-культуры. Хорошая визуализация данных требует хороших навыков повествования и графического дизайна в дополнение к навыкам анализа данных. В этой статье мы обсудим некоторые из наиболее заметных примеров визуализации данных и то, как они работают.

1. Карта похода Наполеона

Визуализация: Чарльз Джозеф Минар

Карта «Марш Наполеона» рассказывает историю похода Наполеона на Москву в 1812 году, чтобы завоевать город Италия, что было катастрофой. Он начал поход с примерно 470 000 солдат и вернулся только с 10 000 солдат. Эта диаграмма стала одним из самых известных примеров визуализации данных всех времен. Ширина линии показывает общее количество солдат. Цвет представляет направление путешествия — желтый для похода в Москву и черный для обратного пути. Она также содержит простой график температуры, чтобы проиллюстрировать падение температуры в то время.

2. Карта вспышки холеры на Брод-стрит в 1854 году

Визуализация: Джон Сноу

Карта вспышек холеры на Брод-стрит 1854 года, созданная Джоном Сноу (не Джоном Сноу из «Игры престолов»), является ранним примером визуализации точечной карты. Она содержит небольшие столбчатые диаграммы на городских кварталах, которые показывают количество смертей в районе Лондона. С помощью этого примера визуализации данных они смогли выяснить, что домохозяйства, в которых было больше всего смертей от холеры, использовали один и тот же колодец для питьевой воды. Колодец, о котором идет речь, был загрязнен сточными водами и обслуживал район с высокой концентрацией вспышек холеры. Это открытие помогло людям проследить связь между болезнью и загрязненными колодцами. Решением было построить более совершенные канализационные системы и защитить колодцы от заражения.

3. Причины смертности в Крымской войне

Визуализация: Флоренс Найтингейл

Во время Крымской войны в 1850-х годах солдаты умирали очень быстро, но это было связано не только с боями. Медсестра и аналитик данных, опередившая свое время, Флоренс Найтингейл, разработала эту прекрасную визуализацию данных, чтобы показать, что большинство смертей солдат на самом деле были вызваны плохой практикой в ​​больницах. Затененные области на графике представляют общее количество смертей. Более темные затененные области представляют собой смерти в бою. Из графика легко понять, что было что-то более тревожное, чем фактический бой, вызвавшее смерть солдат.

4. Как яйца приобретают свою форму

Визуализация: Наука

Ученые недавно выяснили, почему у разных видов птиц яйца разной формы, используя данные почти 50 000 птичьих яиц, собранных за последние 100 лет. Ученые рассмотрели ряд переменных, включая рацион, массу тела взрослой особи, тип гнезда, местоположение гнезда, количество яиц в гнезде и ряд привычек полета. Исследование показало, что длина яйца связана с размером тела птицы. В то время как форма яйца (асимметричная и эллиптическая форма) связана с привычками полета птицы.

5. Интерактивный государственный бюджет

Визуализация: Управление по управлению и бюджету США (2016)

Когда дело доходит до государственных бюджетов, каждая страна виновна в том, что делает их крайне сложными для понимания широкой общественностью. Эта древовидная карта была разработана в Белом доме во время президентства Обамы, чтобы визуально разбить бюджет Соединенных Штатов на 2016 год. Это, безусловно, не самая инновационная древовидная карта и не интерактивная — это, в лучшем случае, довольно простой пример визуализации данных. Однако эта древовидная карта стала новостью из-за того, что крупная мировая держава приняла метод визуализации данных, чтобы донести до своего народа, куда пойдут их налоговые деньги.

6. Как едят американцы

Визуализация: Поток данных

Министерство сельского хозяйства США (USDA) отслеживает доступность продовольствия и располагает данными с 1970 по 2019 год. Натан Яу, американский статистик и эксперт по визуализации данных, использовал эти данные, чтобы увидеть, как питаются американцы и насколько это изменилось за последние четыре десятилетия. Когда курица победила говядину и стала всеобщим любимцем? Может ли свинина победить говядину в гонке за мясом? Что предпочитают люди — лайм или лимон? Это лишь некоторые из вопросов, на которые пытается ответить эта диаграмма.

7. Будущие США

Визуализация: Исследовательский центр Пью

Next US — еще один прекрасный и интерактивный пример визуализации данных, который всесторонне рассматривает демографические данные Соединенных Штатов. Эта диаграмма показывает процент населения США по возрастным группам. Каждый столбец представляет пятилетнюю возрастную группу. В начале исследования диаграмма имела форму пирамиды. К 2060 году она почти превратится в прямоугольник. Это означает, что американцев в возрасте до 5 лет будет столько же, сколько и тех, кому за 85. Это результат более низкой рождаемости и более высокой продолжительности жизни. Хотя это, безусловно, хорошая новость в долгосрочной перспективе, это также означает, что это создаст много политического и экономического стресса, поскольку группа трудоспособного возраста будет вынуждена финансировать выход на пенсию пожилых людей, а также заботиться о молодых.

8. Диалоги в кино (с разбивкой по полу)

Визуализация: Хана Андерсон, Мэтт Дэниелс (Пудинг)

Pudding While Polygraph, также известный как The Pudding, визуализирует гендерное неравенство в поп-культуре с помощью четырех основных визуализаций — разбивка фильмов Disney, обзор 2000 сценариев, градиентная полоса, которая позволяет вам искать самые кассовые фильмы и изучать некоторые ключевые фильтры, а также возрастные предубеждения между мужскими и женскими ролями. Из диаграмм ясно, что существует резкий дисбаланс в гендерном представительстве для каждого жанра. Легко заметить, что мужчины играют большую часть диалогов в большинстве фильмов. Помимо поразительных результатов анализа тысяч сценариев, этот проект визуализации данных также примечателен своей прозрачностью — белые мужчины по-прежнему продолжают доминировать в большинстве ролей в кино.

9. Селфи

Визуализация: оффк

В интересном повороте событий, когда никто бы никогда не предсказал, что селфи станут полезными данными, Selfiecity блестяще справляется с ними. Всего было проанализировано 120 000 селфи, чтобы изучить, как люди со всего мира делают селфи. Невероятно в этом исследовании то, насколько серьезно оно относится к каждой детали селфи. Вы можете найти тенденции практически во всем: от частоты улыбок до наклона головы, тенденций поз, пола и многого другого. Например, в Сан-Паулу женщины, как правило, делают селфи с экстремальным наклоном головы по сравнению с остальным миром. В Бангкоке селфи — это все о улыбках.

10. Как изменилось население штатов

Визуализация: Вашингтон Пост

Этот интерактивный пример визуализации данных показывает рейтинг перемещений населения в штатах США за каждое десятилетие с 1920 года. Не существует единого объяснения, которое бы охватывало сложность этих перемещений населения. Однако с изменением экономики за эти годы возникли отрасли промышленности, и некоторые штаты привлекли миграцию как из-за рубежа, так и из-за рубежа. Исследование показывает, что южные и западные штаты испытали наибольший прирост за последнее столетие, в то время как штаты Среднего Запада и Северо-Востока снизились в рейтинге.

Хотите начать карьеру в области аналитики данных? Пройдите обучение по сертификации в области аналитики данных и получите сертификат уже сегодня.

Найдите скрытые истории в данных

Визуализация данных прекрасна. Она не только помогает вам визуализировать сложные данные более простым способом, но и позволяет вам легко определять закономерности и взаимосвязи, о существовании которых вы даже не подозревали. Если вы хотите узнать об этом больше, вы можете зарегистрироваться на магистерскую программу Simplilearn's Data Visualization Expert, которая снабдит вас всеми навыками, необходимыми для того, чтобы стать экспертом по визуализации данных. Вы узнаете, как объединять данные, визуальные эффекты и повествование, чтобы рассказывать впечатляющие истории и принимать решения на основе данных. Начните этот курс сегодня и ускорьте свою карьеру в области анализа данных.