10 лучших примеров визуализации данных и как они работают

Визуализация данных — это изображение больших объемов данных в форме диаграмм, карт, графиков или любого типа визуального формата, которое поможет вам выявить взаимосвязи и тенденции в данных. Хотя слово «визуализация данных» может вызвать в воображении мысли о сложных визуализациях, которые могут понять только аналитики данных, на самом деле это гораздо более креативно и просто, чем вы думаете. Существует множество примеров визуализации данных — от бизнес-панелей до продуктов питания, политики и тенденций поп-культуры. Хорошая визуализация данных требует хороших навыков рассказывания историй и графического дизайна в дополнение к навыкам анализа данных. В этой статье мы обсудим некоторые из наиболее ярких примеров визуализации данных и то, как они работают.

1. Карта марша Наполеона

Визуализация: Чарльз Джозеф Минар

Карта «Марш Наполеона» рассказывает историю марша Наполеона на Москву в 1812 году для завоевания города Италии, который обернулся катастрофой. Он начал марш примерно с 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 обозначает направление движения: желтый — марш в сторону Москвы, черный — обратный путь. Он также содержит простой график температуры, иллюстрирующий падение температуры в данный момент.

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

Визуализация: Джон Сноу

Карта вспышки холеры на Брод-стрит 1854 года, составленная Джоном Сноу (а не Джоном Сноу из «Игры престолов»), является ранним примером визуализации точечных карт. Он содержит небольшие гистограммы 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 территорию с высокой концентрацией вспышек холеры. Это открытие помогло людям проследить связь между болезнями и загрязнением колодцев. Решением было построить более совершенную канализационную систему и защитить колодцы от загрязнения.

3. Причины смертности в Крымской войне

Визуализация: Флоренс Найтингейл.

Во время Крымской войны 1850-х годов солдаты умирали очень быстро, но дело было не только в боях. Опередившая свое время медсестра и аналитик данных Флоренс Найтингейл разработала эту прекрасную визуализацию данных, чтобы показать, что большинство смертей солдат на самом деле были вызваны плохой практикой в ​​больницах. Заштрихованные области диаграммы представляют общее число смертей. Более темные заштрихованные области представляют собой смерть в бою. Из графика легко сказать, что причиной гибели солдат было нечто более тревожное, чем реальный бой.

4. Как яйца приобретают свою форму

Визуализация: Наука

Ученые недавно выяснили, почему разные виды птиц имеют разную форму яиц, используя данные почти 50 000 птичьих яиц, собранных за последние 100 лет. Ученые изучили ряд переменных, включая диету, массу тела взрослой особи, тип гнезда, его расположение, количество яиц в гнезде и ряд летных привычек. Исследование показало, что длина яйца связана с размером тела птицы. А форма яйца (асимметричная и эллиптическая) связана с полетными привычками птицы.

5. Интерактивный государственный бюджет

Визуализация: Управление управления и бюджета США (2016 г.).

Когда дело доходит до государственного бюджета, каждая страна виновата в том, что делает его чрезвычайно трудным 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, конечно, не самая инновационная древовидная карта и не интерактивная — в лучшем случае это довольно простой пример визуализации данных. Однако эта древовидная карта стала новостью из-за того, что крупная мировая держава приняла технику визуализации данных, чтобы сообщать своему народу о том, куда пойдут их налоговые деньги.

6. Как едят американцы

Визуализация: Потоковые данные

Министерство сельского хозяйства США (USDA) отслеживает наличие продуктов питания и располагает данными с 1970 по 2019 годы. Натан Яу, американский статистик и эксперт по визуализации данных, использовал эти данные, чтобы увидеть, как едят американцы и насколько это изменилось за последние годы. последние четыре десятилетия. Когда курица победила говядину и стала всеобщим любимцем? Сможет ли свинина победить говядину в мясной гонке? Что люди предпочитают – лайм или лимон? Это лишь некоторые из вопросов, на которые должна ответить диаграмма.

7. Следующие США

Визуализация: Исследовательский центр Пью

The Next US — еще один красивый и интерактивный пример визуализации данных, в котором всесторонне рассматриваются демографические данные США. На этой диаграмме показан процент населения США по возрастным группам. Каждая полоса представляет пятилетнюю возрастную группу. В начале исследования диаграмма имела форму пирамиды. К 2060 году он практически превратится в прямоугольник. Это означает, что американцев в возрасте до 5 лет будет столько же, сколько американцев старше 85 лет. Это результат более низкого уровня рождаемости и более высокой продолжительности жизни. Хотя это, безусловно, хорошая новость в долгосрочной перспективе, это также означает, что это создаст большой политический и экономический стресс, поскольку группа трудоспособного возраста будет вынуждена финансировать выход на пенсию пожилых людей, а также заботиться о младших.

8. Диалог в фильме (с разбивкой по полу)

Визуализация: Хана Андерсон, Мэтт Дэниелс (Пудинг)

«Пудинг» Полиграф, также известный как «Пудинг», визуализирует гендерное неравенство в поп-культуре с помощью четырех основных визуализаций: разбивка фильмов Диснея, обзор сценариев 2000 года, градиентная полоса, позволяющая искать самые кассовые фильмы и изучать некоторые ключевые фильтры. и возрастные различия между мужскими и женскими ролями. Из диаграмм ясно, что существует резкий дисбаланс в гендерном представительстве для каждого жанра. Легко заметить, что в большинстве фильмов большую часть диалогов играют мужчины. 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: OFFC

При интересном повороте событий, когда никто никогда не мог предсказать, что селфи станут полезными данными, Selfiecity блестяще с ними справляется. Всего было проанализировано 120 000 селфи, чтобы изучить, как люди со всего мира делают селфи. Что удивительно в этом исследовании, так это то, насколько серьезно оно относится к каждому кусочку селфи. Вы можете найти тенденции практически во всем: от частоты улыбки до наклона головы, тенденций в позе, пола и многого другого. Например, в Сан-Паулу женщины, как правило, делают селфи, сильно наклонив голову по сравнению с остальным миром. В Бангкоке селфи – это улыбка.

10. Как изменилось население штата

Визуализация: Вашингтон Пост

Этот пример интерактивной визуализации данных показывает рейтинг изменений численности населения в штатах США за каждое десятилетие, начиная с 1920 года. Не существует единого объяснения, которое отражало бы сложность этих перемещений населения. Однако с течением времени в экономике произошли изменения, возникли отрасли промышленности, и некоторые штаты привлекли миграцию как внутри страны, так и из-за границы. Исследование показывает, что южные и западные штаты добились наибольших успехов за последнее столетие, в то время как штаты Среднего Запада и Северо-Востока понизили свой рейтинг.

С нетерпением ждете карьеры в области аналитики данных? Ознакомьтесь с курсом сертификации по аналитике данных и пройдите сертификацию сегодня.

Найдите скрытые истории в данных

Визуализация данных — это прекрасно. Это не только помогает вам проще визуализировать сложные данные, но также позволяет легко выявлять закономерности и взаимосвязи, о существовании которых вы даже не подозревали. Если вы хотите узнать об этом больше, вы можете подписаться на магистерскую программу Simplilearn’s Data Visualization Expert, которая предоставит вам все навыки, необходимые для того, чтобы стать экспертом по визуализации данных. Вы узнаете, как комбинировать данные, визуальные эффекты и повествование, чтобы рассказывать впечатляющие истории и принимать решения на основе данных. Начните изучать этот курс сегодня и ускорьте свою карьеру в области анализа данных.