Podstawy wizualizacji danych. Zasady tworzenia atrakcyjnych wykresów

Aby skutecznie przekazać wiedzę płynącą z zebranych danych, szczególnie w przypadku nauk przyrodniczych, ekonomicznych i społecznych, warto sięgnąć po narzędzia do wizualizacji. Nie jest to trywialne zadanie: często trzeba korzystać z coraz większych i coraz bardziej złożonych zbiorów danych, a dostępne narzędzia do wizualizacji zapewniają oszałamiający wybór rozwiązań i opcji, w których łatwo się pogubić. Co więcej, podczas przygotowywania prezentacji należy wziąć pod uwagę szczególne właściwości ludzkiego umysłu w zakresie postrzegania i przyswajania informacji. Efektywna wizualizacja danych jest bardzo istotną sprawą: nierzadko od jakości przekazywanych w ten sposób informacji zależy trafność podejmowanych decyzji.

Ten poradnik pomoże Ci uniknąć często spotykanych problemów z wizualizacją danych. Zawiera wskazówki, dzięki którym szybko zaczniesz tworzyć świetnie wyglądające i bogate w treść wykresy. Nauczysz się bezbłędnego dobierania najlepszego w danej sytuacji sposobu wizualizacji, poznasz reguły stosowania kolorów, wielkości i rodzaju czcionki, zachowywania odpowiednich proporcji poszczególnych części wykresu - i przekonasz się, że dobrymi decyzjami co do jego estetyki możesz zapewnić mu przejrzystość i elegancję. Znajdziesz tu również obszerny katalog wizualizacji, co ułatwi zapoznanie się z powszechnie używanymi metodami wizualizowania danych. Ważną częścią książki jest zestaw przykładów dobrze i źle przygotowanych wykresów z wyczerpującymi wyjaśnieniami.

Najciekawsze koncepcje opisane w książce:

• kolor jako cenne narzędzie wyróżniania danych
• dostarczanie kluczowych informacji na wiele sposobów
• dobór technik wizualizacji do różnych rodzajów danych
• reguły pomocne w projektowaniu estetycznych wykresów
• technika stosowania wykresów w większym dokumencie

Dr Claus O. Wilke jest profesorem biologii integracyjnej na Uniwersytecie Teksańskim w Austin. Jest autorem lub współautorem ponad 170 publikacji naukowych obejmujących zagadnienia z zakresu biologii obliczeniowej, modelowania matematycznego, bioinformatyki, biologii ewolucyjnej, biochemii białek, wirusologii i statystyki. Napisał również kilka popularnych pakietów języka R wykorzystywanych do wizualizacji danych, takich jak cowplot i ggridges. Jest współautorem pakietu ggplot2.

Spis treści

Wstęp

1. Wprowadzenie

• Brzydkie, złe i błędne wykresy

CZĘŚĆ I. OD DANYCH DO WIZUALIZACJI

2. Wizualizacja danych - estetyczne odwzorowywanie danych

• Estetyka a typy danych
• Estetyczne odwzorowywanie wartości danych przy użyciu skal

3. Układy współrzędnych i osie

• Układ współrzędnych kartezjańskich
• Osie nieliniowe
• Krzywoliniowe układy współrzędnych

4. Skale kolorów

• Kolor jako narzędzie do odróżniania
• Kolory jako reprezentacja wartości danych
• Kolor jako narzędzie do wyróżniania

5. Spis wizualizacji

• Wielkości
• Rozkłady
• Proporcje
• Relacje x - y
• Dane geoprzestrzenne
• Niepewność

6. Wizualizacja wielkości

• Wykresy słupkowe
• Słupki zgrupowane i stosowe
• Wykresy kropkowe i mapy cieplne

7. Wizualizacja rozkładów: histogramy i wykresy gęstości

• Wizualizacja pojedynczego rozkładu
• Jednoczesna wizualizacja wielu rozkładów

8. Wizualizacja rozkładów: dystrybuanty empiryczne i wykresy Q-Q

• Dystrybuanty empiryczne
• Rozkłady o wysokim współczynniku skośności
• Wykresy kwantylowo-kwantylowe

9. Wizualizacja wielu rozkładów jednocześnie

• Wizualizacja rozkładów wzdłuż osi pionowej
• Wizualizacja rozkładów wzdłuż osi poziomej

10. Wizualizacja proporcji

• Przypadek dla diagramów kołowych
• Przypadek dla słupków sąsiadujących
• Przypadek dla słupków stosowych i gęstości stosowych
• Oddzielne wizualizacje proporcji jako części składowych całości

11. Wizualizacja zagnieżdżonych proporcji

• Błędna prezentacja zagnieżdżonych proporcji
• Wykresy mozaikowe i mapy drzewa
• Zagnieżdżone diagramy kołowe
• Zestawy równoległe

12. Wizualizacja powiązań między zmiennymi ilościowymi

• Wykresy punktowe
• Korelogramy
• Redukcja wymiarów
• Dane sparowane

13. Wizualizacja szeregów czasowych i innych funkcji zmiennej niezależnej

• Pojedyncze szeregi czasowe
• Wiele szeregów czasowych i krzywe dawka-odpowiedź
• Szeregi czasowe dwóch lub więcej zmiennych zależnych

14. Wizualizacja trendów

• Wygładzanie
• Pokazywanie trendów za pomocą zdefiniowanej postaci funkcyjnej
• Usuwanie trendu i dekompozycja szeregu czasowego

15. Wizualizacja danych geoprzestrzennych

• Odwzorowania
• Warstwy
• Kartogramy
• Anamorfozy

16. Wizualizacja niepewności

• Ramowanie prawdopodobieństw jako częstotliwości
• Wizualizacja niepewności estymacji punktowych
• Wizualizacja niepewności dopasowań krzywych
• Wykresy hipotetycznych wyników

CZĘŚĆ II. ZASADY PROJEKTOWANIA WYKRESÓW

17. Zasada proporcjonalnego atramentu

• Wizualizacje wzdłuż osi liniowych
• Wizualizacje wzdłuż osi logarytmicznych
• Bezpośrednie wizualizacje obszarów

18. Postępowanie z nakładającymi się punktami

• Częściowa przezroczystość i wibrowanie
• Histogramy 2D
• Izolinie

19. Częste niebezpieczeństwa powodowane używaniem kolorów

• Kodowanie zbyt wielu lub nieistotnych informacji
• Używanie niemonotonicznych skal kolorów do kodowania wartości danych
• Niedostosowanie do osób z zaburzeniami rozpoznawania barw

20. Kodowanie nadmiarowe

• Projektowanie wykresów z kodowaniem nadmiarowym
• Projektowanie wykresów bez legendy

21. Wykresy wielopanelowe

• Małe wielokrotności
• Wykresy zestawione

22. Tytuły, podpisy i tabele

• Tytuły i podpisy wykresu
• Tytuły osi i legend
• Tabele

23. Zachowanie równowagi między danymi i kontekstem

• Zapewnienie odpowiedniej ilości kontekstu
• Siatka tła
• Dane połączone w pary
• Podsumowanie

24. Używaj większych etykiet osi

25. Unikaj rysowania konturów

26. Nie idź w 3D

• Unikaj nieuzasadnionej trójwymiarowości
• Unikaj trójwymiarowych skali położenia
• Właściwe zastosowanie wizualizacji 3D

CZĘŚĆ III. INNE ZAGADNIENIA

27. Najpopularniejsze formaty plików graficznych

• Bitmapa a grafika wektorowa
• Bezstratna i stratna kompresja grafiki bitmapowej
• Konwersja pomiędzy formatami obrazów

28. Wybór odpowiedniego oprogramowania wizualizacyjnego

• Odtwarzalność i powtarzalność
• Analiza danych kontra prezentacja danych
• Oddzielenie zawartości od projektu

29. Opowiadanie historii i wysuwanie wniosków

• Czym jest historia?
• Twórz wykresy dla generałów
• Przechodź stopniowo do bardziej złożonych wykresów
• Spraw, aby Twoje wykresy zapadały w pamięć
• Zachowaj spójność, ale nie powtarzaj się

DODATKI

Bibliografia

Źródła