Címke: grafikonok

Vonaldiagramok – csak idősoros vizuáloknál jó?

Alberto Cairo cikke erre a kérdésre keresi a választ. Az egész bejegyzés egy twitter vitából indult, ahol az alábbi vizuálok hasznossága volt a téma.

 

 

A téma teljes elemzése, illetve további ötletek a szerzőtől ugyanezen adatok más vizualizálására elérhetőek itt.

Minden elvárásnak meg kell felelnünk munkakeresésnél?

TalentWorks elemzése szerint közel sem kell mindnek eleget tenni, férfiak esetében ha már a kiírt feltételeknek 50-60%-ban megfelelünk, szinte ugyanolyan eséllyel kapunk interjút, mintha mindnek megfelelnénk. Ugyanez az érték a nőknél valamivel alacsonyabb, már 40-50% is elég lehet egy interjúhoz.

 

A téma további részletes elemzése megtekinthető itt.

Tipp Gantt Chart használatára

Ritkán alkalmazott, azonban rendkívül hasznos vizuális forma lehet a Gantt chart ha például termékek élettartamára vagyunk kiváncsiak, az alábbi kép pont ezt ábrázolja, Apple termékek esetében.

 

 

A diagram egy másik alkalmazását mutatja be ez a cikk, ahol szerver folyamatok vannak ábrázolva.

 

 

Hogy válasszunk diagramtípust? – 4.rész

Sorozatunk utolsó részében Dr. Andrew Abela diagramválasztóját szeretnénk bemutatni.

Az első három részben bemutatott diagramválasztókkal ellentétben ezen az ábrán a kép közepéről kell indulnunk.

A ‘Mit szeretnél megmutatni?’ kérdés megválaszolása után négy irányba mehetünk tovább a választón (összehasonlítás, disztribúció, megoszlás és kapcsolat).

Amint a négy főág közül sikerült választani, úgy a további kisebb ágak elvezetnek minket az ajánlott diagramtípushoz.

Dr. Abelának a fenti chart választója már évek óta ismert, erről készült egy online app verzió is, ami elérhető ezen a linken.

 

Hogy válasszunk diagramtípust? – 3.rész

Diagramválasztó bejegyzés sorozatunk harmadik részében Stepfen Few megoldását mutatjuk be a típus választás kérdésére. Az alábbi képet itt lehet pdf formátumban megnézni.

 

 

Az egyes grafikon típusok aszerint vannak besorolva, hogy az adatok kapcsolata milyen -time series, ranking, deviation stb.- , illetve milyen adatokat szeretnénk ábrázolni.

Például a strip plot csak a disztribúció kategóriájába esik bele, ugyanakkor a közönséges -vertikális- oszlopdiagram korreláció vizsgálatán kívül az összes itt felsorolt adatkapcsolatra jó, ha betartjuk az adott kikötéseket.

 

Hogy válasszunk diagramtípust? – 2.rész

Blogposzt sorozatunk második részében a Quadrigram chart választóját nézzük meg.

A sorozat első része elérhető itt.

A diagramválasztót a szerző 3 lépésben javasolja használni:

Döntsd el az adat típusát!

  • Diszkrét
  • Folytonos
  • Időbeli diszkrét

Mennyi változód van?

Amint kiválasztottuk az adat típusát, illetve meghatároztuk a változók mennyiségét, addigra a legtöbb diagramtípust kizártuk.

Válassz diagramot!

Valószínű, hogy több mint egy diagramtípus marad lehetséges opcióként, de ezzel a 3 ponttal erősen korlátozhatjuk a felmerülő diagramtípusok számát.

A lépések felsorolása után a cikk alján elérhető egy link, ahonnan letölthető a diagramválasztó PDF-ben.

Hogy válasszunk diagramtípust? – 1.rész

Ezzel a résszel szeretnénk elindítani a 'Hogy válasszunk diagramtípust?' c. blogposzt sorozatunkat.

Adatvizualizáció során nagyon fontos, hogy milyen formában jelenítjük meg az adatokat. Azonban a megfelelő vizuális forma kiválasztása olykor nehéz feladat lehet, szerencsére azonban számos különböző hasznos online segédlet érhet el.

A data-to-viz.com adattípus szerint rendezett döntési fákkal segíti a választást.

Először meg kell adnunk az adataink típusát - numeric, categoric stb… -, majd ezután kövessük fentről lefelé ennek a választó fának az ágait, elvezet minket az ajánlott vizualizációs formához.

Kicsit lejjebb görgetve további segítséget kapunk.

Ebben a részben az  egyes diagramtípusokhoz találhatóak részletes magyarázatok, illetve a gyakori alkalmazási hibák is fel vannak sorolva.

Adatvizualizációs enciklopédia

Diagramválasztó poszt sorozatunkhoz hasonlóan ebben a bejegyzésben is chartokat fogunk bemutatni Roman Kamushken munkáján keresztül, ami ezen a linken elérhető.

Egy kicsit mégis más mint a ‘Hogy válassz diagramtípust?’ részei, mert itt nem egy választót nézünk, hanem az egyes diagramtípusokra látunk példát, azok vannak 1-2 mondatban elmagyarázva.

Íme három példa az említett enciklopédiából:

1.  Pie chart

 

2.  Line chart

 

3.  Bar chart

 

Forrás: Material design charts and Data visualization encyclopedia

A diagramválasztó cikksorozat részei itt érhetőek el:

  1. rész
  2. rész
  3. rész
  4. rész

Variációk plotokra – stripplot, jitterplot, wheatplot, beeswarm plot

Adatok pontokkal való megjelenítésre számos módszer létezik. Daniel Zvinca írása a különböző megoldások előnyeit és hátrányait mutatja be.

Stripplot:

Jitterplot:

Wheatplot:

És végül a beeswarm plot, ami újnak számít:

Forrás: In the pursuit of diversity in data visualization - Jittering data to access details

Az ívdiagram problémája

Az ívdiagramok nagyon látványosak, azonban vigyázni kell alkalmazásukkal,  mert megtévesztőek is lehetnek. Erre a problémára hívja fel Andy Kirk blogposztja a figyelmet.

Az alábbi ábra szemlélteti mennyire félrevezethet minket egy ívdiagram:

1

Az utolsó két értéket megfigyelve (5, 5) látjuk, hogy a két ív ugyanott végződik. Mivel a két érték megegyezik, a két hossznak azonosnak kell lennie, azonban ezen az ábrán ez nem így van, még ha elsőre úgy is néz ki.

2-3_corrected

A fenti ábrán az 'Arc Length Proportions'-nál a ‘Residental’ és ‘Office’ értékei azonosak, mégis különböző hosszúságúak az ívek. Alatta, a 'Corrected Bar Length Proportions'-nál látható hogy nézne ki helyesen.

További részletek a blogposztban.