Dataviz Day: зачем и как визуализировать данные

В Альфа-Банке любят, когда все четко и структурировано, данные визуализированы и приведены в полную готовность приносить пользу бизнесу. На прошлой неделе Альфа-Банк выступил информационным партнером Dataviz Day - конференции, где можно было прокачать свои навыки по визуализации данных.

Собрали для вас немного полезной информации от крутых практиков и экспертов, которая может пригодиться в вашем бизнесе.

Вадим Шмыгов, визуальный журналист и дизайнер, ментор школы infograf.by
1001 инструмент находчивого инфографа

Представим, у нас есть лес данных. Мы должны провести их анализ. Как результат, в конце мы должны получить вкусную картинку.  Поговорим об инструментах, которые помогают на разных этапах этого пути.

Но сначала немного советов:

• Делайте эскизы на бумаге. Они могут быть самостоятельными работами даже без технического оформления

Источник: В. Шмыгов “1001 инструмент находчивого инфографа. Инструменты визуального сторителлинга”

• Делайте аннотации для ключевых точек графика. Они позволяют понять, что же произошло на графике, и рассказывают историю.

Источник: В. Шмыгов “1001 инструмент находчивого инфографа. Инструменты визуального сторителлинга”

• Избегайте визуального несоответствия.

• Избегайте лишних легенд.

Источник: В. Шмыгов “1001 инструмент находчивого инфографа. Инструменты визуального сторителлинга”

• Не используйте много шрифтов.

Источник: В. Шмыгов “1001 инструмент находчивого инфографа. Инструменты визуального сторителлинга”

• Подписывайте данные рядом с ними.

• Старайтесь подписывать категории рядом с данными.

• Не используйте круговые диаграммы, в которых больше 5–7 долей.

• Не перегружайте графики.

Источник: В. Шмыгов “1001 инструмент находчивого инфографа. Инструменты визуального сторителлинга”

• Используйте цвет не просто так, а:

• для кодирования категорий;

• для кодирования количественных данных;

• для выделения ключевых показателей;

• для акцентов на определенных данных;

Проверьте:

• Заголовок/лид.

• Источник данных/авторство.

• Дату данных/публикации/обновления.

Полезные ссылки

infogr.am

Сервис для создания инфографики online, с которым сможет разобраться за 5 минут каждый.

Piktochart предлагает редактор для быстрого создания инфографики путем перетаскивания фигур, текстов и применения шаблонов.

flourish.studio

В нем можно делать графики, но в отличие от других программ, в этом приложении из графиков можно делать историю. Если вам чего-то не хватает, можете написать в техподдержку, и вам тут же ответят. Все это они потом внедряют в продукт - от мелких до больших замечаний.

datawrapper.de

В этом инструменте не так много типов визуализации, но зато очень хороший дизайн.

live.amcharts.com

Одна из коммерческих библиотек для визуализации, но у них есть бесплатная среда для разработки - вставляете туда свои данные и получаете визуализацию.

data-illustrator.com

Заливаете свои данные, и на выходе он предлагает вам 6 вариантов визуализации ваших данных.

Фотография как инструмент визуализации

Сколько сахара в продуктах.

Источник: В. Шмыгов “1001 инструмент находчивого инфографа. Инструменты визуального сторителлинга”

Из чего складывается стоимость овощей.

Источник: В. Шмыгов “1001 инструмент находчивого инфографа. Инструменты визуального сторителлинга”

Пиктограммы

В пиктограммах можно рассказать историю жизни, например Майкла Джексона.

Источник: В. Шмыгов “1001 инструмент находчивого инфографа. Инструменты визуального сторителлинга”

Noun Project - веб-сайт, на который загружают символы графические дизайнеры по всему миру. Ищите в поиске, что вам надо, и он выдает вам список.

При работе с пиктограммами рекомендую использовать реальные объекты, которые однозначно считываются, простые формы, упрощайте линию, используйте симметрию, убирайте незначительные детали.

Андрей Газин, специалист по визуализации данных, журналист данных. Ведущий блога Textura.in.ua

Инструменты для визуализации данных на основе грамматики графики

Не существует инструмента для работы с данными на все случаи жизни. Каждый из них предназначен для разных задач. Часть инструментов отлично подходит для анализа данных, а часть - для презентации.

Грамматика графики - это теория визуализации данных, которая описывает каждую визуализацию, как набор структурных элементов.

В чем идея грамматики графики?

Каждый график состоит из следующих элементов: данные, эстетики, геометрии, фасеты, статистики, координаты и темы. Комбинируя эти элементы, мы можем создавать разные визуализации.

3 самых интересных инструмента грамматики графики
ggplot2

• библиотека для языка программирования R;

• поддерживается компанией R Studio.

Плюсы:

• быстрая разработка;

• контроль всех аспектов визуализации;

• открытый API;

• большое количество дополнений.

Минусы:

• только статические визуализации;

• отсутствие multiviews из коробки.

Для чего:

• статистика;

• Data Science;

• Reproducible research;

• журналистика данных.

Vega/Vega-Lite

• JavaScript библиотека на основе D3;

• разработана и поддерживается в UW Interactive Data Lab.

Плюсы:

• возможность делать агреагции налету;

• интерактивность из коробки;

• Multiviews;

• SVG/Canvas;

• порты для R и Python.

Минусы:

• отсутствует адаптивность;

• ограниченный функционал faceting.

Для чего:

• Дашборды;

• Exploratory Data Analysis;

• Reproducible research.

G2

• JavaScript библиотека;

• разработана и поддерживается компанией Alipay.

Плюсы:

• адаптивность;

• возможность делать агрегации налету;

• SVG/Canvas;

• “экзотические” компоненты (системы координат, facets);

• большая коллекция примеров.

Минусы:

• дефолтные стили не очень эстетичны;

• отсутствует multiviews из коробки;

• документация на китайском.

Для чего?

• Exploratory Data Analysis;

• журналистика данных;

• дашборды.

Итого:

• учите грамматику графики;

• мыслите не типами графиков (это скучно), а способами кодирования данных, т. е. визуализации;

• пробуйте новые инструменты для визуализации, потому что каждый инструмент имеет свою дизайн-логику. Важно научиться понимать, как работает тот или иной инструмент и какие задачи он решает.

Алексей Колоколов, директор. Институт бизнес-аналитики

Поделюсь с вами опытом использования правил и подходов визуализации данных на конкретном примере аналитики персонала. Я разделяю аудиторию, для которой собираюсь работать.

Источник: А. Колоколов “HR-аналитика. Как управлять персоналом на основе данных”

Наша задача, чтобы всегда была связка между данными и действиями.

Хороший дашборд как минимум должен рассказать историю. Рассказывать сторитэллинг в решении бизнес-задач можно и нужно. Покажу, как это происходит.

Источник: А. Колоколов “HR-аналитика. Как управлять персоналом на основе данных”

В отделе кадров уволилось 5 человек. Четырем из них конкуренты предложили зарплату выше, и они согласились. Важный момент: это были ключевые сотрудники с зарплатой ниже рынка. Соответственно, ключевым сотрудникам важно повышать заработную плату.

Из первого кейса можем сделать вывод, что компания является кузницей кадров для лидеров рынка, и надо работать над тем, чтобы ключевые сотрудники не уходили к конкурентам.

При создании таких дашбордов очень важно учитывать аудиторию, по сути, формат совещаний, на которых будет презентоваться данная информация. Отсюда дашборды могут быть оперативными, тактическими и стратегическими. Но они редко когда получаются чистые. Дашборды всегда смешанные. При этом важно соблюдать иерархию от верхнеуровневой стратегической информации до оперативных данных.

Приведем пример, где мы использовали все 3 категории отчетов.

Источник: А. Колоколов “HR-аналитика. Как управлять персоналом на основе данных”

Верхняя часть - визуальный уровень аналитического отчета, внизу - таблица с возможностью провалиться до деталей.

Здесь оцифрована мотивация сотрудников в упрощенном виде. Данные можно посмотреть по отделам.

На словах все понятно. Но в процессе работы можно увлечься и забыть про свои лучшие практики. Приведу пример. Была задача оцифровать лояльность сотрудников.  Первый вариант, который HR-аналитик дал мне на проверку.

Источник: А. Колоколов “HR-аналитика. Как управлять персоналом на основе данных”

Главная ошибка здесь - очень много деталей. Показывать это директору нельзя. В этом случае аналитик очень сильно увлекся процессом. Здесь он для себя все раскладывает по полочкам, ему все это очень интересно и он хочет поделиться этим. Но представленная здесь информация для принятия решения директором не имеет никакого значения.

После доработки все приняло вот такой вид.

Источник: А. Колоколов “HR-аналитика. Как управлять персоналом на основе данных”

Где взять данные для анализа? Нужно проанализировать, какие метрики нам нужны по управлению персоналом. Все они представлены в пирамиде метрик.

Источник: А. Колоколов “HR-аналитика. Как управлять персоналом на основе данных”

О серой стороне пирамиды - метрика оттока - многие компании забывают. Мы не контролируем отток, а это сложнее.

Запомните. Смотрите на данные с точки зрения директора - сверху вниз. Всегда придумывайте стимул, которым можно мотивировать вашего заказчика. Прикладывайте усилия, чтобы ваш проект был реализован.