6. Визуализация данных

Question 1

Line chart

Answer 1

Стандартный способ показать изменения данных во времени.

• Можно делать с двумя осями, но лучше с одной.
• Можно поставить маркер на точке, на которой нужно сделать акцент или подписать конец/начало линии.
• Нельзя подписывать все значения точек на графике.

Также не рекомендуется использовать данный тип графика, когда по оси x расположено не время.

Question 2

Bar chart

Answer 2

Хорошо подходит для того, чтобы сравнить долю разных категорий или их ранг (топ-N значений).

• Лучше использовать горизонтальные столбики.
• Вертикальные рекомендуется использовать только в том случае, когда по оси X — время.

Question 3

Pie chart

Answer 3

Pie = Пирог
Хорошо подходит только для одной задачи: показать соотношение небольшого количества категорий, образующих одно целое.
Почему этот тип графика критикуется? Определить точные значения по пайчарту довольно проблематично: считывание угла — довольно сложная операция, и на глаз такой график воспринимается плохо.

Question 4

Area chart

Answer 4

График подойдет для ситуаций, в которых важно показать суммарный тренд и примерное распределение составляющих его компонент.

• Внизу располагается наибольшая или наиболее важная компонента.
• При комбинации с line chart можно показывать плановые и фактические значения.

Частая ошибка – предположение, что по данному графику “легко отследить динамику каждого компонента”. Это не так: график хорошо работает для отслеживания общей динамики и понимания примерной разбивки.

Question 5

Scatter plot

Answer 5

График для отражения корреляции между двумя величинами. Размерами точки можно показать, например, удельный вес для этой точки.

Question 6

KPI и Фактоиды

Answer 6

KPI и Фактоиды – крупные цифры, которые обозначают текущее значение метрики и тренд за какой-либо период.

• Самое важное значение лучше делать самым крупным.
• Показывать название метрики, которая отображается.
• Можно показывать дополнительную информацию (например, прирост в процентах).

Полезны для отображения текущих значений и трендов, особенно в операционных дашбордах.

Question 7

Таблица

Answer 7

Хорошо позволяет считать точное значение или сравнить несколько разрезов по нескольким метрикам.

Question 8

Параметры (dimensions)

Answer 8

Параметры (dimensions) – срезы, которые делят наши данные по каким-то смысловым категориям. Например, по региону или продукту. Чаще всего – какие-то дискретные значения, не агрегированы

Question 9

Меры (measures)

Answer 9

Меры – метрики; то по каким параметрам мы хотим узнать что-то про измерения, т.е. то поле, которое мы агрегируем (например, число пользователей).

Question 10

Дискретные значения

Answer 10

Создает разбивку(группировку)/таблицу, всегда не агрегированы
Примеры:
* Dimensions: Пол (м/ж), Регион, Тип пользователя, возрастная группа (18-22, 23-30 и тд)

• Measures: таких нет

Question 11

Непрерывные значения

Answer 11

Создает ось
Примеры:
* Dimensions: оценка в школе (1, 2, 3.6), дата (янв. 2017, фев. 2017, янв. 2018)

• Measures: прибыль (1000, 2000, 2300), возраст, кол-во голосов и тп. Данные, которые можно агрегировать