Визуализация данных: что это такое и зачем она нужна?

Знаете ли вы, что:

Детали визуальной информации всплывают в памяти на 4,5% быстрее?
Человек запоминает 80% увиденной информации?
90% информации воспринимается через зрение?
Визуальная информация запоминается в 60 тысяч раз быстрее по сравнению с текстовой?

А значит, визуализации данных стоит уделять достаточно времени и внимания. Давайте разбираться, как, зачем и почему?

Что такое визуализация данных?

Визуализация — способ наглядного представления результатов обработки данных с помощью графиков, диаграмм, сводных таблиц, блок-схем, инфографики и тепловых карт.

Что дает визуализация данных?

Графическое представление данных:

Упрощает восприятие больших массивов данных со сложной структурой.
Иллюстрирует корреляции и связи, помогает сравнивать и находить различия, выявлять тренды и аномалии.
Ясно и однозначно демонстрирует данные.
Акцентирует внимание на нужных аспектах.
Удерживает внимание потребителя информации.

Кому нужна визуализация данных?

Графическое представление данных в своей работе могут использовать любые специалисты, но особенно полезной визуализация будет для нескольких категорий:

IT-специалистов. Графики нагрузки помогают отслеживать работу приложений, оптимизировать скорость загрузки страниц и выявлять узкие места в работе сервисов.
Исследователей и аналитиков. С помощью тепловых карт и графиков экспертам удобнее представлять результаты анализа рыночных закономерностей — взаимосвязей между переменными, тенденций рынка и потребительского поведения.
Маркетологов и рекламщиков. Диаграммы и графики эффективно отображают результаты рекламных и маркетинговых кампаний, сравнивают источники трафика и помогают определить наиболее эффективные каналы.
Руководителей компаний. Диаграммы позволяют объективно оценить ключевые метрики, необходимые для принятия стратегических решений.

Основные принципы визуализации данных

В процессе визуализации данных следует держать в голове следующие базовые принципы:

Единство текста и графиков. Картинки и тексты должны дополнять друг друга, а не быть отдельными частями. Названия столбиков, точек, линий, иконок и легенд должны быть понятными и наглядными. Читатель не должен искать пояснения к картинкам.
Минимум визуального шума. Цветов, теней, штриховки, оттенков границ и дополнительных иконок должно быть достаточно, но не много. Оставляйте только нужные элементы для передачи сути.
Простота данных. Графики должны быть интуитивно понятны читателю и не должны требовать дополнительных разъяснений.

Способы визуализации данных

Есть много способов визуализации данных: диаграммы и графики, блок-схемы, тепловые карты и сводные таблицы. Чаще всего специалисты используют графики, диаграммы и блок-схемы. Поговорим о них подробнее.

Диаграммы

Существует более 60 видов диаграмм для отображения результатов разных исследований с различными критериями анализа. Чаще всего для визуализации данных используют дуговые, столбиковые, пузырьковые, кольцевые диаграммы и гистограммы.

Дуговая диаграмма

Столбчатая диаграмма

Пузырьковая диаграмма

Кольцевая диаграмма

Гистограмма

Графики

График изображает количественные показатели. Для визуализации данных используют несколько вариантов: линейные, бары, свечи, графики Каги, потоковые графики и др. Графики наиболее популярны и удобны в работе — в них довольно просто добавить дополнительные элементы, их легко модифицировать под собственные цели.

Линейный график

График баров

Свечной график

График Каги

Потоковый график

Блок-схемы

Этот способ визуализации используют для отображения последовательности взаимосвязанных между собой этапов или действий. С помощью блок-схем можно эффективно представить организационную структуру компании, инструкцию или карту сайта. Блок-схема может включать как один, так и несколько сценариев развития событий.

Блок-схема

Инструменты визуализации данных

Визуализацию данных в своей работе используют специалисты из разных индустрий. Инструментов для оптимизации и упрощения работы по созданию графиков, диаграмм, блок-схем и прочих вариантов визуализации много. Мы собрали для вас несколько наиболее популярных сервисов.

Looker Studio

Бесплатный сервис интегрирован в Google и имеет удобную интерактивную панель. Google Data Studio прост для изучения и позволяет визуализировать данные из более чем 100 источников, включая Google Sheets, Google Analytics, YouTube Analytics, MySQL, файлы CSV и пр., а также кастомизировать отчеты.

Yandex DataLens

Сервис позволяет анализировать и визуализировать данные из локальных файлов, баз данных и API «Яндекс Метрики». Yandex DataLens работает с графиками, диаграммами, таблицами и сводит данные в единый дашборд. Инструмент хорошо подходит для сопоставления отчетов по рекламным кампаниям из «Яндекс Метрики» с данными отделов продаж из CRM.

Tableau

Крупнейшая платформа для анализа и визуализации данных с возможностью настроить командный доступ для совместной работы в реальном времени.

ChartBlocks

Несложный инструмент со встроенным конструктором для создания HTML5-диаграмм разного типа в основных операционных системах и браузерах.

Infogram

Сервис предоставляет собой встроенные шаблоны с возможностью менять цвета, шрифты и логотипы, а также выбирать иконки, картинки и другие элементы из разных источников. С Infogram можно создавать креативные графики и схемы для отчетов, соцсетей и информационных панелей.

В рамках обучения на курсе «Аналитик данных» вы на практике изучите некоторые инструменты обработки и эффективной презентации результатов исследований, рекламных и маркетинговых кампаний и анализа данных.