ДЕНЬ 13
Про несколько переменных и диаграмму рассеяния
СЕГОДНЯ
Прекрасная возможность вспомнить некоторые элементы статистического анализа. Повторим нахождение корреляций и посмотрим как можно представлять зависимости в графическом виде. Научимся строить диаграммы рассеяния в Tableau, а также добавлять показатели в цвет и получать пузырьковую диаграмму. Вдохновляться будем "Правдивым искусством" Альберто Каиро и применением технологий для изменения стратегий в баскетболе. Ну что, побежали!
Прекрасная возможность вспомнить некоторые элементы статистического анализа. Повторим нахождение корреляций и посмотрим как можно представлять зависимости в графическом виде. Научимся строить диаграммы рассеяния в Tableau, а также добавлять показатели в цвет и получать пузырьковую диаграмму. Вдохновляться будем "Правдивым искусством" Альберто Каиро и применением технологий для изменения стратегий в баскетболе. Ну что, побежали!
РАЗБИРАЕМСЯ
Диаграмма рассеяния /Диаграмма разброса / Скаттерплот / Scatterplot
Что это такое
Диаграмма рассеяния показывает распределение элементов множества в плоскости между двумя переменными.
Значения одного независимого параметра откладываются по оси X, значения второго зависимого параметра – по оси Y.
Это статистическая диаграмма и ее также используют для нахождения корреляции.
Корреляция – это зависимость, которую можно описать словами "когда изменяется X, то Y тоже меняется". Иногда, видимое наличие корреляции может быть простым совпадением или не означать прямую взаимосвязь двух взятых переменных – они могут быть связаны какой-либо третьей переменной, не вошедшей в текущий анализ. Предполагаемую корреляцию обозначают в виде линии тренда по точкам.
Значения одного независимого параметра откладываются по оси X, значения второго зависимого параметра – по оси Y.
Это статистическая диаграмма и ее также используют для нахождения корреляции.
Корреляция – это зависимость, которую можно описать словами "когда изменяется X, то Y тоже меняется". Иногда, видимое наличие корреляции может быть простым совпадением или не означать прямую взаимосвязь двух взятых переменных – они могут быть связаны какой-либо третьей переменной, не вошедшей в текущий анализ. Предполагаемую корреляцию обозначают в виде линии тренда по точкам.
Как построить
1. Добавляете одну из мер в Rows
Tableau агрегирует первый показатель и создает вертикальную ось
2. Добавляете другую из мер в Columns
Tableau агрегирует второй показатель и создает горизонтальную ось. Вы получили скаттерплот всего с одной точкой, так как показываете агрегированные показатели.Чтобы привнести смысла в диаграмму, нужно добавить дискретные категории и повысить уровень детализации.
3. Добавляйте дополнительные категории (синие поля) в карточки слева (Color, Size, Detail) для детализации скаттерплота и изменения внешнего вида.
Вы также можете построить эту диаграмму при помощи ShowMe!
Подробнее тут →
Tableau агрегирует первый показатель и создает вертикальную ось
2. Добавляете другую из мер в Columns
Tableau агрегирует второй показатель и создает горизонтальную ось. Вы получили скаттерплот всего с одной точкой, так как показываете агрегированные показатели.Чтобы привнести смысла в диаграмму, нужно добавить дискретные категории и повысить уровень детализации.
3. Добавляйте дополнительные категории (синие поля) в карточки слева (Color, Size, Detail) для детализации скаттерплота и изменения внешнего вида.
Вы также можете построить эту диаграмму при помощи ShowMe!
Подробнее тут →
Процесс построения скаттерплота
На примере Superstore с добавлением линий тренда
На примере Superstore с добавлением линий тренда
Пара слов о Details
До этого вы могли не использовать карточку Details на практике, но на скаттерплотах ее применение практически обязательно.
Помните про уровень детализации в Tableau? Добавляя поля в области Rows/Columns, а также на карточки Color, Size, Details, Text, Shape – вы повышаете уровень детализации диаграммы. Когда вы хотите показать скаттерплот по всем городам в вашем источнике - добавьте поле Города в Details если не хотите изменять визуальную кодировку элементов на скаттерплоте, или в Color, Size, Shape - если хотите поменять их внешний вид. Вы можете добавлять по одному полю в каждую из этих полок, тем самым комбинируя разные визуальные кодировки.
До этого вы могли не использовать карточку Details на практике, но на скаттерплотах ее применение практически обязательно.
Помните про уровень детализации в Tableau? Добавляя поля в области Rows/Columns, а также на карточки Color, Size, Details, Text, Shape – вы повышаете уровень детализации диаграммы. Когда вы хотите показать скаттерплот по всем городам в вашем источнике - добавьте поле Города в Details если не хотите изменять визуальную кодировку элементов на скаттерплоте, или в Color, Size, Shape - если хотите поменять их внешний вид. Вы можете добавлять по одному полю в каждую из этих полок, тем самым комбинируя разные визуальные кодировки.
СОВЕТ
Хотя самый простая диаграмма рассеяния основана на двух показателях, вы можете отобразить до четырех мер путем изменения размера точек и добавления цвета.
Примеры
Стандартная диаграмма рассеяния состоит из двух осей. Но вы можете добавить дополнительные категории в области Rows/Columns в Tableau, создав скаттерплот-миниатюры. Или еще одно поле в цвет или в размер. Не бойтесь экспериментировать самостоятельно – еще ни одно гениальное открытие не свершалось по инструкции.
СОВЕТ
Используйте фоновую сетку, если вам нужна высокая точность данных.
Добавив любой показатель в Size – вы можете превратить скаттерплот в пузырьковую диаграмму.
Пузырьковая диаграмма
Когда в скаттерплот добавляют еще одну переменную в Size
Когда в скаттерплот добавляют еще одну переменную в Size
Сейчас вы пользуетесь продуктом, который самостоятельно строит диаграммы вместо вас. Но имейте в виду, что при построении пузырьковой диаграммы, кодировка значения и размер кружочков определяется площадью, а не диаметром или радиусом.
Диаграмма показывает категории планет. В нее заложены 3 переменные: по вертикальной оси показывается масса планет (чем ниже - тем тяжелее), по горизонтальной - температура (чем правее - тем холоднее от звезды), размер кружочков дублирует массу, а цвет - категорию зоны обитания.
В квадрате показаны планеты, пригодные для жизни человека.
На визуализации используется логарифмическая шкала массы планет.
В квадрате показаны планеты, пригодные для жизни человека.
На визуализации используется логарифмическая шкала массы планет.
ПРАКТИКУЕМСЯ
Ханс Рослинг – шведский врач, академик, профессор и всемирно известный лектор. Рослинг считал, что люди неправильно смотрят на мир: они опираются на свои искаженные представления, а не на данные. В своих выступлениях он оперировал только фактами и показывал, насколько они отличаются от того, что думают люди.
Ханс Рослинг стал известным после его выступления на TED в 2006 году. На сайте TED это выступление описывано так: Еще никто не представлял данные таким образом. С натиском и скоростью спортивного комментатора гуру статистики Ханс Рослинг развенчивает мифы о так называемом «развивающемся мире». Вы можете посмотреть это видео здесь.
Для нашего задания, мы возьмем отрывок из знаменитой лекции 2006 года. В этом видео, всего за 4 минуты он рассказывает историю мира, которую все из нас представляют иначе: 200 стран, 200 лет, 120 000 чисел.
Ханс Рослинг стал известным после его выступления на TED в 2006 году. На сайте TED это выступление описывано так: Еще никто не представлял данные таким образом. С натиском и скоростью спортивного комментатора гуру статистики Ханс Рослинг развенчивает мифы о так называемом «развивающемся мире». Вы можете посмотреть это видео здесь.
Для нашего задания, мы возьмем отрывок из знаменитой лекции 2006 года. В этом видео, всего за 4 минуты он рассказывает историю мира, которую все из нас представляют иначе: 200 стран, 200 лет, 120 000 чисел.
200 стран, 200 лет, 4 минуты
Ханс Рослинг | BBC
Датасет
Статистика по основным показателям стран с 1800 по 2015: ВВП, продолжительность жизни и общее население. В датасете также были исключены страны, по которым нет данных по ВВП.
Скачать датасет
Скачать датасет
Задание
1. Посмотреть видео выше (200 стран, 200 лет, 4 минуты).
2. Построить скаттерплоты, показанные Хансом Рослингом.
3. *Для создания эффекта движения, анимации, используйте полку Pages. Туда нужно добавить поле с датой (год).
Скачать задание в виде книжки Tableau
2. Построить скаттерплоты, показанные Хансом Рослингом.
3. *Для создания эффекта движения, анимации, используйте полку Pages. Туда нужно добавить поле с датой (год).
Скачать задание в виде книжки Tableau
Если не знаешь с чего ходить — ходи с бубей! Если не знаешь, что делать — садись и анализируй ситуацию. Все как всегда, независимо от века, в котором ты живешь.
Евгений Красницкий. Отрок. Внук сотника
Евгений Красницкий. Отрок. Внук сотника
ВДОХНОВЕНИЕ
Полезные ссылки по теме
За гуманизм и дело мира успешно борится... Джорджия Лупи. Сегодня смотрим ее замечательные работы, в том числе и для лаборатории IBM, где мы можем ознакомиться с основными элементами успешной визуализации данных.
Потрясающая работа Accurat и команды IBM
Бесконечно красивые и информационно насыщенные работы Джорджии Лупи
Видео
На примере баскетбола, наш индийский коллега, расскажет как анализ и визуализация движений игроков в баскетболе помогает изменять стратегии командной игры и поддерживает работу тренеров лучших баскетбольных клубов мира. Скеттерплоты и баблчарты ему в помощь.
Математика движений игроков в профессиональном баскетболе.
Rajiv Maheswaran | TED Talks
Баскетбол - это быстроразвивающаяся игра импровизации, контакта и ... пространственно-временного распознавания образов. Раджив Махешваран и его коллеги анализируют движения ключевых баскетбольных игр, чтобы помочь тренерам и игрокам объединить интуицию с новыми данными.
МАТЕРИАЛЫ
Книги
Сегодня мы пролистываем одну из ключевых работ Альберта Каиро. В «Правдивом искусстве» Каиро преобразует элементарные принципы данных и научных рассуждений в инструменты, которые вы можете использовать в повседневной жизни, чтобы интерпретировать наборы данных и извлекать из них истории.
Книга наполнена вдохновляющими и образовательными реальными примерами визуализации данных из таких ведущих изданий, как The New York Times, The Wall Street Journal, Estado de São Paulo (Бразилия), Berliner Morgenpost (Германия) и многие другие.
Тут вы найдете:
+ Роль инфографики и визуализации данных в нашем мире
+ Основные принципы данных и научные рассуждения, которые каждый может освоить
+ Как стать лучшим критическим мыслителем
+ Пошаговые процессы, которые помогут вам оценить визуализацию данных
+ Как создавать и использовать эффективные диаграммы, графики и карты данных для объяснения данных для любой аудитории
Тут вы найдете:
+ Роль инфографики и визуализации данных в нашем мире
+ Основные принципы данных и научные рассуждения, которые каждый может освоить
+ Как стать лучшим критическим мыслителем
+ Пошаговые процессы, которые помогут вам оценить визуализацию данных
+ Как создавать и использовать эффективные диаграммы, графики и карты данных для объяснения данных для любой аудитории
Итоги этапа
Освоили скеттерплоты. Поняли что Гуманизм может быть на основе данных. Попрактиковались в построении баблчартов и вдохновились примерами Альберто Каиро собранными в Правдивом Искусстве. День быстрый, но интересный. Готовимся к новому дню и освоению визуализаций с помощью тримапов. До встречи. Виз виз уррра!
~
