Что такое визуализация данных, и Как она упрощает работу с информацией

Визуализация данных — неотъемлемая часть современного аналитического мира. Она делает сложные цифры и факты понятными и превращает беспорядочную информацию в графические картинки.

Что такое визуализация данных

Визуализация — создание графических изображений для представления данных. Благодаря ей числа превращаются в креативные графики, диаграммы, тепловые карты. Главная цель визуализации — сделать информацию легкой для понимания, а также упростить определение закономерностей и поиск инсайтов.

Зачем использовать визуализацию

Это мощный инструмент для понимания анализа данных. Перечислю ее преимущества.

1. Делает данные более доступными — графики и диаграммы доносят информацию лучше, чем сухие числа.
2. Способствует запоминанию информации — люди легче удерживают в памяти графические изображения.
3. Позволяет определять тренды и аномалии.

Числа из таблицы визуализированы в график, на котором видно динамику показателей за определенный период

Кому нужна визуализация данных

Профессии, которым не обойтись без навыка графического представления информации:

1. Маркетологи и специалисты по рекламе. Графики и диаграммы помогают разобраться в результатах рекламных кампаний, определить наиболее эффективные каналы и найти идеи для роста. Особенно будут полезными столбчатые диаграммы для сравнений и круговые диаграммы для выделения основных источников трафика.

2. Аналитики и исследователи. Поклонникам глубокого анализа и понимания рыночных закономерностей без визуализации не обойтись. Им понадобятся тепловые карты, которые показывают паттерны и отличия, а также корреляционные графики, раскрывающие взаимосвязь между переменными. Они помогут изучить и улучшить рыночные тенденции и потребительское поведение.

3. Руководители компаний. Простые и лаконичные графики типа круговых и столбчатых диаграмм дают четкую и краткую информацию для стратегических решений и помогают быстро оценивать ключевые метрики.

4. Владельцы сайтов. Линейные графики эффективно передают информацию о посещаемости и конверсии; тепловые карты раскрывают пользовательское взаимодействие; круговые диаграммы показывают, откуда приходит трафик.

5. IT специалисты и веб-разработчики. Технические визуализации по типу графиков нагрузки и графиков зависимости помогают мониторить продуктивность сайта, определять проблемы и оптимизировать загруженность страниц.

Популярные инструменты для визуализации данных

При выборе инструментов, важно обратить внимание на их универсальность, доступность и легкость в обновлении данных. Расскажу о наиболее популярных из них.

Google Looker Studio

Это простой в использовании инструмент со стильным дизайном. Помогает легко создавать интерактивные диаграммы и отчеты.

Преимущества:

1. Бесплатный инструмент, что существенно для стартапов и небольших бизнесов.
2. Есть интеграция с Google, поэтому легко работает с другими Google-сервисами.
3. Предоставляет возможность автоматического обновления данных, что упрощает поддержку актуальности информации.

Недостатки:

1. Медленный при обработке объемных данных.

Microsoft Power BI (PBI)

Предлагает широкий спектр функций:

1. Создание диаграмм и собственных метрик.
2. Анализ больших объемов данных.
3. Использование двух языков обработки данных: DAX (Data Analysis Expressions) и M (Power Query Formula Language).

Преимущества:

1. Интеграция с Microsoft. Гарантирует гармоничную работу с Excel, Azure и др.
2. Функциональные возможности для глубокого анализа.

Недостатки:

1. Возникают трудности в работе с устройствами Mac.
2. Не для новичков. Изучение инструмента требует времени и усилий.
3. Лицензия Pro стоит $10 в месяц.

Tableau

Этот мощный инструмент позволяет создавать креативные диаграммы и глубже изучать данные благодаря интерактивным элементам. Tableau подходит для ценителей высокого качества, которые не боятся трудностей.

Преимущества:

1. Интерактивные возможности инструмента позволяют создавать качественные диаграммы.
2. Большое сообщество людей, которые посоветуют и помогут.

Недостатки:

1. Высокая цена — $75 в месяц. Оплатить нужно целый год сразу.
2. Нужно время для освоения функций.

Альтернативные инструменты для визуализации данных

Google Data Studio, Microsoft Power BI и Tableau — лидеры на рынке, заслуженно признанные и популярные. В зависимости от потребностей и заданий проекта, дополняйте их другими инструментами.

1. QlikSense. Мощное программное обеспечение для бизнес-аналитики и визуализации, которое привлекает интуитивно понятным интерфейсом. Направлено на самостоятельных пользователей.

2. QlikView. Рассчитан на опытных аналитиков, поскольку требует глубокого понимания процессов моделирования данных. Отличается хорошей продуктивностью при работе с большими объемами информации и сложными аналитическими заданиями.

Недостатки:

• работа с QlikView требует больше времени и усилий по сравнению с другими инструментами;
• инструмент позволяет пользователям делиться текущими сеансами с гостями, но есть ограничение по количеству пользователей, которые одновременно используют совместный сеанс;
• большое количество пользователей, которые делятся одним сеансом, приведет к снижению продуктивности.

3. Infogram. Простой инструмент с большим выбором шаблонов. Его интерактивные возможности позволяют создавать простые и привлекательные визуализации. Лучше всего подходит для обобщения и пояснения результатов анализа данных.

Недостатки:

• ряд стандартных настроек нарушает правила эффективного создания диаграмм;
• в бесплатной версии отсутствуют аналитические функции.

4. Adobe Analytics. Инструмент для анализа данных с гибкой сегментацией, полным контролем над данными и широкими возможностями для интеграций. Adobe Analytics превращает аналитику в увлекательный процесс совершенствования продуктивности и изучения данных.

Недостатки:

• высокая стоимость, которая зависит от размера данных и пакета — около $2000-$2500 в месяц;
• сложность в изучении инструмента.

5. Sisense. Хороший выбор для сложных проектов, благодаря впечатляющим аналитическим возможностям и высокой продуктивности. Компания предлагает изменяемые тарифы и взимает плату только за необходимые услуги.

Недостатки:

• высокая стоимость, которая зависит от конкретных потребностей и объема данных, а именно лицензия для разработчика — $125/месяц, стандартная лицензия — $60/месяц, лицензия для просмотра — $30/месяц;
• для запуска программы нужен мощный компьютер;
• будьте готовы к трудностям настройки.

6. Grafana. Инструмент для эффективного управления данными с открытым исходным кодом и гибким интерфейсом.

Недостатки:

• сложность настройки;
• ограниченность аналитических возможностей.

7. Cognos Analytics. Инструмент, представленный IBM, имеет мощные аналитические функции и интеграции с другими системами.

Недостатки:

• сложность настройки и обучения;
• стоимость — $10,6 за Standard версию (без возможности создания отчетов в HTML, CSV и Excel, редактирование отчетов и сохранение результата в Cognos) и $42,4 за Premium.

8. Excel и Google Sheets. Доступные всем инструменты, которые привлекают простотой использования.

Недостатки:

• ограничения в аспектах визуализации;
• не всегда удовлетворяют потребности в сложных аналитических заданиях и при обработке больших объемов данных.

Виды визуализации данных

Инструменты визуализации превращают сухие цифры в увлекательные и понятные визуальные истории. Каждый тип визуализации имеет уникальные особенности и расширяет возможности анализа.

Сводные таблицы (Pivot table)

Это простой и понятный способ визуализации данных. Позволяет сравнивать числовые данные, объединять и анализировать ключевые статистические показатели.

Сводные таблицы тяжело анализировать при большом количестве информации, они не подходят для отображения зависимости между данными.

Линейные графики и диаграммы

Эффективно отображают зависимости между данными, динамику часовых рядов и сравнения частей данных. Используйте их с осторожностью, поскольку чрезмерное количество графиков приводит к перенасыщению информацией.

Картограммы

Отлично отображают географические данные, а также расположение и активность групп пользователей. При анализе больших объемов данных становятся сложными для восприятия.

Табло результатов

Простой и понятный вид визуализации, который помогает отображать ключевые числовые показатели. Табло позволяет быстро оценить соответствие результатов поставленным целям. Ограниченное в изображении деталей и зависимости между показателями.

На примере — количество сессий и пользователей на сайте, процент изменений этого показателя во времени и график динамики. Сессий стало на 3,9% больше, а количество пользователей снизилось на 24,3%.

Диаграмма рассеивания

Позволяет находить корреляции и зависимости между числовыми переменными, аномалии и выбросы. Диаграмму рассеивания лучше использовать для одновременного изображения небольшого количества переменных.

Карта дерева (Treemap)

Позволяет иерархически изображать данные, быстро понимать структуру и соотношение между элементами данных. Становится запутанной при сложных иерархиях.

Подводные камни визуализации данных

Расскажу о трудностях, которые могут возникнуть в работе.

1. Перекручивание информации. Иногда попытки сделать график красивым приводит к неправильному пониманию данных. Несоответствующие шкалы и цвета сбивают с толку.

2. Перенасыщенность. Большое количество элементов делает график непонятным. Оставьте только важные.
3. Ограничение для некоторых данных. Тексты и аудио не поддаются эффективной визуализации.
4. Долгое обучение. Процесс забирает время и требует специфических навыков.
5. Стоимость программ. Инструменты визуализации требуют финансовых вложений.

Лучшие практики в визуализации данных

Сбалансированный дизайн, который объединяет информативность и эстетику, играет ключевую роль в создании визуализаций. Перечислю шаги для создания эффективных графиков.

1. Удалите лишние фоновые элементы без информационной ценности.
2. Избавьтесь от серого фона.
3. Удалите излишки. Нет нужды в условных обозначениях, если каждый столбец уже подписан на оси.
4. Сократите заголовок и подписи по оси, если достаточно данных о том, что отображает графика. Ось, которая показывает конкретный период, не требует подписи «Дата», ведь это понятно интуитивно.
5. Если линии не добавляют информации, удалите их, чтобы увеличить чистоту графики.
6. Используйте цвета с осторожностью. Выберите несколько акцентных и свяжите их контекстом для усиления важных данных.
7. Удалите трехмерность. Объемы и тени не имеют ценности.
8. Удалите сетку, если она не добавляет информации. Если числовые значения указаны на графике, сетка и оси будут дублировать информацию.
9. Знайте потребности и технический уровень пользователей, чтобы они смогли понять графические данные.
10. Дополнительные подписи решают задание детализации и контекста.

Неудачный пример визуализации данных

Удачный пример визуализации данных

Выводы

1. Визуализация делает данные более доступными, способствует запоминанию и позволяет выделить тренды и аномалии.
2. Подводные камни визуализации: перекручивание информации, перенасыщение элементами, долгое время на обучение и высокая стоимость программного обеспечения.
3. Современные инструменты типа Looker Studio, Microsoft Power BI и Tanleau превращают сухие цифры в визуальные истории. Нужно правильно выбрать инструмент, учитывая его сильные стороны.
4. Сводные таблицы, графики, картограммы и др. помогают видеть данные, искать инсайты и возможности для роста. Важно правильно выбрать тип графики в зависимости от цели ее создания.
5. Избегайте лишнего визуального шума и сократите количество графического мусора, чтобы получить четкие и лаконичные визуализации. Цветовая гамма и контраст играют важную роль в легком восприятии графической информации.