Что поможет тебе визуализировать взаимосвязь между потребностями двух групп пользователей

7 сервисов для визуализации данных: не привлекая дизайнеров и программистов

Аналитики OWOX BI собрали список наиболее популярных и удобных сервисов, которые помогут маркетологам визуализировать данные.

Ежедневно команды маркетинговых отделов получают массивы данных из социальных сетей, Google Analytics, CRM и других источников, которые необходимо обработать и преобразовать в красивый и понятный отчет. Многие сервисы позволяют без помощи программиста создавать понятные интерактивные дашборды под свои задачи, создавать шаблоны и отправлять отчетность в виде ссылки по электронной почте.

Google Data Studio

Простейший бесплатный сервис визуализации данных, который позволяет быстро сводить, анализировать и визуализировать данные в интерактивной панели управления.

Формат данных. Сервис поддерживает свыше 17 собственных коннекторов и более сотни разных источников баз данных партнеров. Например, Google Реклама, Google Таблицы, Cloud SQL, MySQL, Google Sheets, Search Console, YouTube Analytics, Facebook Ads, Instagram, Google Analytics, Яндекс.Метрика, Яндекс.Директ, файл CSV, PostgreSQL, Adwords API, Attribution 360 и другие.

Плюсы. Сервис бесплатный и интуитивный. Не нужно иметь глубокое понимание синтаксиса программирования, чтобы использовать сервис. Хорошо интегрируется с продуктами Google. Есть возможность настраивать собственные шаблоны.

Сервис постоянно обновляется. В январе появилась возможность настраивать просмотр и публикацию отчетов, видеть изменения в источниках данных и отчетах, поделиться короткой ссылкой и запланировать рассылку выбранным пользователям по имейлу.

Минусы. Небольшой набор визуальных инструментов, возможности для работы с вычисляемыми полями ограничены, по сравнению с другими популярными сервисами визуализации (Tableau, Spreadsheets, Power BI, QlikView). Некоторые коннекторы партнеров становятся платными, если превысить лимит данных или время их использования.

Power BI

Формат данных. Данные можно загружать из разных источников: файлов разных форматов, наиболее известных баз данных, баз Microsoft и Google, интернета, CRM-систем и т.д.

Плюсы. Помогает объединять и сравнивать данные из разных источников. Красивые галереи визуализации. Очень удобен для тех, кто привык работать с таблицами Excel. Хорошо работает с другими продуктами Microsoft (Azure Cloud Service, SQL Server). Содержит большой набор инструментов визуализации для создания разных отчетов. Существует десктопная и облачная версия интерфейса. Больше возможностей, чем в Google Data Studio. Есть возможность интеграции BI в собственные приложения для визуализации. Интуитивный интерфейс.

Минусы. Есть сложности в работе с большими данными, а также с обработкой аналитических данных продуктов Google и Яндекс. Для наиболее корректного подключения источников данных существуют кастомные коннекторы. Сервисы выгрузки данных, например, бесплатный Geneport, помогают анализировать данные и создавать отчет в Power BI. Не хватает инструментов обработки и очистки данных.

Tableau

Крупнейшая и максимально упрощенная для пользователя платформа, специализирующаяся на анализе и визуализации данных. Позволяет строить эффектную графику. Основное отличие от конкурентов — возможность объединять данные из разных источников. Есть бесплатная и платная версия.

Формат данных. Работает с несколькими десятками источников данных в формате файлов, баз данных и облачных систем: XML, MS Excel, MySQL, SQL, Google BigQuery, Microsoft Azure и т.д.

Плюсы. Объединение данных из разных источников. Возможность одновременной работы команды из нескольких человек в режиме реального времени. Как и в Power BI, есть возможность пересылать отчеты по электронной почте, публиковать ссылку на сервере и получать доступ к отчету по ссылке. Гибкий интерфейс панели управления, позволяющий совмещать и накладывать друг на друга нужные элементы, красивая и разнообразная галерея графики. С сервисом смогут работать даже новички: легкий и понятный интерфейс. Надежная служба поддержки и большое профессиональное сообщество пользователей.

Источник

11 правил визуализации данных

Ольга Базалева, создатель Data Vis и автор блога, написала статью специально для Нетологии о самых важных принципах визуализации. Статья участвует в конкурсе блога.

Хотите выделяться на фоне конкурентов? Чтобы ваши статьи, отчеты, презентации или посты в социальных сетях были профессиональными, интересными и доступными широкой аудитории? Используйте визуализацию данных!

Я более семи лет отработала в крупнейших медиакомпаниях и рекламных агентствах, на счету Афиша, Рамблер, РБК, создала сайт с наглядными обзорами рынков и собственный блог про визуализацию данных. Поэтому я очень хорошо понимаю то, о чем пойдет речь ниже.

Сегодня визуализация особенно важна, так как люди теряются в обилии окружающей информации и на ее восприятие тратится слишком много времени. Поэтому скучные непонятные тексты часто остаются без внимания. Читатель не будет тратить время, чтобы в них разобраться.

Визуально представленная информация в сравнении с обычным текстом и таблицами:

ПРАВИЛО 1. ПРАВИЛЬНЫЙ ТИП ГРАФИКА

Используйте правильный тип и формат визуализации.

Главная цель визуализации — упростить и ускорить восприятие информации. Выбранный формат и тип графика должны этому способствовать, а не мешать.

Например, если в круговой диаграмме больше трех-пяти значений, график становится нечитабельным. Лучше в таком случае выбрать обычную линейчатую диаграмму.
Еще пример неудачного использования круговой диаграммы, когда сумма категорий не равна 100%. Это грубейшая ошибка, так как данные просто-напросто искажаются.

Не менее важно следить, чтобы не нарушались общепринятые стандарты. Временные оси (года, месяца, кварталы) всегда должны располагаться горизонтально слева направо, это интуитивно понятно. Если же их расположить вертикально сверху вниз, это будет сильно затруднять понимание.

Помните, что неудачно выбранный тип и формат визуализации сразу снижает доверие к представленной информации.

ПРАВИЛО 2. ЛОГИЧЕСКИЙ ПОРЯДОК

Располагайте данные логично.

Обязательно располагайте данные в логическом порядке. Чаще всего это последовательно от большего к меньшему.

Если вы показываете на диаграмме результаты опроса, где есть деление на положительные и отрицательные ответы, то логичнее их выстроить в таком порядке: «Да, Скорее да, Нет, Скорее нет, Затрудняюсь ответить».
Данные можно выстраивать и от меньшего к большему, если это соответствует цели вашего сообщения. Цель всегда первична. Прежде чем приступать к построению графика, четко сформулируйте, какую идею вы хотите донести до читателей, на что хотите обратить внимание.

ПРАВИЛО 3. ПРОСТОЙ ДИЗАЙН

Дизайн не должен препятствовать пониманию или искажать данные.

Избегайте бесполезных элементов дизайна, таких как градиенты, тени, эффекты 3D. Они только отвлекают внимание читателя от сути вашего сообщения.

Ваш график не становится красивым и внушительным от того, что он нарисован объемным. Это могло удивить лет двадцать назад, на заре расцвета Excel, когда еще мало кто умел строить диаграммы. Более того, 3D–графики могут вызвать оптический обман.

Помните, если визуализация выполнена красиво, это еще не значит, что она выполнена качественно. Принципы хорошего дизайна: ясность, простота и минимализм.

ПРАВИЛО 4. ЛЕГКОЕ СРАВНЕНИЕ ДАННЫХ

Визуализируйте данные так, чтобы их можно было легко сравнивать.

Одна из главных целей визуализации – удобное и наглядное сравнение двух и более показателей.

Поэтому, чтобы ваши диаграммы были ценными и полезными, показывайте соотношение между данными. Если разбить однотипную информацию на много отдельных графиков, визуализация становится бессмысленной.

Именно быстрое понимание самых высоких и самых низких значений, тенденций и корреляций является главным преимуществом визуализации в сравнении с обычной таблицей или текстом. Диаграммы должны гораздо быстрее и яснее передавать ваши идеи. Если это не так, меняйте тип графика.

ПРАВИЛО 5. МИНИМУМ ЭЛЕМЕНТОВ

На диаграмме должны быть только необходимые элементы.

Убирайте с ваших графиков и диаграмм все неинформативные элементы, оставляйте только необходимые.

Загромождение ненужной информацией затрудняет восприятие.

Например, если есть подписи значений, то линии сетки и ось не нужны, так как это дублирование информации и является графическим «мусором». Основные и вспомогательные линии сетки, если они все же необходимы, должны быть простыми и не бросающимися в глаза. Акцент всегда должен быть на основной идее, а не на вспомогательных элементах. Если следовать этому совету, то нужная информация сразу выходит на первый план.

ПРАВИЛО 6. НЕ ПЕРЕГРУЖАЙТЕ ИНФОРМАЦИЕЙ

Следите, чтобы не было визуальной загроможденности.

Не пытайтесь уместить на одну диаграмму всю имеющуюся у вас информацию ради того, чтобы ваш график казался умным и значительным. Визуальный ряд не должен быть перегружен сложными и многоярусными диаграммами.

Когда необходимо визуализировать много разных типов данных и категорий, целесообразнее разделять диаграмму на несколько частей. Например, если на линейном графике больше четырех-пяти линий или на столбиковой диаграмме больше двух категорий, не стоит умещать их на одном графике.

ПРАВИЛО 7. ПОНЯТНЫЙ ФОРМАТ ЧИСЕЛ

Числа должны быть с разделителями разрядов и без лишних знаков после запятой.

В больших числах всегда разделяйте разряды: 10 000 000, а не 10000000, иначе цифры становятся нечитабельными.

Также не используйте знаки после запятой без осознанной необходимости. И следите, чтобы формат был единый. Если вы решили показать один знак после запятой, то сделайте так для всех подписей данных, а не выборочно: где-то два знака, где-то три, а где-то без единого знака.

ПРАВИЛО 8. НАЗВАНИЕ И ПОДПИСИ

У диаграммы должно быть название и полная легенда.

Следите, чтобы всегда у вашей диаграммы было полное понятное название и все необходимые подписи, иначе появляется риск неверного истолкования.

Всегда должен быть понятен период и единицы измерения. Не надейтесь, что пользователь вашего графика догадается об этом из контекста. Чтобы удостовериться, что данные будут верно интерпретированы, встаньте на место читателя, который видит вашу диаграмму впервые. Все должно быть предельно чётко, у читателя не должно остаться ни одного сомнения по поводу трактовки представленных данных.

Помните, что ваша задача при создании графиков и диаграмм — упростить восприятие данных, а не вызвать лишние вопросы.

ПРАВИЛО 9. ОБЩЕПРИНЯТЫЕ ЦВЕТОВЫЕ РЕШЕНИЯ

Не нарушайте общепринятое использование того или иного цвета.

Есть несколько основных категорий, которые у нас всегда ассоциируются с определенным цветом:

Если показывать данные категории на диаграммах в ожидаемой цветовой гамме, то пользователю даже не надо смотреть на легенду, без этого ясно, какой цвет что обозначает. Не пренебрегайте этим правилом, оно очень простое и логичное, однако в интернете часто встречаются примеры его игнорирования.

Есть хороший прием использования цвета для сравнения показателей текущего года и прошедшего — делать прошедший год более бледным, а текущий более ярким. При этом оба года лучше показывать в оттенках одного цвета, потому что речь идет про один и тот же показатель.

ПРАВИЛО 10. МИНИМУМ ТИПОВ ДИАГРАММ

Используйте один вид диаграммы для однотипных данных.

Избегайте разнообразия ради разнообразия.

Это не всегда красиво, но всегда бесполезно. Для однотипных данных лучше выбирать один вид диаграммы.

Например, когда вы показываете последовательно ответы на вопросы исследования или динамику продаж по нескольким магазинам, не включайте фантазию, используйте графики одного типа. Читателю необходимо время, чтобы привыкнуть к каждому новому виду диаграммы и разобраться, что означает та или иная линия, кружок или столбик.

ПРАВИЛО 11. ЕДИНАЯ ЦВЕТОВАЯ ПАЛИТРА

Придерживайтесь одной цветовой гаммы.

Визуальные элементы (графики, диаграммы, схемы) на протяжении всего исследования или отчета должны быть выполнены в одной цветовой гамме.

Если же вы исследовательская компания, то цветовая палитра должна быть единой и во всех исследованиях, для соблюдения фирменного стиля. Если вы свой отчет дополняете графиками из других исследований, их необходимо перерисовывать, иначе они сильно врезаются в общую картину и портят восприятие. Во-первых, у них наверняка другая цветовая гамма, во-вторых, часто качество картинок не самое лучшее и это сразу бросается в глаза.

Перерисовать график в стиле компании займет всего 10–20 минут, а отчет будет смотреться более целостным и качественным. Таким образом, именно вы интуитивно будете восприниматься создателем информации и экспертом, даже если укажете другой источник данных, что, кстати говоря, также всегда необходимо делать.

Не игнорируйте эти простые, но очень важные правила визуализации. Берегите своих читателей. Никто не любит чувствовать себя глупо, рассматривая непонятные или нагроможденные графики и диаграммы.

А вы сами при виде странных диаграмм на конференциях или совещаниях, не задавались вопросом: «Это я один такой несообразительный, что ничего не понимаю?» Поверьте, вы не одиноки!

Источник

8 бесплатных инструментов для создания интерактивных визуализаций данных без необходимости написания кода

Когда тот, кто работает в сфере Data Science, собирается показать результаты своей деятельности другим людям, оказывается, что таблиц и отчётов, полных текстов, недостаточно для того чтобы представить всё наглядно и понятно. Именно в таких ситуациях возникает нужда в визуализации данных, в такой их обработке, которая позволит всем желающим в них разобраться и ухватить суть тех сложных процессов, которые они описывают.

В этом материале я расскажу о лучших бесплатных инструментах, позволяющих без особых сложностей создавать впечатляющие визуальные представления данных. При этом тут я не буду говорить о сложных системах вроде Power BI и Google Studio. Я выбрал те 8 инструментов, о которых пойдёт речь, из-за того, что ими легко пользоваться, из-за их приятного внешнего вида, из-за того, что работать с ними можно, не написав ни единой строчки программного кода и из-за того, что они бесплатны. Кроме того, они позволяют создавать интерактивные визуализации. А это значит, что графики, представляющие некие данные, могут содержать в себе больше сведений об этих данных, чем обычные изображения. Да и работать с такими графиками интереснее.

Так как инструменты для визуализации данных то появляются, то исчезают, я включил в этот материал только те из них, которые, вероятнее всего, ещё долго будут пребывать в добром здравии. А это значит, что вполне разумным шагом будет вложение некоторого времени в их изучение. Как уже было сказано, пользоваться этими инструментам можно без написания кода. Но если вас интересует визуализация данных именно через код — взгляните на этот материал.

1. Flourish

Flourish позволяет создавать привлекательные диаграммы, карты и интерактивные истории. Это — простой и понятный инструмент, который включает в себя библиотеку шаблонов и поддерживает различные возможности визуализации данных.

Кому стоит присмотреться к Flourish? Любому, кого интересует составление историй на основе данных (data storytelling). В этом ему поможет множество возможностей системы, касающихся визуализации данных и анимации.

Сильные стороны бесплатной версии

Слабые стороны бесплатной версии

Пример

На этой странице можно найти интерактивную Bar Race-диаграмму, демонстрирующую изменение численности населения в различных странах между 1960 и 2016 годами.

Сведения о численности населения разных стран

2. Datawrapper

Datawrapper — это инструмент, который позволяет создавать интерактивные диаграммы, карты и таблицы. При этом для его эффективного использования не нужно обладать знаниями в области дизайна. Разработчики этого инструмента учли множество правил дизайна, которыми имеет смысл следовать при визуализации данных. Кроме этого надо отметить, что всё то, что создаётся с помощью Datawrapper, подходит для просмотра на любых устройствах.

Кому стоит обратить внимание на этот инструмент? Он рассчитан, преимущественно, на творческих людей — на писателей, блогеров, журналистов. В целом можно сказать, что он направлен на создание интерактивных изображений, дополняющих какие-либо текстовые материалы.

Сильные стороны бесплатной версии

Слабые стороны бесплатной версии

Пример

Вот диаграмма разброса данных, созданная для оценки языковых особенностей сериалов Netflix.

Анализ языковых особенностей сериалов Netflix

3. ChartBlocks

ChartBlocks является частью Ceros — облачной дизайн-платформы, которая позволяет всем желающим, будь то специалисты по маркетингу или дизайнеры, создавать интересные материалы, привлекающие внимание пользователей. Писать код при работе с этой платформой не требуется.

ChartBlocks позволяет очень быстро создавать отлично выглядящие диаграммы. Среди типов диаграмм, доступных в этой системе можно отметить столбчатые, линейные, круговые, точечные диаграммы. Для того чтобы приступить к работе с системой достаточно создать учётную запись.

Кому подойдёт ChartBlocks? Любому, кого интересует создание простых визуализаций данных за короткое время.

Сильные стороны бесплатной версии

Слабые стороны бесплатной версии

Пример

Вот пример столбчатой диаграммы, на которой показано число строк, приходящихся на главных героев «Игры престолов» в 7 сезонах. На создание этой диаграммы ушло всего несколько минут.

Столбчатая диаграмма, созданная с помощью ChartBlocks

4. Infogram

Infogram — это инструмент для визуализации данных, который помогает создавать привлекательные материалы. Помимо поддержки системой обычных диаграмм — столбчатых, линейных, круговых, она позволяет создавать инфографику и отчёты.

Кому стоит присмотреться к Infogram? Тем, кого интересует создание различных информационных материалов, а не только обычных диаграмм.

Сильные стороны бесплатной версии

Слабые стороны бесплатной версии

Пример

Вот пример использования одного из типов карт, доступных бесплатно. На такую карту можно добавить любые элементы и анимации.

Карта, созданная средствами Infogram

5. Chart Studio

Chart Studio — это проект Plotly, представляющий собой онлайн-инструмент для создания диаграмм. Фактически это — редактор для создания диаграмм, основанных на D3.js и WebGL.

Кому подойдёт Chart Studio? На сайте проекта сказано, что Chart Studio — это инструмент, предназначенный для всех, кто работает с диаграммами. Это, например, дата-сайентисты, Dash-разработчики, люди, создающие отчёты и презентации, журналисты.

Сильные стороны бесплатной версии

Слабые стороны бесплатной версии

Пример

Вот диаграмма разброса данных, построенная для анализа воздействия количества сказанных слов в каждом эпизоде сериала «Аватар» на рейтинги IMDB.

Диаграмма, созданная с помощью Chart Studio

6. Knight Lab

Knight Lab — это опенсорсные, нетребовательные к ресурсам инструменты, поддающиеся глубокой настройке и предназначенные для тех, кто занимается составлением историй на основе данных. Эти инструменты визуализации данных отличаются от других аналогичных проектов. Истории, основанные на данных, можно «рассказывать» с использованием Storyline, с использованием карт (Storymap) и временных рядов (Timeline).

Кому стоит взглянуть на Knight Lab? Проект нацелен, преимущественно, на журналистов, но он будет интересен всем, кто занимается созданием интерактивных историй на основе данных.

Сильные стороны бесплатной версии

Слабые стороны бесплатной версии

Пример

Вот результат применения одного из бесплатных шаблонов, имеющихся в системе.

Результат использования Knight Lab

7. Tableau Public

Tableau Public — это один из самых популярных инструментов, но если вы о нём не слышали — знайте, что это — бесплатная платформа, которая позволяет создавать визуализации, делиться ими с другими людьми, исследовать данные. С помощью этой платформы можно легко и быстро создавать интерактивные диаграммы, карты, информационные панели.

Кому будет интересен этот инструмент? Всем, кто работает с данными и хочет создавать их качественные интерактивные визуальные представления.

Сильные стороны бесплатной версии

Слабые стороны бесплатной версии

Пример

Вот схема, демонстрирующая сведения о тех, кто создаёт визуализации с помощью Tableau Public.

Результаты использования Tableau Public

8. RAWGraphs

Платформа RAWGraphs находится последней в нашем списке, но это не значит, что она хуже других. С её помощью, правда, нельзя создавать интерактивные визуализации, но это не значит, что она недостойна внимания. Цель RAWGraphs заключается в том, чтобы организовать связь между приложениями для работы с электронными таблицами, вроде Microsoft Excel, и векторными графическими редакторами наподобие Adobe Illustrator, Inkscape и Sketch.

Сильные стороны бесплатной версии

Слабые стороны бесплатной версии

Пример

Вот пример визуализации данных, где в виде иерархической структуры представлено количество жителей некоторых городов.

Результат визуализации данных с использованием RAWGraph

Итоги

Не существует идеального инструмента для визуализации данных. Именно поэтому полезно освоить 2-3 таких инструмента, дополняющих друг друга, и пользоваться их наиболее удачными возможностями.

Вы ознакомились с 8 новыми инструментами для создания интерактивных визуализаций, не требующих навыков программирования. После того, как вы научитесь работать с некоторыми из них, я рекомендую найти библиотеки для визуализации данных, созданные для используемого вами языка. Это даст вам больше возможностей по настройке визуализаций под ваши нужды.

Если вы, например, пишете на Python — взгляните на этот материал. В нём речь идёт о работе с Plotly, Seaborn и Matplotlib.

Какими инструментами для визуализации данных вы пользуетесь?

Источник

Визуализация данных: способы, инструменты, полезные ссылки

Информация усваивается лучше, если подать ее в виде красивых схем, графиков и диаграмм. Это называется визуализация данных — о ней и поговорим.

Сегодня она особенно важна — контента стало слишком много, люди в нем просто тонут. Визуально представленная информация более привычна и понятна человеческому глазу, с помощью нее можно быстро донести любые мысли и идеи.

Зачем визуализировать данные?

Привлекать больше трафика на сайт. Люди лучше воспринимают и запоминают зрительную информацию. К тому же рассматривать картинки и искать взаимосвязи довольно увлекательно, а значит, так вы повысите время нахождения пользователей на сайте, и, следовательно, их вовлеченность и лояльность к вашей компании.

Анализировать большой набор данных и делать статистику/отчеты. Чаще всего визуализацию используют именно здесь. Например, чтобы посчитать прибыль компании за год. Гораздо проще прийти к логичному заключению, глядя на график, где один из столбцов находится выше всех остальных, чем пролистать несколько страниц статистики в Google Sheets или Excel.

Доступно объяснять сложные вещи и явления. С помощью визуализации спокойно заменить целые куски текста и выделять взаимосвязи. А еще это просто красиво, так что какая-нибудь инфографика станет прекрасным дополнением для вашего новостного или аналитического портала или блога.

Базовые принципы визуализации

Чтобы визуализация действительно работала, здесь, как и везде, нужно придерживаться правил.

Предлагаем вам познакомиться с четырьмя основными принципами визуализации, которые сформулировал экономист, специалист по визуализации данных и презентациям Джон Швебиш (Jon Schwabish).

1. Ясность данных

За графиками в отчетах и статьях в блогах людям интересна прежде всего история. В графике она состоит из различных данных — цифр, дат, имен. Но это не значит, что нужно разместить на нем сразу все данные, которые у вас есть. Не стоит перегружать схемы лишней информацией — лучше пусть ее будет меньше, но данные будут проверенными и понятными.

2. Меньше визуального шума

Избегайте визуального шума — темных или тяжелых линий сетки, лишних иконок и меток, большого количества текста, теней и градиентов, чрезмерного объема.

3. График и текст — единое целое

Весьма распространен так называемый «эффект слайд-шоу», когда схема отдельно, текст отдельно. Но это не есть хорошо — надо, чтобы графики и текст дополняли друга друга. Поэтому легенду, поясняющую значение линии, столбика, точки, нужно размещать прямо на графике или в конце линии.

Характеристики, которые можно определить сразу

Информацию о мире мы узнаем и совершенно неосознанно. Чисто на подкорке остаются определенные визуальные характеристики (форма, контраст), которые мы можем заметить и определить сходу, не особо всматриваясь в изображение. Но круг этих характеристик ограничен — сначала наш мозг считывает то, что знает, а только потом достраивает полноценную картину. Это тоже нужно учитывать при работе с визуализацией.

Основные способы визуализации

Перечисляем самые распространенные способы визуализации, с примерами.

Графики

Наверное, самый привычный для нас вид визуализации данных. Именно графики мы видим в учебниках в школе, с ними же первым делом знакомимся, когда начинаем осваивать Excel.

Графики строятся по осям X и Y и показывают зависимость данных друг от друга. Они, в свою очередь, делятся еще на несколько подвидов — подробнее о каждом по ссылкам ниже.

Источник