Sztuka wizualizacji danych: poprawna analiza i wizualizacja danych - praktyczne wskazówki

Analiza i wizualizacja danych: Klucz do skutecznego zrozumienia i prezentacji informacji

Statystyka to nie tylko analiza danych. To także poprawna wizualizacja. Wybór odpowiedniego sposobu wizualizacji danych zależy od typu danych, postawionych pytań badawczych, na które chcemy odpowiedzieć oraz od informacji, które chcemy zaprezentować. Wizualizacja jest zatem środkiem do celu, jaki chcemy osiągnąć. 

W swojej pracy korzystam z narzędzi, które oferuje język R. Paczki służące wizualizacji danych pozwalają na wykonanie różnych typów wykresów.

Wizualizacja danych - praktyczne wskazówki

Gdy mamy do czynienia z danymi ilościowymi, możemy wybrać spośród szeregu wykresów: 

• Histogram – standardowy wybór, kiedy przedstawiamy rozkład danych liczbowych. 

• Wykres słupkowy - dobry wybór, gdy chcemy porównać wartości między różnymi grupami. 

• Wykres liniowy - świetnie ukazuje trendy w czasie. 

• Wykres pudełkowy (box plot) - pomocny, gdy chcemy zwizualizować rozkład danych i zidentyfikować wartości odstające.  

• Wykres punktowy (scatter plot) - jeśli chcemy wskazać na zależności między dwoma zmiennymi liczbowymi. 

  
  

W wypadku danych jakościowych najczęściej spotykamy się z: 

• Wykres kołowy - gdy przedstawiamy proporcje poszczególnych kategorii. 

• Wykres słupkowy - wybierany, gdy chcemy porównać liczebności poszczególnych kategorii. 

• Mapa drzewa - świetny wybór, gdy chcemy przedstawić dane hierarchiczne. 

Dokonując wyboru sposobu wizualizacji danych, musimy wziąć pod uwagę cel naszych analiz. Jeśli porównujemy dane, najlepiej skorzystać z: 

• Wykres słupkowy - dobry wybór, gdy porównujemy kilka kategorii. 

• Wykres liniowy – wybieramy, kiedy chcemy porównać trendy w czasie. 

• Wykres radarowy – dobry wybór, gdy porównujemy wiele zmiennych jednocześnie.

Jeśli chcemy porównać zależności między zmiennymi, najlepszy wybór, to: 

• Wykres punktowy – świetny, gdy chcemy pokazać korelacje między dwoma zmiennymi. 

• Mapa cieplna (heatmap) - w precyzyjny sposób pokazuje zależności między wieloma zmiennymi. 

Gdy zależy nam na pokazaniu rozkładu zmiennych, najlepiej sprawdzą się: 

• Histogram - gdy analizujemy jedną zmienną. 

• Wykres pudełkowy - dobry wybór, gdy porównujemy rozkłady między kilkoma grupami). 

Jeśli zależy nam na wizualizacji proporcji, dobry wybór, to: 

• Wykres kołowy (wizualizacja udziałów procentowych). 

• Wykres słupkowy skumulowany (wizualizacja udziałów wewnątrz grup). 

Photo by Isaac Smith

Nie zapominajmy też o liczbie zmiennych. W wypadku jednej zmiennej wybieramy:  

• Histogram - dla danych ilościowych. 

• Wykres kołowy - dla danych kategorycznych. 

• Wykres słupkowy - dla porównania liczebności kategorii. 

W wypadku dwóch zmiennych stawiamy na: 

• Wykres punktowy - jeśli chcemy wskazać na zależności między zmiennymi. 

• Wykres słupkowy grupowany - jeśli chcemy porównać różne grup. 

W wypadku trzech zmiennych stawiamy na: 

• Wykres punktowy 3D: Dla trzech zmiennych ilościowych. 

• Wykres bąbelkowy: Dla dwóch zmiennych ilościowych i jednej jakościowej. 

  
  

W wypadku czterech i więcej zmiennych dobry wybór, to: 

• Wykres radarowy - dla wielowymiarowej analizy. 

• Mapa cieplna - dla wizualizacji dużych zestawów danych. 

  
  

Podsumowując:

• Kolory i kształty - należy używać ich konsekwentnie, aby ułatwić odbiór danych. W wypadku zmiennych jakościowych należy wybrać kontrastujące kolory odzwierciedlające każdą z analizowanych kategorii, z kolei w wypadku zmiennych ilościowych warto postawić na gradient kolorów - skala przechodząca od jasnych do ciemnych tonów lub odwrotnie.

• Prostota - należy unikać zbyt skomplikowanych wizualizacji, które mogą być trudne do zrozumienia i odczytania przez odbiorcę. 

• Opis i legenda - warto dodać opis osi i legendę, aby odbiorca wiedział, co przedstawiają dane. 

  
  

Analiza i wizualizacja danych to podstawa warsztatu badacza. Dobór odpowiedniego rodzaju wykresu jest kluczowy dla efektywnego przekazania informacji. Każda wizualizacja powinna być dopasowana do rodzaju danych i celu, który chcemy osiągnąć. Poprawnie zaprojektowana wizualizacja pozwala nawet laikowi zrozumieć zawiłe zależności między danymi. Dlatego warto poświęcić czas, by przygotować dobrze dobrany, ekspresywny środek wizualizacji. 

Potrzebujesz pomocy w analizie danych? Napisz!