Освіта: Каталоги візуалізації даних

Візуальна грамотність загалом, і зокрема та її частина, що стосується уміння читати та інтерпретувати графікі й візуалізації даних, є не вродженою, а набутою. Для засвоєння номенклатури графіків в нагоді можуть стати каталоги візуалізацій даних. За допомоги цих каталогів ви можете навчитись коректно інтерпретувати візуалізації даних, а також правильно обирати вид візуалізації або тип графіку для своїх задач.

До вашої уваги каталог каталогів візуалізацій даних!

The Data Visualization Catalogue

The Data Visualization Catalogue

The Data Visualization Catalogue

Один з найперших та найпопулярніших каталогів візуалізації даних. Дозволяє шукати графікі за функцією (наприклад, порівняння, розподіл, зміна в часі, частина в цілому і т.д.).

Для кожного типу графіку тут є зображення, яке демонструє, як цей графік влаштований, і в який спосіб його слід інтерпретувати. А також невеличкий опис, що пояснює, в яких випадках є сенс використовувати цей графік та на що слід звертати увагу. Тут же наводиться перелік інструментів, за допомоги яких цей графік можна виготовити.


Data Viz Project

Data Viz Project

Data Viz Project

У цього проекту в цілому подібна механіка - список візуалізацій з можливістю шукати за функцією. Дивитися Data Viz Project слід з двох причин. Перша - тут трохи інших набір візуалізацій, ніж на Data Visualization Catalogue, тому ці каталоги один одного добре доповнюють. Друга - тут є можливість шукати візуалізації залежно від того, яка у вас структура даних. У вкладці “Input” можна вибрати приклад таблички, яка найбільше нагадує ту, що у вас, і побачити, які візуалізації підходять для цієї структури даних.

Сторінка окремої взятої візуалізації тут містить менше інформації, ніж у Data Visualization Catalogue, натомість є купа прикладів цього графіку, теж корисно.


From Data to Viz

From Data to Viz

From Data to Viz

А от проект From Data to Viz має геть інший принцип роботи. Спершу ви маєте вибрати, які дані хочете візуалізувати (числові, категоріальні, числові і категоріальні, мережеві, геопросторові чи time series). Для обраного типу даних вам запропонують дерево рішень з купою опцій. Вибирайте ті, що найкраще описують ваші дані, та отримуйте вид візуалізації для цих даних.

Зверніть увагу також на розділ Story, де зібрані приклади аналізу та візуалізації даних різних типів. А також на розділ Caveats, в котрому зібрані та описані найбільш поширені помилки, що виникають під час візуалізації даних, та способи їх виправлення/уникнення.


Diagrammm

Diagrammm

Diagrammm

Проект Diagrammm (заснований, до речі, львів’янином Романом Сверданом) влаштований подібно до Data Visualization Catalogue та Data Viz Project. Він програє їм за кількістю представлених типів графіків, але перемагає за кількістю інформації про кожен окремий тип візуалізації.Тут дуже добре розписані випадки та особливості застосування кожного графіку та кожної його варіації.


В якості бонусу подивіться FT Visual Vocabulary - це величенький постер від команди візуалізаторів даних видання Financial Times, який можна роздрукувати та повісити собі на стінку. Тут зібрано багато типів графіків з короткими поясненнями щодо випадків застосування кожного з них. Організовані графіки, як можна очікувати, за функціями. Зручна штукенція!