Bearbeiten III: Ich habe ein unglaublich schönes Beispiel für die Visualisierung multivariabler quantitativer Daten gefunden und musste es hinzufügen. Sie finden es unter der Rubrik „Edit III (Nobelpreisträger)“.

Bearbeiten II: Es gab ein kleines Missverständnis, und ich habe bearbeitet, um zu klären, wie ich die beabsichtigte Verwendung der Daten interpretiere. Ich habe zwei Bilder ersetzt und einen Abschnitt hinzugefügt "Willst du Pommes dazu?"

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Grafiken zeigen Daten.

Eduard Tufte:

Unordnung und Verwirrung sind Gestaltungsmängel und keine Attribute von Informationen. Unordnung verlangt nach einer Designlösung, nicht nach einer Reduzierung des Inhalts. Je intensiver das Detail, desto größer die Klarheit und das Verständnis, denn Sinn und Argumentation sind unerbittlich KONTEXTBEZOGEN. Weniger ist langweilig.

Warum visualisieren wir Daten?

• Werkzeuge zum Denken
• Um das Ergebnis intensiven Sehens zu zeigen
• Ein Problem verstehen, eine Entscheidung treffen
• Vergleiche zeigen, Kausalität zeigen
• Geben Sie Gründe zum Glauben an

Wie?

• zeigen die Daten
• den Betrachter dazu anregen, über die Substanz nachzudenken, anstatt über Methodik, Grafikdesign, die Technologie der Grafikproduktion oder etwas anderes nachzudenken
• verzerren Sie nicht, was die Daten aussagen
• Präsentieren Sie viele Zahlen auf kleinem Raum
• große Datensätze kohärent machen
• regen das Auge an, verschiedene Daten zu vergleichen
• offenbaren die Daten auf mehreren Detailebenen, von der groben Übersicht bis zur Feinstruktur.
• dienen einem einigermaßen klaren Zweck: Beschreibung, Erforschung, tabellarische Darstellung oder Dekoration.
• eng mit den statistischen und verbalen Beschreibungen eines Datensatzes integriert sein.

Ein paar Definitionen:

Daten:

wird allgemein als "Zeug, das in Datenbanken sortiert wird" angesehen. Dies können natürlich Zahlen, Bilder, Ton, Video usw. sein. Daten sind das, was gesammelt werden kann, oft quantitativ. In seiner rohsten Form ist es schwer zu verdauen; nur Wände aus Ziffern. Du weisst; die Matrix . Im Allgemeinen haben wir keine riesigen Datenbanken, die aus Nullen bestehen, für all das Zeug, das wir nicht haben, auch wenn das Zeug, das wir nicht haben, manchmal das Zeug ist, das am informativsten ist . Um also zu sehen, was wir nicht haben, müssen wir visualisieren, was wir haben .

Information:

ist das, was Sie aus Daten extrahieren können . Indem wir Daten irgendwie anzeigen, können wir Informationen sammeln . Eines der Beispiele, die ich oft verwende, ist, dass, wenn ich Ihnen eine Liste der Länder der Welt gebe und Ihnen sage, dass zwei fehlen, es höchst unwahrscheinlich ist, dass Sie sie anhand dieser Liste finden werden. Wenn ich dies jedoch anzeige, indem ich alle Länder, die ich habe, auf einer Karte einfärbe, werden Sie sofort sehen, dass ich die Zentralafrikanische Republik und Neukaledonien weggelassen habe. Dies bedeutet „Rauschen reduzieren“ und eine Geschichte so effektiv wie möglich zu erzählen.

Infografiken und Datenvisualisierungen:

Ich zögere, Ihr Beispiel Infografiken zu nennen. Ich weiß, dass dies oft als Synonyme für Datenvisualisierung, Informationsdesign oder Informationsarchitektur angesehen wird, aber ich bin anderer Meinung. Infografiken sind für mich eine Reihe von Grafiken, Diagrammen und Illustrationen , die durchaus eine Reihe voreingenommener Aussagen darüber enthalten können, wie die Daten zu lesen sind. Es ist weniger objektiv und neigt eher dazu, Daten zu überspringen, die nicht im "Interesse" des Erstellers liegen: Sie werden zu einer Schlussfolgerung geführt, die jemand vordefiniert hat. Sie haben Unterhaltungswert, und sie haben oft eine überwältigende Verwendung von Illustrationen, die den Daten etwas den Fokus nehmen. Das ist in Ordnung, aber ich denke, wir sollten ein wenig differenzieren.

Beispiele

Große Daten:

Denken Sie daran, dass Big Data nicht dasselbe ist wie komplexe Daten. Viele Daten können einfach gleich sein, wie diese LinkedIn-Karte: Die Kerndaten sind gleich, aber es gibt Filter (durch Tagging). Es gibt zwei Variablen: Geographie und eine Art Tag, der Menschen in Berufe/Interessen/Beziehungen einordnet. Wahnsinnige Datenmenge; aber nur zwei Variablen.

Multivariabel:

Hier ist ein Beispiel für die Visualisierung von Daten mit mehreren Variablen. Dies ist Charles Minards Karte von 1869, die die Anzahl der Männer in Napoleons russischer Feldzugsarmee von 1812, ihre Bewegungen sowie die Temperatur zeigt, denen sie auf dem Rückweg begegneten. Große Version hier.

Es dauert ein wenig, den Code zu knacken, aber wenn Sie es tun, ist es großartig. Die erfassten Variablen sind:

• Größe der Armee (Anzahl der Lebenden/Toten)
• geographische Lage
• Richtung (Ost - West)
• Temperatur
• Zeit (Daten)
• Verursachung (in Kämpfen und Kälte gestorben)

Das ist eine erstaunliche Menge an Informationen in einer einfachen, zweifarbigen Karte. Der geografische Teil ist stilisiert, um Platz für die anderen Variablen zu schaffen, aber wir haben kein Problem damit, ihn zu bekommen.

Hier ist eine kniffligere. Dies wird viel einfacher zu lesen sein, wenn Sie mit grundlegenden evolutionären Visualisierungen, Kladogrammen, Phylogenie und Prinzipien der Biogeographie vertraut sind. Denken Sie daran, dass es für Leute gemacht wurde, die damit vertraut sind, also ist es ein spezialisiertes, wissenschaftliches Diagramm. Hier ist, was es zeigt: Ein phylogeographisches Bild von Giftfröschen-Abstammungslinien aus Südamerika. Die Karten auf der linken Seite zeigen die wichtigsten biogeografischen Regionen, wie sie sich im Laufe der Zeit verändern, und das Bild rechts zeigt die Abstammungslinien der Frösche im Kontext ihrer biogeografischen Ursprünge. (Von Santos JC, Coloma LA, Summers K, Caldwell JP, Ree R, et al. [CC-BY-SA-2.5 (www.creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5)], über Wikimedia Commons). Wenn Sie den Code knacken, ist es unglaublich informativ.

Kleine Vielfache, Sparklines:

Ich kann es nicht genug betonen: Unterschätzen Sie niemals den Wert, Informationen zu wiederholen oder sie in separate identische Visualisierungen aufzuteilen. Solange es relativ einfach ist, einen Graphen mit einem anderen zu vergleichen, ist dies vollkommen in Ordnung. Wir sind Musterfindungsmaschinen. Dies wird oft als kleine Vielfache bezeichnet. Wir haben wenig Probleme, diese Bilder recht schnell zu analysieren, und alles in ein großes Diagramm zu stopfen, ist oft sinnlos, wenn zehn kleine noch besser funktionieren:

Noch einer:

Und eine, die unterschiedliche, aber sich wiederholende Grafiken verwendet:

Sparklines sind ein Begriff, der von Edward Tufte geprägt und auch zu einer voll funktionsfähigen, vollständig anpassbaren Javascript-Bibliothek entwickelt wurde. Sie sind im Grunde winzige Diagramme, die in Text eingefügt werden können, als Teil des Textes und nicht als "externes" Objekt. So sieht die Vorgabe aus:

Edit III (Nobelpreisträger)

Ich musste einfach diese Datenvisualisierung hinzufügen, die ich gefunden habe, sie ist einfach zu gut: Sie zeigt Nobelpreisträger. Welche Universität, welche Fakultät, Fach, Jahr, Alter, Heimatstadt, ob es geteilt wurde, Grad. Schöne Beweise in der Tat. Das sind alles quantifizierbare Daten. Mehr hier.

Deine Daten

Alle Fragen, die @Javi stellt, sind extrem wichtig.

Sie versuchen, ein visuelles Werkzeug zum Denken zu erstellen. Dazu müssen Sie die beste Qualität des Signal-Rausch-Verhältnisses extrahieren. Womit Sie zu kämpfen haben, ist, wie Sie Daten mit unterschiedlichen Variablen zu Informationen korrelieren können . Hier ist eine Frage: Was muss ungefähr richtig sein und was muss genau richtig sein? Was ist das Ziel?

Ich gehe davon aus, dass Sie die Daten ohne allzu große Voreingenommenheit anzeigen möchten: Sie möchten, dass der Leser selbst Korrelationen findet, wenn es überhaupt Korrelationen gibt. Ihr Ziel ist es nicht, den Leuten zu sagen, dass Burger schlecht für sie sind oder dass Frauen weniger Burger essen als Männer, sondern sie es „sehen“ zu lassen, wenn die Daten das enthalten (stellen Sie sich vor, diese drei Personen wären eine Familie. Das wäre schwenken wir unseren Blick auf die gesamte Burger-Ess-Grafik ein wenig).

Ihr Datensatz ist so winzig, dass Sie alles einfach in eine Tabelle einfügen könnten, und es wäre in Ordnung. Aber natürlich geht es um die allgemeine Idee:

Ein kleines Detail: Zeit (Alter) ist in der Regel etwas, das wir horizontal von links nach rechts (Zeitlinien) sehen. Gewichten Sie etwas, das oben-unten ist, also wäre es eine gute Idee, x - y zu wechseln.

1. Was sind die einzigartigen, festen Entitäten?

• Namen

2. was sind die (eh..) variablen variablen?

• Gewicht (kg)
• Alter (Jahre)
• Anzahl der Burger (ganzzahlig)
• Art der Burger (Ganzzahl)

Hinweis: Ihre Daten bestehen ausschließlich aus Einheiten. Zählbar, quantifizierbar jeweils auf einer eigenen mentalen Skala. Kilo, Alter, Gewicht und Zahlen. Und in der Datenbanksprache sind ihre Namen die Schlüssel. Wenn Sie anfangen, Raum-Zeit-Visualisierungen zu machen, wird es zu echten Kopfschmerzen. Stellen Sie sich vor, Sie müssten Geburtsort, aktuellen Wohnort usw. hinzufügen.

Die einzigen beiden hier, die eine Korrelation haben, sind die Anzahl der Burger und ob es sich um eine Kombination handelt oder nicht. Alle anderen Variablen sind unabhängig, und nur eine ist fest (Name). Bei großen Datensätzen werden irgendwann sogar Namen uninteressant und durch Demographie, Alter, Geschlecht oder ähnliches ersetzt.

Mit diesem winzigen Datensatz könnten Sie alles in einem Diagramm erhalten, zum Beispiel so:

Oder Sie könnten die Achse und den Inhalt der Namensblase ändern:

Persönliche Anmerkung: Ich denke, dies ist die bessere der beiden, weil x und y "physikalische" Eigenschaften eines Menschen enthalten. Die Variable in den Blasen hier ist die Anzahl der Burger.

Sie könnten zusätzlich zum Diagramm auch Tortendiagramme hinzufügen oder sogar nur Tortendiagramme haben. Ich persönlich hätte beides, wie bei kleinen Vielfachen erwähnt:

Möchtest du Pommes dazu?

Meine Vermutung war, dass wir auch das Verhältnis von Burger zu Essen wissen wollten. Jede Mahlzeit enthält einen Burger. Nicht alle Mahlzeiten sind Combomeals.

1. Wollen wir nur wissen, ob eine Person manchmal Combomeals isst?
2. oder wollen wir wissen, wie viele der Burgergerichte auch Combomeals sind?

Wenn 1., würde ein boolescher Wert für Name/Schlüssel/ID ausreichen.

Jane isst manchmal Combomeals? Wahr falsch.

Wenn 2., könnten wir auf jede Mahlzeit einen booleschen Wert anwenden:

1 Cheeseburger, combomeal=true

1 Cheeseburger, combomeal=true

1 Cheeseburger, combomeal=false

1 Cheeseburger, combomeal=false

1 Cheeseburger, combomeal=false

1 Cheeseburger, combomeal=false

1 Cheeseburger, combomeal=false

1 Beefburger, combomeal=true

1 Beefburger, combomeal=true

1 Beefburger, combomeal=false

Das ist sehr mühsam, also könnten wir es aufschlüsseln in:

Jane isst 10 Burger. Davon sind drei Combos („Willst du Pommes dazu?“).

Eines der Combomeals ist ein Beefburger-Menü.

Zwei der Combomeals sind Cheeseburger-Menüs.

Der Rest sind einzelne Burger. 5 Käse, zwei Rindfleisch.

Dieses Tortendiagramm war ein Versuch, dies zu visualisieren. Ich habe in dieser Version die Tortenstücke beibehalten, um es klarer zu machen. Die Sache dabei ist, dass es kein Sprung wäre, große Datensätze und % anzuwenden:

Aber ich denke, der beste Weg ist, umzudenken.

Eine andere Sichtweise ist, es wirklich sehr einfach zu machen. Hier ist es einfacher zu sehen, welche Altersgruppen, welche Gewichtsgruppen und alle Daten , die Sie nicht "haben" , uns mitteilen können. Die Daten, die Sie haben, sind nicht raumbezogen, sondern nur Einheiten (kg, Jahre, Zahlen + Schlüssel/ID/Name):

(Bearbeiten: Ei auf meinem Gesicht: Ich habe diese Bilder durch korrektere ersetzt, in Bezug auf "Alle Mahlzeiten sind Burger, nicht alle Mahlzeiten sind Kombinationen")

Dies wäre ziemlich einfach mit mehr Personen zu erweitern:

Oder, noch besser, wenn Sie die Altersgruppen der 10-, 20- und 30-Jährigen vergleichen, könnten Sie eine ziemlich einfach zu lesende Statistik-Visualisierung erstellen:

..Und nur um so klar wie möglich zu sein; Hier ist ein Beispiel für diese Denkweise. Dieses Diagramm zeigt die Überlebenden der Titanic, Verhältnis von Besatzung, Klasse, Männern, Frauen.

Es wird noch viele andere Lösungen geben, dies sind nur einige Gedanken.

Ich könnte weiter und weiter machen, aber jetzt habe ich mich und wahrscheinlich alle anderen erschöpft.

Werkzeuge zum Spielen:

Gephi

Gapminder Sehen Sie sich diese phänomenale TED-Präsentation von Hans Rosling an – ich liebe diesen Typen

Google-Diagramme

somvis

Raffael

MIT Exhibit (früher Similie genannt)

d3

Highcharts

Weiterlesen:

PJ Onori; Zur Verteidigung hart

Edward Tufte: Schöne Beweise

Edward Tufte: Sich Informationen vorstellen

Edward Tufte: Die visuelle Darstellung quantitativer Informationen

Visuelle Erklärungen: Bilder und Mengen, Beweise und Narrative

Male, Alan., 2007 Illustration einer theoretischen und kontextuellen Perspektive Lausanne, Schweiz; New York, NY: AVA-Akademie

Isles, C. & Roberts, R., 1997. Im sichtbaren Licht, Fotografie und Klassifizierung in Kunst, Wissenschaft und Alltag, Museum of Modern Art Oxford.

Card, SK, Mackinlay, J. & Shneiderman, B. Hrsg., 1999. Readings in Information Visualization: Using Vision to Think 1. Aufl., Morgan Kaufmann.

Grafton, A. & Rosenberg, D., 2010. Kartographien der Zeit: Eine Geschichte der Zeitachse, Princeton Architectural Press.

Lima, M., 2011. Visuelle Komplexität: Mapping von Informationsmustern, Princeton Architectural Press.

Bounford, T., 2000. Digital Diagrams: How to Design and Present Statistical Information Effectively 0 ed., Watson-Guptill.

Steele, J. & Iliinsky, N. Hrsg., 2010. Beautiful Visualization: Looking at Data through the Eyes of Experts, 1. Aufl., O'Reilly Media.

Gleick, J., 2011. The Information: A History, a Theory, a Flood, Pantheon

Ich denke, es gibt ein paar zusätzliche Fragen, die Ihre Suche nach dem Schlüssel zur Darstellung von Daten für Ihr Publikum eingrenzen könnten. Ich denke an sie ähnlich wie die Kürzung Ihres Lebenslaufs auf einen bestimmten Job, den Sie wollen.

1. Warum erstellen Sie eine Infografik?
2. Was ist das Nettoziel oder -ergebnis, das Ihr Publikum über Ihre Daten erfahren soll?
3. Was wissen Sie über Ihr Publikum und wie beziehen sie sich auf die Daten? (Demografisches Alter, Geschlecht, Geolokalisierung, Gewicht usw.)
4. Was sind die wichtigsten und unwichtigsten Daten, die Sie zeigen werden, und der Unterschied zwischen ihnen.
5. In welchem ​​Medium/Kontext werden Sie Ihre Daten anzeigen, um Ihr "Netto" -Ziel für die Erstellung der Daten am besten zu erreichen? Handelt es sich beispielsweise um eine digitale oder physische Darstellung von Daten (denken Sie an Gummibärchen in einem Glas, wenn Ihre Zielgruppe Kinder sind). Wird es für ein Bürotreffen oder ein kommerzielles Unternehmen sein?
6. Können die Daten in verschiedene Infografiken aufgeteilt werden, während die Integrität Ihres Ziels für die Erstellung erhalten bleibt?

Ihre Daten und Ihr Ziel sollten die Bedingungen dafür vorgeben, was Sie zeigen und nicht zeigen sollten. Wie wichtig wäre es zum Beispiel, eine Grafik darüber zu zeigen, was die Leute an einem Dienstag zwischen 13:00 und 15:00 Uhr bei McDonald's bestellt haben, wenn Ihr ganzes Ziel nur darin bestand, den Vergleich dessen zu zeigen, was die Leute im Allgemeinen bestellt haben. Die Zeitvariable wird nicht benötigt, obwohl wir die Rohdaten dafür haben. Das war nicht unser Ziel.

Um Ihre Fragen konkret zu beantworten. Ich persönlich (subjektiv) denke, dass der Leser (ich) gelangweilt/verloren wird, wenn Sie die Verwendung von 3/4-Variablen (Größe, Form, Farbe, Position) in einem einfachen Diagramm wie diesen überwinden, und gelangweilt/verloren ist es wahrscheinlich nicht Grund, warum das Diagramm erstellt wurde. Sie können jedoch total lustig sein und das Publikum wirklich fesseln. Zum Beispiel so etwas als Gegensatz zu diesem . Ich vernachlässige auch nicht die Bedeutung des zweiten Beispiels, denn es wäre eine wirklich effektive Infografik, wenn ich in einem Meeting im Büro wäre und allgemeine Daten zeigen würde. Dies geht zurück auf die Frage nach Medium und Kontext der Darstellung der Daten.

Wenn Sie nach Möglichkeiten suchen, Variablen in Daten anzuzeigen, würde ich vorschlagen, Infografiken zu recherchieren. Hier ist ein guter Anfangsartikel aus dem Smashing Magazine zum Erstellen effektiver Infografiken. Denken Sie daran, dass einiges davon subjektiv sein kann und ist.

Das ist eine ausgezeichnete Frage. Wirklich.

Brillanter Gedankengang.

Darüber sollte man mal diskutieren. Aber ich würde es etwas anders formulieren:

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Wie viele Eigenschaften können wir mit modernen illustrativen Technologien und Design verknüpfen?

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Die Antwort liegt in drei Aspekten der Produktion: Display, Design und Präsentationsmodus ... alles gemischt und durch Spritzer Aufmerksamkeit des Publikums beeinflusst.

Display ist eine physische Sache. Mit Einschränkungen hinsichtlich Größe, Auflösung und Farbraum.

Design ist unbegrenzt, aber der wirklich interessante Aspekt dieser Frage. Wie können wir moderne illustrative Technologien und unser Verständnis von Design und Kreativität nutzen, um so viel wie möglich am besten zu zeigen.

Präsentationsmodi sind entweder statisch, dynamisch oder interaktiv. Jede mit ihren eigenen Stärken und Schwächen, die durch das Medium, die Art und die Größe des Displays noch verstärkt werden.

Und wie Javi zu Recht betont, aber vielleicht nicht weit genug geht mit ... DAS IST ALLES SUBJEKTIV! -- Das ist der Spritzer der Aufmerksamkeit des Publikums, der in die Gleichung einfließt. Oder nicht.