Наша первая практика пройдет на датасете по вашим телефонным звонкам, которые вы сможете выгрузить и подготовить для анализа самостоятельно. Посмотрим, на какие вопросы можно будет найти визуальные ответы. Стартуем с общей схемы перцептивного восприятия и базовых принципов психологии визуализации. Полетели в DataLens.

Давайте посмотрим на то, как собираемые в огромном количестве данные из нашей каждодневной жизни начинают иметь ценность.

Возьмем очень наглядный и простой пример – данные с вашего мобильного телефона. Каждый день мы пользуемся смартфонами и планшетами с сим-картами, совершая звонки, отправляя и получая смс (все еще!) и используя мобильный интернет.

Данные с наших мобильных телефонов собираются в огромном количестве. Только представьте! Кто, кому, когда, из какой точки на карте, в какую точку на карте, продолжительность разговора и объем переданных мегабайтов, скорее всего и те сайты, которые вы посещали, и страницы, которые загружали, и много чего еще.

Поставив нужные вопросы и представив данные визуально, мы переходим во вторую часть путешествия данных: там, где кто-то уже будет пытаться прочитать наши данные и понять их смысл. Неважно кто это будет — вы, как автор диаграммы, или кто-то еще, для кого вы ее делали. Путь восприятия визуальных данных у всех одинаков.

Свет, попадая в наши глаза, стимулирует сетчатку, которая посылает импульсы в очень краткосрочную память, в которой считываются визуальные атрибуты, и создается первичный образ того, что мы видим. Мозг выступает в роли очень быстрого процессора и обрабатывает полученный образ моментально и подсознательно.

Центр Нейронных исследований Нью Йорка изучил процесс того, как мы видим зрительной корой мозга. Сначала информация поступает в первичную зрительную кору, где происходит анализ ориентации отдельных линий объекта (на примере выше — область мозга внизу справа). Потом идет разделение на два потока: на «где» и на «что». В «где» строится карта местности, а в «что» — сборка образов, добавление цвета и контрастности, и в самом конце — распознавание сложных образов и их категоризация.

Более того, в визуализации данных с успехом применяются принципы гештальта — набора естественных законов, по которым люди целостно воспринимают разрозненные объекты. В начале прошлого века ряд ученых изучали, как люди считывают значимые смыслы из хаоса вокруг них. Они выявили набор естественных законов человеческого восприятия, по которым люди группируют схожие объекты в единое целое.

С помощью результатов этих исследований, мы можем понимать как человек группирует похожие элементы, распознает шаблоны, упрощает сложные изображения. «Гештальт» — это термин, который был выбран для обозначения единицы такого целостного опыта. В визуальном дизайне он помогает сделать информационные продукты интуитивно понятными для пользователя.

Визуализация в DataLens — это чарт. Чарты создаются в визарде на основе данных из датасета — чуть дальше посмотрим как это работает. На базе одного датасета может быть создано неограниченное количество чартов, которые могут быть добавлены в дашборды.

Визард — это окно, в котором создают и редактируются чарты #.

Рабочая область в интерфейсе визарда разделена на три основные панели:

1. Панель датасета, где отображаются доступные поля: Измерения и Показатели. Вы можете добавить в список вычисляемое поле.
2. Панель настройки визуализации, где можно выбрать тип чарта. Для каждого типа доступен свой набор секций (например, ось X, ось Y, фильтры и т. д.), куда можно перетаскивать поля. Как раз эту область и рассмотрим далее подробнее.
3. Панель превью, где отображается визуализация.

Давайте посмотрим на пару примеров чартов.

Пример сделан на основе датасета по сервису Kickstarter — краудфандинговой площадки по сбору средств на реализацию идей проектов. На площадке можно опубликовать свою идею для любого проекта — от съемки фильма и создания компьютерной игры до проведения выставки на Марсе и разработки дрона-доставщика пиццы. Благодаря такому разнообразию, на сервисе много категорий и подкатегорий проектов. Также, есть люди, которые жертвуют деньги, чтобы проект смог достичь финансовой цели.

Пример 1. Линейчатая диаграмма, в которой показано в каких основных категориях было больше всего бэкеров — людей, поддержавших проекты (поле Пожертвовало как раз содержит в себе количество этих людей).

Посмотрите на панель левее графика:

• в область Y добавлено поле Основная категория — оно формирует ось Y и создает подписи к визуализациям. Мы видим перечисление Games, Design, Technology… это все значения из поля Основная категория
• в область Х добавлено поле sum(Пожертвовало) — оно формирует ось Х и добавляет количественное выражение к нашим категориям. При этом, поле проагрегировано функцией суммирования (sum) — мы поставили такую настройку на последнем этапе загрузки датасета.

На цвет визуализации сейчас ничего не влияет, а вот на сортировку — да! Туда тоже добавлено поле sum(Пожертвовало) — т. е. категории идут в убывающем порядке по величине этого поля (для порядка по убыванию или возрастанию есть специальный значок).

В подписи визуализации добавлен тот же показатель, что и на оси — сумма людей, которые пожертвовали деньги.

И последнее в этом списке — фильтры. Фильтры помогают нам ограничивать данные, которые в итоге показываются на чарте, причем с помощью разных операций логики (начинается на abc…, содержит abc…, равно abc…). Мы оставим на чарте только те проекты, Статус которых — successful, т. е. эти проекты оказались успешными и смогли выполнить цель по сбору денег.

Посмотрим на другой пример уже на основе нового набора данных.

Эти данные показывают детализацию звонков от мобильного оператора Мегафон – выгрузка данных показывает операции по звонкам, смс и использованию мобильного интернета за 4 месяца. В данных есть вид операции, тарифицируемый объем услуг и их стоимость. Этот датасет вы сможете скачать в блоке ПРАКТИКА и повторить разбираемые графики.

Пример 2. Посмотрим на динамику изменения "тарифицируемого объема" мобильного интернета в разбивке по месту, в котором мы им пользовались.

В нижней части графика располагается цветовая легенда, цвета которой можно поменять на шестеренке в области Цвета.

На самом деле, в окне визарда достаточно большое количество дополнительных настроек, которыми вы можете пользоваться. Кликайте на подсвечиваемые места в окошках интерфейса.

Например, в настройках осей X и Y, а также в настройках Цвета — кликните на шестеренку в верхнем правом углу, чтобы открыть настройки отображения.

Не забудьте сохранить созданный чарт – для этого есть специальная большая желтая кнопка в верхнем правом углу. При сохранении вы можете выбрать нужное расположение чарта и задать название.

А для того, чтобы перейти к другим чартам или другим объектам внутри DataLens (подключениям, датасетам или дашбордам), вам нужно перейти в окно Навигации, иконка которого располагается в верхнем тулбаре.

Вообще, графиков и диаграмм придумано так много, что, во-первых, становится все сложнее запоминать их названия, и во-вторых, из них сложно выбирать вид диаграммы, подходящий именно вам для конкретной задачи.

Каждый вид диаграммы выполняет определенную задачу — нужно уметь подбирать наиболее подходящий

В DataLens вам доступно 15 видов чартов. Мы сгруппировали их по целям использования и объединили основные визуализации в наиболее популярные группы сравнения данных:

• Сравнение категорий
• Соотношение категорий
• Части целого
• Распределение величины
• Изменение во времени
• Изменение на местности

Чтобы облегчать задачу выбора подходящей диаграммы были придуманы специальные помощники: чарт-чузеры.

И чтобы вам было интереснее работать с визуализациями, мы рады поделиться своей наработкой по советам использования разных видов диаграмм и визуализаций, которую бережно собрали в сервисе MIRO.

В качестве первого учебного примера предлагаем посмотреть на процесс создания простых чартов на примере данных, полученных при выгрузке детализации звонков со своего мобильного оператора.

У вас есть два варианта сделать практику:
Первый вариант. Воспользоваться нашим примером данных "Детализация звонков" – скачать его и загрузить в DataLens.
+ Если вам интересно изучить данные проектов Kickstarter, вы можете скачать их ниже.

Второй вариант. Сделать собственную выгрузку своих звонков и загрузить ее в DataLens для анализа. Ниже мы приводим ссылки на то, как ее можно получить. Это задание со звездочкой! Предупреждаем, что не на всех тарифах получится сделать детализацию, а некоторые данные придется еще предварительно очистить и подготовить для визуального анализа.

Мы посмотрим на практику на примере первого варианта – готового датасета с выгрузкой по Мегафону.

Сама таблица очень простая и состоит всего из 11 столбцов. Пример данных приводим ниже – детализация включает в себя смс, звонки и мобильный трафик. У каждого действия есть дата+время, наименование услуги, направление и набранный номер (если это применимо к типу операции). Также есть числовые показатели – стоимость операции в рублях, объем тарификации (так можно посмотреть сколько мегабайт вы используете в мобильном интернете) и фактический объем услуги.

После загрузки такой таблицы в DataLens и создания датасета нужно проставить все необходимые агрегации. Мы предлагаем просуммировать все числовые показатели.

Когда я только получаю данные, мне всегда хочется «пощупать» и узнать ответы на какие-то довольно простые, но интересные вопросы. Хочется найти какие-то интересные факты. В журналистике такие факты часто можно встретить в виде фактоидов (крупных цифр с интересной информацией): 388 минут проговорил Роман по телефону в декабре, средняя продолжительность звонка составила 73 секунды и т.п. На этом этапе знакомства с данными не нужны красивые и сложные визуализации, часто это просто таблицы или простые графики.

Если бы это были данные с моего телефона, то открыв датасет с детализацией звонков, я задал бы себе простые вопросы:
1) Сколько времени я всего проговорил и сколько денег всего потратил? Мне больше звонили или больше звонил я?
2) Сколько времени в среднем занимает один разговор?
3) Кому я чаще всего звоню? Как часто я звонил маме?
4) С кем я разговариваю в среднем дольше всего?

Ответить на эти вопросы можно с помощью простых графиков и таблиц, вот какие составил я:

Форма

Например: не строить столбчатые диаграммы, масштабируя шкалу Y. Согласись, что странно использовать прямоугольные примитивы столбиков, отрезая от них часть. Смысл столбчатых диаграмм в сравнении высоты или длины, а фрагментация делает это сравнение бессмысленным. Другой случай: когда столбиков слишком много. Зачем тебе лес из тонких линий? Ритм их равномерного расположения слишком активный и отвлекает от формы, мешает выявить экстремумы. Замени столбчатую диаграмму на линейный график. Теперь ты можешь спокойно масштабировать ось Y, так как речь идёт не о высоте или длине, а о форме траектории. Ты сможешь сделать акцент на экстремумах, оставив только значимую часть оси Y. Согласись, об этом можно догадаться самому.

Цвет

С цветом всё несколько сложнее. Помнишь, как несколько лет назад люди спорили какого цвета платье на фотографии? Эта оптическая иллюзия происходит от того, что разные люди по разному воспринимают контраст. У нас всего три колбочки, которые воспринимают разные длины волн видимого света, все остальное делает мозг. Не экспериментируй с цветом, если не уверен в результате. Cтарайся применять минимум цветов. Используй красный, синий или зеленый. Окрашивай только акценты или значимые категории данных. Помни про дальтоников – это большой процент населения. Проверяй как график будет читаться, если его распечатают на черно-белом принтере.

Стиль

Какие выбрать шрифты? Это очень сложный вопрос. Шрифтов очень много и не все они годятся для визуализации данных или для оформления в целом. Одни шрифты редкие и дорогие для использования, другие бесплатные и могли уже примелькаться или вышли из моды. Со шрифтами бывает так же, как и с цветом – одной группе людей нравятся шрифты с засечками, другим рубленные, без засечек. Люди старшего поколения оценят строгий минималистичный стиль с крупными разборчивыми шрифтами, а детям понравятся причудливое оформления, стилизованное под подписи от руки. Возможно у тебя утонченный вкус от рождения и ты сможешь разобраться в графических стилях и модных тенденциях самостоятельно, но знай, что есть профессиональные дизайнеры, которые учатся и доказывают свое мастерство годами. Может имеет смысл использовать уже готовые шаблоны, которые тебе по душе, или прибегать к помощи профессионалов.