Визуализация данных: что лежит в основе, где начинается творчество

Одним из основных вопросов при разработке инфографики или визуализации данных является определение того, как представить имеющийся набор данных наилучшим образом. На этом этапе умение работать с данными и понимать их гораздо важнее творческих порывов в попытке найти новое уникальное представление для данных того или иного типа. Существуют стандарты и шаблоны для различных данных (всем знакомые шаблоны Excel, статистических пакетов, автоматических сервисов создания инфографики и т.д.), которые помогают наилучшим образом продемонстрировать их. Как лучше работать с данными?

Во-первых, следует дать общую характеристику исходным данным. Существуют различные типологии визуализации данных, которые в этом помогут (статистические данные, текстовая информация, таймлайн, процесс, географические данные, сравнение, иерархия и др. [Mccready]). Исходная информация для одной инфографики может содержать микс разных типов данных, при этом необходимо идентифицировать различие в данных и подобрать соответствующие им шаблоны.

Во-вторых, важно подробнее разобраться в данных, понять, что означают переменные, сколько их, как они соотносятся между собой и есть ли взаимосвязи, какие единицы измерения, на что необходимо сделать акцент и т.д. Для представления одного и того же набора данных могут использоваться разные типы визуализации, и именно более глубокое понимание самих данных позволяет сделать верный выбор. Шаблоны демонстрируют данные по-разному за счет графических возможностей — с помощью положения, размеров, форм элементов и различия в цветах. Пара инструментов, которые помогут подобрать подходящий шаблон для ваших данных:

Visual vocabulary

Chart Types

В-третьих, итоговая работа, несомненно, должна стилистически отличаться от типичной диаграммы из Excel. Но у творческого порыва есть свои ограничения: оформление должно делать работу более интересной, легкой для прочтения, не усложнять восприятие.

Ошибки, которые возникают при работе с данными (у дизайнеров, менеджеров и др. специалистов, работающих с визуализацией данных):

· авторы не понимают данные;

· авторы не видят разницы в данных в рамках одной инфографики и используют один и тот же шаблон;

· авторы включают в одну диаграмму разные данные, разные единицы измерения;

· стилистика, «украшательство» превалирует над рациональным подходом при выборе шаблона;

· авторы выбирают подходящий для исходных данных, но неудачный шаблон с точки зрения иллюстрации основного месседжа;

· авторы пытаются миксовать диаграммы и не всегда удачно;

· авторы подбирают слишком сложные, непривычные для целевой аудитории шаблоны;

· подобранные визуальные образы и оформление для шаблона ухудшают понимание данных (иногда лучше использовать простые формы).