Правила визуализации данных

В 1854 году доктор Джон Сноу (нет, не тот, что за стеной) спас Лондон от эпидемии холеры, создав простую, но революционную визуализацию. Он нанес случаи заболевания на карту города и обнаружил, что они сосредоточены вокруг одного общественного водоразборного крана. Это открытие помогло властям быстро локализовать источник заражения и остановить распространение болезни.

К чему мы ведем? Эти случаи показывают, насколько критически важно владеть правилами визуализации данных. Для аналитиков умение наглядно и точно представить данные — не просто полезный навык, а залог эффективности их работы. Ясная, правильно оформленная визуализация помогает увидеть закономерности, выделить ключевые тренды и — главное — избежать ошибок, которые могут повлиять на важные решения. В этой статье разберем, как грамотно выбрать графики и диаграммы для разных аналитических задач, чтобы данные «обрели голос» и говорили сами за себя.

Хотите стать бизнес-аналитиком?

На курсе «Бизнес-аналитик» от Changellenge >> Education вы сможете освоить ключевые навыки в бизнес-аналитика и станете востребованным специалистом всего за 8 месяцев!

Эффективная визуализация данных делает выводы аналитика понятными и убедительными. Это работает по трем ключевым причинам:

1. Психология восприятия. Человеческий мозг лучше усваивает и запоминает визуальную информацию, поэтому графики и диаграммы помогают аудитории быстрее понять суть данных. Кроме того, многие паттерны считываются интуитивно и без глубокого погружения читателя в контекст: например, чем выше или зеленее столбец, тем лучше.

2. Мониторинг процессов. Визуализация позволяет отслеживать изменения в режиме реального времени. Например, при мониторинге нагрузки на серверы график сразу покажет аномалии, что помогает своевременно отреагировать и избежать сбоев. Это важный инструмент, ускоряющий анализ и поддерживающий командную работу.

3. Быстрое принятие решений. Хорошо оформленный график способен заменить десятки страниц текста. Информация в виде диаграммы помогает быстрее проверить гипотезу и оценить, требует ли процесс коррекции.

Комментарий от Head of FP&A (Профи.ру) и постоянного эксперта школы Changellenge >> Education Михаила Титкова:

Визуализация данных — это не просто красивое оформление отчётов, а инструмент, который реально помогает принимать взвешенные решения в сжатые сроки. Простой дашборд с визуализацией порой позволяет за пару минут увидеть то, где необходим особый фокус всей компании или проектной команды. Это возможно потому, что визуальные представления сразу фокусируют на сути, убирая лишний «шум»: переводят аналитику из плоскости работы с цифрами в плоскость принятия решений. Без визуализации анализ данных может с легкостью превратиться в долгий процесс с высоким риском упустить что-то важное

Перед созданием графика важно определить, какой вопрос нужно решить: требуется ли сравнить показатели, понять распределение данных или выявить корреляцию? Это поможет выбрать оптимальный формат визуализации для конкретной задачи.

Если задача — сравнить периоды или категории, нужно искать наибольшие и наименьшие значения, чтобы увидеть изменения. Такой анализ полезен, например, при оценке продаж по месяцам или популярности товаров.

Выбор конкретного графика зависит от того, что для вас важнее: средние значения или изменения во времени.

Если важны средние значения, подойдут следующие варианты:

Если важна динамика, подойдут следующие варианты:

Примеры вопросов, на которые могут ответить такие диаграммы:

• В каком регионе самая высокая выручка?
• Как изменилось число подписчиков у конкурентов?
• Есть ли сезонные изменения в продажах?

Комментарий от Head of FP&A (Профи.ру) и постоянного эксперта школы Changellenge >> Education Михаила Титкова:

Графики в данном разделе — это классика визуализации. Можно сказать так: если вам нужно визуализировать какие-то данные, то скорее всего вы выберете гистограмму или линейный график. Более того, иногда, нарисовав такой график, вы можете понять, что и график то вовсе не нужен: можно обойтись одним четким выводом. Например, из линейного графика можно сделать вывод о стабильности спроса на какой-либо товар вне зависимости от месяца: график с практически ровной прямой был бы лишним

Диаграммы распределения помогают увидеть структуру данных, диапазон значений и аномалии. С их помощью легко определить, насколько данные близки к нормальному распределению и какие значения встречаются реже.

Если анализируется одна переменная:

Если данные включают две переменные:

Пример вопроса, на который может ответить такая диаграмма:

• Какие возрастные группы наиболее активно используют сервис?
• Какие диапазоны доходов доминируют среди целевой аудитории?
• Есть ли связь между временем активности пользователя и его возрастом?

Для задач анализа структуры важно показать, как части соотносятся с целым и как доли меняются со временем. Такая визуализация помогает оценить рыночные доли или состав сегмента.

Если важно показать доли целого:

Если важна динамика изменения долей:

Комментарий от Head of FP&A (Профи.ру) и постоянного эксперта школы Changellenge >> Education Михаила Титкова:

Диаграмма областей прекрасно подойдет для отображения динамики показателей, когда:

1. нужно сделать акцент на пропорциях, а не точных значениях;
2. важно видеть общую динамику.

Отличный пример — график источников энергии, которую ежегодно использовало человечество за последние 50−100 лет. На нем отчетливо видно, как до сих пор мала доля альтернативных источников энергии (солнце, ветер и проч.), и как велика роль угля, газа, нефти при общем колоссальном росте потребления. При этом нам не так важны точные значения долей.

Распределенная диаграмма областей не позволяет увидеть общую динамику объема, но зато еще более наглядно отображает, как меняются со временем пропорции в составе того или иного показателя. Например, компания может в режиме реального времени отслеживать, какую долю в выручке составляют разные источники дохода (допустим, доли разных тарифов в объеме ежедневных онлайн-продаж).

Если важно сравнить состав в нескольких периодах:

Комментарий от Head of FP&A (Профи.ру) и постоянного эксперта школы Changellenge >> Education Михаила Титкова:

Гистограмма с накоплением — пример довольно сложного для восприятия графика, особенно если нет постоянного тренда (например, второй столбец выше первого, но третий столбец ниже всех). В таком случае понять состав столбцов поможет отображение долей не внутри них, а над столбцами — общих сумм по показателю: например, так можно наглядно показать состав грузов, обработанных в том или ином порту за несколько лет. Это отличный вариант для презентаций «для чтения», когда есть время внимательно ознакомиться с материалом

Пример вопроса, на который может ответить такая диаграмма:

• Какова доля каждой категории товаров в общей выручке за последний квартал?
• Какие категории продуктов увеличили свою долю на рынке за год?
• Как распределяются маркетинговые бюджеты между различными каналами продвижения?

Если цель — исследовать связь между переменными, например, изменение объема продаж при изменении цены, используют диаграммы для анализа корреляций. Этот вид визуализации также помогает видеть кластеры и понимать взаимосвязи между объектами.

Если анализируется связь между двумя переменными:

Если нужно учитывать три переменные:

Комментарий от Head of FP&A (Профи.ру) и постоянного эксперта школы Changellenge >> Education Михаила Титкова:

Такая диаграмма — это еще и наилучший вариант, чтобы быстро найти «выбросы» в данных и их устранить. Так можно найти не только ошибки, но и нерелевантные для анализа периоды или значения (например, убрать из анализируемой статистики по постоянным клиентам несколько наиболее состоятельных покупателей, которые искажают средний чек по магазину и действуют «не так, как все», и исследовать финансовые возможности и предпочтения большей части клиентов).

Комментарий от Head of FP&A (Профи.ру) и постоянного эксперта школы Changellenge >> Education Михаила Титкова:

Пузырьковая диаграмма с тремя переменными — это сложный график, чаще всего рассчитанный только для чтения. Учитывайте, что читателю скорее всего понадобится несколько минут на то, чтобы научиться читать этот график и сделать свои выводы и/или убедиться в написанных вами.

Пример вопроса, на который может ответить такая диаграмма:

• Как изменение цены влияет на объем продаж?
• Есть ли зависимость между популярностью товара и его средней стоимостью?
• Как объем продаж меняется при различных значениях затрат на маркетинг?

Отдельный тип визуализации — карты, которые позволяют анализировать данные по географическим регионам. С их помощью можно увидеть, какие города или районы наиболее активны, что особенно полезно для анализа спроса по регионам.

Пример вопроса, на который может ответить такая диаграмма:

• В каких районах города наблюдается наибольшая потребность в наших услугах?

Комментарий от Head of FP&A (Профи.ру) и постоянного эксперта школы Changellenge >> Education Михаила Титкова:

Визуализация с картами — одна из самых красивых и интересных. Особенно если карта интерактивная: тогда можно находить новую информацию, нажимая на тот или иной участок карты. Это идеально подходит для различных информационных сайтов и дашбордов. Но в аналитической работе такая визуализация используется редко. Причина проста: практически все выводы и данные, которые есть на карте, всегда можно отобразить в виде таблиц или других графиков. Исключение: когда важен именно географический фактор, например, карта расселения народов

Эффективные графики и диаграммы помогают аналитикам не только наглядно представить данные, но и укрепить коммуникацию с аудиторией, заказчиками и командой. Хороший график — это ясное сообщение, которое упрощает восприятие и принятие решений. Каждая визуализация — это история, которая должна быть понятной, полезной и точной. Чем яснее визуальный стиль, тем выше качество дальнейших действий. Всегда начинайте с цели будущей визуализации — тогда нужный график подобрать будет гораздо проще.

Changellenge >> Education

Методист

На курсе «Бизнес-аналитик» от Changellenge >> Education вы освоите ключевые навыки бизнес-аналитика и получите реальный опыт решения практических задач и кейсов от реальных компаний всего за 8 месяцев!