10 основных диаграмм для анализа данных

Введение

Я работаю аналитиком данных уже более десяти лет. На протяжении всего своего пути я пришел к выводу, что диаграммы играют решающую роль в понимании и эффективной передаче данных. Они способны раскрыть идеи, скрытые в сложных наборах данных, и представить их в визуально привлекательной форме.

Сегодня я хочу поделиться с вами десятью наиболее важными видами диаграмм для анализа данных. Это диаграммы, которые я использую чаще всего, и я считаю, что они являются строительными блоками для любого проекта анализа данных.

1. Линейный график

Я думаю, что линейные графики — это фантастический способ визуализировать тенденции и закономерности с течением времени. Они особенно полезны при работе с данными временных рядов, такими как курсы акций или посещаемость веб-сайта. Нанося точки данных и соединяя их линиями, линейные диаграммы дают четкое представление о том, как переменная изменяется за определенный период. Их простота делает их идеальными для выявления долгосрочных тенденций или выявления внезапных сдвигов в данных.

Лучший вариант использования: анализ тенденций фондового рынка с течением времени.

2. Столбчатая диаграмма

Когда дело доходит до сравнения различных категорий или групп, я предпочитаю столбчатые диаграммы. Они позволяют визуализировать распределение данных по дискретным категориям с помощью прямоугольных полос различной длины. Столбчатые диаграммы просты, но эффективны, они дают быстрый обзор того, как разные категории соотносятся друг с другом. Я часто использую их для демонстрации результатов опросов, продаж продуктов по регионам или демографических данных.

Лучший вариант использования: сравнение показателей продаж в разных регионах.

3. Круговая диаграмма

Хотя некоторые могут возразить, что круговые диаграммы используются слишком часто, я считаю, что они всё ещё имеют свое место в анализе данных. Круговые диаграммы отлично подходят для представления пропорций или процентов в целом. Они хорошо работают, когда вы хотите продемонстрировать состав набора данных или выделить распределение категорий. Просто не забывайте использовать их экономно и не загромождайте их слишком большим количеством фрагментов.

Лучший вариант использования: отображение доли рынка для различных продуктов.

4. Диаграмма рассеяния

Диаграммы рассеяния идеально подходят для визуализации связи между двумя непрерывными переменными. Нанося отдельные точки данных на график, диаграммы рассеяния позволяют выявлять закономерности, корреляции или выбросы в ваших данных. Я часто ловлю себя на том, что использую их, чтобы исследовать связь между переменными и определить, существуют ли какие-либо линейные или нелинейные отношения.

Лучший вариант использования: анализ корреляции между расходами на рекламу и продажами.

5. Гистограмма

Гистограммы — отличный инструмент для понимания распределения одной переменной. Они делят данные на ячейки или интервалы и отображают частоту или количество значений, попадающих в каждую ячейку. Гистограммы дают представление о форме, центре и разбросе набора данных, упрощая выявление любых закономерностей или аномалий. Я часто использую гистограммы для анализа таких данных, как результаты экзаменов или распределение клиентов по возрасту.

Наилучший вариант использования: анализ распределения экзаменационных баллов.

6. Тепловая карта

При работе с большими наборами данных или матрицами я предпочитаю тепловые карты. Они используют цветовые градиенты для представления величины значений в двумерной сетке. Тепловые карты особенно полезны для выявления шаблонов или кластеров в данных и выявления областей высокой или низкой активности. Я часто использую тепловые карты для визуализации матриц корреляции, шаблонов поведения пользователей или географических данных.

Лучший вариант использования: визуализация поведения клиентов на веб-сайте.

7. Ящик с усами

Коробчатые диаграммы, также известные как диаграммы типа «Ящик с усами», предоставляют исчерпывающую сводку распределения переменной. Они отображают минимальное значение, первый квартиль, медиану, третий квартиль и максимальное значение, а также любые выбросы. Коробчатые диаграммы отлично подходят для сравнения распределений по разным категориям или группам и выявления любых вариаций или аномалий. Я часто использую диаграммы для анализа таких данных, как зарплаты по должностям или цены на продукты по брендам.

Лучший вариант использования: сравнение цен на жилье в разных районах.

8. Диаграмма площадей

Диаграммы площадей аналогичны линейным диаграммам, но с областью под линией, заполненной цветом или узорами. Они отлично подходят для визуализации совокупных данных или пропорций с течением времени. Диаграммы площадей хорошо подходят, когда вы хотите продемонстрировать, какой вклад вносят разные категории в целое и как их пропорции меняются за определенный период. Я часто использую диаграммы площадей, чтобы продемонстрировать долю рынка различных конкурентов.

Лучший вариант использования: отслеживание трафика сайта по источнику.

9. Пузырьковая диаграмма

Пузырьковые диаграммы — это забавный и увлекательный способ визуализации трёх переменных одновременно. Они используют круги разных размеров для представления значений трех измерений: оси x, оси y и размера пузырька. Пузырьковые диаграммы отлично подходят для выделения закономерностей или взаимосвязей между несколькими переменными. Я часто использую их, чтобы продемонстрировать взаимосвязь между населением, ВВП и выбросами углерода в разных странах.

Наилучший вариант использования: анализ взаимосвязи между ВВП, населением и выбросами CO2.

10. TreeMap

И последнее, но не менее важное: диаграммы TreeMap эффективны для отображения иерархических данных во вложенной структуре. Они используют вложенные прямоугольники для представления иерархии и размеров различных категорий. Диаграммы TreeMap отлично подходят для визуализации пропорций каждой категории в целом и их взаимосвязей на разных уровнях. Я часто их использую для демонстрации организационной структуры или распределения расходов по различным отделам.

Лучший вариант использования: визуализация расходов компании по отделам.

Давайте рассмотрим преимущества использования одного типа диаграмм по сравнению с другими диаграммами в конкретных сценариях:

1. Линейная диаграмма по сравнению со столбчатой ​​диаграммой: Преимущество использования линейной диаграммы по сравнению со столбчатой ​​диаграммой заключается в том, что линейная диаграмма лучше подходит для отслеживания тенденций во времени. Она позволяет визуализировать непрерывное изменение переменной, что делает её идеальной для анализа цен на акции, трафика веб-сайта или колебаний температуры. С другой стороны, столбчатая диаграмма удобна при сравнении значений по разным категориям. Она обеспечивает четкое визуальное представление величины каждой категории, что делает её полезной для сравнения эффективности продаж по категориям продуктов или распределения населения по регионам.
2. Круговая диаграмма против гистограммы: Хотя и круговые, и гистограммы могут отображать пропорции, они имеют явные преимущества. Круговая диаграмма эффективна для демонстрации состава целого, подчеркивая относительный вклад различных категорий. Она хорошо работает для отображения доли рынка или ответов на опросы. С другой стороны, гистограмма упрощает сравнение значений по категориям, что делает её пригодной для отображения показателей продаж по продуктам или оценок удовлетворенности клиентов.
3. Гистограмма по сравнению с коробчатой диаграммой: когда дело доходит до визуализации распределения числовых данных, гистограмма и коробчатая диаграмма имеют свои преимущества. Гистограмма дает подробное представление о распределении, разделяя данные на ячейки и отображая частоту значений в каждой ячейке. Это полезно для выявления шаблонов, асимметрии или выбросов. С другой стороны, коробчатая диаграмма предлагает сводку распределения, включая медиану, квартили и выбросы. Она позволяет легко сравнивать распределения между различными группами и особенно эффективна при обнаружении выбросов.
4. Точечная диаграмма против диаграммы рассеяния: преимущество использования точечной диаграммы перед диаграммой рассеяния заключается в их соответствующих целях. Точечная диаграмма идеально подходит для визуализации взаимосвязи между двумя непрерывными переменными, помогая вам выявлять корреляции, кластеры или выбросы. Это ценно при исследовательском анализе данных. С другой стороны, диаграмма рассеяния отлично подходит для представления больших объемов данных компактным и осмысленным способом. Она использует цветовые градиенты для выделения закономерностей и интенсивности, что делает её эффективной для анализа матриц, матриц корреляции или географических данных.
5. TreeMap и круговая диаграмма. Хотя и диаграмма TreeMap, и круговая диаграмма могут отображать пропорции, они служат разным целям. Диаграмма TreeMap удобна, когда вы хотите представить иерархические данные и относительные размеры в каждой категории. Она позволяет легко сравнивать различные уровни в иерархии и полезна для визуализации использования диска, трафика веб-сайта по категориям или распределения ресурсов. С другой стороны, круговая диаграмма проще и больше подходит для отображения состава целого, например доли рынка или распределения ответов на опросы.

Понимание преимуществ различных типов диаграмм позволяет вам выбрать наиболее подходящую визуализацию для конкретных данных и целей анализа. Это гарантирует, что ваши диаграммы эффективно передают идеи и способствуют более глубокому пониманию базовой информации.

Часто задаваемые вопросы

Какая диаграмма лучше всего подходит для сравнения нескольких категорий?

Столбчатая диаграмма— отличный выбор для сравнения нескольких категорий, поскольку она позволяет легко визуализировать распределение по отдельным группам.

Когда следует использовать диаграмму рассеяния?

Диаграммы рассеяния полезны, когда вы хотите понять взаимосвязь между двумя непрерывными переменными и определить любые закономерности или корреляции.

Можно ли использовать круговую диаграмму для сравнения нескольких категорий?

Круговые диаграммы лучше всего подходят для представления пропорций в целом, поэтому обычно рекомендуется ограничивать количество категорий до нескольких управляемых.

В чём преимущество использования тепловой карты перед другими диаграммами?

Тепловые карты особенно полезны при работе с большими наборами данных или матрицами, поскольку они позволяют быстро идентифицировать шаблоны, кластеры или области высокой/низкой активности.

Как коробчатая диаграмма может помочь мне сравнить распределения?

Коробчатые диаграммы предоставляют краткую сводку распределения переменной, что позволяет легко сравнивать распределения по различным категориям или группам и выявлять любые варианты или выбросы.

Когда следует предпочесть диаграмму площадей линейной диаграмме?

Диаграммы площадей идеально подходят для демонстрации кумулятивных данных или пропорций с течением времени, позволяя визуализировать вклад различных категорий в целое и изменение их пропорций.

Как пузырьковая диаграмма может помочь мне проанализировать отношения?

Пузырьковые диаграммы позволяют визуализировать отношения между тремя переменными одновременно, используя ось x, ось y и размер пузырька для представления их значений.

Что делает древовидные карты подходящими для иерархических данных?

Древовидные карты эффективно отображают иерархические данные, используя вложенные прямоугольники для представления иерархии и размеров различных категорий, что позволяет визуализировать пропорции и отношения на разных уровнях.

Существуют ли какие-либо библиотеки в Python, которые могут помочь мне создать эти диаграммы?

Да, в Python есть несколько библиотек, таких как Matplotlib, Seaborn и Plotly, которые предоставляют простые в использовании функции для создания этих важных диаграмм.

Как мне выбрать лучшую диаграмму для моих конкретных потребностей в анализе данных?

Выбор правильной диаграммы зависит от типа имеющихся у вас данных и идей, которые вы хотите раскрыть. Рассмотрите переменные, с которыми вы работаете, отношения, которые вы хотите визуализировать, и историю, которую вы хотите рассказать с помощью своих данных. Поэкспериментируйте с различными типами диаграмм, чтобы найти тот, который лучше всего представляет вашу информацию.

Заключение

Анализ данных — это путь исследований и открытий, а диаграммы — наши верные проводники на этом пути. Эти десять основных видов диаграмм, которыми я поделился с вами сегодня, оказались бесценными инструментами в моих усилиях по анализу данных. От линейных диаграмм, отображающих тенденции с течением времени, до древовидных карт, раскрывающих иерархические структуры, каждая диаграмма имеет свои уникальные сильные стороны и лучшие варианты использования.

Помните, что ключом к эффективной визуализации данных является выбор правильной диаграммы для конкретных данных и целей анализа. Экспериментируйте, экспериментируйте и позвольте своим данным говорить с помощью силы визуализации.