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深坑預警!請避開數據可視化6大災難



本文來源:新浪網

原文標題:深坑預警!請避開數據可視化6大災難

本文作者:寵物都是寶額外



      數據,現在似乎已經成為了很多事情的基礎。一個好的研究,和研究中得到的良好數據,可以讓任何問題都得到科學的解釋,而并非僅僅只是通過“直覺”來解決。

      現在面臨的問題是:受眾往往對統計分析并不那么了解。因此盡可能以簡單的方式像受眾展示數據至關重要,比如用可視化的形式——圖表、曲線圖、信息圖等來展示,這樣會讓受眾更容易理解。

      因此,如果你要向外行人士展示數據的話,一定要避免落入下面的陷阱。

      1. 對數據使用錯誤的可視化工具

      你展示數據的目的是什么?

      你是根據研究問題劃分研究群體嗎?如果是,餅圖很不錯。

      你要比較人口、時間嗎?如果是,柱狀圖更好。

      如果你想比較兩件事(例如,高管和普通員工隨時間推移的平均加薪情況),線形圖是很好的選擇。

      但是,研究員、統計學家和設計師們往往執著于特定類型的圖表或曲線圖,他們嘗試“強行”將其數據轉換成特定格式,但結果常常并不是很清晰。看看相似類型的數據可視化方式,你會發現,你可以用之前沒用過的設計來更好地展示自己的數據。

      2. 將過多的數據堆到一張可視化圖里

      一般如果你想展示所有的信息,那么就很容易把所有想說的全放到一張可視化圖里。可能你知道圖里所有小細節,而受眾卻并非如此。

      你可以想想展示的主要目的,以及還有什么更小的細節可以忽略嗎?你能把復雜的演示拆分成一系列的可視化圖,而不是把它全塞到一張圖里嗎?

      要記得從受眾的角度看看你的圖,特別是當以非口頭解釋和接受提問的方式向觀眾展示的時候。現場展示時,你可以預估觀眾的反應,澄清誤解,解答問題,但若非現場展示就不能這樣了。

      3. 可視化圖太“滿”

      圖里有多種顏色和各種圖形當然可以,但是過多的話就會分散受眾的注意力。當顏色或圖形太多的時候,往往會引起受眾的厭倦而不想去看。

      強烈建議制作者找一個更簡潔的模型,或者把數據放到幾張圖里,然后說明該國不同地區的趨勢。

      4. 令人困惑或錯誤的數學

一旦一張圖表里出現了相加后的和不是100或者雖然數學上沒有錯誤但卻令人困惑的數字,數據可視化就就毫無價值了。比如很常用的用于表現百分比的餅狀圖——百分比的總和必須為100,否則就會讓人感到困惑,懷疑數據的正確性。

      實際上,研究員允許受訪者選擇多位候選人,于是就得到這一數學結果。這場災難的補救措施是只允許選擇一個候選人,這樣百分比相加的和就是100了,或者將這一可視化圖分成三張圖,每位候選人一張,并標注受訪者的第一,第二,第三選擇。

      5. 缺乏數據來源

      數據的有效性取決于其來源,學者和研究員都明白這一點。非學者在收集數據、創建圖表的時候,可能不明白標注數據來源以及使用可信賴數據的重要性。

      一手資源是指研究人員通過自己收集分析數據得到的資源,在將數據可視化的時候,如果要使可視化可信,就應該使用這些一手資源。

      6. 在發布或展示之前沒有進行測試

      當你全身心投入到創作中時,很可能無法意識到一些顯而易見的錯誤或者誤區。這個問題的解決辦法是,先向不熟悉該數據主體的朋友或同事展示你的可視化圖,然后讓他們解釋給你聽。如果他們解釋得很好,你就可以發布了。





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