Не надо показывать всё
Этот причудливый график называется Sankey, его обычно используют для визуализации потоков: когда одна часть данных перетекает в другую. В данном случае здесь показано как голосовавшие за партии в 2018 году изменили своё мнение в 2019.
Несмотря на то, что форма графика в целом уместна для таких данных, именно в этом случае график не работает.
Почему? Из-за визуального шума. В большинстве случаев мы видим, что почти весь электорат партий 2018 года проголосовал за них же в 19 году. Для визуализации этой идеи достаточно было бы использовать по паре столбиков для каждой партии — с голосами в 2018 году и с голосами в 2019, где одна часть накопительного столбика показывала бы «старые» голоса, а другая — голоса от других партий.
Санкей, кажется, показывает только одну ценную идею: почти половина голосов от «Прочих партий» перешли к «Лиге Севера». Именно эту ветку графика можно было бы выделить ярким цветом, а контрастность всех остальных ветвей — уменьшить.
В противном случае детали — отвлекают.
Одна из самых частых ошибок в визуализации данных - желание показать на графике абсолютно всё, что есть в датасете. Но задача аналитика не в том, чтобы отобразить все данные, а в том, чтобы помочь аудитории увидеть главное.
На курсе «Эстетика в графиках» мы много работаем с этим навыком: учимся отделять важное от второстепенного, убирать визуальный шум и усиливать те выводы, ради которых создаётся график.
Если хотите перестать перегружать визуализации деталями и научиться создавать графики, которые быстро доносят смысл, записывайтесь на курс «Эстетика в графиках». Это один из самых ценных навыков для тех, кто работает с аналитикой, отчётами и дашбордами.
Этот причудливый график называется Sankey, его обычно используют для визуализации потоков: когда одна часть данных перетекает в другую. В данном случае здесь показано как голосовавшие за партии в 2018 году изменили своё мнение в 2019.
Несмотря на то, что форма графика в целом уместна для таких данных, именно в этом случае график не работает.
Почему? Из-за визуального шума. В большинстве случаев мы видим, что почти весь электорат партий 2018 года проголосовал за них же в 19 году. Для визуализации этой идеи достаточно было бы использовать по паре столбиков для каждой партии — с голосами в 2018 году и с голосами в 2019, где одна часть накопительного столбика показывала бы «старые» голоса, а другая — голоса от других партий.
Санкей, кажется, показывает только одну ценную идею: почти половина голосов от «Прочих партий» перешли к «Лиге Севера». Именно эту ветку графика можно было бы выделить ярким цветом, а контрастность всех остальных ветвей — уменьшить.
В противном случае детали — отвлекают.
Одна из самых частых ошибок в визуализации данных - желание показать на графике абсолютно всё, что есть в датасете. Но задача аналитика не в том, чтобы отобразить все данные, а в том, чтобы помочь аудитории увидеть главное.
На курсе «Эстетика в графиках» мы много работаем с этим навыком: учимся отделять важное от второстепенного, убирать визуальный шум и усиливать те выводы, ради которых создаётся график.
Если хотите перестать перегружать визуализации деталями и научиться создавать графики, которые быстро доносят смысл, записывайтесь на курс «Эстетика в графиках». Это один из самых ценных навыков для тех, кто работает с аналитикой, отчётами и дашбордами.