Data-Полка

Концептуальных книг по визуализации на русском языке не так уж много. Буду время от времени делать обзоры интересных и полезных изданий на эту тему.

Сегодня расскажу о книге Нейтана Яу «Искусство визуализации в бизнесе — Как представить сложную информацию простыми образами». Нейтан – магистр в области статистики, автор популярного англоязычного блога FlowingData, и один из самых известных людей в Америке по визуализации данных.

ДЛЯ КОГО

Книга будет очень интересна начинающим и более опытным аналитикам, а также всем специалистам, чья работа так или иначе связана с использованием и правильным представлением данных. Продвинутые BI специалисты вряд ли смогут много нового узнать из книги – она в большей степень ориентирована на тех, кто только начинает или недавно начал свое развитие в области визуализации данных.

О ЧЕМ

Сразу оговорюсь – это книга не о QlikView, а о подходах к визуализации. Причем здесь слов «подходы» и «концепции» бояться не надо – автор убрал всю «воду» и оставил только практику. Детально разобранных примеров в книге очень много, причем на основе различного инструментария – от R Project до Java Script.

Известная ошибка в дизайне данных – подход к созданию аналитического проекта от конечной визуальной картинки, а не от данных. Это приводит к созданию графики с отсутствием содержания и смысла. В книге предлагается использовать правильный подход – сначала исследовать данные и понять, о чем они должны говорить, а после этого создавать осмысленный дизайн.

Итак, в книге представлен концептуальный подход к визуализации, который состоит из нескольких шагов:

1) Задайте вопрос – что, зачем и для чего. Первый этап – обдумайте, какую историю вы хотите рассказать при помощи имеющихся данных.

2) Исследуйте ваши данные. По шагам автор рассказывает о том, как работать со скриптами и программированием (R Project, Python, HTML+JavaScript, SVG, ActionScript), специальным ПО и картографическими сервисами.

3) Визуализируйте ваши данные. На третьем шаге автор показывает простейшие примеры кода, которые создают визуализации. Их достаточно для того чтобы визуализировать что-то простое вроде диаграммы рассеивания или картограммы и начать копать глубже. И в этом сила книги — она дает основу, а все остальное надо нарабатывать практикой.

ПОЛЕЗНЫЙ ПРИМЕР ИЗ КНИГИ, ИЛИ СПОЙЛЕР

Примеры в книге используются похожие на те, что есть в блоге Нейтана FlowingData, многие из них рассматривают визуализацию данных в журналистике. Почему именно в журналистике — понятно. Автор долгое время работал в этой области, хотя получил основательное образование в области статистики.

Продуманная размерность дизайна: Отличный и не самый очевидный для новичка совет из книги о том, как использовать круги разных размеров для улучшения качества восприятия данных. Когда, например, мы хотим представить население, которое в два раза больше населения другой страны, мы должны изменить размер круга так, чтобы его площадь стала в два раза больше, а не его окружность.

ИТОГИ

После прочтения приходишь к такому выводу: вместо того, чтобы детально изучать один инструмент визуализации, подумай, а какой инструмент лучше всего подходит именно в этом случае, научись выбирать правильный инструмент для конкретной задачи.

Достоинства книги:
— Много практических примеров с кодом,
— Хорошая комбинация статистики и дизайна,

— Основы story-telling,
— Вызывает нестерпимое желание творить красивую визуализацию  🙂

Недостатки книги:
— Мало информации об интерактивном дизайне,
— Примеры для некоторых могут показаться слишком простыми.

В общем, к прочтению рекомендую.