Standardy wizualizacji danych

0

INTERNATIONAL BUSINESS COMMUNICATION STANDARDS to organizacja określająca międzynarodowe standardy komunikacji biznesowej i przedstawiająca propozycje dotyczące projektowania zrozumiałych raportów biznesowych i prezentacji. Niniejszym wpisem rozpoczynamy serię artykułów dotyczących tych rekomendacji – osadzając je w kontekście narzędzia do wizualnej eksploracji danych – SAS Visual Analytics.

Wizualna eksploracja danych jest definiowana jako technika przekształcania danych w informację. Ma ona pomóc w podejmowaniu decyzji na każdym, w szczególności zarządczym, szczeblu organizacji.

Przedstawiamy jedną z głównych, proponowanych przez IBCS zasad - zasadę wyboru prawidłowej wizualizacji.

1. Prawidłowa wizualizacja powinna uwzględniać tylko takie obiekty (wykresy, tabele), które zawierają pożądany przekaz, umożliwiając jednocześnie szybkie powiązanie z faktami. Wybór odpowiedniego rodzaju obiektów ma zasadnicze znaczenie dla zrozumienia treści wizualizacji. Na przykład, wykresy z poziomą osią kategorii są odpowiednie do prezentacji danych w czasie, podczas gdy wykresy z pionową osią kategorii są użyteczne dla prezentacji związków i relacji strukturalnych.

Przykłady wizualizacji w SAS Visual Analytics

Rysunek 1 - przykłady wizualizacji w SAS Visual Analytics.

2. Zły dobór wizualizacji utrudnia zrozumienie przekazu. Wymiana nieodpowiednich typów obiektów (np. wykresu kołowego, wskaźnika typu „prędkościomierz”, wykresu radarowego) ma zasadnicze znaczenie dla odbioru treści i ich interpretacji. Równie ważny jest odpowiedni dobór wizualizacji do typu danych i stosowanie zunifikowanych zasad notacji.

Przykład wyboru niewłaściwego typu wizualizacji

Rysunek 2 - przykład wyboru niewłaściwego typu wizualizacji – zbyt dużo wycinków i użycie grupowania utrudnia percepcję proporcji oraz interpretację wyników.

3. Nasza percepcja wzrokowa jest silnie nastawiana na postrzeganego jednego obiektu w odniesieniu do drugiego. Uwzględnienie uzasadnionych porównań pomaga w wykonaniu szybszej analizy i ułatwia wyciąganie wniosków. Typowym przykładem porównań są scenariusze biznesowe, które reprezentują różne warstwy (np. poprzedni rok, plan, budżet, prognoza) modelu biznesowego.

Rysunek 3 - przykład scenariusza w SAS Visual Analytics - analiza "what - if".

Rysunek 3 - przykład scenariusza
w SAS Visual Analytics - analiza "what - if".

4. Umiejętność uwzględnienia w wizualizacji całego kontekstu, w tym w szczególności wartości ekstremalnych i odstających oraz korelacji, pozwala nie tylko zwiększyć wiarygodność prezentacji, ale przede wszystkim lepiej zrozumieć przekaz i odkrywać nowe, dotychczas nieujawnione związki.

Rysunek 4 - przykład macierzy korelacji w SAS Visual Analytics.

Rysunek 4 - przykład macierzy korelacji
w SAS Visual Analytics.

5. Wizualizacja powinna być oparta na prostocie przekazu, opisywać fakty, wyjaśniać przyczyny i zawierać rekomendacje.

Rysunek 5 - przykład wizualizacji w SAS Visual Analytics z rekomendacją.

Rysunek 5 - przykład wizualizacji w SAS Visual Analytics z rekomendacją.

 

Zastosowanie opisanych powyżej standardów wizualnej eksploracji danych staje się obecnie coraz ważniejszym wyzwaniem dla organizacji. SAS Institute w trakcie przygotowania wdrożeń dla klientów stosuje rekomendacje IBCS, uwzględniając specyficzne wymagania użytkowników końcowych.

Poznaj SAS Visual Analytics!

Share

About Author

SAS Poland

Leave A Reply

Back to Top