Покажу один из любимых хитмапов, статистику роста и веса игроков Национальной футбольной лиги:

NFL players: height & weight over time. Noah Veltman

На нём видно, как сильно за 100 лет увеличились в размерах игроки в американский футбол. На осях вес от 68 до 154 кг — по горизонтали, и рост от 167 до 200 см — по вертикали. В начале прошлого века игроки были в пределах 70 кг и не выше 180 см, а к 2014 году они не просто стали выше и массивнее, но ещё и разделились на отчётливые подгруппы в зависимости от своей роли в игре. Автор пишет, что самые крупные игроки играют по центру линии нападения (offensive linemen) и защиты (defensive tackles), а игроки наименьшие по весу и росту выполняют роли защитников заднего плана (defensive backs) и кикеров, где важна стратегия и скорость. При этом между группами видны «проплешины». Например, игрок ростом 6 футов 3 дюйма (190 см) и весом 280 фунтов (127 кг) уже слишком крупный для игровых позиций, требующих манёвренности, но недостаточно большой для линии защиты или нападения.

Проанализируем этот график с точки зрения алгоритма. Частица данных тут игрок, который каждый год своей карьеры попадает в какую‑то ячейку по росту и весу. Чем больше игроков (в процентном отношении от общего числа в этом году), тем ярче ячейка. Обратите внимание, что на осях отложены количественные параметры, то есть это мог быть и график разброса. Но так как многие игроки схожи по весу и росту, то на графике разброса будет много наложений, и переход к хитмапу с закрашенными ячейками тут вполне оправдан.

Вспомним ещё один спортивный пример хитмапа, который я уже показывала ранее:

Where the Heat and the Thunder Hit Their Shots. The New York Times

Здесь каркас устроен иначе, он состоит из шестигранных ячеек, покрывающих игровое поле. Частица данных — бросок, чем больше бросков из конкретной зоны, тем она крупнее, а чем больше забито голов, тем зона краснее. Ситуация немного похожа на пример с ПДД. У каждого броска своя результативность — 0, 1 или 3 очка. При этом когда мы «перемешиваем» результат всех бросков из конкретной зоны у нас получается среднее значение — кол‑во очков на один бросок. Оно и закодировано цветом.

Кайф на этом примере в том, что таким образом мы конструируем диаграммы для целой команды (показываем сильные и слабые стороны), а также для отдельных игроков, проявляя их эффективность, уникальные особенности и стиль игры.

P. S. Это был совет о визуализации данных. Хотите узнать всё о таблицах, графиках, диаграммах, картах, схемах и дашбордах? Присылайте вопросы.

Визуализация данныхАлгоритм ΔλВизуальный атомФормат: хитмапКаркас
Отправить
Поделиться
Запинить

Рекомендуем другие советы