Пришло время резюмировать теорию по каркасам.
Что такое каркас визуализации?
Каркас — это связь между параметрами данных и экранными измерениями, горизонталью и вертикалью. Конструируя каркас, мы выбираем важные параметры частицы данных (или другой ключевой сущности) и привязываем их к горизонтали и вертикали одним из трёх способов. После этого частицы данных распределяются по плоскости экрана в соответствии со значениями параметров, каждая частица данных занимает своё место — и, вуаля, получается визуализация.
Какова польза каркаса на визуализации?
Если визуальный атом проявляет свойства частицы данных за счёт своего внешнего вида (то есть графический свойств, таких как цвет, размер и т. п.), то каркас тоже проявляет параметры, но уже за счёт расположения частиц на плоскости. Близкие по свойствам частицы оказываются рядом, а сильно отличающиеся — «на разных полюсах». Частицы на каркасе образуют скопления и кластеры, формируют области прямоугольной или произвольной формы. И за счёт этого проявляются закономерности и аномалии данных.
Какие есть способы упорядочить частицы данных вдоль оси?
Первый способ — сложить стопкой, то есть выстроить частицы вдоль оси. Таким образом получится «очередь», длина которой равна количеству частиц, а внутри неё частицы можно сортировать и группировать разными способами:
Второй способ — разложить по отсекам, то есть привязать к областям на оси, каждая из которых соответствует одному значению параметра. Этот способ работает для дискретных количественных значений, для диапазонов и, что самое важное, для качественных значений.
Третий способ — привязать по координате, то есть поставить частице с соответствие точное положение на оси, пропорциональное значению параметра. Таким образом, у каждой частицы будет своё единственно подходящее ей место.
Комбинируя эти три способа на горизонтали и вертикали и подбирая разные параметры, можно получить любой из стандартных форматов представления данных или какой‑то нестандартный, но который лучше всего раскрывает природу данных.
От каркасов и визуальных атомов к ответам на вопросы о данных
Любая диаграмма или график отвечает на вопрос. Чаще всего в самом вопросе уже содержатся параметры данных, которые нужно показать, чтобы на него ответить. Например, «Как менялась со временем цена на огурцы?», «Какие сервисы VPN самые популярные и стабильные?», «Как скорость доставки заказов из Лавки зависит от дня недели и времени?» По сути, ровно эти параметры мы и проявляем на каркасе и через визуальный атом, при этом можем гибко экспериментировать с отображением, не загоняя себя в рамки конкретного формата.
Я рассказала, как с точки зрения каркасов устроены привычные форматы:
Разобравшись, как разложить эти форматы на каркас и визуальный атом, вы сможете конструировать не только их, но и другие визуализации. Формат перестаёт быть вещью в себе, а становится способом смотреть на одну и ту же «графическую массу частиц» под разными углами.
P. S. Это был совет о визуализации данных. Хотите узнать всё о таблицах, графиках, диаграммах, картах, схемах и дашбордах? Присылайте вопросы.