Когда хорошие данные дают плохие графики

Визуализация данных на среднем уровне с ggplot2

Rick Scavetta

Founder, Scavetta Academy

Плохие графики: стиль

• Цвет
  • Не подходит для людей с цветовой слепотой (напр., преобладают красный и зелёный)
  • Неверная палитра для типа данных (последовательная, качественная или дивергентная)
  • Неразличимые группы (цвета слишком похожи)
  • Некрасивый (насыщенные основные цвета)
• Текст
  • Нечитаемый (напр., слишком мелкий, низкое разрешение)
  • Неинформативный (напр., «длина» — чего? в каких единицах?)
  • Отсутствует
  • Неуместный (напр., comic sans)

Плохие графики: структура и содержание

• Информационное содержание
  • Слишком много информации
  • Слишком мало информации
  • Нет чёткого сообщения или цели
• Оси
  • Неудачное соотношение сторон
  • Обрезанный ноль на оси
  • Разрывы по оси X или Y
  • Общие, но несогласованные шкалы
  • Отсутствие или неверное преобразование

• Статистика
  • Визуализация не соответствует реальной статистике
• Геометрии
  • Неверный тип графика
  • Неверная ориентация
• Нейтральные элементы
  • Неуместное использование
• 3D-графики
  • Перцептивные проблемы
  • Бесполезная третья ось

Неверная ориентация

Разрывы на оси Y

Разрывы на оси Y: замена преобразованными данными

Разрывы на оси Y: использование фасетов

3D-графики без данных на третьей оси

3D-графики с данными на третьей оси

Двойная ось Y

Двойная ось Y для преобразований

Рекомендации, а не правила

• Руководствуйтесь здравым смыслом:
  • Есть ли на графике что-то, что мешает ясно воспринять данные или ключевой вывод?

Давайте потренируемся!

Визуализация данных на среднем уровне с ggplot2