Визуализация данных как история

Визуализация данных в Databricks

Gang Wang

Senior Data Scientist

Что такое дата-сторителлинг?

  • Построение нарративов на основе данных
  • Сочетание аналитики и визуализации

Цель:

  • Сделать сложные данные доступными
  • Вовлечь аудиторию и донести информацию

Почему это важно:

  • Превращает сырые данные в insights
  • Улучшает принятие решений

Концептуальная иллюстрация дата-сторителлинга

1 Иллюстрации: AgencyAnalytics
Визуализация данных в Databricks

До: просто данные

  • Перегруженный линейный график, сложный для восприятия
  • Сырые данные без контекста

После: сторителлинг

  • Чёткий нарратив с акцентом на ключевые выводы
  • Простая столбчатая диаграмма с выделением важных данных

   

1 Иллюстрации: Storytelling with Data
Визуализация данных в Databricks

Роль визуализации данных в сторителлинге

  • Столбчатые диаграммы: сравнение значений по категориям

Столбчатая диаграмма

  • Линейные графики: отображение трендов во времени

Линейный график

1 Иллюстрации: Corporate Finance Institute, Storytelling with Data
Визуализация данных в Databricks

 

  • Круговые диаграммы: отображение долей и соотношений

Круговая диаграмма

 

  • Диаграммы рассеяния: выявление зависимостей и корреляций

Диаграмма рассеяния

1 Иллюстрации: GeeksforGeeks, Math is Fun
Визуализация данных в Databricks

 

  • Тепловые карты: выявление паттернов и интенсивности данных

 

Тепловая карта

 

  • Гистограммы: распределение числовых данных

 

Гистограмма

1 Иллюстрации: Sage Research Methods, Stata
Визуализация данных в Databricks
  • Диаграммы с областями: изменения во времени с накоплением данных

Диаграмма с областями

Визуализация данных в Databricks

Статистические распределения

Почему это важно

  • Выявляют паттерны в данных
  • Показывают меры центральной тенденции: среднее, медиана, мода
  • Отражают разброс: размах, дисперсия, стандартное отклонение
  • Описывают форму распределения: асимметрия, эксцесс

Меры центральной тенденции

1 Иллюстрации: Medium
Визуализация данных в Databricks

Создание настраиваемых таблиц

Назначение настраиваемых таблиц:

  • Адаптация подачи под конкретные задачи
  • Чёткое выделение ключевых выводов

Основные возможности:

  • Параметры форматирования
  • Настройка столбцов и строк
  • Сортировка и фильтрация
  • Метки данных

Концептуальная иллюстрация настраиваемой таблицы

1 Иллюстрации: UX Collective
Визуализация данных в Databricks

Давайте потренируемся!

Визуализация данных в Databricks

Preparing Video For Download...