Doğru ve yanlış veri görselleştirme örnekleri

Yanlış veri görselleştirme örnekleri

Pasta grafikler verimli gibi dursa da öyle değildirler. Okumak oldukça zordur.Pasta grafik birden çok veri serisi için uygun değildir, çünkü seri arttıkça, her dilim küçülür ve son olarak boyut ayrımı belirgin değildir.Yapılan bir diğer hata 3 boyutlu grafikleri tercih etmek. 3 boyutlu grafik yerine daha basitçe görselleştirilebilirdir.

Bu çubuk grafik, bir iş garantisi programı kapsamında olan kadınların yüzdesinin 2012-13'ten 2016-17'ye iki katından fazla arttığını gösteriyor. Bununla birlikte, y eksenine baktığımızda, bunun% 0'dan değil% 48'den başladığını görüyoruz. Bu, 2 kat artışla marjinal iyileşmeyi yaklaşık% 5,5 oranında yanlış temsil ediyor.Bilgileri düzgün bir şekilde göstermek için her iki eksenin aynı hizada olduğundan ve her ikisinin de sıfırdan başladığından emin olmanız gerekir.Burada her ikisine de rastlamıyoruz. Grafiği gereğinden fazla süslemek veya çalışmaya gereksiz görsel unsurlar eklemek grafiklere olan dikkati dağıtır. 

Aşağıdaki grafiğe bakıldığında, Japonya, yıllık gelirinizde Avrupa'dan çok daha iyi performans gösteriyor. Ama veriler bize bunu anlatabiliyor mu?Daha yakından incelendiğinde  grafiğimizin dikey (x) ekseni sıfırdan başlamıyor ve bu da veri karşılaştırmasını etkili bir şekilde bozuyor.Eksen seçeneklerini% 1'lik artışlar yerine% 5 olarak gösterecek şekilde değiştirerek bu grafik daha anlaşılır olabilir.

Harita üzerine yerleştirilen küçük pasta grafiklernii görüntülemek zordur ve her birini tıklamadan kullanıcı hangisinin değerlendirmeye değer olduğunu belirleyemez. Grafiklerin hangi eyaletlere veya bölgelere ait olduğunu söylemek neredeyse imkansızdır. Ekranda çok fazla veri var, ancak bunların hiçbiri kullanıcıların dikkat etmesi gereken en önemli verileri veya eğilimleri aktaramıyor.Çok fazla renk kullanılmıştır bu da kafa karıştırıyor.

Pasta grafikte oranların toplamı 100 etmiyor.Şekil olarak da göze hitap etmiyor alışılmış pasta grafik görüntüsünde değil.

 “Bebek Patlayıcıların Kendilerini Nasıl Tanımladığı” adlı bu infografikte,verilen yüzdelerin% 100'e ulaşmadığını söyleyerek başlayalım.renklerin alanı veya dikey alanı sağda sunulan sayılara karşılık gelmiyor gibi görünüyor.Her rengin yüzde kaçını temsil ettiğini bilmek zor ve yüzdeler sıraya göre verilmemiş. Son olarak konu ve kullanılan resmin bir bağlantısı yok.

Veri görselleştirme verileri karşılaştırmayı kolaylaştırır. Verileri tek bir grafikte karşılaştırmak yerine tek tek grafik halinde sunarsanız verilerin anlamlı şekilde karşılaştırılması zorlaşır.Bunun yerine X ekseninde on yıllar ve Y ekseninde yüzdeleri olan bir çizgi grafik, yıllar içinde değişen yüzdeleri göstermenin çok daha yararlı olacaktır.

Doğru veri görselleştirme örnekleri

Aşağıdaki grafikte ana başlıkların renkleri açıkça belirtilmiş.Eksen sıfır noktasından başlamış.Anlaşılabilir renkler kullanılmış.Başlık eksenlerine isimler verilmiştir. Ayrıca kaynak verilmiş buda önemli bir noktadır.

A
şağıda ülkelerin renkleri açıkça belirtilmiş ayrıca renklerin birbiriyle uyumlu olması grafiği anlaşılır kılıyor. Eksen sıfırdan başlamış olması gerektiği gibi.Grafiklerin başlıklarında da konunun ne olduğunu neyi anlatmaya çalıştığını anlıyorsunuz.

ÖSYM’nin 2019 yılı yerleştirme sonuçlarına ilişkin grafikte  2019 yılında bir önceki yıla nazaran sınava girenleri,kontejyan sayısını ve yerleşen aday sayısını  net şekilde görüyoruz. Grafiğin alt kısmında grafiğe ilişkin renk ve şekillere dair bilgiler vermesi bizi aydınlatıyor.Eksen sıfırdan başlamış ve Grafiğin içerisinde olan çizgilerle daha kolay anlayabiliyoruz verilmek istenen bilgileri 

CNNMoney'nin binyıl kuşağının büyüklüğünü ve çeşitliliğini bebek doğumlarına göre gösteren interaktif şeması ABD Nüfus Sayımı Verileri kullanılarak oluşturulmuştur. r. Kuru sayıları 1913'ten günümüze farklı yaş gruplarının ırksal yapısını gösteren ilgi çekici bir hikayeye dönüştürüyor.Her yılın istatistiklerini grafik üzerine tıklayarak görebiliyoruz. Renkleri birbirine uyumlu başlık var x ve y eksenlerinin isimleri mevcut.Renklerin açıklamaları var ve konuyu anlayabiliyorsunuz.

Veri görselleştirme ile ilgili bir önemli bir nokta, aynı anda birkaç fikri kolayca anlaşılabilir bir şekilde iletebilmek. Tek tek veri noktalarını görsel olarak temsil etmek, aynı anda ayrıntılı bilgi ve daha büyük bir resmin aktarılmasına yardımcı olur. Bu grafik, örneğin, en az üç önemli bilgiyi açık bir şekilde göstermektedir:Mevcut su kullanımı, ortalamaya göre su tasarrufu, gelecek aylarda tasarruf etmeye devam etmek için aşağıda kalacak hat.

Verileri sadece göstermek yerine bir hikayede anlatabiliriz bir sonraki örneğimiz bu şekildedir. Bloomberg Business'ın bu görselleştirmesi baştan sona hareket ettiren etkileşimli bir veri görselleştirmesi yapmıştır.Görselleştirmenin amacı, doğal nedenlerin küresel ısınmayı açıkladığını iddia eden teorileri çürütmektir. Göreceğiniz ilk şey, gözlemlenen sıcaklıktır, çünkü 1880'den günümüze yükselmiştir. Aşağı kaydırdıkça, görselleştirme, gözlemlenenlere kıyasla küresel ısınmaya tam olarak ne kadar farklı faktörlerin katkıda bulunduğunu gösterir  ve daha zengin bir hikaye anlatımı katmanı ekler.  Yazarların görüntüleyenlerin çizmesini istedikleri sonuç çok açık bir şekilde ortaya konuyor.