در دنیای امروزی که به‌طور فزاینده‌ای بر داده‌ها متکی است، داشتن راه‌هایی برای مشاهده و درک داده‌ها از هر زمان دیگری مهم‌تر شده است. به هر حال، تقاضا برای مهارت‌های مرتبط با داده در میان کارکنان هر سال به طور پیوسته افزایش می‌یابد. کارکنان و صاحبان کسب‌وکار در هر سطحی باید درک درستی از داده‌ها و تأثیر آن‌ها داشته باشند.
اینجاست که Data Visualization اهمیت پیدا می‌کند. با هدف دسترسی‌پذیرتر و قابل‌فهم‌تر کردن داده‌ها، Data Visualization به شکل داشبورد ابزاری اساسی برای بسیاری از کسب‌وکارها در تحلیل و به‌اشتراک‌گذاری اطلاعات شده است.
در این مقاله به موارد زیر خواهیم پرداخت:
- تعریف Data visualization
- مزایا و معایب Data visualization چیست؟
- چرا Data visualization مهم است؟
- Data visualization و Big Data
- مثال‌هایی از Data visualization
- ابزارها و نرم‌افزارهای Data visualization
- اطلاعات بیشتر درباره Data visualization
۱. تعریف Data visualization
Data visualization نمایش گرافیکی اطلاعات و داده‌ها است. با استفاده از عناصر بصری مانند نمودارها، گراف‌ها و نقشه‌ها، ابزارهای Data Visualization راهی قابل‌دسترس برای مشاهده و درک روندها، نقاط پرت و الگوها در داده‌ها ارائه می‌دهند. علاوه بر این، این روش ابزاری عالی برای کارکنان یا صاحبان کسب‌وکار است تا داده‌ها را بدون ایجاد سردرگمی برای مخاطبان غیر فنی ارائه دهند.
در دنیای داده‌های کلان، ابزارها و فناوری‌های Data Visualization برای تحلیل حجم عظیمی از اطلاعات و اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده ضروری هستند.
۲. مزایا و معایب Data Visualization چیست؟
ارائه داده‌ها به صورت گرافیکی ممکن است به نظر برسد که هیچ جنبه منفی ندارد. اما گاهی اوقات، داده‌ها می‌توانند در صورت استفاده از سبک نادرست Visualization، به اشتباه نمایش داده شده یا تفسیر شوند. هنگام انتخاب Data visualization، بهتر است هم مزایا و هم معایب آن را در نظر داشته باشید.
مزایا:
چشم‌های ما به رنگ‌ها و الگوها جلب می‌شوند. ما می‌توانیم به سرعت قرمز را از آبی و مربع‌ها را از دایره‌ها تشخیص دهیم. فرهنگ ما بصری است و شامل همه چیز از هنر و تبلیغات گرفته تا تلویزیون و فیلم‌ها می‌شود. Data visualization نوعی هنر بصری است که توجه ما را جلب کرده و چشمانمان را به پیام آن می‌دوزد. وقتی نموداری می‌بینیم، به سرعت روندها و نقاط پرت را شناسایی می‌کنیم. اگر چیزی را ببینیم، آن را به سرعت درونی می‌کنیم. این داستان‌گویی با هدف است. اگر تا به حال به یک صفحه گسترده عظیم از داده‌ها نگاه کرده‌اید و نتوانسته‌اید روندی را ببینید، می‌دانید که یک Visualization چقدر می‌تواند موثرتر باشد.
برخی دیگر از مزایای Data visualization عبارتند از:
- اشتراک‌گذاری آسان اطلاعات.
- جستجوی تعاملی فرصت‌ها.
- Visualization الگوها و روابط.
معایب:
با وجود اینکه مزایای زیادی وجود دارد، برخی از معایب ممکن است کمتر واضح به نظر برسند. به عنوان مثال، هنگام مشاهده یک Visualization با نقاط داده متعدد، ممکن است به راحتی فرض اشتباهی صورت گیرد. یا گاهی اوقات طراحی Visualization به گونه‌ای است که باعث تعصب یا سردرگمی می‌شود.
برخی دیگر از معایب عبارتند از:
- اطلاعات تعصبی یا نادرست.
- همبستگی همیشه به معنی علیت نیست.
- پیام‌های اصلی ممکن است در ترجمه گم شوند.
۳. چرا Data Visualization مهم است؟
اهمیت Data Visualization ساده است: این فرآیند به مردم کمک می‌کند تا داده‌ها را مشاهده کنند، با آن‌ها تعامل داشته باشند و بهتر درک کنند. چه داده‌ها ساده باشند یا پیچیده، Visualization صحیح می‌تواند همه را در یک سطح مشترک قرار دهد، صرف‌نظر از سطح تخصص آن‌ها.
فکر کردن به یک صنعت حرفه‌ای که از قابل درک‌تر کردن داده‌ها بهره نمی‌برد، دشوار است. هر حوزه علمی STEM از درک داده‌ها بهره می‌برد—و همچنین حوزه‌هایی مانند دولت، مالی، بازاریابی، تاریخ، کالاهای مصرفی، صنایع خدماتی، آموزش، ورزش و غیره.
از آنجا که Visualizationبه شدت گسترش یافته است، این یکی از مفیدترین مهارت‌های حرفه‌ای برای توسعه است. هر چه بهتر بتوانید نکات خود را بصری منتقل کنید، چه در یک داشبورد و چه در یک مجموعه اسلاید، می‌توانید اطلاعات را بهتر به کار بگیرید. مفهوم «دانشمند داده شهروندی» در حال رشد است. مهارت‌ها در حال تغییر هستند تا با دنیای مبتنی بر داده هماهنگ شوند. برای حرفه‌ای‌ها، توانایی استفاده از داده‌ها برای اتخاذ تصمیمات و استفاده از Visualization برای روایت داستان‌هایی که داده‌ها در آن‌ها نقش دارند، از جمله درک «چه‌کسی»، «چه»، «کی»، «کجا» و «چطور»، ارزش بیشتری پیدا کرده است.
در حالی که آموزش‌های سنتی معمولاً خط متمایزی بین داستان‌گویی خلاقانه و تحلیل فنی می‌کشند، دنیای حرفه‌ای مدرن نیز کسانی را که می‌توانند بین این دو مرز عبور کنند، ارزش می‌دهد: Data Visualization درست در وسط تحلیل و داستان‌گویی بصری قرار دارد.
۴. Data visualization و Big Data
با شروع دوران «داده‌های کلان»، Visualization به ابزاری مهم‌تر برای درک تریلیون‌ها ردیف داده‌ای که هر روز تولید می‌شود تبدیل شده است. Data Visualization به روایت‌گری کمک می‌کند تا داده‌ها به شکلی قابل فهم‌تر تنظیم شوند، روندها و نقاط پرت برجسته شوند. یک Visualization خوب داستانی را روایت می‌کند، نویز داده‌ها را حذف کرده و اطلاعات مفید را برجسته می‌سازد.
با این حال، این فرآیند به سادگی تغییر ظاهر یک نمودار برای زیباتر کردن آن یا افزودن بخش «اطلاعات» به یک اینفوگرافیک نیست. Data Visualization مؤثر یک تعادل ظریف بین فرم و عملکرد است. ساده‌ترین نمودار ممکن است آنقدر کسل‌کننده باشد که هیچ توجهی جلب نکند یا ممکن است نقطه‌ای قوی را منتقل کند؛ در حالی که زیباترین Visualization ممکن است در انتقال پیام درست کاملاً ناکام باشد یا ممکن است پیام‌های زیادی منتقل کند. داده‌ها و بصری‌سازی‌ها باید با هم کار کنند، و هنری در ترکیب تحلیل عالی با داستان‌گویی عالی وجود دارد.
۵. مثال‌هایی از Data visualization
البته، یکی از بهترین راه‌ها برای درک Data Visualization، دیدن آن است. چه ایده جالبی! با گالری‌های عمومی Data Visualization و داده‌های فراوانی که در اینترنت وجود دارند، ممکن است گیج‌کننده باشد که از کجا شروع کنیم. گالری عمومی Tableau نمونه‌های زیادی از Visualizationهای ساخته شده با ابزار رایگان Tableau Public را نمایش می‌دهد، ما برخی از داشبوردهای کسب‌وکار معمولی را به عنوان قالب‌های قابل استفاده معرفی کرده‌ایم و بخش “Viz of the Day” بهترین آثار جامعه را جمع‌آوری می‌کند. همچنین 10 مورد از بهترین مثال‌های Data Visualization در تمام دوران را گردآوری کرده‌ایم که مثال‌هایی از نقشه‌برداری فتوحات تاریخی، تحلیل فیلمنامه‌ها، کشف علل پنهان مرگ و میر و موارد دیگر را شامل می‌شود.
انواع مختلف Visualizations
وقتی به Data Visualization فکر می‌کنید، احتمالاً اولین چیزی که به ذهنتان می‌رسد، نمودارهای ستونی ساده یا نمودارهای دایره‌ای است. در حالی که این‌ها می‌توانند بخشی اساسی از Data Visualization باشند و پایه‌گذار بسیاری از گرافیک‌های داده‌ای محسوب شوند، Visualization مناسب باید با مجموعه درستی از اطلاعات جفت شود. نمودارهای ساده تنها نوک کوه یخ هستند. روش‌های مختلفی برای Data Visualization وجود دارد که می‌توانند آن‌ها را به شیوه‌های مؤثر و جالبی ارائه کنند.
انواع کلی Visualizations
نمودار (Chart): اطلاعاتی که به صورت جدولی و گرافیکی ارائه می‌شود و داده‌ها در دو محور نمایش داده می‌شوند. این می‌تواند به شکل گراف، نمودار یا نقشه باشد.
جدول (Table): مجموعه‌ای از اعداد که در ردیف‌ها و ستون‌ها نمایش داده می‌شوند.
گراف (Graph): نموداری از نقاط، خطوط، قطعات، منحنی‌ها یا نواحی که متغیرهای خاص را در مقایسه با یکدیگر نمایش می‌دهد، معمولاً در دو محور در زاویه عمود بر هم.
Visualization جغرافیایی (Geospatial): Visualization که داده‌ها را به شکل نقشه نمایش می‌دهد و از اشکال و رنگ‌های مختلف برای نشان دادن رابطه بین داده‌ها و موقعیت‌های خاص استفاده می‌کند.
اینفوگرافیک (Infographic): ترکیبی از تصاویر و کلمات که داده‌ها را نمایان می‌کند. معمولاً از نمودارها یا دیاگرام‌ها استفاده می‌کند.
داشبوردها (Dashboards): مجموعه‌ای از Visualizationها و داده‌ها که در یک مکان نمایش داده می‌شوند تا در تحلیل و ارائه داده‌ها کمک کنند.
مثال‌های خاص‌تر از انواع Visualizations
نقشه منطقه‌ای (Area Map): نوعی از Visualization جغرافیایی که برای نمایش مقادیر خاصی بر روی نقشه یک کشور، ایالت، شهرستان یا هر موقعیت جغرافیایی دیگری استفاده می‌شود. دو نوع رایج نقشه‌های منطقه‌ای، کرولوپلت‌ها (Choropleths) و ایزوپلت‌ها (Isopleths) هستند.
نمودار ستونی (Bar Chart): نمودارهایی که مقادیر عددی را با یکدیگر مقایسه می‌کنند. طول میله‌ها نشان‌دهنده مقدار هر متغیر است.
نمودار جعبه‌ای و شاخک‌ها (Box-and-whisker Plots): این نمودارها مجموعه‌ای از بازه‌ها (جعبه) را در مقابل یک اندازه خاص (خط) نمایش می‌دهند.
نمودار گلوله‌ای (Bullet Graph): یک میله که در برابر پس‌زمینه برای نمایش پیشرفت یا عملکرد نسبت به یک هدف نشان داده می‌شود و هدف توسط خطی روی نمودار مشخص می‌شود.
نمودار گانت (Gantt Chart): معمولاً در مدیریت پروژه استفاده می‌شود، نمودار گانت نمایش گرافیکی از زمان‌بندی‌ها و وظایف به صورت میله‌های عمودی است.
نقشه حرارتی (Heat Map): نوعی از Visualization جغرافیایی که در نقشه‌ها نمایش داده می‌شود و مقادیر خاص داده‌ها را با رنگ‌های مختلف نشان می‌دهد (این لزوماً به معنای دما نیست، اگرچه استفاده رایج آن به این شکل است).
جدول برجسته (Highlight Table): نوعی جدول که از رنگ‌ها برای دسته‌بندی داده‌های مشابه استفاده می‌کند و به بیننده کمک می‌کند تا آن‌ها را به راحتی و به طور شهودی بخواند.
هیستوگرام (Histogram): نوعی نمودار ستونی که یک اندازه پیوسته را به بخش‌های مختلف تقسیم می‌کند تا به تحلیل توزیع کمک کند.
نمودار دایره‌ای (Pie Chart): نموداری دایره‌ای با بخش‌های مثلثی که داده‌ها را به عنوان درصدی از کل نشان می‌دهد.
نمودار درختی (Treemap): نوعی نمودار که مقادیر مختلف و مرتبط را به صورت مستطیل‌هایی که به هم چسبیده‌اند، نشان می‌دهد.
۶. ابزارها و نرم‌افزارهای Data visualization
ابزارهای زیادی برای Data Visualization و تحلیل داده‌ها وجود دارند. این ابزارها از ساده تا پیچیده، از شهودی تا دشوار متغیر هستند. هر ابزار برای هر فردی که به یادگیری تکنیک‌های Visualization علاقه‌مند است مناسب نیست، و هر ابزار نمی‌تواند برای مقاصد صنعتی یا سازمانی مقیاس‌بندی شود.
همچنین به یاد داشته باشید که تئوری و مهارت‌های خوب در Data Visualization فراتر از ابزارها و محصولات خاص خواهند بود. وقتی این مهارت را می‌آموزید، روی بهترین شیوه‌ها تمرکز کنید و سبک شخصی خود را در Visualizationها و داشبوردها کشف کنید. Data Visualization به زودی از بین نخواهد رفت، بنابراین مهم است که یک پایه قوی از تحلیل، داستان‌گویی و کاوش بسازید که بتوانید آن را با خود به هر ابزاری که در آینده استفاده کنید، منتقل کنید.
۷. اطلاعات بیشتر درباره Data visualization
بلاگ‌های مربوط به Data Visualization
کتاب‌های مربوط به Data Visualization
در حالی که وبلاگ‌ها می‌توانند با روندهای متغیر در زمینه Data Visualization همگام باشند، کتاب‌ها به جایی متمرکز می‌شوند که تئوری ثابت باقی می‌ماند. انسان‌ها در طول تاریخ خود همیشه تلاش کرده‌اند که داده‌ها را به صورت بصری ارائه دهند. یکی از کتاب‌های اولیه در مورد Data Visualization که در سال 1983 منتشر شد، زمینه‌سازی برای Data Visualization را فراهم کرد و هنوز هم تا به امروز مرتبط است. کتاب‌های جدیدتر همچنان به تئوری و تکنیک‌ها می‌پردازند و مثال‌های جاودانه و نکات عملی را ارائه می‌دهند. برخی از این کتاب‌ها حتی پروژه‌های تکمیل شده را گرفته و گرافیک‌های بصری را به صورت کتابی به عنوان یک نمایش آرشیوی ارائه می‌دهند. برای دیدن لیست ۱۲ کتاب عالی درباره Data Visualization اینجا کلیک کنید.
