This is Data

На слайде изображены два графика с одинаковыми данными. Однако выводы напрашиваются разные. На левом графике все филиалы показали похожий результат. Точка на юге немного лидирует, запад отстает, но не смертельно. Правый же график показывает драматичный разрыв между югом и западом. Как будто у западной точки есть проблема и ее нужно срочно решать.

Проблема действительно есть, но не у филиалов. Правый график содержит искажения, которых нет в левом. Ось ординат начинается не с нуля, а с отметки 40. Так делать нельзя, если вы намерены сравнивать данные. Кроме того, нет самой оси ординат, что усиливает ложный эффект.

Графики делают любой довод убедительнее. Это повод для манипуляции данными. Непорядочные менеджеры осознанно используют визуальные элементы, чтобы получить одобрение проекта или завысить показатели. Иногда искажения оказываются в графиках случайно по ошибке.

Альберто Каиро, глава кафедры визуальной журналистики в Университете Майами, выделил 5 категорий лжи при дизайне графиков в книге «How Charts Lie»:

1. График плохо спроектирован. Допущены ошибки в визуальных элементах.
2. Данные недостоверны. Источник не указан или ему нельзя доверять.
3. Данные неполные. График сильно упрощен.
4. Данные неточные. Величина погрешности измерений может быть большой.
5. Тренды на графике ведут к неправильным выводам.

График – это не простая иллюстрация, а визуально сформулированные аргументы. Как бы мы не старались сделать график легче для понимания, все будет зависеть от природы данных. Если история непростая, то ее визуализация будет объемной. Она потребует от читателя времени и сил для вдумчивого изучения.

Несмотря на искажения на правом графике, оба графика верны. Ошибка заключается в нашей интерпретации. Ведь в корректном понимании графика участвуют две стороны: дизайнер данных и читатель. Они оба в равной степени ответственны за интерпретацию. Поэтому как аналитик я всегда задаю себе два вопроса:

🔹Как создать правдивый график?
🔹Как правильно проанализировать и интерпретировать информацию?

#аномалии

www.tgoop.com/thisisdata/207

2.3K viewsSep 4, 2024 at 06:46

На слайде изображены два графика с одинаковыми данными. Однако выводы напрашиваются разные. На левом графике все филиалы показали похожий результат. Точка на юге немного лидирует, запад отстает, но не смертельно. Правый же график показывает драматичный разрыв между югом и западом. Как будто у западной точки есть проблема и ее нужно срочно решать.

Проблема действительно есть, но не у филиалов. Правый график содержит искажения, которых нет в левом. Ось ординат начинается не с нуля, а с отметки 40. Так делать нельзя, если вы намерены сравнивать данные. Кроме того, нет самой оси ординат, что усиливает ложный эффект.

Графики делают любой довод убедительнее. Это повод для манипуляции данными. Непорядочные менеджеры осознанно используют визуальные элементы, чтобы получить одобрение проекта или завысить показатели. Иногда искажения оказываются в графиках случайно по ошибке.

Альберто Каиро, глава кафедры визуальной журналистики в Университете Майами, выделил 5 категорий лжи при дизайне графиков в книге «How Charts Lie»:

1. График плохо спроектирован. Допущены ошибки в визуальных элементах.
2. Данные недостоверны. Источник не указан или ему нельзя доверять.
3. Данные неполные. График сильно упрощен.
4. Данные неточные. Величина погрешности измерений может быть большой.
5. Тренды на графике ведут к неправильным выводам.

График – это не простая иллюстрация, а визуально сформулированные аргументы. Как бы мы не старались сделать график легче для понимания, все будет зависеть от природы данных. Если история непростая, то ее визуализация будет объемной. Она потребует от читателя времени и сил для вдумчивого изучения.

Несмотря на искажения на правом графике, оба графика верны. Ошибка заключается в нашей интерпретации. Ведь в корректном понимании графика участвуют две стороны: дизайнер данных и читатель. Они оба в равной степени ответственны за интерпретацию. Поэтому как аналитик я всегда задаю себе два вопроса:

🔹Как создать правдивый график?
🔹Как правильно проанализировать и интерпретировать информацию?

#аномалии

BY This is Data