تصویرسازی داده‌ها (Data Visualization) چیست و چه اهمیتی دارد؟

با تصویرسازی از داده‌ها، آن را به منظره‌ای تبدیل می‌کنیم که می‌توانیم با چشمان خودآن را  کاوش کنیم. 

درست از روزی که به دنیا آمدیم، هر یک از ما این دنیا را از طریق حواس پنج گانه خود تجربه کرده‌ایم. از رویدادهای مختلف درس می‌آموزیم، علت و معلول همه چیز را درک می‌کنیم و بر اساس نتایجی که در پایان این فرآیند به دست می آوریم، اقداماتی انجام می‌دهیم.

اگر از منظر علم داده به این موضوع نگاه کنیم، مغز ما مانند یک ماشین تحلیلی قدرتمند است که دائماً اطلاعاتی را که حواس ما از هر تجربه کوچک زندگی دریافت می‌کنند، ذخیره می‌کند. در مرحله بعد، این مخزن وسیع اطلاعات را با شناسایی آنچه مهم است پاکنویس می‌کند و آنچه را که مهم نیست دور می‌ریزد. سپس الگوریتم‌ها و مدل‌های مختلفی را برای تجزیه و تحلیل این اطلاعات اجرا می‌کند تا برخی از بینش‌ها را پیدا کند. بر اساس درک این بینش‌ها از تجربیات قبلی، تصویری ذهنی از نتیجه احتمالی آینده ایجاد می‌کند.

هنگامی که کل تجربه را به صورت ذهنی بیان کردیم و تصویرسازی کردیم، اصرار داریم که بینش حاصل را با دیگران نیز به اشتراک بگذاریم. چرا؟ زیرا دانش جمعی به ما کمک می‌کند منحنی یادگیری را کوتاه کنیم و سریعتر پیشرفت کنیم. و از آنجایی که یک تصویر ارزش هزار کلمه را دارد، انتقال افکارمان از طریق انواع مختلف تصاویر آسان‌تر است.

تجزیه و تحلیل داده‌ها  را می‌توان به عنوان یک فرآیند سیستماتیک جمع آوری، مدل‌سازی و جستجو برای استخراج بینش در جهت تصمیم گیری تعریف کرد. در حالی که  تصویرسازی داده‌ها  را می‌توان به عنوان بازنمایی گرافیکی داده‌ها و اطلاعات برای درک رفتارها، روندها،  الگوها  و موارد پرت تعریف کرد. برای کمک به درک کاملتر این موضوعات در این نوشته به نکات زیر می‌پردازیم:

1. تصویرسازی داده‌ها چگونه کار می‌کند؟
2. مزایای تصویرسازی خوب داده‌ها
3. ویژگی های کلیدی تصویرسازی خوب داده‌ها
4. انواع مختلف تصویرسازی داده‌ها

تصویرسازی داده‌ها چگونه کار می کند؟ 

اگر تا به حال نمودار میله‌ای یا نمودار دایره‌ای دیده‌اید (که حتماً که دیده‌اید) شاهد نوعی از تصویرسازی داده‌ها بوده‌اید. این تصاویر به‌عنوان استعاره‌هایی عمل می‌کنند که یک واکنش عاطفی در ما ایجاد می‌کنند و به ما کمک می‌کنند اطلاعات را سریع هضم کنیم. هنگامی که ما اطلاعات را هضم کردیم، انگیزه می گیریم تا نوعی اقدام انجام دهیم و این در واقع هدف نهایی تجزیه و تحلیل داده‌ها است.

تصور کنید در حال تماشای یک مجری اخبار پربیننده هستید که در باره قیمت دلار صحبت مکی‌کند. حال تصور کنید مجری نموداری شامل دو خط روند را نشان می‌دهد که قیمت ها را از سال گذشته تا امسال و احتمالاً پیش‌بینی‌های آینده را با هم مقایسه می‌کند. اگر خط روند امسال بالاتر از سال گذشته بود، بسته به اینکه به کدام سمت بازار تعلق داشتید، خریدار یا فروشنده، یا انگیزه خرید و فروش داشتید، در هر صورت آن خطوط روند شما را وادار به انجام کاری کردند.

مزایای تصویرسازی خوب داده‌ها 

اگر تصویرسازی داده‌ها به درستی انجام شود، موفقیت در درک بینش موجود در داده‌ها را تضمین می‌کند:

1- میزان استفاده از داده‌ها را افزایش می‌دهد 

یک تصویرسازی خوب از داده‌ها با استفاده از نمودارها و نقشه‌ها، به افراد کمک می‌کند تا موارد مهم را پیدا کرده و ارتباطات مفید بین داده‌های مختلف را برقرار کنند. این امر باعث می‌شود که در ذهن آنها یک داستان شکل بگیرد و این داستان مبنایی برای کاوش‌های بیشتر در موضوع مورد علاقه‌شان باشد. وقتی که افراد به این فرآیند عادت می‌کنند توانایی آنها در تفسیر تصاویر بهبود می‌یابد و در نتیجه با سرعت بیشتری اطلاعات را درک کرده و مورد استفاده قرار می‌دهند.

2- تشخیص الگو و تشخیص داده‌های غیرمعمول 

وقتی کاربر با تصویرسازی داده‌ها آشنا می‌شود، قوانینی مثل نزدیکی، تشابه، احاطه، بسته شدن، پیوستگی و اتصال در ذهنش فعال می‌شوند. این قوانین به او کمک می‌کنند تا الگوها و عناصری که از الگوها خارج هستند یا عناصری که اهمیت دارند را تشخیص دهد.

3- فرهنگ تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را تقویت می‌کند 

هر چه کاربران الگوها و عناصر نامعمول بیشتری را شناسایی می‌کنند، آمادگی بهتری برای ایجاد استراتژی‌های موثری دارند که مستقیماً بر نتایج نهایی تأثیر می‌گذارد. موفقیتی که پس از آن بدنبال می‌آید، اعتماد به نفس در تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها را بیشتر می‌کند و به تدریج این عمل به بخشی از فرآیند تفکر تبدیل می‌شود.

ویژگی های کلیدی تصویرسازی خوب داده‌ها 

برای تصویرسازی خوب داده‌ها چند اصل وجود دارد که در صورت رعایت آنها، قادر خواهیم بود داستان نهفته در داده‌ها را به خوبی روایت کنیم:

1- تصویرسازی داده‌های خوب دارای سلسله مراتب بصری واضحی از اطلاعات است

استفاده از طراحی‌های خاص در تصویرسازی داده به طور طبیعی چشم انسان را در سراسر نمودار هدایت می کند، بدون اینکه ما آگاهانه متوجه آن باشیم. به عنوان مثال پررنگ کردن کلمات کلیدی خاص در عنوان نمودار اولین موردی است که توجه را به خود جلب می‌کند، به دنبال آن برچسب محورها و شدت رنگ‌ها بین موارد مهم در پیش زمینه و اطلاعات پشتیبان در پس زمینه تمایز ایجاد می‌کند.

2- خیلی پیچیده نیست

اگر تصویرسازی داده‌های پیچیده به نظر برسد، مخاطب کمتر وقت خود را برای درک آن صرف می‌کند. برای اینکه تصویر و ارتباطات بین داده‌ها بیش از حد پیچیده به نظر نرسد از یک فونت ثابت و خوانا استفاده کنید، فضای سفید کافی برای تمیز به نظر رسیدن زمینه کار  در نظر بگیرید، کلمات کمتر و زبان ساده را انتخاب کنید و از نمودارهای ساده‌تر استفاده کنید. این بدان معنا نیست که شما باید مسائل را بیش از حد ساده کنید، بلکه آنها را از حد لازم پیچیده‌تر نکنید.

3- از نظر زیبایی‌شناختی دلپذیر است 

مطالعات نشان می‌دهد که طرح‌های زیباتر نه تنها برای استفاده آسان‌تر تلقی می‌شوند بلکه به آسانی پذیرفته می‌شوند و بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرند. وقتی طرح‌ها از نظر زیبایی‌شناختی دلپذیرتر باشند، حوصله مخاطبان با تصاویر ما افزایش می‌یابد که شانس ما را برای رساندن پیاممان افزایش می‌دهد. هوشیاری در استفاده از رنگ‌ها، توجه به هم‌ترازی و استفاده دقیق از فضای سفید راهی عالی برای حفظ زیبایی است.

انواع مختلف تصویرسازی داده‌ها

نمودارهای میله‌ای و دایره‌ای احتمالاً اولین تصاویری هستند که وقتی به تصویرسازی داده‌ها فکر می‌کنید در ذهن شما ظاهر می‌شود، که قابل درک است زیرا استفاده از آنها بسیار متداول است. با این حال آنها فقط نوک کوه یخ هستند. نمودارها، جدول‌ها، نقشه‌ها، اینفوگرافیک‌ها و داشبوردها انواع رایج تصویرسازی داده‌ها هستند. در داخل آنها نمونه‌های خاص‌تری مانند نمودار منطقه‌ای، نمودار میله‌ای،  نمودار جعبه‌ای، نمودار پراکنش، کارتوگرام، نقشه حرارتی، هیستوگرام، نقشه درختی و غیره وجود دارد. هر یک از این انواع نمودار موارد استفاده متفاوتی دارند. اغلب دشوارترین بخش ایجاد تصویرسازی داده می‌تواند این باشد که بفهمیم کدام نوع نمودار برای داده‌های مورد بررسی مناسب است. برای آشنایی بیشتر در این زمینه می‌توانید به نوشته نحوه انتخاب نمودار برای تصویرسازی داده‌ها مراجعه کنید.