Da allora Ben Shneiderman Sviluppato la Treemap nei primi anni '90, le persone hanno escogitato nuovi algoritmi per la creazione di riquadri, o rettangoli, per rappresentare i dati. Treemap è una visualizzazione di riempimento dell'area progettata per rappresentare i dati in modo che l'utente possa confrontare facilmente i valori osservando l'area relativa dei rettangoli. Forse conosci la piattaforma Treemap in JMP o con l'opzione Treemap in Graph Builder.
Treemaps in JMP hanno sempre generato riquadri utilizzando un algoritmo di divisione. Questo algoritmo ha il vantaggio di preservare l'ordine dei dati nella visualizzazione. È anche stabile, il che significa che quando ridimensionate la visualizzazione, i rettangoli tendono a rimanere nella stessa area generale. Questo rende più facile trovare valori specifici.
Diamo un'occhiata a una mappa dei dati sulla criminalità di San Francisco, che puoi trovare nella cartella dei dati di esempio in JMP.
In questa Treemap, vediamo il numero di incidenti di ciascuna categoria di reato, in un determinato periodo di tempo. Più grande è il rettangolo, più spesso si è verificato quel tipo di crimine. Sembrerebbe che Larceny / Theft sia il più frequente. Ma quale sarà il prossimo? Non è criminale o altri reati? A volte è difficile confrontare i valori quando i valori sono simili, specialmente quando i rettangoli non si trovano l'uno vicino all'altro. Inoltre, in che modo Fraud confronta con Occ sospetto (abbreviazione di occorrenze)? Con l'attuale algoritmo in JMP, a volte otteniamo rettangoli di forma strana, alti e sottili o corti e grassi. Ciò rende difficile il confronto anche con questi valori.
Per aiutare con questi problemi, Treemap in JMP 12 ora include un nuovo algoritmo di piastrellatura chiamato Squarify. Hai avuto un'anteprima di questo nel post di Anne Milley, Che aspiranti analisti di dati devono sapere . Chiarificare ordina i rettangoli per dimensione in modo da poter confrontare più facilmente valori simili. Il valore più grande si troverà sempre nell'angolo in alto a sinistra e il valore più piccolo nell'angolo in basso a destra. Ci sono linee chiare che mostrano come lo spazio è stato diviso, indicando in quale ordine sono stati generati i rettangoli e quindi l'ordine dei valori.
Quindi scegliamo Squarify invece di Split dall'opzione del menu Layout. Larceny / Theft è ancora chiaramente il valore più grande. Usando la linea che si estende dall'alto verso il basso lungo il lato destro di Larceny / Theft come indizio, so che Other offenses è il prossimo più grande, seguito da Non-Criminal, Assault, Vandalism e così via.
Squarify inoltre tenta di mantenere le proporzioni di ciascun rettangolo vicino a 1, quindi è quasi quadrato. Questo evita rettangoli di forma strana che sono difficili da confrontare o in alcuni casi anche difficili da vedere. Nella prima immagine, si può notare un sottile rettangolo rosso orizzontale nell'angolo in alto a sinistra, sopra Assault. Questo rappresenta il valore di Arson. A causa della strana forma e del fatto che è un valore basso, è difficile da confrontare e persino difficile da trovare. Nella seconda immagine, che mostra Squarify, puoi trovare Arson vicino all'angolo in basso a destra, ma puoi vedere che ci sono altri rettangoli sotto di esso - questo indica che l'Arson non è il valore più piccolo.
Quindi se stai usando Treemap e vuoi trovare un valore specifico, Split potrebbe essere l'algoritmo giusto per te. Conserverà l'ordine dei tuoi dati e renderà più facile trovare un valore specifico. Ma se la domanda a cui stai cercando di rispondere è quale valore è il più grande, o il più piccolo, o se vuoi confrontare valori simili, allora dai una prova a Squarify. Potrebbe rendere più facile trovare la risposta.
Quindi cosa succede se hai categorie nidificate nella tua mappa di Treemap? Questo è l'argomento per un altro post sul blog.
John Ponte ha scritto:
La variabile Ordering viene utilizzata per modificare l'ordine predefinito dei dati. Per impostazione predefinita, l'ordine dei dati nella tabella di dati viene mantenuto in Treemap. La variabile Ordering cambierà quella in base alla variabile specificata per Ordering. Ad esempio, supponiamo di avere dati dallo stato degli Stati Uniti. Di default la Treemap sarebbe ordinata alfabeticamente. Ma potresti usare latitudine e / o longitudine come variabili di ordinamento e quindi i rettangoli di Treemap sarebbero disegnati ordinati in base alla posizione degli stati degli Stati Uniti. Puoi utilizzare la tabella di dati Cities.jmp nella directory dei dati di esempio di JMP per provare questo. Tuttavia, se si specifica Squarify, Squarify ordinerà per dimensione e quindi qualsiasi variabile di ordine viene ignorata con Squarify.
lascivo ha scritto:
Qual è la differenza tra Squarify rispetto alla variabile Ordering della piattaforma Treemap in JMP 11 - Modifica l'ordine da alfabetico (dove i valori avanzano da in alto a sinistra a in basso a destra) per ordinare in base alla variabile specificata?
- Randy (principiante JMP)
