"Jetzt siehst du es" ist Datenvisualisierungsexperte Stephen Few 's neues Buch, in dem erklärt wird, wie einfache visuelle Techniken für die quantitative Analyse verwendet werden. In diesem Angebot in der Größe eines Lehrbuchs untersucht Stephen einen der eher übersehenen Aspekte der Analyse: die grafische Darstellung von Informationen.
Stephen legt die Grundlage für eine gute visuelle Analyse in Teil I, indem er definiert, wie wir Informationen wahrnehmen. Er erklärt: "Es gibt Möglichkeiten, Daten visuell darzustellen, die effektiv sind, weil sie auf natürliche Weise der Arbeitsweise von Sehen und Erkennen entsprechen, und es gibt Wege, die die Regeln brechen und folglich nicht funktionieren. Wenn wir Informationen auf eine Weise anzeigen möchten, die es uns und anderen ermöglicht, sie zu verstehen, müssen wir die Regeln verstehen und befolgen. “
Er erklärt weiter, dass "wir ... mehrere grundlegende Eigenschaften von visuellen Bildern vorab wahrnehmen, dh vor und ohne die Notwendigkeit einer bewussten Wahrnehmung".
Nachfolgend finden Sie eine Liste der prä-aufmerksamen Attribute, die an und für sich quantitativ wahrgenommen werden, ohne dass Werte willkürlich zugewiesen werden:
Länge - länger = größer
2D-Position - Versatz höher / niedriger oder links / rechts = größer
Breite - breiter = größer
Größe - größer = größer
Intensität - dunkler = größer
Unschärfe - klarer = größer
Diese vorsichtigen Attribute helfen uns allen, Informationen zu konsumieren, zu verdauen und deren Bedeutung zu verstehen. Stephen weist jedoch darauf hin, dass "prä-aufmerksame Symbole mit zunehmender Vielfalt von Ablenkern weniger klar werden." Es ist leicht, einen einzelnen Falken in einem Himmel voller Tauben zu entdecken, aber wenn der Himmel eine größere Vielfalt von Vögeln enthält, ist der Falken schwieriger zu sehen. "
Gute Visualisierungen nutzen nicht nur die oben genannten vorbeugenden Eigenschaften, sondern sie verwenden sie auch angemessen, während sie die Grenzen unseres visuellen Gedächtnisses berücksichtigen.
Stephen erklärt, dass wir sowohl Arbeitsgedächtnis als auch Langzeitgedächtnis haben. Der Arbeitsspeicher speichert Informationen nur kurz. Im Arbeitsgedächtnis befinden sich Informationen, wenn wir darüber nachdenken. Wenn wir lange genug darüber nachdenken, wird es im Langzeitgedächtnis enden. "
Und das visuelle Gedächtnis (das Teil des Arbeitsgedächtnisses ist) ist sehr begrenzt. Das visuelle Gedächtnis verarbeitet Informationen in „Brocken“. Wie viel ist ein Brocken von Informationen? Nun, es hängt davon ab, wie es vermittelt wird. Informationsblöcke müssen relativ klein sein, wenn sie aus Text oder Zahlen bestehen. Sie können jedoch größer sein, wenn sie grafisch serviert werden.
Teil II, das Fleisch des Buches, führt den Leser durch verschiedene Analysen und zeigt Beispiele guter visueller Techniken, um die jeweils verwendeten Informationen bestmöglich zu vermitteln.
Teil III behandelt vielversprechende neue Trends. Hier diskutiert Stephen „Illuminating Predictive Models“, und hier wird JMP prominent vertreten.
Feststellend, dass sein Buch sich hauptsächlich auf die Analyse vorhandener Informationen konzentriert, oder beschreibende Statistik Hier hebt er die Vorteile von hervor Vorhersagestatistik . "Wenn wir die Vergangenheit gut genug verstehen, um sie klar und genau zu beschreiben, können wir oft ein Modell erstellen, mit dem wir vorhersagen können, was wahrscheinlich aufgrund von bestimmten Bedingungen, Ereignissen oder Entscheidungen in der Zukunft passieren wird", schreibt Stephen.
Er erklärt: "Ziel der Vorhersageanalyse ist nicht die Gewissheit über die Zukunft, sondern die Verringerung der Unsicherheit auf ein Maß, das es uns ermöglicht, bessere Entscheidungen zu treffen."
Dann beschreibt er das, was er als "transparente Vorhersagemodelle" bezeichnet. Hier setzt Stephen an JMP um zu erklären, wie transparente Vorhersagemodelle uns helfen, bessere Entscheidungen mit weniger Risiko zu treffen. Er sagt: "Diese Ebene der Beteiligung am analytischen Prozess (unter Verwendung transparenter Vorhersagemodelle) nutzt unser Gehirn auf eine Art und Weise, die die Fenster für Erkenntnisse öffnet, die wir sonst nie erfahren würden."
Viele der in Stephens Buch behandelten Visualisierungen sind in JMP verfügbar. Noch wichtiger ist jedoch, dass die Visualisierungen von JMP auch erstklassige Analysen beinhalten. Daher ist JMP, wenn Stephen seine Aufmerksamkeit auf fortgeschrittenere Analysen, wie Predictive Modeling, richtet, prominent vertreten.
„Jetzt sehen Sie es“ ist ein Muss für jeden, der Daten erforschen und verstehen muss, die seinen Entscheidungsprozess leiten. Befolgen Sie Stephens Ratschläge, um Lesern die Möglichkeit zu geben, ihre Daten besser zu erforschen, Trends und Muster schneller zu erkennen und mit Vertrauen Entscheidungen zu treffen.
Stephen McDaniel schrieb:
Chuck, großartiger Beitrag über ein großartiges Buch.
Ich denke, JMP passt auf einen Mittelweg zwischen SAS und R, der übersehen wurde.
Während SAS 9.2 erhebliche Verbesserungen bei der Visualisierung von Analysen erzielt hat, weist JMP aufgrund der Art des Produkts eine wesentlich höhere Interaktivität auf. Während R oft von Wissenschaftlern und theoretischen Statistikern für großartige Visualisierungen in Verbindung mit Analysen angepriesen wurde, glaube ich persönlich, dass JMP eine wesentlich produktivere Umgebung ist als R für den angewandten Statistiker. Ich denke vor allem, dass dies in einer Unternehmensumgebung zutrifft, in der häufig mehrere Projekte in kurzer Zeit verbunden werden. Schließlich hat JMP große Fortschritte in der interaktiven Visualisierung gemacht, was ich sehr begrüße.
Meiner Meinung nach ist JMP das beste interaktive Werkzeug, das fortgeschrittene Analysen mit Visualisierung kombiniert. Ich schätze besonders die Data-Mining-Algorithmen und die interaktiven statistischen Modellierungsfunktionen. SAS skaliert besser, aber JMP ist einfach schnell, flexibel und leistungsfähig für erweiterte statistische Visualisierung.
Beste,
Stephen McDaniel
Mitbegründer und Geschäftsführer von Freakalytics ™ LLC
Schnelle Analytik zum Erkunden, Verstehen, Kommunizieren und Handeln ™
www.Freakalytics.com
Martin Owen schrieb:
Ich habe noch nicht "Jetzt sehen Sie es" gelesen, aber ich habe gerade das vorherige Buch "Information Dashboard Design" von Stephen Few gelesen.
Dies ist eine hervorragende Lektüre - sowohl pragmatisch als auch zum Nachdenken anregend. Ich setzte sofort Stephens Rat ein und verwendete diese Techniken, um ein vorhandenes Dashboard neu zu gestalten, um sowohl Mehrwert als auch Klarheit zu bieten. Und wenn Sie sich der 13 häufigsten Fehler im Dashboard-Design bewusst sind, sehen Sie überall entsetzliche Beispiele, die wie wunde Daumen hervorstechen.
Mit statistischen Werkzeugen gut zu sein, reicht nicht aus.
Wer muss die Ausgabe kennen?
Was müssen sie wissen?
Wie viel müssen sie wissen?
Warum müssen sie es wissen?
Wenn Sie sofort das Wesentliche herausfiltern und komplexe Daten effektiv überarbeiten möchten, empfehle ich dieses Buch nachdrücklich.
Martin Owen
