Stiamo solo chiudendo il JMP Discovery Summit Europe a Copenaghen oggi, e sono contento di vederlo Pi Day è anche celebrato in Europa anche se la data è scritta "14/3" qui invece di "3/14" come negli Stati Uniti. Abbiamo servito la torta per tutti dopo la chiusura della plenaria di Tim Harford.
Dal 2014, ho usato il Pi Day come un'opportunità per discutere di come trasformare i grafici a torta sotto la bandiera di #onelesspie . Un giorno all'anno sembra un piccolo investimento per pensare ai grafici a torta che creiamo o scopriamo e dove un tipo di grafico alternativo potrebbe essere più efficace. Idealmente, io (e tu) rifaremo e sostituiremo un grafico a torta: spesso scelgo un grafico a torta di Wikipedia. Quest'anno sto mettendo in evidenza una matrice di 60 grafici a torta che ho trovato in un articolo alcuni mesi fa, in una conferenza di visualizzazione di tutti i luoghi.
Il documento ha cercato di confrontare Strumenti commerciali di Visual Analytics , che è un compito piuttosto ambizioso considerando il numero di prodotti possibili e la profondità di ciascuno. E 'stato bello JMP (e SAS Visual Analytics ) ha raggiunto il set finale di 10 prodotti. La matrice mostra i risultati del questionario ed è necessariamente rozza data la portata del lavoro.
Per quanto riguarda la matrice del grafico come elemento visivo, ho trovato difficile effettuare rapidi confronti tra le righe o all'interno delle colonne utilizzando i grafici a torta, che sembrano attività ragionevoli per l'interpretazione dei risultati. Ho trascritto i dati e ho creato questa heatmap con le stesse informazioni.
Ora è più facile vedere, ad esempio, che SAS Visual Analytics e Microsoft PowerBI hanno ottenuto risultati molto positivi e Tableau non era molto indietro. JMP ha fatto bene - ma, naturalmente, penso che avrebbe dovuto segnare meglio! Lo attribuirò allo spirito dietro il keynote di John Sall di ieri " Caratteristiche segrete di JMP , "dove spiega perché alcune funzioni sono nascoste sotto la superficie nei menu contestuali in modo che il display sia dominato da dati, grafici e risultati di analisi.
Oltre al modulo grafico a torta, l'altra scelta di progettazione è se discretizzare i dati o meno. Tutte le torte e tutti i colori sopra rappresentano gli interi da 1 a 4 su una scala da 0 a 5. Più avanti nel documento, una visione diversa rivela i veri valori non interi (in un grafico radar - non farmi iniziare). Ecco i dati in una heatmap.
Spesso è difficile decidere se archiviare i dati o meno in una scala di colori. I colori discreti sono più facili da confrontare su distanze ma hanno meno risoluzione. Ad esempio, nella nuova heatmap ora possiamo distinguere alcune variazioni nei punteggi di Visual Analytics precedentemente uniformi. E sono contento di vedere che il punteggio di visualizzazione di JMP è migliore di quello che è apparso inizialmente - deve essere stato solo dalla parte sbagliata del cut-off di discretizzazione.
Dopo io tweeted i miei grafici rifatti , taggando uno degli autori che ho trovato su Twitter, ha risposto che il suo grafico originale era una heatmap (!) ma che è stato modificato nella matrice della torta dopo i suggerimenti durante il processo editoriale. Oh, beh ... buon giorno a tutti!
