Solo estamos terminando la JMP Discovery Summit Europa Hoy en Copenhague, y me complace ver que Día Pi también se celebra en Europa, aunque la fecha está escrita "14/3" aquí en lugar de "3/14" como en los EE. UU. Servimos pastel para todos después de la charla plenaria de cierre de Tim Harford.
Desde 2014, he usado Pi Day como una oportunidad para discutir cambios de imagen de gráficos circulares. bajo la bandera de #onelesspie . Un día al año parece una pequeña inversión para pensar en los gráficos circulares que hacemos o descubrimos, y donde un tipo de gráfico alternativo podría ser más efectivo. Idealmente, yo (y usted) rehaceremos y reemplazaremos un gráfico circular, a menudo elijo un gráfico circular de Wikipedia. Este año, estoy destacando una matriz de 60 gráficos circulares que encontré en un artículo hace unos meses, en una conferencia de visualización de todos los lugares.
El papel buscaba comparar. Herramientas de analítica visual comercial , que es una tarea bastante ambiciosa considerando el número de productos posibles y la profundidad de cada uno. Fue lindo que JMP (y SAS Visual Analytics ) llegó al set final de 10 productos. La matriz está mostrando los resultados de su cuestionario y es necesariamente escasa dado el alcance del trabajo.
Con respecto a la matriz de gráficos como visual, me resultó difícil realizar comparaciones rápidas entre filas o dentro de columnas utilizando los gráficos circulares, que parecen tareas razonables para interpretar los resultados. Transcribí los datos e hice este mapa de calor de la misma información.
Ahora es más fácil ver, por ejemplo, que SAS Visual Analytics y Microsoft PowerBI obtuvieron buenos resultados en general y Tableau no se quedó atrás. JMP lo hizo bien, pero, por supuesto, ¡creo que debería haber tenido mejores resultados! Lo atribuiré al espíritu detrás de la nota clave de John Sall ayer, " Características secretas de JMP , "donde explica por qué algunas características están ocultas debajo de la superficie en los menús contextuales, de modo que la pantalla está dominada por datos, gráficos y resultados de análisis.
Además de la forma del gráfico circular, la otra opción de diseño es si discretizar los datos o no. Todas las tartas y todos los colores anteriores representan los números enteros 1 a 4 en una escala de 0 a 5. Más adelante en el documento, una vista diferente revela los valores reales no enteros (en una gráfica de radar, no me haga comenzar). Aquí están esos datos en un mapa de calor.
A menudo es difícil decidir si agrupar los datos o no en una escala de color. Los colores discretos son más fáciles de comparar a lo largo de las distancias pero tienen menos resolución. Por ejemplo, en el nuevo mapa de calor ahora podemos discernir alguna variación en los puntajes de Visual Analytics previamente uniformes. Y me alegra ver que la puntuación de visualización de JMP fue mejor de lo que parecía inicialmente: debe haber sido simplemente en el lado equivocado del corte de discretización.
Despues yo tuiteé mis gráficos rehechos Al etiquetar a uno de los autores que encontré en Twitter, respondió que su gráfico original era un mapa de calor (!) pero que se cambió a la matriz de la tarta después de sugerencias durante el proceso editorial. Oh, bueno ... feliz día Pi a todos!
