La semaine du Pi Day a été mouvementée pour JMP cette année. Nous avons accueilli notre Europe JMP Discovery Summit à Francfort et déroulé JMP 14 le Pi Day lui-même. Tout cela a devancé mon activité habituelle du Pi Day consistant à rendre le monde meilleur, #onelesspie à la fois, mais il est maintenant temps de faire mon devoir. J'étais heureux de voir que Kaiser Fung perpétuait la tradition en refaire un camembert sur son blog Junk Charts.
Tout d'abord, je voudrais clarifier notre objectif en remplaçant les mauvais camemberts. Il est souvent interprété à tort comme cherchant à remplacer tout camemberts, ce qui n'est pas le cas. Parfois, un graphique à secteurs sans fioritures avec quelques tranches convient dans des contextes moins analytiques. Et parfois, il est difficile de représenter la relation cumulative partie-à-tout du graphique à secteurs dans d'autres graphiques simples, comme Jon Schwabish l'a écrit plus tôt cette année, dans Merde, utilisons des camemberts . Néanmoins, les graphiques à secteurs sont toujours une forme de graphique emblématique (parfois littéralement) et sont souvent surutilisés pour les données qui ne correspondent pas ou sont ornés d'effets spéciaux qui obscurcissent les données.
Je continue donc l'effort (retardé) pour remplacer un mauvais camembert à la fois. Ou, à cause de mon retard, je remplace deux camemberts, les deux camemberts 3D avec un mauvais étiquetage trouvés dans un article Wikipedia sur le village anglais de Woodmancote .
(Crédit : CC-BY-SA, Rtaylor94)
Pour les remplacements, j'ai fait des graphiques à barres simples, en utilisant les mêmes données et catégories.
Avec l'étiquetage direct, il n'est pas nécessaire de donner à chaque profession sa propre couleur, et nous pouvons à la place utiliser la couleur pour distinguer les catégories spéciales inconnues/non spécifiées.
Au prochain Pi Day, mais je serai à l'affût des camemberts capricieux tout au long de l'année, et j'espère que vous le serez aussi.
