Grįžti

Duomenys ir kaspinai; kas tie akordai?

Gru 3, 2020 / by smartbo / In smartbo / Leave a comment

Ar vizualus duomenų pateikimas yra svarbus? Gal tiesiog užtenka skaičius pateikti lentelėje? Juk svarbiausia pati informacija, o ne jos forma.

Mes laikomės nuomonės, jog duomenų pateikimo forma yra taip pat svarbu. Taip yra todėl, jog mes, priimdami informaciją, nesame tik racionalūs, daug įtakos jos suvokimui ir vertinimui turi emocijos, stereotipai ir įgyta patirtis. Be iracionalumo dar reikėtų paminėti ir ribotas tekstinės informacijos apdorojimo galimybes – žmogus, pasirodo, daug greičiau įsisavina vaizdą.

Jeigu visa tai skamba kiek neįtikėtinai, elgsenos ekonomikos teorija (behavioral economics) turėtų išsklaidyti abejones. Yra atlikta nemažai genialiai paprastų tyrimų, kurių rezultatai patvirtina, jog labai dažnai sprendimai priimami vadovaujantis nebūtinai tik racionalumo kriterijumi. Daniel Kahneman knyga „Greitas ir lėtas mąstymas“ bei Hans Rosling knyga „Faktų galia“ yra bestseleriai šiomis temomis.

Kadangi jau turime atsakymą, kodėl duomenų vizualizacija yra svarbu, kitas klausimas – „kaip?“. Duomenų vizualizacijai skirtų įrankių yra daug, absoliuti dauguma jų leidžia kurti vizualiai patrauklų turinį, o skirtumai slypi techninėse detalėse: galimybė integruoti ir atnaujinti duomenis realiu laiku, kurti duomenų modelį, apdoroti didelius duomenų kiekius, palaikyti skirtingas duomenų prieigos grupes ir t.t. Todėl išsirinkti tinkamiausią įrankį turbūt padėtų atskiras projektas, kurio tikslas įvertinti savuosius poreikius.

Microsoft Power BI yra vienas populiaresnių įrankių dėl plačių duomenų vizualizacijos galimybių, patrauklios kainodaros ir dėl to, jog jis yra Microsoft Office paketo dalis. Pastarasis faktas yra pagrindinė priežastis, kodėl su bendraminčiais bei klientais tenka kur kas dažniau padiskutuoti apie šį produktą nei apie kitus. Dažna diskusija yra susijusi ne su techniniais, bet labiau kūrybiniais aspektais. Ką dar galima panaudoti vietoje stulpelinių ar skritulinių diagramų? Todėl dalinamės vienu iš savo darbų pavyzdžių. Gal tai kam nors taps įkvėpimo šaltiniu?

Pirmiausia apie objektą ir duomenis. Pasirinkome aktualią temą – Lietuvos švietimo sistemą bei intelektualinį jos turtą – darbuotojus, kurie, pasirodo, sensta. Lietuvos atvirų duomenų portalas teikia duomenis apie švietimo sistemoje dirbančių asmenų amžių. Duomenų rinkinį sudaro darbuotojų skaičius nustatytose amžiaus grupėse, kurį galima „pjaustyti“ pagal savivaldybę, švietimo įstaigos tipą bei pareigybę. Duomenys teikiami nuo 2012 metų.

Buvo įdomu pažvelgti į duomenis iš dviejų perspektyvų. Visų pirma, įvertinti, kaip viena amžiaus grupė atrodo kitų amžiaus grupių kontekste, o tada stebėti amžiaus grupių dydžio dinamiką laike. Abi šias perspekyvas galima suderinti vienoje diagramoje „Ribbon“. Tai stulpelinės ir linijinės diagramos derinys. Nustatytame laiko taške duomenų stulpelis padalintas į amžiaus grupių dydžiui proporcingas dalis, kurios yra išdėstytos mažėjimo tvarka nuo didžiausią dalį sudarančios dalies viršuje. Dviejose laiko taškuose esančią amžiaus grupę jungia linija (arba kaspinas – iš čia turbūt ir kilo diagramos pavadinimas), kuri žymi pokytį, kaip amžiaus grupės dydis kito kitų amžiaus grupių atžvilgiu per minėtą laikotarpį. Per 2012 – 2020 metų laikotarpį didžiausia darbuotojų amžiaus grupė išliko nepakitusi – tai buvo 50 – 54 metų amžiaus darbuotojai, tuo tarpu 55 – 59 metų amžiaus grupė tapo antra, o 60 – 64 metų amžiaus grupė – pagal dydį trečia.

Kitas aspektas, kuriuo galima tyrinėti duomenis, kelti klausimus, ar yra ryškesnių senėjimo tendencijų tam tikrose švietimo įstaigose ar savivaldybėse. „Chord“ [akordo] diagrama rodo duomenų ryšius, esančius viename duomenų rinkinyje. Ši diagrama panaši į skritulinę, kadangi proporcingai suskirsto figūros plotą pagal duomenų dydį. Tačiau kitaip nei skritulinė diagrama, figūra turi keletą sluoksnių. Pirmasis ir stambiausias sluoksnis figūrą padalina į keletą stambių dalių, kurios žymi duomenų pasiskirstymą dviejų kriterijų viduje. Mūsų atveju tai būtų mokytojų skaičius pagal amžiaus grupes ir mokytojų skaičius pagal švietimo įstaigos tipą arba mokytojų skaičius pagal amžiaus grupes ir mokytojų skaičius pagal savivaldybę. Antrasis, daug smulkesnis sluoksnis yra stygos, žyminčios ryšį tarp dviejų kriterijų. Šių stygų storumas yra proporcingas vaizduojamam duomenų dydžiui. Toks vaizdavimas leidžia įvertinti, kaip tam tikros amžiaus grupės darbuotojai pasiskirsto tarp skirtingų švietimo įstaigų arba tarp skirtingų savivaldybių. Jeigu žiūrėtume į 2020 metų duomenis, matytume, jog nėra ryškios ar kontrastingos darbuotojų amžiaus tendencijos kurioje nors iš švietimo įstaigų. Tačiau tą patį padarius su savivaldybėmis, matyti, jog švietimo sistemos darbuotojai amžiaus grupėse iki 50 metų reikšmingai susikoncentravę dešimtyje didžiausių Lietuvos savivaldybių.

Toks būtų mūsų pasiūlymas paįvairinti ataskaitas naujesniais diagramų tipais, kurie neabejojame atkreips dėmesį ir pasiūlys situaciją matyti plačiau. Vis dėlto reikėtų įspėti, jog naujesnės ir kompleksiškesnės diagramų formos ne visada priimtinos auditorijai dėl jų neįprastumo. Juk reikia skirti papildomai laiko aiškinantis, kas yra pavaizduota. Todėl patarimas būtų supažindinti auditoriją su nauja diagrama, pridedant aprašymą, kaip ją skaityti ir ką ji turi parodyti.

Nuorodos:

Komentaras

Grįžti

Kontaktai

Thanks for contacting us, we'll be in touch soon!

Thanks for contacting us, we'll be in touch soon!

Phone:

+37061419692

Email:

info@smartbo.lt

Social networks:

Lithuanian
English Lithuanian