Нейтан Яу «Искусство визуализации в бизнесе»

Прицельный дизайн

Когда вы занимаетесь самостоятельным изучением данных, вам не нужно думать о сторителлинге. В конце концов, вы и есть автор истории. Однако в тот момент, когда вы решите использовать эти данные, чтобы донести некую информацию до других — будь то один человек, или несколько тысяч, или даже миллионы, — голой диаграммы окажется уже недостаточно.

Конечно, вам бы хотелось, чтобы другие люди сами интерпретировали полученные результаты и, возможно, придумывали свои собственные истории. Однако читателям обычно бывает непросто сообразить, какие именно вопросы следовало бы задать, особенно если они ничего не знают о данных, которые видят перед собой. Это ваша работа и ваша ответственность — подготовить для них почву. От того, какой у ваших диаграмм или графиков будет дизайн, зависит то, как читатели станут интерпретировать данные, заложенные в их основу.
Чтобы рассказать хорошую историю с данными, вам необходимо знать их источник. Этой операцией, пожалуй, чаще всего пренебрегают во время подготовки инфографики. Когда начинаешь новый проект, обычно не терпится поскорее увидеть конечный результат. Вам хочется побыстрее создать нечто прекрасное, удивительное, восхитительное — и это замечательно.

Только вам не добиться цели, если вы себе не представляете, что именно вы визуализируете. Как вы сможете объяснить интересные моменты в данных, если вы в этих данных сами не разбираетесь? Изучите все числа и количественные показатели. Узнайте, откуда они взялись и как собирались, посмотрите, есть ли вообще в них смысл. Именно этот начальный процесс сбора данных и делает графику New York Times настолько качественной. В сети и в газетах вы видите лишь конечный результат, а весь труд, который вкладывается в графический объект еще до того момента, когда вычерчивается первый штрих, остается для вас невидимым. Хотя он отнимает огромное количество времени. Сбор и приведение данных в порядок — процедура намного более трудоемкая, нежели собственно создание графики.

А потому в следующий раз, когда вы получите некий набор данных, постарайтесь не бросаться сразу что-то вычерчивать. Так поступают только ленивцы, и по результату это всегда заметно. Выделите время для ознакомления с данными и изучения контекста чисел. Вбейте несколько чисел в R, прочитайте имеющуюся сопроводительную документацию, чтобы понять, что и как измерялось, и посмотрите, нет ли в числах каких-нибудь отдельных странностей. Если что-то насторожит вас и вы не поймете, почему это именно так, вы всегда можете обратиться к источнику. Люди обычно рады узнать, что кто-то нашел применение опубликованным ими данным, и всегда готовы устранить ошибки, если таковые имеются. После того как вы узнаете о своих данных все, что можно, вы будете готовы приступить к созданию графики. И лучше думать об этом вот в каком ключе. Помните тот момент в фильме «Малыш-каратист», когда Дэниел только начинает осваивать боевые искусства? Мистер Мияги поручает ему отполировать кучу автомобилей, надраить деревянные полы и покрасить забор, и Дэниел впадает в отчаяние, так как ему кажется: все это — бесполезные задания. Но затем он, конечно, выясняет, что и удар, и блокировка у него вдруг стали получаться сами собой, а все потому, что он отработал нужные движения. То же самое и с данными. Изучите все, что связанно с данными, и визуализация начнет получаться у вас естественно и непринужденно. Если же вы кино не видели, просто кивните в знак согласия. А затем добавьте «Малыш-каратист» к вашему списку фильмов для просмотра в Netflix.