Dobički:
- Možnost izbire ustrezne vrste grafikona za sporočilo, ki ga želite dati (primerjava, trend, distribucija, odnos)
- Sposobnost izogibanja izdelavi grafov s podatki, ki jih je sestavila umetna inteligenca, tako da zagotovite, da vsako število pod grafom izvira iz lastnih resničnih podatkov.
- Sposobnost nadzora zavajajočih modelov, kot so zlomljena os in nesorazmerno merilo, ter ustvarjanje dostopnih, iskrenih vizualnih elementov
Ne glede na to, kako trdna je ugotovitev raziskave, je neuporabna, če je ne razumemo. Vizualizacija podatkov je umetnost prelivanja numeričnih in kategoričnih podatkov v grafe, tabele in diagrame, tako da lahko bralec na prvi pogled vidi vzorec. Dober grafikon zmanjša na tisoče vrstic podatkov v eno sporočilo; Slab grafikon lahko povzroči, da so celo natančni podatki videti zavajajoči. V tej enoti se boste naučili uporabljati AI za izbiro prave vrste grafikona, osnutek vizualizacijske kode, organiziranje tabel in pošteno predstavitev ugotovitev.
Vloga umetne inteligence pri vizualizaciji je dvojna. Prvi je posvetovanje: "kateri graf je primeren za te podatke?" dobro odgovori na vprašanje; kot je palični grafikon za primerjavo dveh kategorij, črtni grafikon za spremembe skozi čas in – če se uporablja previdno – tortni grafikon za dele celote. Drugi je ustvarjanje kode: priprava grafične kode za orodja, kot sta R (ggplot2) ali Python (matplotlib, seaborn). Vendar bodite previdni: številke pod grafom, ki jih ustvari AI, morajo izhajati iz vaših resničnih podatkov; Lep graf, ki ga umetna inteligenca ustvari z "vzorčnimi podatki", ni vaša ugotovitev. Poleg tega lahko AI nevede predlaga zavajajoč graf (črtkana os, nesorazmerno merilo); Preverjanje integritete je vaše.
Korak za korakom: od podatkov do poštenega grafikona
1. Prepoznajte sporočilo. Vsak grafikon mora odgovoriti na eno vprašanje: "Kaj želim pokazati?" Primerjava, trend, porazdelitev, odnos? Vrste grafikona ni mogoče izbrati, dokler sporočilo ni jasno.
2. Izberite pravilno vrsto grafikona. Vrsta se razlikuje glede na sporočilo. AI daje utemeljene predloge na vprašanje "Želim prikazati te podatke s tem sporočilom, kateri graf?"
3. Uporabite pravila integritete. Ali naj se os začne od nič, ali je merilo sorazmerno, ali so barve zavajajoče? AI vam pomaga preveriti, ali je grafikon zavajajoč.
4. Osnutek kode in jo zaženite s SVOJIMI podatki. Naj AI napiše grafično kodo; Zaženite ga s svojimi resničnimi podatki in preverite rezultat.
5. Naj bo dostopen. Barvni slepoti prijazne palete, jasne oznake, berljivi naslovi. AI predlaga te izboljšave.
Nasvet: Preprost način za preizkus poštenosti grafikona: "Kako lahko nekdo s slabimi nameni naredi ta grafikon zavajajoč?" je vprašati. Zaradi črtkane osi y je majhna razlika videti velikanska; Izbrano časovno obdobje lahko obrne trend. Naj AI skenira te pasti.
trije mini kovčki
Primer 1 – Popravljena zavajajoča os. V enem poročilu je bila razlika med obema skupinama (51 % v primerjavi s 54 %) videti kot "ogromna vrzel" na grafu z osjo y, ki se začne pri 50. Ko je AI predlagal, da se os začne od nič, se je razlika zmanjšala na njeno dejansko velikost, majhno razliko. Graf je postal iskren.
2. primer – pravi prihranek časa. En raziskovalec je imel petletne podatke o stopnji udeležbe, vendar je uporabljal tortni grafikon; Trend se ni pojavil. YZ je predlagal "linijski grafikon za spremembe skozi čas", ggplot2 pa je pripravil osnutek kode. Trend padanja je nenadoma postal čitljiv.
3. primer – past lažnih podatkov. Ko je uporabnik prosil AI za "graf uporabe družbenih medijev s strani mladih", je AI ustvaril čudovit graf z izmišljenimi številkami. Uporabnik ga je skoraj dal v poročilo; Potem je ugotovil, da te številke niso njegovi podatki, ampak izum AI. Grafikon je bil prenovljen z resničnimi podatki.
Štiri predloge za kopiranje
1) Izbira vrste grafikona:
Želim prikazati naslednje podatke: [opis podatkov]. Sporočilo, ki ga želim dati: [primerjava/trend/distribucija/razmerje]. Predlagajte dve najprimernejši vrsti grafikonov za to sporočilo z utemeljitvijo. Povejte mi, zakaj naj se izogibam stvarem, ki so lahko zavajajoče (npr. torta z več rezinami).
2) Koda za vizualizacijo (zagnal jo bom s svojimi podatki):
Skicirajte kodo [vrsta izrisa] za [R ggplot2 / Python matplotlib]. Moje spremenljivke: [x], [y], [skupina]. Napišite kodo s komentarji, začnite sekire iz nič, uporabite dostopno barvno paleto, postavite naslove in oznake v turščini. Primer izdelave številk; Povezal bom svoje podatke.
3) Revizija integritete:
Opisujem naslednji graf: [graf]. Je lahko zavajajoče? Preverite: ali je os ničelna, ali je merilo sorazmerno, ali je izbran časovni interval, ali barve pretiravajo skupino, ali 3D učinek izkrivlja zaznavo? Predlagajte popravke za vsako tveganje.
4) Urejanje tabele:
Pretvorite naslednje neobdelane rezultate v čisto, berljivo tabelo rezultatov: [x] v vrsticah, [y] v stolpcih, vrednost v celicah in po potrebi odstotek. Decimalno število dosledno zaokrožite, v opombi navedite vir. Spreminjanje številk; samo uredi. Podatki: [tukaj]
Šibek poziv/močan poziv
Šibek poziv:
Daj mi impresivno grafiko na to temo.
Želja po »impresivnem« spodbuja AI z izmišljenimi podatki ali zavajajočim dizajnom, ki pretirava razlike. Biti impresiven ne sme biti pred poštenostjo.
Močan poziv:
Želim kodo paličnega grafikona, ki jo lahko izvajam z lastnimi podatki. Moje sporočilo: ISKRENO pokazati razliko v udeležbi med štirimi skupinami. Os naj se začne od nič, barve naj bodo primerne za barvno slepoto, z razliko ne smemo pretiravati. [R/Python] Podajte kodo, prileganje številk. Nato navedite 3 tveganja, pri katerih bi ta graf lahko postal zavajajoč.
Razlika: drugi poziv se osredotoča na poštenost, dostopnost in resnične podatke.
Vrsta grafikona po sporočilu
Sporočilo
primerna grafika
Izogibati se
Primerjava kategorij
palični grafikon
3D, večrezinska torta
spremeniti skozi čas
črtni grafikon
torta
distribucija
Histogram, škatlasti grafikon
enojno povprečje
Razmerje dveh spremenljivk
razpršiti
palica
deli celote
Zložena paličasta/kilogramska torta
Torta z več rezinami
Pogoste napake
- Izdelava grafov s podatki, ki jih je ustvaril AI. Vsaka številka na dnu grafikona mora izhajati iz vaših dejanskih podatkov.
- Pretiravanje razlike s črtkano osjo. Zavajajoče je, da se majhna razlika zdi velika.
- Izbira žanra, ki ne ustreza sporočilu. To je kot prikazovanje časovnega trenda s pito.
- Pozabljamo na dostopnost. Skupine, ločene samo z barvo, izključujejo barvno slepega bralca.
- Postaviti "impresivno" pred "pošteno". Namen vizuala ni prepričevanje, ampak pravilna komunikacija.
Če povzamem
Vizualizacija podatkov je način, kako bralcu iskreno in jasno sporočiti svojo ugotovitev. AI; Je močan pripomoček pri predlaganju prave vrste grafikona, pripravi kode za vizualizacijo, urejanju tabel in preverjanju zavajajočih načrtov. Toda vsaka številka na dnu grafikona mora izhajati iz vaših dejanskih podatkov; Čudovit graf, ki ga ustvari "vzorčni podatki" AI, ni vaša ugotovitev. Naj bo sporočilo jasno, izberite pravo zvrst, os in obseg naj bosta iskrena, naj bosta dostopna in nikoli ne postavite »impresivno« pred »pošteno«.
Aplikacijska naloga
Izberite majhen niz dejstev ali podatkov, ki ste jih zbrali sami. S predlogo »Izbira vrste grafikona« izberite vrsto, ki ustreza vašemu sporočilu. S predlogo »vizualizacijske kode« vzemite kodo iz AI in jo zaženite na svojih podatkih (nikoli s številkami, ki jih je sestavil AI). Narišite iste podatke s črtkano osjo, postavite dva grafa enega poleg drugega in pokažite, kako je razlika pretirana s predlogo »preverjanje poštenosti«.
kontrolni seznam
- [ ] Pojasnil sem eno samo sporočilo, ki ga poskuša prenesti grafikon.
- [ ] Izbral sem ustrezno grafično vrsto za sporočilo z utemeljitvijo.
- [ ] Grafikon sem ustvaril z lastnim resničnim rezultatom, ne z izmišljotino AI.
- [ ] Os sem začel z ničlo in ohranil sorazmernost merila.
- [ ] Uporabil sem dostopne barve in jasne oznake.