П’ять типів порівнянь даних за Желязни

П’ять типів порівнянь даних за Желязни

Максим Обрізан

Класифікація типів порівнянь даних є одним з найважливіших внесків Джина Желязни до процесу створення діаграм і широко використовується з моменту виходу першого англомовного видання книги «Скажи це за допомогою діаграм» в 2001 році.

Уявіть, що Вам потрібно продемонструвати потенційний зв’язок між кількістю патентів у компанії і її прибутковістю. Після певного аналізу Ви розумієте, що йдеться про кореляційне порівняння – виявлення залежності між двома факторами. Досвідчені практики можуть майже автоматично визначати найкращий тип порівняння, але Желязни значно пришвидшує процес вибору, оскільки виділяє п’ять типів порівняння даних: покомпонентне, позиційне, часове, частотне і кореляційне. Чому це корисно? Тому що кожному типу порівняння відповідають певні типи діаграм, які ми розглянемо в наступних матеріалах. В результаті такий структурований процес створення діаграм спрощує візуалізацію вашої ідеї і дозволяє уникнути помилок.

Давайте визначимо п’ять типів порівняння за Желязни і проілюструємо їх на прикладах.

Покомпонентне порівняння показує частку кожного компонента від якогось цілого, наприклад:

  • У березні іноземні позики склали найбільшу частку в загальному обсязі запозичень
  • Частка відновлюваних джерел енергії становить менше 10% від загального виробництва
  • Акциз дає майже чверть податкових надходжень
    Якщо порівняння включає слова «частка», «відсотки від цілого», «складає Х %», то Ви маєте справу з покомпонентним порівнянням.

При позиційному порівнянні ми визначаємо, як об’єкти співвідносяться один з одним – однакові, більше чи менше:

  • У травні надходження від податку на прибуток перевищили надходження від акцизу
  • Центральний регіон знаходиться на четвертому місці за прибутковістю
  • Плинність кадрів в підрозділах нашої компанії приблизно однакова

Порівняння в часі є одним з найпоширеніших видів порівнянь, яке показує, що відбувається з показниками впродовж тижнів, місяців, кварталів, років. Зокрема, чи вони зростають, знижуються, коливаються або залишаються незмінними, наприклад:

  • Патентні відрахування коливалися протягом останніх чотирьох місяців
  • Державний борг зростав у цьому році

Частотне порівняння допомагає визначити, скільки об’єктів потрапляє в певні діапазони числових значень. Наприклад, частотне порівняння показує скільки працівників заробляє менш ніж 10 тис. грн., скільки заробляє 10-30 тис. і т.д.

  • Єдиний податок, сплачений ФОПами третьої групи переважно був в діапазоні від 1200 до 35000 грн
  • Більша частина вантажів була отримана за 2-5 днів
  • Віковий розподіл співробітників міністерства не відрізняється від розподілу в приватному секторі
    Тому для цього виду порівняння характерні слова «в діапазоні від х до у», «концентрація», «частота», «розподіл».

Кореляційне порівняння показує наявність (або відсутність) залежності між двома змінними, наприклад:

  • Діаграма демонструє відсутність взаємозв’язку між об’ємом продажів і прибутком
  • Зарплата виконавчих директорів зростає з розміром компанії
  • Страхова сума зростає при зростанні доходів застрахованих осіб
    Індикаторами такого порівняння виступають слова «відноситься до», «зростає в разі», «(не) змінюється при». Звичайно, треба пам’ятати, що кореляція не означає причинно-наслідковий зв’язок, бо інакше можна повірити в те, що збільшення споживання лимонаду влітку викликає спеку.

Ви можете попрактикуватися у виборі типу порівняння та багатьох інших прикладах застосування сучасної візуалізації даних, прослухавши мій короткий та інформативний курс, та отримати міжнародній сертифікат UDEMY.