חשיבות מיון ב-Data Visualization

מינוף קובע התקדמות ברורה המנחה את הצופה ו-#8217; העין דרך התחלה, שינוי מספרי גלם לסיפור.כאשר נתונים מופיעים בסדר צפוי - בין אם עולה, יורד או כרונולוגי - המוח יכול לזהות במהירות שיאים, עמקים, ושדה אקראי יותר מ-XMAS; לדוגמה, בר שהועלה על ידי תדירות מיידית מדגישה את הקטגוריות הנפוצות ביותר, בעוד שכוחות לא מוכרים במהירות: 0 מ-Fed כדי להפחית את הסימפטומים החזותיים של חומרים חזותיים:

בלוחות המחוונים, שבהם כל ספירה שנייה, מיון אינו מגע קוסמטי – זהו מנגנון קריטי של תמיכה בהחלטות.מנהלים בודקים את נתוני המכירות הרבעוניים צריכים לראות אזורים מתבודדים במבט לאחור, לא לצוד דרך שורות.על ידי ברירת מחדל, רוב המחוונים ממוזנים באופן משמעותי (למשל, הכנסות גבוהות יותר) כדי להתאים שאלות עסקיות נפוצות.

שיטות מיון נפוצות

הצעות והזמנות גוברות

שיטות מיון בסיסיות ביותר הן (FLT:0) הוראת ריצוף (קטן ביותר גדול, A-Z) ו-FLT:2descending orderFLT 3: 3 (הגדול הקטן ביותר, Z-A) הן ברירת המחדל כמעט בכל ספריה טבלה והפצת כלי גיליון זמן.

אלפביתיות לעומת חומר טבעי

אלפביתי הוא פשוט לתווית טקסט אבל יכול לייצר ברירת מחדל מטעה.לדוגמה, חודשים ממיין אלפביתי (אפריל, אוגוסט, דצמבר) לשבש את סדר לוח השנה ההגיוני, כמו גם, מחוונים מספריים כמו "Item 2, Item 10" לטפל באופן לא נכון תחת כללים אלפביתיים מבוססי מיתר (זה 10 יופיע לפני זה 2 כי "10":0Naturalverse typeing 2, כלומר, כולל כלי ויזואליזציה אלה).

Custom and Multi-Levelמיין

מעבר ל- ASc/desc הפשוט, מיון מותאם אישית מאפשר למעצבים לכפות לוגיקה ספציפית לתחום.לדוגמה, מצב מעקב אחר לוח זמנים עשוי למיין לפי סדר עדיפות: "Critical", "High", "Low", "Backlog" Python, זה לא phabetic מיון המוגדר על ידי רשימת מכשירים ידניים או שדה מספריים.

יישומים ב-Dashboards

דינמי אינטראקטיבי

בלוחות בקרה אינטראקטיביים מודרניים, משתמשים מצפים ללחוץ על כותרות טור כדי לעקוף את הסדר עולה / חתיכה. תכונה זו, נפוץ בטבלהau, Power BI, וספריות מבוססות אינטרנט (AG Grid, SlickGrid), הופך מבחירה עיצוב סטטית לתוך כלי בדיקת שתן קריטי, המאפשר למשתמשים למיין על כל ממד מאפשר להם לענות על שאלות אדמד: "מה הוא הישן ביותר כרטיס שידור" או "מסלולארי" (או"ר"ר) האם יש צורך למקם מחדש של לוח זמנים קריטי?

טבלאות קטנות וטריליס

במספרים קטנים (סדרה של תרשימים דומים מסודרים ברשת), מיון הלוחות עצמם יכול לחשוף דפוסים חוצה-מרחביים.לדוגמה, לוח המחוונים המציג מגמות מכירות חודשיות ב-12 אזורים יכול למיין את הלוחות על ידי הכנסות שנתיות שלמות - הצבת אזורים בראש בימין העליון, האזור של תשומת לב חזותית חזקה יותר.זה עוקב אחר עקרון Gestalt של הקרבה וסדר.

המונחים: time- Based Dashboards

נתוני הזמן דורשים טיפול מיוחד.מינוי לפי תאריך ההורדה הוא אופייני עבור לוחות נתונים המציגים את הרשומות האחרונות (למשל, הזמנות אחרונות, שגיאות אחרונות) אבל כאשר מציגים מגמות סדרות זמן ( ⁇ ליין), מיון עלייה כרונולוגית הוא רק אקראית סביר ברירת מחדל (תאריך רגיל הוא ערבוב פורמטים תאריך (MM/DD/YYY לעומת MM/Y) או 601) עבור תאריכים חזותיים רבים, אך תמיד, אך ורק תאריכים מסוג YDD.

טכניקות מיון מתקדמות

המונחים: Aggregate Values

כאשר נתונים של קבוצות לוחיות - למשל, מראה תרשים בר של מכירות הכוללות על ידי קטגוריות מוצר - סדר סוג מבוסס בדרך כלל על מדד מצטבר (sum או ממוצע) ולא ערכים בודדים שורות.זה פשוט בכלים כי compute aggregations השרת בצד. עם זאת, בספריות בצד הלקוח, ייתכן שיהיה צורך לצבור התאמות ולאחר מכן סוג.לדוגמה, ב D3j, ייתכן שנמנעים משימוש זה, לאחר מכן, לאחר מכן, אם כן, אם כן, אם כן, כדי לסנן, אם כן, אם כן, אם כן, משתמשים.

המונחים: Missing or Null Values

ערכים חסרים (גילים, נונס, מיתרים ריקים) משבשים כי יש להם מקום מתפתל.הפרקטיקה הטובה ביותר: מקום אפס בסוף (או התחלה) באופן עקבי, רוב האלגוריתמים הממיין מאפשרים דגל "שליש אחרון" ב-SQL, אתה יכול להשתמש ב-"סדר על ידי NULLS LAST" ב- Python, אתה יכול להעביר "לוח נתונים קבוע" ב-" מוקדם, במיוחד, אם אתה יכול לבחור על ידי סימן מוקדם של פרופילים, או "לא" (או" (N) או "לאפס" (NULLS LAST" (OLST) ב-" (OLST) ב-" ב-" ב-" ב-" ב-" ב-" ב-" ב-" ב-" ב-" ב-"ב-" ב-" ב-" ב-" ב-" ב-" ב-"מסוג של נתונים, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, כלומר, כלומר, אם אתה יכול לעבור ân) ב-" ב-" ב-"לאפסדאין אפשרות, אם אתה יכול לעבור ân) ב-"ב-"ב-"ב-"לאפסדאין אפשרות, אם חסרים,

המונחים: Computed Fields

לפעמים סדר מיון הרצוי אינו מאוחסן ישירות בכל עמודה.לדוגמה, ייתכן שתרצה למיין מוצרים על ידי שולי רווח ( חישוב של רווח / הכנסות) או סוג של מכירות על ידי ציון מורכב (מחיר מינוס נמוך) כלים מודרניים מאפשרים שדות מקוטבים (נקראים גם עמודות מחושבות או אמצעים) על ידי שדה מקובע זהה למיין על ידי כל עמודה אחרת, אבל חישוב חייב להיות רענון כאשר מדד יקר (לדוגמה, לדוגמה), כגון), כלומר, לדוגמה, לדוגמה, כגון נתונים).

המונחים: different Visualization Tools

שולחן

(הופנה מהדף) מציע בקרות מיון גרפי: ניתן למיין לפי שדה, סדר מקור נתונים, רשימת ידני, או מיון (במסגרת פאן) חיוג "סוטרי על ידי" מאפשר לך לבחור עלייה / descending, ואתה יכול אפילו להקל על מקור אחר של איסוף נתונים, אלא אם כן, הקלדת תרשים של אזורים על ידי רווח במקום על ידי שם האזור, כמו גם תומך: NLT2:

Power BI

Power BI עובד באמצעות התכונה "סוטורית על ידי עמודה" בכרטיסיה מודלינג.עבור עמודות קטגוריות, אתה יכול ליצור עמודה אינדקס מספרארי כדי לאכוף הזמנה אישית מסוג (למשל, חודשים ממוגדרים כרונולוגי, לא באופן חד אלפביתי) עם זאת, BI לפעמים מפתיע משתמשים על ידי ברירת מחדל עבור אלפביתיות, אפילו אם תאריך הקשור לטור זהה קיים, באופן מפורש, אך הוא מאפשר שימוש ב-ידי אלפביתיות מסוג זהה, אך ורק על ידי ה-ידי "כוח" או במילים פשוטות, אך ורק על-ידי אלפביתיות" (אומטית) באופן חזותי, אך ורק על-ידי ה-ידי ה-ידי ה-ידי ה-ידי ה-ידי ה-ידי ה-ידי שימוש ב-ידי ה-ידי שימוש ב-ידי ה-ידי ה-ידי ה-ידי ה-ידי שימוש ב-ידי ה-ידי ה-ידי שימוש ב-ידי ה-ידי ה-ידי ה-ידי שימוש ב-ידי שימוש ב-ידי ה-ידי ה-ידי ה-ידי ה-BI, אך ורק על-ידי ה-ידי שימוש ב-ידי שימוש ב-ידי שימוש ב-ידי ה-ידי שימוש ב-ידי שימוש ב-ידי

D3.js ו- Web-based Libraries

מחוונים ברשת Custom מספקים שליטה מלאה אך דורשים יישום ידני. ב-D3.js, אתה ממיין קשקשים עם "Sort() על מערךים ולאחר מכן מחדש את הנתונים.לדוגמה, כדי לשמור על ברים מדומים אפילו לאחר סינון, אתה צריך לטפל מחדש את הפונקציה המסוימת בתבנית העדכון. Libraries כמו Chartjs נבנות-in's (למשל, כדי לאפשר עיבוד נתונים מורכבים, כגון s.

Excel ו-Google Sheets

בעוד שלא "dashboards" במובן המודרני, Excel ו Sheets עדיין משמשים עבור ויזואליזציה נתונים קלים.מיין בכלים אלה הוא פשוט באמצעות חיוג מסוג, אבל זה רק משפיע על הנתונים של גיליון - זה לא באופן אוטומטי לעדכן תרשימים אלא אם מקור הטבלה מקושר למגוון המתואם.הפרקטיקה הטובה ביותר: שימוש בטבלה (Ctrl+T) כך שעדכון כאשר אתה ממיין את הטבלה, בנוסף ל-T.

טעינה קוגניטיבית ומיין

מיון ישירות מפחית עומס קוגניטיבי על ידי התאמת ייצוג חזותי עם מודלים נפשיים של משתמשים.מחקרים בהבנת גרף (למשל, Ratwani, Trafton & Boehm-Davis, 2003) מראה כי תרשימים בר מכוונים קוראים בערך 30% מהר יותר מאשר לא מפוספס, עם פחות שגיאות במשימות השוואתיות.המערכת הראייה האנושית ממוטבת לזהות הבדלים לאורך ⁇ - כאשר הם מסודרים על ידי כוחות נפשיים, כאשר הם הופכים להיות מסודרים יותר, כמו עיבודים, כאשר הם מתואמים, כאשר הם מתקדמים יותר, כאשר הם מתקדמים, כאשר הם מתואמים את השינויים, כלומר, כלומר, כמו למשל, כאשר הם מתואמים את השינויים, כמו למשל, כמו גם כן, כלומר, כמו למשל, עם פחות שגיאות בעיבודים, כאשר הם מתואמים, שינויים קלים יותר, כאשר הם מתואמים את השינויים, כלומר, כלומר, כלומר, עם פחות שגיאות בפרמטרים, כלומר, שינויים קלים יותר, כאשר הם מבצעים שינויים קלים יותר, עיבוד נתונים מתואמים את השינויים המוחשי, כאשר הם מתואמים את השינויים המוחשי, כאשר הם מתואמים את השינויים המוחזרים, כאשר הם מסובכים, כאשר הם, כאשר הם מתואמים את השינויים המוחזרים, כאשר הם מתואמים את השינויים המוחשיניים, כאשר

עם זאת, עודף sorting יכול גם להיות עקרוני.אם לוח מחוונים מסוג כל טבלה וטבלה על ידי קריטריון אחר, משתמשים עשויים להיאבק למצוא יחסים עקביים.לדוגמה, שולחן של מוצרים מכוונים באופן אלפביתי כדי לעזור למשתמשים לאתר פריט ספציפי, אבל בר סמוך שמוצף על ידי הכנסות יורדות - השגיאה יכול לבלבל משתמשים שמנסים לחצות סימטרי.

המונחים: a Narrative Device

בסיפורי נתונים, מיון הוא טכניקת נרטיב מכוונת.הסדר שבו הנתונים מוצגים מעלה ציפיות והשפעות שהקהל מושך.לדוגמה, לוח מודעות המציגה ציוני שביעות רצון של לקוחות במחלקות מגבוהות למסגרות הנמוכות ביותר את המבצעים הטובים ביותר קודם - זה עשוי לעודד להתמקד בהעתקת הצלחה.

יתר על כן, ניתן להשתמש במונחי ההרחבה (FLT:0) "גילוי פרוגרסיבי" (Figence) 1Figal Reactive effect: תחילה להציג 10 פריטים מדומים לנפילה, ולאחר מכן לאפשר למשתמש ללחוץ על הרשימה המלאה של מידע, זה שולט רוחב הפס של מידע ומונע העלאה על פני השטח (כגון דו"ח PDF), כלומר חשיבות היא חיונית, כי הקהל יזכור רק את הגרסאות הקודמות של LT2, כגון: "אפקטים" 1 קידוד ראשוני" (כגון קידוד ראשוני"מתאים ל"מתאים ל-"מתאים ל-"מתאים ל-"מתאים ל-"מתאים ל-"מתאים ל-"מקודמים"מתאים ל-"מתאים ל-"מסוגים"מסוגים"מסוגים"מסוגים"מסוגים" (כגון דו-"ד-"מסוגים)

טעויות נפוצות ומלכודות

המונחים: without Breaking Category Group

ב ⁇ בר, אם אתה ממיין את הנתונים על ידי ערך מספרי, הסורגים מסודרים בהתאם.אבל אם יש לך קטגוריות מרובות (למשל, ברים נפרדים עבור כל מוצר בכל אזור), אלפביתים בכל הסורגים עשויים לקבוע קבוצות, מה שהופך את זה קשה יותר להשוות בתוך אזור.FLT:0Nested מיון של כל אחד מהם) - או בתוך כל קבוצה של ריצוף, אבל יש צורך, למשל, על ידי שימוש ב-"מסוגים"ל"ל, אם יש צורך"ל, אם יש צורך"ל, אם יש צורך"ל, אם יש צורך ב-"לספקים"ל, אם יש צורך"ל, אם יש צורך ב-"ל, אם יש צורך ב-"ל, למשל, אם יש צורך ב-"ל, אם יש צורך ב-"ל-"לספקים"לספקים"ל, אם יש צורך ב-"לספקים"ל, אם יש צורך ב-"לספקים"ל-"באזור, אם יש צורך ב-" (או "לדוגמא,"ל-" (או" (או"באזורים,"ב) על ידי שימוש ב-"באזורים, למשל,"באזור

התעלמות מביצועים של הוראת מין

מיון של נתונים גדולים (מיליוני שורות) בזמן אמת יכול להפיג ביצועים לוחיים של הלקוח בצד סוג של 10,000 שורות הוא טריוויאלי, אבל מיון 500,000 שורות ב- JavaScript יכול לגרום lag גלוי.עבור נתונים כבדים, לדחוף מיון למסד הנתונים באמצעות עומסי SQL 'סדר BY' או להשתמש בדמיון בצד השרת עם מיון.

מקלקל את הכיוון עם אוריינטציה של טבלה

עבור ⁇ בר אופקי (bars המשתרעים מימין לשמאל), זה קונבנציונלי להראות את הבר הגדול ביותר בחלק העליון (צו עף) כי אנשים לסרוק מלמעלה למטה. עבור ⁇ בר אנכי, ירידה צו מן שמאל ימינה הוא הרגיל. invert אלה - הגדול ביותר בתחתית או רחוק ימין - כאבים לא טבעיים ועשויים להטעות את הצופים שלך תמיד עם מדגם קטן כדי להבטיח את סדר הראייה של גודל המיועד.

תאריך יציאה

כאשר שולחן מראה רשומות עסקה מפורטות, מיון תאריך יורד (הראשון האחרון) הוא סטנדרטי.אבל אם השולחן הוא קבוצה (למשל, מכלולים יומיים), מיון על ידי תאריך עלייה (הראשון האחרון) אופייני לטבלאות סדרות זמן כדי להראות התקדמות.קונסיסטיות היא מפתח: אם אתה מערבב עלייה וירידה של תאריכים על פני חלקים שונים של לוח המחוונים, סוג לוח המחצבה באופן ברור לשקול מחדש על ידי כפתור "מיש" על ידי הוספת "כל" חדש" על ידי כפתור "מיש" באופן ברור.

Best Practices for Robustמיין

  • (FLT:0) יש מעין ברירת מחדל משמעותית מסוג FLT:1ir אשר עונה לשאלה העיקרית של לוח המחוונים.עבור לוחות נתונים של מכירות, ברירת מחדל כדי לרדת בהכנסות.
  • (FLT:0) לספק אינדיקטורים חזותיים ברורים של סדר 1 של סדר היום. השתמש בחצים / למטה על ראשי עמודה ולהבטיח שהחץ נשאר גלוי כאשר ממיין.
  • (FLT:0) ניתן למיין מספר רב-דרגי של נתונים מורכבים, אך לשמור על ה-UI פשוט. בטבלהau, להשתמש באפשרות המינון.In Power BI, ליצור עמודה נפרדת מסוג מספרארית עבור הזמנות מותאמות אישית.
  • (FLT:0)Combine מיון עם סינון מסנן 1 בינואר כדי להפחית את העומס הקוגניטיבי: מסנן ראשון לנתונים רלוונטיים, ולאחר מכן סוג.לדוגמה, לוח נתונים יכול כברירת מחדל להראות רק את 20 הפריטים המובילים על ידי הכנסות (הירידה) עם מסנן המאפשר למשתמש לשנות את הסף.
  • (ב) ,0) הוראה מסוג זה של לוחות נתונים באיור 1 (Falve) בשיתוף עם אחרים, הערה קצרה בסימון כלי או אנטמנטציה יכולה למנוע בלבול: "התמכרו על ידי סך המכירות יורדות".
  • (FLT:0) מיון עם נתונים אמיתיים של משתמשים 1FIRLT 1 לפני פריסת מקרים כמו קשרים, אפסים וסוגים נתונים מעורבים יכולים לגרום לבלתי צפוי בתוצאות.
  • (FLT:0)Afree מיון בעמודות שמשנות לעתים קרובות veFLT:1; אם לוח המחוונים אוטומטי-refreshes, כפי שהוא עשוי לגרום לטבלה כולה לסדר מחדש, להניח את המשתמש.

מגמות עתידיות: Algorithmic and Context-Aware

כפי שפאנלים הופכים לחכמים יותר, מיון מתפתח ממדריך אוטומטי לאוטומטי.(FLT:0Context-awareמייןing FLT:1 המבוסס על תפקידי משתמשים או אינטראקציות קודמות הוא צובר מערכת לוח זמנים, למשל, לוח זמנים עשוי למיין רשימת משימות על ידי תאריך עבור מנהל פרויקט, אך על ידי עדיפות עבור צוות מוביל - כל זהה נתונים בבסיס זה הוא LT2s: או יותר מציון נתונים רגיל (אורדמתים) באופן אוטומטי על ידי דירוגים של נתונים, על ידי דירוגים של נתונים רגיל (pana) באופן אוטומטי, על ידי דירוגים).

בנוסף, (FLT:0) "למעלה-k עם סף דינמי"(IQFLT:1 ), מיון מופיע בכלים כמו Looker: במקום 10 ראשי קבוע, לוח המחוונים מאמת את המספר המוצג על סמך הפצת הנתונים.לדוגמה, זה עשוי להראות את כל המוצרים עם הכנסות מעל אחוז מסוים.זה משלב עם סינון חכם.

מסקנה

מיון הוא הרבה יותר מאשר ניתוח מכני - זה עיקרון עיצוב יסודי שמעצב כיצד נתונים נתפסים, מבינים, ופעל על ידי כך, כאשר החלים בחשיבה, מיון הופך נתונים כאוטי לסיפורים ברורים, תומך בהשוואות מהירות, ומעצימה את מקבלי ההחלטות.מהבחירה הפשוטה בין עלייה וירידה לאמנות של סוגים אלגוריתמים ויזואליים וקשרים, כל אחד מהם הוא פתרון אפשרי, אם אתה יכול לענות על ידי שיטות פעולה חזותיות, אם אתה יכול לענות על ידי כך, אם אתה יכול לענות על ידי כך, אם אתה יכול לענות על ידי כך, אם אתה יכול תמיד לענות על ידי ניסיון אמיתי, אם אתה יכול לענות על ידי שינוי אמיתי, אם אתה יכול לענות על ידי סימולציה, אם אתה יכול לענות על ידי אימון, על ידי כך, על ידי כך, אם אתה יכול לענות על ידי סימולציה של שיטות פעולה, אם אתה יכול לענות על ידי ניסיון אמיתי, אם אתה יכול לענות על ידי כך, על ידי כך, על ידי כך, על ידי ניסיון אמיתי, על ידי שימוש יעיל ביותר, על ידי כך, על ידי כך, על ידי שימוש, על ידי התבוננות, על ידי התבוננות, על ידי כך, על ידי כך, על ידי כך, על ידי כך, על ידי כך, על ידי כך, אם אתה יכול לענות