Gw mau tau Pesan Kuantitatif dari Visualisasi data

Penulis Stephen Few menjelaskan delapan tipe pesan kuantitatif yang pengguna coba pahami atau komunikasikan dari sekumpulan data dan grafik yang digunakan untuk membantu mengkomunikasikan pesan:

Rangkaian-waktu: sebuah variabel tunggal ditangkap selama periode waktu, seperti laju pengangguran selama 10 tahun. Sebuah grafik baris bisa digunakan untuk memperlihatkan tren ini.

Peringkat: Pembagian kategoris diperingkatkan secara terurut menaik atau menurun, seperti peringkat peformansi penjualan (ukuran) berdasarkan penjual (kategori, dengan setiap penjual sebagai pembagian kategoris) selama satu periode tunggal. Sebuah grafik batang bisa digunakan untuk memperlihatkan perbandingan antara penjual.

Sebagian-untuk-keseluruhan: Pembagian kategoris diukur sebagai sebuah rasio terhadap keseluruhan (misalnya, sebuah persentase dari 100%). Sebuah grafik lingkaran atau grafik batang dapat memperlihatkan perbandingan rasio, seperti kepemilikan saham direpresentasikan oleh kompetitor dalam sebuah pasar.

Deviasi: Pembagian kategori dibandingkan dengan sebuah referensi, seperti perbandingan pengeluaran aktual terhadap anggaran untuk beberapa departemen dari sebuah bisnis pada periode waktu tertentu. Grafik batang dapat memperlihatkan perbandingan nilai aktual terhadap jumlah yang diacu.

Distribusi frekuensi: Memperlihatkan jumlah observasi dari variabel tertentu terhadap rentang waktu tertentu, seperti jumlah tahun di mana pasar saham menguntungkan adalah antara interval seperti 0-10%, 11-20%, dll. Sebuah histogram, tipe dari grafik batang, bisa digunakan untuk analisis ini.

Korelasi: Perbandingan antara observasi direpresentasikan oleh dua variabel (X, Y) untuk menentukan apakah mereka condong bergerak ke arah yang sama atau berlawanan. Sebagai contohnya, memplotkan pengangguran (X) dan inflasi (Y) untuk sampel beberapa bulan. Sebuah scatter plot biasanya digunakan untuk menyampaikan pesan tersebut.

Perbandingan nominal: Membandingkan pembagian kategori tanpa urutan tertentu, seperti jumlah penjualan berdasarkan kode produk. Grafik batang bisa digunakan untuk pembandingan ini.

Geografis atau geospasial: Perbandingan dari sebuah variabel di peta atau letak, seperti laju pengangguran berdasarkan negara bagian atau jumlah orang pada lantai di sebuah bangunan. Bagan yang digunakan biasanya adalah sebuah cartogram.

Analis yang meninjau sekumpulan data bisa mempertimbangkan apakah beberapa atau semua pesan dan tipe grafik di atas bisa diterapkan pada pekerjaan atau penonton mereka.

Proses uji coba untuk mengidentifikasi keterkaitan dan makna pesan pada data adalah bagian dari eksplorasi analisis data.

Persepsi visual dan visualisasi data

Seseorang bisa membedakan perbedaan antara panjang dua garis, orientasi bentuk, dan warna (corak) tanpa usaha pemrosesan yang signifikan; hal ini disebut sebagai "atribut pra-atensi."

Sebagai contohnya, mungkin membutuhkan waktu dan usaha ("pemrosesan atensi") untuk mengidentifikasi berapa kali angka "5" muncul dalam sekumpulan angka; tetapi jika angka tersebut berbeda dalam ukuran, orientasi, atau warna, instan dari angka tersebut dapat dilihat lebih cepat lewat pemrosesan pra-atensi.

Grafik yang efektif menggunakan kelebihan pemrosesan pra-atensi dan atribut dan kekuatan relatif dan atribut tersebut.

Sebagai contohnya, secara manusia dapat dengan mudah memroses perbedaan panjang garis daripada wilayah permukaan, akan lebih efektif menggunakan grafik batang (yang mengambil keuntungan panjang garis untuk memperlihatkan perbandingan) daripada grafik lingkaran (yang menggunakan wilayah permukaan).