การใช้รูปทรงใน data visualization

การใช้รูปทรงใน data visualization

การสร้างการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพผ่านการ Visualize ข้อมูลนั้น ในหลายๆกรณีจำเป็นที่เราจะต้องสร้างจุดเด่นหรือจุดที่ต้องการให้ผู้ดูโฟกัสมากที่สุด เพื่อเป็นการเน้นไปยังที่สิ่งที่ต้องการจะสื่อจากการวิเคราะห์ข้อมูลชุดนั้นออกมาเป็นอันดับแรกและสามารถซึมซับจดจำได้อย่างรวดเร็ว

การใช้รูปทรงที่แตกต่างกันกับ Data point อื่นๆ เป็นหนึ่งในวิธีที่พบได้มากที่ใช้เพื่อจำแนกลักษณะของ Data ที่มีคุณสมบัติเป็น Discrete Data ทำให้เราสามารถแสดงผลลัพธ์ในกรณีที่เราไม่มีข้อมูลประเภท Continuous ประกอบด้วยได้

นอกจากนี้การใช้รูปทรงนั้นยังมีประโยชน์มากในการณีที่เราจำเป็นที่จะต้องนำเสนองาน Visualization ในรูปแบบที่ไม่สามารถใช้สีประกอบการนำเสนอได้

ตัวอย่างการเลิอกใช้รูปทรงที่แตกต่างกันเพื่อสร้างจุด Focus

การเลือกใช้ Shape นั้นบางครั้งจำเป็นต้องคำนึงถึงน้ำหนักของ รูปทรงนั้นๆ ประกอบ ด้วย เช่น หากเราเลือกวงกลมทึบกับสี่เหลี่ยมทึบก็อาจจะไม่สามารถสร้างความแตกต่างกันได้มากเท่าที่ควร

ตัวอย่างการเลือกรูปทรงที่มีน้ำหนักใกล้เคียงกันเกินไป

การเลือกรูปทรงที่เป็น Icon ในบางครั้งนั้นตัว Icon เองมีรายละเอียดที่มากเกินไป ทำให้นอกจากจะรบกวนสายตาแล้ว อาจจะทำให้เราไม่สามารถส่งต่อสารที่จะสื่อได้อย่างมีประสิทธิภาพมากนัก

ตัวอย่างการเลือกรูปทรงที่มีรายละเอียดมากเกินไป

และนอกจากนี้เนื่องจากรูปทรงนั้นจำเป็นต้องใช้ควบคู่กับ Discrete Data ดังนั้นการคำนึงถึงความหลากหลายของกลุ่มข้อมูลนั้นก็มีความจำเป็นเช่นเดียวกัน หากเรามีประเภทของกลุ่มให้จำแนกมากเกินไปก็จะทำให้รูปทรงต่างๆ นั้นกลืนไปกับความหลากหลายนั้นด้วย

ในความเป็นจริงนั้นการใช้รูปทรงเพื่อสร้างความจุดโฟกัสนั้นเป็นเพียงหนึ่งในหลายหลายวิธีที่ทำให้เราสามารถทำความเข้าใจข้อมูลในเบื้องต้นได้อย่างรวดเร็วและมีให้เลือกใช้อย่างหลากหลายทั้งในโปรแกรม BI ทั่วไปหรือ Analytic Tool ต่างๆ ทำให้เมื่อการใช้งานคู่กับข้อมูลมิติอื่นๆ ก็จะสามารถทำให้เราเพิ่มประสิทธิภาพของงาน Visualization ได้

ตัวอย่างการแสดงผลแบบ Scatterplot แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง Life expectancy (อายุขัยเฉลี่ย) และ GPD per Capital (ผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศต่อหัว) ของประเทศต่างๆ ในปี 1992 โดยเลือกมาเพียงช่วง อายุขัย 50-70 ปี และ ประเทศที่มี GPD per Capital ไม่เกิน 10,000 USD

ตัวอย่างการแสดงผลแบบ Scatterplot แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง Life expectancy (อายุขัยเฉลี่ย) และ GPD per Capital (ผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศต่อหัว) ของประเทศต่างๆ ในปี 1992

จากกราฟด้านบน เราสามารถสร้างจุด Focus ให้กับกลุ่มประเทศในทวีปเอเชียได้โดยการเปลี่ยน Shape ของทวีปอื่นๆ ให้เหมือนกันกันแทนเพื่อเน้นเพียงประเทศในทวีปเอเชียเท่านั้น

ตัวอย่างการสร้างกลุ่ม Focus เป็นกลุ่มประเทศในทวีปเอเชีย

หรือเลือกเปลี่ยนรูปทรงของประเทศที่เราต้องการเท่านั้น

ตัวอย่างการ Focus เฉพาะประเทศที่เลือก

Data source: https://www.gapminder.org/