Ti nøkkelbegreper innen datavisualisering
Har du lyst til å lære mer om datavisualisering, men er usikker på hva noen av begrepene betyr? Her finner du definisjoner av ti vanlige begreper som kommer til å hjelpe deg med å forstå datavisualiseringer. Vær klar over at ikke alle visualiseringer omfatter alle disse elementene. De trenger ikke å være ‘dårlige’ visualiseringer av den grunn!
Format
Interaktive visualiseringer lar deg endre, manipulere og utforske en digitalisert fremstilling av data. Det store flertallet av interaktive visualiseringer fins på nettsider, men de fins også i stadig større grad i apper på nettbrett og smarttelefoner. I kontrast til dette viser en statisk visualisering en fremstilling av ett enkelt datasett, som man ikke kan endre, manipulere eller utforske. Disse er ofte laget for å kunne leses i trykte medier, f.eks. i skolebøker eller aviser, i tillegg til på skjermen.
Diagramtyper
Diagrammer er visuelle framstillinger av data. Det finnes mange måter å framstille data visuelt på, f.eks. kan man variere bruken av tegntyper, former og layout. Dermed får man ulike typer diagrammer. Noen diagramtyper er du kanskje kjent med, som f.eks. søylediagram, kakediagram eller linjediagram. Andre diagramtyper kan være nye for deg, slik som mosaikkdiagrammet, radardiagrammet eller arealdiagrammet. Se seksjonen som heter «Å studere diagrammer» for å få mer informasjon om diagramtyper.
Datasett
Et datasett er en samling av data som en visualisering er basert på. Det kan være nyttig å tenke på et datasett som en tabell med rader og kolonner, som vanligvis finnes i et regneark eller en database. Radene er konstantene – de tingene man undersøker – og kolonnene er variablene – detaljer om disse tingene. Datasett blir visualiserte for at man skal kunne ‘se’ mengder, mønstre og andre forhold som ville vært vanskelige å observere bare ved hjelp av tall.
Datakilde
Når noen som lager en visualisering, vil vise deg hvor dataene eller informasjonen kommer fra, inkluder de denne informasjonen i visualiseringen. Noen ganger finner du kildehenvisningen nær overskriften, eller på bunnen av siden. I tilfeller hvor visualiseringen kommer sammen med en artikkel, kan du ofte finne kildeinformasjonen i teksten som følger med.
Akse
Mange diagramtyper inneholder akser. Slike diagrammer kalles ofte grafer. Akser er de strekene som går opp og ned (den vertikale y-aksen), eller til venstre og høyre (den horisontale x-aksen), og som gir en referanse for å lese høyden eller posisjonen til dataverdier. På aksene ser du vanligvis skalaen (se under), som gir et stabilt referansepunkt du kan bruke til å få en bedre forståelse av diagrammet.
Skala
Skalaer er markeringer på en visualisering som viser deg rekkevidden av verdiene til de presenterte dataene. Skalaer er ofte presentert som intervaller (10, 20, 30 osv.) og representerer måleenheter, f.eks. priser, avstander, år eller prosenter.
Tegnforklaring
I mange diagrammer anvendes en rekke visuelle egenskaper, som f.eks. farger, former og størrelser, for å framstille forskjellige dataverdier. En tegnforklaring (eller nøkkel) viser hva disse egenskapene betyr og hjelper deg derfor med å forstå diagrammet.
Variabler
Variabler er forskjellige egenskaper som kan knyttes til en «ting», altså den enheten som er undersøkt. Det kan f.eks. være navnet, alderen, kjønnet og årslønnen til en ansatt. Det finnes forskjellige typer variabler, bl.a. kvantitative variabler (f.eks. årslønn), kategorimessige variabler (f.eks. kjønn) og kvalitative eller tekstbaserte variabler (f.eks. navn). Et diagram viser ofte forholdet mellom forskjellige variabler. Søylediagrammet til venstre viser for eksempel antall ansatte (høyden på stolpene) etter avdelingen de er ansatt i (de forskjellige søylegruppene), satt opp etter kjønn (de forskjellige fargene).
Sterke avvik
Sterke avvik er de datapunktene som avviker sterkt fra det normale datautvalget på et eller annet vis. Visualiseringer kan ofte hjelpe med å identifisere mønstrene i dataene. I eksemplet til venstre er tallet høyere på x-aksen desto høyere det er på y-aksen. Noen ganger passer ikke individuelle databiter inn i mønsteret, som den oransje dotten her. Disse kaller vi for sterke avvik.
Inndata-område
Inndataområder – eller «søk- og filterbokser» – gir deg muligheten til å skrive inn informasjon i en visualisering, kanskje for å søke etter spesielle navn eller steder, eller for å legge inn informasjon om deg selv som brukes i visualiseringen.