Такой навык как визуализация данных применяется в любой отрасли, где присутствуют данные, ведь таблицы хороши лишь для хранения информации. Когда есть необходимость презентовать данные, точнее определенные выводы, полученные на их основе — данные необходимо представить на графиках подходящего типа. И тут перед вами встает две задачи: первая — правильно подобрать тип графика, вторая — правдоподобно отразить результаты на диаграмме. Сегодня мы расскажем вам об одной ошибке, которую иногда допускают дизайнеры при визуализации данных на bubble-charts и о том, как эту ошибку можно избежать.

Суть построения bubble-чарта

Немного скучной теории перед тем, как мы приступим к анализу данных. Bubble-chart — удобный способ показать три параметра наблюдения без построения трехмерной модели. По привычным осям X и Y указываются значения двух параметров, а третий показан размером круга, который соответствует каждому наблюдению. Именно это позволяет избежать необходимости построения сложного 3D графика, то есть любой, кто видит bubble-chart, гораздо быстрее сможет сделать выводы о данных изображенных на одной плоскости.

Ошибка, которую может допустить дизайнер, но не аналитик данных

С метриками, которые отображены на осях графика не возникает никаких вопросов, это привычный способ их визуализации, а вот с размерами возникает некоторая трудность: как грамотно и точно отобразить изменения в значениях переменной, если управление идет не точкой на оси, а размером этой точки?
Дело в том, что при построении такого графика без использования аналитических средств, например, в графическом редакторе, автор может нарисовать круги, принимая радиус круга за его размер. На первый взгляд, все кажется абсолютно корректным — чем больше значение переменной, тем больше радиус круга. Однако, в таком случае, площадь круга будет увеличиваться не как линейная, а как степенная функция, ведь S = π × r2. Например, на рисунке ниже показано, что, если увеличить радиус круга в два раза, то площадь увеличится в 4 раза.

fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
s = 4*10e3


ax.scatter(100, 100, s=s, c='r')
ax.scatter(100, 100, s=s/4 ,c='b')
ax.scatter(100, 100, s=10, c='g')
plt.axvline(99, c='black')
plt.axvline(101, c='black')
plt.axvline(98, c='black')
plt.axvline(102, c='black')


ax.set_xticks(np.arange(95, 106, 1))
ax.grid(alpha=1)

plt.show()

Это значит, что график будет выглядеть неправдоподобно, ведь размеры не будут отражать реальное изменение переменной, а человек обращает внимание и сравнивает именно площадь кругов на графике.

Как построить такой график правильно?

К счастью, если строить bubble-charts с помощью библиотек Python (Matplotlib и Seaborn), то размер круга будет определяться именно площадью, что абсолютно корректно и грамотно с точки зрения визуализации.
Сейчас на примере реальных данных, найденных на Kaggle, покажем, как построить bubble-chart правильно. В данных присутствуют следующие переменные: страна, численность населения, процент грамотного населения. Для того чтобы диаграмма была читаемой, возьмем подвыборку из 10 первых стран после сортировки всех данных по возрастанию ВВП.

Для начала, загрузим все нужные библиотеки:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

Затем, загрузим данные, очистим и от всех строк с пропущенными значениями и приведем данные по численности населения стран в миллионы:

data = pd.read_csv('countries of the world.csv', sep = ',')
data = data.dropna()
data = data.sort_values(by = 'Population', ascending = False)
data = data.head(10)
data['Population'] = data['Population'].apply(lambda x: x/1000000)

Теперь, когда все подготовка завершена, можно построить bubble-chart:

sns.set(style="darkgrid")    
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))    
g = sns.scatterplot(data=data, x="Literacy (%)", y="GDP ($ per capita)", size = "Population", sizes=(10,1500), alpha=0.5)
plt.xlabel("Literacy (Percentage of literate citizens)")
plt.ylabel("GDP per Capita")
plt.title('Chart with bubbles as area', fontdict= {'fontsize': 'x-large'})

def label_point(x, y, val, ax):
    a = pd.concat({'x': x, 'y': y, 'val': val}, axis=1)
    for i, point in a.iterrows():
        ax.text(point['x'], point['y']+500, str(point['val']))

label_point(data['Literacy (%)'], data['GDP ($ per capita)'], data['Country'], plt.gca()) 

ax.legend(loc='upper left', fontsize = 'medium', title = 'Population (in mln)', title_fontsize = 'large', labelspacing = 1)

plt.show()

На этом графике получилось понятным образом отобразить три метрики: уровень ВВП на душу населения по оси Y, процент грамотного населения по оси X и численность населения — площадью круга.

Мы рекомендуем использовать площадь в качестве переменной, которая отвечает за размер фигуры, если есть необходимость показать несколько переменных на одном графике.