Czy zastanawiałeś się kiedyś, w jaki sposób firmy wizualnie reprezentują swoje hierarchie organizacyjne? Albo jak drzewa genealogiczne starannie odwzorowują złożone relacje przodków? Istnieje specjalna struktura, która sprawia, że ​​wizualizacja takich połączeń jest intuicyjna – hierarchie.

Dane hierarchiczne mają format drzewa, a jednostki są uszeregowane według relacji rodzic-dziecko. Przekształcenie abstrakcyjnych hierarchii w atrakcyjne wizualizacje może pozwolić na uzyskanie bezcennych spostrzeżeń. Ten kompleksowy przewodnik poprowadzi Cię przez świat hierarchicznej wizualizacji danych i jej różnorodnych zastosowań w świecie rzeczywistym.

Co to są dane hierarchiczne?

Dane hierarchiczne, jak sama nazwa wskazuje, mają strukturę hierarchiczną, w której elementy są uszeregowane w modelu przypominającym piramidę. Każdy element danych może mieć jednego rodzica, z wyjątkiem węzła głównego. Węzły nieposiadające dzieci nazywane są węzłami liściowymi, natomiast węzły posiadające dzieci nazywane są węzłami wewnętrznymi.

Oto kilka typowych przykładów danych hierarchicznych:

• Wykresy struktury organizacyjnej
• Drzewa genealogiczne
• Struktury katalogów plików
• Taksonomie biologiczne
• Kategorie produktów

Kluczowe właściwości danych hierarchicznych to:

• Struktura drzewa – Dane są łączone w oparciu o relacje rodzic-dziecko, tworząc rozgałęzioną strukturę przypominającą drzewo.
• Samotny rodzic – Każdy węzeł ma jeden węzeł nadrzędny, z wyjątkiem korzenia, który nie ma węzła nadrzędnego.
• Ograniczenie – Węzły zawierają lub przechowują inne węzły podrzędne, a nie są jedynie połączone.
• Pojedyncza ścieżka – Istnieje tylko jedna unikalna ścieżka od węzła głównego do dowolnego innego węzła.
• Żadnych cykli – Struktura danych nie zawiera powiązań cyklicznych.
• Węzły liściowe i wewnętrzne – Węzły liściowe nie mają dzieci, podczas gdy węzły wewnętrzne mają jeden lub więcej węzłów podrzędnych.

Po co wizualizować dane hierarchiczne?

Dane hierarchiczne w swojej surowej formie są wysoce abstrakcyjne. Chociaż tabele mogą uchwycić podstawowe powiązania rodzic-dziecko, nie przekazują wizualnych informacji i wzorców. To jest miejsce, gdzie ma to znaczenie reprezentacje wizualne może mieć ogromną różnicę.

Wizualizacja struktur hierarchicznych oferuje kilka korzyści, których po prostu nie mogą zapewnić gigantyczne tabele pełne liczb:

• Wykresy hierarchii natychmiast ujawniają ogólną strukturę i grupowanie danych poprzez rozmieszczenie i połączenia węzłów. Taki widok z lotu ptaka jest bardzo trudny do uzyskania poprzez skanowanie wierszy i kolumn.
• Techniki kodowania wizualnego stosowane na wykresach hierarchii, takie jak rozmiar, kolor, obramowanie itp., umożliwiają szybkie porównanie metryk między węzłami. Czy dział marketingu ma największą alokację budżetu w porównaniu do HR i operacji? Wykres mapy drzewa pokaże Ci wszystko na pierwszy rzut oka.
• Interaktywne funkcje, takie jak podpowiedzi, powiększanie i rozwijanie/zwijanie, udostępniają szczegółowe informacje na żądanie, umożliwiając użytkownikom skupienie się na odpowiednich fragmentach dużych zbiorów danych.
• Animowane przejścia podczas rozwijania gałęzi lub modyfikowania parametrów umożliwiają śledzenie zmian w danych hierarchicznych w czasie znacznie efektywniej niż przy użyciu tabel statycznych.
• Hierarchiczne wizualizacje przekształcają abstrakcyjne dane w intuicyjne narracje wizualne, które przemawiają do ludzkiego poznania. Nie tylko łatwiej je zrozumieć, ale także sprawiają, że spostrzeżenia są bardziej zapadające w pamięć i wywierają większy wpływ.

Zasadniczo wykresy hierarchiczne wykorzystują możliwości ludzkiego układu wzrokowego, aby nadać sens złożonym danym pełnym wzorców strukturalnych i relacji. Ten potencjał odkrywania wiedzy sprawia, że ​​hierarchiczna wizualizacja danych jest nieocenioną techniką zarówno do analizy, jak i przekazywania spostrzeżeń.

Wykresy do wizualizacji danych hierarchicznych

Do wizualnego przedstawienia danych hierarchicznych można używać wielu różnych typów wykresów. Do najpopularniejszych należą:

1. Schemat drzewa

Jest to najpopularniejszy i najbardziej intuicyjny sposób wizualizacji danych hierarchicznych. Wyświetla węzły jako okręgi lub inne kształty, z liniami łączącymi pokazującymi relacje rodzic-dziecko w sposób rozgałęziony.

Diagramy drzew są proste w interpretacji, ale mogą być bardzo złożone w przypadku dużych zbiorów danych obejmujących kilka poziomów.

2. Dendrogramy

Dendrogramy to specjalny rodzaj diagramów drzewiastych, powszechnie stosowany w biologii do przedstawiania hierarchii taksonomicznych i analizy skupień. Diagram zaczyna się od poszczególnych węzłów na jednym końcu, a w miarę zbliżania się do drugiego końca tworzą się hierarchie.

Położenie węzłów i odległość między gałęziami wskazują stopień podobieństwa. Dendrogramy wizualizują algorytmy grupowania hierarchicznego.

3. Drzewo promieniowe

Jak sama nazwa wskazuje, radialny diagram drzewa ma rozgałęzienia rozchodzące się promieniście na zewnątrz od centralnego węzła głównego. Jest bardziej zwarty niż standardowe drzewa i przydatny w przypadku większych hierarchii. Jednak dopasowanie etykiet węzłów może być trudniejsze.

4. Wykres rozbłysków słonecznych

Wykres słoneczny przedstawia dane hierarchiczne w postaci zagnieżdżonych pierścieni, przy czym najbardziej wewnętrzny pierścień reprezentuje węzeł główny. Rozmiar pierścienia i segmenty reprezentują metryki powiązane z każdym punktem danych.

Rozbłyski słoneczne idealnie nadają się do wyświetlania proporcji na wielu poziomach hierarchii. Mają jednak ograniczoną obsługę etykiet węzłów.

5. Mapa drzewa

Mapy drzewa wyświetlają kategorie hierarchiczne przy użyciu zagnieżdżonych prostokątnych kontenerów. Rozmiary kontenerów są proporcjonalne do metryk powiązanych z węzłami. Kolory mogą kodować dodatkowe wymiary.

Mapy drzewa efektywnie wykorzystują przestrzeń i ułatwiają porównywanie rozmiarów. Ale stają się mniej czytelne w przypadku wielu poziomów hierarchii.

6. Wykres soplowy

Wykresy soplowe porządkują dane hierarchicznie w zwężających się prostokątnych pojemnikach, przy czym położenie wzdłuż osi Y określa poziom drzewa. Rozmiar i kolor mogą kodować metryki.

Sople wyraźnie pokazują relacje część-całość i są przydatne do porównywania węzłów na różnych poziomach hierarchii.

7. Schemat połączenia węzła

Technika ta bezpośrednio wyświetla węzły i łącza łączące lub krawędzie pomiędzy węzłami nadrzędnymi i podrzędnymi w hierarchicznej strukturze danych.

Diagramy połączeń węzłów można dobrze integrować z innymi elementami wizualnymi na pulpitach nawigacyjnych i umożliwiać tworzenie niestandardowych projektów.

8. Diagram sąsiedztwa

Diagramy sąsiedztwa to diagramy połączeń węzłów zoptymalizowane pod kątem efektywności przestrzennej poprzez wyrównywanie węzłów do wypełniającego przestrzeń przejścia drzewa. Przydatne w przypadku większych hierarchii, gdy przestrzeń jest ograniczona.

9. Mapy dendrogramów

Podejście to łączy diagram drzewa z wizualizacją mapy w celu wyświetlania hierarchicznych danych geoprzestrzennych. Mapa wskazuje pozycje węzłów, a drzewo pokazuje zależności.

Mapy dendrogramów dobrze się integrują, gdy dane hierarchiczne zawierają komponent geograficzny.

Uwagi dotyczące projektowania

Oto kilka kluczowych aspektów, które należy wziąć pod uwagę podczas wizualizacji danych hierarchicznych:

• Kolejność – Należy odpowiednio wybrać hierarchiczną, alfabetyczną, sekwencyjną lub niestandardową kolejność węzłów.
• Układ – proporcje, kierunek, odstępy itp. powinny poprawiać czytelność i wykorzystanie przestrzeni.
• Interaktywność – Włącz drążenie gałęzi, powiększanie, podpowiedzi itp., aby zapewnić szczegółowe informacje na żądanie.
• Etykiety – Wyraźnie oznacz wszystkie węzły lub oznacz je selektywnie na podstawie trafności.
• kodowanie – Użyj rozmiaru, koloru, ikon, obramowań itp., aby zakodować metryki w węzłach.
• Animacja – Animowane przejścia podczas rozwijania/zwijania węzłów lub gdy parametry zmieniają się w czasie.

Narzędzia do hierarchicznej wizualizacji danych

Wiele narzędzi do analizy biznesowej i wizualizacji danych obsługuje tworzenie wykresów dla danych hierarchicznych. Niektóre popularne opcje obejmują:

• Żywy obraz – Oferty hierarchiczne wykresy jak mapy drzew, rozbłyski słońca, diagramy Sankeya itp.
• Microsoft Power BI – Zapewnia mapy drzew i podstawowe wykresy hierarchii. Umożliwia drążenie poziomów.
• Qlik – Obsługuje mapy drzew i wykresy opakowań okręgowych. Analiza zestawu umożliwia drążenie w dół do gałęzi.
• D3.js – Zapewnia interfejsy API i układy do tworzenia niestandardowych interaktywnych wizualizacji hierarchicznych przy użyciu JavaScript.
• Python biblioteki takie jak networkx, stratifypy, scipy itp. mogą generować wykresy hierarchiczne.
• R pakiety takie jak ggdendro, mapa drzewa, diagramer itp. mogą być używane do tworzenia wykresów hierarchii.
• Gefi – Oprogramowanie do analizy i wizualizacji sieci typu open source z opcjami wykresów hierarchicznych.

Zastosowania hierarchicznej wizualizacji danych

Hierarchiczna wizualizacja danych ma wiele zastosowań w świecie rzeczywistym w różnych domenach:

• Wizualizuj hierarchię organizacyjną w scenariuszach korporacyjnych
• Reprezentuj kategorie produktów i dane o zasobach
• Analizuj rozgałęzione procesy i przepływy zadań
• Wyświetl struktury drzewa katalogów
• Zrozumienie taksonomii biologicznych
• Mapuj hierarchie i ontologie pojęć
• Analizuj zależności filogenetyczne
• Reprezentuj drzewa decyzyjne i modele ryzyka
• Śledź rozprzestrzenianie się chorób, wirusów, awarii itp.
• Analizuj struktury społecznościowe w sieciach społecznościowych
• Przedstaw historyczne ramy czasowe i chronologię

Kluczem jest wybór właściwa reprezentacja wizualna co zwiększa zrozumienie hierarchicznych relacji danych specyficznych dla domeny.

Wnioski

Dane hierarchiczne występują w wielu różnych kontekstach problemowych. Wizualizacja nieodłącznej struktury opartej na drzewie za pomocą znaczących przedstawień graficznych pomaga odkryć spostrzeżenia, które są bardzo trudne do zaobserwowania w inny sposób.

Istnieje szereg technik hierarchicznej wizualizacji danych, od podstawowych diagramów drzewiastych po bardziej zaawansowane rozbłyski słoneczne, mapy drzew, sople itp. Każdy z nich ma swoje zalety i wady. Właściwy wybór zależy od charakterystyki danych, potrzeb analitycznych i profilu odbiorców.

Za pomocą odpowiednich narzędzi i przemyślanego projektu hierarchiczne wizualizacje danych mogą przekształcić złożone informacje w intuicyjne historie wizualne pełne przydatnych spostrzeżeń. Potencjał odkrywania wiedzy w danych hierarchicznych sprawia, że ​​jest to niezastąpiona technika w nauce i analityce danych.