使用一些比较任务比较不同类型的柱状图( What’s the Difference?: Evaluating Variants of Multi-Series Bar Charts for Visual Comparison Tasks )

越来越常见的数据分析方法涉及到使用信息仪表板来直观比较变化数据。 但是对于不同布局约束与不同层次的可视化形式的视觉比较是一项具有挑战性的任务。 在在本文中,我们评估了条形图的不同变体,我们使用常见的在仪表板中使用的流行类图表。 我们使用了一个在线实验(N = 74)进行评估四个选择设计:1)分组条形图,2)分组条形图差异叠加,3)条形图与差异叠加,和4)差异图表。 结果显示有带有叠加层的差异图表适合更广泛的比较任务。 最后,我们讨论我们调查结果的含义,重点是支持仪表板中的视觉比较[1]。

对于一个柱状图,如何更好的看出其随时间的变化,如何更有效的比较不同的柱状图,我们在本文中回答了这两个问题。对于柱状图的坐标轴主要分为两类一类是数值型的,一类是类别型的。我们希望可视化图表中展帮组我们更好的理解数据,可以分为以下五个维度:

  • 展示原始的数据
  • 不占用额外的空间
  • 展示可视化的类型
  • 可以展示不同类型的图表
  • 容易看出图表的差异

本文对于柱状图的可视化设计选择分为三类。

第一类是并列(Juxtaposition),在图1中可以看到,可以将不同年度的产品数量分布合在一张图中,这样能够帮用户进行比较。

图1: 并列

第二类是清晰的编码(Explicit Encoding),在图2中可以看到,计算了不同年度的产品数量的差别,从这张图中,可以清晰的看出具体的数量的差别。

图2: 清晰的编码

第三类是叠加(Superimposition),在图3中可以看到,可以将不同年度的差别使用一个短线表示,将其附加在原有的可视化上。

图3: 叠加

最后可以将Juxtaposition(并列) + Explicit Encoding + Superimposition(叠加)三者结合起来,在图4中可以看到,不同类型的表示有其优点,图4综合了每种视图的优点。

图4: 综合

对于以上四类视图,本文从6个维度来对其进行评价:

  • 上一年度的极值
  • 下一年度的极值
  • 最大的值差异
  • 差异的数值
  • 上一年度自己独有的维度
  • 下一年度自己独有的维度

本文比较了以上四类视图,一共有87名参与评估的自愿者。我们可以从图5中看到,混合视图结果表现的更为优良。

图5: 评估结果

 

[1] Srinivasan A, Brehmer M, Lee B and Drucker SM (2018), “What’s the Difference?: Evaluating Variations of Multi-Series Bar Charts for Visual Comparison Tasks”, In Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. New York, NY, USA , pp. 304:1-304:12. ACM.

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