Какие типы визуализации подходят для категориальных данных?
Визуализация категориальных данных — это способ представления информации, разделённой на дискретные группы (категории), чтобы упростить восприятие, сравнение и анализ различий между ними. В отличие от числовых данных, категориальные не выражают количественную меру напрямую, а обозначают имена, метки, состояния, классы, группы. Подбор корректного типа визуализации зависит от количества категорий, задач анализа и аудитории.
1. Столбчатая диаграмма (Bar Chart)
Наиболее распространённый способ визуализации категориальных данных.
-
Отображает частоту или значение, соответствующее каждой категории.
-
Категории отображаются на одной оси (обычно X), значения — на другой (Y).
-
Подходит для сравнения разных групп между собой.
Пример: Количество клиентов по регионам.
Разновидности:
-
Горизонтальная столбчатая диаграмма — удобна при длинных названиях категорий.
-
Группированная столбчатая диаграмма (Grouped Bar Chart) — сравнение подкатегорий внутри основной категории.
-
Составная (Stacked Bar Chart) — отображение подкатегорий в одной колонке.
2. Круговая диаграмма (Pie Chart)
Используется для отображения долей категорий в целом.
-
Каждый сектор пропорционален количеству или проценту в категории.
-
Подходит для визуализации до ~6 категорий.
-
Неэффективна для сравнения близких по размеру значений.
Пример: Доля продаж по продуктовым категориям.
Альтернатива: Кольцевая диаграмма (Donut Chart) — более современный аналог с возможностью добавить центральную метку.
3. Мозаичная диаграмма (Mosaic Plot)
-
Представляет данные в виде прямоугольников, площадь которых соответствует частоте категории или комбинации категорий.
-
Позволяет отображать сразу несколько категориальных переменных.
Пример: Сравнение долей клиентов по полу и возрастным группам.
4. График плотности категорий (Dot Plot / Lollipop Chart)
-
Отображает точки или «леденцы» для каждой категории.
-
Отличается высокой читаемостью при большом количестве категорий.
-
Может заменить столбчатую диаграмму.
Преимущество: Легче воспринимается при плотной разметке или наличии нескольких серий данных.
5. Тепловая карта (Heatmap)
Используется для перекрёстного отображения категориальных переменных и численных значений.
-
Одна ось — одна категориальная переменная, другая — вторая.
-
Цвет ячейки — числовое значение (частота, сумма, среднее и др.).
Пример: Частота покупок по дням недели и времени суток.
6. Диаграмма частот (Frequency Plot)
-
Похожа на гистограмму, но для категорий.
-
Строится по числу наблюдений на категорию.
Пример: Частота упоминания тем в отзывах клиентов.
7. Плиточные диаграммы (Treemap)
-
Представляет данные в виде вложенных прямоугольников.
-
Каждый прямоугольник — категория, его площадь — значение.
-
Позволяет показать иерархию категорий.
Пример: Продажи по продуктам и подпродуктам в иерархии.
8. Boxplot (ящик с усами) с категориальными группами
Хотя boxplot обычно используется для числовых данных, его ось категорий — дискретна. Можно использовать для:
-
Показа распределения числовых значений в разрезе категорий.
-
Например, зарплаты по департаментам.
9. Пузырьковая диаграмма (Bubble Chart) с категориями
-
Использует оси и размер пузыря для отображения нескольких метрик.
-
Категория может быть обозначена цветом, меткой или положением на оси.
10. Точечная матрица (Dot Matrix Chart)
-
Отображает количество объектов, повторяя значок или точку.
-
Особенно полезна в UX-интерфейсах, отчётах для широкой аудитории.
Подходы в зависимости от задач
Задача анализа | Рекомендуемый тип визуализации |
---|---|
Простое сравнение категорий | Столбчатая, точечная, dot plot |
--- | --- |
Показывать долю в целом | Круговая, кольцевая, treemap |
--- | --- |
Сравнение подкатегорий | Составные бар-чарты, grouped bar chart |
--- | --- |
Визуализация множественных категорий | Heatmap, mosaic plot |
--- | --- |
Распределение числовой метрики по группам | Boxplot, violin plot |
--- | --- |
Много категорий с длинными названиями | Горизонтальная столбчатая диаграмма |
--- | --- |
Особенности и рекомендации
-
Оси: Категориальные оси не имеют логического порядка, поэтому порядок можно выбирать вручную (по алфавиту, по убыванию значений и т. д.).
-
Цвета: Используются для выделения категорий, но важно не перегружать палитру.
-
Агрегация: Перед визуализацией данные часто агрегируются (count, sum, mean).
-
Интерактивность: В BI-инструментах и веб-приложениях (например, Power BI, Tableau, Plotly) возможны интерактивные фильтры и подсказки, особенно полезны для категориальных данных с иерархией.
Визуализация категориальных данных требует учёта контекста, целей анализа и объёма категорий. Правильный выбор графика улучшает восприятие информации и помогает выявить скрытые закономерности в группах.