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.