मुझे एक दृश्य चित्रित करने दें: आपको एक नया डेटासेट मिलता है और उसे एक्सप्लोर करने की आवश्यकता होती है, इसलिए आप एक भी संख्या नहीं बदलते, लेकिन तीन अलग-अलग विज़ुअलाइज़ेशन बनाते हैं। यदि आप उन विज़ुअलाइज़ेशन को तीन अलग-अलग लोगों को दिखाते हैं, तो वे शायद डेटा के अर्थ के बारे में तीन थोड़ी अलग धारणाओं के साथ जाएंगे। यह उन चीजों में से एक है जो मुझे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के बारे में सबसे आकर्षक लगती है। हम अक्सर विज़ुअलाइज़ेशन के बारे में बात करते हैं जैसे कि यह डेटा-विश्लेषण पाइपलाइन में अंतिम चरण हो, लेकिन यह बिल्कुल सटीक नहीं है! विज़ुअलाइज़ेशन केवल डेटा की एक तस्वीर नहीं है; यह डेटा और उसे देखने वाले व्यक्ति के बीच एक व्याख्या परत है। इसका मतलब है कि जब हम एक चार्ट, एक अक्ष, एक स्केल, एक समूह, या यहां तक कि क्या छोड़ना है, चुनते हैं, तो हम उस कहानी के बारे में निर्णय ले रहे हैं जो पाठक देखेगा।
जो कोई भी डेटा के साथ काम करता है वह जानता है कि कठिन हिस्सा शायद ही कभी सिर्फ स्क्रीन पर ग्राफ लाना होता है। कठिन हिस्सा यह तय करना है कि हम कौन सा ग्राफ दिखाते हैं। क्या हमें प्रवृत्ति पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए? समूहों के बीच अंतर? परिवर्तनशीलता? आउटलायर्स? दो विज़ुअलाइज़ेशन पूरी तरह से सटीक हो सकते हैं और फिर भी दर्शक को बहुत अलग निष्कर्षों तक ले जा सकते हैं। यहां एक महत्वपूर्ण प्रश्न है: मुझे कौन सा चार्ट उपयोग करना चाहिए? लेकिन एक बेहतर प्रश्न है: मैं पाठक से डेटा के किस पहलू पर ध्यान देने के लिए कह रहा हूं?
मान लीजिए मैं किसी के प्रशिक्षण के समय और उनकी ताकत के बीच संबंध दर्शाना चाहता हूं। एक सरल लाइन ग्राफ का उपयोग करके, आप देख सकते हैं कि जैसे-जैसे प्रशिक्षण समय बढ़ता है, ताकत बढ़ती है। लेकिन रेखा संबंध को निरंतर और लगभग रैखिक दिखाती है। इसके बजाय, एक चरण-जैसा प्रतिनिधित्व इस बात पर जोर देता है कि ताकत चरणों में बढ़ती है। ताकत के लिए लॉगरिदमिक स्केल का उपयोग शुरुआती बड़े सुधारों पर जोर दे सकता है, जिन्हें "न्यूबी गेन्स" के रूप में जाना जाता है। कोई भी स्केल स्वाभाविक रूप से अधिक सत्य नहीं है।
हम और भी आगे जा सकते हैं: एक बॉक्स प्लॉट प्रशिक्षण सत्रों के बीच परिवर्तनशीलता पर जोर दे सकता है, एक बार चार्ट विभिन्न प्रशिक्षण अवधियों की तुलना कर सकता है, और एक स्कैटर प्लॉट व्यक्तिगत अवलोकन दिखा सकता है। संख्याएं नहीं बदली हैं; हमारी व्याख्या बदल गई है, और हमारा संदेश भी।