Vizualizace dat: hostovská přednáška pro kurz datové žurnalistiky na Filosofické fakultě UK

1. Proč?
Jak?
Integrita
Důraz na
data
Čitelnost
Informativnost
Technologie
Inspirace a
zdroje
Iterace a
zlepšování

2. Proč?
Jak?
Integrita
Důraz na
data
Čitelnost
Informativnost
Technologie
Inspirace a
zdroje
Iterace a
zlepšování

3. Proč?

4. Florence Nightingale, zdroj: Wikimedia Commons commons.wikimedia.org/wiki/File:Nightingale-
mortality.jpg

5. John Snow, On the Mode of Communication of Cholera, z John Snow Companion

6. Zdroj: Express Tribune Blog blogs.tribune.com.pk/story/28126/is-jon-snow-going-to-die/

7. Zdroj: Street Sensation streetsensation.co.uk/snaps/john_snow_cholera_water_pump.htm

8. • Omezení média: vizualizace nabízí vyšší hustotu
informací, možnost prozkoumat data
• Informační overload: vizualizace pomůže zdůraznit to
podstatné v přebytku informací

9. Spočítejte všechny trojky
Zdroj: Colin Ware. Information Visualization: perception for design. 2004
866274946207463257890936452739866274946
207468662749462074686627494620746325789
093645286274962074632789093866274946207
463257890936452739866274946207468662749
462074686627494620746325789093645286274
962074632789093866274946207463257890936
452739866274946207468662749462074686627
494620746325789093645286274962074632789
093866274946207463257890936452739866274
946207468662749462074686627494620746325
789093645286274962074632789093

10. Spočítejte všechny trojky
Zdroj: Colin Ware. Information Visualization: perception for design. 2004
866274946207463257890936452739866274946
207468662749462074686627494620746325789
093645286274962074632789093866274946207
463257890936452739866274946207468662749
462074686627494620746325789093645286274
962074632789093866274946207463257890936
452739866274946207468662749462074686627
494620746325789093645286274962074632789
093866274946207463257890936452739866274
946207468662749462074686627494620746325
789093645286274962074632789093

11. Proč vizualizovat
Zdroj: John Medina, Brain Rules. 2015 brainrules.net/vision

12. Čtenář informace rychleji zachytí
Lidský mozek si vizuální
informace lépe pamatuje
Dokážeme objevit souvislosti,
které z čísel nejsou patrné
Proč vizualizovat
Zdroj: Colin Ware. Information Visualization: perception for design. 2004
John Medina, Brain Rules. 2015 brainrules.net/vision

13. Proč?
Jak?
Integrita
Důraz na
data
Čitelnost
Informativnost
Technologie
Inspirace a
zdroje
Iterace a
zlepšování

14. Jak?

15. Proč?! Chci přesvědčit? Ukázat informaci? Vtáhnout diváka
do dat?
Co chci ukázat? (Data nemluví sama za sebe!)
Co chci, aby si divák zapamatoval?
Záleží na přesnosti?
Kolik má divák času?
Jaký je kontext a kolik z něj musí divák znát?
Jaký můžu/chci použít nástroj?
Zásadní rozhodnutí

16. Zapojte různé pohledy a dovednosti
Technologie
Výzku
m
Komunikace
Desig
n
Zdroj: Jeff Knezovich, Visualising data: both a science and an art, On
think tanks
onthinktanks.org/2015/05/01/visualising-data-both-a-science-and-an-art/

17. Proč?
Jak?
Integrita
Důraz na
data
Čitelnost
Informativnost
Technologie
Inspirace a
zdroje
Iterace a
zlepšování

18. Integrita
Důraz na data
Čitelnost
Informativnost
Iterace a zlepšování
Zásady dobré vizualizace dat

19. Integrita

20. Zdroj: Media Matters, Dishonest Fox Chart: Bush Tax Cut Edition, 2012
mediamatters.org/blog/2012/07/31/dishonest-fox-chart-bush-tax-cut-

21. Zdroj: Full Fact, Why don’t we know how many migrants are entering and
leaving the UK? fullfact.org/immigration/count_people_in_and_out_uk-
37635

22. Důraz na data

23. 0
50
100
150
200
250
300
350
400
2010 2011 2012 2013 2014 2015
129
156
14
186
18
135
52
44
193
210
129
218
Početmužunebožennagrafu
Muži
Ženy
Zdroj: generátor náhodných čísel MS Excel, červen 2015

24. Muži 218
Ženy 135
0
50
100
150
200
250
2010 2011 2012 2013 2014 2015
Poměr data : inkoust
Od roku 2012 bylo na grafu více
mužů
počty mužů a žen na grafu, 2010-15
Zdroj: generátor náhodných čísel MS Excel, červen 2015

25. Informativnost

26. Vizuální prvky, které nejlépe znázorní daná data
Typ grafu je potřeba vybrat podle účelu vizualizace
Doplňkové prvky, které pomáhají čitelnosti a neruší
Kontext dokumentu nebo sdělení, v němž vizualizace
funguje
Vizualizace je jako stavebnice

27. Vizuální
prvky
(encodings)
ovliňují
sdílnost grafu

28. Kolikrát je A větší než B?
A B

29. Kolikrát je A větší než B?
A
B

30. Kolikrát je A větší než B?
Zdroj experimentu: Jon Schwabish
A
B

31. Vizuální
prvky se liší
mimo jiné
přesností

32. Poloha
Délka
Úhel
Plocha
Objem
Sytost
Odstín
Tvar
Zdroj: William S. Cleveland, Robert McGill, „Graphical Perception and Graphical Methods for
Analyzing Scientific Data“, Science 229: 828-833. doi.org/10.1126/science.229.4716.828

33. … nebo
výrazností

34. Zdroj: Christopher Healey, „Perception in Visualization“, Department of Computer Science, North
Carolina State University, csc.ncsu.edu/faculty/healey/PP/index.html

35. Některé
encodings lépe
reprezentují
kvalitativní data,
některé naopak
kvantitativní.

36. Abyste předali
ucelenou
informaci, musíte
prvky poskládat
do grafu.

37. Typ grafu
zvolte podle
typu dat a
účelu
vizualizace.

38. Složení nebo
rozdělení

39. Co se stane, když kliknete
Zdroj: generátor náhodných čísel MS Excel, červen 2015
0 20 40 60 80 100 120
Otázka 1
Otázka 2
Silný nesouhlas
Nesouhlas
Nevím
Souhlas
Silný souhlas

40. Zdroj: generátor náhodných čísel MS Excel, červen 2015
Nevím Souhlas
Silný
souhlas
Nesouhlas
Silný
nesouhlas
80% 60% 40% 20% 0% 20% 40% 60% 80%
Otázka 2
Otázka 1
Jde to i lépe

41. Koláče…

42. Sklizeň 2013
Jablka Jahody Borůvky Třešně
Sklizeň 2013
Jablka Jahody Borůvky Třešně
Zdroj: generátor náhodného ovoce MS Excel, červen 2015
Co se stane, když kliknete

43. Sklizeň 2013
Jablka Jahody Borůvky Třešně
Jahody
152
Třešně
96
Jablka
93
Borůvky
70
Sklizeň 2013
Zdroj: generátor náhodného ovoce MS Excel, červen 2015
S koláči opatrně, ale zlepšit se dají

44. Ideální počet datových bodů < 5
Jahody
152
Třešně
96
Jablka
93
Borůvky
Jahody v roce 2013 tvořily přes 1/3 sklizně
Zdroj: generátor náhodného ovoce MS Excel, červen 2015

45. Koláče lze téměř bez ztráty předělat
70
93
96
152
0 20 40 60 80 100 120 140 160
Borůvky
Jablka
Třešně
Jahody
Zdroj: generátor náhodného ovoce MS Excel, červen 2015

46. Zdroj: https://en.wikipedia.org/wiki/Pie_chart#/media/File:Piecharts.svg

47. …a s klidem ukázat i podíly
17%
23%
23%
37%
0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40%
Borůvky
Jablka
Třešně
Jahody
Zdroj: generátor náhodného ovoce MS Excel, červen 2015

48. A najednou chcete časovou řadu…
195
85
53
25
Sklizeň 2014
Jahody
152
Třešně
96
Jablka
93
Borůvky
70
Sklizeň 2013
Zdroj: generátor náhodného ovoce MS Excel, červen 2015

49. Vývoj v čase

50. 0
25
50
75
100
125
150
175
200
225
Jahody Třešně Jablka Borůvky
Sklizeň ovoce 2013-2015
2013
2014
2015
Zdroj: generátor náhodného ovoce MS Excel, červen 2015
Co se stane, když kliknete

51. 0
25
50
75
100
125
150
175
200
225
Jahody Třešně Jablka Borůvky
Sklizeň ovoce 2013-2015
2013
2014
2015
Zdroj: generátor náhodného ovoce MS Excel, červen 2015
Uberte balastu

52. 0
50
100
150
200
250
Jahody Třešně Jablka Borůvky
Sklizeň ovoce 2013-2015
2013
2014
2015
Zdroj: generátor náhodného ovoce MS Excel, červen 2015
Ještě trochu

53. 0
50
100
150
200
Jahody Třešně Jablka Borůvky
Sklizeň ovoce 2013-2015
2013 2014 2015
Zdroj: generátor náhodného ovoce MS Excel, červen 2015
Ať to jde přečíst

54. Barvy a věty pomáhají porozumění
0
40
80
120
160
200
Jahody Třešně Jablka Borůvky
Nejvíce vzrostla sklizeň třešní
Sklizeň ovoce 2013-2015 (kilogramy)
2013 2014 2015
Zdroj: generátor náhodného ovoce MS Excel, červen 2015

55. Možná nepotřebujete všechny body
0
40
80
120
160
200
Jahody Třešně Jablka Borůvky
Nejvíce vzrostla úroda třešní
Sklizeň ovoce 2013-2015 (kilogramy)
2013 2015
Zdroj: generátor náhodného ovoce MS Excel, červen 2015

56. Srovnávat lze různě
17%
23%
23%
37%
50% 40% 30% 20% 10% 0%
2013
12%
24%
48%
28%
0% 10% 20% 30% 40% 50%
Borůvky
Jablka
Třešně
Jahody
2015
Zdroj: generátor náhodného ovoce MS Excel, červen 2015
Podíl třešní na sklizni se zdvojnásobil
Sklizeň ovoce 2013-2015 (kilogramy)

57. Srovnávat lze různě
12%
24%
48%
28%
0% 10% 20% 30% 40% 50%
2015
17%
23%
23%
37%
0% 10% 20% 30% 40% 50%
Borůvky
Jablka
Třešně
Jahody
2013
Zdroj: generátor náhodného ovoce MS Excel, červen 2015
Podíl třešní na sklizni se zdvojnásobil
Sklizeň ovoce 2013-2015 (kilogramy)

58. 0 50 100 150 200
Jahody
Třešně
Jablka
Borůvky
2013 2015
Nejvíce od roku 2013 vzrostla sklizeň třešní
sklizené ovoce 2013-2015 (kilogramy)
Dot plot / bullet chart

59. Co se stane, když kliknete
0
50
100
150
200
2013 2014 2015
Sklizeň ovoce 2013-2015
Jahody
Třešně
Jablka
Borůvky
Zdroj: generátor náhodných ovocí MS Excel, červen 2015

60. Opět to jde zlepšit
Jahody 114
Třešně 199
Jablka 97
Borůvky 50
0
50
100
150
200
2013 2014 2015
Sklizeň ovoce 2013-2015
Zdroj: generátor náhodných ovocí MS Excel, červen 2015

61. Opět: zvýraznit to, na čem záleží
Jahody
Třešně
Jablka
Borůvky 150
0
50
100
150
200
2013 2014 2015
Nejméně se sklidilo borůvek, ale jejich úroda vzrostla
sklizené ovoce 2013-2015 (kilogramy)
Zdroj: generátor náhodných ovocí MS Excel, červen 2015

62. Small multiples
0
50
100
150
200
2013 2014 2015
Borůvky
2013 2014 2015
Jablka
2013 2014 2015
Třešně
2013 2014 2015
Jahody
Zdroj: generátor náhodného ovoce MS Excel, červen 2015
Úroda různých druhů ovoce se liší a u většiny kolísá
sklizené ovoce 2013-2015 (kilogramy)

63. Small multiples + kontext
2013 2014 2015
Jablka
2013 2014 2015
Třešně
2013 2014 2015
Jahody
0
50
100
150
200
2013 2014 2015
Borůvky
Zdroj: generátor náhodného ovoce MS Excel, červen 2015
Úroda různých druhů ovoce se liší a většinou kolísá
sklizené ovoce 2013-2015 (kilogramy)

64. Další varianta
Jahody
Třešně
Jablka
Borůvky
0%
25%
50%
75%
100%
2013 2014 2015
Sklizeň ovoce 2013-2015
Zdroj: generátor náhodných ovocí MS Excel, červen 2015

65. S tímhle ale opatrně
0%
25%
50%
75%
100%
2013 2014 2015
Sklizeň ovoce 2013-2015
Zdroj: generátor náhodných ovocí MS Excel, červen 2015
Borůvky
Jablka
Třešně
Jahody

66. S tímhle ale opatrně
Zdroj: generátor náhodných ovocí MS Excel, červen 2015
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
1 2 3 4 5 6 7
Chart Title
A B C

67. Sparklines
Zdroj: Edward Tufte, Beautiful Evidence.

68. Sparklines
Zdroj: generátor náhodných statistik MS Excel, červen 2015
Skupina Trend 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Muži 52 44 193 210 129 218
Muži do 15 let 125 77 100 122 82 186
Muži nad 15 let 115 173 92 140 155 200
Ženy 129 156 14 186 18 135
Ženy do 15 let 138 91 86 136 73 195
Ženy nad 15 let 185 127 192 163 157 188

69. Časové řady se někdy hodí rozebrat
2013
2014
2015
0
3
6
9
12
15
Q1 Q2 Q3 Q4
Trend v roce 2014 se lišil od předchozích let
Počet schválených projektů 2012-2014
0
3
6
9
12
15
2012 Q12012 Q22012 Q32012 Q42013 Q12013 Q22013 Q32013 Q42014 Q12014 Q22014 Q32014 Q4
Počet schválených projektů 2012-2014
Zdroj: generátor náhodných statistik MS Excel, červen 2015

70. Vztah /
souvislost

71. Často se hodí využít dva rozměry
Časy první a druhé půlky maratonu
minuty
Zdroj: náhodně generovaná data
Běžec 5Běžec 11Běžec 9
Běžec 6
Běžec 7
Běžec 8
Běžec 4
Běžec 1
0
20
40
60
80
100
120
0 20 40 60 80 100 120
Druhápůlkamaratonu
První půlka maratonu

72. Často se hodí využít dva rozměry
Časy první a druhé půlky maratonu
minuty
Zdroj: náhodně generovaná data
Běžec 5Běžec 11Běžec 9
Běžec 6
Běžec 7
Běžec 8
Běžec 4
Běžec 1
0
20
40
60
80
100
120
0 20 40 60 80 100 120
Druhápůlkamaratonu
První půlka maratonu

73. Často se hodí využít dva rozměry
Časy první a druhé půlky maratonu
minuty
Zdroj: náhodně generovaná data
Běžec 5
Běžec 11
Běžec 9
Běžec 6
Běžec 7
Běžec 8
Běžec 4
Běžec 1
0
20
40
60
80
100
120
0 20 40 60 80 100 120
Druhápůlkamaratonu
První půlka maratonu

74. Srovnání
(mezi
kategoriemi)

75. Co se stane, když kliknete
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Zaměstnaní Nezaměstnaní
Ohrožení chudobou
Ženy Muži
Zdroj: generátor náhodných statistik MS Excel, červen 2015

76. …a jak to změnit
Ženy
Muži
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Zaměstnaní Nezaměstnaní
Ohrožení chudobou
podle zaměstnanosti,
20XX
Zdroj: generátor náhodných statistik MS Excel, červen 2015

77. S pavouky a radary opatrně
RADAR
Zdroj: Stephanie Evergreen stephanieevergreen.com/radar-graphs/

78. Mohou být užitečné
11° 12°
Pšenice Pale Ale
Zdroj: Pivovar Hostivař pivovar-hostivar.cz/pivo

79. Jak srovnat více proměnných

80. Zdroj: BIS Evaluation of Apprenticeships – Learners (2013)
gov.uk/government/publications/apprenticeship-survey-learners

81. I základní
nástroj dává
prostor pro
inovace

83. 42%
50%
56%
50%
60%
62%
72%
50%
55%
59%
60%
63%
65%
74%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%
Poland
Germany
Austria
Czech Republic
UK
USA
Finland
Zaměstnanost žen sdětmi a bez dětí
fiktivní data

84. Před
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
Median 95 % procesů trvalo
nejdéle
Nejdelší proces Nejkratší proces 95 % procesů trvalo
nejméně
Průměr Směrodatná
odchylka
OP VaVpI
OP D
OP PA
OP LZZ
OP PK
OP VK
IOP

85. Po
243
222
189
172
166
158
107
72
0 200 400 600 800 1000 1200
OP VaVpI (N=196)
OP PI (N=12098)
OP D (N=251)
OP PA (N=949)
OP LZZ (N=5497)
OP PK (N=341)
OP VK (N=10651)
IOP* (N=2704)
Počet pracovní dní
90% projektů trvalo schválit v rozmezí Nejdelší/nejkratší proces medián
* V rámci IOP byly vyloučeny projekty realizované v oblastech podpory 2.1. a 3.4.

87. Dobré praxe a
tipy: na doplň-
kových
prvcích a
kontextu

88. Vyvarujte se
balastu:
zavazí a může
škodit.

89. 3D prvky jsou matoucí
Integrita
Zdroj: Gregor Aisch, Making data visualisations: a survival guide. Slideshare.
slideshare.net/vis4/making-data-visualizations-a-survival-guide

90. Všechny prvku
grafu nesou
význam.
Mohou pomoct
nebo škodit.

91. Osa Y by měla začínat na nule – pokud ne, upozorněte na
to
Integrita, integrita
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
Now In 2013
If Bush tax cuts expire
0
20
40
60
80
100
2010 Q1 2011 Q1 2012 Q1 2013 Q1 2014 Q1 2015 Q1
Zaměstnanost 2010-2015
50
52
54
56
58
60
2010 Q1 2011 Q1 2012 Q1 2013 Q1 2014 Q1 2015 Q1
Zaměstnanost 2010-2015

92. Výchozí prvky je často třeba změnit: barvy, rozsah os,
popisky
Legendy nejsou vždy potřeba a nejlepší je integrovat je s
daty
Důraz na data: nespoléhejte na
default
Muži 218
Ženy 135
0
50
100
150
200
250
2010 2011 2012 2013 2014 2015
0
40
80
120
160
200
240
280
2010 2011 2012 2013 2014 2015
Muži Ženy

93. Barvy, osy a
pořadí umí
nést význam
i když
nenesou

94. Nedatové prvky nesou význam: barvy, délky os, řazení
kategorií
Informativnost
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
ČSSD KSČM ODS TOP 09
Zastoupení žen ve Sněmovně 2010 a 2013
2013 2010
0%
10%
20%
30%
40%
50%
KSČM TOP 09 ODS ČSSD
Zastoupení žen ve Sněmovně 2010 a
2013
2010 2013
Zdroj dat: Fórum 50% padesatprocent.cz/cz/statistiky-analyzy-vyzkumy/zastoupeni-zen-a-
muzu-v-politice/poslanecka-snemovna/

95. 52
Muži 218
129 Ženy 135
2010 2015
Muži od roku 2010 předstihli ženy
počty mužů a žen na grafu, 2010-15
Zdroj: generátor náhodných čísel MS Excel, červen 2015
Zdroj: OECD 2014, PISA in Focus #36
invalsi.it/invalsi/ri/pisainfocus/en/PIF-36.pdf

96. Užívejte
moudře i
slova.

97. Popis osy lze začlenit do nadpisu nebo podnadpisu
Zařaďte kontextová data do pozadí (např. špagetový graf)
Nadpis by měl vyjadřovat hlavní sdělení vizualizace
Podnadpis může doplnit technické detaily
2013 2014 2015
Jablka
2013 2014 2015
Třešně
2013 2014 2015
Jahody
0
50
100
150
200
2013 2014 2015
Borůvky
Úrodarůzných druhů ovocese liší avětšinou kolísá
sklizené ovoce 2013-2015 (kilogramy)

98. Ne všechno
musí být graf.

99. Zvažte tabulku nebo kombinaci
(sparkline, heatmap)
Skupina Trend 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Muži 52 44 193 210 129 218
Ženy 129 156 14 186 18 135
Muži do 15 let 37 134 6 73 102 189
Muži nad 15 let 32 19 182 56 83 91
Ženy do 15 let 7 128 35 150 14 5
Ženy nad 15 let 98 19 175 152 150 83
Skupina Trend 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Muži 52 44 193 210 129 218
Ženy 129 156 14 186 18 135
Muži do 15 let 200 176 194 110 43 131
Muži nad 15 let 29 125 186 113 17 149
Ženy do 15 let 158 144 159 15 49 147
Ženy nad 15 let 59 84 91 64 151 65

100. Čitelnost

101. Zdroj: David McCandless, Information is Beautiful, Colours in Culture
informationisbeautiful.net/visualizations/colours-in-cultures/

102. Zdroj: Financial Times, Data Blog - EU Unemployment Tracker, 2015blogs.ft.com/ftdata/2015/04/17/eu-
Datová hustota

103. Nedatové prvky
je často třeba
utlumit
(oproti
defaultu)

104. Některé prvky ale lze vizuálně upozadit
Čitelnost
0% 25% 50% 75% 100%
Ministerstvo kultury
Ministerstvo životního prostředí
Ministerstvo zahraničníchvěcí
Ministerstvo školství,mládežeatělovýchovy
Ministerstvo zemědělství
Známkování ministerstev, květen 2015
%dotázaných,známky jako ve škole
1 2 3 4 5 neví
Zdroj dat: CVVM

105. Kroutit hlavou
netřeba

106. Popisky os a kategorií by měly být vodorovné a čitelné
Čitelnost
0
2
4
6
8
10
Finland
Denmark
Canada
Australia
Austria
Chile
Germany
Israel
Belgium
France
Estonia
Italy
Hungary
Greece
Bulgaria
Croatia
CzechRepublic
China
Corruption Perception Index
0 2 4 6 8 10
Finland
Denmark
Canada
Australia
Austria
Chile
Germany
Israel
Belgium
France
Estonia
Italy
Hungary
Greece
Bulgaria
Croatia
Czech Republic
China
Corruption Perception Index

107. Zhruba 8 %
mužů trpí
nějakou formou
barvosleposti.

108. Pozor na barvoslepost (červená – zelená); lze otestovat
online
Čitelnost
Zdroj: vischeck.com

109. Ne každý
datový bod je
nutný.

110. Omezte množství kategorií, pokud detaily nejsou zásadní
Dobré rady
Muži 218
Ženy 135
0
50
100
150
200
250
2010 2011 2012 2013 2014 2015
52
Muži 218
129
Ženy
135
2010 2015
Muži od roku 2010 předstihli
ženy
počty mužů a žen na grafu, 2010-15
Od roku 2012 bylo na grafu více mužů
počty mužů a žen na grafu, 2010-15

111. Ukažte, které body byly v datech
(časové řady)
Jahody 114
Třešně 199
Jablka 97
Borůvky 50
0
50
100
150
200
2013 2014 2015
Sklizeň ovoce 2013-2015

112. Zvýrazněte to,
na čem záleží.

113. Zvýrazněte, co je důležité
Dobré rady
Jahody
152
Třešně
96
Jablka
93
Borůvk
y
Jahody v roce 2013 tvořily přes 1/3
sklizně

114. Iterace
a zlepšování

115. Zdroj: xkcd,
xkcd.com/1319/

116. 0
2
4
6
8
10
12
0%
20%
40%
60%
80%
100%
OP LZZ,
N=24440
(07+)
OP Z,
N=2302
(14+)
OP PI,
N=23841
(07+)
OP PIK,
N=1730
(14+)
IOP*,
N=6479
(07+)
IROP,
N=626
(14+)
OP VK,
N=10651
(7+)
OP
VaVpI,
N=196
(7+)
OP VVV,
N=88
(14+)
Početzkontrolovanýchprojektů
najedenschválený
Administrativní náročnost schvalování žádostí o podporu
Srovnání operačních programů mezi obdobími 2007-13 a 2014-20
Schválené projekty Zamítnuté projekty Počet zkontrolovaných projektů na 1 schválený (vedlejší osa Y)

117. OP VaVPI
OP VK
OP VVV
IOP
IROP
OP PI
OP PIK
OP LZZ
OP Z
0
2
4
6
8
10
12
2007+ 2014+
Početprojektů,kterébylopotřebazískatpro
jedenschválený

118. OP VaVPI
OP VK
OP VVV
IOP
IROP
OP PI
OP PIK
OP LZZ
OP Z
0
2
4
6
8
10
12
2007+ 2014+
Početprojektů,kterébylopotřebazískatpro
jedenschválený

119. OP VaVPI
OP VK
OP VVV
IOP
IROP
OP PI
OP PIK
OP LZZ
OP Z
0
2
4
6
8
10
12
2007+ 2014+
Početprojektů,kterébylopotřebazískatpro
jedenschválený

120. OP VaVPI
OP VK
OP VVV
IOP
IROP
OP PI
OP PIK
OP LZZ
OP Z
0
2
4
6
8
10
12
2007+ 2014+
Početprojektů,kterébylopotřebazískatpro
jedenschválený

121. 0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
Median 95 % procesů
trvalo nejdéle
Nejdelší proces Nejkratší proces 95 % procesů
trvalo nejméně
Průměr Směrodatná
odchylka
OP VaVpI
OP D
OP PA
OP LZZ
OP PK
OP VK
IOP
243
222
189
172
166
158
107
72
0 200 400 600 800 1000 1200
OP VaVpI (N=196)
OP PI (N=12098)
OP D (N=251)
OP PA (N=949)
OP LZZ (N=5497)
OP PK (N=341)
OP VK (N=10651)
IOP* (N=2704)
Počet pracovní dní
90% projektů trvalo schválit v rozmezí Nejdelší/nejkratší proces medián
* V rámci IOP byly vyloučeny projekty realizované v oblastech podpory 2.1. a 3.4.

122. Integrita
• 3D prvky jsou matoucí
• Osa Y by měla začínat na nule – pokud ne, upozorněte na to
Důraz na data
• Výchozí prvky je často třeba změnit: barvy, rozsah os, popisky
• Legendy nejsou vždy potřeba a nejlepší je integrovat je s daty
Informativnost
• Nedatové prvky nesou význam: barvy, délky os, řazení
kategorií
• Některé ale lze vizuálně upozadit
Čitelnost
• Popisky os a kategorií by měly být vodorovné a čitelné
• Pozor na barvoslepost (červená – zelená); lze otestovat online
• Půjde to vytisknout černobíle?
Dobré praxe

123. Důraz na data
• Omezte množství kategorií, pokud detaily nejsou zásadní
• Zvýrazněte, co je důležité
• Šetřete datovými popisky a desetinnými místy
• Ukažte, které body byly v datech (časové řady)
Informativnost
• Popis osy lze začlenit do nadpisu nebo podnadpisu
• Zařaďte kontextová data do pozadí (např. špagetový graf)
• Nadpis by měl vyjadřovat hlavní sdělení vizualizace
• Podnadpis může doplnit technické detaily
• Ne všechno musí být graf – zvažte tabulku nebo kombinaci
(sparkline, heatmap)
• Ukažte to někomu, kdo nezná vaše data a vaše závěry
Dobré rady

124. Technologie

126. Zdroj: data-informed.com

127. quartz.github.io/Chartbuilder
app.raw.densitydesign.org
Datawrapper
Plot.ly

128. Závěrem

129. Neexistuje
jediný
správný
způsob
vizualizace.

130. Autor musí
rozhodnout,
co ukáže a
jak.

131. Ale existují
principy,
kterých je
třeba se držet.

132. Hlavně:
Primum non
nocere a
respekt k
zákonitostem

133. I nedatové
detaily jsou
důležité

134. Edward Tufte: knihy + edwardtufte.com/tufte
Jacques Bertin Semiology of Graphics
Jean-luc Dumont, Trees Maps and Theorems
Colin Ware. Information Visualization: perception for design
Seeing data: making sense of data visualisations seeingdata.org
Darrell Huff, How to Lie with Statistics
William Cleveland, Visualising Data; The Elements of Graphing Data
Nature, rubrika Points of View
Harvard Business Review
Stephen Few perceptualedge.com
Jonathan Schwabish policyviz.com (blog + podcast + Graphic Continuum)
Ann K. Emery annkemery.com (blog + data vis checklist)
Stephanie Evergreen stephanieevergreen.com (blog + kniha Effective Data Visualisation)
Andy Kirk visualisingdata.com (blog + kniha Data Visualisation)
Robert Kosara kosara.net (blog + výzkum vizuálního vnímání)
Alberto Cairo thefunctionalart.com + knihy The Functional Art a The Truthful Art
Cole Nussbaumer Knaflic www.storytellingwithdata.com + kniha Storytelling with Data
The Economist economist.com/blogs/graphicdetail
The New York Times @nytgraphics + Gregor Aisch vis4.net
Guardian Data Blog theguardian.com/datablog
Financial Times Data Blog blogs.ft.com/ftdata
Nathan Yau flowingdata.com
Hans Rosling gapminder.org
Office of National Statistics (Velká Británie) visual.ons.gov.uk a style.ons.gov.uk/category/data-visualisation/
Warning Graphic Content warninggraphiccontent.tumblr.com
Institute for Government Whitehall Monitor: http://www.instituteforgovernment.org.uk/publication/whitehall-
monitor
WTF visualisations viz.wtf
Český rozhlas DATA rozhlas.cz/zpravy/data
Tomáš Marek blog.vizualizacedat.cz
ColorBrewer (barevné škály) colorbrewer2.org
The Noun Project (ikony) thenounproject.com
Autority + inspirace + nástroje
Typy grafů, co se sem nevešly: sítě, klastry, mapy, Sankey/alluvial,
word clouds, sunbursts, bubble charts, violin plots, box plots, dot plots,
…
Další užitečné koncepty
Gestalt principy
Grammar of Graphics (Leland Wilkinson, Hadley
Makeover Monday makeovermonday.co.uk
Dear Data dear-data.com
Dataviz done right datavizdoneright.com
ExcelCharts excelcharts.com/blog/
Ben Jones dataremixed.com
100 years of data visualisation best practice
100yrsofbrinton.tumblr.com