{ "version": "https:\/\/jsonfeed.org\/version\/1.1", "title": "Reveal the Data: заметки с тегом оси", "_rss_description": "Блог Ромы Бунина про визуализацию данных, Tableau и развитие BI-систем.", "_rss_language": "ru", "_itunes_email": "buninra@mail.ru", "_itunes_categories_xml": "", "_itunes_image": "https:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/userpic\/userpic-square@2x.jpg?1612211172", "_itunes_explicit": "no", "home_page_url": "https:\/\/revealthedata.com\/blog\/tags\/osi\/", "feed_url": "https:\/\/revealthedata.com\/blog\/tags\/osi\/json\/", "icon": "https:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/userpic\/userpic@2x.jpg?1612211172", "authors": [ { "name": "Роман Бунин", "url": "https:\/\/revealthedata.com\/blog\/", "avatar": "https:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/userpic\/userpic@2x.jpg?1612211172" } ], "items": [ { "id": "12", "url": "https:\/\/revealthedata.com\/blog\/all\/sravnenie-ravnomernoy-logarifmicheskoy-i-stepennoy-shkal\/", "title": "Сравнение равномерной, логарифмической и степенной шкал", "content_html": "

Выбор типа шкал для графика, всегда казалось мне интуитивно понятной задачей. Однако, когда мне нужно было объяснить, чем они отличаются, то я не смог привести понятных аргументов. В интернете хорошей информации мне не попалось. Поэтому решил разобраться, откуда растут ноги у разных видов шкал и как их следует применять. Я решил рассмотреть три самых распространенных вида шкал — равномерную, логарифмическую и степенную.<\/p>\n

Равномерная шкала<\/h2>\n
\n\"\"\n<\/div>\n

Самый распространенный и привычный вид шкал. Также их называют арифметическими или линейными шкалами. На такой шкале значения равноудалены друг друг от друга.
\nНапример значения 100 и 200, и 200 и 300 отстают друг от друга на одно и тоже расстояние.
\nНапример, на этом графике по оси Y — равномерная шкала с шагом в 20 лет средней продолжительности жизни, а по оси X — равномерная шкала с шагом 10 календарных лет.<\/p>\n

\n\"\"\n<\/div>\n

Логарифмическая шкала<\/h2>\n
\n\"\"\n<\/div>\n

Этот вид шкал тоже используется достаточно часто, особенно когда речь идёт о научных исследованиях. Она используется для отображения широко диапазона величин, когда значения, которые попадают на график отличаются на много порядков. То есть когда мы хотим одновременно видеть и значения 0.1, 0.2 и значения 100, 200 на одном графике. Зачастую это связанно с физикой процесса. Так, например, в музыке ноты, различающиеся по частоте в два раза это ноты на октаву выше (Ля и Ля следующей октавы). Чтобы показать частоты двух нот будет удобно использовать логарифмическую шкалу.<\/p>\n

Но бывает, что в наборе данных просто содержаться большой разброс данных. Например, как на этом графике из Beautiful Evidence Тафти, где он использует логарифмические шкалы для сравнения массы тела и мозга различных существ. Так как бывают и крошечные рыбки и огромные киты, то на таком графике удобно использовать логарифмические шкалы.<\/p>\n

\n\"\"\n<\/div>\n

Чаще всего используются логарифмические шкалы с основанием 10. Это значит, что одинаковые расстояние на графике откладываются между значениями отличающимися на один порядок. Но бывают логарифмические шкалы с другими основаниями. Например 2.<\/p>\n

\n\"\"\n<\/div>\n

Степенная шкала<\/h2>\n
\n\"\"\n<\/div>\n

Это менее известный тип шкал. Он отличается от остальных тем, что расстояние между рисками, соответствует числам возведенным в степень. То есть получается, что расстояние между соседними рисками постоянно растёт или уменьшается. Такие шкалы удобны, когда мы хотим показать на одном графике более детально какую-то группу значений, но при это не хотим потерять из вида, значения которые, сильно отличаются от этой группы. Чем-то это похоже на логарифмическую шкалу, но здесь идёт акцент не на всем промежутке, а только на отдельной его части. Это хорошо видно на примере РИА новости, где они использовали степенные шкалы, чтобы сгладить выбросы по доходам отдельных депутатов.<\/p>\n

Со степенной шкалой<\/p>\n

\n\"\"\n<\/div>\n

С равномерной шкалой<\/p>\n

\n\"\"\n<\/div>\n

То есть степенные шкалы используются когда данные смещены в ту или иную сторону.<\/p>\n

Сравнение шкал<\/h3>\n

Чтобы удобно сравнить и понять как использовать ту или иную шкалу, я сделал небольшой инструмент.<\/a> На нём можно выбрать разные наборы данных и понять, как они выглядят на разных шкалах.<\/p>\n

\n\"\"\n<\/div>\n", "date_published": "2015-10-19T22:02:35+02:00", "date_modified": "2015-10-19T16:34:30+02:00", "tags": [ "графики и диаграммы", "оси", "пример", "шкалы" ], "image": "https:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/scale-uniform.jpg", "_date_published_rfc2822": "Mon, 19 Oct 2015 22:02:35 +0200", "_rss_guid_is_permalink": "false", "_rss_guid": "12", "_rss_enclosures": [], "_e2_data": { "is_favourite": false, "links_required": [], "og_images": [ "https:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/scale-uniform.jpg", "https:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/scale-uniform-ex.jpg", "https:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/scale-log.jpg", "https:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/scale-log-ex.jpg", "https:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/scale-log-2.jpg", "https:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/scale-pow.jpg", "https:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/scale-pow-ex1.jpg", "https:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/scale-pow-ex2.jpg", "https:\/\/revealthedata.com\/blog\/pictures\/scales-ex2.jpg" ] } } ], "_e2_version": 4079, "_e2_ua_string": "Aegea 11.0 (v4079e)" }