<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> 
<rss version="2.0"
  xmlns:itunes="http://www.itunes.com/dtds/podcast-1.0.dtd"
  xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">

<channel>

<title>Reveal the Data: заметки с тегом оси</title>
<link>https://revealthedata.com/blog/tags/osi/</link>
<description>Блог Ромы Бунина про визуализацию данных, Tableau и развитие BI-систем.</description>
<author></author>
<language>ru</language>
<generator>Aegea 11.0 (v4079e)</generator>

<itunes:owner>
<itunes:name></itunes:name>
<itunes:email>buninra@mail.ru</itunes:email>
</itunes:owner>
<itunes:subtitle>Блог Ромы Бунина про визуализацию данных, Tableau и развитие BI-систем.</itunes:subtitle>
<itunes:image href="https://revealthedata.com/blog/pictures/userpic/userpic-square@2x.jpg?1612211172" />
<itunes:explicit>no</itunes:explicit>

<item>
<title>Сравнение равномерной, логарифмической и степенной шкал</title>
<guid isPermaLink="false">12</guid>
<link>https://revealthedata.com/blog/all/sravnenie-ravnomernoy-logarifmicheskoy-i-stepennoy-shkal/</link>
<pubDate>Mon, 19 Oct 2015 22:02:35 +0200</pubDate>
<author></author>
<comments>https://revealthedata.com/blog/all/sravnenie-ravnomernoy-logarifmicheskoy-i-stepennoy-shkal/</comments>
<description>
&lt;p&gt;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.&lt;/p&gt;
&lt;h2&gt;Равномерная шкала&lt;/h2&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://revealthedata.com/blog/pictures/scale-uniform.jpg" width="959" height="43" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;p&gt;Самый распространенный и привычный вид шкал. Также их называют арифметическими или линейными шкалами. На такой шкале значения равноудалены друг друг от друга.&lt;br /&gt;
Например значения 100 и 200, и 200 и 300 отстают друг от друга на одно и тоже расстояние.&lt;br /&gt;
Например, 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.&lt;/p&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://revealthedata.com/blog/pictures/scale-uniform-ex.jpg" width="1001" height="853" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;h2&gt;Логарифмическая шкала&lt;/h2&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://revealthedata.com/blog/pictures/scale-log.jpg" width="953" height="42" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;p&gt;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.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;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.&lt;/p&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://revealthedata.com/blog/pictures/scale-log-ex.jpg" width="905" height="575" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;p&gt;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.&lt;/p&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://revealthedata.com/blog/pictures/scale-log-2.jpg" width="517" height="156" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;h2&gt;Степенная шкала&lt;/h2&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://revealthedata.com/blog/pictures/scale-pow.jpg" width="961" height="153" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;p&gt;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.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Со степенной шкалой&lt;/p&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://revealthedata.com/blog/pictures/scale-pow-ex1.jpg" width="749" height="733" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;p&gt;С равномерной шкалой&lt;/p&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://revealthedata.com/blog/pictures/scale-pow-ex2.jpg" width="742" height="730" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;p&gt;То есть степенные шкалы используются когда данные смещены в ту или иную сторону.&lt;/p&gt;
&lt;h3&gt;Сравнение шкал&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;Чтобы удобно сравнить и понять как использовать ту или иную шкалу, я сделал небольшой &lt;a href="http://revealthedata.com/examples/scales/"&gt;инструмент.&lt;/a&gt; На нём можно выбрать разные наборы данных и понять, как они выглядят на разных шкалах.&lt;/p&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://revealthedata.com/blog/pictures/scales-ex2.jpg" width="967" height="411" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
</description>
</item>


</channel>
</rss>