在python中數(shù)據(jù)可視化造假的示例分析

本篇文章給大家分享的是有關(guān)在python中數(shù)據(jù)可視化造假的示例分析，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

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在python中數(shù)據(jù)可視化造假的示例分析

以前我們看到一個(gè)做得很爛的圖表，或者穿幫的數(shù)據(jù)可視化作品時(shí)，往往是將它們嘲笑一番也就算了。但有些時(shí)候，尤其是剛過去的這一年，我們好像更難分辨一個(gè)可視化作品是單純的糟糕產(chǎn)物，還是出于偏見而刻意制造的虛假信息。

當(dāng)然，用數(shù)據(jù)來撒謊已經(jīng)不是什么新鮮事兒了，但現(xiàn)在圖表越來越容易被廣泛傳播，網(wǎng)上到處都是，而其中好多傳遞的是假象。你可能只是隨便瞟了一眼，但一個(gè)簡單的信息也可能在腦子里生根發(fā)芽。在你還不知道的時(shí)候，小李子已經(jīng)在桌子上轉(zhuǎn)起了陀螺，而沒人關(guān)心它會(huì)停下來還是會(huì)一直轉(zhuǎn)下去。

自然而然地，現(xiàn)在我們需要快速看穿一個(gè)圖表是否在撒謊，而這篇圖文就是你貼心的指導(dǎo)手冊喲。

1）截?cái)鄶?shù)軸

在python中數(shù)據(jù)可視化造假的示例分析

左邊的y軸數(shù)據(jù)從10開始，純粹的瞎話。右邊的數(shù)據(jù)從0開始，很好。

長度是柱狀圖視覺呈現(xiàn)的關(guān)鍵，所以當(dāng)某些人通過截?cái)鄶?shù)軸而故意把長度縮短時(shí)，整個(gè)圖表的差別就變得更明顯了。這些人想要展現(xiàn)出比實(shí)際情況更劇烈的變化。我在另一篇文章里詳細(xì)談了這個(gè)問題。

2）雙重?cái)?shù)軸

在python中數(shù)據(jù)可視化造假的示例分析

它用了兩種差距極大的比例，可能是為了強(qiáng)行扯上因果關(guān)系。

通過使用雙重?cái)?shù)軸，數(shù)據(jù)的量級(jí)可以根據(jù)兩種度量來縮小或擴(kuò)張。人們通常用它來表達(dá)相關(guān)度和因果關(guān)系。“因?yàn)檫@個(gè)東東，另一個(gè)事兒發(fā)生了，看，很清楚吧。”

這個(gè)假相關(guān)數(shù)據(jù)的項(xiàng)目是個(gè)極好的例子。

3）總和不對頭

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餅圖中所有部分的比例加起來超過了100%。

一些圖表專門要展示總體中的某些部分，而當(dāng)這些部分加起來超過了總和，問題就很大了。比如，餅圖代表的是總共100%，而如果每個(gè)扇形的比例加起來超過了100%？怪怪的噢。

可以看看這個(gè)搞笑的例子。

4）只看絕對值

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這其實(shí)只是人口分布圖。當(dāng)你對比不同地方、種類或群體時(shí)，你必須考慮相對值，公平比較

任何事物都是相對的。你不能因?yàn)槟硞€(gè)城鎮(zhèn)發(fā)生了兩起搶劫案，另一個(gè)只發(fā)生了一起，就說第一個(gè)鎮(zhèn)更危險(xiǎn)。萬一第一個(gè)鎮(zhèn)的人口是第二個(gè)的一千倍呢？更有效的方式往往是對比百分?jǐn)?shù)和比例，而非絕對值和總值。

這幅圖表很直白地展現(xiàn)了人口絕對數(shù)的影響。

5）有限范圍

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左圖看上去增幅很大，但右圖顯示出這只是常態(tài)，且選定時(shí)間內(nèi)的增幅實(shí)際并不明顯。

人們傾向于精心挑選日期和時(shí)間段來配合特定的敘事，所以更應(yīng)該考慮到歷史背景、時(shí)常發(fā)生的事件，以及合理的用來比較的基準(zhǔn)。

當(dāng)你研究全局時(shí)，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)有趣的事情。

6）奇怪的分級(jí)

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左圖只有兩個(gè)分級(jí)，大于1的究竟包括些什么？可能在打掩護(hù)。右圖更好，展示了更多變量。

有些可視化作品會(huì)過分簡化一個(gè)復(fù)雜的模型，而非展示出原數(shù)據(jù)中完整的變量范圍。這樣做很容易會(huì)把一個(gè)連續(xù)的變量轉(zhuǎn)化為從屬于某一類別的變量。

廣泛的分級(jí)在某些情況下很有用，但復(fù)雜性往往才是事物的意義所在。要防止過分簡化。

7）混亂的面積比

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30是10的三倍，但或許是為了增加顯著性，圖上最大的矩形比最小的大得可不止三倍。

如果按照面積來進(jìn)行視覺上的編碼，圖形的大小比例就該是面積的比例。有些人卻在做面積編碼的可視化時(shí)，改變邊長的比例來突出大小對比，完全是為了抓馬啊。

有時(shí)這種錯(cuò)誤是無意間造成的，更需要警覺。

8）操控面積維度

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上下兩個(gè)圖形的面積相等，但看上去很不一樣。

或許有人懂得怎么用面積來做視覺編碼，卻還（gu）是（yi）做出了上圖這樣的東西。我還沒見過如此夸張的例子，但以后說不定就會(huì)有。我打賭連象形圖都能出現(xiàn)，等著瞧吧。

9）為了三維而三維

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千萬別當(dāng)你看到一個(gè)明明沒必要還強(qiáng)行用三維的圖表，請質(zhì)疑它的數(shù)據(jù)、圖表、作者及圖表衍生出的任何事物。

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以上就是在python中數(shù)據(jù)可視化造假的示例分析，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見到或用到的。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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