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在python中數據可視化造假的示例分析

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在python中數據可視化造假的示例分析



以前我們看到一個做得很爛的圖表,或者穿幫的數據可視化作品時,往往是將它們嘲笑一番也就算了。但有些時候,尤其是剛過去的這一年,我們好像更難分辨一個可視化作品是單純的糟糕產物,還是出于偏見而刻意制造的虛假信息。    
當然,用數據來撒謊已經不是什么新鮮事兒了,但現在圖表越來越容易被廣泛傳播,網上到處都是,而其中好多傳遞的是假象。你可能只是隨便瞟了一眼,但一個簡單的信息也可能在腦子里生根發芽。在你還不知道的時候,小李子已經在桌子上轉起了陀螺,而沒人關心它會停下來還是會一直轉下去。
自然而然地,現在我們需要快速看穿一個圖表是否在撒謊,而這篇圖文就是你貼心的指導手冊喲。
1)截斷數軸
 

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左邊的y軸數據從10開始,純粹的瞎話。右邊的數據從0開始,很好。
  
長度是柱狀圖視覺呈現的關鍵,所以當某些人通過截斷數軸而故意把長度縮短時,整個圖表的差別就變得更明顯了。這些人想要展現出比實際情況更劇烈的變化。我在另一篇文章里詳細談了這個問題。
  
2)雙重數軸

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它用了兩種差距極大的比例,可能是為了強行扯上因果關系。
  
通過使用雙重數軸,數據的量級可以根據兩種度量來縮小或擴張。人們通常用它來表達相關度和因果關系。“因為這個東東,另一個事兒發生了,看,很清楚吧。”
  
這個假相關數據的項目是個極好的例子。
  
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%,而如果每個扇形的比例加起來超過了100%?怪怪的噢。
  
可以看看這個搞笑的例子。
  
4)只看絕對值

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這其實只是人口分布圖。當你對比不同地方、種類或群體時,你必須考慮相對值,公平比較
  
任何事物都是相對的。你不能因為某個城鎮發生了兩起搶劫案,另一個只發生了一起,就說第一個鎮更危險。萬一第一個鎮的人口是第二個的一千倍呢?更有效的方式往往是對比百分數和比例,而非絕對值和總值。
  
這幅圖表很直白地展現了人口絕對數的影響。
  
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,且選定時間內的增幅實際并不明顯。
  
人們傾向于精心挑選日期和時間段來配合特定的敘事,所以更應該考慮到歷史背景、時常發生的事件,以及合理的用來比較的基準。
  
當你研究全局時,可能會發現有趣的事情。
  
6)奇怪的分級

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左圖只有兩個分級,大于1的究竟包括些什么?可能在打掩護。右圖更好,展示了更多變量。
  
有些可視化作品會過分簡化一個復雜的模型,而非展示出原數據中完整的變量范圍。這樣做很容易會把一個連續的變量轉化為從屬于某一類別的變量。
  
廣泛的分級在某些情況下很有用,但復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,改變邊長的比例來突出大小對比,完全是為了抓馬啊。
  
有時這種錯誤是無意間造成的,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,但以后說不定就會有。我打賭連象形圖都能出現,等著瞧吧。
  
9)為了三維而三維

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千萬別當你看到一個明明沒必要還強行用三維的圖表,請質疑它的數據、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中數據可視化造假的示例分析,小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注創新互聯行業資訊頻道。


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