บทความนี้เป็นส่วนหนึ่งของชุดบล็อกแบบพื้นฐานที่เรียกว่า…คืออะไร เราจะแจกแจงหัวข้อทั่วไปและคำถามที่ถามถึงเรา เราได้ครอบคลุมเนื้อหามากมายในโพสต์ก่อนหน้านี้ ดังนั้นชุดข้อมูลนี้ช่วยให้เราสามารถรวบรวมแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันมากมาย สร้างแหล่งเดียวสำหรับการเรียนรู้ของคุณ เราเชื่อว่าสิ่งสำคัญคือต้องใช้ชีพจรเป็นครั้งคราวเกี่ยวกับความรู้พื้นฐาน ไม่ว่าคุณจะอยู่ที่ไหนในเส้นทางการเรียนรู้ของคุณ ความสำเร็จของการสร้างภาพข้อมูลจำนวนมากขึ้นอยู่กับความเข้าใจอย่างถ่องแท้ของแนวคิดพื้นฐาน ดังนั้น ไม่ว่าคุณจะกำลังเรียนรู้สิ่งนี้เป็นครั้งแรก การอ่านเพื่อเสริมหลักการหลัก หรือกำลังมองหาแหล่งข้อมูลที่จะแบ่งปันกับผู้อื่น เช่น คู่มือแผนภูมิ ที่ครอบคลุมฉบับใหม่ของเรา โปรดเข้าร่วมกับเราในขณะที่เราทบทวนและใช้พื้นฐาน
แผนที่ต้นไม้คืออะไร?
ในช่วงต้นทศวรรษ 1990 ดร. Ben Shneiderman พยายามแก้ปัญหาความท้าทายในการหาวิธีประเมินไดเรกทอรีไฟล์ขนาดใหญ่บนคอมพิวเตอร์อย่างเพียงพอ ในขณะนั้น วิธีการแสดงภาพที่มีอยู่ไม่เหมาะเนื่องจากโครงสร้างเครือข่ายที่ซับซ้อนของโครงสร้างโฟลเดอร์
โฟลเดอร์ที่อยู่ในภาพนี้มีเพียง 0.05% ของความจุฮาร์ดไดรฟ์ทั้งหมด!
Dr Shneiderman ได้พัฒนา “แผนผังต้นไม้” เพื่อให้เห็นภาพข้อมูลจำนวนมากนี้ ด้วยโฟลเดอร์และโฟลเดอร์ย่อยหลายระดับ ด้วยวิธีที่มีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องใช้พื้นที่หน้าจอมากเกินไป ทรีแมปใช้ชุดของสี่เหลี่ยมที่ซ้อนกัน ซึ่งมีขนาดตามสัดส่วนกับค่าข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เพื่อนำเสนอมุมมองที่เป็นระเบียบและหลายระดับในชุดข้อมูลแบบลำดับชั้นใดๆ
ลักษณะของลำดับชั้นเกิดขึ้นเมื่อสี่เหลี่ยมเริ่มต้น (สาขา) ที่ใหญ่กว่านั้นถูกเรียงต่อกันด้วยสี่เหลี่ยมขนาดเล็กกว่า (สาขาย่อย) แทนระดับถัดไปในลำดับชั้น ในตัวอย่างด้านล่าง ขั้นตอนที่ 1 แสดงจำนวนหน่วยที่ขายได้ทั้งหมดก่อนจะแบ่งการขายตามเมือง (ขั้นตอนที่ 2) และสุดท้ายตามเมืองและผลิตภัณฑ์ (ขั้นตอนที่ 3)
ลองมาดูตัวอย่างอื่นกัน
แผนผังต้นไม้นี้แสดงภาพค่าใช้จ่ายการโอนย้ายทั้งหมดจากสโมสรฟุตบอล (ฟุตบอล) ที่เป็นตัวแทนของลีกห้าอันดับแรกในยุโรป ขนาดของสี่เหลี่ยมแสดงถึงมูลค่ารวมใน GBP ของผู้เล่นที่ซื้อ และสีจะถูกนำไปใช้อย่างเป็นหมวดหมู่กับแต่ละลีกในห้าลีก
การเรียงลำดับ
สี่เหลี่ยมผืนผ้าในแผนผังต้นไม้จะจัดเรียงตามขนาด โดยเริ่มจากขนาดใหญ่ที่สุดที่มุมซ้ายบน เลื่อนลงมาด้านล่างขวาสุดที่เล็กที่สุด เมื่อมีการแสดงระดับลำดับชั้นหลายระดับ ลำดับนี้จะถูกทำซ้ำสำหรับสี่เหลี่ยมที่ซ้อนกันแต่ละอัน
ในตัวอย่างนี้ ระดับแรกของลำดับชั้นคือ “ลีก” ดังนั้นลีกที่ใหญ่ที่สุด (พรีเมียร์ลีกอังกฤษ) จะอยู่ที่มุมซ้ายบน และลีกที่เล็กที่สุด (ลีกเอิงฝรั่งเศส 1) อยู่ที่ด้านล่างขวา ระดับที่สองของลำดับชั้นคือ “คลับ” ดังนั้นในแต่ละลีก แต่ละสโมสรจะถูกจัดเรียงโดยที่ใหญ่ที่สุดที่ด้านบนซ้าย (เชลซี, ยูเวนตุส, บาร์เซโลนา, บาเยิร์นมิวนิกและ PSG) และที่เล็กที่สุดที่ด้านล่างขวา
ขนาด
สี่เหลี่ยมสามารถปรับขนาดและเรียงลำดับได้โดยใช้อัลกอริธึมที่แตกต่างกันจำนวนหนึ่ง เราจะไม่กล่าวถึงความแตกต่างของอัลกอริธึมเหล่านี้ในโพสต์นี้—บ่อยครั้งที่เครื่องมือทรีแมปในตัวในแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ของเรานั้นค่อนข้างจะเหมือนกล่องดำ—แต่ Excel และ Tableau ในบรรดาโปรแกรมยอดนิยมอื่นๆ ใช้อัลกอริธึม “squarified” ซึ่งพยายามแสดงสี่เหลี่ยมแต่ละอันให้เหมือนกับสี่เหลี่ยมจตุรัสตามที่ข้อมูลและเลย์เอาต์โดยรวมอนุญาต
สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าขนาดของสี่เหลี่ยมแต่ละอันถูกกำหนดโดยตัวข้อมูลเอง และไม่สามารถใช้แผนผังต้นไม้เพื่อแสดงจุดข้อมูลที่เป็นศูนย์หรือค่าลบได้
สี
ในตัวอย่างข้างต้น สามารถใช้สีอย่างเป็นหมวดหมู่ เพื่อเน้นเส้นขอบระหว่างสี่เหลี่ยมผืนผ้าระดับบนสุด อีกทางหนึ่ง สามารถใช้สีในรูปแบบแผนที่ความร้อนเพื่อแสดงค่าเชิงปริมาณได้
การโต้ตอบ
โดยธรรมชาติแล้ว แผนที่ต้นไม้สร้างความท้าทายในการติดป้ายสี่เหลี่ยมเล็กๆ ในภาพ ส่งผลให้มีกลุ่มที่ไม่มีชื่อจำนวนมาก ด้วยเหตุผลนี้ จึงเป็นเรื่องปกติที่จะเห็นแผนภูมิต้นไม้ที่ใช้แบบโต้ตอบ ซึ่งผู้ใช้สามารถคลิกหรือวางเมาส์เหนือกลุ่มเพื่อแสดงค่าเหล่านั้น และอาจค้นพบข้อมูลที่มีรายละเอียดมากขึ้น
คุณจะใช้แผนผังต้นไม้เมื่อใด
ทรีแมปอาจเหมาะสมในหลายสถานการณ์ ขึ้นอยู่กับข้อมูลของคุณ พื้นที่ว่าง และความสัมพันธ์ที่คุณต้องสำรวจหรือเน้นด้วยภาพของคุณ
คุณต้องการแสดงภาพความสัมพันธ์แบบส่วนต่อส่วนระหว่างหมวดหมู่จำนวนมาก
แม้ว่าแผนภูมิวงกลมจะทำงานได้ดีที่สุดกับกลุ่มสามกลุ่มหรือน้อยกว่า แต่แผนผังต้นไม้ก็ทำงานได้ดีกับกลุ่มต่างๆ รูปแบบในข้อมูลมองเห็นได้ง่ายขึ้น ทำให้ทรีแมปเป็นตัวเลือกที่ดีที่จะใช้ในขั้นตอนการสำรวจของการวิเคราะห์ (เราจะดูตัวอย่างนี้ในไม่ช้า)
การเปรียบเทียบที่แม่นยำระหว่างหมวดหมู่ไม่สำคัญ
ทรีแมปให้มุมมองระดับสูงที่ยอดเยี่ยมของหมวดหมู่ และหมวดหมู่ย่อยที่ดูเหมือนหรือแตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัด การใช้สีอย่างมีประสิทธิภาพจะช่วยในการเปรียบเทียบเหล่านี้ คุณอาจสูญเสียความแม่นยำไปบ้างเนื่องจากจำนวนของสี่เหลี่ยม การพึ่งพาการเปรียบเทียบค่าตามพื้นที่ และการสูญเสียป้ายกำกับที่อ่านง่าย แต่ในขั้นตอนการสำรวจของการวิเคราะห์ นั่นอาจเป็นการแลกเปลี่ยนที่คุ้มค่า
คุณต้องจัดลำดับความสำคัญการใช้พื้นที่อย่างมีประสิทธิภาพ
ความสามารถในการแสดงรายการนับพันรายการภายในพื้นที่หน้าจอขนาดเล็กเป็นข้อดีของแผนผังต้นไม้ ข้อจำกัดเพียงอย่างเดียวคือจำนวนสี่เหลี่ยมที่สามารถติดป้ายกำกับได้ชัดเจน
ข้อมูลของคุณเป็นแบบลำดับชั้น
คุณคงรู้สึกลำบากใจที่จะหาวิธีที่สวยงามกว่าหรือมีประสิทธิภาพในการแสดงภาพข้อมูลในระดับลำดับชั้นหลายระดับมากกว่าแผนผังต้นไม้ นั่นเป็นเหตุผล เนื่องจากความจำเป็นในการทำงานดังกล่าวให้สำเร็จเป็นแรงผลักดันให้เกิดการสร้างงานตั้งแต่แรก
เมื่อหันกลับมาสนใจตัวอย่าง เราสามารถสังเกตได้อย่างรวดเร็ว
-
พรีเมียร์ลีกอังกฤษ (สีน้ำเงินเข้ม) หมายถึง ⅓ ของการใช้จ่ายทั้งหมด ทั่วทั้งห้าลีกนี้
-
ฝรั่งเศส (สีส้ม) และเยอรมนี (สีเทา) ใช้เงินน้อย กว่าอังกฤษ อิตาลี และสเปนมาก
-
ทีมใช้จ่ายสี่อันดับแรกในอิตาลี (สีเหลือง) คิดเป็นประมาณ 50% ของการใช้จ่ายทั้งหมดในเซเรียอา
-
บาเยิร์น มิวนิค (ทางขวาบน) ใช้เงินไปกว่าครึ่งของเชลซี แล้ว (ด้านซ้ายบน)
เรากำลังทำการสังเกตทั่วไปที่นี่ ซึ่งเป็นสิ่งที่ทรีแมปช่วยให้เราทำได้อย่างดี เราสามารถเพิ่มป้ายกำกับ (ซึ่งมีพื้นที่ว่าง) เพื่อแสดงมูลค่าที่ใช้ไปเช่นกัน
อะไรคือความท้าทายของการใช้ทรีแมป?
ผู้ชมของคุณอาจไม่คุ้นเคยกับพวกเขา
ปัญหาทั่วไปที่มีประเภทแผนภูมิที่แปลกใหม่ เช่น แผนผังต้นไม้คือ แม้ว่าแผนภูมิจะดึงดูดสายตา แต่อาจต้องการให้เราอธิบายเกี่ยวกับวิธีที่ควรอ่าน ในหลายกรณี แผนภูมิประเภทอื่นจะแสดงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าเราสามารถรวบรวมหรือแก้ไขข้อมูลที่เราเลือกแบ่งปันอย่างรอบคอบ
เป็นการยากที่จะเปรียบเทียบพื้นที่ได้อย่างแม่นยำ
เรามีประสิทธิภาพมากในการเปรียบเทียบภาพโดยพิจารณาจากความยาวและความสูง หรือตำแหน่งของจุด ในขณะที่เราไม่สามารถประเมินพื้นที่และความเข้มของสีได้อย่างแม่นยำ หากข้อมูลไม่แสดงความแตกต่างที่มีนัยสำคัญ ดังนั้นการเติมแผนผังต้นไม้ของเราด้วยสี่เหลี่ยมที่มีขนาดใกล้เคียงกันแต่ไม่เหมือนกัน จะทำให้การเปรียบเทียบยากขึ้นเป็นพิเศษ พิจารณาเสมอว่าแผนภูมิแท่งหรือกราฟเส้นอาจทำให้ผู้ชมเข้าใจได้เร็วขึ้นหรือไม่
พวกเขาสามารถล้นหลามในการประมวลผล
แม้ว่าความสามารถในการแสดงภาพสินค้านับพันรายการในระดับลำดับชั้นหลายระดับเป็นจุดสนับสนุนของแผนผังต้นไม้ แต่ข้อมูลปริมาณมหาศาลนี้อาจทำให้ผู้ชมล้นหลาม หากสี่เหลี่ยมผืนผ้าส่วนใหญ่ของคุณไม่มีป้ายกำกับหรือระดับต่างๆ ของลำดับชั้นที่มองไม่เห็น ให้พิจารณาวิธีอื่นในการแสดงข้อมูลเป็นภาพ
สามารถใช้ได้กับชุดข้อมูลที่ทุกค่ามากกว่าศูนย์เท่านั้น
ค่าสำหรับการปรับขนาดสี่เหลี่ยมผืนผ้าไม่สามารถมีค่าติดลบได้ ซึ่งจะจำกัดกรณีการใช้งานที่อาจเกิดขึ้น คุณไม่สามารถมองเห็นกำไรขาดทุนได้ เป็นต้น
ความท้าทายเหล่านี้บางอย่างปรากฏชัดเมื่อเราถามคำถามที่เหมาะสมยิ่งขึ้นในตัวอย่างของเรา
-
ลีกใดที่ใช้จ่ายมากกว่า: เยอรมนีหรือฝรั่งเศส
-
หกทีมชั้นนำของอังกฤษใช้เวลามากกว่าอิตาลีหรือไม่?
-
สัดส่วนของการใช้จ่ายที่หกทีมชั้นนำในแต่ละลีกเป็นตัวแทนของ?
-
น็อตติ้งแฮม ฟอเรสต์ ใช้เงินไปเท่าไหร่?
ตกลง คำถามสุดท้ายค่อนข้างไม่ยุติธรรม สี่เหลี่ยมผืนผ้าสำหรับน็อตติงแฮมฟอเรสต์ไม่ได้ระบุไว้ด้วยซ้ำ แต่นั่นเป็นความท้าทายที่ได้รับการกล่าวถึงข้างต้น สังเกตว่าคำถามเหล่านี้ตอบยากกว่ามากอย่างไร เนื่องจากพวกเขาต้องการการเปรียบเทียบที่แม่นยำกว่าแผนผังต้นไม้นี้
ทางเลือกแทนแผนผังต้นไม้
ในหลายกรณี สามารถแทนที่แผนผังต้นไม้ด้วยแผนภูมิแท่ง (สำหรับข้อมูลที่มีตัวแปรเชิงปริมาณหนึ่งตัวแปรและหนึ่งตัวแปรตามหมวดหมู่) หรือแผนภาพแบบกระจาย (สำหรับข้อมูลที่มีตัวแปรเชิงปริมาณสองตัว)
มาลองนึกภาพตัวอย่างของเราใหม่โดยใช้แผนภูมิแท่งสองอันเพื่อบอกเล่าเรื่องราวของการใช้จ่ายโดยรวมระหว่างลีค และความสมดุลระหว่างทีมใช้จ่าย 6 อันดับแรกกับทีมที่เหลือ แม้ว่าข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้จะถูกค้นพบโดยการสำรวจแผนผังต้นไม้ แต่ก็สามารถอธิบายได้ดีกว่าโดยใช้แถบด้านล่าง
เช่นเดียวกับแผนภูมิทุกประเภท ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้เลือกทรีแมปด้วยเหตุผลที่ถูกต้อง กล่าวคือ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าภาพนั้นเข้ากับเรื่องราวและข้อมูลที่สนับสนุน และอย่าพยายามบังคับข้อมูลให้อยู่ในการเลือกแผนภูมิที่ไม่เหมาะสม หรือทำการเลือกแผนภูมินี้ด้วยเหตุผลส่วนตัวหรือความสวยงาม
ฉันจะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแผนผังต้นไม้ได้ที่ไหน
