Wykresy i diagramy - hipermarket wiedzy. Wizualizacja danych w wielu wierszach

Niemożliwe jest szybkie i efektywne przetwarzanie dużych ilości tego samego rodzaju informacji przedstawionych w formie tekstowej. O wiele wygodniej jest przetwarzać takie informacje za pomocą tabel.

Ale postrzeganie niewygodnych stolików również okazuje się trudne dla osoby.

Załóżmy, że przygotowujesz się do szkolnej konferencji geograficznej, na której Twoim zadaniem jest namalowanie klimatycznego portretu miesiąca czerwca. Przez cały miesiąc zbierałeś informacje o temperaturze powietrza, ciśnieniu, wilgotności, zachmurzeniu, kierunku i prędkości wiatru.

Do przygotowanej tabeli wpisałeś odpowiednie informacje, a oto co dostałeś (część tabeli):

Oczywiście możesz przerysować tę tabelę na dużym arkuszu papieru Whatman i zademonstrować ten imponujący wynik kolegom z klasy. Ale czy będą w stanie dostrzec te informacje, przetworzyć je i zsumować wyobrażenie o pogodzie w maju? Najprawdopodobniej nie.

Zebrałeś duża liczba informacji, jest dokładna, kompletna i wiarygodna, ale w formie tabelarycznej nie zainteresuje słuchaczy, ponieważ wcale nie jest jasna.

Wizualna reprezentacja procesów zmieniających się wielkości

Wykres przedstawia dwie osie współrzędnych pod kątem prostym względem siebie. Te osie to skale, na których wykreślane są reprezentowalne wartości.

Zwróć uwagę!

Jedna wielkość jest zależna od drugiej - niezależna. Wielkość niezależna jest zwykle wykreślana na osi poziomej (oś X lub odcięta), a wielkość zależna na osi pionowej (oś Y lub rzędna). Kiedy zmienia się zmienna niezależna, zmienia się zmienna zależna.

Na przykład temperatura powietrza (zmienna zależna) może zmieniać się w czasie (zmienna niezależna).

Tak więc wykres pokazuje, co dzieje się z Y, gdy zmienia się X. Na wykresie wartości są wyświetlane jako krzywe, kropki lub oba jednocześnie.

Wykres pozwala śledzić dynamikę zmian danych. Na przykład, zgodnie z danymi zawartymi w \ (2 \) -tej kolumnie, można zbudować wykres zmian temperatury w rozpatrywanym miesiącu.

Zgodnie z harmonogramem możesz natychmiast ustawić najcieplejszy dzień miesiąca, najzimniejszy dzień miesiąca, szybko obliczyć liczbę dni, w których temperatura powietrza przekroczyła dwadzieścia stopni lub znajdowała się w obszarze \ (+ 15 ° С \).

Można również wskazać okresy, w których temperatura powietrza była wystarczająco stabilna lub odwrotnie, ulegała znacznym wahaniom.

Podobne informacje dostarczają wykresy zmian wilgotności powietrza i ciśnienie atmosferyczne zbudowany na podstawie \ (3 \) -tej i \ (4 \) -tej kolumny tabeli.

Wizualna reprezentacja stosunku ilości

Diagramy zapewniają wizualną reprezentację stosunku pewnych wielkości. Jeśli porównywane wartości tworzą \ (100 \)% w sumie, to użyj wykresy kołowe.

Wykres nie pokazuje liczby dni z określonym zachmurzeniem, ale pokazuje, ile procent całkowitej liczby dni przypada na dni z określonym zachmurzeniem.

Dni z pewnym zachmurzeniem odpowiadają ich własnemu sektorowi koła. Powierzchnia tego sektora odnosi się do powierzchni całego koła, gdyż liczba dni z pewnym zachmurzeniem odnosi się do łącznej liczby dni czerwca. Dlatego też, jeśli na wykresie kołowym nie zostaną podane żadne dane liczbowe, to i tak da pewne przybliżone wyobrażenie o stosunku rozważanych wartości, w naszym przypadku - dni o różnym zachmurzeniu.

Duża liczba sektorów utrudnia dostrzeżenie informacji na wykresie kołowym. Dlatego wykres kołowy generalnie nie ma zastosowania do więcej niż pięciu do sześciu wartości danych. W naszym przykładzie trudność tę można pokonać, zmniejszając liczbę gradacji chmur: \ (0-30 \)%, \ (40-60 \)%, \ (70-80 \)%, \ (90-100 \ )%.

Jedno spojrzenie na wykres wystarczy, aby stwierdzić, że w czerwcu panowały pogodne dni, z bardzo małą liczbą pochmurnych dni. Musieliśmy poświęcić dokładność, aby zapewnić lepszą widoczność. Zapewnienie zarówno jasności, jak i dokładności informacji w wielu przypadkach pozwala: wykresy słupkowe.

Wykresy kolumnowe składają się z równoległych prostokątów (pasków) o równej szerokości. Każdy słupek przedstawia jeden rodzaj danych jakościowych (na przykład jeden rodzaj zachmurzenia) i jest powiązany z pewnym punktem odniesienia na osi poziomej – osią kategorii.

W naszym przypadku punkty kontrolne na osi kategorii są stałymi wartościami chmur.

Wysokość słupków jest proporcjonalna do wartości porównywanych wartości (np. liczba dni danego zachmurzenia).

Odpowiednie wartości są wykreślane na pionowej osi wartości.

Ani oś wartości, ani słupki nie powinny mieć przebić: wykres służy do lepszego porównania, a obecność przebić niszczy sam cel prezentowania wyników w postaci wykresu.

Wykres płatków specjalny, ma własną oś dla każdego punktu serii danych. Osie wychodzą ze środka wykresu.

Okazuje się też, że jest to trudne dla osoby.

Załóżmy, że przygotowujesz się do szkolnej konferencji geograficznej, na której masz za zadanie namalować klimatyczny portret maja. Przez cały miesiąc zbierałeś informacje o temperaturze powietrza, ciśnieniu, wilgotności, zachmurzeniu, kierunku i prędkości wiatru. Wprowadziłeś odpowiednie informacje do przygotowanej tabeli, a oto co dostałeś:

Pogoda w maju 2006

Oczywiście możesz przerysować tę tabelę na dużym arkuszu papieru Whatman i zademonstrować ten imponujący wynik kolegom z klasy. Ale czy będą w stanie dostrzec te informacje, przetworzyć je i zsumować wyobrażenie o pogodzie w maju? Najprawdopodobniej nie.

Zebrałeś dużą ilość informacji, są one dokładne, kompletne i wiarygodne, ale w formie tabelarycznej nie będą interesujące dla słuchaczy, ponieważ nie są wcale jasne. Aby informacje zawarte w tabeli były bardziej wizualne i łatwo dostrzegalne (zwizualizować informacje), można skorzystać z wykresów i wykresy.

Wizualna reprezentacja procesów zmieniających się wielkości

Wykres przedstawia dwie osie współrzędnych pod kątem prostym względem siebie. Te osie to skale, na których wykreślane są reprezentowalne wartości. Jedna wielkość jest zależna od drugiej - niezależna. Wartości wielkości niezależnych są zwykle wykreślane na osi poziomej (oś X lub odcięta), a wielkość zależna na osi pionowej (oś Y lub oś rzędnych). Kiedy zmienia się zmienna niezależna, zmienia się zmienna zależna. Na przykład temperatura powietrza (zmienna zależna) może zmieniać się w czasie (zmienna niezależna). Tak więc wykres pokazuje, co dzieje się z Y, gdy zmienia się X. Na wykresie wartości są wyświetlane jako krzywe, kropki lub oba jednocześnie.

Wykres pozwala śledzić dynamikę zmian danych. Na przykład, zgodnie z danymi zawartymi w drugiej kolumnie, można zbudować wykres zmian temperatury w danym miesiącu. Zgodnie z harmonogramem można błyskawicznie ustawić najcieplejszy dzień miesiąca, najzimniejszy dzień miesiąca, szybko obliczyć liczbę dni, w których temperatura powietrza przekroczyła dwadzieścia stopni lub wynosiła około +15° С. Można również wskazać okresy, w których temperatura powietrza była dość stabilna lub odwrotnie, ulegała znacznym wahaniom (ryc. 2.11).

Podobny obraz przedstawiają wykresy zmian wilgotności powietrza i ciśnienia atmosferycznego, zbudowane na podstawie 3 i 4 kolumny tabeli (ryc. 2.12, 2.13).

Wizualna reprezentacja stosunku ilości

Teraz popracujmy z kolumną „Chmury”. Według dostępnych danych bardzo trudno powiedzieć, jaki rodzaj zachmurzenia panował w maju. Sytuację upraszcza się, gdy na podstawie dostępnych informacji zestawia się dodatkową tabelę, w której prezentowana jest liczba dni z tą samą zachmurzeniem:

Zachmurzenie w maju 2006

Diagramy zapewniają wizualną reprezentację stosunku pewnych wielkości. Jeśli porównywane wartości sumują się do 100%, używane są wykresy kołowe.

Wykres (ryc. 2.14) nie wskazuje liczby dni z pewnym zachmurzeniem, ale pokazuje, jaki procent całkowitej liczby dni przypada na dni z określonym zachmurzeniem.

Dni z pewnym zachmurzeniem odpowiadają ich własnemu sektorowi koła. Powierzchnia tego sektora odnosi się do powierzchni całego koła, gdyż liczba dni z pewnym zachmurzeniem odnosi się do łącznej liczby dni w maju. Dlatego też, jeśli na wykresie kołowym nie zostaną podane żadne dane liczbowe, to i tak da pewne przybliżone wyobrażenie o stosunku rozważanych wartości, w naszym przypadku - dni z różnym zachmurzeniem.

Duża liczba sektorów utrudnia dostrzeżenie informacji na wykresie kołowym. Dlatego wykres kołowy generalnie nie ma zastosowania do więcej niż pięciu do sześciu wartości danych. W naszym przykładzie trudność tę można przezwyciężyć, zmniejszając liczbę gradacji chmur: 0-30%, 40-60%, 70-80%, 90-100% (rys. 2.15).

Jedno spojrzenie na schemat na ryc. 2,15 wystarczy, aby stwierdzić, że w maju panowały pochmurne dni, a pogodnych było bardzo mało. Musieliśmy poświęcić dokładność, aby zapewnić lepszą widoczność. Wykresy kolumnowe (rys. 2.16) mogą w wielu przypadkach zapewnić zarówno przejrzystość, jak i dokładność informacji.

Wykresy kolumnowe składają się z równoległych prostokątów (pasków) o równej szerokości. Każdy słupek przedstawia jeden rodzaj danych jakościowych (na przykład jeden rodzaj zachmurzenia) i jest powiązany z pewnym punktem odniesienia na osi poziomej – osią kategorii. W naszym przypadku punkty kontrolne na osi kategorii są stałymi wartościami chmur. Wysokość słupków jest proporcjonalna do wartości porównywanych wartości (np. liczba dni danego zachmurzenia). Odpowiednie wartości są wykreślane na pionowej osi wartości. Ani oś wartości, ani słupki nie powinny mieć przebić: wykres służy do lepszego porównania, a obecność przebić niszczy sam cel prezentowania wyników w postaci wykresu.

Zgodnie ze schematem na ryc. 2.16 można nie tylko porównać liczbę dni z konkretnym zachmurzeniem, ale także wskazać dokładnie ile dni z jakim zachmurzeniem było w rozpatrywanym okresie.

Wykres płatkowy jest wyjątkowy, ma swoją oś dla każdego punktu serii danych. Osie wychodzą ze środka wykresu.

Podsumujmy:

1. Za pomocą wykresów i diagramów (kołowe, słupkowe i promieniowe) byliśmy w stanie zwizualizować dużą ilość tego samego typu informacji tabelarycznych.

2. Wykresy pozwoliło nam prześledzić procesy zmian temperatury, wilgotności i ciśnienia. Wykresy - porównaj liczbę dni z konkretnym zachmurzeniem i zbuduj różę wiatrów.

3. Aby informacje przedstawione w jednej tabeli były bardziej przejrzyste, wykorzystaliśmy trzy wykresy i trzy diagramy.

4. Dla jasności w niektórych przypadkach musieliśmy poświęcić dokładność informacji. Tak więc wybór takiego czy innego rodzaju model informacyjny zależy od celu, w jakim tworzymy ten model.

Wizualizacja danych w wielu wierszach

Przypuszczać nauczyciel klasowy zaprosił cię do przygotowania spotkanie rodzicielskie wykres postępu na podstawie informacji zawartych w poniższej tabeli:

W przeciwieństwie do poprzednich przypadków, tutaj mamy do czynienia z danymi wielowierszowymi: wiersz pierwszy - szacunki Bautina Dimy, wiersz drugi - szacunki Miszy Golubiewa, wiersz trzeci - szacunki Iwana Kulikowa, wiersz czwarty - szacunki Raduginy Ałły. Tutaj będziemy musieli porównywać kilka wartości kilka razy (w kilku punktach).

W takim przypadku wykres kołowy zasadniczo nie może być używany.

Możesz zbudować wykres słupkowy, prezentując jednocześnie dane dotyczące wszystkich uczniów - ryc. 2.18.

W tym przykładzie punktami kontrolnymi są nazwiska uczniów. W każdym punkcie odniesienia budowana jest grupa czterech kolumn - według ilości obiektów. Porównanie można tutaj przeprowadzić zarówno pomiędzy prostokątami należącymi do tej samej grupy (porównujemy wyniki jednego ucznia ze wszystkich przedmiotów), jak i pomiędzy grupami (porównujemy wyniki uczniów ze sobą).

Aby wizualnie porównać sumy kilku wielkości w kilku punktach i jednocześnie pokazać udział każdej wielkości w sumie, stosuje się wykresy poziomów.

Możesz zrozumieć ideę wykresu warstwowego, mentalnie przekształcając wykres słupkowy. Wyobraź sobie, że słupki w każdej grupie nie są obok siebie, ale jeden nad drugim. Teraz w każdym punkcie kontrolnym zamiast grupy kolumn będzie jedna kolumna wielopoziomowa. Jego wysokość zostanie określona przez sumę wysokości wszystkich części składowe(rys. 2.19).

Wykresy warstwowe lub wykresy warstwowe mogą również służyć do wizualizacji danych wielowierszowych (rysunek 2.20).

Wykres warstwowy przypomina plasterek Skorupa... „Góra” odpowiada uczniowi odnoszącemu większe sukcesy, a „puste” — mniej skutecznemu uczniowi. To jest wykres skumulowany. Pionowy wycinek w punktach obrotu umożliwia przedstawienie udziału każdej serii danych (w naszym przypadku wyników dla każdego podmiotu) w łącznej kwocie ( Całkowity wynik konkretnego ucznia). „Grubość warstwy” pozwala ocenić ogólną wydajność obiektu.

Krótko o najważniejszej rzeczy

Wybór tego lub innego typu modelu informacji zależy od celu, dla którego tworzymy ten model.

Wykres - obraz graficzny, dając wizualną reprezentację stosunku dowolnych ilości lub kilku wartości jednej wielkości, zmiany ich wartości. Stosuje się wiele różnych typów wykresów.

Wykres to linia, która przedstawia wizualną reprezentację natury zależności wielkości (na przykład ścieżki) od innej (na przykład czasu). Wykres pozwala śledzić dynamikę zmian danych.

Wykres kołowy służy do porównywania kilku wielkości w jednym punkcie. Jest to szczególnie przydatne, gdy ilości sumują się w całość.

Wykres słupkowy umożliwia porównanie wielu ilości w wielu punktach.

Wykres warstwowy umożliwia wizualne porównywanie sum wielu ilości w wielu punktach i nadal pokazuje, w jaki sposób każda ilość ma udział w sumie.

Wykres warstwowy (wykres warstwowy) umożliwia jednoczesne śledzenie zmian sumy kilku wielkości w kilku punktach i jednoczesne pokazanie udziału każdej wielkości w sumie.

Za pomocą wykresów i wykresów możesz wizualizować duże ilości tego samego typu informacji tabelarycznych. Podczas wizualizacji często dochodzi do utraty dokładności informacji.

Pytania i zadania

1. Korzystając z wykresów ruchu przedstawionych na rysunku, wyznacz prędkość ruchu każdego obiektu i zapisz wzór wyrażający zależność przebytej odległości od czasu ruchu obiektu.

Jakie obiekty mogą mieć prędkość określoną w harmonogramie?

2. Rysunek przedstawia harmonogram ruchu siódmej klasy Miszy Golubeva w drodze do szkoły. Zdefiniuj według harmonogramu:

1) czas opuszczenia domu;
2) prędkość na wszystkich odcinkach trasy;
3) czas trwania i czas postojów;
4) czas przybycia do szkoły.

Co Twoim zdaniem może spowodować zatrzymanie i zwiększenie szybkości ruchu ucznia?

3. Korzystając z wykresu zmian wydajności, znajdź prawdziwe stwierdzenia:

1) wzrost operatywność zaczyna się o godzinie 8;
2) zmęczenie trwa od 12 do 14 godzin;
3) wydajność jest wyższa wieczorem niż rano;
4) największa wydajność od 10 do 12 rano;
5) wydajność gwałtownie spada po 21 godzinach;
6) niska sprawność o godzinie 19;
7) najwyższa sprawność o godzinie 17;
8) w godzinach popołudniowych najniższa wydajność jest po 15 godzinach;
9) osoba ma dwa okresy największej zdolności do pracy w ciągu dnia: od 8:00 do 13:30 oraz od 16:00 do 20:00;
10) lekcje powinny rozpoczynać się o godzinie 7 rano;
11) wykonywać zadanie domowe najlepiej od 15:00 do 17:00.

4. W tabeli przedstawiono rozkład zajęć na jeden dzień szkolny dla uczniów klasy 7.

Czy ten harmonogram odpowiada stanowi wyników uczniów? Jak można go ulepszyć, biorąc pod uwagę zmiany w wynikach uczniów (wykres z poprzedniego zadania)? Zaproponuj swoją opcję.

5. Skutkiem nagłego wpływu na organizm człowieka jakiegokolwiek czynnika środowiskowego jest uraz. Na podstawie diagramu przedstawiającego strukturę uraz dziecka, napisz odpowiedni opis słowny. Poprzyj to przykładami z życia wziętymi.

6. Dane Ministerstwa Zdrowia Federacja Rosyjska Zmiany na przestrzeni dziesięciu lat (1992-2001) w strukturze zachorowalności u dzieci poniżej 14 roku życia przedstawia wykres słupkowy:

Co możesz powiedzieć, analizując ten diagram?

Niemożliwe jest szybkie i efektywne przetwarzanie dużych ilości tego samego rodzaju informacji przedstawionych w formie tekstowej. O wiele wygodniej jest przetwarzać takie informacje za pomocą tabel. Ale postrzeganie niewygodnych stolików również okazuje się trudne dla osoby.

Załóżmy, że przygotowujesz się do szkoły konferencja o historii lokalnej na którym masz za zadanie narysować klimatyczny portret miesiąca maja. Przez cały miesiąc zbierałeś informacje o temperaturze powietrza, ciśnieniu, wilgotności, zachmurzeniu, kierunku i prędkości wiatru. Wprowadziłeś odpowiednie informacje do przygotowanej tabeli i to właśnie dostałeś (Tabela 13).

Tabela 13
Pogoda maj 2012

Oczywiście możesz przerysować tę tabelę na dużym arkuszu papieru Whatman i zademonstrować ten imponujący wynik kolegom z klasy. Ale czy będą w stanie dostrzec te informacje, przetworzyć je i wyrobić sobie wyobrażenie o majowej pogodzie? Najprawdopodobniej nie.

Zebrałeś dużą ilość informacji, są one dokładne, kompletne i wiarygodne, ale w formie tabelarycznej nie będą interesujące dla słuchaczy, ponieważ nie są wcale jasne. Aby informacje zawarte w tabeli były bardziej wizualne i łatwo dostrzegalne (zwizualizować informacje), można skorzystać z wykresów i diagramów.

Wizualna reprezentacja procesów zmieniających się wielkości

Wykres przedstawia dwie osie współrzędnych pod kątem prostym względem siebie. Te osie to skale, na których wykreślane są reprezentowalne wartości. Jedna ilość to zależny od drugiego - niezależny... Niezależne wartości wielkości są zwykle wykreślane na osi poziomej (oś OX lub odcięta), a wielkość zależna na osi pionowej (oś OY lub oś rzędnych). Kiedy zmienia się zmienna niezależna, zmienia się zmienna zależna. Na przykład temperatura powietrza (zmienna zależna) może zmieniać się w czasie (zmienna niezależna). Tak więc wykres pokazuje, co dzieje się z y, gdy zmienia się x. Na wykresie wartości są wykreślane jako krzywe, kropki lub oba.

Wykres pozwala śledzić dynamikę zmian danych. Na przykład według danych zawartych w drugiej kolumnie tabeli 13 można zbudować wykres zmian temperatury w danym miesiącu. Zgodnie z harmonogramem można błyskawicznie ustawić najcieplejszy dzień miesiąca, najchłodniejszy dzień miesiąca, szybko obliczyć liczbę dni, w których temperatura powietrza przekroczyła dwadzieścia stopni lub wynosiła około +15 °C. Można również wskazać okresy, w których temperatura powietrza była wystarczająco stabilna lub odwrotnie, ulegała znacznym wahaniom (ryc. 35).

Podobnych informacji dostarczą wykresy zmian wilgotności powietrza i ciśnienia atmosferycznego, które można zbudować na podstawie 3 i 4 kolumny tabeli.

Zmiana temperatury powietrza w maju 2012

Ryż. 35

Wizualna reprezentacja stosunku ilości

Teraz popracujmy z kolumną „Zachmurzenie”. Według dostępnych danych bardzo trudno powiedzieć, jaki rodzaj zachmurzenia panował w maju. Sytuację upraszcza się, gdy na podstawie dostępnych informacji zestawia się dodatkową tabelę, w której prezentowana jest liczba dni z tym samym zachmurzeniem (Tabela 14).

Tabela 14
Zachmurzenie w maju 2012

Diagramy zapewniają wizualną reprezentację stosunku pewnych wielkości. Jeśli porównywane wartości sumują się do 100%, to użyj wykresów kołowych.

Wykres (ryc. 36) nie wskazuje liczby dni z określonym zachmurzeniem, ale pokazuje, ile procent całkowitej liczby dni przypada na dni z określonym zachmurzeniem.

Dni z pewnym zachmurzeniem odpowiadają ich własnemu sektorowi koła. Powierzchnia tego sektora odnosi się do powierzchni całego koła, gdyż liczba dni z pewnym zachmurzeniem odnosi się do łącznej liczby dni w maju. Dlatego też, jeśli na wykresie kołowym nie zostaną podane żadne dane liczbowe, to i tak da pewne przybliżone wyobrażenie o stosunku rozważanych wartości, w naszym przypadku - dni o różnym zachmurzeniu.

Zachmurzenie w maju 2012

Ryż. 36

Duża liczba sektorów utrudnia dostrzeżenie informacji na wykresie kołowym. Dlatego wykres kołowy na ogół nie dotyczy więcej niż pięciu do sześciu wartości danych. W naszym przykładzie trudność tę można przezwyciężyć zmniejszając liczbę gradacji zmętnienia: 0-30%, 40-60%, 70-80%, 90-100% (ryc. 37).

Jedno spojrzenie na schemat na ryc. 37 wystarczy, aby stwierdzić, że w maju panowały pochmurne dni, a pogodnych było bardzo mało. Musieliśmy poświęcić dokładność, aby zapewnić lepszą widoczność.

Zachmurzenie w maju 2012

Ryż. 37

Zapewnienie zarówno jasności, jak i dokładności informacji w wielu przypadkach pozwala: wykresy słupkowe(rys. 38).

Zachmurzenie w maju 2012

Ryż. 38

Wykresy kolumnowe składają się z równoległych prostokątów (pasków) o równej szerokości. Każdy słupek przedstawia jeden rodzaj danych jakościowych (na przykład jeden rodzaj zachmurzenia) i jest powiązany z pewnym punktem odniesienia na osi poziomej - osie kategorii... W naszym przypadku punkty kontrolne na osi kategorii są stałymi wartościami chmur. Wysokość słupków jest proporcjonalna do wartości porównywanych wartości (np. liczba dni danego zachmurzenia). Odpowiednie wartości są wykreślane w pionie osie wartości... Ani oś wartości, ani słupki nie powinny mieć przebić: wykres służy do lepszego porównania, a obecność przebić niszczy sam cel prezentowania wyników w postaci wykresu.

Zgodnie ze schematem na ryc. 38 można nie tylko porównać liczbę dni z konkretnym zachmurzeniem, ale również wskazać dokładnie ile dni z jakim zachmurzeniem było w rozpatrywanym okresie.

Tabela 15

Ryż. 39

Wykres płatkowy jest wyjątkowy, ma swoją oś dla każdego punktu serii danych. Osie wychodzą ze środka wykresu.

Wizualna reprezentacja stosunku ilości

Teraz popracujmy z kolumną „Chmury”. Według dostępnych danych bardzo trudno powiedzieć, jaki rodzaj zachmurzenia panował w maju. Sytuację upraszcza się, gdy na podstawie dostępnych informacji zestawia się dodatkową tabelę, w której prezentowana jest liczba dni z tą samą zachmurzeniem:

Diagramy zapewniają wizualną reprezentację stosunku pewnych wielkości. Jeśli porównywane wartości sumują się do 100%, używane są wykresy kołowe.

Poniższy wykres nie pokazuje liczby dni z pewnym zachmurzeniem, ale pokazuje procent całkowitej liczby dni, które przypadają w dni z pewnym zachmurzeniem.

Dni z pewnym zachmurzeniem odpowiadają ich własnemu sektorowi koła. Powierzchnia tego sektora odnosi się do powierzchni całego koła, gdyż liczba dni z pewnym zachmurzeniem odnosi się do łącznej liczby dni w maju. Dlatego też, jeśli na wykresie kołowym nie zostaną podane żadne dane liczbowe, to i tak da pewne przybliżone wyobrażenie o stosunku rozważanych wartości, w naszym przypadku - dni z różnym zachmurzeniem.

Duża liczba sektorów utrudnia dostrzeżenie informacji na wykresie kołowym. Dlatego wykres kołowy generalnie nie ma zastosowania do więcej niż pięciu do sześciu wartości danych. W naszym przykładzie trudność tę można przezwyciężyć zmniejszając liczbę gradacji chmur: 0-30%, 40-60%, 70-80%, 90-100%.

Jedno spojrzenie na ten wykres wystarczy, aby stwierdzić, że w maju panowały pochmurne dni, a pogodnych było bardzo niewiele. Musieliśmy poświęcić dokładność, aby zapewnić lepszą widoczność. W wielu przypadkach wykresy słupkowe mogą zapewnić zarówno przejrzystość, jak i dokładność informacji.

Wykresy kolumnowe składają się z równoległych prostokątów (pasków) o równej szerokości. Każdy słupek przedstawia jeden rodzaj danych jakościowych (na przykład jeden rodzaj zachmurzenia) i jest powiązany z pewnym punktem odniesienia na osi poziomej – osią kategorii. W naszym przypadku punkty kontrolne na osi kategorii są stałymi wartościami chmur. Wysokość słupków jest proporcjonalna do wartości porównywanych wartości (np. liczba dni danego zachmurzenia).

Odpowiednie wartości są wykreślane na pionowej osi wartości. Ani oś wartości, ani słupki nie powinny mieć przebić: wykres służy do lepszego porównania, a obecność przebić niszczy sam cel prezentowania wyników w postaci wykresu.

Korzystając z powyższego wykresu można nie tylko porównać liczbę dni z konkretnym zachmurzeniem, ale również wskazać dokładnie ile dni z jakim zachmurzeniem było w rozpatrywanym okresie.

Wykres płatkowy jest wyjątkowy, ma swoją oś dla każdego punktu serii danych. Osie wychodzą ze środka wykresu.

Podsumujmy

1. Za pomocą wykresów i diagramów (kołowe, słupkowe i promieniowe) byliśmy w stanie zwizualizować dużą ilość tego samego typu informacji tabelarycznych.

2. Wykresy pozwoliły prześledzić procesy zmian temperatury, wilgotności i ciśnienia. Wykresy - porównaj liczbę dni z konkretnym zachmurzeniem i zbuduj różę wiatrów.

3. Aby informacje przedstawione w jednej tabeli były bardziej przejrzyste, wykorzystaliśmy trzy wykresy i trzy diagramy.

4. Dla jasności w niektórych przypadkach musieliśmy poświęcić dokładność informacji.

Zatem wybór tego lub innego typu modelu informacji zależy od celu, dla którego tworzymy ten model.

Pytania i zadania

1. Skutkiem nagłego wpływu na organizm człowieka jakiegokolwiek czynnika środowiskowego jest uraz. Na podstawie diagramu przedstawiającego strukturę urazów dziecięcych napisz odpowiedni opis słowny. Poprzyj to przykładami z życia wziętymi.

2. Dane Ministerstwa Zdrowia Federacji Rosyjskiej dotyczące zmian w ciągu dziesięciu lat (1992-2001) w strukturze zachorowalności dzieci poniżej 14 roku życia przedstawiono na wykresie słupkowym:

Co możesz powiedzieć, analizując ten diagram?

3. W jednym z telewizyjnych talk show prezenter pokazał następujący diagram i powiedział: „Diagram pokazuje, że liczba rabunków w 2005 roku drastycznie wzrosła w porównaniu do 2004 roku”.

Czy zgadzasz się z wnioskiem dziennikarza opartym na tym schemacie?

Praca praktyczna nr 9
„Tworzenie wykresów i wykresów” (zadania 1 - 3)

Zadanie 1. Grupy krwi

Zbuduj wykres kołowy rozkładu osób według grupy krwi, jeśli osoby z grupą krwi 0 (ja) na świecie około 46%, z krwią grupy A (II) ok. 34%, grupy B (III) około 17%, a osoby z najrzadszą grupą AB (IV) tylko 3%.

1. Zgodnie z dostępnymi danymi utwórz w programie Microsoft Excel poniższa tabela:

2. Wybierz tabelę i kliknij przycisk Kreator wykresu paski narzędzi Standard.

3. W pierwszym oknie Mistrzowie Wybierz rodzaj (Okólnik) i widok (Wersja 3D wykresu kołowego)... Korzystanie z przycisku Przeglądanie wyniku zobacz jak będzie wyglądał schemat. Następnie kliknij przycisk Dalej.

4. Drugie okno wyświetla podświetlony zakres komórek. Kliknij przycisk Dalej.

5. Na zakładkach trzeciego okna Mistrzowie ustaw dodatkowe parametry wykresu:

Ustaw tytuł Podział osób według grupy krwi; umieść legendę (legendę) na dole diagramu; na karcie Podpisy danych wybierz Udział; kliknij przycisk Dalej.

6. W czwartym oknie Mistrzowie wskazać pozycję wykresu: nazwę nowego arkusza lub bieżącego arkusza. Określ lokalizację diagramu na istniejącym arkuszu i kliknij przycisk Gotowy.

7. Grupy krwi.

Zadanie 2. Zapasy drewna

Wiadomo, że obszar Federacji Rosyjskiej pokryty roślinnością leśną wynosi 7187 tys. km. Całkowite zasoby drewna w naszych lasach wynoszą 74,3 mld m. W tabeli przedstawiono dane o powierzchni zajmowanej przez główne gatunki lasotwórcze w Rosji i ich rezerwach drzewnych.

Na podstawie dostępnych danych konieczne jest przedstawienie za pomocą wykresów kołowych proporcji gatunków drzew według zajętej powierzchni i zasobu drzewnego.

1. Zgodnie z dostępnymi danymi utwórz w programie M Microsoft Excel poniższa tabela:

2. Oblicz brakujące wartości korzystając ze wzorów:
B8 = B9-VZ-B4-B5-B6-B7,
C8 = C9-CZ-C4-C5-C6-C7.

3. Utwórz wykres kołowy „Udział gatunków drzew w całkowitej powierzchni lasów Rosji”... Dla tego:

1) wybierz zakres komórek A2: B8;

2) na nowym arkuszu utwórz wykres kołowy z żądanymi dodatkowymi parametrami.

4. Utwórz wykres kołowy „Udział gatunków drzew w ogólnorosyjskich rezerwach drzewnych”... Dla tego:

3) poruszanie myszą przy wciśniętym klawiszu (Klawisz kontrolny), wybierz nieciągłe zakresy komórek A2: A8 i C2: C8;

4) utwórz wykres kołowy z wymaganymi dodatkowymi parametrami.

5. Zapisz wynik pracy we własnym folderze w pliku o nazwie Nasz_las.