Принципи візуалізації даних
Вибір правильного графіка, data storytelling, принципи Тафта, data-ink ratio, кольори, контекст, візуальна ієрархія, оманливі графіки
1Який тип графіка найкраще підходить для порівняння значень між різними категоріями?
Який тип графіка найкраще підходить для порівняння значень між різними категоріями?
Відповідь
Bar chart — це найефективніший графік для порівняння значень між різними категоріями. Людське око дуже добре порівнює довжини, вирівняні на одній осі, що робить читання інтуїтивним. Стовпчики можуть бути вертикальними або горизонтальними залежно від кількості категорій і довжини міток.
2Який тип графіка найкраще підходить для показу, як значення змінюється з часом?
Який тип графіка найкраще підходить для показу, як значення змінюється з часом?
Відповідь
Line chart — це стандартний вибір для візуалізації часових тенденцій. Лінія з'єднує точки даних хронологічно, що робить тенденції, цикли та аномалії одразу помітними. На відміну від bar chart, line chart підкреслює неперервність і напрямок зміни, а не окремі значення.
3Який основний недолік pie chart?
Який основний недолік pie chart?
Відповідь
Основний недолік pie chart полягає в тому, що людське око погано порівнює кути та площі. Понад 3-4 категорій стає майже неможливо розрізнити різницю в пропорціях. Edward Tufte рекомендує завжди надавати перевагу bar chart або таблиці даних над pie chart, за винятком рідкісних випадків, коли важливе лише співвідношення частини до цілого.
Що таке data-ink ratio за визначенням Едварда Тафта?
Який тип графіка слід використовувати для візуалізації зв'язку між двома числовими змінними?
+17 питань зі співбесід
Інші теми співбесід Data Analytics
Google Sheets - Основи
Google Sheets - Розширені формули
SQL - Основи
SQL - Агрегації та групування
SQL - З'єднання
BigQuery - Основи
Data Cleaning - Очищення даних
KPI та бізнес-метрики
Описова статистика
Zapier та No-Code автоматизація
Python & Pandas - Основи
Google Sheets - Автоматизовані дашборди
SQL - Підзапити та CTE
SQL - Window Functions
BigQuery - Розширені можливості
Data Modeling
Аналіз воронок і конверсії
Аналіз когорт і утримання
Google Tag Manager та трекінг
API та вебхуки
dbt - Основи
AB Testing та прикладна статистика
Looker Studio (Google Data Studio)
Power BI - Основи
SQL - Розширені аналітичні запити
dbt - Розширені можливості
Power BI - DAX та просунуті дашборди
Python Analytics - Розширений аналіз та ML
Опануй Data Analytics для наступної співбесіди
Отримай доступ до всіх питань, flashcards, технічних тестів, вправ code review та симуляторів співбесід.
Почни безкоштовно