Делюсь своим опытом и показываю как лучше всего визуализировать данные на картах. Рассказываю про логику цвета и особенности датавиза на нестандартных картах, на примере карты РФ и данным по объявлениям Авито.

Регионы, по которым не было данных или данных было слишком мало скрыты.

Как показывать числовые разрезы на картах

Для кодирования числовых показателей используйте градиент от светлого к темному. Светлый для малых чисел, темный — для больших. Так вы поможете пользователю быстрее считать суть данных. Если выбирать цвета "наобум" получается вот так:

Но как только мы добавляем градиентную шкалу от светлого к темному, данные начинают рассказывать историю:

На примере выше мы сразу видим, что чем ближе регион к Японии, тем больше в нем праворульных машин. До центральной России такие машины уже практически на доезжают

Также остерегайтесь градиентов со светлым центром и темными краями, иногда он выбирается по умолчанию, но с его помощью картинка искажается полностью:

Категориальные разрезы

Но в категориальных разрезах градиент работает из ряда вон плохо. Категориальные разрезы это разрезы, по категориям, например: тип товара, производитель телефона, соцсеть, город и т.д. Давайте наглядно посмотрим, что происходит, когда для таких разрезов мы используем градиент:

Совершенно ничего непонятно! Но как хорошо считываются данные, когда мы каждой категории продукта задаем свой ассоциативный цвет:

Обратите внимание: продукты закодированы эмодзи, чтобы связать их с цветом на карте

Конечно, в категориальных разрезах нужно придерживаться своих правил, лучше всего показывать не более 5 категорий. Если категорий слишком много - просто сверните их в разрез "другое" и окрасьте серым цветом. Также при визуализации на картах важно показывать именно такие разрезы, которые связаны с регионом. На примере выше видны регионы с медом (знаменитый алтайский мед), а регионы с рыбой - имеют выход к морю.

Абсолютные значения

Для показа абсолютных значений не стоит использовать цвет площади, так как заливка награждает большие регионы вниманием, даже если значения там маленькие. Карта России в принципе плохо визуализируется, так как население рассредоточено нестабильно. В центральном регионе множество маленьких по площади областей, а проживает там достаточно много людей. В то же время Сибирь имеет огромную площадь, но плотность населения там крайне низкая.

Для таких случаев можно показать данные не заливкой, а размером точки:

Теперь разу видно, что на втором месте по объявлением с продажей собак стоит Краснодар, а остальные города публикуют объявления в разы реже

Подписи данных

Еще одна особенность карты РФ - очень большое число объявлений, если подписывать все регионы - получится каша. Рассмотрим что же делать на примере данных о Мультифорах.

Напомню, что в Сибири прозрачные файлы для документов называют мультиформами.

Лучше всего подписывать только те регионы, которые важны для контекста, в нашем случае подпишем все регионы Сибири

Когда карта не справляется

Помогайте картам показывать данные, добавляя дополнительную информацию через другие типы визаулаизации. Есть данные которые слабо изменяются в принципе, и не сильно зависят от региона, например размер женской одежды:

Если есть цель показать то, что зависимости размера от региона нет - карта отличный вариант. Но давайте поможем ей и добавим барчарты с регионами, в которых размер одежды самый маленький и самый большой

Если нет цели показывать географические особенности размера одежды - лучше вообще отказаться от карты и оставить только барчарты

Итог

Используйте карты в визуализации данных только тогда, когда без них не обойтись. С картами в принципе сложно работать, и сложно считывать из них информацию, но мои рекомендации значительно упростят ваш труд.

Об авторе

Я Валерия Смирнова, работаю в продуктовой и BI-аналитике более 6 лет, болею за понятные дашборды и датавизуализации, которые помогают бизнесу оптимизировать метрики и становиться более эффективными.Веду свой телеграм канал про датавизуализации, дэшборды
и BI, буду рада, если вы подпишитеcь.

Загадка