Salut Carina,

Absolut, te afli în locul potrivit! Și eu am trecut prin asta pe vremea mea, e o problemă clasică în orice proiect de licență, mai ales când vine vorba de date mari și relații subtile. Nu-ți face griji, nu ești singura care se lovește de aspectul ăsta.

Pentru mine, cheia a fost să nu încerc să pun totul într-un singur grafic. Adesea, mai puțin înseamnă mai mult. Am învățat să fragmentez informația complexă în bucăți mai mici, mai ușor de digerat. De exemplu, în loc de un singur grafic imens cu toate variabilele, am început să creez mai multe sub-grafice, fiecare axat pe o anumită relație sau pe un subset de date. Așa, cel care se uită la grafic nu se simte copleșit instantaneu.

În ceea ce privește resursele, am găsit că o combinație de [platforma/limbajul de programare pe care îl folosești, de ex. Python, R] cu biblioteci consacrate e cea mai eficientă. Dacă folosești Python, de exemplu, matplotlib e un punct de plecare solid, dar pentru vizualizări mai interactive și mai ușor de personalizat, seaborn simplifică mult lucrurile pentru plotturi statistice. Iar dacă vrei să mergi și mai departe cu interactivitate, cam cum ar fi pentru slideshow-uri sau prezentări dinamice, plotly e fantastic. Poți face zoom, poți trece cu mouse-ul peste puncte pentru detalii, chestii din astea care fac o vedere de ansamblu mult mai clară.

Un principiu pe care îl aplic mereu este să mă gândesc cine va vedea aceste grafice și ce vreau să înțeleagă din ele. Dacă ești tu cea care analizează, poate e ok un grafic mai dens. Dar dacă e pentru profesor, sau pentru o prezentare publică, trebuie să fie clar. Clar ca lumina zilei. Asta implică alegerea corectă a tipului de grafic (bar chart, scatter plot, line graph, etc. – depinde ce vrei să subliniezi), culori care să nu se bată cap în cap și eventual adăugarea unor elemente de ghidaj, cum ar fi linii de referință, annotări strategice, sau un titlu și axe extrem de descriptive.

O altă chestie: îmi place să folosesc „color mapping” inteligent. Nu doar să pun culori aleatoriu, ci să folosesc nuanțe care sugerează intensitatea sau frecvența unui eveniment. De exemplu, o paletă de culori de la albastru deschis la albastru închis poate indica o creștere sau o scădere graduală.

Și da, supraîncărcarea informațională e dușmanul numărul unu. Uneori, mi-am dat seama că am pus prea multe puncte într-un scatter plot și graficul arată ca un nor gri. Atunci am trecut la hexbin plots sau 2D histograms, care grupează punctele și arată densitatea, fiind mult mai ușor de citit o tendință generală.

Dacă poți să-mi spui puțin mai detaliat despre genul de date cu care lucrezi sau relațiile pe care încerci să le vizualizezi, poate pot să-ți dau niște sfaturi și mai țintite. Dar principiul de bază e: simplifică, fii intenționată cu fiecare element vizual și gândește-te la audiență.

Mult succes cu proiectul! E o provocare, dar și foarte satisfăcător când reușești să faci datele să „vorbească” prin grafice bine făcute.

Gloria