Trouver des modèles dans vos données le foot

Le cerveau humain cherche naturellement des patrons. Repérer modèles est essentiel à la création d'un contenu attrayant pour l'infographie, car les modèles indiquent une couche de sens derrière les données et suggèrent la présence d'une relation ou structure sous-jacente d'enquêter et de dénicher. En bref, les motifs sont un autre moyen important qu'un journaliste de données trouve l'histoire dans les faits.

Voici un exemple du football professionnel américain. Dites que vous travaillez sur un graphique simple comparaison des dix premiers quarts actuels. Vous savez, à partir de votre amour du football ou de votre recherche, que Peyton Manning a dominé la NFL comme un Colt Indianapolis avant de rater une saison entière en raison d'une blessure au cou. Comment les Colts ont été les performances avec et sans lui?

Le pourcentage des Colts d'Indianapolis gagnante

  • 1998-2010 (avec Manning): 68%




  • 2011 (sans Manning): 13%

De toute évidence, les Colts a fait beaucoup mieux avec Manning sur le terrain. Manning, cependant, a déménagé à un nouvel emploi avec les Broncos de Denver. Au cours de la même période de temps, jetez un oeil à la façon Denver effectuée avant et après Manning a joué avec l'équipe.

Le pourcentage de gagner Broncos de Denver

  • 1999-2011 (avec au moins cinq quarts, mais pas compris Manning): 53%

  • 2012 (avec Manning): 81%

Le modèle que vous voyez émergents est que les équipes dirigées par Peyton Manning ont tendance à être couronnée de succès. Pour être sûr, de nombreux autres facteurs ont affecté le pourcentage de chaque équipe gagnante, mais tout simplement isoler ce un motif révèle à quel point instrumentale Peyton Manning est dans le succès de l'équipe il joue pour.

Vous pouvez prendre ce ballon et de courir avec lui. Maintenant, peut-être votre graphique simple sur les dix meilleurs quarts devient un oeil à la façon dont un joueur peut changer la fortune d'une équipe. Peut-être Manning devient le centre de l'image, et les données top-ten devient soutenir informations de fond. L'ensemble de votre histoire visuelle peut changer en fonction sur les modèles que vous trouverez par votre recherche.


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