Manapság nagyon fontos az információ feldolgozása ebben a rohamosan fejlődő világban. Így minél gyorsabban akarják az emberek értelmezni az előttünk lévő adatokat, mivel napok alatt elég sok minden megváltozhat. Mennyivel egyszerűbb átlátható diagramok és hisztogramok segítségével magyarázni, szemléltetni és mennyivel értelmesebb egy táblázat segítségével bemutatnunk valamit, ahol különböző színekkel kijelölve a fontosabb információkat, rávilágíthatunk az összefüggésekre, és így áttekinthetőbbé tehetjük az értelmezni kívánt dolgot, mintha csak egy adathalmazt adnánk oda valakinek. Ahogy sok ember helyzetét megkönnyíti a 21. században a technologiának köszönhetően az adatok ábrázolása, ezáltali könnyebb értelmezése így elég fontos dolognak tartom ezt a témát ahhoz, hogy hosszabb időt foglalkozzak vele. Ezért választottam én az adatvizualizációt mint szakdolgozat témát. De mi is az az adatvizualizáció/vizualizáció? Bár ne szaladjunk teljesen előre! Lassítsunk hisz míg valaki idáig eljut, nagyon sok minden előzi meg, mint például az adatgyűjtés, az adatok rendszerezése, az adatok csoportosítása, szortírozása. Az adatgyűjtésnél oda kell figyelni, megbízható forrásból és csak a fontos információkat gyűjtsük össze, mert az oda nem illő adattal összekavarhatjuk a hallgatókat, és az amúgy is csak adat hulladék. Ha például online közvélemény kutatást végzünk érdemes nemenként és koronként csoportosítani a megkérdezetteket, pár alapvető kérdést célszerű feltenni, hogy kiszűrjük a szellemileg nem alkalmas személyeket. Ezáltal csak a fontos és pontos adatok alapján állítjuk fel az adott statisztikát. Egy másik példával élve, szavazás előtt a szavazóknak olyan tesztet kellene kapniuk, amiből kiderül, hogy szellemileg alkalmasak. Vagyis tudják, hogy mi a szerepe egy vezető politikusnak és tisztába legyenek vele, hogy akire szavaznak annak milyen hosszú távú tervei, célkitűzései vannak. Az adatok rendezése sokféleképpen történhet. Akár a témákon belüli altémákra bontással vagy felsorolással, amik az átláthatóbbá tételt szolgálják, ezért ezek fontos megtervezői lépések. 2 Bizonyos esetekben, ahol nem egy témát bontunk fel altémákra, sokkal egyszerűbbé válik az adatok csoportosítása, ha évenkénti/ nemenkénti / korcsoporti megbontásba tesszük. Ha mindennel megvan az illető, aki az adatvizualizációt előkészítette akkor kezdődhet a vizualizáció, a szemléltetés, vagyis az adatok ábrázolása és az adatok közti összefüggések érzékeltetése. A fontosságokra felhívhatjuk a figyelmet sokféleképpen, ha valaki vizuális jellem akkor a formákkal és színekkel segíthetünk legtöbbet az értelmezésnél. A túlságosan sötét és nagyon világos színek egyszerre való alkalmazásával, az élénk színekkel felhívhatjuk a figyelmet a nagy különbségekre. Vannak olyan államok, ahol a színeknek jelentőséget tulajdonítanak. Általánosságban az élet színe a zöld. A három alapszíneket, ha nézzük akkor pedig a piros a tilalom míg a kék a béke és nyugalom, a sárga pedig értelem, életerő és boldogság ismérvet kapta. Megint más jelentőséget kapnak különböző alaphelyzetekben, témákban. Nézzük példaként egy domborzati térkép tanulmányozását, hiszen ez is részben adatvizualizáció. A vizeket kékkel, a hegyeket barnával, a síkságokat pedig zölddel jelölik. Ezeknek magasságát, mélységét a színek árnyalataival ábrázolják. Másfajta térképekhez jelmagyarázatot is csatolnak, jelekkel! Ezeknél pedig a formákra helyezik a hangsúlyt, mert a különböző ásványi anyagokat, vagy fellelhető agyagféléket akár erdőt, veszélyes zónát stb. jelölhetnek. Ha mi készítünk ilyen ábrákat, ábrázolásokat (a formák alkalmazásánál) figyelembe kell vennünk milyen adatokat szeretnénk ábrázolni. Ha mondjuk az infláció növekedését, akkor arra elegendő egy vonaldiagram míg, ha országok közötti GDP különbséget, vagy a születési arány nagyságát vizsgáljuk arra más eszközt használunk, ami lehet kör, vagy inkább oszlopdiagram. Tehát egyáltalán nem mindegy, hogy a megválasztott ábrázolási módszerünk micsoda. Ha vonaldiagrammal csinálnánk a második példát nem látszódna az adatok nagysága, és értelmetlenné válna az ábrázolásuk is. Ha idáig az adatvizualizációról és a technikájáról (színek, formák szerepe) volt szó akkor következzenek még az adatvizualizációs eszközök, mint például: oszlopdiagramok, vonaldiagramok, kör-és perecdiagramok, sávdiagramok, terület, pontdiagramok, hisztogramok, dobozábrák, táblázatok, majd azok létrehozása konkrét programokkal: Excel, infogr. am, Easel.ly, Venngage, Visme, Tableau, Piktochart 3 A programok bemutatása, használata. Ezeket egy konkrét témán keresztül mutatom be, ami nem más, mint a munkaerőpiac. Előszóként annyit róla, hogy a munkaerőpiac a piacgazdaság egyik fő alkotóeleme, melyet két kategóriára oszthatunk: • munkaerő kereslet • munkaerő kínálat Ezeknek aránya állapíja meg a munkaerőhiányt és munkanélküliséget. Ha nagyobb a munkaerőkereslet akkor a munkanélküliség csökken viszont, ha több a munkaerő kínálat akkor nő. A munkaerőpiacon belüli választott, bővebben kifejtett témáim: • Gazdaságilag aktívak, bruttó átlagkereset, reálkereset (1960–) • A munkaerőpiac alakulása Magyarországon 1960tól szemléltetni fogom mindezt ábrákkal a Központi Statisztikai Hivatal honlapjáról vett (tehát 100% megbízható) adatok alapján.