Norite palyginti dydžius, parodyti santykį, ryšius ar skirtumus? Kyla abejonių kokiu atveju rinktis vieną ar kitą diagramą?
Diagramų pavyzdžiai su aprašymais kiekvienam atvejui + pdf dokumentas parsisiuntimui.
Ką norite parodyti?
Pradėkite nuo klausimo ką norite parodyti:
- palyginti dydžius?
- parodyti dalių ir visumos santykį?
- parodyti ryšius tarp kelių dimensijų?
- parodyti skirtumus, nuokrypius tarp elementų ar nuo tikslo (KPI)?
Kiekvienu atveju naudojamos skirtingos vizualizacijos pagal tai kaip geriausiai parodo norimą įžvalgą.
1.1 Noriu palyginti tarp elementų
Stulpelinės arba juostinės diagramos (angl. Column Chart arba Bar Chart) geriausiai tinka palyginti duomenų kategorijas, nes jų stulpelių arba juostų aukščiai proporcingi reprezentuojamų duomenų dydžiams.
Linijinė diagrama (angl. Line Chart) taip pat yra tinkama tokio tipo duomenų atvaizdavimui, dažniausiai naudojama palyginti duomenis skirtingais laiko periodais. Šios diagramos naudojamos duomenų, sugrupuotų prasmingas grupes (kategorijas), tokias kaip produktų kategorijos, akcijų tipai, klientų segmentai, metų mėnesiai, ketvirčiai ir pan., palyginimui.
Jei lyginate keletą elementų (2-5) – rinkitės stulpelinę diagramą.
Jei reikia palyginti daugiau elementų (5-10) – patartina rinktis juostinę diagramą, nes ji leidžia patogiau išdėstyti elementus vartotojo suvokimui.
Jei duomenų labai daug – geriausias pateikties būdas yra lentelė arba matrica.
1.2 Noriu palyginti tarp laikotarpių
Stulpelinės arba juostinės diagramos (angl. Column Chart arba Bar Chart) geriausiai tinka palyginti duomenų kategorijas, nes jų stulpelių arba juostų aukščiai proporcingi reprezentuojamų duomenų dydžiams.
Linijinė diagrama (angl. Line Chart) taip pat yra tinkama tokio tipo duomenų atvaizdavimui, dažniausiai naudojama palyginti duomenis skirtingais laiko periodais. Šios diagramos naudojamos duomenų, sugrupuotų prasmingas grupes (kategorijas), tokias kaip produktų kategorijos, akcijų tipai, klientų segmentai, metų mėnesiai, ketvirčiai ir pan., palyginimui.
Linijinė diagrama (Line chart)– tinkama palyginti elemento reikšmių kitimą laike tolygiais intervalais (dienomis, mėnesiais, ketvirčiais, metais ir pan.).
Laiko dimensijos visada vaizduojamos iš kairės į dešinę X ašyje, ašių sukeisti vietomis negalima.
Stulpelinė diagrama (Column Chart) – puikiai tinka poros kategorijų palyginimui keliais laikotarpiais. Jei kategorijų arba periodų yra daugiau – tampa sunku palyginti tarp atskirų duomenų grupių, tokiu atveju vertėtų ieškoti kito vizualizavimo būdo.
Linijinė diagrama (Line chart) tinka palyginti keleto kategorijų (jos išskiriamos skirtingomis spalvomis arba linijomis) kitimui laike tolygiais intervalais (dienomis, mėnesiais, ketvirčiais, metais ir pan.).
2.1 Noriu parodyti dalių ir visumos santykį
Renkantis tinkamiausią diagramą dalies – visumos santykio vaizdavimui -reikia atkreipti dėmesį ar informaciją bus lengva suvokti bei interpretuoti.
Nesunkiai galima bet kurią diagramą išskaidyti pagal jos duomenų komponentus ir gauti stulpelių ar linijų mozaiką, kurią sunku skaityti ir suvokti. Tad nors lengviausia rinktis sudėtines arba 100% sudėtines stulpelines / juostines diagramas (angl. Stacked arba 100% Stacked Column / Bar Chart), geriau paieškoti kitokių būdų norint informaciją pateikti prasmingai.
Skritulinė arba žiedinė diagrama (Pie Chart / Donut chart)- tinkama parodyti ne daugiau kaip 3-4 dalių santykį visumoje.
Juostinė diagrama (Bar Chart) – tinkama kelių – keliolikos elementų sudėties palyginimui.
Kaskadinė diagrama (Waterfall Chart) – taip pat gerai tinka parodyti atskirų sudėtinių dalių ir visumos santykį.
2.2 Noriu parodyti dalių ir visumos santykį tarp laikotarpių
Renkantis diagramą dalies – visumos santykio vaizdavimui būtina atkreipti dėmesį ar informaciją bus lengva suvokti bei interpretuoti.
Nesunkiai galima bet kurią diagramą išskaidyti pagal jos duomenų komponentus ir gauti stulpelių ar linijų mozaiką, kurią sunku skaityti ir suvokti. Tad nors lengviausia rinktis sudėtines arba 100% sudėtines stulpelines / juostines diagramas (angl. Stacked arba 100% Stacked Column / Bar Chart), geriau paieškoti kitokių būdų norint informaciją pateikti prasmingai.
Sudėtinė stulpelinė arba 100% sudėtinė stulpelinė diagrama(Stacked Column arba 100% Stacked Column chart)- naudojama turint 2-3 duomenų sekas ir norint pabrėžti jų svarbą visumai. Sunku jos pagalba palyginti atskirus komponentus jei jų daugiau arba dalys struktūroje mažos.
Plokštuminė diagrama (Area Chart) – pabrėžia dalių santykio su visuma per tam tikrą periodą dydį ir naudojamos atkreipti dėmesį į bendrą tendenciją, kai detalės nėra svarbios.
Lentelė arba matrica (Table or Matrix) – tinkamiausias pasirinkimas, jei elementų labai daug ir/arba lyginama per didelį skaičių periodų.
Efektyviam elementų reikšmių palyginimui uždedamas sąlyginis formatavimas duomenų juostomis (data bar) surūšiuojant didėjimo arba mažėjimo tvarka.
3.1 Noriu parodyti ryšius tarp kelių dimensijų
Sklaidos arba rutulinės diagramos (Scatter Chart arba Bubble Chart) naudojamos analizuoti ryšius tarp dviejų arba trijų dimensijų, parodyti tendencijas, pasiskirstymą dideliuose duomenų rinkiniuose, palyginti skirtingų dimensijų duomenis.
Sklaidos diagrama (Scatter chart)– leidžia vienoje plokštumoje atvaizduoti dviejų dimensijų duomenis ir naudingas norint aptikti, analizuoti ryšius tarp dviejų kintamųjų, pvz.: pajamų ir maržos, pajamų ir pardavimų kiekio ir pan.
Rutulinė diagrama (Bubble Chart) – naudojama panašiai kaip sklaidos diagrama dviejų dimensijų palyginimui, tik papildomai įgalina dar vienos dimensijos pridėjimą – rutulių dydis vaizduoja papildomos trečios dimensijos reikšmes, pvz.: pardavimų kiekio dydį.
Linijinė ir sudėtinė stulpelinė (Line and Stacked Column Chart) – tinkamiausias pasirinkimas kai laiko skalėje reikia parodyti dviejų labai skirtingų skalių dimensijų duomenis, pvz.: pardavimo pajamas ir kiekį arba maržą.
Šio tipo diagramoje abi dimensijos (pvz. pardavimo pajamos ir pardavimo kiekis) turi po atskirą Y ašį, o laiko periodai vaizduojami X ašyje.
3.2 Noriu parodyti ryšius su geografine dimensija
Galimybę vaizduoti duomenis žemėlapyje dabar turi ne tik specialūs BI įrankiai, tokie kaip Power BI, bet ir visiems prieinama ir pažįstama Microsoft Excel programa. Tinkamam duomenų atvaizdavimui žemėlapiuose turi įtakos duomenų kokybė – šalių, adresų, koordinačių duomenys turi būti tinkamai pateikti automatiniam atpažinimui.
Verslo duomenų vaizdavimas žemėlapiuose leidžia pamatyti tokias tendencijas ir įžvalgas, kokias sunkiau aptikti įprastose diagramose ar duomenų lentelėse.
Žemėlapio (Map) diagrama naudojama atvaizduoti duomenis geografinėje plotmėje.
Ši diagrama turi rutulinės diagramos (Bubble chart) savybių ir leidžia papildomai duomenis išryškinti skirtingu rutulių dydžiu, pvz.: pagal parduotą kiekį, pajamas ar pan.
Kartograma (Filled Chart) – taip pat leidžia atvaizduoti duomenis geografinėje plotmėje pabrėžiant jų intensyvumą pagal pasirinktą dimensiją arba išryškinant kategorijų dominavimą, pvz.: kokioje šalyje kokios pardavimų kategorijos vyrauja pagal parduotą kiekį.
Naudojant šias vizualizacijas svarbu pasirinkti tinkamą žymėjimą ir spalvų paletes.
Lentelė arba matrica (Table or Matrix) – tinkamiausias pasirinkimas, jei elementų labai daug ir/arba geografinių dimensijų labai daug.
Efektyviam elementų reikšmių palyginimui uždedamas sąlyginis formatavimas duomenų juostomis (data bar) surūšiuojant didėjimo arba mažėjimo tvarka.
4.1 Noriu parodyti pokyčius arba skirtumus tarp elementų
Nuokrypių vizualizacijos reikalingos norint pabrėžti skirtumus (+/-) nuo atskaitos taško, kuris gali būti 0 arba tikslinė (target) reikšmė, planuota reikšmė, vidurkis ir pan. Šio tipo diagramos taip pat gali būti naudojamos parodyti sentimentų reikšmes (teigiamas / neigiamas / neutralus).
Kaskadinė diagrama (Waterfall Chart – labai tinka norint parodyti dimensijų įtaką pradinių reikšmių pasikeitimui.
Įprastai pradinė ir galutinė reikšmės rodomos suminiais stulpeliais, o pokyčiai – didėjimo arba mažėjimo stulpeliais.
Gali būti naudojamas analizuojant pokyčius tarp metų, pelno nuostolio ataskaitos analizei (skirtingų straipsnių įtaka pelnui), skirtingų kategorijų įtaką metiniams rezultatams ir pan.
Juostinė diagrama (Bar Chart) – geriausiai parodo tiek tieigiamus, tiek neigiamus skirtumus ar nuokrypius nuo fiksuotos reikšmės.
Papildoma sąlyginis formatavimas gali būti naudojamas išryškinti teigiamus ar neigiamus skirtumus, jų intensyvumą ir pan.
Lentelė arba matrica (Table or Matrix) – kaip tinkamiausias pasirinkimas, jei elementų labai daug ir/arba lyginama per didelį skaičių periodų.
Greitam tendencijų aptikimui naudotinas sąlyginis formatavimas išryškinant atskiromis spalvomis teigiamus ir neigamus pokyčius bei skirtingo intensyvumo spalva pabrėžiant skirtumo/pokyčio dydį.
4.2 Noriu parodyti nuokrypius nuo tikslo (KPI)
Nuokrypių vizualizacijos reikalingos norint pabrėžti skirtumus (+/-) nuo atskaitos taško, kuris gali būti 0 arba tikslinė (target) reikšmė, planuota reikšmė, vidurkis ir pan. Šio tipo diagramos taip pat gali būti naudojamos parodyti sentimentų reikšmes (teigiamas / neigiamas / neutralus).
Matuoklis (Gauge) – rodo vienos dimensijos reikšmę ir leidžia ją palyginti su tiksline (target) reikšme.
Naudojamas vadovybės ataskaitų srityse (Executive Dashboard), kartu su spalviniu kodavimu veiklos rezultatui vaizduoti.
Dėl interpretavimo klaidų, menko vertės/vietos santykio nelaikomas tinkamu vizualizavimo būdu ir rekomenduojama keisti prasmingesnėmis diagramomis.
KPI rodiklis – puikus pasirinkimas:
– matuoti progresą (ar atsiliekame nuo tikslo ar esame priekyje?)
– matuoti atstumą nuo tikslo (kaip toli esame?)
Spalvų kodavimas priklausomai nuo rezultato nuokrypio nuo tikslinės reikšmės leidžia lengvai interpretuoti informaciją.
Juostinė diagrama (Bar chart) – gali būti tinkamiausias pasirinkimas jei reikia daug elementų lyginti su tiksliniu dydžiu (planuotomis pajamomis, marža ir pan.).
Diagramoje papildomai įterpiama konstantos linija leidžia lengvai aptikti kurie elementai viršiją tikslus, kurie atsilieka.
Šaltiniai:
1. https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/guided-learning/visualizations
2. http://www.vizwiz.com/2018/07/visual-vocabulary.html
3. http://sqljason.com/2018/12/financial-times-visual-vocabulary-power-bi-edition.html
4. https://extremepresentation.typepad.com/blog/2006/09/choosing_a_good.html
Susiję įrašai:
Informacijos valdymas 