adat prezentáció borító

A megfelelő diagramm az üzenetedhez – I. rész

Ne olvasd tovább ezt a cikket, ha még soha életedben nem tettek le eléd ilyen vagy ehhez hasonló elemzést:

zavaró chart diagramm

Az a baj, hogy már annyira megszoktuk az értelemezhetetlen chart-okat, nem csak heti riportokban, de akár prezentációkban is, hogy már nem is tiltakozunk ellene. Valahogy úgy tűnik, hogy ennek egy elviselhető rossznak kell lennie. A probléma csak az, hogy a hasznos adatokat – amik segítenek a döntésekben és a dolgok megértésében – emiatt meg se próbáljuk befogadni, egyszerűen csak ugorjuk őket. Pedig mennyivel egyszerűbb egy ilyen grafikont elkészíteni és feldolgozni is, mint ez a lenti:

Jó chart diagramm

 

Nem azt mondom, hogy ez a világ legszebb grafikonja, de az biztos, hogy 5 másodpercnél nem több felfogni, hogy miről szól.

Íme az érthető és jó grafikon 5 titka:
1. Legyen üzeneted, amit a grafikonnal támasztasz alá. Tudd mit akarsz mondani és ehhez a mondanivalóhoz szerkeszd meg az ábrád. Előbb mondanivaló –» utána grafikon.
2. A megfelelő adathoz és üzenethez a megfelelő grafikont válaszd. Ez nem könnyű, de lent egy részletes útmutatót kínálok, amiből egyszerűen csak választanod kell.
3. Sose ábrázolj egynél több adathalmazt egy grafikonon. (Kivétel: ha direkt két adathalmaz közötti összefüggést szeretnél megmutatni.)
4. Csak a legfontosabb adatpontokat mutasd meg. (Kivétel: ha trendeket, pl. egy hónapon keresztüli napi honlaplátogatottságot, akarsz megmutatni.)

5. Ellenőrizz: tedd le valaki elé a grafikonodat és kérd meg, hogy mondja meg, mit lát rajta. Ennek prezentációk esetében 5 másodperc alatt meg kell történnie, írott jelentéseknél pedig maximum 20 másodperc az időkeret.

Hogyan válaszd ki, hogy milyen chart-ot használj?
Ez a legtöbbször elhibázott dolog, amivel találkozom. Trendeket oszlopdiagrammokon próbálnak megmutatni, megoszlásokat pedig vonalakkal. Ez nagy baj. Pedig ennek van egy nagyon jól dokumentált és kidolgozott tudománya. Erről találsz anyagot az ajánlott irodalom menüben is, de itt most megosztom veled a legfontosabb részt: a 4 legtöbbször szükséges diagramm-típust.
Mikor, milyen üzenethez, melyiket vedd elő? És hogyan kell őket szépen alkalmazni? Ha ezeket rendben használod, az esetek 99,9%-ban nem lesz problémád:

1. Kördiagramm (aka. pie chart): pie chart - kördiagramm
A kördiagramm összetétel elemzésére való. Ha pl egy külföldi diákcsoport összetételét akarom megmutatni, hogy 50%-a brit, 35%-a német, 10% olasz és 5%-a svájci. A kördiagramm tehát belső arányok ábrázolására jó, olyan esetekben, amikor a részek összege 100%-ot tesz ki. Hibás alkalmazása, amikor összehasonlításra akarják használni. A pie chart-on gyakran nem látszik, hogy pontosan melyik csoport a nagyobb a másiknál. Ezért összehasonlításra, amit inkább előveszünk a fegyvertárunkból az nem más mint az…

2. Oszlopdiagramm (aka. bar chart):   bar chart oszlop diagrammAz oszlopdiagrammban egymással valamilyen módon összefüggő, de nem feltétlenül zárt csoportot alkotó adatokat lehet és kell összehasonlítani. Pl. ha a cég HR, marketing, programozói és design részét akarom összehasonlítani a dolgozók száma szerint – és közben azt akarom kiemelni, hogy a programozók vannak a legtöbben, akkor itt már oszlop diagrammot használok. Rosszul csinálsz valamit, ha a bar chart-tal trendeket probálsz megmutatni, mivel arra való a…

3. Vonaldiagramm (aka. line chart): line chart - vonaldiagrammAz esetek 99%-ban, ha az X-tengelyen időt akarunk ábrázolni, akkor és csak akkor nyúlunk a vonaldiagramhoz. Azaz trendeket mutatunk meg rajta (folyamatokat egy folyamatos vonallal szimbolizálva). Pl. a 2006-os bevétel 10 millió forint volt, a 2007-es már 12, a 2008-as 14, stb…
Ja igen, és a line chart az egyetlen olyan kivétel, ahol igazán érdemes gyakran több adatcsoportot (dataset-et) együtt kezelni – és a trendeken jól láthatóvá tenni, pl a bevétel és a dolgozók számának az összefüggéseit.

4. Hisztogramm: Ritkán szoktuk használni, de a BigData korában elengedhetetlen, hogy elővegyük. Ezen a chart-on eloszlást szoktunk ábrázolni. Amikor rengeteg kis adatcsoportunk van és azoknak a számossága viszonylag nagy, egy hisztogrammal szépen ki lehet rajzolni a csoporton belüli összefüggéseket. Pl. a 10 milliós Magyarország (#bigdata) populációja hisztogrammon – az egyik tengelyen az életkor, a másikon a csoportban levő emberek száma, nemek szerint szét szedve – így néz ki:

hisztogramm
forrás: indexmundi.com

 

Összegzésként, hadd osszam meg veled ezt a szuper összefoglaló ábrát az összes létező chart-típusról (wowww!!). Elég egyértelműen látszik rajta, mikor mihez kell nyúlni. Németh Zoli kollégámtól kaptam… bár kicsit kicsi és tömör mégis elég jól átadja a lényeget. (Katt a nagyításért!)

chart diagramm összefoglaló ábrachart diagramm összefoglaló ábra

Remélem ezek az alapok elég lendületet adnak, hogy te már csak szép grafikonokat csinálj! Ha szeretnél tovább olvasni, nem sokára jön a sorozat második része!

Tomi

Vélemény, hozzászólás?

Az email címet nem tesszük közzé. A kötelező mezőket * karakterrel jelöljük.