Pie chart

Pie Chart to wykres kołowy powszechny w porównywaniu proporcji poszczególnych kategorii w obrębie grupy danych. Obszar koła symbolizuje 100%, a pole, długość łuków i szerokość kątów środkowych jego wycinków odpowiada procentowemu udziałowi kategorii w całości grupy. Dodatkowy kontekst danych można zapewnić poprzez zestawienie kilku kół ze sobą i opierając rozmiar na całkowitej sumie, którą reprezentuje koło.

Do stworzenia Pie Chart potrzebny będzie przynajmniej jeden wymiar i jedna lub dwie miary.

Tworzenie Pie Chart

Wykorzystując jeden z wcześniej opisanych sposobów tworzenia wizualizacji stwórz swoją na wybranym zbiorze danych. Możesz skorzystać również z pliku Orders Sample – Superstore.

Z panelu danych wybierz Region i Sales i następnie Pie Chart spod Show Me. Zauważ, że w tym kroku w Marks typ zmienił się na Pie.

Dostosuj widok do Entire View, a następnie przerzuć Sales i Region na Label.

Aby pokazać wartość procentową udziału sprzedaży w danym regionie w całości należy skorzystać z opcji Quick Table Calculation. W tym celu na pigułce Sales, z prawej strony jej nazwy kliknij strzałkę i otwórz jej menu. Wybierz Quick Table Calculation i następnie Percent of Total.

Z prawej strony nazwy pigułki, na której wykonano kalkulację pojawił się trójkąt oznaczający zastosowaną Quick Table Claculation. Na wykresie zaś pokazały się wartości procentowe.

Jeśli chcesz dodać wartość absolutną, możesz jeszcze raz przenieść Sales na Label.

Aby dostosować Label, np. zmienić kolejność wyświetlanych informacji, zmienić czcionkę, jej rozmiar, kliknij Label w Marks, wybierz Text i zedytuj odpowiednio.

Aby kolor czcionki Label odpowiadał temu użytemu na kolorze, wybierz Match Mark Color w opcji Font.

Przykładowy efekt końcowy dla danego nieskomplikowanego Pie Chart znajdziesz poniżej.

ZALETY

• Intuicyjność.
• Możliwość porównywania grup danych między sobą w przypadku dodatkowego kontekstu przy kilku wykresach kołowych.
• Możliwość porównywania kategorii danych wewnątrz grup i między nimi.

WADY

• Trudności z poprawnym odczytaniem danych.
• Mała dokładność odwzorowania danych.
• Brak możliwości prezentacji wartości ujemnych.
• Ilość zajmowanego miejsca.
• Konieczność użycia legendy.

DOBRE PRAKTYKI

• Stosowanie etykiet danych dla wartości.
• Korzystanie z legendy.
• Ograniczenie liczby kategorii wewnątrz grup danych do kilku. Tutaj w trakcie pracy warto przyjrzeć się wykresowi i ocenić czy dane przedstawione są w sposób jasny i czytelny, jeśli liczba kategorii jest dość duża. Np. na zaprezentowanym wyżej przykładzie, gdyby Region zamienić na Sub-Category, odczytanie i zrozumienie takiej wizualizacji niekoniecznie będzie ułatwione i szybkie. Liczba kolorów oraz ilość oznaczeń jest zdecydowanie za duża, co utrudnia odbiór. W tym przypadku na pewno należałoby zastanowić się nad lepszym rozwiązaniem.

Pozostałe typy wizualizacji

Text table

Heat map

Highlight table

Mapy (Maps)

Symbol map

Area map

Pie chart

Bar chart

Horizontal bar chart

Stacked bar

Stacked bar 100%

Side by side bars

Treemap

Dot plot

Side by side circles

Wykresy liniowe (Line charts)

Line chart continuous

Line chart discrete

Area chart continuous

Area chart discrete

Dual combination / Dual axis

Scatter plot

Histogram

Box plot / Box-and-whisker plot

Gantt chart

Bullet graph

Packed bubbles / Bubble Chart