ТОП-3 ошибок при выборе нестандартных диаграмм

Есть только две причины для использования нестандартных визуализаций:

• рациональная, когда нам нужно точно и понятно показать смысл данных с помощью диаграмм;

• эмоциональная, когда хочется добавить «творчества» и визуального разнообразия на дашборд.

Чтобы отчеты были не только точными, но и понятными, рекомендую избегать первой причины при выборе визуализации. И исходить из рационального подхода. К сожалению, так делают не все.

Я уже рассказывал, как выбирать стандартные диаграммы при базовых видах анализа. Например, если надо построить рейтинг, показать состав целого или отобразить динамику показателя.

Но иногда базовые виды анализа приходится комбинировать. Например, когда нужно не просто сравнить показатели по шкале, но и отобразить, как они изменялись во времени. Именно для таких случаев существуют нестандартные диаграммы.

Другие названия каскадной диаграммы — водопадная, бридж или мост. Такая визуализация чаще всего используется в финансовой отчетности, например, для визуализации изменений денежного потока.

Каскадная диаграмма уместна в случаях, когда нужно скомбинировать два базовых вида анализа данных.

• Динамика — чтобы визуализировать изменения показателя.
• Рейтинг — чтобы сравнивать большее и меньшее значения.

В качестве ошибки приведу случай, когда диаграмма была выбрана больше «для украшения». И сразу же — пример правильной визуализации для этих данных.

Почему это ошибка. На картинке слева диаграмма не показывает никакой динамики — только рейтинг рубрик в TikTok, то есть комбинации видов анализа здесь нет в принципе. А значит, визуализация выбрана неправильно. Кроме того, теряется каждое отдельное значение, непонятно, к какому ответу относится каждая цифра… О подписях по диагонали даже говорить не буду: не делайте так.

Как сделать правильно. При базовых видах анализа используйте стандартные диаграммы: их достаточно, чтобы отобразить данные и наглядно, и понятно. Водопадная диаграмма — для случаев, когда нам нужно показать не только значения «больше» и «меньше», но и динамику изменений.

Как изменяется число клиентов от первого взаимодействия с продавцом до сделки? На каком этапе случается больше всего «провалов»? Такие показатели — важная часть большинства отчетов по продажам или маркетингу. Хотя их используют и в производстве, когда нужно видеть, например, на каком этапе выходит больше брака.

Разберем на примере отдела продаж. Чтобы показать, из каких этапов состоит весь процесс взаимодействия с потенциальным клиентом, а также отобразить успешность каждого этапа, нужно скомбинировать два базовых вида анализа.

• Структура — чтобы показать, из каких этапов состоит весь процесс.
• Динамика — чтобы показать, какой отсев происходит на каждом этапе.

Все части воронки должны быть связаны друг с другом: каждая следующая — это результат предыдущей. Но многие используют эту диаграмму совсем для других целей. Пример — на картинке слева. Правильный вариант диаграммы для этих данных — на картинке справа.

Почему это ошибка. Не используйте воронку для визуализации рейтинга. Во-первых, это сделает сравнение не показательным. Во-вторых, здесь нам нужно просто сравнить значения — в этих данных нет никакой динамики. Во-третьих, это просто плохо выглядит.

Как сделать правильно. Для отображения рейтинга больше подойдет знакомая всем линейчатая диаграмма. Здесь мы используем один базовый вид анализа, а не комбинацию нескольких. И в этом случае каждая группа товаров не является следствием предыдущей.

Когда необходимо показать, из каких долей состоит нечто целое, мы используем базовый вид анализа «структура» и визуализируем его с помощью круговой или кольцевой диаграммы. Но иногда приходится иметь дело с более сложной, иерархической структурой.

Например, если нужно проанализировать выполнение плана не только по отделам компании, но и по сотрудникам этих отделов. То есть внутри одной диаграммы сравнить категории (отделы) и подкатегории (сотрудники каждого отдела). Такую комбинацию я называю структурой второго порядка.

Чем сложнее диаграмма, тем больше ошибок совершают при ее выборе. Я покажу две такие ошибки моих студентов. В первой, как и в предыдущих случаях, древовидную диаграмму выбрали чисто для украшения и визуального разнообразия, хотя задача была простой: визуализировать сегментацию клиентов по возрастам.

Почему это ошибка. Во-первых, из-за большого числа категорий все превратилось в мозаику — читать и тем более анализировать это невозможно. А во-вторых, здесь нет никаких подкатегорий. Значит, и выбирать диаграмму для визуализации структуры второго порядка нецелесообразно.

Как сделать правильно. В примере нет никакой сложной структуры, и для визуализации этих данных подойдет обычная гистограмма. Она четко показывает самые крупные возрастные сегменты, делает сравнение категорий более наглядным и занимает гораздо меньше места на дашборде.

А вот другой пример, в котором уже есть сложный анализ. Студент предпочел таблицу, хотя вполне мог использовать более подходящий тримап.

Почему это ошибка. Такая визуализация не предназначена для сложного вида анализа. Увидеть значения по городам на таблице легко. А вот сравнить между собой регионы по объему продаж уже нельзя: придется потратить кучу времени на «ручные» вычисления и сравнение.

Как сделать правильно. Визуализация сложной структуры на древовидной диаграмме позволяет не только разделить по цветам регионы, но и наглядно показать вклад каждого города в общий результат региона. При этом все надписи четко видно: можно ориентироваться как по размеру ячеек, так и по конкретным данным.

Диаграмма TreeMap уместна в случае, когда у каждого значения есть минимум две категории. В нашем примере это регион и города в этом регионе. Также это может быть, допустим, отдел и сотрудники этого отдела.

Ошибок при использовании нестандартных диаграмм может быть множество. Но большинство из них вполне можно свести к трем типам:

• выбор нестандартной диаграммы «для красоты»;
• выбор нестандартной диаграммы при базовом виде анализа (рейтинг, динамика, простая структура);
• выбор стандартной диаграммы при сложном виде анализа (когда базовые виды комбинируются).

Конечно, многое еще зависит от умения оформлять и обрабатывать диаграммы. Но если вы на первый план выдвигаете «красоту и оригинальность», а не суть данных, то ваш дашборд будет плохим. Сложным для восприятия, неподходящим для анализа и просто бесполезным. Хотя при этом вполне может оставаться визуально красивым.

Правилам использования нестандартной визуализации я учу своих студентов на двух курсах.

• Для работы в Excel — на продвинутом модуле курса «Дашборд в Excel». Это экспресс-курс для начинающих, учит основам работы с визуализацией данных и построению дашбордов. Продвинутый модуль — для тех, кто уже знает азы.

• Для работы в Power BI — на курсе «Сожгите ваши слайды!». Для тех, кто уже начал работать в BI-платформе, но результат получается примерно тем же, что был и в Excel. Главная фишка этого курса — изучение дата-сторителлинга. Чтобы вы могли не просто делать классные дашборды, но еще и убедительно преподносить свои аналитические работы.