Тема: спидометр 2
Строим спидометр в Excel
Друзья, наступил учебный год – а значит пришло время новых знаний и новых открытий. Сегодня хочется поделиться с вами секретами построения в MS Excel одной нестандартной диаграммы, а именно – диаграммы-спидометра.
Почему она удобна? Очень часто хочется избежать траты времени на разглядывание разных графиков и таблиц и в то же время иметь возможность понять текущий статус (проекта, бюджета,итд). Не случайно ее очень часто используют в дэшбордах – ведь по аналогии с автомобильным спидометром, водитель (аналитик) лишь по одному взгляду на прибор (диаграмму) определяет скорость (статус) и оперативно принимает решения.
Итак, в силу отсутствия этой диаграммы среди стандартных средств Excel, раскрываем секрет ее самостоятельного создания. «Спидометр» состоит из двух круговых диаграмм, одна из которых служит основой для секторов – индикаторов выполнения, а другая – для указателя спидометра.
Имеем: исходные данные: факт выполнения плана продаж на 89%
| Факт |
% |
|
89 |
А также критическое нижнее значение плана – 25% и «средний» диапазон 25%-75%.
| Уровни |
% от 100 |
| < min |
25 |
| > N |
75 |
Для первой диаграммы с индикаторами получаем таблицу:
В сумме – 360 градусов, то есть весь круг. Высчитывание секторов происходит по принципу расчета % от 180 градусов – верхнего полукруга диаграммы. Соответственно, три сектора будут иметь значения для нашего примера: 25%*180 градусов, (75%-25%)*180 градусов, (100%-75%)*180 градусов.
Определим значения для второй диаграммы – указателя. Чтобы он был достаточно узким, зададим угол 3 градуса. Соответственно, он будет разбивать верхнюю половину круга (и 180 градусов) на 2 части: 89%*180 градусов и 11%*180 градусов. Вычтем из первого значения единицу, чтобы компенсировать место, занимаемое стрелкой. Получим (180 – 89% — 1 ) для первого блока, что равно 159.2. Для второго блока значение фиксируем на 3, для третьего вычисляем 180-3-(180-89%-1). Везде вместо 89% указываем ячейку, в которой это значение хранится.
1. По двум столбцам строим круговую диаграмму. Так как Excel не умеет строить 2 разные диаграммы одновременно, он их помещает в одну область, накладывая друг на друга.
Дэшборд — красота или понятность?
Спидометры и термометры выглядят просто отлично. Они делают скучные страницы такими, что хочется их назвать eye candy. Но нужно учитывать, что они достаточно сложны для восприятия, когда их слишком много.
Визуализации типа «спидометр» позволяют мысленно установить рефлекторную связь с привычными объектами из реального мира (в данном случае — спидометром) и за счет этого выстроить интуитивные градации «плохо—хорошо», «много—мало», при иллюстрировании значения план-фактных показателей. Они привлекательны и легко читаются.
Однако давайте поговорим не только об их преимуществах, но и недостатках. Существенная (для проектировщика дэшбордов) проблема в том, что они занимают много места. Поэтому если на экране много показателей, стоит задуматься об оптимизации формы спидометра. Например, у платформы IBM Cognos 10 есть целый набор разных визуализаций спидометра:
Кроме того, спидометры однопараметричны, а это существенно ограничивает возможности их применения: так, с их помощью невозможно показать историю значений переменной или же ее состав. Это означает, что к выбору показателя для каждого элемента дэшборда нужно относиться с большим вниманием. К примеру, использовать замечательный путеводитель.
А попытка навесить на спидометр несколько переменных приведет к полной нечитаемости всего графика в целом. В примере — статистика по итогам голосования за политические партии в Германии (в России статистика неинтересная, сами понимаете).
Давайте попробуем разобраться: что же на самом деле изображено на графике? Всего лишь численные значения распределения предпочтений электората, в процентах. Однако не проще ли было записать их в виде столбиковой диаграммы? Те же самые данные можно изобразить вот так:
Кроме того, чтобы оценить эффективность каждой отдельной политической партии относительно планировавшегося для нее результата, можно использовать уже знакомые нам bullet charts. На каждую диаграмму разместим шкалу серого, чтобы примерно оценить уровень результативности. В дополнение можно было бы добавить спарклайны — для исторических данных. В итоге визуализация данных становится более простой и понятной, но занимает гораздо больше места: для каждой партии отдельный график и у каждой своя собственная шкала — хотя это вызывает уже другие вопросы ;).
Эффективных вам дэшбордов!