Tworzenie Multi-Panelowego Panelu Analtycznego: Harmonizowanie Wykresów Bar, Scatter i Balonikowych W Jeden Widok

Dlaczego jedna diagrama nigdy nie wystarcza do decyzji o lokalizacji

Inwestycja lub decyzja o lokalizację — gdzie rozszerzyć sieć fizycznych zasobów — obecnie zwykle zależy od co najmniej trzech niezależnych zmiennych: oczekiwane zwrot, wolne miejsce do rozwoju i jak bardzo rynkowy cel jest już zatłoczony. Każdy rodzaj jednego diagramu może pokazać jedną z tych zmiennych jasno, ale żaden nie może pokazać wszystkich trzech bez stania się niewczytliwy. Rozwiązanie najczęściej używane przez poważne paneli analtyczne nie jest jednym ciekawym diagramem, a koordynowany siatka wielu prostych diagramów, każdy odpowiadający na inny podzadanie, ułożony w taki sposób, że oko może porównywać je wzajemnie.

Konkretna czteropanelowa struktura, która powtarza się często przy wyborze lokalizacji: poziomy diagram słupkowy rankingu zwrotu na inwestycje według kandydatów lokalnych, diagram punktowy z kulami pokazujący potencjał wzrostu przeciwko obecnemu rozmiarowi, diagram słupkowy zatyczki rynku i diagram słupkowy przewidywanego zarobku. Nikt z tych paneli nie jest samodzielnie skomplikowany — wartość polega całkowicie na wyborze czterech pytań, które należy zadawać obok siebie oraz utrzymaniu encodowania ich zgodnym z sobą.

Zasortowane poziome boki dla głównego metryku

Gdy cel polega na „jakie opcje są najlepsze”, węgielkowe wykresy poziome posortowane od najwyższej do najniższej wartości zwyciężą wykresach pionowych lub tabelach, ze względu na prostą i ergonomiczne przyczynę: etykiety (imiona districtów, nazwy produktów, jakiegokolwiek innej kategorii osi kategorycznej) czytają się naturalnie od lewej do prawej w wykresie poziomym, podczas gdy wykres pionowy zmusza do obracania lub skróty etykiet, jak tylko jest więcej niż pięć lub sześć kategorii. Sortowanie według samego metryku — zamiast abezytalicznie — przekształca wykres w ocenę na pierwszy rzut oka; czytelnik nie musi szukać najdłuższej bariery, ona jest już na szczycie.

Skalowanie kolorów barierek według ich własnej wartości (przeciągnięcia od jasnego do mrocznego powiązane z tym samym metrykiem, który jest narysowany) dodaje drugą, redundantną kodację tej samej informacji. Ta redundancja nie jest bezużyteczna — to co pozwala na prawidłowe komunikowanie się wykresu nawet wtedy, gdy czytelnik szybko skanuje go lub wykres pokazany jest mały jako miniaturka w raportie.

Rośliny z powierzchni: kodowanie trzeciej i czwartej zmiennej bez dodawania nowej osi

Standardowy wykres rozrzutu ma dwie wymiary: x i y. Przyjęcie decyzji dotyczącej lokalizacji zwykle wymaga co najmniej czterech wymiarów: potencjał rosnącego, obecny skalę, dochód na jednostkę i całkowity dochód. Zamiast budować cztery oddzielne wykresy 2D, wykres rozrzutu z roślinami ponownie wykorzystuje tę samą płaszczyznę x/y i dodaje dwa dodatkowe kanały — wielkość markerów i barwę markerów — aby przekazać dodatkowe zmienne bez dodawania nowej osi.

W czteropanelowej strukturze, potencjał rosnącego ustawia się na osi y, a obecna liczba zainstalowanych jednostek ustawia się na osi x, natychmiast oddzielając kandydatów do kwadrantów: wysoki potencjał rosnący z małą liczbą istniejących jednostek (najbardziej atrakcyjne, niewykorzystane kandydaci) w porównaniu do wysokiego potencjału rosnącego z wieloma już obecnych jednostkami (już wykorzystane okazje). Rozmiar bąbelka potem koduje całkowity dochód na tej lokalizacji, a kolor bąbelka koduje dochód na jednostkę — więc duży, ciemny bąbek w lewym górnym kwadrancie mówi wszystko, czego by potrzebowało para słów: „ta lokalizacja ma silne ekonomie na jednostkę, istniejącą już skalę i więcej miejsca do rozwoju”.

Zachowanie zgodności wizualnej i numerycznej paneli

Sieć działa tylko jako koordynowana widok, a nie jako cztery niezwiązane wykresy połączone wraz, jeśli są przestrzegane kilka zasad zgodności na wszystkich panelach. Taka sama podzbiór kandydatów (np. bieżące dziesięć najlepszych według metryki nagłówkowej) powinien występować na wszystkich czterech panelach, aby czytelnik mógł śledzić konkretny wiersz w wykresie słupkowym do jego kropki w wykresie rozrzutu bez tego, że oba wykresy ukazują niewinny różnicy populacji. Skalę barw należy używać celowo i nie powtarzać dla niespokrewnionych zmiennych — ponowne użycie skali zielono-czerwonej dla obu „zwracania” i „saturacji” na różnych panelach, gdzie zielono ma inny znaczenie w każdym przypadku, aktywnie kłamię czytelnikowi przekraczającemu szybko widok.

Tytuły osi, jednostki oraz formatowanie liczb (procenty z jedną cyfrą po przecinku, waluty z separatorami tysięcy) powinny być identyczne na wszystkich panelach, ponieważ dashboardy są czytane szybko, a każda niezgodność tu jest to, co zrani zaufanie do całego systemu nawet wtedy, gdy podstawowe liczby są poprawne.

Od panelu do decyzji

Cel tego zadania nie jest samą siatką wykresów — chodzi o skompresowanie decyzji, która w przeszłości wymagałaby czytania czterech oddzielnych tabel, do czegoś, co można sprawdzić w ciągu mniej niż minuty. Przy dobrze zaprojektowanej wersji tego układu czytelnik powinien móc bez dotykania myszki odpowiedzieć: które trzy lokalizacje mają najlepszy zwrot inwestycji, które lokalizacje kombinują silny wzrost z niskim obecnym stopniem zatankowania, oraz czy lokalizacja z najwyższym zwrotem inwestycyjnym i najwyższą potencjalną wzrostem są nawet w tym samym miejscu (zazwyczaj nie są, a to samo jest przydatnym odkryciem — to napięcie między „bezpieczne teraz” a „najlepszym długoterminowym zagubieniem” ukryłoby się w jednoznacznej rangirówce na podstawie jednego parametru).

Często zadawane pytania

Wypróbuj na żywo

Wszystko powyżej działa bezpośrednio w Twojej przeglądarce — otwórz Building a Multi-Panel Analytics Dashboard i zmieniaj parametry podczas działania. Nic nie jest instalowane ani przesyłane na serwer, cały model działa w jednej karcie.