Алексей Колоколов – Азбука визуализации Power BI (страница 5)

Ось значений

На этой оси находятся маркеры данных и заголовок оси. Когда мы создали первую диаграмму (рисунок 1-13), она имела вертикальную ориентацию и осью значений являлась ось Х. Если бы мы изменили тип диаграммы со столбчатой на линейчатую, то осью значений стала бы ось Y.

Как только мы включим метки данных на фактических столбцах (рисунок 1-17), ось значений станет необязательным, а зачастую, даже избыточным элементом, так как она по сути, дублирует метки данных и просто занимает место. Поэтому, для большинства диаграмм мы ее отключаем. Однако, из этого правила есть исключения. Например, когда диапазон оси изменяется, и ось не начинается с 0 или когда изменяется масштаб и подписи значений не умещаются на диаграмму.

Ось категорий

Ось категорий отображает текстовые метки для категорий. В зависимости от ориентации графика она будет располагаться либо внизу (в столбчатой диаграмме это ось X), либо слева (в линейчатой диаграмме это ось Y).

Мы всегда отображаем ось категорий. Проблемы с ней возникают, когда категорий много или когда у них длинные названия, состоящие из нескольких слов. Текст может обрезаться или поворачиваться, что затрудняет его чтение. В таких случаях мы ищем компромисс, настраивая такие параметры, как размер шрифта, обводка текста и другие. Подробнее мы рассмотрим эти случаи в главе 3 "Столбчатые и столбчатые диаграммы".

Легенда

Если визуальный элемент строится на нескольких показателях, например, план и факт продаж, отображаться они будут разными цветами или даже типами (например, столбцы и линии). Легенда в этом случае объясняет, что как показан тот или иной показатель. На одном показателе легенда не нужна и, как вы помните, ее даже невозможно включить.

Важное правило: легенда должна располагаться над графиком и выравниваться по левому края (в выпадающем списке Положения это вариант “сверху слева”). Хорошая новость заключается в том, что в Power BI эта настройка используется по умолчанию, в отличие от Excel, где легенда обычно располагается под графиком, и вам приходится каждый раз перемещать ее вверх и вручную выравнивать.

Формы и цвета

По умолчанию цвет визуальных элементов в Power BI – классический синий. Вы можете изменить его в настройках формата. Для столбчатой диаграммы этот параметр называется Столбцы, для линейчатой также, для графика – Линия и так далее.

Для большинства диаграмм, к счастью, нельзя изменить форму фигур и мы всегда видим аккуратные и минималистичные столбцы или сегменты без 3D-эффектов, бликов, теней и других устаревших приемов, которые вы до сих пор можете встретить в Excel или PowerPoint.

Метки данных

По умолчанию в большинстве диаграмм эта функция отключена. Мы показали как ее активировать и настоятельно рекомендуем всегда это делать. Важно стремиться к тому, чтобы на диаграмме отображались числовые значение и пользователям не приходилось делать приблизительные оценки, сопоставляя точки со шкалой. Метки данных позволяют сразу видеть точные значения.

Иногда, конечно, бывают исключения. Например, когда на графике слишком много точек данных, и метки данных накладываются друг на друга. В таких случаях мы намеренно их отключаем и вместо них показываем ось значений.

Вы уже узнали, что Power BI автоматически настраивает единицы измерения, что довольно удобно. Подписи из более, чем 4–5 цифр делают чтение неудобным. Сравните, например, диапазон 12 720 000 и 8 340 000 с 12,72 млн и 8,34 млн. Плюс ко всему полные значения могут не умещаться, и тогда метки совсем пропадут.

При работе со статичными слайдами презентации, мы бы предложили ограничить метки 2–3 цифрами, например, 12,7 млн и 8,3 млн. Но в дашбордах мы всегда фильтруем данные, и вполне возможно, что после применения нескольких фильтров ваши метки могут отображать значения около 0,1 или даже 0,0 и это будет совершенно не информативно.

Однако, автоматические настройки не всегда являются рабочим вариантом. Нюансы работы с ними мы разберем в привязке к конкретным диаграммам.

Заголовок диаграммы

По умолчанию Power BI генерирует заголовок на основе названий выбранных полей, например, "Сумма факта продаж по категориям товаров". В нашем примере это вполне понятный заголовок. Но если бы мы выбрали еще два или три поля, заголовок занимал бы уже две строки, а согласно эмпирическому правилу, заголовок должен укладываться в одну строку. Кроме того, названия полей в исходных данных не всегда точно передают бизнес-контекст. Поэтому мы всегда редактируем заголовок и формулируем его максимально кратко и понятно. Например, в нашем случае, диаграмму на рисунке 1-17 мы бы назвали “Продажи по категориям”. Это можно сделать в соответствующем параметре “Заголовок диаграммы”.

В каждой главе мы будем настраивать эти и другие параметры визуальных элементов, следуя пошаговому руководству. Если же вам в дальнейшем придется работать с обновленными визуализациями или даже совершенно другими типами, вы сможете самостоятельно найти и настроить нужный параметр, а сам визуальный элемент сделать понятным и красивым.

Режим реагирования

При уменьшении размера диаграммы следует учитывать еще один нюанс: размер шрифта меток и подписей автоматически уменьшится до меньшего размера, даже если вы установили его на 12 пт. Здесь, опять же, Power BI подумал за нас и как бы сказал, что такой размер подписей великоват для такой маленькой диаграммы. Чтобы понять, что размер шрифта меньше заданного нами, в строке названия параметра появится значок предупреждения (рисунок 1-22).

Рисунок 1-22. Значок, сообщающий об уменьшении размера подписей.

Если вы уверены, что вам всё-таки необходимы подписи крупнее рекомендуемых, вы можете отключить режим автоматического реагирования. В старом интерфейсе эта настройка находится на вкладке Общие. Раскрывайте Свойства, далее Дополнительные параметры и переводите ползунок реагирования (Responsive) на Off (рисунок 1-23). В новом интерфейсе переходите на вкладку Характеристики и также раскрывайте Дополнительные параметры.

Рисунок 1-23. Настройка режима реагирования.

Резюме

Power BI легко освоить по аналогии с MS Excel и PowerPoint. Основные элементы интерфейса:

* Верхняя строка меню;

* Рабочая область;

* Панель данных;

* Панель визуализации.

Power BI по умолчанию строит визуализации в зависимости от типа данных, выбранного первым:

* Если это число, то вы получите столбчатую диаграмму;

* Если это текст, то вы получите таблицу;

* Если это географические данные (страны, города, адреса) вы получите карту.

Но вы всегда можете изменить предложенный тип диаграммы или создать пустой визуальный контейнер, а затем заполнить его полями по своему усмотрению.

Элементы диаграммы могут иметь разные названия в разных инструментах и даже в разных визуализациях в самом Power BI, но их назначение остается неизменным. Основные составляющие части диаграмм:

* Ось значений;

* Ось категорий;

* Легенда;

* Метки данных;

* Фигуры и цвета;

* Заголовок.

Глава 2. Компас визуализации

Выбор диаграмм для отчета остается непростым вопросом. Казалось бы, на эту тему написаны десятки книг, составлены каталоги визуализаций и нарисованы схемы (так называемые чарт-чузеры), которые подсказывают, какую диаграмму выбрать для ваших данных. Но то, что кажется правильным в теории, на реальных данных может выглядеть некрасиво, непропорционально или просто не понравится заказчику отчета. В таких случаях лучшие практики проигрывают субъективному мнению или шаблонам, к которым все привыкли. Недостаточно сослаться на “правильную книгу”, нужно убедить ваших пользователей, почему та или иная диаграмма лучше всего передает смысл данных.

И есть еще одна проблема. Для истинных аналитиков самый понятный способ представления данных – это таблицы. Аналитики глубоко погружены в смысл данных и не нуждаются в диаграммах. Возможно, вы тоже оказывались в ситуации, когда вам без разница, в каком виде данные – барчарт, круговая диаграмма или таблица – лишь бы менеджер отстал от вас со своими “красивыми картинками”. Но мы с вами понимаем, что визуализация помогает быстрее воспринимать информацию, особенно для тех, кто смотрит в отчеты не каждый день, а периодически, или знакомится с новым отчетом.

В любом случае, работа с визуализацией данных – это в первую очередь работа с людьми, а уже затем с Power BI (или другим инструментом). Мы хотим дать вам методику, с помощью которой вы сможете осознанно выбирать диаграммы и, что немаловажно, убеждать своих коллег, руководителей и клиентов в том, почему такой вариант визуализации будет оптимальным и наиболее подходящим.

Схемы выбора визуализаций (чарт-чузеры)

Один их самых известных чарт-чузеров представлен на рисунке 2–1. Его разработал Эндрю Абель. В основе лежат 4 базовых вида анализа: сравнение, распределение, структура и соотношения и мы двигаемся по одному из них в зависимости от того, что хотим показать. Дальнейший выбор диаграмм зависит от того, сколько мы имеем категорий или временных периодов (много/ мало) и переменных (1, 2, 3 и более).

Рис 2–1. Чарт-чузер Эндрю Абеля: 4 базовых вида анализа данных.

Мы считаем это весьма полезным инструментом для систематизации диаграмм и даже использовали этот и другие чарт-чузеры в своих тренингах, но, к сожалению, обнаружили, что наши клиенты ими не пользуются и находят их слишком сложными.