Raportin visualisointien valitseminen

  • 12 minuuttia

Tietojen visualisoinnin ensisijaisena tavoitteena on välittää tietoja selkeästi ja tehokkaasti raportin kuluttajille. Siksi tehokkaimman visualisointityypin valitseminen vaatimusten täyttämiseksi on tärkeää. Väärän visualisointityypin valitseminen voi vaikeuttaa raportin kuluttajien tietojen ymmärtämistä. Se voi myös johtaa tietojen virheellisiin tietoihin.

Visualisoinnin valitseminen voi olla haastavaa, koska valittavissa on paljon visualisointeja. Voit valita haluamasi visualisoinnin seuraavien osioiden avulla, joiden avulla voit vastata tiettyihin visualisointivaatimuksiin.

Luokittaiset visualisoinnit

Palkki- tai pylväskaaviot ovat usein hyviä vaihtoehtoja, kun tietoja pitää näyttää useissa luokissa. Valitse, mikä tyyppi riippuu luokkien määrästä ja visualisoitavan tiedon tyypistä. Jos käytettävissä on esimerkiksi useita luokka-arvoja, vältä valitsemasta visualisointia, jossa tietoja jaetaan osiin värillä, kuten pinottua palkkikaaviota, jossa on luokan selite. Käytä sen sijaan luokan dimensiota palkkikaavion akselilla.

Lisäksi kannattaa välttää viivakaaviota, jossa on luokittainen X-akseli, koska rivi viittaa sellaisen elementin väliseen suhteeseen, jota ei ehkä ole. Seuraavassa esimerkissä huomaat, että viivakaavion visualisointi viittaa X-akselin tuoteluokkien väliseen suhteeseen.

Kuvassa näkyy viivakaavio, jossa on tuoteluokkia X-akselilla. Rivi viittaa tuotteiden väliseen suhteeseen, mikä ei ole oikein.

Seuraavassa esimerkissä palkkikaavio näyttää myynnin tuoteluokan mukaan. Huomaa, että visualisointi lajitellaan myyntiarvojen mukaan laskevassa järjestyksessä. Yleensä luokittaiset kaaviot kannattaa lajitella arvon mukaan aakkosjärjestyksen sijaan. Varmista, että määrität lajittelujärjestyksen (nouseva tai laskeva) sen perusteella, mihin haluat ensin kiinnittää ihmisten huomion, jotta se antaa raportin käyttäjälle intuitiivisen visualisoinnin, joka on järjestetty tuottamaan luonnollinen työnkulku.

Huomautus

Lajittele luokittain, kun käytössä on vakiintunut järjestys, kuten prosessin vaiheet, jotka tulisi näyttää tässä järjestyksessä.

Kuvassa näkyy palkkikaavio kuudelle tuotteelle. Palkkikaavio lajitellaan myynnin laskevassa järjestyksessä.

Aikasarjan visualisoinnit

Käytä aina viiva- tai pylväskaaviota arvojen näyttämiseen ajan kuluessa. X-akselin pitäisi olla käytössä aika, joka lajitellaan varhaisimmista uusimpiin jaksoihin (vasemmalta oikealle).

Huomautus

Tämä sijoittaminen koskee yleisöä, joka pääasiassa lukee vasemmalta oikealle (LTR). Kun yleisö lukee oikealta vasemmalle (RTL), lajittele X-akseli oikealta vasemmalle joidenkin kirjoitettujen kielten tapaan.

Seuraavassa esimerkissä viivakaavio näyttää historiallisen myynnin. Viivakaavio näyttää aikajanan luonnollisen työnkulun vasemmalta oikealle, mikä poistaa X-akselin tulkitsemiseen tarvittavan ajan.

Kuvassa näkyy historiamyynnin viivakaavio huhtikuun aikana.

Voit tuoda viivakaavion seuraavalle tasolle lisäämällä analytiikkavaihtoehdon. Tässä tapauksessa se käyttää ennustetta, joka laajentaa historiallista myyntiä arvioidulla myynnillä.

Kuvassa näkyy myyntiviivakaavio huhtikuussa laajennettuna ennustetulla myynnillä toukokuulle.

Viivakaaviot toimivat hyvin yhtenäisen tietovuon kanssa, kuten kun myynti kirjataan joka kaudelle. Jos myyntiä ei tallenneta joiltakin ajanjaksoille, viivakaavion visualisointi täyttää tällaiset aukot suoralla viivalla, joka yhdistää edellisen ja seuraavan jakson arvot. Jos puuttuvat arvot ovat mahdollisia, pylväskaavio voi olla parempi visuaalinen valinta, koska se auttaa välttämään olemattoman trendin tulkintaa.

Kuvassa näkyy kaksi historiallisen myynnin kaaviota. Ensimmäinen kaavio on viivakaavio. Toinen kaavio on pylväskaavio. Pylväskaaviosta puuttuu sarakkeita, jotka ilmoittavat, että näillä ajanjaksoilla ei ole myyntiä.

Muita Power BI:n ydinvisualisointeja, joita voit käyttää aikasarjatiedoissa, ovat seuraavat:

  • Pinottu pylväskaavio

  • Aluekaavio

  • Viiva- ja pinottu pylväskaavio

  • Nauhakaavio, jonka lisäetuna on sijoitusmuutosten näyttäminen ajan kuluessa

Suhteelliset visualisoinnit

Suhteelliset visualisoinnit näyttävät tietoja osana kokonaisuutta. Ne viestivät tehokkaasti siitä, miten arvo jaetaan dimensioon. Pylväs- ja palkkikaaviovisualisoinnit toimivat hyvin eri mittojen mittasuhteiden visualisoinnissa.

Huomautus

Suhteelliset visualisoinnit eivät voi piirtää positiivisten ja negatiivisten arvojen yhdistelmää. Niitä tulee käyttää, kun kaikki arvot ovat positiivisia tai kaikki arvot negatiivisia.

Seuraavassa esimerkissä 100 %:n pinottu palkkikaavio -visualisointi näyttää suhteellisen myynnin neljässä myymälässä. Sen avulla voit vertailla kutakin myymälää kuudessa tuoteluokassa. Huomaa, että todellista myyntiarvoa ei näytetä. Sen sijaan näytetään myynnin osuus, jonka avulla raportin käyttäjät voivat määrittää, mikä niistä on suurempi. (Voit tarvittaessa paljastaa todelliset arvot työkaluvihjeessä.)

Kuvassa näkyy pinottu palkkikaavio, joka näyttää tuotteen myynnin myymälän mukaan. Jokaisen palkin pituus on yhteensä 100 prosenttia.

Seuraavassa esimerkissä näet, että samat tiedot voidaan ilmaista pystysuunnassa 100 %:n pinottuna pylväskaaviona. Se tuottaa vastaavan tuloksen.

Kuvassa näkyy pinottu pylväskaavio, joka näyttää tuotteen myynnin myymälän mukaan. Jokaisen sarakkeen korkeus on yhteensä 100 prosenttia.

Muita suhteellisiin visualisointeihin käytettäviä Power BI:n perusvisualisointeja ovat seuraavat:

  • 100 % pinottu pylväskaavio

  • Suppilokaavio

  • Puukartta

  • Ympyräkaavio

  • Rengaskaavio

Numeeriset visualisoinnit

Usein korttivisualisointien esittämät numeroarvot näyttävät korkean tason kuvaselitteet, jotka vaativat välitöntä huomiota. Ne voivat olla tehokkaita koontinäytöissä ja analyysiraporteissa, koska ne viestivät tärkeitä tietoja nopeasti.

Seuraavassa esimerkissä kortin visualisointi näyttää yksittäisen arvon, joka on nopea ja helppo lukea.

Kuvassa näkyy yksittäinen myyntiarvo kortissa.

Voit myös käyttää monirivistä korttia useiden arvojen näyttämiseen yhdessä visualisoinnissa.

Ruudukon visualisoinnit

Usein huomiotta jätetyt taulukot ja matriisit voivat tehokkaasti välittää paljon yksityiskohtaisia tietoja. Taulukoilla on kiinteä määrä sarakkeita, ja kukin sarake voi ilmaista ryhmiteltyjä tai yhteenvetotietoja. Matriiseissa voi olla ryhmiä sarakkeissa ja riveillä. Ehdollisen muotoilun asetusten, kuten taustavärien, fontin värien tai kuvakkeiden, lisääminen voi parantaa arvoja visuaalisilla ilmaisimilla. Tämä lisäkonteksti tukee raportin yksinkertaista käyttöä, ja se voi tuoda tasapainon raporttisivulle.

Lisäksi matriisit tarjoavat yhden parhaimmista käyttökokemuksista hierarkkisessa siirtymisessa. Niiden avulla käyttäjät voivat porautua sarakkeisiin tai riveihin ja löytää kiinnostavia yksityiskohtaisia arvopisteitä.

Taulukkojen ja matriisien Muotoilu-asetukset tarjoavat suuren määrän hallintaa ruudukon arvojen muotoiluun ja tyyliin.

Seuraavassa esimerkissä taulukon visualisointi näyttää myynnin ja tuotteen mukaan myydyt yksiköt. Näiden arvojen näyttäminen yhdessä visualisoinnissa voi olla haastavaa, koska myynnin ja yksiköiden arvojen asteikko on niin erilainen. Ehdollisen muotoilun avulla tietopalkit auttavat raportin käyttäjiä ymmärtämään nopeasti arvojen jakautumisen. Huomaa, että tuotteet lajitellaan myyntiarvojen mukaan laskevassa järjestyksessä ja kiinnittävät huomiota tuotteeseen, jolla on suurin myynti.

Kuvassa näkyy matriisivisualisointi, joka ryhmittelee tuotteet riveille. Kahdessa sarakkeessa näkyvät myynti ja myydyt yksiköt. Tietopalkit on lisätty kuhunkin sarakkeeseen.

Seuraavassa esimerkissä matriisivisualisointi näyttää varastotilanteen tuotteen ja myymälän mukaan. Se käyttää ehdollista muotoilua näyttämään ilmaisimia, jotka tarjoavat visuaalisia vihjeitä tietojen ymmärtämiseen.

Kuvassa näkyy taulukon visualisointi, joka ryhmittelee kaupungin ja tuotteen hierarkiaksi riveille. Varastoarvot näkyvät ruudukossa niiden ilmaisimien kanssa niiden avulla, jotta voidaan näyttää tuotteet, jotka ovat

Suorituskyvyn visualisoinnit

Suorituskyvyn kuvaamiseen liittyy arvon kuvaaminen ja sen vertaaminen kohteeseen. Arvon ja tavoitteen välinen ero on sen varianssi, joka voi olla suotuisa tai suosimaton. Väri tai kuvakkeet voivat välittää tilan. Jos esimerkiksi varianssi on epäsuosimoitu, voit näyttää punaisen värin tai huutomerkin (!) kuvakkeen.

Seuraavassa esimerkissä suorituskykyilmaisimen visualisointi näyttää myytyjen kohteiden määrän. Se myös lisää kontekstia näyttämällä, miten arvo vertautuu tavoitteeseen.

Suorituskykyilmaisimen visualisointi näyttää kokonaismyynnin verrattuna tavoitteeseen, varianssi mukaan lukien.

Muita Power BI:n perusvisualisointeja, joiden avulla voit näyttää suorituskyvyn, ovat seuraavat:

  • Mittari

  • Suorituskykyilmaisin

  • Taulukko, jossa on ehdollinen muotoilu

  • Matriisi, jossa on ehdollinen muotoilu

Geospatiaaliset visualisoinnit

Kun semanttisessa mallissa on geospatiaalisia tietoja, se voidaan välittää käyttämällä karttavisualisointeja. Power BI sisältää useita ydinkarttavisualisointeja. Jokainen visualisointi tarjoaa erilaisia muotoiluasetuksia, jotka asianmukaisesti käytettynä voivat auttaa korostamaan geospatiaalisia tietoja.

Seuraavassa esimerkissä myynti kaupungeittain näytetään käyttämällä Kartta-visualisointia ja täytettyä karttavisualisointia. Tässä tapauksessa tietojen askelväli on kaupunkitasolla ja perspektiivi on koko Yhdysvallat. Koska suuri hajautus on piirtopisteiden välillä, karttavisualisointi (joka näyttää kuplan jokaiselle kaupungille) tuottaa hyödyllisen tuloksen. Yhdysvallat täytetty karttavisualisointi ei pysty riittävästi välittämään kaupunkimyyntiä.

Kuvassa näkyy kaksi kartan visualisointia. Ensimmäinen visualisointi on täytetty karttavisualisointi. Toinen visualisointi on Kartta-visualisointi, ja siinä näkyy kupla kullekin osavaltiolle.

Jos nostat askelvälin tilatasolle, täytetty kartta -visualisointi tuottaa paremman tuloksen kuin Kartta-visualisointi . Tämän jälkeen raportin kuluttajat voivat määrittää suhteellisen myynnin tulkitsemalla värin valmistumiset.

Kuvassa näkyy kaksi kartan visualisointia. Ensimmäinen visualisointi on Kartta-visualisointi, ja siinä näkyy kupla kullekin osavaltiolle. Toinen visualisointi on täytetty karttavisualisointi, ja suhteellisen myynnin määrittäminen on helppoa tulkitsemalla värin valmistumista.

Huomautus

Karttavisualisointi voi viedä paljon tilaa raporttisivulla. Lisäksi geospatiaalisia tietoja ei aina tarvitse näyttää kartoissa. Jos sijainti ei ole vaatimusten kannalta kovin merkityksellinen, harkitse luokittaisen visualisoinnin käyttämistä.