Графики, которые убеждают всех

Кольцевая диаграмма может быть уместной, когда значения имеют явный контраст и их мало. Тогда в центре можно поместить сумму в абсолютных значениях.

Как и круговая диаграмма, кольцевая не отличается компактностью и требует решения, как лучше разместить подписи и названия категорий:

Кольцевая диаграмма в окне программы Huawei Health для мониторинга физической активности

2) Вафельный график. Он подходит, когда категорий достаточно много и для каждой нужно сохранить ощущение доли от целого. Хорошо показывает заполненность или степень достижения целевых показателей.

Наиболее уместен, когда значения кратны целым числам, а сама «вафля» равна 100 %.

3) Тримэп (treemap, дерево). График появился в Excel в 2016 году, однако исследования показывают, что людям сложно его считывать. Использование может быть оправдано, если данные имеют иерархическую структуру (1–2 уровня вложенности).

А вот в случае интерактивности тримэп однозначно выигрывает у круговой диаграммы и у многоэтажной круговой (солнечные лучи): навести на квадратики значительно проще, чем в узкий сектор.

Не забывайте – раскрашивания категорий в случайные цвета лучше избегать.

Работа автора. Интерактивный проект, посвященный переписи населения России.

Изменение во времени

Лучшая форма для сообщения об изменении одного или нескольких показателей в динамике – это линейный график.

Линия в данном графике не кодирует числа, это делают точки, отложенные по двум осям. Ось X – прямая времени, ось Y – непрерывная числовая шкала. Однако именно линия, соединяющая точки, делает график таким наглядным.

Степень наклона линии дает взгляду большее количество информации в более привычной для мозга манере, чем только точки. Мы считываем тренды (рост/падение), характер тренда (плавный/резкий), ритм, сезонность, пики и провалы. Каждый из этих аспектов может превратиться в сообщение, которое вы хотите продемонстрировать на линейном графике.

Можно ли линию заменить столбиками?

Можно, но нежелательно. При их использовании мы фиксируемся на оценке отдельных столбиков и разнице между ними. А в случае линии – именно на характере изменений в целом за весь период времени.

Какую размерность выбрать для линейного графика? Можно ли обрезать шкалу?

В отличие от столбиковой диаграммы, шкалу количественных значений (ось Y) в линейном графике обрезать можно. Однако лучше сохранить ноль, если это не помешает читабельности графика. Сохранив ноль на графике, вы добавите целое измерение для сравнения.

С обрезанной шкалой линейный график позволяет визуально сравнивать лишь разницу между соседними точками. С полной шкалой – дополнительно показывает разницу между точками и базовой линией. Так мы видим контекст и можем оценить изменения.

Вот пример графика с обрезанной шкалой:

В данном случае взгляд фокусируется на динамике. Мы видим, что в первые пятьдесят лет отмечался относительно плавный рост с некоторыми спадами, затем было условное плато, а после 2000 года началось резкое снижение. Складывается впечатление, что произошло настолько значительное снижение, что сотрудников в газетах и вовсе не осталось.

Если построить график от нуля, мы можем увидеть степень роста и падения относительно общего количества журналистов. Мы видим, что количество журналистов сократилось втрое. Однако нам понятно, что журналистов осталось еще достаточно много. При этом описанный выше паттерн изменений тоже считывается предельно четко:

В каких-то случаях будет уместно сделать два графика. Например, когда вам важно показать и общий рост, и детальный характер его небольших изменений.

Обрезана шкала или нет – должно быть очевидно из отметок на шкале. Отметки должны быть явно указаны, ведь это напрямую влияет на понимание линейного графика и декодирование его значений.

Что касается масштаба (размерности) оси Y, разные авторы (Тафти, Кливленд) говорят о среднем угле наклона линейного графика в 45 градусов. Однако к этому стоит подходить с позиции здравого смысла и понимания самих данных. Возможны две крайности:

График слишком пологий для реального характера изменений, то есть в реальности изменения более значительны.

Перепады в графике излишне крутые за счет шкалы/размера, в реальности их можно оценить как весьма скромные.

Методом подбора нужно добиваться такой размерности линейного графика, которая позволит сохранить и передать субъективное ощущение от изменений.

Отдельно хочется отметить: если шкала обрезана, график не должен начинаться от крайней минимальной точки обрезанной шкалы. Идеальный вариант – оставить примерно 1/10 пустого пространства сверху и снизу графика. Это будет однозначно указывать на то, что график начинается не от ноля.

Если данные отсутствуют, что делать?

Если на какой-то момент числовое значение отсутствует, лучше обозначить это явным образом – пропустить в этом месте линию на графике.