Wykres liniowy jest jednym z najpopularniejszych i najczęściej wybieranych wykresów. Nic w tym dziwnego – jego stworzenie jest bardzo proste, jest czytelny i znakomicie pokazuje zmiany w czasie. Choć czas płynie na takich wykresach od lewej do prawej na osi x, czasami można zrobić wyjątek i stworzyć taki wykres w pionie. Tylko jak? W końcu Excel nie ma domyślnie takiego wykresu.
Szereg czasowy to pojęcie ze statystyki oznaczające ciąg obserwacji, który ukazuje kształt badanego zjawiska w kolejnych okresach (dniach, miesiącach, latach). Szereg czasowy to więc każdy wykres z osią czasu, na którym obserwacje są zbierane w regularnych odstępach. Jak pokazały badania, 80% wykresów tworzonych w firmach i organizacjach zawiera właśnie aspekt czasowy danych.
Korzystanie z domyślnych ustawień wykresów programu Excel jest szybkie, ale niekoniecznie skuteczne. Dobrze zaprojektowany wykres wymaga więcej wysiłku i dbałości o każdy detal. Piotr Lorenc, stały Czytelnik SkuteczneRaporty.pl, podzielił się swoimi przykładami redesignu wykresów w artykule gościnnym.
Z artykułu wstępnego o dodatku Sparklines for Excel® wiemy już, jakie są jego główne funkcje i zasada działania. Czas poznać reguły tworzenia wykresów w tym dodatku. Na pierwszy ogień bierzemy zwykłe miniwykresy liniowe, nazwane przez Excel wykresy przebiegu w czasie, które można w bogatszy sposób stworzyć za pomocą Sparklines for Excel®.
Każdy analityk spotyka się czasem z sytuacją, w której jest zmuszony porównywać do siebie dane z bardzo dużego przedziału liczbowego. W przypadkach, gdy chcemy skupić się na dynamice, sprawdzi się użycie skali logarytmicznej, o której była mowa w artykule o skali logatymicznej. Jak wstawić ją w Excelu i jakie mamy do dyspozycji opcje?
W Excelu wykres cykliczności możemy utworzyć w prosty sposób jako wykres liniowy – sztuka polega na odpowiednim przygotowaniu danych źródłowych dla wykresu. Dane muszą być ułożone w sposób schodkowy, co może być trochę niewygodne, ale gdy już raz przygotujemy szablon, możemy go później wykorzystać, gdy zaistnieje potrzeba, także w innych analizach.
Wykres cykliczności (ang. cycle plot) jest typem wykresu liniowego, który jest niezwykle przydatny w analizie cyklicznych wzorców w czasie. Wykres cykliczności został stworzony w 1978 r. przez Williama Cleveland i jego współpracowników w Bell Telephone Laboratories.
Analiza średniej wartości zjawiska w czasie jest punktem wyjścia wielu analiz. Jeżeli zależny nam na obserwowaniu „korytarza”, w którym występują wszystkie wyniki, możemy do wykresu ze średnią dodać zakres wahania. W statystyce jest on nazywany rozstępem, czyli różnicą między maksymalną i minimalną wartością.
Analiza wizualna jest nieodłącznie związana z procesem percepcji, który składa się z trzech etapów:
1. Nieświadome przetwarzanie widzianej sceny na niskim poziomie szczegółowości.
2. Postrzeganie kształtów i wzorców.
3. Etapowa analiza w celu znalezienia odpowiedzi (co się dzieje i dlaczego).
Przedstawione poniżej tradycyjne narzędzia zarządzania jakością, zwane „wielką siódemką”, są podstawą statystycznej kontroli procesów i skutecznego zarządzania jakością. Wszystkie mają formę wizualną, a do ich stworzenia wystarczy tylko Excel.