Power BI (usługa, wersja mobilna oraz narzędzie)

Usługa Power BI to zorientowany w chmurze zbiór funkcji i usług online, dzięki którym podłączanie, wizualizacja danych oraz ich udostępnianie w formie gotowych raportów staje się wyjątkowo łatwe i przyjemne. Cała usługa koncentruje się wokół witryny powerbi.com. Witryna ta umożliwia tworzenie dashboardów, udostępnianie raportów oraz bezpośrednie podłączanie do danych.

Usługa Power BI jest usługą w trybie online świadczoną przez Microsoft. Udostępnione w niej interaktywne pulpity nawigacyjne mogą być tworzone i aktualizowane na podstawie wielu źródeł danych. Power BI jest dostępny także na urządzenia mobilne z systemem Windows, iOS i Android.

Usługa oferuje także program Power BI Desktop, czyli dedykowane narzędzie instalowane na komputerze do tworzenia zaawansowanych raportów oraz publikowania ich w usłudze Power BI. Usługa ta obsługuje wszystkie urządzania przenośne.

Microsoft Power BI Desktop powstał z myślą o analitykach. Łączy w sobie interaktywne wizualizacje (Power View) z funkcjami zapytań o dane (Power Query) oraz możliwości ich modelowania (Power Pivot). Utworzone raporty możemy publikować w usłudze Power BI.

Źródło: https://support.office.com/pl-pl/article/Przewodniki-Wprowadzenie-do-us%C5%82ugi-Power-BI-bd30711a-7ccf-49e8-aafa-2e8f481e675d

Power BI Desktop umożliwia:

• Połączenie z danymi – program jest doskonałym narzędziem do odkrywania danych na nowo. Mamy możliwość zaimportowania danych z różnych rodzajów źródeł danych. Po połączeniu do źródła danych można je ukształtować tak, aby jak najbardziej odpowiadały naszym potrzebom;
• Tworzenie relacji, osiąganie nowych mierników oraz formatów danych w modelu – po zaimportowaniu dwóch lub więcej tabel często niezbędne jest utworzenie między nimi relacji. Power BI Desktop umożliwia zarządzanie relacjami oraz ich podgląd. Program sam znajduje i tworzy relacje, można taka relację stworzyć samodzielnie. Mamy możliwość w bardzo łatwy sposób stworzenie swoich własnych mierników, kalkulacji, dostosowania formatów danych oraz skategoryzowania ich w taki sposób, żeby uzyskać dodatkowe spostrzeżenia;
• Tworzenie raportów – Power BI Desktop zawiera Widok Raportu. Wystarczy wyselekcjonować odpowiednie pola, dodać filtry, wybrać jedną z dziesiątek wizualizacji, dostosować kolor, gradient oraz inne elementy. Widok Raportu zawiera wiele ciekawych oraz przydatnych narzędzi do tworzenia raportów oraz wizualizacji;
• Zapisywanie wyników pracy – za pomocą Power BI Desktop można zachować pracę pod postacią pliku z rozszerzeniem .pbix.
• Nagrywanie oraz publikowanie plików – dzięki Power BI Desktop można załadować stworzone raporty na stronę Power BI. Narzędzie umożliwia także ich publikowanie;

Instalacja i cena Power BI Desktop

Power BI możemy używać za darmo, możemy także kupić Power BI Pro, które ma więcej możliwości niż darmowa wersja.

Power BI Desktop można pobrać z usługi Power Bi poprzez wybranie ikony Power BI Desktop

Ekran startowy zawiera połączenia do danych źródłowych, pozwala podejrzeć ostatnie źródła danych oraz otworzyć raporty.

Po zamknięciu okna startowego pojawia się poniższy widok.

Na pionowym pasku z lewej strony możemy wybrać wyświetlany aktualnie widok. Do wyboru mamy widok raportu, widok danych oraz widok relacji. Power BI Desktop udostępnia Edytor Zapytań, który uruchamia się w oddzielnym oknie. W edytorze mamy możliwość tworzenia zapytań oraz dokonywania transformacji danych, które następnie zostaną użyte do stworzenia raportu.

Podłączanie źródeł danych

Power BI Desktop umożliwia podłączanie się do wielu zewnętrznych źródeł danych. Mogą to być pliki Excel, pliki tekstowe, pliki XML, bazy Access, SQL, Oracle, Teradata i wiele wiele innych.

Więcej informacji znajdziemy na stronie Power BI (w tym FAQ, filmy treningowe, forum) oraz wkrótce na blogu.

Filtry w Powerview ograniczają zakres wyświetlanych danych na jednym wykresie bądź też na całym raporcie. W przeciwieństwie do interakcji brushing and linking, stan filtrów w pliku można zapisać (w zapisanym pliku zachowują się ustawienia filtrów).

Filtrowanie od wyróżniania krzyżowego różni się także tym, iż filtrując widzimy wyłącznie interesujące nas dane – nie mamy możliwości obejrzenia całokształtu danych. Jednocześnie warto zauważyć, iż oczywiście te dwie interakcje nie wykluczają się i mogą być ze sobą łączone.

Włączanie filtrów

Filtry obsługuje się przy pomocy wstążki położonej na prawo od obszaru raportu.

Włączamy ją przy pomocy ikony Obszar filtrów w zakładce PowerView:

Możemy mieć ją też schowaną – wtedy wystarczy rozwinąć ją przy pomocy symbolu strzałki:

We wstążce znajdziemy dwie zakładki – „Widok” oraz „Wykres”. Jeżeli mamy otwartą zakładkę „widok”, po czym przeciągniemy z listy pól dowolny obiekt, to będziemy filtrować cały raport (wszystkie wykresy znajdujące się na jego powierzchni) wg tego obiektu.

Po zaznaczeniu pojedynczego wykresu we wstążce filtrów pojawia się zakładka „wykres”. Wejść do tej zakładki możemy także poprzez kliknięcie ikony w prawym górnym rogu wykresu przedstawiającej lejek.

Nie możemy filtrować wykresu, jeżeli nie jest on zaznaczony – wtedy możemy używać jedynie zakładki „Widok”. Filtrowania możemy używać poprzez obiekty których używaliśmy do skonstruowania wykresów, bądź też przeciągając z listy pól obiekty które są w jakikolwiek sposób powiązane z obecnymi na powierzchni raportu wizualizacjami.

Obsługa filtrów

Łatwo zauważyć, że przy filtrach w których dane są jakościowe (np. spis miejscowości, imiona i nazwiska klientów) istnieje możliwość wyszukiwania rekordu poprzez wpisanie go w wyszukiwarkę. W wypadku gdy mamy kilkaset czy kilka tysięcy rekordów może być to bardzo pomocne – tym bardziej, że w takich przypadkach wyświetlana jest tylko część danych.

Warto zauważyć, że nie musimy wpisywać całej nazwy – wyszukiwarka znajdzie też takie rekordy w których występuje wpisany przez nas ciąg znaków:

Możemy także użyć symbolu ”*” – będzie on, wzorem zapytań w języku SQL, oznaczał jakikolwiek znak lub ciąg znaków.

Zaawansowane ustawienia filtru włączamy przy pomocy strzałki w prawym górnym rogu pola z nazwą obiektu.

W wypadku danych tekstowych filtr posiada funkcje typu „zawiera”, „nie zawiera”, „rozpoczyna się od” itd. Może mieć zastosowanie przy użyciu jakiś kodów, w których obecność poszczególnych liter może oznaczać jakąś cechę. Jest też możliwość zmiany spójnika z „i” na „lub” w stosunku do dwóch warunków opartych na jednym obiekcie.

Inaczej ma się sprawa przy danych ilościowych. Podstawowy filtr umożliwia selekcję danych przy pomocy suwaka, dzięki któremu określamy interesujący nas przedział.

W zaawansowanych opcjach filtru selekcji dokonujemy przy pomocy wybieranych przez nas warunków, takich jak większa, większa lub równa, równa, mniejsza itp.

Istnieje jeszcze kwestia filtrowania w wykresach, gdzie istnieje szereg czasowy. Naturalnie najczęściej do przedstawiania tego typu danych używamy wykresu liniowego.

Przy rozwinięciu na wstążce filtrów obiektu na podstawie którego tworzymy szereg czasowy otrzymujemy listę dat, dla których są zaznaczone punkty przez które przeprowadzona jest linia wykresu. Włączamy je kolejno do wykresu poprzez zaznaczanie ich w checkboxach.

W ten sposób możemy sprawdzić, czy pomiędzy dwoma wybranymi przez nas datami nastąpił spadek czy wzrost sprzedaży – w innym przypadku może być to niewidoczne z powodu zbyt dużego zagęszczenia danych na osi czasu, czy tez po prostu trudne do oceny ze względu na zbyt mały odchył kreski od poziomu. Możemy zaobserwować globalny trend, zaznaczając jedynie początkową i końcową datę, pomijając informację na temat okresowych wahań.

Oczywiście nie ma sensu zaznaczania jednej daty – wtedy będziemy mieli tylko punkt, suchą informację bez żadnego kontekstu: czy to dużo, czy to mało, czy sprzedaż maleje czy spada?

Wbrew pozorom stworzenie takiego filtra w tym miejscu, a nie suwaka ograniczającego okres czasu – podobnego do używanego przy danych ilościowych, ma sens. Do ograniczania zakresu czasowego służy bowiem suwak pod wykresem – jeżeli dodalibyśmy go też w filtrach, byłoby to dublowanie funkcji, podczas gdy w obecnej sytuacji dysponujemy dwoma różnymi funkcjonalnościami.

Do dokładnego określania wyświetlanego okresu czasu służą zaawansowane opcje filtru. Możemy tam operować datami oraz godziną dnia, z dokładnością aż do sekundy – co jest w raportach tworzonych na potrzeby biznesu zazwyczaj przesadą, choć może być przydatne np. przy pokazywaniu cen akcji – w takich przypadkach możemy obserwować reakcję giełdy na informacje które pojawiają się o ścisłych godzinach.

Jak widać na powyższych przykładach, filtrowanie w raportach PowerView odbywa się w prosty i intuicyjny sposób. Nie ma na nie wpływu sposób wizualizacji – tak samo filtrujemy takie same dane bez względu na to czy przedstawiamy je na wykresie bąbelkowym, na mapie czy też przy pomocy kolumn.

Co sądzicie o opcjach filtrowania w PowerView? Czy są one wystarczające, czy też czegoś wam zabrakło? Podzielcie się opinią w komentarzu!

Brushing and linking (w wolnym tłumaczeniu: szczotkowanie i wyróżnianie, w praktyce możemy się spotkać z angielską wersją bądź też z nazwą wyróżnianie krzyżowe) jest jedną z najbardziej interesujących oraz pożytecznych interakcji w PowerView. Pozwala ona badać interesujący nas podzbiór danych przy jednoczesnym obserwowaniu całokształtu danych. Na tym polega jej wyższość nad filtrowaniem, w którym widzimy jedynie interesujący nas wycinek danych, pozbawiając się możliwości porównywania go z resztą.

Interakcja ta, jak sama nazwa wskazuje, składa się z dwóch etapów.

Etap pierwszy – brushing, czyli wyróżnianie

Pierwszą część możemy wykonać na każdym typie wizualizacji z wyjątkiem tabeli. Brushing polega na zaznaczeniu interesującej nas części wykresu – pozostałe części będą symbolizowane przy pomocy mniej intensywnych niż początkowo barw. W ten sposób zwracamy uwagę użytkownika na konkretne dane – zaznaczamy, iż są one ważne dla zrozumienia badanego zjawiska.

Zaznaczamy poprzez klikanie na część wykresu – trudno o bardziej intuicyjną czynność. Nie można klikać dwukrotnie – to jest zarezerwowane dla interakcji drill down/drill up.

Powrót do stanu, w którym nie mamy zaznaczonego żadnego fragmentu uzyskujemy poprzez kliknięcie kursorem obok wykresu, jednakże w prostokącie ograniczającym jego obszar.

Pewne rozbieżności pojawiają się podczas używania tej interakcji na różnych wykresach w zakresie zaznaczania więcej niż jednego kawałka danych. Jest to możliwe w wykresie kołowym – w tym celu podczas zaznaczania wciskamy klawisz CTRL:

Podobnie to działa w wykresie słupkowym bądź też kolumnowym:

Sprawa komplikuje się, gdy kolumnę/słupek wykresu podzielimy na kilka części (poprzez umieszczenie odpowiedniej kolumny w obszarze LEGENDA – szczegóły można poznać w artykule na temat tych wykresów). W takim przypadku nie jesteśmy w stanie zaznaczyć kilku elementów – czy to należących do jednego słupka/kolumny, czy też do różnych. Być może zostanie to poprawione przez korporację Microsoft w przyszłości.

Istnieje jednak możliwość zaznaczenia wszystkich elementów należących do danego segmentu. W tym przypadku klikamy na odpowiedni napis w legendzie – np. kliknięcie napisu Wysoki spowoduje poniższy efekt:

Niestety w wykresie liniowym także nie mamy możliwości zaznaczenia więcej niż jednej linii.

Wizualizacja w formie mapy zachowuje się podobnie jak wykres kolumnowy oraz słupkowy – możemy wyróżniać kilka elementów tylko wtedy, gdy nie dzielimy bąbelka na poszczególne elementy.

Jeżeli chodzi o wykres bąbelkowy, to żadnego problemu nie stanowi zaznaczenie kilku bąbelków. Tak samo jak w przypadku animowanego wykresu bąbelkowego, gdzie brushing pełni dodatkową funkcję – zaznaczony bąbelek pozostawia na powierzchni wykresu ślad swojej drogi. Więcej na ten temat można przeczytać w tym tekście.

UWAGA: Częstym problemem są błędy wyskakujące przy jakichkolwiek działaniach na wykresie bąbelkowym. Dlatego też warto wcześniej zapisać plik na którym pracujemy.

Etap drugi – linking, czyli łączenie

Prawdziwa wartość omawianej interakcji ujawnia się, kiedy dochodzimy do etapu drugiego – linking, czyli to, co zamienia zwykłe wyróżnianie na wyróżnianie krzyżowe.

Łączenie objawia się, gdy w raporcie znajduje się przynajmniej dwa wykresy, przy czym muszą one być ze sobą powiązane – tzn. stworzone przy pomocy danych, które w PowerPivot są ze sobą powiązane relacjami. Połączenia nie muszą być bezpośrednie – powiązanie relacjami może odbywać się także przez pośrednie tabele. W takich przypadkach zastosowanie akcji brushing na jednym z nich powoduje zmianę wyglądu także drugiego wykresu.

W ten sposób w bardzo łatwy sposób możemy wykryć niewidoczne na pierwszy rzut oka zależności. Ta interakcja ma bardzo duże wartości poznawcze – informacje uzyskane przy jej pomocy byłoby bardzo trudno uzyskać przy pomocy innych rodzajów interakcji z raportem.

Brushing and linking działa dla każdej wizualizacji. Wyjątkiem jest tabela – ona może być tylko stroną bierną w tej operacji, tzn. zaznaczanie części jakiegoś wykresu spowoduje ograniczenie rekordów wyświetlanych w tabeli, jednakże nie można zaznaczyć rekordów tabeli które będą wizualizowane przy pomocy wykresów.

Wyróżnienie – w przeciwieństwie do filtrowania – nie jest zapisywane razem z raportem.

Działanie tej interakcji najlepiej obserwować jest na raportach zawierających wiele różnych wykresów. Przykładowe znajdują się w pliku do którego odnośnik znajduje się pod tekstem – wytrwalszym czytelnikom polecamy nie tylko zapoznanie się z tymi raportami, ale także prześledzenie zależności w modelu danych PowerPivot decydujących o właśnie takim działaniu interakcji brushing and linking.

Uwaga: W niektórych przypadkach brushing and linking nie działa w dwie strony – tzn. zaznaczenie elementu na wykresie A powoduje zmianę wyglądu wykresu B, ale zaznaczenie elementu na wykresie B nie powoduje zmiany wyglądu wykresu A. Takie zachowanie zawsze wynika ze struktury danych. Przykładem może być raport z załączonego poniżej pliku zawierającego mapę oraz wykres kolumnowy.

Zaznaczanie kolumn spowoduje podświetlenie miejscowości należących do danego regionu. Zaznaczenie bąbelków na mapie nie spowoduje z kolei zmian w wykresie kolumnowym – jest to całkowicie uzasadnione, bowiem sprzedawcy są przypisani do danego regionu, a nie do danego miasta. Jeżeli w wykresie kolumnym zastąpimy liczebność sprzedawców licznością klientów w danym regionie, to zaznaczanie bąbelków danych miast będzie wpływać na wygląd wykresu kolumnowego. Znalezienie odpowiednich kolumn do zamiany pozostawiamy dociekliwym czytelnikom.

Co sądzicie o tej interakcji? Podzielcie się swoimi wrażeniami w komentarzach!

Plik z przykładowymi raportami: brushing and linking

Details on demand

Jest to interakcja która jest dostępna w każdym przyzwoitym oprogramowaniu służącym do generowania raportów. Pozwala ona na poznanie szczegółowych danych kryjących się za wizualizacją – słupkiem, linią, czy też bąbelkiem.

W zależności od programu różni się sposób dotarcia do tych danych – w PowerView wystarczy najechać kursorem na interesujący nas element.

Podczas konstruowania wykresów i stosowania tej interakcji szybko zauważymy iż liczba wyświetlanych informacji jest wprost zależna od liczby użytych do konstrukcji wykresu obiektów z Listy Pól programu PowerView:

Zastosowanie tej metody pozyskiwania szczegółowych informacji ma zastosowanie zwłaszcza przy wykorzystywaniu wykresu bąbelkowego, ze względu na zastosowanie wielkości bąbelka jako cechy przedstawiającej jedną zmienną. Ludzkie oko nie jest w stanie porównać wielkości kół i określić, o ile jeden bąbelek jest większy od drugiego. Sprawę dodatkowo komplikuje fakt, iż nie wiemy czy PowerView obrazuje wartość zmiennej przy pomocy pola powierzchni bąbelka czy też jego średnicy.

Dlatego też metodą „na oko” możemy jedynie powiedzieć, który bąbelek jest większy; jednakże przy określaniu o ile większą przedstawia wartość powinniśmy posiłkować się interakcją Details on demand.

Kiedy używać?

Kolejność wykonywanych podczas analizy raportu działań wyznaczył Ben Schneiderman – naukowiec zajmujący się komunikacją człowiek – komputer. Stworzył on kiedyś powiedzenie które uważane jest za mantrę analizy wizualnej: „„Overview first, zoom and filter, then details-on-demand”, co można przetłumaczyć jako: najpierw przejrzyj, przefiltruj informacje, następnie dowiedz się szczegółów.

Pomimo iż to tylko ogólnik i nie ma tutaj wziętych pod uwagę wielu możliwych interakcji z danymi, to uważa się, że kierunek naszych kolejnych działań powinien być zgodny z tym który wyznacza ta mantra.

Oczywiście nie jest to rzecz, której trzeba się sztywno trzymać – podczas analizy często oczywiście będziemy lawirować pomiędzy poszczególnymi działaniami. Wszystko jest dozwolone, o ile pomoże uzyskać wyniki.

Details on demand – szczegóły na żądanie – wydają się z początku czymś tak oczywistym, że większość użytkowników nawet tego nie zauważa. Co może być bardziej naturalnego, niż pojawiające się okienko z informacjami po najechaniu na nie kursorem? Niemniej jednak jest to bardzo istotna interakcja, będąca jednym z ważnych elementów kompleksowej analizy raportu – jej obecność w PowerView jest dużym plusem.

Jakie jest wasze zdanie na ten temat?

Drill down/drill up

Większość baz zawiera dane, które są w jakiś sposób hierarchiczne – czy to dane geograficzne (kraj, województwo, powiaty itp.), dane czasowe (rok, miesiąc, tydzień) czy też inne. Odpowiednie ich uszeregowanie w odpowiednich obszarach wstążki Pola programu PowerView czy też użycie wcześniej przez nas skonstruowanej hierarchii, a następnie utworzenie na podstawie takich danych wykresu otwiera nam drogę do używania tytułowej interakcji – drill down/drill up.

W pierwszej kolejności więc, przeciągając hierarchię lub też po prostu kolumny w odpowiedniej kolejności do obszaru POLA tworzymy tabelę zawierającą interesujące nas informacje:

Jak widać, nasze dane są hierarchiczne: na jeden region przypada kilka oddziałów, a na jeden oddział przypada wielu sprzedawców. Tabela ukazuje ilość klientów obsługiwanych przez każdego sprzedawcę.

Po utworzeniu takiej tabeli wybieramy rodzaj wizualizacji jaki chcemy zastosować. Przyjmijmy, iż w tym wypadku chcielibyśmy użyć diagramu kołowego, choć równie dobrze mógłby być to każdy inny rodzaj wykresu. Zaznaczamy więc naszą tabelę i klikamy Projekt ->Inny wykres -> wykres kołowy:

W ten sposób tworzymy wykres, w którym możemy poruszać się pomiędzy poszczególnymi poziomami szczegółowości.

Aby przejść na wyższy poziom szczegółowości, wystarczy dwukrotnie kliknąć na wybrany przez nas region – zobaczymy wtedy wykres pokazujący udział poszczególnych oddziałów w liczbie klientów danego Regionu. Dwukrotne kliknięcie na dowolny oddział pozwoli nam zobaczyć liczbę klientów przypadających na sprzedawców pracujących w jego obrębie.

Powrót do wyższego poziomu szczegółowości odbywa się poprzez przycisk Uogólnij znajdujący się w prawym górnym rogu wykresu – przypomina on przycisk „w górę” znany ze starych wersji systemu Windows.

W ten sposób w płynny sposób możemy poruszać się pomiędzy poszczególnymi poziomami szczegółowości:

Interakcję drill down/ drill up można oczywiście zastosować dla każdego rodzaju wizualizacji danych.

Szczególnym przypadkiem jest mapa, która ze względu na swoją specyfikę nadaje się głównie do przedstawiania hierarchicznych danych geograficznych:

Drill down / drill up w wykresie przestawnym

Opisywana wyżej hierarchia jest dostępna nie tylko w dodatku PowerView, ale także w zwykłym wykresie przestawnym – wykresie skonstruowanym na podstawie tabeli przestawnej. W tym przypadku jednak ma znaczenie, czy do konstrukcji tej tabeli (i przez tabelę – do konstrukcji wykresu przestawnego) użyjemy wcześniej przez nas zdefiniowanej hierarchii czy też po prostu ułożymy obiekty w odpowiednim polu we właściwej kolejności.

a)      Utworzenie wykresu na podstawie pojedynczych kolumn

W polach tabeli przestawnej do właściwego obszaru (zazwyczaj będzie to pole Wiersze), umieszczamy odpowiednie kolumny w hierarchicznym porządku. W obszarze Wartości umieszczamy to, co ma nam pokazywać wykres w odniesieniu do danych w polu Wiersze:

Teraz mając zaznaczoną aktywną komórkę tabeli przestawnej klikamy WSTAWIANIE -> Wykres przestawny:

W oknie dialogowym Wstawianie wykresu wybieramy Kołowy i klikamy OK:

Po wykonaniu tej operacji pojawi się nam wykres wyglądający tak samo, jak na podglądzie widocznym w oknie Wstawianie wykresu. Będzie on na najwyższym poziomie szczegółowości – to znaczy że będzie pokazywał liczbę klientów przypadającą na danego sprzedawcę. Poziomem szczegółowości sterujemy na dwa sposoby:

– przy pomocy tabeli przestawnej – zwijając i rozwijając drzewo poszczególnych regionów i oddziałów wg naszego uznania. Możemy oczywiście mieć jeden region na najniższym poziomie szczegółowości, a pozostałe na najwyższym.

– dwukrotnie klikając na dowolny kawałek wykresu, co spowoduje przejście na najniższy poziom, a nie, tak jak w przypadku PowerView – na kolejny poziom.

Warto zauważyć, iż zmianie – przejściu na niższy poziom – ulega jedynie interesujący nas element. Pozostałe części pozostają bez zmian. Jest to istotna różnica w stosunku do tej samej interakcji w dodatku PowerView.

b)      Utworzenie wykresu na podstawie uprzednio zdefiniowanej w PowerPivot hierarchii

Postępujemy podobnie jak w podpunkcie a, jednakże zamiast umieszczać pojedyncze kolumny w obszarze we właściwym porządku używamy wcześniej zdefiniowanej hierarchii.

Po utworzeniu wykresu kołowego na pierwszy rzut oka trudno dojrzeć znaczniejsze różnice. Tak jak poprzednio możemy sterować poziomem szczegółowości przy pomocy rozwijania i zwijania drzewa tabeli przestawnej – w tym względzie niczym się nie różni od poprzedniego wykresu. Inna natomiast jest reakcja na podwójne kliknięcie w kawałek wykresu – przechodzi on na następny poziom szczegółowości, a nie na najniższy, jak to miało miejsce w poprzednim przypadku. Ponadto po kliknięciu na element którego szczegółowość chcemy zwiększyć kawałki oznaczające inne regiony są eliminowane. Inaczej mówiąc – przechodzenie na kolejne poziomy szczegółowości zachodzi w ten sam sposób, co w raporcie PowerView.

Problemem jest wracanie do poprzedniego poziomu ogólności – nie da się tego dokonać ani przy pomocy tabeli przestawnej, z której także są eliminowane poszczególne regiony. Nie jest to możliwe przy pomocy przycisku Uogólnij, jak w raporcie PowerView – ponieważ tego przycisku po prostu nie ma.

Na pierwszy rzut oka rozwiązanie zastosowanie w PowerView wydaje się być lepszym niż te z wykresu przestawnego – podzielenie tylko jednego regionu na oddziały może sugerować odbiorcy, że wszystkie kawałki wykresu są równoważne, podczas gdy w rzeczywistości oczywistym jest, że oddział będzie miał mniej klientów niż rejon. Słowem – źle zastosowany wykres przestawny może wprowadzać interpretatora w błąd. Z drugiej strony pozwala na większa ingerencję użytkownika w wygląd wykresu, co jest zjawiskiem pozytywnym. Przy zastosowaniu filtrowania wykresu przestawnego możemy uzyskać identyczny efekt końcowy identyczny jak ten z PowerView, nie działa to jednak niestety w drugą stronę.

Warto zwrócić uwagę na interakcję drill up/ drill down w odniesieniu do wykresu kolumnowego. Ten typ wykresu z zasady jest dużo czytelniejszy niż wykres kołowy – nie ma potrzeby używania dużej ilości kolorów, a wysokość słupków jest łatwiej porównywać niż powierzchnię wycinka koła. Ponadto interpretator wykresu nie musi wodzić oczyma pomiędzy legendą a wykresem, jak ma to miejsce w przypadku wykresu kołowego.

Różnice pomiędzy drill down / drill up w wykresie przestawnym i w raporcie PowerView są analogicznie do tych wyszczególnionych w wykresie kołowym. Tutaj również nieumiejętne zastosowanie różnego poziomu szczegółowości – tak jak na powyższym obrazku – może wprowadzić użytkownika w błąd.

Z działaniem tej interakcji w praktyce można zmierzyć się w tym pliku. Zawiera on dane które posłużyły do skonstruowania wykresów widniejących na powyższych obrazkach.

Co sądzicie o tej interakcji? Czy sposób jej zrealizowania w dodatku PowerView jest satysfakcjonujący? Czy też może przyszłe dodatki powinny zostać wzbogacone o możliwość drążenia i wyszczególniania działającego podobnie jak w tabeli przestawnej – zmiany tylko części wykresu? Podzielcie się swoją opinią w komentarzach.

Nazwa

Słowo „wielokrotność” jest dosłownym tłumaczeniem angielskiego „Multiple”. Na stronie SkuteczneRaporty.pl taki typ wykresu nazywany jest wykresem panelowym (tam też można znaleźć jego historię oraz wszelkie niezbędne informacje teoretyczne). W języku polskim istnieje jeszcze nazwa wykresu kratkowego, i oznacza ona dokładnie ten sam typ wykresu.

Czym jest wielokrotność?

Jest to zestaw bardzo podobnych wykresów przedstawionych na pojedynczej tablicy, użyty w celu ułatwienia zrozumienia wielowymiarowych danych. Wykresy te mają identyczny wygląd i są ze sobą powiązane w logiczną całość.

Więcej na jego temat – jego historię, zalety oraz o co należy zadbać podczas jego tworzenia – można znaleźć tutaj. W poniższym artykule skupimy się jedynie na możliwościach tworzenia i używania tego wykresu w PowerView.

Tworzenie

Konstrukcja wielokrotności jest bardzo prosta – wystarczy zaznaczyć interesujący nas wykres, a następnie nazwy kolumn przy pomocy których chcemy tworzyć wielokrotność do obszaru WIELOKROTNOŚĆ PIONOWA lub WIELOKROTNOŚĆ POZIOMA:

Do tych pól nie można stosować żadnego typu miar – powinny się tam znaleźć dane jakościowe, których chcemy użyć do tworzenia wykresu panelowego. Przykładowo, jeżeli chcemy podzielić nasze dane dotyczące sprzedaży według województw, powinna znaleźć się tam kolumna z nazwami województw – oczywiście musimy mieć w tym celu odpowiednio skonstruowany model danych.

Wielokrotności można stosować do każdego typu wykresu (prócz animowanego) – warto jednak pamiętać, że często – aby ich działanie było efektywne – muszą zająć cały obszar raportu.

W wypadku zbyt dużej ilości małych wykresów powstałych podczas tworzenia wielokrotności może pojawić się opcja ich przewijania:

Powiększanie obszaru wielokrotności nie spowoduje zwiększenie liczby wyświetlanych wykresów, lecz przeskalowanie znajdujących się w niej wykresów:

Liczbę małych wykresów mieszczących się na powierzchni wykresu panelowego ustalamy na podstawie przycisków Wysokość siatki oraz Szerokość siatki znajdujących się w zakładce UKŁAD:

Ograniczenia

Ze sposobu tworzenia wielokrotności możemy wywnioskować, iż możemy przedstawić to samo zjawisko dzieląc je ze względu na jakąś cechę – np. sprzedaż całkowitą możemy przedstawić w wielokrotności jako sprzedaż w poszczególnych regionach bądź tez sprzedaż poszczególnych produktów. Co jednak z przypadkami, gdy chcemy porównać dwie różne rzeczy posiadające wspólny mianownik – np. liczbę klientów oraz ogólną liczbę ludności w województwach?

Niestety, Microsoft nie przewidział takiej możliwości. Naszą jedyną możliwością porównania jest po prostu ustawienie wykresów obok siebie:

Jak można zauważyć, w takich wypadkach znaczna część cennego miejsca raportu marnuje się na powtórzenie osi oraz jej etykiet. Wystarczyłaby jedna, która równocześnie opisywałaby drugi wykres (jak to ma miejsce w wielokrotności). Do tego celu nie trzeba by było tworzyć nowego narzędzia ani modyfikować wielokrotności w takiej formie w jakiej istnieje teraz – wystarczyłoby zaufać użytkownikowi i podarować mu większą możliwość edycji, w tym usuwania osi. Wtedy wykresy panelowe można by konstruować ręcznie, dodając mały wykres osobno:

Niestety – przynajmniej na razie – nie mamy takiej możliwości. Być może zmieni się to w przyszłych wersjach dodatku PowerView.

Czy myślicie że istnieje na to szansa? Swoją opinię przedstawcie w komentarzu.

Gdzie znaleźć Kafelki w PowerView?

Omawiane w niniejszym artykule narzędzie nie jest uruchamiane przyciskiem z wstążki POWERVIEW ani też jakiekolwiek innej wstążki. Kafelki tworzy się podobnie jak oś odtwarzania w wykresie animowanym – należy zaznaczyć interesujący nas wykres i umieścić nazwę odpowiedniej kolumny w obszarze KAFELKI WG (w wykresie animowanym umieszczaliśmy kolumnę w obszarze OŚ ODTWARZANIA):

Należy przy tym zauważyć, iż zastosowanie osi odtwarzania oraz kafelków wzajemnie się wyklucza (używamy albo jednego narzędzia, albo drugiego)

Co oferują nam kafelki?

Jest to narzędzie stosunkowo podobne do filtrów czy fragmentatorów – pozwala na ograniczenie ilości wyświetlanej na powierzchni raportu informacji, co pozwala użytkownikowi skupić się jedynie na interesującym go wycinku danych. Kafelki posiadają jednak cechy, które czynią je na tle pozostałych filtrujących narzędzi wyjątkowymi.

Pierwszą z nich jest to, iż kafelki filtrują tyle wykresów, ile chcemy – w przeciwieństwie do fragmentatorów, które zawsze filtrują wszystkie wizualizacje danych znajdujące się na powierzchni raportu (jeżeli dane użyte do tworzenia tych wykresów są w jakikolwiek sposób powiazanie z danymi przy pomocy których zostały utworzone fragmentatory). Możliwość filtrowania pojedynczych wykresów mamy także przy zastosowaniu interakcji filtrowania (przy pomocy wstążki filtrów), jednak wtedy nie mamy możliwości wykonania filtrowania dla dwóch lub więcej wykresów, a jednocześnie nie dla całego raportu.

W przypadku kafelków filtracji ulegają jedynie wykresy znajdujące się wewnątrz okna kafelków, którego przestrzeń jest oznaczona dwoma poziomymi liniami:

Tworzenie wykresu wewnątrz obszaru kafelków

O tym jak stworzyć pierwszy wykres w obszarze kafelków, napisaliśmy już wyżej. Jak utworzyć kolejne w tym oknie?

Można skopiować wykres znajdujący się poza obszarem kafelków (zaznaczamy wykres znajdujący się poza obszarem, klikamy CTRL+C, następnie klikamy na obszar podlegający kafelkom i naciskamy klawisze CTRL+V):

Zadziała także po prostu kliknięcie na obszar kafelków (ale nie na obszar wykresu wewnątrz tego obszaru!) i utworzenie wizualizacji danych w sposób tradycyjny – najpierw poprzez utworzenie tabeli z odpowiednimi danymi, a następnie zmienienie sposobu wyświetlania danych.

Według jakich kolumn można tworzyć kafelki?

W obszarze KAFELKI WG nie możemy zamieścić żadnych utworzonych przez nas miar jawnych. Narzędzie kafelków możemy utworzyć na podstawie kolumny z danymi jakościowymi (np. spis województw). Jeżeli umieścimy tam kolumnę w której będą znajdowały się dane liczbowe, to nie będzie można na ich podstawie utworzyć żadnych miar niejawnych, a każda liczba (każdy wers tabeli) będzie potraktowana jako dana jakościowa.

Do tworzenia kafelków możemy wykorzystać także grafikę z dysku bądź Internetu.

Wygląd kafelków

Mamy do wyboru dwie opcje wyglądu kafelków: pasek kart oraz przepływ kafelków:

Możemy je zmieniać w zakładce PROJEKT > Typ kafelka:

Synchronizacja osi, koloru, wielkości bąbelków

Jeżeli w polu działania kafelków znajduje się wykres kolumnowy, słupkowy, punktowy, bąbelkowy bądź liniowy to możemy zaobserwować proces dostosowywania się osi wykresu w zależności od wartości przedstawianych:

Taki sposób pokazywania danych pozwala na ukazywanie nawet małych wartości, które mogłyby być niewidoczne w przypadku jednakowej dla wszystkich opcji skali. Jednocześnie znacznie utrudnia porównanie pomiędzy miejscowościami w różnych województwach – percepcja jest zaburzona, ponieważ – jak widzimy na powyższym przykładzie dłuższy pasek w jednej kategorii (powyżej – województwo lubuskie) paradoksalnie może symbolizować mniejszą liczbę klientów niż krótszy pasek w innej (mazowieckie)

Można zmienić sposób wyświetlania danych w taki sposób, aby w każdym kafelku skala osi była jednakowa. Aby to zrobić, musimy zaznaczyć wykres słupkowy znajdujący się w polu kafelków. Aktywuje się wtedy przycisk Osie znajdujący się w zakładce Układ. Wybieramy opcję Oś pozioma taka sama na wszystkich kafelkach.

W efekcie we wszystkich zakładkach będziemy mieli tak samo wyskalowaną oś poziomą:

Analogiczne narzędzia możemy zastosować także do osi pionowej (w przypadkach wykresu kolumnowego, punktowego oraz bąbelkowego).

Co się stanie, jeżeli wybierzemy opcję Oś pionowa taka sama na wszystkich kafelkach na wykresie słupkowym lub Oś pozioma taka sama na wszystkich kafelkach na wykresie kolumnowym?

Ze względu na oczywiste różnice w charakterze danych (liczba klientów należy do danych ilościowych, miejscowości – do danych jakościowych) działanie tej opcji jest inne. Po wykonaniu powyższych operacji na osi danych jakościowych będą cały czas wyświetlane wszystkie możliwe opcje (oś wygląda tak samo, jakby nie była przefiltrowywana przez narzędzie kafelków). Etykiety osi, które zostałyby przefiltrowane, mają przyznaną wartość zero.

Podobne działania, oprócz do osi, możemy odnieść także do kolorów oraz wielkości bąbelków.

W przypadku synchronizacji kolorów dla jednej danej jakościowej (np. miejscowości) przypisany jest tylko jeden kolor. Może mieć to znaczenie we wszystkich wizualizacjach, także w wykresie kołowym oraz mapie. Należy jednak przy korzystaniu z tej funkcji zachować ostrożność – liczność kolorów jest ograniczona i może się okazać, iż mamy zbyt wiele danych jakościowych aby każdej wartości przypisać oddzielny kolor. O takiej sytuacji zostaniemy poinformowani stosownym komunikatem:

Wybierając opcję UKŁAD > bąbelki > Skala rozmiaru bąbelka taka sama we wszystkich kafelkach spowodujemy – jak sama nazwa wskazuje – iż przełączanie pomiędzy kafelkami nie będzie powodowało przeskalowania bąbelków. Możliwość wzajemnego porównania jest szczególnie ważna dla zmiennej wielkości, więc narzędzie te może okazać się przydatne. Z drugiej strony konieczność przełączania się pomiędzy poszczególnymi kafelkami znacznie utrudnia jakąkolwiek pobieżną analizę porównawczą.

Co sądzicie o kafelkach? Podzielcie się swoją opinią w komentarzach!

Kto stworzył wzór godny naśladowania? O Hansie Roslingu słów kilka.

Hans Rosling jest profesorem zdrowia międzynarodowego w Instytucie Karolinska. Jest on absolwentem statystyki i medycyny – łączy obie te dziedziny, aby obalać mity na temat różnicy w poziomie życia i opieki zdrowotnej wśród krajów tzw. „trzeciego świata”. Wskazuje, iż nie można postrzegać całych kontynentów (np. Afryki), czy też nawet poszczególnych krajów w jednakowy sposób, ponieważ dysproporcje pomiędzy regionami są ogromne. Czyni to wszystko przy pomocy oprogramowania Trendanalyzer oraz pomysłowych prezentacji.Link do filmu znaleźć można w artykule o przykładach data storytellingu.

Program, jakiego używa profesor w swoich prezentacjach do ukazywania danych, jest produktem fundacji Gapminder. Została ona założona przez niego samego, jego żonę oraz syna właśnie w celu udostępniania w przystępnej formie danych dotyczących sytuacji różnych społeczeństw. Program wraz z aktualnymi danymi dotyczącymi tych właśnie spraw oraz dane zgromadzone w plikach programu Excel można pobrać ze strony fundacji – www.gapminder.org.

Warto się zapoznać z wystąpieniami profesora Roslinga – wiele z nich jest dostępnych na stronie www.ted.com (strona fundacji TED zajmująca się organizowaniem inspirujących przemówień – tzw. TEDtalks), są dostępne polskie napisy. Dlaczego są one warte uwagi? Choćby dlatego, iż można podpatrzeć jak można prezentować pozornie nudne dane w ciekawy i przyciągający uwagę sposób. Ponadto te wystąpienia są po prostu szalenie interesujące – niech świadczy o tym fakt, iż podczas jednego z nich Hans Rosling prezentuje swoje umiejętności w dziedzinie… połykania mieczy.

Odpowiednik w PowerView – tworzenie wykresu animowanego

Do programu dostępnego na stronie fundacji Gapminder nie możemy ładować własnych danych – możemy jedynie wybierać z zestawu dostępnych tam danych dotyczących zdrowia i poziomu życia. Nie istnieje opcja przedstawienia danych biznesowych czy innych danych, na podstawie których można by wykonać prezentacje na własny użytek. Widząc popularność animowanych wykresów Roslinga, korporacja Microsoft postanowiła umożliwić tworzenie podobnych w PowerView. Jak wygląda utworzenie animowanego wykresu w tym dodatku?

Punktem wyjściowym jest wykres punktowy bądź też wykres bąbelkowy, których konstrukcja była już opisywana w innych artykułach. Aby zrobić z tych wizualizacji wykres animowany, należy dodać do obszaru OŚ ODTWARZANIA odpowiednią kolumnę. Może to być kolumna zawierająca daty, ale też nie musi – mogą w niej znajdować się po prostu liczby.

  Po wykonaniu tej czynności wykres się zmieni – bąbelki przemieszczą się i zmienią swoją wielkość, osie zmienią skalę swoich wartości, a na spodzie wykresu pojawi się oś odtwarzania.

Kliknięcie przycisku start uruchomi wędrówkę bąbelków po wykresie, którą możemy wstrzymać w każdym momencie. Możemy także przeciągnąć suwak na osi czasu przy pomocy kursora.

Niestety nie mamy możliwości zmiany czasu odtwarzania – animacja zawsze trwa 15 sekund, niezależnie od długości okresu, jaki ma przedstawiać czy też zagęszczenia dat. Jeżeli chodzi o szybkość przemieszczania się bąbelków, to możemy nią sterować poprzez umieszczanie w obszarze oś odtwarzania odpowiednich kolumn. Przykładowo: jeżeli posiadamy zbyt dużo dat, możemy utworzyć kolumnę przy pomocy funkcji ENDOFMONTH, która to przyporządkowuje dowolnej dacie ostatni dzień miesiąca. Spowoduje to około trzydziestokrotne zmniejszenie liczby zmiennych – zamiast rozpatrywać każdy dzień osobno, nasze dane rozpatrywać będziemy względem miesięcy.

Po kliknięciu lewym klawiszem myszy na dowolny bąbelek, możemy prześledzić ścieżkę jaką podąża:

Istnieje także możliwość zaznaczenia więcej niż jednego bąbelka – w tym celu klikamy na nie przytrzymując klawisz CTRL.

Zastosowanie osi czasu uniemożliwia wykorzystanie na tym samym wykresie kafelków oraz wielokrotności.

Grzechy główne wykresu animowanego w PowerView

Na początku tego artykułu wspominaliśmy o niezbyt udanej realizacji dobrego pomysłu. Na te psujące ogólny obraz wrażenie składa się kilka czynników.

Po pierwsze, co oczywiste – w wykresie animowanym występują wszystkie wady wykresu punktowego bądź też bąbelkowego. Punkty dalej są słabo widoczne (co jest dodatkowo spotęgowane przez efekt ruchu), a bąbelki w dalszym ciągu nie mieszczą się w całości w obszarze wykresu. Ponadto do istotnych wad zaliczymy brak możliwości sterowania długością animacji, co skutecznie uniemożliwia przedstawianie długich serii danych.

Najpoważniejszym zarzutem wobec wykresu animowanego jest jego niestabilność – jego używanie wielokrotnie kończy się błędem i koniecznością ponownego uruchamiania programu. Z tego powodu należy dobrze przemyśleć jego stosowanie podczas oficjalnych prezentacji – wyskakujące błędy raczej nie świadczą o profesjonalizmie osoby prowadzącej.

Ćwiczenie praktyczne – porównanie prezentacji Roslinga oraz PowerView

Mając do dyspozycji dane dotyczące długości życia, dzietności oraz populacji krajów od roku 1962 do 2012 roku (dane pobrane i przekształcone ze strony fundacji Gapminder) możemy pokusić się o odtworzenie w PowerView wykresu animowanego analogicznego do użytego przez Hansa Roslinga w prezentacji TED.

W pierwszej kolejności odtwórzmy prezentację zaprezentowaną na filmie na swoim komputerze. Możemy zrobić to na dwa sposoby: ściągnąć wspominany wyżej program Gapminder i wybrać tam interesujące nas dane, lub też możemy użyć analogicznego programu dostępnego w przeglądarce internetowej pod tym adresem.

Jeżeli wybraliśmy opcję ściągnięcia i zainstalowania programu, to musimy sporządzić w nim odpowiedni wykres. Na osi poziomej ustawiamy dzietność, czyli Children per woman (total fertility), na osi pionowej natomiast spodziewaną długość życia: Life expectancy (years). Wielkość populacji domyślnie reprezentowana jest przez wielkość bąbelka. Teraz wystarczy kliknąć przycisk play, aby zobaczyć tą samą wizualizację, co na przemówieniu.

Spróbujmy teraz stworzyć analogiczny wykres w programie PowerView. Najpierw musimy posiadać odpowiedni model danych – ten znajdziemy w pliku Excela pod nazwą Wykres Roslinga, (link do pliku znajduje się pod artykułem). Składa on się aż z pięciu tabel: – tabela w której znajdują się dane na temat populacji – tabela w której znajdują się dane na temat dzietności – tabela w której znajdują się dane na temat spodziewanej długości życia – tabela z nazwami wszystkich krajów oraz nazwami regionów, w których te kraje się znajdują; – tabela z datami, w której znajdują się daty od 1 stycznia 1962 roku do 1 stycznia 2012 roku. W Excelu nie mamy możliwości ustawić samego roku jako wartości typu data, dlatego wybraliśmy początek roku na przestrzeni interesujących nas lat. Nasz model danych w PowerPivot wygląda w następujący sposób:

Przechodzimy do raportu PowerView. Tworzymy tabelę przy pomocy obiektów ΣData z tabeli Data, ΣDługość życia z tabeli długość_życia, ΣPopulacja z tabeli populacja oraz obiektów Kraj i Region z tabeli Region:

Następnie zmieniamy sposób wizualizacji, klikając PROJEKT -> Inny wykres -> Wykres punktowy. Teraz, aby w pełni odtworzyć wykres Hansa Roslinga, należy ustawić ΣDzietność w polu ΣWartość X, ΣDługość zycia w polu ΣWartość Y, ΣPopulacja w obszarze ΣRozmiar, Kraj w polu Szczegóły, Region w polu Kolory i oczywiście Data w obszarze Oś odtwarzania:

Ważne, aby kolumny użyte przez nas do tworzenia wykresu pochodziły z określonych powyżej tabel. Jeżeli np. kolumna Data będzie pochodziła z tabeli dzietność, a nie z tabeli Data, to oś czasu będzie wpływała jedynie na ruch bąbelków w płaszczyźnie poziomej, tzn. będzie zmieniała się dzietność poszczególnych krajów, a ich populacja oraz oczekiwana długość życia będą wartościami stałymi.

W zakładce Układ usuwamy etykiety poszczególnych bąbelków oraz zmieniamy położenie legendy tak, aby ta znajdowała się pod wykresem (pokaż legendę u dołu). Efekt finalny powinien być podobny do tego na obrazku poniżej:

Jak łatwo zauważyć, czytelnością oraz dynamicznością wykres ten niestety ustępuje temu, który opracowaliśmy przy pomocy programu Gapminder. Co sądzicie o takim wykresie? Czy korporacja Microsoft, zamieszczając go w dodatku PowerView, zrobiła krok w dobrą stronę? Podzielcie się swoją opinią w komentarzu!

Plik z danymi: Wykres Roslinga

Ps. Hansa Roslinga połykającego miecz możecie znaleźć tutaj.

Dlaczego należy postępować ostrożnie z wykresem bąbelkowym?

Istnieje kilka właściwości przy pomocy których można przedstawiać interesujące nas wartości – może to być długość kolumny (tak jak w wykresie kolumnowym) czy też położenie w przestrzeni 2D (tak jak w wykresie punktowym – w tym wypadku przedstawiamy dwie wartości). Wykres bąbelkowy korzysta z obu tych sposobów, a ponadto także przedstawia kolejną wartość przy pomocy wielkości bąbelka. W czym więc tkwi problem?

W dokładności postrzegania zmiennej, jaką jest wielkość. Nie jest możliwym wyraźne określenie o ile większy jest dany bąbelek – zwłaszcza w sytuacji, kiedy nawet nie wiemy, czy wartość przekłada się na średnicę, czy też na pole koła. W PowerView nie ma na ten temat żadnej informacji, co dodatkowo utrudnia zadanie.

W PowerView sytuację dodatkowo komplikuje fakt złego zaplanowania powierzchni wykresu – jest on tworzony w taki sposób, aby mieścił się w nim środek bąbelka, a nie całość. Oznacza to, iż możemy być zmuszeni do porównania wielkości bąbelka widząc tylko jego część (w najgorszym wypadku – ¼), co dodatkowo nie ułatwia sprawy.

Więcej na ten temat postrzegania poszczególnych właściwości możecie znaleźć w tym artykule.

Ponieważ program dąży do jak najmniejszej powierzchni wykresu, w praktyce zawsze przynajmniej jeden bąbelek znajdują się częściowo poza obszarem wyświetlania:

Sytuację ratuje interakcja details on demand – jeżeli najedziemy kursorem na wybrany bąbelek, pojawią się informacje na temat tworzących go wartości. Dzięki temu możemy wizualnie stwierdzać podstawowe informacje (np. które koło jest większe od drugiego), a po dodatkowe informacje uciec się do zastosowania tejże interakcji.

Teoretycznie istnieje jeszcze jedna właściwość, przy pomocy której możemy przedstawić kolejną zmienną. Jest to kolor – przy pomocy palet sekwencji bądź też dywergencji moglibyśmy przekazać odbiorcy wykresu dodatkową informację. Niestety, w programie PowerView nie przewidziano takiej możliwości.

Nie wiesz, czym jest paleta sekwencji / dywergencji? Możesz się tego (i wielu innych istotnych rzeczy dotyczących koloru) dowiedzieć tutaj.

Podsumujmy więc ile danych możemy przedstawić przy pomocy wykresu bąbelkowego:

– położenie w przestrzeni 2D – dwie wartości (jedna opisana przy pomocy osi X, druga – przy pomocy osi Y)

– wielkość bąbelka – jedna wartość

– kolor – jedna wartość (opcja niedostępna w PowerView)

Tworzenie wykresu bąbelkowego

Podstawą do skonstruowania wykresu bąbelkowego jest wykres punktowy, którego tworzenie jest opisane w tym artykule. Gdy już takowy posiadamy, wystarczy przeciągnąć kolumnę z wartościami które mają być reprezentowane przez wielkość bąbelka do obszaru ROZMIAR:

Zastosowanie hierarchii na wykresie bąbelkowym

Działanie mechanizmu hierarchii na wykresie bąbelkowym jest analogiczne do działania tego narzędzia w wykresie punktowym.

Co sądzicie o wykresie bąbelkowym? Czy możliwość przedstawiania 3 serii danych na jednym wykresie jest ważniejsza niż pełna przejrzystość wizualizacji? Swoją opinią podzielcie się w komentarzach!

Wykres punktowy jest jednym z czterech naprawdę skutecznych wykresów. Do jego zalet można zaliczyć to, iż – w przeciwieństwie do wykresu kolumnowego, słupkowego lub kołowego – może przedstawić dwie zmienne ilościowe na jednym wykresie. Nie ma potrzeby tworzenia innego wykresu dla każdej zmiennej, tak jak w przypadku wyżej wymienionych wizualizacji danych. Ponadto w wykresie punktowym, w przeciwieństwie do kolumnowego oraz słupkowego, dopuszczalne jest ucinanie osi wykresu, co znacznie ułatwia prezentację danych w wypadku dużych wartości.

W założeniu wykres punktowy jest uniwersalny – mogą przedstawiać dwie zmienne ilościowe jednocześnie (tak jak w powyższym przykładzie), bądź też – jeżeli wartości są zbyt duże i konieczne jest użycie osi nie zaczynającej się od 0 – mogą zastępować kolumny. Taki wykres możemy stworzyć w skoroszycie Excela:

Niestety stworzenie tego typu wykresu w PowerView jest niemożliwe, poprzez co ten typ wykresu traci jedną ze swoich zalet.

Warto także wspomnieć o zasadzie dane/atrament: wykres punktowy, przy minimalnym wykorzystaniu „atramentu” i przedstawianiu większej liczby serii danych niż przeciętny wykres kolumnowy/kołowy jest wręcz podręcznikowym przykładem wizualizacji danych spełniających tą zasadę.

Tworzenie wykresu punktowego w PowerView nie odbiega w żaden sposób od tworzenia każdego innego wykresu – w pierwszej kolejności tworzymy tabelę zawierającą interesujące nas wartości, a następnie (mając ją zaznaczoną) klikamy PROJEKT > Inny wykres > punktowy:

Po wykonaniu tej operacji stworzymy wykres punktowy, a we wstążce Pola Programu PowerView pojawi się zestaw obszarów zdefiniowany dla danego wykresu.

WARTOŚĆ X oraz WARTOŚĆ Y oznaczają oczywiście wartości według których konstruowane są osie wykresu – pozioma (X) oraz pionowa (Y). Poprzez przeciągnięcie nazwy kolumny do obszaru ROZMIAR tworzymy wykres bąbelkowy. Obszar SZCZEGÓŁY dzieli dane wg kategorii które zawiera w sobie kolumna będąca w tym obszarze. W naszym wypadku przedstawiamy liczbę sprzedanych produktów (WARTOŚĆ X), ich łączną cenę sprzedaży (WARTOŚĆ Y) w zależności na oddziały sprzedawców (kolumna Oddział w obszarze Szczegóły). Umieszczenie kolumny w obszarze SZCZEGÓŁY oznacza, iż o tym, z którego oddziału (w naszym przypadku) dane przedstawia punkt możemy się dowiedzieć dzięki interakcji details on demand – to znaczy, że takie informacje pojawią się po najechaniu kursorem na interesujący nas punkt.

Zmieniając położenie kolumny w obszaru SZCZEGÓŁY do obszaru KOLORY spowodujemy iż każdy oddział będzie oznaczany przez inny kolor:

Warto zauważyć, iż możemy w ten sposób tworzyć złożone prezentacje danych. W naszej bazie kraj jest podzielony na regiony, a te są podzielone na oddziały – to także możemy przedstawić przy pomocy kolorów i interakcji details on demand. Wystarczy, że wrzucimy Regiony do obszaru Kolory, a Oddziały do obszaru SZCZEGÓŁY i już możemy cieszyć się interesującym efektem:

Wszelkie próby umieszczenia zrobienia wykresu z jedną zmienna ilościową i jedną jakościową (tak jak na obrazku z wykresem ze skoroszytu Excela) spalają na panewce – PowerView nie chce zamieszczać danych jakościowych (np. oddziały) na osi. Zamiast tego zlicza je, tworząc kolejną zmienną ilościową, bez możliwości zmiany:

W efekcie otrzymujemy wykres punktowy który – krótko mówiąc – nie ma sensu:   Jak już wspominaliśmy, umieszczenie kolumn z obszarze ROZMIAR spowoduje powstanie wykresu bąbelkowego, natomiast w obszarze OŚ ODTWARZANIA – wykresu animowanego.

Przykładowe dane

Powyższe obrazki zostały opracowane na przykładowych danych, które można znaleźć w tym pliku. Kolumny Oddział oraz Region pochodzą z Tabela­_Sprzedawcy, natomiast Cena_sprzedaży oraz Liczba z Tabela_Sprzedaż.

Co sądzicie o wykresie punktowym? Czy pomimo słabej widoczności punktów może być on pożytecznym narzędziem do przedstawiania danych? Podzielcie się swoją opinią w komentarzach!