Uwaga na okno aktualizacji Excela 365

Oto komunikat, który pojawił się przy uruchomieniu Excel. Tego typu komunikaty pojawiają się tylko raz, więc radzę zwracać na nie uwagę.

Przed aktualizacją: Excel łączy linią wszystkie punkty przy formułach

Dla przypomnienia, przy braku danych w komórce (puste komórki źródłowe) odcinki nie wyświetlały się. Problem pojawiał się wtedy, gdy w komórkach stosowaliśmy formułę.

Po aktualizacji: możesz wyłączyć łączenie punktów dla wartości #N/D!

Po aktualizacji pojawiła się nowa opcja – Pokaż błąd #N/A jako pustą komórkę. Opcja ta domyślnie jest włączona.

Opcja ta powoduje, że gdy mamy w Excelu formułę i brak danych, gdy zastosujemy w takim przypadku formułę, generującą błąd (np. BRAK()), nie będziemy mieli problemów z odcinkami na wykresie.

Mała rzecz, a cieszy, gdyż wiele osób uczestniczących w szkoleniach i warsztatach z wizualizacji danych i projektowania dashboardów o tę opcję pytało.

Dlaczego wykres jednostkowy jest wolniejszy?

Wykres jednostkowy używa do komunikacji symbole, których ilość na wykresie odpowiada wielkości prezentowanego zjawisk – np. jeżeli jeden symbol człowieka oznacza 100 osób, a na wykresie jest 10 takich symboli, oznacza to, że prezentowane zjawisko dotyczy 1000 osób.

Wykres jednostkowy ma służyć do obrazowania zjawisk w ciekawy sposób. Dane na wykresie odpowiadają pewnemu rzędowi wielkości i na pewno nie dopatrzymy się na nim żadnych szczegółów. Unit chart jest często wykorzystywany do porównania ze sobą zjawisk w różnych grupach.

Procesowanie informacji w naszym mózgu odbywa się na dwóch etapach – nieświadomym i świadomym. Korzystanie z wykresu jednostkowego sprawia, że nie jesteśmy w stanie w pełni wykorzystać bardzo szybkiego mechanizmu procesowania nieświadomego na rzecz wolniejszych metod: liczenia lub czytania. Nasz mózg potrafi porównać trzy-cztery obiekty, a tych na wykresie jednostkowym jest najczęściej więcej – bardzo często liczba użytych ikon i ich rozmieszczenie są zbyt złożone, żeby szybko przyswoić widziane dane. Najlepszym testem szybkości działania wykresu jednostkowego jest usunięcie z niego etykiet – jak szybko będziemy wówczas w stanie porównać przedstawione liczby?

Przykłady wykresów jednostkowych

Poniższy wykres, który był już omawiany jako przykład infografiki, jest również przykład ilustracją wykresu jednostkowego. Wskazanych jest siedem grup wiekowych aktywnych w różny sposób w Internecie. Za pomocą kwadratów jest przedstawiona procentowa wielkość poszczególnych aktywności w danej grupie wiekowej. Jeden kwadrat odpowiada jednemu procentowi.

Źródło: https://www.flickr.com/photos/nicheprof/5769005604

Kolejny przykład pochodzi z artykułu nt. złych i dobrych praktyk wizualizacji wyników ankiet i badań. Przedstawia on reakcje Polaków na wybór Andrzeja Dudy na Prezydenta. Oprócz tego, że nie ma możliwości porównania poszczególnych odpowiedzi inaczej niż licząc pojedyncze elementy, legenda znajduje się poza obszarem wykresu, co dodatkowo zmniejsza czytelność. Na tym i wielu innych wykresach zobaczymy ikonę człowieka. Jest jedną z najczęściej używanych przez twórców i ma za zadanie wskazać, że ludzie są najważniejszą częścią danych.

Źródło: wyborcza.pl

Ponieważ jedna ikona na wykresie odpowiada kilku elementom w rzeczywistości, przy stosowaniu wykresów jednostkowych powstaje problem, co zrobić z ostatnią ikoną i w którą stronę nasze dane zaokrąglić. Poniższy wykres „babeczkowy”, który służy do nauki liczenia w szkołach (jedna graficzna muffinka odpowiada 6), pokazuje że często końcowe ikony zostaną ścięte. Więcej ciekawych wykresów, przeznaczonych do nauczania dzieci znajdziemy na stronie TutorVista.

Źródło: http://www.theschoolrun.com/data-handling

Czwartym przykładem zastosowania wykresu jednostkowego jest grafika prezentująca 10 największych erupcji wulkanów od 1000 r. Wykres nie daje możliwości szybkiego porównania wielkości erupcji. Aby dojść do jakiś wniosków musimy zliczyć punkty oraz zapoznać się z liczbami.

Źródło: Steven Dutch, Natural and Applied Sciences, University of Wisconsin – Green Bay

Co dwa lata Homeward Trust zlicza populację bezdomnych w Edmonton, czego efektem jest poniższy wykres. Jeden punkt obrazuje proporcje ludzi bezdomnych do całej populacji. Wykres jest częścią większej infografiki, która prezentuje dane dotyczące bezdomności.

Źródło: http://phys.org/news/2015-10-homelessness.html

Ostatnim przykładem jest wykres jednostkowy prezentujący deklaracje uczestników badania dotyczące alkoholu. Jeden punkt to jeden procent. Kolor oznacza przynależność do danej grupy konsumentów (zgodnie z legendą po prawej stronie). Jak można zauważyć dane na wykresie nie sumują się do 100% (jasnoszary punkt w prawym dolnym rogu).

http://www.niemanlab.org/2010/03/what-does-this-american-life-look-like-a-designer-visualizes-the-radio/

Podsumowując, wykres jednostkowy jest bardzo efektowny graficznie, ale najczęściej wydłuża czas przetwarzania danych. Dlatego najlepiej zostawić ten wykres dla dzieci – do nauki liczenia.

[vc_message message_box_color=”grey”]

Aktualizacja z 2018 r.

Excel 365 otrzymał nową funkcję, która rozwiązuje opisany w poniższym artykule problem dla wykresów liniowych z formułą. Szczegóły znajdziesz w artykule nt. tej nowej funkcjonalności Excel 365.

[/vc_message]

Jak obiektywnie pokazać brak danych na wykresie?

Jeżeli brakuje nam danych, należy w tym miejscu zostawić puste miejsce. W poniższym przykładzie brakuje danych dla czwartku:

Jak Excel pokazuje brak danych na wykresie?

Excel pokazuje dane w zależności od tego, co zawiera komórka:

• wariant 1 – komórki zawierają po prostu dane wpisane ręcznie
• wariant 2 – komórki zawierają pusty tekst („”) w miejsce pustych elementów
• wariant 3 – komórki zawierają formułę BRAK(), która generuje błąd #N/D!

Dodatkowo ukryta jest ostatnia kolumna zbioru danych dla niedzieli.

Domyślnie powyższe opcje prezentują się na wykresie liniowym i kolumnowym następująco:

Wniosek: gdy posługujemy się danymi w komórkach, Excel działa poprawnie. W przypadku formuł, nie ma dobrego automatycznego rozwiązania. Mniejszym złem jest posłużenie się dla wykresu liniowego formułą zwracającą błąd, co niekorzystnie wygląda na poziomie tabeli z danymi, ale usuwa punkt z wykresu. Aby zachować pełny obiektywizm, należy dodatkowo ręcznie sformatować linię dla punktu danych Piątek.

Dla wykresu kolumnowego trzeba by ręcznie usunąć etykietę danych z wykresu, gdyż Excel traktuje tekst jak wartość = 0 i w ten sposób wyświetla na wykresie.

Korzystanie z opcji Ukryte i puste komórki

W Excelu mamy możliwość sterowania, w jaki sposób Excel ma traktować ukryte komórki. Opcję tę znajdziemy poprzez Zaznacz dane > Ukryte i puste komórki.

Opcja 1. jest domyślna i została przedstawiona powyżej.

Opcja 2. sprawia, że puste komórki (przy czym komórek z formułą Excel nie traktuje jak pustych) są widoczne jako wartość 0. W wariancie 2. i 3. nic się nie zmienia.

Opcja 3., dostępna tylko dla wykresu liniowego, pozwala pominąć brakujące punkty, co da efekt, jak w opcji 1. dla wariantu 3. z formułą BRAK().

Opcja 4. pozwala w każdym wariancie pokazać na wykresie ukryte komórki.

Podsumowując Ustawienia ukrytych i pustych komórek, opcja ta cały czas nie rozwiązuje problemu pokazywania na wykresie wyniku formuły, nad czym Microsoft pewnie będzie pracował w kolejnych odsłonach programu Excel. Nam zostaje poprawić taki wykres ręcznie.

Plik do pobrania

Tu możesz pobrać plik Excel z różnymi opcjami komórek ukrytych i pustych.

O serii Wykres punktowy

Ten artykuł jest częścią serii „Wykres punktowy”, który objął następujące tematy:

1. Wykres punktowy (ang. dot plot) – alternatywa dla wykresu kolumnowego
2. Jak stworzyć wykres punktowy częstotliwości w Excelu?
3. Jak utworzyć porównawczy wykres punktowy w Excelu?
4. Jak utworzyć porównawczy wykres punktowy w Excelu z etykietami na osi Y?
5. Jak zachowuje się wykres punktowy w programie Excel 2013?

Który z wykresów punktowych wybrać?

Wykres punktowy wstawimy za pomocą opcji Wstawianie > Wykresy > Wyświetl wszystkie wykresy > Wszystkie wykresy. Opcja Wyświetl wszystkie wykresy jest oznaczona małą ikoną ze strzałką, po prawej stronie pola Wykresy.

Wykres punktowy to inaczej wykres X Y. Do danych z tabeli Excel 2013 proponuje 3 rodzaje wykresów, przejrzyjmy je.

W pierwszym z nich kolumnom przyporządkowane zostały wartości liczbowe, a kolory odpowiadają poszczególnym wierszom.

Kolejny rodzaj wykresu wygląda dość nietypowo i nie potrafimy odczytać z niego żadnych konkretnych informacji.

Dlaczego? Zaznaczmy podwójnym kliknięciem którąś z serii danych, aby w arkuszu kalkulacyjnym oznaczone zostały dane określające te punkty.

Jak widać powyżej, Excel pominął pierwszą kolumnę z nazwami obserwacji, a za współrzędne pierwszej serii punktów przyjął wartości ze stycznia i lutego, nazywając tę serię „luty”. Następna seria, to ponownie wartości ze stycznia oraz z marca, a seria nazywa się „marzec”. W ten sposób nie możemy odczytać z wykresu żadnych wartości, pierwsza z serii- styczeń została błędnie uznana za jedną ze współrzędnych wszystkich punktów.

Kiedy warto zastosować ten rodzaj wykresu? Gdy dane oznaczone na poziomej osi są jednakowe dla każdej serii.

Trzeci rodzaj wykresu punktowego prezentuje się następująco:

Wartości są niejasne, na dodatek wykres przedstawia tylko 3 serie danych- miesiące parzyste. Sprawdźmy ponownie jakie dane decydowały o położeniu poszczególnych punktów.

Tym razem kolumny zostały pogrupowane parami, a co za tym idzie, współrzędnie punktów pierwszej serii danych to dane z kolumn styczeń i luty, drugiej marzec i kwiecień, trzeciej maj i czerwiec.

To jest bardzo ważna i przydatna informacja. Dzięki niej wiemy jak przedstawić dane, żeby wykres punktowy był zgodny z oczekiwaniami. Do zbudowania odpowiedniego wykresu punktowego należy przedstawiać współrzędne dla kolejnych serii parami w kolumnach. Dwie pierwsze kolumny to współrzędne jednej serii danych, kolumna 3 i 4 to kolejna seria, itd.

Wykres punktowy a format danych

Jak zareaguje wykres punktowy, gdy brakuje danych? Co jeśli zamiast wartości liczbowej w komórce znajduje się wartość tekstowa? W przykładach zastosowany został wykres punktowy z wygładzonymi liniami i znacznikami.

Wykres zbudowany z wypełnionej tabeli danych wygląda prosto:

W przypadku braku danych w jednej z kolumn wykres nie uwzględnia takiego rekordu:

Dla danej tekstowej Excel w ogóle nie uwzględnia kolumny zawierającej jedną komórkę z tekstem, zastępując ją jednocześnie liczbami porządkowymi. Jak widać, oś pozioma została zredukowana, a punkty osiągają wartości odciętych równe 1, 2, 3, 4, 5.

Błędy w komórkach dużo bardziej komplikują sytuację. Dla błędu #ADR! Związanego z nieprawidłowym odwołaniem do komórki przyjmowana jest wartość 0, co zupełnie zmienia kształt wykresu.

Seria artykułów o wykresie punktowym

1. Wykres punktowy (ang. dot plot) – alternatywa dla wykresu kolumnowego
2. Jak stworzyć wykres punktowy częstotliwości w Excelu?
3. Jak utworzyć porównawczy wykres punktowy w Excelu?
4. Jak utworzyć porównawczy wykres punktowy w Excelu z etykietami na osi Y?
5. Jak zachowuje się wykres punktowy w programie Excel 2013?

Odpowiedni opis osi czasu

Do prezentacji poruszonego problemu posłużymy się danymi na temat zysku osiągniętego w poszczególnych miesiącach.

Gdy przedstawimy dane w sposób pokazany powyżej, zauważamy natychmiast, że powtarzające się oznaczenie lat – 13 i 14 – nie wnosi właściwie żadnej nowej informacji, a wprowadza tylko do wykresu niepotrzebny bałagan. Kierując się zatem zasadą maksymalizacji współczynnika dane/atrament, powinniśmy pozbyć się zbędnych elementów, doprowadzając wykres do następującej postaci.

Wykres ze zmodyfikowanym opisem osi czasu wygląda zdecydowanie lepiej. Jak go uzyskać?

Modyfikacja opisu osi czasu w programie Excel

Najprostszym sposobem jest zmodyfikowanie nieco tabeli z danymi.

1. Zakładając, że pierwotnie wygląda ona tak, jak tabela umieszczona po lewo, przekształcamy kolumnę z datą, umieszczając rok i miesiąc w 2 osobnych kolumnach – tak, jak pokazano po prawo.

2. Tworzymy interesujący nas wykres (w tym wypadku liniowy) pamiętając, by do opisu serii osi poziomej użyć obu kolumn – zawierających dane na temat lat i miesięcy.

Dodatkowe wskazówki

1. Zaprezentowana technika sprawdza się przy pracy z każdym typem danych.

Z powodzeniem możemy więc wykorzystać ją, gdy np. chcemy za pomocą wykresu kolumnowego porównać zysk ze sprzedaży określonych produktów w poszczególnych sklepach.

2. Dalsza eliminacja niepotrzebnych elementów przez odznaczenie opcji Wielopoziomowe etykiety kategorii.

Uzyskanie jeszcze lepszego współczynnika dane/atrament osiągniemy przez usunięcie linii, oddzielających na wykresie poszczególne lata.

 Aby to zrobić, zaznaczamy interesującą nas oś czasu, otwieramy dialogowe okno Formatowanie osi i w OPCJE OSI odznaczamy opcję Wielopoziomowe etykiety kategorii.

Plik do pobrania

Szczegóły techniczne można znaleźć w pliku: Jak tworzyć przejrzyste wykresy z osią czasu.

Storytelling, czyli zarządzanie uwagą w trakcie prezentacji

Storytelling to nowoczesna konwersacyjna technika prezentacyjna, sztuka używania opowieści do wzbudzania emocji, przekonywania do swoich pomysłów, nakreślania przyszłości oraz przybliżania strategii. Opowieści angażują słuchacza, zmuszają do pobudzenia wyobraźni, zapadają też w pamięć. Warto angażować słuchacza w dialog, w historię, dzięki temu adresat naszej opowieści czuje, że przyczynia się do wspólnej misji i jest częścią pewnej całości. Jeszcze przed wynalezieniem pisma ludzie przekazywali sobie informacje poprzez opowieści, opowieści od zawsze są ważną częścią naszego życia. W starożytności dokonania wielkich uczonych były przekazywane ustnie. Historie z życia Jezusa, zanim zostały spisane, były przekazywane przez jego uczniów w formie opowieści. To mama opowiadając nam bajki, uczyła nas, co jest dobre, a co złe. Dorastając, uczyliśmy się wielu rzeczy dzięki opowieściom – na przykład opowieść o żółwiu i zającu nauczyła nas, że w życiu ważna jest wytrwałość i konsekwencja. Opowieści odegrały kluczową rolę w nauce tego, jak się zachowywać i czego oczekiwać. Współcześnie wiele się nie zmieniło. Nadal to opowieści pozwalają nam przekazać sobie wiedzę. Dzięki opowieściom uruchamiamy wyobraźnię.  Jako dorośli możemy wykorzystać opowieści, aby nawigować widownię podczas podróży przez nasze wystąpienie i uzyskać satysfakcjonujący nas rezultat. Każdy prezentujący ma do przekazania pewną historię. Nieważne, czy jest związana z przekonywaniem widowni do swojego pomysłu czy wspólnym przeanalizowaniem jakiegoś problemu, a może z wyjaśnieniem danych na temat sprzedaży, prezenter chce przekazać informacje. Chce to zrobić w sposób najbardziej efektywny. Twórca prezentacji chciałby pozostać niezapomniany, chciałby zaangażować swoją widownię w to, co ma do przekazania. Aby tego dokonać, wykorzystamy moc storytellingu.

Prezentacja ≠ nuda

Prezentacja kojarzy się większości osób ze slajdami stworzonymi w Power Point lub innym podobnym programie służącym do wizualizowania i przekazywania odbiorcom informacji, pomysłów, danych liczbowych, strategii. Tak naprawdę stworzenie slajdów jest rzeczywiście pierwszym elementem naszej prezentacji. Dlatego też przygotowujemy slajdy wklejając do nich dane i wykresy, które przygotowaliśmy w Excelu. Wypisujemy najważniejsze informacje, które mamy do przekazania. Dbamy o profesjonalny wygląd naszych slajdów – dane staramy się przedstawić w sposób przejrzysty, informacje do przekazania formujemy w zwięzłe punkty, używamy niemęczących wzroku kolorów. Takie jest wyobrażenie i praktyka prezentowania. Slajdy jednak nie są rdzeniem naszej prezentacji.  Są tylko pewnym rodzajem szkicu, planu, który ułatwi nam chronologiczne przedstawienie wszystkich niezbędnych faktów. Slajdy pomogą także zapamiętać wszystkie szczegóły, które mamy do przekazania, a w sytuacji stresującej, jaką jest bez wątpienia publiczne wystąpienie, nie jest to wcale łatwe. Prezentacja pomoże odbiorcom zorientować się, które informacje z prezentacji są kluczowe. Ale to nie slajdy są najważniejszym elementem naszej prezentacji. Najważniejsza jest umiejętność przekazania danych w odpowiedni sposób.

Po pierwsze: użyjmy do swojej prezentacji opowieści

Podczas prezentowania poczujmy się jak narratorzy, którzy pragną zapoznać odbiorców ze swoim światem. Tym światem są dane i informacje, które chcemy zaprezentować. Możemy użyć w tym przypadku pewnej metafory: chcemy przybliżyć widowni przepiękny widok ze szczytu górskiego na malowniczą dolinę. Mamy dwa wyjścia. Pierwszym z nich jest opowiedzenie o tej pięknej panoramie, o owcach pasących się w dolinie, o zapachu górskiego powietrza, o kolorze różnych gatunków drzew, które porastają zbocza. Drugim i lepszym wyjściem będzie wspólna wspinaczka na szczyt, żeby nasi odbiorcy sami zobaczyli ten zapierający dech w piersiach widok. I tak jest ze skuteczną prezentacją. Chcemy wprowadzić  w ten świat naszą publiczność. Pragniemy, aby przybliżane przez nas informacje stały się autentyczne i ważne, a przy tym ciekawe. Taki rezultat osiągniemy za pomocą odpowiedniej historii. Aby zbudować opowieść na początku musimy odpowiedzieć na poniższe pytania:

• „Co” jest tematem naszej opowieści?
• „Kto” jest jej bohaterem?
• „Jak” kończy się  ta historia?
• „Dlaczego” tak się zakończyła?
• „Co z tego” wynika?

Powyższe elementy opowieści powinny być związane z naszymi danymi oraz powinny urzeczywistniać informacje, które mamy do przekazania. Należy użyć opowieści, ponieważ nadaje sens i porządek naszej prezentacji. Odpowiednio dobrana historia scala poszczególne części. Przybliża, jak może wyglądać przyszłość. Sprawia, że odbiorcy angażują się w prezentacje, mogą odnieść się do danej sytuacji. Ponadto opowieść ułatwia naszą pracę, ponieważ „ożywia” nasze dane i pomaga zapamiętać kluczowe zagadnienia. Dobry mówca powinien także nawigować zebranych w taki sposób, aby ich tok myślenia był zbieżny z tym, który jest pożądany przez autora. Pomyślmy więc o rozbudowanym przykładzie dla tego, co chcemy przekazać w trakcie prezentacji. Na storyboardzie  narysujmy sceny. Dzięki przygotowaniu i wyobrażeniu sobie scen sprawimy, że opowieść będzie nam bliższa. Dzięki rozrysowaniu scen pobudzimy własną wyobraźnię. Jaka jest siła opowieści? Ogromna. W starożytności Homer został oślepiony po to, aby lepiej pamiętał i opowiadał długie epopeje. Arystoteles za to uważał, że „opowiadacz” powinien przeżywać swoją historię,  aby słuchacze zostali wciągnięci w jego opowieść.

Po drugie: autentyczność to jest to!

Prezentując dane bądźmy autentyczni, prawdziwy. Widownia to wyczuje, dzięki czemu uzna naszą prezentacje za wiarygodną. Będzie chciała się w nią zaangażować. Poczuje się z nami, a właściwie z naszą historią, związana. Najlepiej jest opowiadać jak do jednej osoby. Kiedy opowiadamy jesteśmy przystępni, ekspresywni i naturalni, a odbiorcy zasłuchani. Bądźmy świadomi tego, że zebrani na pewno słyszeli już mnóstwo długich i nudnych prezentacji. Stosując data storytelling sprawimy, że nie zapomną naszego wystąpienia i zapewne nas samych przez długi czas. Najlepszym sposobem na wzbudzenie zainteresowania jest użycie opowieści, która będzie związana z informacjami, które chcemy przekazać. Spersonalizowanie naszej opowieści dodatkowo wzbudzi emocje w adresatach naszej prezentacji. Postarajmy się dostosować historię do oczekiwań naszej widowni. Jeżeli prezentujemy dla znanych nam osób i wiemy, że interesują się muzyką, opowiedzmy anegdotę lub metaforę związaną z muzyką i jednocześnie odnoszącą się do danych. Opowieść nie musi wiązać się z sednem sprawy, wystarczy luźny związek.

Po trzecie: siła wizualizacji

Sprawmy, aby oprócz ciekawej opowieści nasza prezentacja była pewna obrazów, wykresów, grafów. Oczywiście związanych z tematem i użytych w odpowiednim momencie. Wizualizacja jest jednym z narzędzi efektywnej komunikacji. Ponadto ludzie są zazwyczaj wzrokowcami i użycie grafiki spowoduje łatwiejsze przyswajanie przez nich faktów. Prawidłowe użycie elementów grafiki umożliwi zwrócenie uwagi na główne informacje, zobrazuje dysproporcje pomiędzy prezentowanymi danymi. Użycie obrazów może być pomocne w przypadku chęci przekazania negatywnych dla odbiorców danych. Chcemy pokazać zagrożenie ze strony konkurencji – możemy jako tła dla danych użyć na przykład rekina ludojada.  Taki element na pewno przykuje uwagę i podkreśli negatywny charakter informacji.  

Źródło: http://dunceacademy.com/

Po czwarte: Nie utrudniajmy

Przypomnijmy sobie prezentacje, podczas których autor nie przedstawiał żadnych konkretnych pomysłów. Prezentowane dane były zagmatwane, a wnioski niejasne. Często takie prezentacje ciągnęły się niemiłosiernie, a slajdy wyglądały jak tekst przepisany z „Pana Tadeusza”. Czy chcemy to powtórzyć i sprawić, żeby nasza widownia czuła się tak samo podczas tych prezentacji, czyli znudzona i senna? Oczywiście, że nie! Dlatego też nasze wystąpienie powinno być konkretne, zwięzłe i dogłębnie analizujące wybrane zagadnienia. Wnioski powinny być jasne i jednoznaczne, aby nie zostawiać miejsca do polemizowania. Czytelne komunikaty pozwalają na przewidzenie zachowania zebranych. Mimo oczywistej pokusy opowiedzenia jak największej ilości anegdot i metafor, powinniśmy zastosować się do powszechnej zasady: mniej znaczy więcej. Dlatego też wybieramy opowieść, która najbardziej pasuje do naszej prezentacji. Metafora powinna być spójna z naszym tematem. Slajdy powinny być czytelne i zawierać tylko kluczowe zagadnienia, które podczas prezentacji będą rozwijane i potwierdzane przykładami. Zapamiętajmy, że mózg naszego odbiorcy jest w stanie przyswoić około 3-5 głównych założeń. Skoncentrowanie się wokół jednej opowieści będzie prostsze i spowoduje szybsze sformułowanie wniosków.

Po piąte: angażujmy widownię i prowadźmy ją do wspólnych wniosków

Autor prezentacji, który skupia się wyłącznie na sobie i swoim wystąpienia  nie odniesie sukcesu, jeżeli nie zaprosi odbiorców do swojego świata. Tylko w taki sposób prezentacja stanie się tematem wspólnym, a poruszane zagadnienia będą ważna dla wszystkich członków naszego wystąpienia. Dobrze jest czuć się częścią pewnej strategii, koncepcji i mieć świadomość, że ma się na coś wpływ. To uczucie warto wykorzystać, aby nasza prezentacja stała się emocjonująca. Niezbędne staję się prowadzenie wspólnej dyskusji poprzez zadawanie pytań, zachęcanie do dzielenia się pomysłami na forum oraz przez skupianie się na potrzebach widowni. Nie jest to łatwe i wymaga niezwykłej odwagi i przygotowania merytorycznego, ponieważ członkowie naszej dyskusji mogą zadań najróżniejsze pytania bądź sugerować różne rozwiązania danego problemu. Dobrym pomysłem jest zorganizowanie podczas wystąpienia krótkich warsztatów, które zaangażują wszystkich, a nie tylko tych aktywnych. Mini warsztaty mogą mieć postać pracy w grupach nad zadanym tematem, a następnie prezentowanie wyników pracy przez wszystkich członków grupy. Ta metoda wykorzystywana jest często podczas nauki w szkole wyższej , ale nic nie stoi na przeszkodzie, żeby wykorzystać ją także w pracy (o ile charakter spotkania na to pozwoli). Możemy także zachęcić do dalszej dyskusji na wspólnym forum internetowym, blogu, grupie dyskusyjnej. Dajmy naszym słuchaczom niezbędne narzędzia, aby mogli wyrazić swój punkt widzenia.

Cztery najczęściej stosowane rodzaje opowieści w storytellingu

1. Kim jestem? – opowieści o człowieku. Są nakierowane na śledzenie rozwoju i przemiany.  Historie tego typu opowiadają również o drobnych błędach, porażkach i wnioskach, które zostały wyciągnięte.
2. Dlaczego jestem tutaj? – pokazują idee, pomysł, związki przyczynowo-skutkowe, działania i rozwiązania. Budują zaufanie u odbiorców.
3. Wizja – stymulują kreatywność, inspirują do działania i wcielania w życie nowych pomysłów. Niosą duży ładunek emocjonalny.
4. Uczące – przybliżają zagadnienia, gromadzą przykłady, które pozwalają lepiej zrozumieć i zapamiętać.

Co to jest data storytelling? – czyli opowiadanie historii ukrytej w danych

Data storytelling to odmiana storytellingu, która bazuje na opowiadaniu historii ukrytej w danych za pomocą wizualizacji. Data storytelling odpowiada na pytanie:  jaką historię chcą przekazać dane? Użycie odpowiedniej wizualizacji danych pomoże opowiedzieć wyczerpującą historię za pomocą jednego wykresu, grafiki. Przykłady najlepszych wizualizacji zostaną przybliżone w kolejnym artykule. Zadaniem analityka danych i zarazem prezentera jest przygotowanie danych oraz wymodelowanie ich w odpowiedni sposób. Kolejnym krokiem jest zrozumienie i wykorzystanie odpowiednich narzędzi IT. Ostatnim elementem data storytellingu jest posiadanie umiejętności niezbędnych to opowiedzenia historii  za pomocą danych. Same dane nie znaczą wiele, jeżeli nie potrafimy przekształcić ich w informacje.

Data storytelling – dobre i złe praktyki

• Wprowadzanie w błąd – kontekst ma wpływ na to, jak ludzie interpretują dane przez nas dostarczane. Upewnijmy się, że ani kolor ani styl, którego używamy, nie wprowadza żadnej iluzji optycznej. W przypadku używania wykresu kolumnowego upewnijmy się, że oś zaczyna się od zera. Postarajmy się, aby nic co prezentujemy nie wprowadzało naszych odbiorców w błąd.
• Nadmiar wizualizacji – to że program, z którego korzystamy, zawiera mnóstwo funkcjonalności,  nie oznacza że musimy ich wszystkich użyć podczas tworzenia naszej prezentacji. Starajmy się korzystać tylko z funkcjonalności, które są nam rzeczywiście potrzebne. Wszelkie pogrubienia, cieniowania również są zbędne.
• Wyróżnienie odpowiednich danych – jeżeli chcemy podkreślić najważniejsze informacje, na które chcemy zwrócić uwagę naszych słuchaczy, warto je zaznaczyć używając koloru lub zmieniając rozmiar tekstu.
• Prostota – skomplikowana wizualizacja może sprawić kłopot w odczytywaniu z niej danych. Unikajmy wszystkiego , co nie ma informacyjnej wartości. Możemy także wyeliminować potrzebne, lecz mniej ważne informacje poprzez pomniejszenie ich, zmianę ich koloru na szary lub zmianę ich pozycji na wizualizacji na mniej rzucającą się w oczy.
• Strategiczne użycie koloru – kolor pomaga zrozumieć odbiorcom, w którym momencie powinni się skupić i na jakich danych, dlatego też używajmy koloru roztropnie. Weźmy pod uwagę , że około 10% ludzi nie rozróżnia koloru i może być uciążliwe rozróżnienie odcieni koloru czerwonego i zielonego.
• Odpowiedni format wizualizacji – wykres liniowy sprawdza się przy prezentowaniu trendu w czasie. Natomiast wykres kolumnowy jest idealny do porównywania danych skategoryzowanych.  Wykres kołowy jest uznawany za trudny do interpretowania, a wykres 3D może być zbyt chaotyczny i jest prawie niemożliwe, aby przekrzywione serie danych odczytywać poprawnie. Możemy również użyć kartogramów, infografik itd.
• Dostosujmy prezentację do słuchaczy – wszystko, co robimy jest dla naszych słuchaczy. Dlatego też wszystko w całym procesie: od ustalenia co chcemy przekazać do zdecydowania jakie dane chcemy pokazać, w jaki sposób je pokazać, kiedy wzbudzić zainteresowanie i jaką historię mamy do przekazania – wszystko to powinno być zgodne z potrzebami naszych odbiorców.
• Innowacyjne rozwiązania – nowością jest użycie interaktywnych wykresów, które wraz z rozwojem naszej opowieści, zmieniają się – możemy tym oczywiście sterować. Mistrzem w wykorzystaniu wykresów interaktywnych jest Hans Rosling – szczegóły w kolejnym artykule na temat najlepszych przykładów data storytellingu.

Najlepsze przykłady data storytellingu

Specjalnie dla Was zebraliśmy najlepsze przykłady opowieści z użyciem danych. Koniecznie przeczytajcie więc kolejny artykuł i podzielcie się swoimi doświadczeniami.

Co to jest chartjunk?

Wykres śmieciowy to taki, w którym informacja ginie wśród nadmiaru rozpraszających elementów, bądź po prostu ładnie wygląda, a nie przekazuje nic istotnego. Głównym celem tworzenia wykresu jest dotarcie z czytelnym komunikatem do odbiorcy. Dlatego żadne niepotrzebne elementy nie powinny zaburzać obrazu, a co za tym idzie także przekazu. Przy tworzeniu raportu warto jest spojrzeć obiektywnie i określić, czy raport jest skuteczny. Dla przykładu zwróćmy uwagę na ostatnią z dziewięciu zasad skutecznego użycia koloru, dotyczącą stosowania efektów wizualnych.       Zdecydowanie niepotrzebne jest tutaj nachylenie wykresu, czy cieniowane wypełnienie słupków. Typowy chartjunk, chcąc „upiększyć” wykres, niepotrzebnie zaburza przekaz informacji.

Przykłady chartjunk

Lie-factor

W książce pt. “The Visual Display of Quantitative Information” prof. Tufte zdefiniował współczynnik kłamstwa jako stosunek efektu widocznego na grafice do efektu wykazywanego przez dane, na podstawie których zbudowana została grafika.     Powyższa grafika pochodzi z The New York Times. Zwróćmy uwagę na proporcje. Wzrost wartości z 18 do 27,5 to wzrost o około 53%. Natomiast z grafiki wynika co innego – przedstawia ona wzrost długości odcinka o około 783%. Współczynnik kłamstwa wynosi zatem 14,8, co jest przerażająco wysokim wynikiem. Pewnego rodzaju zakłamanie występuje także przy wykorzystaniu wykresów „trójwymiarowych”.  

Z dwóch niebieskich linii jedna wydaje się znacznie dłuższa, pomimo przedstawiania niższej wartości. Rzeczywiście, Dłuższa z dwóch niebieskich linii ma około 7,73cm, pomimo przedstawiania niższej wartości, natomiast krótsza 3,93cm. Zastosowanie tego rodzaju wykresu bez pomocy etykiet danych wprowadziłoby odbiorcę w błąd.

Jak tworzyć wykresy, aby nie stały się chartjunkiem i nie miały lie-factor?

Wizualizacja danych, choć wydaje się intuicyjna, wymaga znajomości kilku podstawowych zasad. Jeżeli chcesz uniknąć podstawowych błędów i tworzyć wykresy i raporty zgodne z zasadami percpecji, zapoznaj się z pierwszymi artykułami na blogu: 7 zasad wizualizacji danych, zasady użycia koloru, współczynnik dane/atrament, wykresy, których należy unikać. Zasady te poznasz także na jedynym w Polsce szkoleniu poświęconym wizualizacji danych: „Skuteczna komunikacja liczb”.

Na przedstawionym poniżej wykresie znajdziemy przykład błędnego ujęcia osi czasu:

Pierwsza rzecz, która rzuca się w oczy, to brak 2011 roku na wykresie. Czy ma to jakieś znaczenie?

Problem

Cechą charakterystyczną skali interwałowej, użytej na tym wykresie, jest stosowanie jednakowych odstępów na wykresie dla kolejnych, równych interwałów (choć nie wszystkie miesiące są sobie równe – styczeń vs luty, tak samo jak nie wszystkie lata – 365 vs 366 dni). Zatem przekłamanie na powyższym wykresie następuje poprzez nadmierne przyspieszenie wzrostu udziału smartfonów na polskim rynku, co obrazuje poniższy rysunek. Linia trendu idzie szybciej w górę (wykresy błędnie) niż w rzeczywistości ma to miejsce (wykresy prawidłowo).

Rozwiązanie

Wyjść z sytuacji jest kilka:
1. Znaleźć dane za brakujący okres (osoba tworząca prognozę dla rynku smartfonów na pewno prognozowała też pewien wzrost dla 2011 r.). Tak jak na pierwotnym wykresie konieczne jest umieszczenie adnotacji, że prezentowane dane są prognozą (lub szacunkiem).

2. Tak jak na wykresie 2. można zostawić puste miejsce tam, gdzie normalnie stałaby kolumna. Wykres kolumnowy można w tym przypadku zastąpić punktowym.

3. Wykres kolumnowy można uzupełnić (tak jak na wykresie 2.) linią trendu z adnotacją, że linia ta powstała jako prognoza trendu.

Dane za niepełny rok

Co zrobić, gdy mamy dane za wszystkie lata, ale ostatni rok jest niepełny? Błędne jest zasygnalizowanie innego zakresu czasowego na osi czasu (oś x), gdyż oko i tak będzie porównywać wysokość kolumn

Aby porównywać jabłka do jabłek, a nie jabłka do gruszek, należy dodać do wykresu oznaczenie, że jego część jest prognozą lub porównywać do siebie dane na koniec listopada każdego roku.

PS.

Każda okazja do promowania skutecznych rozwiązań jest dobra. Wraz z wykresem omówionym powyżej w artykule pojawił się udział platform mobilnych w Polsce.

Główną zaletą tego wykresu jest selektywne użycie koloru (tylko kolor zielony w różnych odcieniach), jednak jak udowodniono wcześniej, wykres kołowy nie należy do optymalnych rozwiązań graficznych. Nieustannie zachęcam do zastępowania go wykresem kolumnowym, który wspiera proces percepcji.

„Liczba pracowników”, a nie „ilość pracowników”
Zasada: ilość odnosi się do wartości niepoliczalnych (np. ilość czasu, mąki itp.), a liczba do dyskretnych i policzalnych (liczba produktów, projektów, dni itp.).

„Kredyt w złotych”, a nie „kredyt w złotówkach”
Zasada: złoty jest nazwą naszej waluty (podobnie jak dolar, euro, frank), a złotówka to tylko jej potoczna nazwa oraz określenie monety jeden złoty.

„Piętnaście złotych (15 zł lub 15 PLN)”, a nie „piętnaście złoty (15 zł.)„
Zasada: jeden złoty, więcej złotych. PLN to międzynarodowe oznaczenie naszej waluty, gdzie PL to symbol kraju, a N oznacza „Nowy Złoty”. Oznaczenie PLN zastąpiło po denominacji symbol PLZ, gdzie Z oznaczał Złoty.

„W cudzysłowie”, a nie „w cudzysłowiu”
Zasada: „cudzysłów” odmienia się jak „rów”.

„Otrzymają Państwo”, a nie „otrzymacie Państwo”
Zasada: rzeczownik „Państwo” wymaga czasownika w trzeciej osoba liczby mnogiej. Nie warto brać przykładu z telewizji, gdzie zasada ta jest łamana w celu zmniejszenia dystansu do widza.

Inflacja wzrosła „o jeden punkt procentowy”, a nie „o jeden procent”

Zasada: punkt procentowy odnosi się do zmiany współczynnika wyrażanego w procentach. Wszystko inne rośnie lub maleje o jakiś procent. Procent ogólnie jest problematyczny, poprawna jego odmiana wygląda tak:
Zabrakło sześciu procent głosów. / Zabrakło 6% głosów.
Dałem prezent dziesięciu procentom uczestników. / Dałem prezent 10% uczestników.

„Wyższa cena”, a nie „droższa cena”
Zasada: drogi jest produkt, a jego cena co najwyżej wysoka.

„W dniu trzecim lutego dwa tysiące dziesiątego roku (w dniu 3.02.2010)”, a nie „w dniu trzeciego lutego dwutysięcznego dziesiątego roku”
„Trzeci lutego (3 lutego)”, a nie „trzeci luty (3 luty)”
Zasada: numer dnia miesiąc jest nieodłącznie związany z domyślnym słowem „dzień” (w związku z tym wszystkie słowne daty w Excelu są błędne), zaś rok dwutysięczny (2000) był tylko raz, następne lata zaczynają się już od „dwa tysiące”.

Średnia wynosi „10,5”, a nie „10.5”
Obroty wyniosły „1340000” (ewentualnie „1 340 000”), a nie „1.340.000” lub „1,340,000”.
Zasada: część ułamkową od całkowitej zawsze oddziela przecinek, a trzycyfrowe grupy tysięcy można oddzielać tylko spacją.

„Przez długi okres” (ewentualnie „przez długi czas”), a nie „przez długi okres czasu”
Zasada: okres jest miarą czasu.

„Menedżer” (ewentualnie „menadżer”), a nie „menager”
Zasada: tam gdzie istnieje dobry odpowiednik należy używać słów polskich. Co ciekawe słowo menedżer jest używane siedmiokrotnie częściej niż menadżer.

„Metodyka prowadzenia projektów”, a nie „metodologia prowadzenia projektów”
Zasada: metodologia odnosi się do badań (np. naukowych), podczas gdy metodyka zawiera zbiór zasad dotyczących sposobów wykonywania pracy, czyli mówi jak prowadzić projekty.

„KPI”, a nie „wskaźnik KPI”
Zasada: skrót KPI (ang. Key Performance Indicator) zawiera w sobie słowo wskaźnik, więc nie używamy ponownie słowa wskaźnik.

„Biznesplan” (analogicznie „bizneswoman”, „biznesmen”), a nie „biznes plan”
Zasada: słowo „biznes” jest traktowane jak przedrostek.

„Raport finansowy”, a nie „Raport Finansowy”
„Instrukcja prowadzenia projektów”, a nie „Instrukcja Prowadzenia Projektów”
Zasada: w tytułach publikacji niecyklicznych wielką literą piszemy tylko pierwszy wyraz.

Przykład

Rezultat badania przedstawiono na poniższym rysunku.

Rozwiązanie

Powyższa prezentacja prostych (teoretycznie) danych zawiera szereg podstawowych błędów i stanowi świetny materiał do poprawy.

Komunikat
Wizualizacja wyników sondy powinna przede wszystkim przekazać informację, ilu procent kredytobiorców dotyczy ten problem, czyli jaka jest potencjalna skala problemu. Zamiast tego otrzymujemy komunikat, że prawie 50% respondentów nie ma kredytu. Ich artykuł jednak nie dotyczy, więc dlaczego nie odjąć ich odpowiedzi, poprawiając przekaz i odpowiadając na postawione pytanie. Informacja o liczbie uczestników może zostać przesunięta na drugi plan.

Porównanie nominalne vs Ranking
Czytelnika tego artykułu w drugiej kolejności interesować może informacja, która waluta jest najpopularniejsza i na którym miejscu jest w tym zestawieniu frank, o którym mowa w artykule. Dane reprezentują związek część całości, w ramach którego sortowanie tworzy nam ranking, a jego brak – porównanie nominalne. Dane korzystniej będzie posortować malejąco, zastępując tym samym porównanie nominalne rankingiem.

Tabela vs Wykres
Umieszczenie tabeli i wykresu razem rzadko ma sens. W przypadku wyników sondy wykres spełnia zadanie znacznie lepiej i w zupełności wystarczy do ich przedstawienia. Liczba osób, które oddały głosy na poszczególne waluty jest zupełnie niepotrzebna, gdyż skalę zjawiska odda najlepiej udział poszczególnych walut.

Formatowanie
Formatowanie wykresu stanowi w powyższym przykładzie znaczną barierę komunikacyjną. Główne błędy tu popełnione to: różne kolory dla kolumn, brak wyróżnienia dla najważniejszego elementu, gradienty, niepotrzebna legenda (przez którą Czytelnik musi wodzić wzrokiem w tę i z powrotem), zbędne linie siatki i cieniowanie między nimi, zaokrąglony obszar kreślenia.

Skala i oś
Skala została błędnie zaprojektowana, gdyż odstępy na osi Y są nieregularne – pierwszy skok wynosi 8%, następne po 7%. To może wprowadzić Czytelnika w błąd. Etykiety danych na skali są skrótami, których część odbiorców może nie znać, warto więc zastąpić je powszechnie używanymi nazwami walut.

Oto poprawiona wizualizacja wyników tej samej sondy.

W odróżnieniu od poprzedniej wersji, wykres ma przejrzystą strukturę, a komunikat jest czytelny („Frank jest drugą najpopularniejszą walutą z udziałem 35%.”). Odbiorca nie musi się niczego domyślać, co więcej dowiaduje się, że skala problemu może być większa niż sugerowało to pierwotne zestawienie. Proste dane, jasny komunikat, skuteczny wykres.