W omawianym narzędziu mamy do wyboru kilka wizualizacji danych przestrzennych:

• Mapa (czyli wykres bąbelkowy na podkładzie mapowym – kartodiagram);
• Kartogram,
• Mapa kształtów,
• Mapy ArcGIS dla usługi Power BI,
• Niestandardowe wizualizacje (Mapbox, Drilldown Choropleth, Route Map, Flow Map, mapy generowane skryptem R i inne).

Każdy z tych sposobów wizualizacji ma nieco inną charakterystykę, implikującą ich wykorzystanie. W niniejszym tekście znajdzie się opis dwóch podstawowych wizualizacji – Mapę oraz Kartogram.

Mapa w Power BI

Pod tą ogólną nazwą w Power BI kryje się kartodiagram kołowy – jest to sposób przedstawiania wybranych danych przy pomocy wykresu kołowego naniesionego na odpowiednie miejsce na mapie na przykład miasto bądź województwo. Sposób ten służy do prezentacji danych bezwzględnych, takich jak zysk z danego obszaru czy też liczba mieszkańców. W opozycji do tego typu danych stoją dane względne, czyli takie które obrazują udział interesującej nas cechy w odniesieniu do ogółu –  do takich zestawień możemy zaliczyć liczbę wegetarian przypadającą na ogół ludności na danym obszarze, czy też liczbę maszyn rolniczych przypadających na powierzchnię pól w danym powiecie bądź województwie.

W Power BI mamy do wyboru kilka różnych wariantów przedstawiania danych przy pomocy kartodiagramu – wynika to z opcji dostępnych użytkownikowi we wstążce Wizualizacje, zakładce Pola:

Obszary definiujące charakter naszych diagramów kołowych będących składowymi kartodiagramu to pola Legenda, Rozmiar oraz Nasycenie koloru.

Pole Rozmiar odpowiada oczywiście za rozmiar bąbelka w danym punkcie. Wielkość diagramu jest najczęściej wykorzystywaną zmienną w tego typu wizualizacjach – w prosty sposób pokazuje wielkość zjawiska.

Wartość liczbowa jest pokazywana przez powierzchnię koła, ale trzeba z tym uważać, gdyż wizualizacja ma problem ze skalowaniem przy dużych różnicach między punktami.

Warto zauważyć, iż przy zastosowaniu wykresu bąbelkowego pojawia się pewna trudność w porównywaniu lokacji między sobą – dość łatwo jest powiedzieć który bąbelek jest większy, ale trudno jest oszacować o jaką wartość  (pisałem o tym w artykule o wykresie bąbelkowym). W takich przypadkach niezbędne jest zaimplementowanie interakcji details on demand – szczegóły na żądanie. Znajdziemy ją także w Power BI – wystarczy najechać kursorem na interesujące nas koło, aby wyświetliły się szczegółowe dane.

Kolejnym atrybutem pozwalającym na zaprezentowanie wartości jest nasycenie koloru: Im bardziej nasycony kolor, tym większą wartość prezentuje. Oczywiście oszacowanie wartości na podstawie nasycenia koloru jest bardzo trudne, a dla niedoświadczonego w tym konkretnym oprogramowaniu użytkownika praktycznie niewykonalne; możliwe jest jedynie stwierdzenie, który bąbelek ma bardziej wyrazistą barwę, a więc większą wartość którą reprezentuje nasycenie. Na szczęście i w tym przypadku w sukurs przychodzi nam interakcja Etykietki, umożliwiająca użytkownikowi odczytanie dokładnych danych.

Oprócz przedstawiania wielkości zjawiska przy pomocy rozmiaru bądź nasycenia, możemy także przedstawić jego strukturę, zamieniając bąbelki na małe wykresy kołowe. W tym celu musimy umieścić odpowiednią kolumnę w polu Legenda.

Uwaga: aby umieścić jakikolwiek element w obszarze Legenda, pole Nasycenie koloru musi być puste. Nie ma możliwości stworzenia wykresów kołowych o różnym nasyceniu koloru.

Obszar Etykietki jest ściśle powiązany z interakcją – po dodaniu dowolnej kolumny w te pole, informacje w niej zawarte będą pojawiały się w okienku pojawiającym się po skierowaniu kursora na wykres kołowy.

Mając zaznaczoną wizualizację danych w postaci mapy możemy przejść do zakładki Format na wstążce wizualizacje:

Bez wątpienia bogate możliwości edycji mapy są znacznym progresem w stosunku do map w Power View. Użytkownik ma możliwość:

– edycji legendy, włączając w to nie tylko zmianę jej położenia, ale także koloru, kroju i rozmiaru użytej czcionki;

– edycji koloru danych – istnieje możliwość zmiany każdego koloru osobno; w Power View mogliśmy jedynie wybierać odgórnie narzucone palety barw. Warto jednak pamiętać, iż z reguły domyślne kolory są już dobrane zgodnie z zasadami ich skutecznego użycia; wszelkie ich zmiany powinny być dobrze przemyślane.

– włączenia etykiet kategorii – w tym przypadku kategorie są rozumiane jako lokalizacja; ich włączenie powoduje wyświetlenie nazw lokacji.

– edycji rozmiaru bąbelków – jest do dostępne z poziomu rozwijanego menu Bąbelki:

– zmiany zachowania mapy w przypadku filtrowania – służy do tego chyba najmniej intuicyjne nazwane menu Kontrolki mapy:

W przypadku włączonej opcji Automatyczne powiększanie po przefiltrowaniu danych program powiększy mapę do obszaru w którym pozostały bąbelki. W przypadku wyłączenia tej opcji, program nie będzie automatycznie zmieniał widoczności mapy.

– zmiany stylu mapy – służy do tego menu Style mapy. Do wyboru mamy warianty dobrze nam znane z innych dodatków Excela: motyw mapy satelitarnej, ciemny, jasny, odcieni szarości oraz mapy drogowej.

– zmiany tytułu – nawet coś tak trywialnego jest bardzo istotną rzeczą; opcja ta daje nam możliwość nadania tytuły który będzie łatwiejszy do zrozumienia dla odbiorcy niż zwyczajne wyświetlanie nazw kolumn przy pomocy których dana wizualizacja została stworzona.

– zmiany koloru tła oraz obramowania;

– zablokowania proporcji mapy – w ten sposób projektant dashboardu może zabezpieczyć się przed zmianą kształtu danej wizualizacji przez użytkownika. Mając włączoną tą opcję, użytkownik może jedynie zmienić kształt mapy, a nie jej proporcje;

– zmiany pozycji mapy – oprócz przesuwania oraz zmiany kształtu przy pomocy myszki, istnieje możliwość wykonania tej operacji z poziomu menu Ogólne; należy pamiętać, że współrzędne podane w polach Położenie X, Położenie Y odnoszą się do lewego górnego punktu wizualizacji. W prawo rosną wartości współrzędnych X, a w dół współrzędnych Y. Nie jest to klasyczny matematyczny układ współrzędnych, ale układ wykorzystywany w programowaniu.

Kartogram w Power BI

Kolejnym sposobem prezentacji danych przy pomocy mapy jest kartogram. Najprościej rzecz ujmując, jest to przedstawienie wartości poprzez zabarwienie na określony kolor pewnego, określonego granicami, obszaru. Przy pomocy tego rodzaju wizualizacji powinno pokazywać się dane które mają charakter względny, tzn. są prezentowanie w odniesieniu do różnego rodzaju granic administracyjnych.

Tworzenie kartogramu jest identyczne jak tworzenie kartodiagramu ukrywającego się w Power BI pod ogólnym wyrazem Mapa – we wstążce wizualizacje znajdują się dokładnie te same pola.

Poniżej przykładowe użycie tego sposobu wizualizacji – mapa pokazująca gęstość zaludnienia w Polsce. Dane tabelaryczne zawierają liczbę osób przypadającą na jeden kilometr kwadratowy poszczególnych województw.

Na pierwszy rzut oka rzucają się pewnie niedogodności. Jedną z nich jest brak jest legendy ze skalą przypisującą wartości kolorom, w związku z czym na pierwszy rzut oka nie widzimy nie widzimy o jakiego rzędu wielkościach mówimy. W tej sytuacji pomaga niezawodna interakcja Etykietki – po najechaniu kursorem na dowolne województwo otrzymujemy informację o przypisanych mu wartościach. Mimo to, ciągła skala z przypisanym im wartościom – przynajmniej minimalna i maksymalną – jest czymś, co na pewno przydałoby się tej formie przedstawiania danych.

Kolejnym drobnym problemem jest widoczność poszczególnych obszarów na które podzielone jest mapa. W domyślnym ustawieniu – tzn. mapie w stylu drogowym i dość pastelowych kolorach skali – interpretacja kartogramu może okazać się odrobinę trudna, ponieważ powierzchnie na które podzielona jest mapa potrafią „zlewać” się ze sobą. Ponadto kompleksy leśne, widoczne na tym typie mapy, wpływają na kolor przedstawianych danych i wzmagają trudność odczytania mapy

Rozwiązaniem jest oczywiście ręczna modyfikacja poszczególnych parametrów – warto zmienić motyw mapy na ciemny, a kolory danych na odrobinę bardziej jaskrawe.

Oczywiście takie rozwiązanie ma także swoje wady – kolor czarny silnie przyciąga uwagę użytkownika. Umiejscowienie takiej mapy w dashboardzie spowoduje, że zostanie on przez nią całkowicie zdominowany. W rzeczywistości każda kompozycja wizualna kartogramu powinna zostać dobrana indywidualnie, w zależności od charakterystyki danych oraz dashboardu.

Oprócz tworzenia kartogramu przedstawiającego natężenie dowolnego zjawiska, mamy także możliwość stworzenia mapy podziału interesującego nasz obszary na mniejsze jednostki, np. mapa województw Polski. W tym celu umieszczamy w obszarze Legenda tą samą kolumnę co w obszarze Lokalizacja.

Możliwości zmiany kartogramu są takie same, jak w przypadku mapy – różnica polega na tym, że w kartogramie nie znajdziemy opcji związanych z przedstawianiem danych przy pomocy bąbelka, tzn. Etykiety kategorii oraz Bąbelki:

Lokalizacja

Niezależnie od sposobu prezentacji danych, w obszarze Lokalizacje we wstążce Wizualizacje umieszczamy kolumnę z naszej tabeli, która będzie określała odniesienie geograficzne naszych danych – mogą być to nazwy miast, województw, kody pocztowe i inne atrybuty określające położenie. Niestety, bardzo często zdarza się, iż na świecie istnieje więcej niż jedno miejsce o tej samej bądź bardzo zbliżonej nazwie. W takim przypadku może okazać się, że Power BI może błędnie wyświetlić dane.

Przykładowo, zamiast miejscowości Orły w województwie łódzkim program może wskazać podparyską miejscowość Orly:

Innym przykładem może także być miejscowość Linia – okazuje się bowiem, że nazwa ta nie jest jedynie nazwą miejscowości w Polsce, ale także w Czadzie:

Nie ma możliwości ręcznego zmienienia pozycji poszczególnych punktów – jedynym rozwiązaniem jest powiązanie poszczególnych miejsc z odpowiednimi współrzędnymi – o ile takimi dysponujemy. W przeciwnym przypadku pozostaje nam skorzystanie z różnych stron internetowych, np. https://www.doogal.co.uk/BatchGeocoding.php. Niestety, prawdopodobnie wszystkie darmowe witryny internetowe nadające współrzędne miejscom mają ograniczenia co do liczby przetwarzanych rekordów.

Niejednoznaczność może objawiać się także wskazywaniem nie tyle nieprawidłowych miejsc, co nieprawidłowych jednostek administracyjnych. Klasycznym przykładem są stany i miasta znajdujące się Stanach Zjednoczonych – znajdziemy tam miasto, stan oraz hrabstwo o nazwie Washington, które to znajdują się w zupełnie innych częściach kraju. Nowy Jork jest zarówno nazwą stanu, jak i miasta będącego jego stolicą. Nazwa „Georgia” może oznaczać stan, małe miasteczko w innym stanie, bądź też angielską nazwę Gruzji. Przykłady można mnożyć, pojawia się więc pytanie – czy istnieje możliwość uściślenia o jaką jednostkę nam chodzi?

Z pomocą przychodzi nam zakładka Modelowanie oraz obszar Właściwości. Staje się on aktywny po zaznaczeniu dowolnej kolumny we wstążce Pola.

Znajdują się w niej trzy pola, z których nasz interesuje środkowe – Kategoria danych. Mając zaznaczoną kolumnę z wykazem miejsc wybieramy jedną z pożądanych przez nas kategorii.

Trudno porównywać podział administracyjny poszczególnych krajów (np. Polski oraz Stanów Zjednoczonych) ze względu na znaczne różnice. W takich przypadkach warto wiedzieć, iż tłumacze postanowili przetłumaczyć jako województwa kategorię która w oryginale brzmiała State or Province.

Po załadowaniu tabeli w której znajdują się niejednoznaczne nazwy lokacji program zaproponuje jedno z rozwiązań, które zmieniamy poprzez omówione kategorie danych. Przykładowo, bo wczytaniu tabeli z nazwami Washington oraz Georgia program przypisze wartości do konkretnych stanów:

Definiując wartości opisujące lokalizację jako miasta zmieniamy mapę na poniższą:

Przy omawianiu geograficznych kategorii danych warto zauważyć, iż program bardzo dobrze radzi sobie z lokalizacją terenów przypisanych poszczególnym kodom pocztowym:

Wady i zalety Mapy oraz Kartogramu

Zalety

• automatyczne geokodowanie
• możliwość wgrania własnych współrzędnych (Mapa)
• wsparcie interakcji filtrowania, drążenia, grupowania
• dostępnych jest kilka podkładów mapowych
• dla Polski działają województwa i kody pocztowe (choć tu nie ma pewności, co do jakości mapy)

Wady

• nieprawidłowe skalowanie bąbelków
• ograniczona liczba kształtów i punktów wyświetlanych jednocześnie (wg moich szacunków 1000-1500)
• niewielkie możliwości sterowania kolorem w postaci bardziej rozbudowanych palet
• automatyczne geokodowanie może prowadzić do błędów
• brak możliwości śledzenia elementów niewyświetlonych
• brak wsparcia powiatów i gmin (tu proste rozwiązanie dla kartogramu to Mapa kształtów Power BI)

Masz swoje obserwacje nt. Mapy lub Kartogramu w Power BI?

Podziel się w komentarzu.

Pierwszym ze sposobów przedstawiania danych przestrzennych na mapie jest stworzenie odpowiedniej wizualizacji w dodatku PowerView. Metoda ta zostało już szczegółowo opisana w artykule o raportach na mapach w PowerView.

Drugą opcją (której poświęcony jest niniejszy artykuł) jest zainstalowanie dodatku, który służy wyłącznie przedstawianiu danych przestrzennych – PowerMap. Niestety, jest on obsługiwany jedynie przez najnowszą wersję programu Excel (2013). Można go pobrać za darmo z tej strony. Jeśli subskrybujemy usługę Microsoft Office 365, będziemy mieli dostęp do tego dodatku w ramach narzędzi do samoobsługowej analizy danych biznesowych. Oficjalne informacje na temat dostępności powyższego dodatku znajdziemy tutaj.

PowerMap możemy włączyć i wyłączyć w opcjach. Wystarczy zaznaczyć odpowiednie pole w oknie dodatków COM (PLIK -> Opcje -> Dodatki -> Zarządzaj: Dodatki COM (wybieramy z listy) -> Przejdź):

Procedura aktywacji dodatku jest analogiczna jak w przypadku PowerPivot oraz PowerView – z nią możemy zapoznać się tutaj.

Wcześniej nie było możliwym zamieszczenie map oraz przedstawienie danych przestrzennych w nieprzygotowanym do tego arkuszu Excela. Dzięki wspomnianym powyżej dwóm dodatkom  – PowerView oraz PowerMap aktualnie jest to możliwe. Możemy powiedzieć, iż program Microsoft Excel zawiera w sobie elementy GIS – Sytemu Informacji Geograficznej (ang. Geographic Information System). Zgodnie z definicją, system taki służy do wprowadzania, gromadzenia, przetwarzania oraz wizualizacji danych geograficznych, którego jedną z funkcji jest wspomaganie procesu decyzyjnego.

Uruchomianie i dane

PowerMap uruchamiamy klikając na przycisk Mapa w zakładce WSTAWIANIE:

Otworzy nam się okno dodatku. Składa się ono z Edytora przewodnika (wstążka po lewej stronie) oraz okienka warstwy (wstążka po prawej). Wyświetlaniem poszczególnych elementów sterujemy przy pomocy przycisków w obszarze Widok.

Jeżeli uruchomimy dodatek nie mając zaznaczonych żadnych danych, w okienku warstwy wyświetli nam się informacja o braku danych i instrukcja postępowania. Zgodnie z nią zaznaczamy dane przestrzenne które chcemy przedstawić i klikamy Dodaj zaznaczone dane do aplikacji Power Map.

Danie nie muszą być w formie tabeli; może to być po prostu zakres komórek. Program i tak zinterpretuje takie dane jako tabele, należy więc zadbać o ich odpowiednią strukturę. Z tego też powodu zalecanym jest, aby dodawane do mapy dane miały postać tabeli – w ten sposób mamy pewność co do ich konstrukcji.

Nie jest to jedyny sposób dodawania danych do Power Map. Możemy mieć zaznaczone odpowiednie dane już podczas tworzenia i klikania w przycisk Mapa – w takim przypadku zostaną one od razu wczytane do dodatku.

Jeżeli mamy utworzony model w PowerPivot, to zostanie on automatycznie podczytany do dodatku Power Map – niezależnie od tego, czy mamy zaznaczone jakiekolwiek dane przy uruchomianiu tego narzędzia.

Geokodowanie

Po wczytaniu wskazanej przez nas tabeli program prosi nas w okienku warstwy o wybór geografii – czyli parametr po którym przeprowadzać będziemy geokodowanie.

Geokodowaniem nazywamy zamianę różnych danych geograficznych (nazwa miejscowości, kraju, kod pocztowy itp.) na współrzędne. PowerMap w większości wypadków sam wykryje kolumnę przy pomocy której ma przeprowadzić tą czynność, niemniej w wypadku gdy jednak tego nie dokona bądź gdy jest więcej niż jedna kolumna danych przestrzennych, użytkownik może ustawić ręcznie odpowiednią kolumnę w obszarze POZIOM GEOGRAFII MAPY. Tam to przeciągamy odpowiednią kolumnę oraz wybieramy definicję znajdujących się w niej danych. Jak widać na poniższym obrazku, mamy stosunkowo szeroki wachlarz wyboru.

Już na tym etapie na mapie powinny pojawić się punkty symbolizujące zawarte we wskazanej kolumnie lokalizacje.

Oprócz tego w danym oknie możemy zmienić nazwę tworzonej przez nas warstwy – wystarczy kliknąć w ikonę ołówka obok roboczej nazwy Warstwa 1:

Dodatek Power Map korzysta z systemu warstw, znanych z programów GIS czy też CAD. Oznacza to, iż mamy możliwość wyświetlania wielu warstw, a o przesłanianiu siebie nawzajem decyduje kolejność na liście.

Po kliknięciu przycisku Dalej przechodzimy do dalszej części tworzenia naszej wizualizacji.

Uwaga: Znalezienie odpowiednich współrzędnych może zająć komputerowi chwilę czasu – szczególnie, jeżeli danych jest bardzo dużo a my nie dysponujemy bardzo szybkim komputerem. Czasem może wydawać się, iż komputer się zawiesił, jednak w dolnym lewym rogu znajdziemy pasek postępu tworzenia wizualizacji:

Przedstawienie danych

W dalszej części tworzenia naszej mapy wybieramy dane oraz sposób ich przedstawiania na mapie. Odbywa się to na zasadzie obszarów do których są przeciągane nazwy odpowiednich kolumn. Mechanizm jest bardzo podobny do tego zastosowanego w tabeli przestawnej czy też PowerView, dlatego też każdy użytkownik, który jest obeznany z tymi sposobami prezentacji danych odnajdzie się bardzo dobrze także w PowerMap.

Nazwy obszarów i ich znaczenie jest zależne od sposobu wizualizacji danych na mapie, którą chcemy zastosować. Sposób ten możemy zamieniać przy pomocy przycisków widniejących nad omawianymi obszarami:

Sposób pierwszy: wykres kolumnowy skumulowany

Służący przede wszystkim do przedstawiania jednego zjawiska w rozbiciu na elementy. Przykładem może być przedstawienie migracji ludności w rozbiciu na emigrację i imigrację czy też podział klientów ze względu na ich segment.

Wykres skumulowany możemy uzyskać na dwa sposoby. Pierwszym z nich jest umieszczenie dwóch wartości w oknie WYSOKOŚĆ. W ten sposób uzyskamy wykres w którym wysokość słupka będzie determinowana przez wartości w dwóch kolumnach.

Drugim sposobem wymaga stworzenia modelu danych – to jest co najmniej dwóch tabel powiązanych ze sobą relacjami. W takich przypadkach możemy dzielić dane według przypisanych im kategorii.

Parametrami wyświetlanych słupków sterujemy we wstążce opcji warstwy, do której przechodzimy klikając w okienku warstwy na koło zębate:

W tym miejscu możemy zmienić nazwę warstwy (wystarczy kliknąć na ołówek obok aktualnej nazwy – domyślnie będzie to Warstwa 1), zmienić przezroczystość (parametr Krycie), wysokość oraz grubość słupków.

Opcja Zablokuj bieżącą skalę służy zachowaniu wielkości kolumn podczas skalowania mapy – a więc jej przybliżaniu oraz oddalaniu. W domyślnym ustawieniu – bez zaznaczenia tej opcji – rozmiar kolumn zmienia się wraz ze zmianą skali.

Jeżeli ją zaznaczymy, to rozmiar kolumn pozostanie taki sam, jaki był w momencie jej uaktywnienia.

Zaznaczenie opcji Pokaż negatywy spowoduje pojawienie się kolumn znajdujących się pod powierzchnią mapy.

Jak łatwo się domyślić, opcje Pokaż zera oraz Pokaż wartości null powodują, iż w przypadku, gdy w komórce znajduje się zero lub nie znajduje się nic (wartość null), to na mapie istnieje punkt – bez kolumny. W wypadku ich nieaktywności dane miejsce nie jest w żaden sposób oznaczone.

Sposób drugi: wykres kolumnowy grupowany

Jak powszechnie wiadomo, wykres kolumnowy grupowany służy przede wszystkim porównywaniu wartości między sobą. W przeciwieństwie do wykresu skumulowanego, przedstawia dane w postaci dwóch lub więcej słupków stojących obok siebie. W ten sposób możemy np. sprawdzić czy w danym kraju większa jest emigracja, czy imigracja. Trudność może sprawiać nam mówienie o ogólnej liczbie ludzi migrujących – musimy sumować długość obu słupków.

Tak jak w przypadku wykresu skumulowanego, wykres grupowany możemy utworzyć poprzez dwie kolumny jak i podział danych umieszczonych w kolumnie według kategorii. Obsługa pozostałych elementów także jest taka sama jak w przypadku poprzedniej wizualizacji.

Sposób trzeci – wykres bąbelkowy

Choć po najechaniu kursorem na wyżej zaznaczoną ikonkę wyświetla nam się napis Zmień wizualizację na bąbelkowy, mamy tutaj do czynienia bardziej z wieloma wykresami kołowymi. Bąbelek jest z założenia tworem przestrzennym i okrągłym, tymczasem dane są przedstawione przy pomocy płaskiego dysku:

Choć wykres kołowy nie jest zalecanym sposobem wizualizacji danych, w przypadku PowerMap sprawdza się całkiem dobrze, szczególnie w przypadku danych które odnoszą się do odległych od siebie miejsc – w tym przypadku wyjątkowo dużo łatwiej jest porównać wielkość koła, bo jest to możliwe z góry. Wysokość słupków możemy porównywać jedynie z bocznej perspektywy, a i wtedy nie jest ona zbyt efektywna – właśnie ze względu na odległości.

Opcje warstwy są bardzo podobne jak w przypadku poprzednich wykresów:

Różnic w zasadzie jest trzy:

1.  Zamiast wartości Wysokość mamy tutaj Rozmiar. Przy jej pomocy sterujemy wielkością promienia koła. Przy pomocy parametru Grubość zmieniamy wysokość koła – odległość od powierzchni mapy do górnej krawędzi walca.

2. Po zaznaczeniu opcji Pokaż zera oraz pokaż wartości null, punkty reprezentujące te wartości są okrągłe, a nie kwadratowe, tak jak miało to miejsce w przypadku wykresów kolumnowych

3. Opcja Pokaż negatywy  jest realizowana poprzez okrąg z białym wypełnieniem, którego wielkość zależy od wielkości liczby ujemnej.

Uwaga: jeżeli będziemy przy pomocy wykresu bąbelkowego przedstawiać więcej niż jedną wartość o różnych znakach – np. dwie wartości, z czego jedną ujemną, a drugą dodatnią – to wartość ujemna zostanie przedstawiona wartość dodatnia, tzn. utworzy się zwykły wykres kołowy sugerujący że obie wartości są dodatnie.

Sposób czwarty – mapa konturowa

Mapa konturowa jest dosyć specyficznym sposobem przedstawiania danych – dane przedstawiamy przy pomocy „wysp ciepła”:

W ten sposób możemy przedstawiać tylko jedną zmienną, stąd tez nieco inny zestaw pól we wstążce Okienko warstwy  – brak tam pola KATEGORIA, a w obszarze WARTOŚĆ możemy zamieścić jedynie jedną kolumnę z wartościami.

Do korzystania z tej wizualizacji musimy posiadać odpowiednie dane – świetnie nadadzą się takie, które są przestrzennie odniesione do regularnej siatki. Dysponując siatką z wysokością terenu moglibyśmy przy pomocy mapy konturowej stworzyć klasyczną mapę hipsometryczną. Nieźle też spiszą się dane nieregularne, ale o dużym zagęszczeniu. Zdecydowanie źle natomiast przedstawione będą dane odniesione do bardzo dużych obszarów.

W opcjach warstwy, w stosunku do poprzednich wizualizacji, nie można wskazać wielu zmian:

Parametr Skala kolorów reguluje zakres wyświetlanych wartości oraz przypisanych im kolorów. Im niższa wartość tego parametru, tym węższa jest skala, im wyższa – tym skala jest szersza.

Promień wpływu steruje wielkością obszaru, na jaki oddziaływają wartości położone w punkcie w przestrzeni. Im większy promień, tym większe „plamy” reprezentujące interesujące nas wartości. Opcja ta jest szczególnie przydatna przy danych reprezentujących punkty położone stosunkowo rzadko – wizualizacja metodą konturową wygląda zdecydowanie lepiej, jeżeli pomiędzy poszczególnymi „plamami” nie ma zbyt wiele niezajętej przestrzeni.

Opcje Pokaż zera, Pokaż negatywy oraz Pokaż wartości null, mimo iż obecne, nie zmieniają nic w wyświetlaniu niniejszej wizualizacji. Zera, negatywy oraz wartości null nie są w żaden sposób przedstawiane, bez względu na to czy te opcje są zaznaczone, czy nie.

Sposób piąty – wizualizacja Region

W ten sposób dotarliśmy do piątego – ostatniego już sposobu prezentacji dostępnego w PowerMap. Po najechaniu kursorem na zaznaczoną ikonę pojawi się opcja zmień wizualizację na Region – pod tą nazwą kryje się stary, dobry kartogram.

Co się kryje pod tą nazwą?

Kartogram to sposób przedstawiania danych względnych odniesionych do pewnego obszaru, zwanego jednostką odniesienia bądź też polem podstawowym. Takim obszarem najczęściej są jednostki administracyjne (gminy, powiaty, województwa, kraje), aczkolwiek zdarzają się kartogramy skonstruowane na podstawie siatki, gdzie dane odniesione są do każdego oczka siatki.

W PowerMap mamy możliwość tworzenia kartogramów na podstawie jednostek administracyjnych. To ważne, ponieważ ten sposób wizualizacji nie jest dostępny w żadnym innym dodatku PowerMap.

Układ pól w okienku warstwy pokazuje nam, że tak jak w przypadku wykresów kolumnowych oraz bąbelkowego możemy przy pomocy kartogramu przedstawiać więcej niż jedną zmienną:

Tak samo jak w przypadku wymienionych wizualizacji możemy użyć dwóch kolumn bądź też podzielić wartości mieszczące się w jednej kolumnie według kategorii.

Istotną wadą jest brak przedstawienia zmiennej metodą bez agregacji, tak jak było to możliwe w przypadku poprzednich wizualizacji:

Trudno jednoznacznie powiedzieć, co jest tego przyczyną; być może jest to po prostu jakieś niedopatrzenie poprawione w przyszłych wersjach programu.

Zanim przejdziemy do opisania sposobu cieniowania więcej niż jednej kategorii, zajmijmy się opcjami warstwy.

Domyślnie po utworzeniu wizualizacji skala kolorów dobrana jest w ten sposób, iż ciężko wskazać różnice pomiędzy poszczególnymi obszarami. Aby to zmienić, należy zmienić parametr Skala kolorów, najlepiej na wartość minimalną – tj. 0 %. Różnica jest bardzo wyraźna.

W wypadku zaznaczenia którejkolwiek z opcji Pokaż zera, Pokaż wartości null oraz Pokaż negatywy program weźmie pod uwagę jednostki administracyjne, w których to wartość będzie wynosiła odpowiednio zero, null bądź też będzie ujemna. Oznacza to, iż skala zostanie rozszerzona w ten sposób, aby obejmowała również te wartości, a dany obszar zostanie zacieniowany.

W przypadku przedstawienia jednej wartości mamy do czynienia ze skalą jednobarwną ciągłą. Cieniowanie w dwóch kolorach uzyskujemy poprzez umieszczanie w obszarze WARTOŚCI więcej niż jednej kolumny. Aby mapa miała sens, wybór tych wartości musi być logicznie uzasadniony – nie powinniśmy przedstawiać dwóch bezpośrednio niezwiązanych ze sobą zjawisk (np. urbanizację i bezrobocie) na jednej mapie, ponieważ jej wartość poznawcza będzie zerowa.

Przykładem dobrego zastosowania jest porównanie wartości emigracji i imigracji. Kraj w którym przeważa zjawisko emigracji będzie innego koloru, niż ten w którym dominuje imigracja – w ten sposób szybko poznamy z jaką sytuacją mamy do czynienia, a poprzez stopień zacieniowania dowiemy się o skali zjawiska.

Sposób w jaki cieniowane są poszczególne kraje wybiera się we wstążce Okienko warstwy – należy kliknąć w małą ikonkę obok obszaru WARTOŚĆ:

Mówiąc o tej wizualizacji należy również zaznaczyć, że może ona tworzona na podstawie powiatów oraz kodów pocztowych. Niestety nie ma możliwości zejścia na poziom gmin – w takich wypadkach możemy tworzyć inne typy wykresów.

To już wszystkie sposoby wizualizacji danych, jakie mamy do dyspozycji w PowerMap. Po zapoznaniu się z nimi, możemy pokusić się o kilka generalnych wniosków:

– Wykresy kolumnowe w PowerMap lepiej sprawdzają się, jeżeli przedstawiamy dane dotyczące niewielkiego terenu – zbyt duże odległości pomiędzy poszczególnymi kolumnami i konieczność używania rzutu bocznego znacznie utrudnia ich porównywanie i wyciąganie jakichkolwiek wniosków;

– Wykres bąbelkowy, choć zazwyczaj niezalecany, w PowerMap świetnie się spisuje podczas przedstawiania danych dotyczących dużych obszarów; równie dobrze spisuje się forma kartogramu.

– Cztery pierwsze sposoby wizualizacji – czyli wykres kolumnowy skumulowany, kolumnowy grupowany, konturowy oraz bąbelkowy służą przedstawianiu danych bezwzględnych – czyli po prostu pewnych liczbowych wartości nieodniesionych do całości (do 100 %) czy też powierzchni. Wizualizacja Rejony przeznaczona jest do przedstawiania danych względnych – odniesionych do powierzchni jednostki administracyjnej, do ogólnej liczby ludności itp.

Przykładem danych bezwzględnych może być liczba osób które wyemigrowały z kraju, natomiast danych względnych – procent ludności który wyemigrował z kraju.

Krótka historia czasu

We wszystkich wizualizacjach możemy uwzględnić wpływ czasu – wystarczy w obszarze CZAS zamieścić kolumnę w której będą znajdowały się daty odnoszące się do naszych danych. W ten sposób tworzymy animację, która w pewnych elementach może przypominać animację w wykresie bąbelkowym w dodatku PowerView.

Ważnym jest, aby format danych w kolumnie był odpowiedni („Data”). W innym przypadku nie będzie możliwe umieszczenie tam kolumny, a co za tym idzie – stworzenie animacji. Przykładowo, jeżeli w kolumnie będą się znajdywały lata w postaci liczbowej, to nie będziemy mogli ich użyć.

Po umieszczeniu kolumny z datami w obszarze CZAS w przestrzeni mapy pojawią się dwa dodatkowe elementy: półprzezroczyste pole z datą oraz pasek odtwarzania wraz z przyciskiem play:

Jak łatwo zauważyć, format daty nie jest typowym polskim formatem: w pierwszej kolejności mamy rok, następnie miesiąc, dzień, a potem godzinę. Niestety, nie mamy żadnej możliwości jego zmiany; zmiana sposobu wyświetlania w arkuszu w żadne sposób nie wpływa na wyświetlanie w PowerMap. Możemy jedynie zmieniać ilość wyświetlanych informacji poprzez zmianę rozmiaru obszaru:

Przeanalizujmy teraz oś odtwarzania; Wciśnięcie przycisku play spowoduje odtworzenie animacji, na której to możemy zobaczyć zmianę wysokości słupków (i pośrednio zmianę danych) na daną datę, widoczną w tym momencie w okienku daty.

Domyślnie słupki przedstawiają dane skumulowane w miarę upływu czasu. Zmienić to możemy klikając na małą ikonę zegara znajdująca się nieopodal obszaru CZAS:

Oprócz przycisku play na osi odtwarzania znajdują się na nim także inne: zaczynając od lewej, pierwszy z nich powoduje zapętlenie się animacji – będzie ona odtwarzania aż do jej zatrzymania. Koło zębate uruchamia wstążkę opcji sceny:

Czas trwania sceny to po prostu określona liczbą sekund długość animacji. Jest to zdecydowanie ważna opcja – w PowerView animacja trwała zawsze 15 sekund, co uniemożliwiało przedstawianie długich okresów. Prócz ręcznego wpisywania czasu trwania mamy także opcję jej ustalenia przy pomocy suwaka Szybkość.

W powyższej wstążce możemy jeszcze nazwać naszą scenę oraz określić efekt przejścia oraz czas jego trwania – o tym dokładniej w następnym artykule z tego cyklu.

Zarówno okienko z datą, jak i pasek odtwarzania możemy zamknąć klikając na X. Ich przywrócenie na obszar mapy odbywa się poprzez kliknięcie przycisków Oś czasu oraz Data i godzina na wstążce NARZĘDZIA GŁÓWNE.

Zapisywanie raportu

Po utworzeniu raportu w dodatku i jego zamknięciu zostaje on zapisany w danym pliku Excela. Aby rozpowszechnić więc dany raport i dać możliwość dowolnego ich edytowania odbiorcom, należy udostępnić im właśnie ten plik.

Raport otwieramy w ten sam sposób, jak tworzymy nowe raporty – klikamy wstążkę WSTAWIANIE > Mapa

Jeżeli w tym pliku są zapisane mapy PowerMap, otworzy nam się okno wyboru. Możemy w nim zdecydować którą prezentację wybierzemy bądź stworzyć nową:

Nazwę poszczególnych raportów zmieniamy w górnej części wstążki Edytor Przewodnika, już po otworzeniu interesującego nas okna.

W ten sposób zapoznaliśmy się ze wszystkimi podstawowymi opcjami PowerMap. Co o nich sądzicie? Czy dodatek PowerMap pozwala w przystępny sposób przedstawić dane? Swoim zdaniem podzielcie się w komentarzach.

Dane na temat migracji zostały pobrane ze strony instytucji Eurostat – http://ec.europa.eu/eurostat

O cyklu „Raporty na mapach w Excel PowerView”

Artykuł ten jest trzecim i ostatnim z cyklu „Raporty na mapach w PowerView”. W tej serii znajdują się także:

Raporty na mapach w Excel PowerView (cz. 1) – Jak stworzyć wykres bąbelkowy z automatycznym geokodowaniem?
Raporty na mapach w Excel PowerView (cz. 2) – Jak stworzyć wykres bąbelkowy z pomocą współrzędnych?

Do pełnego zrozumienia poniższego artykułu może okazać się niezbędne zapoznanie z poprzednimi częściami cyklu.

Tworzenie kartodiagramu

Tworzenie kartodiagramu opartego jedynie na wielkości bąbelka opisaliśmy w pierwszej części cyklu. Jak stworzyć taki, który zamiast jednokolorowego koła będzie miał diagram kołowy?

Wystarczy zaznaczyć znajdującą się w naszym raporcie mapę i do obszaru Kolor znajdującego się w obszarze Pola programu PowerView przeciągnąć odpowiednią kolumnę (w naszym przypadku będzie to Segment). Spowoduje to przekształcenie się bąbelków w małe wykresy kołowe i tym samym – wzrost ilości informacji na wizualizacji w stosunku do zajmowanego miejsca.

Możliwości edycji mapy

Wszelkie zmiany w wyglądzie mapy wprowadzamy w zakładce UKŁAD. Pojawia się ona dopiero po zaznaczeniu mapy – jeżeli nie mamy zaznaczonej żadnej wizualizacji, zakładka ta jest niewidoczna.

Tło możemy zmienić klikając w przycisk Tło w formie mapy:

Mamy do wyboru mapę drogową, mapę satelitarną, te mapy w skali szarości oraz drogową w odwróconej skali szarości. Mapa która służy nam za początkową – tj. mapa drogowa w skali szarości jest w większości przypadków najlepsza, ponieważ nie odwraca uwagi od spraw naprawdę dla nas istotnych, czyli bąbelków przedstawiających dane. Możemy także nadać bąbelkom etykiety i wybrać ich położenie – będzie wyświetlana nazwa wzięta z kolumny Lokalizacja:

Możemy także włączyć lub wyłączyć tytuł znajdujący się nad mapą czy też zmienić położenie legendy.

Na tytuł składają się nazwy kolumny które zostały użyte do stworzenia tej mapy.

Zastosowanie hierarchii

Z pojęciem hierarchii oraz zasadami jej tworzenia mogliście się już zapoznać w  tym artykule. Czy ma ona jakiekolwiek zastosowanie w naszej mapie? Jeżeli jest to hierarchia geograficzna, to odpowiedź brzmi – tak. Nie musimy nawet tworzyć takiej hierarchii w PowerPivot, wystarczy jeżeli wrzucimy kolumny do obszaru Lokalizacja w odpowiedniej kolejności.

Po dwukrotnym kliknięciu w dowolny bąbelek przechodzimy do następnego poziomu szczegółowości, a powrót odbywa się przy pomocy małej ikony funkcji Uogólnij w prawym górnym rogu mapy. Ikona ta przypomina przycisk w górę znany ze starych wersji systemu operacyjnego Windows.

Można oczywiście wykorzystać utworzoną w PowerPivot hierarchię – przeciągnięcie jej do obszaru Lokalizacje spowoduje pojawienie się listy użytych do jej stworzenia kolumn (przy zachowaniu odpowiedniej kolejności):

Trochę teorii

W programie możemy jedynie tworzyć kartodiagramy – tzn. możemy przedstawić zmienność wybranego przez nas atrybutu przy pomocy wielkości koła. Zgodnie z zasadami sztuki, jaką jest kartografia, w ten sposób powinno się przedstawiać jedynie dane w ujęciu bezwzględnym – to znaczy takie, które przedstawiamy za pomocą liczności danego zjawiska, a nie np. w odniesieniu do powierzchni lub ludności – przedstawianie tych danych jest zarezerwowane dla kartogramów. O takich danych mówimy, że są one w ujęciu względnym. Kartogram przedstawia zmianę interesującej nas wartości względnej w poszczególnych obszarach wydzielonych na mapie – najczęściej są to jednostki administracyjne. Przykładowo: ilość tabletów w danym województwie będzie wartością bezwzględną, natomiast procent społeczeństwa posiadającego tablet w danym województwie jest wartością względną. Ilość tabletów możemy określić przy pomocy wielkości bąbelka; jeżeli chcemy pokazać procent ludności posiadających tablety na danym obszarze, powinniśmy użyć kartogramu. Takiej opcji niestety w PowerView nie ma; z pomocą przychodzą wtedy programy przygotowane przez firmę SkuteczneRaporty, gdzie takie wizualizacje można tworzyć. Dodatkowo w naszym kartodiagramie istnieje możliwość nadania bąbelkom koloru w jednej barwie, zwiększając tylko jego intensywność. W PowerView możemy użyć barw tylko do podziału jakościowego bąbelków.

Ćwiczenia praktyczne

Utwórzmy hierarchię, wrzucając do obszaru LOKALIZACJE obiekt województwo z tabeli Kod_pocztowy oraz miasto z tabeli Tabela_Klienci – w tej kolejności. Dzięki temu dane ze wszystkich miast w danym województwie poddane zostaną agregacji i przedstawione przy pomocy jednego bąbelka. Po kliknięciu na tenże bąbelek przejdziemy na większy stopień szczegółowości – pojawią się bąbelki obrazujące liczność klientów w miejscowościach znajdujących się w tym województwie.

Do naszej hierarchii dodajmy kolejny stopień i dodajmy do pola Lokalizacja obiekt adres.
Operacja ta pozwoli na przełączanie się między widokiem pokazującym liczbę klientów w miastach danego województwa a widokiem pokazującym dokładną lokalizację klientów w danym mieście:

Należy pamiętać o tym, że PowerView z jakiegoś powodu niestety nie znajduje wszystkich adresów, jakimi dysponujemy w naszej tabeli – pisaliśmy o tym w pierwszej części cyklu.

Co sądzicie o nowym sposobie wizualizacji danych w Excelu – mapach? Podzielcie się swoją opinią w komentarzach!

Plik z przykładowymi danymi:mapa