Są w świecie wykresów takie, które ciekawie opowiadają historię ukrytą w liczbach. Cenniejsze wydają się jednak te, które wpłynęły na konkretne decyzje i zmieniły losy świata – właśnie w tej grupie wizualizacji prym wiedzie wykres pielęgniarki Florence Nightingale, zwany Różą Nightingale.

Geneza róży

Obecnie coraz częściej posługujemy się grafiką, chcąc podzielić się naszą wiedzą, spostrzeżeniami czy też emocjami. Powszechnie znane wykresy są masowo wykorzystywane w prawie wszędzie, pozwalając nam dzielić się danymi. A to właśnie chęć ukazania w jak najbardziej obrazowy sposób zależności pomiędzy higieną a umieralnością doprowadziła bohaterkę dzisiejszego artykułu do stworzenia diagramów swoich kołowych.

Florence Nightingale zasłynęła jako prekursorka pielęgniarstwa i do dziś jest czołową postacią w tej dziedzinie. Swoją pasję niesienia pomocy innym miała okazję połączyć z prowadzeniem statystyk matematycznych w trakcie wojny krymskiej (1854-1856). Przerażona wysokim współczynnikiem umieralności wśród rannych żołnierzy, z którymi miała styczność, rozpoczęła na własną rękę prowadzenie szczegółowych analiz zgonów oraz odnotowywanie ich liczebności w różnych okresach. To właśnie dzięki swojej dociekliwości oraz prowadzonym obserwacjom wskazała, że zastraszająca większość przypadków śmiertelnych nie pochodzi od kul wojennych, ale z powodu tragicznych warunków sanitarnych, braku higieny oraz niedożywienia.

Stworzone przez nią diagramy miały uzmysłowić urzędnikom i wojskowym, jak ogromne straty są ponoszone przez niskie standardy szpitali polowych. „Grzebienie koguta” (ang. coxcomb) – jak sama często nazywała je Florence – miały wpłynąć na wyobraźnię rządzących właśnie poprzez graficzne przedstawienie problemu. Wykres ten nazywa się także polar area diagram.

Budowa diagramu

Przyglądając się wykresowi zauważamy, że składa się on z dwunastu części i każda z nich odpowiada konkretnemu miesiącowi w roku. W celu zachowania ich odpowiedniej wielkości, każdy z wycinków wynosi równo 30^o (360^o podzielić na 12 miesięcy). W odróżnieniu od klasycznych wykresów kołowych, wycinki mają więc taki sam kąt, a ocena wartości liczbowych odbywa się na podstawie pola powierzchni (nie na podstawie długości promienia). Pani Nightingale miała na celu zaprezentowanie konkretnych danych statystycznych w taki sposób, by przekonać odbiorców do swoich racji. Niebieskim kolorem (który z upływem czasu bardziej wygląda na wykresie na szary) oznaczyła ona ilość zgonów spowodowanych zaniechaniami higienicznymi, czerwonym od ran wojennych a czarnym inne czynniki, wpływające na liczbę zgonów. Tak przygotowany wykres pozwolił na liczne porównania – nie jest to bowiem wykres skumulowany, a nakładający się.

Dzięki swojej budowie wykres pokazuje, że większość żołnierzy ginęła kilka miesięcy po eskalacji działań wojennych, mimo iż dało się temu częściowo zapobiec. Ten sam wykres w klasycznym ujęciu nie robi już takiego wrażenia:

Źródło: mbostock.github.io

Rewolucja sanitarna

Florence używała swoich diagramów w raportach z wojny krymskiej doprowadzając tym samym do sanitarnej rewolucji.  Po powrocie do Anglii założyła ona pierwszą szkołę pielęgniarstwa, która działa do dziś oraz wydała pierwsze podręczniki dla pielęgniarek, które zawierały definicje metod i sposobów pielęgnacji chorych. Były one pisane prostym językiem, co uczyniło je przystępnymi również dla słabiej wykształconych kobiet. Aktywnie wspierała swoją wiedzą i doświadczeniem nie tylko brytyjską armię. W latach 1858-1859 lobbowała za powstaniem Królewskiej Komisji do spraw sytuacji w Indiach. W późniejszych latach opracowała dla tej samej komisji raport statystyczny warunków sanitarnych w tym kraju oraz była inicjatorką wprowadzania reform w tamtejszym „systemie sanitarnym”. Po 10 latach od rozpoczęcia swoich prac opublikowano raport, z którego jasno wynikało, że w regionach objętych jej reformami śmiertelność spadła o ok. 70%. Florence Nightingale systematycznie kierowała swoje poglądy odnośnie stanu sanitarnego do różnych państw. Ciekawym przykładem jest jej list poświęcony sytuacji w Polsce w 1863 r., gdzie piętnując panujące ówcześnie mocarstwo rosyjskie przekazała 10 funtów na fundusz ofiar i chorych powstania styczniowego oraz wyraziła swoją nadzieję na uwolnienie się Polaków spod panowania „tyrana”.

Działalność Nightingale została doceniona na wielu płaszczyznach nauki jeszcze za czasów jej życia. W 1859 roku została wybrana jako pierwsza kobieta na członka Royal Statistical Society (Królewskie Stowarzyszenie Statystyczne) oraz została honorowym członkiem American Statistical Association (Amerykańskiego Stowarzyszenia Statystycznego). Jednocześnie jej diagramy od czasu ich wynalezienia, na początku XIX wieku, były wykorzystywane wielokrotnie i w niektórych środowiskach są postrzegane jako znak rozpoznawczy statystyki stosowanej.  Jako pierwsza kobieta otrzymała w 1907 r. brytyjski Order Zasługi, a w 1912 r. Międzynarodowy Komitet Czerwonego Krzyża ustanowił Medal Florence Nightingale, będący prestiżowym odznaczeniem przyznawanym zasłużonym pielęgniarkom z całego świata. Pierwszą Polką, która go otrzymała w 1923 r. była Maria Tarnowska, dotychczas nagrodzono ponad 100 polskich pielęgniarek.

Do dnia dzisiejszego, każda nowo powołana pielęgniarka składa „przysięgę Nightingale”, a dzień jej urodzin ustanowiono Międzynarodowym Dniem Pielęgniarki. Na taką sławę, oraz odznaczenie Florence zawdzięcza swojej pracowitości, poświęceniu oraz swoim pionierskim diagramom, które przyczyniły się do ocalenia wielu ludzkich istnień.

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

Mimo licznych wad, wykres ten został umieszczony w programie PowerView. Wprowadzono także kilka usprawnień, które zwiększają ilość przekazywanej informacji.

1. Tworzenie wykresu

Wykres kołowy tworzymy zaczynając od skonstruowania tabeli zawierającej interesujące nas dane – na przykład ilość klientów w poszczególnych regionach kraju:

Następnie – wciąż mając zaznaczoną naszą tabelę – klikamy PROJEKT -> Inny wykres -> Kołowy:

Przykładowy wykres przedstawiający liczbę klientów w poszczególnych rejonach kraju tuż po utworzeniu wygląda w ten sposób:

2. Edycja wykresu

Z tego artykułu możemy wyczytać, iż używając tego typu wykresu powinniśmy trzymać się następujących zasad:

– posegregować dane rosnąco,
– sprawić, aby największy kawałek zaczynał się na godzinie 12,
– umieścić etykiety blisko wycinków,
– (opcjonalnie) wprowadzić odcienie szarości lub tylko jeden kolor zamiast wycinków różnokolorowych

Pierwszą zasadę spełnić jest dosyć łatwo – wystarczy użyć opcji sortowania. Funkcja ta pojawia się po najechaniu kursorem nad obszar wykresu. Możemy ustawić poszczególne kawałki wykresu w zależności od etykiet danych – w kolejności alfabetycznej bądź odwrotnej, oraz w zależności od danych liczbowych – od największych wartości do najmniejszych bądź odwrotnie. W naszym przypadku mamy możliwość ustawić regiony w zależności od ich nazwy (alfabetycznie bądź odwrotnie) oraz w zależności od liczby znajdujących się w nich (rosnąco bądź malejąco). Zgodnie z zasadą ustawiamy kawałki wykresu w kolejności malejącej – w tym celu ustawiamy sortuj wg Liczność Nazwa Klienta oraz mal (skrót od malejąco). Zmian w opcjach sortowania dokonujemy poprzez kliknięcie na nazwę obiektu bądź tez tryb sortowania.

Druga zasada jest domyślnie spełniona – wykres zaczyna się na godzinie 12. Co więcej, nie mamy możliwości zmiany tego ustawienia.
Zasada numer trzy w programie PowerView jest niestety niemożliwa do spełnienia. Możemy jedynie zmienić położenie legendy klikając Układ -> Legenda:

Czwartej reguły również nie da się zrealizować. W PowerView nie przewidziano zmian kolorystyki poszczególnych wykresów – można zmienić jedynie motyw główny, co zmieni kolorystykę wszystkich wizualizacji danych znajdujących się w raporcie. Motyw zmienia się klikając zakładkę POWERVIEW -> Motywy:

Nie ma przewidzianych kolorystyk, w których są odcienie jednego koloru– wszystkie motywy zawierają kolory dość znacznie się od siebie różniące. Można jednak znaleźć zestaw z bardziej stonowaną kolorystyką, na przykład motyw Paper bądź Grid.

3. Zastosowanie hierarchii

W wykresie kołowym możemy wykorzystać hierarchiczność danych: wystarczy uszeregować kolumny w obszarze KOLOR w dobrej – zgodnej z logiką – kolejności.
Kolumny możemy przeciągać do tego obszaru po kolei, bądź też możemy wykorzystać stworzoną przez nas wcześniej hierarchię (wystarczy kliknąć w pole zaznaczenia obok jej nazwy bądź przeciągnąć ją do okna KOLOR):

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.

Powyższe operacje – stworzenie wykresu, jego edycja oraz wykorzystanie hierarchii można przećwiczyć w tym przykładowym pliku. Składa się on z tych samych tabel, których użyto do stworzenia wykresu na powyższych zdjęciach.

Czy uważacie możliwości edycji tego wykresu za wystarczające? Swoją opinią podzielcie się w komentarzu!