Przygotowanie danych do wykresu Excel

Wykres pociskowy zostanie przygotowany na podstawie poniższej tabeli, która przedstawia cel oraz wynik sprzedaży dla poszczególnych regionów.

Tabela zostanie zmodyfikowana poprzez dodanie trzech dodatkowych kolumn odpowiadających miernikom „Źle”, „Przeciętnie” oraz „Dobrze”.

Miernik Źle odpowiada 1/3 wyznaczonego celu.

Miernik Przeciętnie odpowiada 2/3 wyznaczonego celu.

Natomiast miernik Dobrze to różnica między 1 a sumą poprzednich mierników.

Przeliczona tabela prezentuje się jak poniżej.

Budowa wykresu pociskowego w programie Excel

Na podstawie tak przeliczonych danych wstawiamy wykres kolumnowy zgrupowany.

Następnie usuwamy etykiety osi X.

Pozbywamy się także tytułu wykresu.

Kolejnym krokiem będzie zmiana typów wykresów.

Seria danych odpowiadająca Wynikowi zostanie przedstawiona na osi pomocniczej. Seria Cel zostanie przedstawiony jako wykres liniowy ze znacznikami. Pozostałe serie to wykres skumulowany kolumnowy

Kolejnym krokiem będzie ustawienie szerokości przerwy Wyniku na maksymalny.

W wykresie liniowym usuniemy linię, a znaczniki zostaną pokazane jak wbudowane – zmienimy ich kształt, kolor oraz rozmiar.

Pozostałe serie będą w odcieniach szarości. Po wszystkich powyższych modyfikacjach gotowy wykres pociskowy prezentuje się jak poniżej.

Wykres pociskowy idealnie komponuje się z tabelą na dashboardzie. Aby zmienić jego orientację, możemy skopiować komórki pod wykresem (a nie sam wykres) i wkleić obok jako obraz połączony.

Tak przygotowany obraz będzie połączony cały czas z wykresem źródłowym, dając przy tym możliwość obrócenia w prawo do układu poziomego.

Umieszczenie wykresu pociskowego na dashboardzie

Finalnie wykres pociskowy wkomponowany w tabelę będzie prezentował się następująco:

Plik do pobrania

Szczegóły dotyczące tworzenia wykresu pociskowego znajdziesz w pliku Wykres pociskowy.xlsx.

Ten wykres również nie jest klasycznym sparklines – nie mieści się w jednej komórce. Za pomocą formuły SfE możemy rysować w pojedynczych komórkach paski odpowiadające kolejnym zadaniom (niestety nie znajdziemy tu opcji rysowania bardziej zaawansowanych harmonogramów, które można tworzyć np. w MS Project). Daje to dość dużą swobodę w projektowaniu – sterując rozmiarem i rozmieszczeniem komórek, a także rozmieszczeniem pozostałych elementów wykresu Gantta (takich jak daty, opis zadań, oś czasu etc.) możemy dopasować go do swoich potrzeb. Jednocześnie bardzo łatwo jest narysować cały wykres, bo przy odpowiednim blokowaniu zakresów w formule, wystarczy dobrze zaprojektować pojedynczy pasek zadania, a potem przeciągnąć formułę na żądany zakres komórek. SfE, poza możliwością zaprojektowania wykresu, daje także możliwość jego edytowania w miarę wykonywania poszczególnych zadań – sprawia więc, że nasz wykres staje się interaktywnym narzędziem do pracy z projektem.

Przygotowanie danych do wykresu Gantta w Sparklines for Excel

Zacznijmy jednak od początku. Aby narysować nasz wykres, musimy zacząć od określenia początku projektu, jego końca, a także początku i końca poszczególnych zadań w jego ramach. Przyda się również komórka z bieżącą datą, którą wskazywać nam będzie excelowa funkcja DZIŚ:

Utworzenie wykresu Gantta

Następnie ustawiamy się w komórce E7, czyli tej na wysokości pierwszego zadania. Warto poszerzyć dość znacznie kolumnę E tak, aby nasz wykres był przejrzysty. Ze wstążki Sparklines wybieramy przycisk „Gantt”:

Następnie w oknie dialogowym wpisujemy w cztery pierwsze pola nasze parametry, zgodnie z opisem:

W pola ProjectStart i ProjectEnd wpisujemy adresy komórek z datami początku i końca projektu, pamiętając o tym, aby zablokować te parametry tak, aby przy przeciąganiu formuły zadziałała ona również w kolejnych komórkach. W pola TaskStart i TaskEnd wpisujemy adresy komórek z datami początku i końca zadania. Tym razem nie blokujemy tych adresów, tak, aby przy przeciąganiu formuły uwzględniała ona kolejne zadania. Wynikiem tej operacji jest szary pasek w komórce E7, reprezentujący długość zadania w stosunku do czasu całego projektu:

Przeciągnięcie formuły do pozostałych komórek daje następujący efekt:

Mamy już podstawową wersję naszego wykresu. Osoby, które czytały poprzednie części naszego cyklu, mogą słusznie podejrzewać, że to tylko wstęp do możliwości edycji, jakie daje nam w przypadku tego wykresu SfE. Przede wszystkim, nie powoływaliśmy się jeszcze na paletę kolorów. Właśnie nadszedł ten moment, bo kolejne pole, czyli TaskColor, pozwala na określenie koloru danego paska za pomocą kodu dostępnego w rzeczonej palecie. Wystarczy w to pole wpisać odpowiedni kod, aby pasek przybrał żądaną barwę. Pamiętając o współczynniku dane/atrament, zmieniajmy kolor tylko tych zadań, które chcemy jakoś wyróżnić.

Otrzymany podstawowy wykres jest bardzo czysty w formie, co jest oczywistą zaletą, jeśli tylko zawarte w nim informacje wystarczą odbiorcom. Twórca programu przewidział jednak rozwiązania, które nieco nasz wykres urozmaicą i pozwolą śledzić postęp prac w projekcie. Pierwszym z nich jest wskaźnik wykonania danego zadania. W pole TaskCompl możemy wpisać odwołanie do komórki, która zawierać będzie dane na temat realizacji zadania, wyrażone w procentach. Dodajmy więc do naszego wykresu kolumnę „wykonanie”, która posłuży do uzupełniania tych danych:

Następnie, w pole TaskCompl wpisujemy A7, czyli adres komórki z realizacją pierwszego zadania. Gotową formułę przeciągamy do wszystkich wierszy wykresu:

W efekcie, w trzech pierwszych paskach pojawiły się ciemnoszare linie, oznaczające stopień realizacji zadania (analogiczną funkcję pełnią podobne linie w wykresie pociskowym). Kolor tej linii zmieniamy w polu ComplColor, dostępnym pod koniec okna dialogowego funkcji. Dodatkowo, możemy nanieść na wykres etykiety do poszczególnych zadań, które opiszą procent realizacji bezpośrednio w obszarze kreślenia. Do tego celu służy pole ComplLabel, w które wpisujemy „1”. Pamiętajmy jednak, że w ten sposób powielamy tę samą informację w polu widzenia odbiorcy, warto więc zdecydować się na jedno z dwóch – albo usuwamy z wykresu etykiety, albo ukrywamy kolumnę „wykonanie” (wtedy jednak tracimy możliwość edycji wykresu).

Kolejne dwa pola służą do uczynienia naszego wykresu jeszcze bardziej interaktywnym – są to pola TaskHlink i TaskTooltip. Pierwsze z nich służy do podłączenia do paska zadania hiperłącza, które przeniesie nas w dowolne miejsce, np. do arkusza z bardziej szczegółowymi danymi dotyczącymi danego zadania. Drugie zaś służy do umieszczenia komentarza, który pojawi się nad danym paskiem w momencie najechania na niego myszką. Funkcja ta może przydać się w przypadku bardziej rozbudowanych wykresów, w których dalsze zadania pojawiać się będą na wykresie w znacznym oddaleniu od etykiety z kolumny B – w komentarzu możemy wtedy umieścić nazwę zadania, która ułatwi jego identyfikację – wystarczy wtedy, że odbiorca najedzie myszką na konkretny pasek, a pokaże mu się odpowiednia nazwa.

Następne pole z okna dialogowego to Today. Teraz właśnie przyda się nam komórka C4, w której umieściliśmy funkcję „DZIŚ”, wskazującą bieżącą datę. Po wpisaniu w pole Today adresu C4, na wykresie pojawi nam się pionowa linia, oznaczająca upływ czasu. Co więcej, linia ta będzie zmieniać swoją pozycję wraz ze zmianą daty. Oto efekt:

Kolejnym polem o nazwie TodayColor określamy kolor naszej linii, jeśli chcemy, by był on inny, niż domyślny szary. Stosujemy oczywiście paletę kolorów.

Jeśli nasz projekt jest rozbudowany i ma, oprócz daty końcowej, inne punkty zwrotne, możemy je również odwzorować na wykresie. Twórca SfE® przewidział miejsce na trzy takie daty. Aby je narysować, używamy kolejnych sześciu pól z okna dialogowego (Deadline1, Deadline1Color, Deadline2, Deadline2Color, Deadline3 i Deadline3Color). Pola Deadline1, 2 i 3 służą do wpisania żądanej daty (albo odniesienia do komórki z datą), a pola DeadlineColor do określenia kodu koloru, jeśli chcemy dodatkowo odróżnić od siebie te daty. Linie, które powstają w ten sposób na wykresie, są przerywane i domyślnie mają kolor czerwony:

Możemy też dodatkowo wyróżnić jakąś datę za pomocą pól HitDate, HitSymbol, HitColor. Wyróżnienie polega na dodaniu na wykresie punktu w odpowiednim miejscu. W pierwsze z tych pól wpisujemy żądaną datę (albo odwołanie do komórki z tą datą), kolejne dwa pola służą do zmiany domyślnego formatu (czerwony romb). W pole HitSymbol możemy wpisać cyfry od 1 do 4 (romb przyjmuje wówczas formę koła bądź strzałki), a w pole HitColor dowolny kod koloru z palety. Poniżej efekt określenia dodatkowej daty „Hit” dla zadania 1:

Ostatnim polem z okna dialogowego jest pole LabelSize, którym określamy wielkość czcionki etykiet na wykresie.

Wykres można uzupełnić o oś czasu, która pomoże w orientacji. Zachęcamy do zajrzenia do pliku z przykładem, gdzie możecie podejrzeć formułę osi w komórce E6:

Plik do pobrania

Tu możesz pobrać wykres Gantta w Excelu utworzony z pomocą Sparklines for Excel

Czym jest wykres pociskowy?

Wykres pociskowy został stworzony przez Stephena Fewa. Dla przypomnienia, jest to taki wykres, który pokazuje poziom realizacji celu (targetu) na tle kolorowej skali, będącej jednocześnie punktem odniesienia wskazującym na poziom satysfakcji z osiągniętego wyniku. Jest to idealne rozwiązanie do stosowania w dashboardach – wykres zajmuje niewiele miejsca, ale mimo to jest przejrzysty i niesie za sobą konkretną informację.

Jak stworzyć wykres pociskowy w SfE?

W zakładce Sparklines wybieramy przycisk „Bullet”, co otworzy nam okno dialogowe:

Pierwsze pola to miejsce na wpisanie wymaganych argumentów. Measure to liczba prezentująca stopień realizacji celu (wyświetli się jako czarna pozioma linia). Target to nasz punkt odniesienia, a zostanie narysowany jako pionowa kreska na wykresie. Maxi to rozmiar naszego wykresu, czyli inaczej mówiąc liczba, na której kończy się nasza oś.

Warto teraz dodać charakterystyczne dla wykresu pociskowego tło, będące dodatkowym, poza targetem, punktem odniesienia, czyli zakresy, które pokażą poziom satysfakcji z osiągniętego wyniku. W tym celu, w kolejnych polach Good i Bad wpisujemy odpowiednie wartości.

Po uzupełnieniu tych parametrów powinniśmy otrzymać następujący obrazek:

Kolejne dwa pola dają nam możliwość ustawienia prognozy realizacji celu (Forecast, ten parametr wyświetli się nam jako cienka pozioma linia pośrodku wykresu) oraz wprowadzenia podziałki (ThickUnit):

Aby wykres był bardziej przyjazny dla oka, możemy zmienić schemat kolorów, który ma być użyty w tle. W tym celu, w polu ColorScheme, wpisujemy odpowiedni numer koloru z tabeli kodów dostępnej na stronie SfE pod adresem http://garr.dl.sourceforge.net/sourceforge/sparklinesforxl/color_codes.pdf . Co ciekawe, wybieramy jedynie główny kolor motywu, który pokaże się nam jako zakres „Bad”. Pozostałe dwa odcienie zostaną dopasowane automatycznie. Jest to bardzo wygodne rozwiązanie, które zaoszczędza czas spędzony na poszukiwania odpowiednich odcieni. Każda trójkolorowa kompozycja zaproponowana przez SfE wygląda estetycznie i spójnie.

Kolejne pole (Vertical) daje nam możliwość narysowania wykresu w pionie. W tym celu, należy wpisać tutaj „true”. Pole pozostawione puste lub z wpisanym „false” da nam domyślny, poziomy wykres.

Pozostałe dwa pola (ColorRange, TargetColor) dają kolejne możliwości manewru, jeśli chodzi o kolory na wykresie. Nadużywanie tych pól może jednak odbić się czkawką – pamiętajmy o tym, że wykres pociskowy z zasady jest prosty i powinien być bardzo czytelny. Wprowadzanie dodatkowych kolorów zaburzy jedynie percepcję odbiorcy.

Aby wzbogacić nasz wykres, możemy użyć jeszcze jednego narzędzia, które proponuje nam SfE, a mianowicie osi. Narysowanie osi pod wykresem daje nam dodatkowy punkt odniesienia w przypadku, gdyby podziałka z wykresu nie była wystarczającą skalą. Z wykresu kasujemy parametr ThickUnit – nie będzie nam już potrzebny. Aby dobrze dopasować oś do wykresu, użyjemy skali w procentach.

W tym celu ustawiamy się w komórce bezpośrednio pod wykresem i wybieramy z zakładki Sparklines przycisk XY:

W oknie dialogowym, które się właśnie otworzyło, wpisujemy następujące wartości:

Orientation: b (jak „Bottom”. Inne opcje to Top, Left i Right (left i Right dla osi pionowych).
Amplitude: 100 (jest to zakres naszej osi; ustawiamy 100, bo używamy skali procentowej, więc koniec osi powinien wskazywać 100%).
TextLeft, TextCenter, TextRight – tutaj wpisujemy odpowiednio 0%, 50% i 100%. Etykiety te wyświetlą się odpowiednio po lewej, na środku i po prawej stronie osi.
ThickIntervalLong, ThickIntervalMid, ThickIntervalSmall – tutaj wpisujemy odpowiednio 50, 25 i 5. Są to wartości odpowiadające odstępom między podziałką na skali. ThickIntervalLong to nasz największy interwał, wyświetlany jako czerwone kreski, pozostałe dwa to czarne kreseczki w dwóch rozmiarach.
SizeText – wpisujemy np. 6 (albo jakąkolwiek inną wartość, która odpowiada wielkości czcionki). Domyślna czcionka jest dość mała, dlatego warto ustawić tutaj jej wielkość manualnie.

Takie skonfigurowanie osi wygląda następująco:

Tym samym ukończyliśmy wykres pociskowy za pomocą dodatku SfE.

Jak stworzyć odwrócony wykres pociskowy w SfE?

Dodatek daje nam jeszcze jedną możliwość, mianowicie odwrócony wykres pociskowy. Zasada tworzenia jest identyczna, różni się on jedynie ustawieniem parametrów Good i Bad (a zatem także kolorów, które im odpowiadają). Taki wykres rysujemy wówczas, gdy naszym celem jest osiągnięcie jak najmniejszego wyniku, czyli na przykład jeśli pokazujemy koszty albo ilość reklamacji.

Aby narysować ten wykres, używamy przycisku Reverse Bullet:

Wygląda to następująco (użyliśmy tych samych parametrów, zamieniając jedynie miejscami Good i Bad):

Plik do pobrania

Tu możesz pobrać plik z wykresem pociskowym utworzonym w dodatku Sparklines for Excel.

Podziel się komentarzem

Czy wypróbowałeś już wykres pociskowy w SfE? Masz praktyczne rady dla innych? Podziel się swoimi uwagami w komentarzach.

O cyklu „Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu?”

Seria „Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu?” składa się z 4 odcinków, których efektem jest jednoekranowy raport dla menedżera wysyłający sygnały. Plik Excel, zawierający wszystkie wykorzystane dane i wykresy, został umieszczony na końcu czwartego odcinka, można go też pobrać tu: dashboard menedżerski Excel.

1. Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu? (odc. 1) – Miniwykresy, sygnalizacja uliczna i wykresy pociskowe
2. Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu? (odc. 2) – Formatowanie warunkowe jako pasek danych
3. Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu? (odc. 3) – Wykres słupkowo-słupkowy oraz aparat fotograficzny
4. Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu? (odc. 4) – Mapa cieplna i kartogram z Mapą Polski Excel

Jak nie zmieniać szerokości kolumn?

Raz ustawiona szerokość kolumn obowiązuje dla całego arkusza. Tylko, że najczęściej na dashboardzie sekcja górna nie nakłada się idealnie z sekcją poniżej. Jak sobie z tym poradzić? Z pomocą przychodzi narzędzie o nazwie aparat fotograficzny. Kiedyś pisaliśmy, jak z użyciem aparatu można zrobić sygnalizację uliczną. Teraz zbudujemy nasz raport dalej, jeśli chodzi szerokość arkusza, a na ekranie głównym umieścimy obraz tego, co widzimy. Kolejna sekcja będzie dotyczyć wyników w tym kwartale dla Regionów. Na jej obraz złożą się miniwykresy oraz zmodyfikowany wykres słupkowy ze słupkami wewnątrz słupków.

Wstawienie wykresów przebiegu w czasie odbywa się tak jak wcześniej, odnosząc się do arkusza Dane. Następnie wstawiamy wykres słupkowy:

Zmieniamy wyświetlanie niebieskich kolumn (wynik) na oś pomocniczą i zmieniamy jej kolor na ciemnoszary. Zmieniamy też szerokość przerwy, aby kolumny pomarańczowe (cel) też były widoczne.

Następnie upewniamy się, że osie mają taką samą skalę.

Następnie korygujemy ustawienie kolumn względem siebie w opcjach osi pionowej, usuwamy górną oś oraz formatujemy na szaro słupki celu. Finalnie wykres wygląda następująco:

Teraz dopasowujemy wykres do naszego układu tabelarycznego i dodajemy komórki z wartościami, mające źródło w arkuszu Dane. Finalnie cała sekcja wygląda następująco:

W końcu jest czas, żeby skorzystać z aparatu fotograficznego i zrobić zdjęcie. Znajdźmy nasz aparat i dodajmy do paska narzędzi:

Z opcji Wszystkie wyszukujemy alfabetycznie tekstu Aparat i dodajemy do paska narzędzi Szybki dostęp:

Następnie zaznaczamy komórki, które otaczają naszą sekcję i wciskamy aparat:

Sekcję umieszczamy pod sekcję Top 5 producentów:

Teraz usuwamy obramowanie z naszego obrazka.

Tak wygląda utworzona właśnie sekcja:

Wszystkie odcinki „Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu?”

1. Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu? (odc. 1) – Miniwykresy, sygnalizacja uliczna i wykresy pociskowe
2. Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu? (odc. 2) – Formatowanie warunkowe jako pasek danych
3. Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu? (odc. 3) – Wykres słupkowo-słupkowy oraz aparat fotograficzny
4. Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu? (odc. 4) – Mapa cieplna i kartogram z Mapą Polski Excel

O cyklu „Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu?”

Seria „Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu?” składa się z 4 odcinków, których efektem jest jednoekranowy raport dla menedżera wysyłający sygnały. Plik Excel, zawierający wszystkie wykorzystane dane i wykresy, został umieszczony na końcu czwartego odcinka, można go też pobrać tu: dashboard menedżerski Excel.

1. Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu? (odc. 1) – Miniwykresy, sygnalizacja uliczna i wykresy pociskowe
2. Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu? (odc. 2) – Formatowanie warunkowe jako pasek danych
3. Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu? (odc. 3) – Wykres słupkowo-słupkowy oraz aparat fotograficzny
4. Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu? (odc. 4) – Mapa cieplna i kartogram z Mapą Polski Excel

O procesie budowy dashboardu

W artykule przedstawimy tylko techniczno-wizualną stronę tego przedsięwzięcia. Każdy, kto budował jakikolwiek raport, wie, że proces ten zaczyna się znacznie wcześniej od wewnętrznych uzgodnień, które zwykle dotyczą następujących kwestii:

1. Co chcemy mierzyć?
2. Skąd wziąć dane?
3. Kto będzie to przygotowywał?
4. Jakie są nasze cele (miesięczne, roczne)?
5. Kiedy wyniki są niskie, kiedy akceptowalne, a kiedy wysokie?
6. Jakie wymiary i kategorie mają dla nas znaczenie?

Miniwykresy i sygnalizacja uliczna dla kluczowych miar dashboardu (KPIs)

Zaczynamy od czystego arkusza Excel, w którym wstawiamy nasze kluczowe miary, takie jak Sprzedaż, Zysk czy Udział w rynku. Następnie wstawiamy miniwykresy, które będą sygnalizować trend, zajmując niewielką powierzchnię raportu: Wstawianie > Wykresy przebiegu w czasie > Liniowy.

Ponieważ chcemy, żeby nasz dashboard wysyłał dużo sygnałów, oznaczmy dodatkowy obecny wynik na ciemnoszaro, a historyczny najniższy i najwyższy wynik na czerwono i zielono. Zmieńmy też kolor linii na szary. Wszystkie opcje formatowania tego wykresu znajdziemy w dodatkowej karcie Narzędzia wykresów przebiegu w czasie.

Widzimy od razu, że jeżeli ostatni wynik jest najniższy, sygnał czerwony będzie na wierzchu.

Uzyskany wykres liniowy przeciągamy w dół (kopiujemy komórkę w dół), co utworzy kilka analogicznych wykresów, szukając naszych danych w kolejnych wierszach pod danymi pierwszego wykresu.

Teraz czas na sygnalizację uliczną, czyli światła czerwone, żółte i zielone. Znając te poziomy dla poszczególnych miar, możemy skorzystać z formatowania warunkowego. Stajemy na komórce B3 i przypisujemy jej aktualną wartość wyświetlaną, łącząc ją z danymi.

Następnie wstawiamy formatowanie warunkowe: Narzędzia główne > Formatowanie warunkowe > Zestawy ikon > 3 światła sygnalizacji ulicznej.

Teraz czas na zdefiniowanie warunków dla naszego światła. Wchodzimy ponownie w Formatowanie warunkowe > Zarządzaj regułami > Edytuj regułę. Teraz wykonujemy kilka ważnych operacji: 1. Zmieniamy typ na liczbę (bo odnosimy się do liczb bezwzględnych, a nie do procentowego zakresu wartości), 2. Wpisujemy adresy komórek, które opisują nasze warunki (zielone światło dla wartości >=36, żółte dla wartości >=30) 3. Zaznaczamy Pokaż tylko ikonę. I oczywiście klikamy OK.

Po wyrównaniu tekstu komórki do środka nasze światło wygląda tak:

Czynność tę powtarzamy dla wszystkich KPI-ów oddzielnie. Dlaczego? Wartości dla warunków można podawać tylko jako wartości bezwzględne ($), dlatego w tym przypadku nie można formatowania warunkowego po prostu skopiować. Po wykonaniu tej operacji nasze główne miary wyglądają następująco:

Wykresy pociskowe dla KPI-ów

Na wzorcowym dashboardzie śledzenie celu (w polskojęzycznych materiałach i firmach działających na polskim rynku nazywanym potocznie z j. ang. targetem) odbywa się za pomocą wykresu pociskowego (o tym, dlaczego wykres pociskowy, a nie liczniki samochodowe, dowiesz się więcej z artykułu nt. jego konstrukcji). Skorzystajmy więc z wykresu pociskowego zaprojektowanego w Excelu i wstawmy go do naszego arkusza. Wykres pociskowy, który tam udostępniliśmy, był wyśrubowany pod względem wizualnym, a my go trochę zliberalizujemy. Zaczynamy od przeklejenia go na dashboard i umieszczenia, z uwagi na oś, przy ostatnim KPI-u.

W arkuszu z danymi będziemy potrzebować następujące wartości dla każdego wskaźnika: do jakiego poziomu jest sygnał czerwony, do jakiego poziomu jest sygnał żółty, jaki jest zakładany cel oraz jaki jest aktualny wynik. Wszystkie te dane muszą być wyrażone w formie procentowej. Przechodzimy zatem do arkusza Dane i tworzymy dodatkowe kolumny.

Ustawimy też maksimum osi poziomej na 150% oraz zmienimy kolory na czerwony-żółty-zielony o niskiej intensywności. Zacznijmy od dopasowania osi – przechodzimy do arkusza Dashboard > Narzędzia główne > Okienko zaznaczenia > ukrywamy 2 górne niepotrzebne wykresy (symbol oka), otwierając sobie drogę do osi wykresu, dla której ustawiamy Maksimum na 1,5.

Następnie podłączamy ten wykres do naszych danych – kolejne serie odnoszą się do obliczonych wcześniej komórek, np. czerwony – U6:

Teraz odkrywamy symbolem oka kolejny wykres, z którego składa się ten Excelowy szablon pocisku, i ponownie podłączamy do danych, tym razem do komórki S6 – wynik:

Ostatni wykres to znacznik targetu, który również odnosimy do arkusza Dane – T6:

Pierwszy wykres pociskowy jest gotowy.  

Czynności powtarzamy dla pozostałych wierszy, czekając na lepsze czasy i gotowy szablon wykresu pociskowego w Excelu (może w Office 2015?). Efekt końcowy powinien wyglądać następująco:

Ostatnim krokiem tworzenia najważniejszej części tego dashboardu jest dodanie nagłówków i wyniku aktualnego. Pierwsza sekcja wygląda finalnie tak:

Wszystkie odcinki „Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu?”

1. Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu? (odc. 1) – Miniwykresy, sygnalizacja uliczna i wykresy pociskowe
2. Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu? (odc. 2) – Formatowanie warunkowe jako pasek danych
3. Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu? (odc. 3) – Wykres słupkowo-słupkowy oraz aparat fotograficzny
4. Jak utworzyć dashboard menedżerski w Excelu? (odc. 4) – Mapa cieplna i kartogram z Mapą Polski Excel

Tworzenie wykresu kolumnowego z dwiema osiami

Do stworzenia wykresu kolumnowego z dwiema osiami posłużą nam dane finansowe : przychody oraz marża na poszczególnych produktach w 2013 roku (w tys. zł). Równie dobrze wyglądałoby  zastosowanie tego typu wizualizacji do danych porównujących wykonanie do celu niczym w artykule o wykresie pociskowym.  Zaznaczamy dane, wybieramy z paska polecenie Wstawianie, a następnie Wykres kolumnowy.

Na wstawionym już wykresie zaznaczamy serię danych odpowiadającą marży, klikamy prawym przyciskiem, wybieramy formatowanie serii danych i zmieniamy oś główna na oś pomocniczą.

Wybranie osi pomocniczej dla drugiej serii danych spowoduje nałożenie się kolumn na siebie. Wysokość kolumn nie jest względem siebie poprawna, ponieważ serie danych odnoszą się do różnych skali. W związku z tym oś pomocniczą dopasowujemy do osi głównej i zmieniamy granicę maximum na 50 000.

Kolejnym zabiegiem będzie wyróżnienie danych przychodowych . Aby tego dokonać formatujemy kolumny przez zmniejszenie szerokości przerwy pomiędzy nimi – może to być np. 50%.

Teraz formatujemy serie danych. Dla poniższego wykresu został zastosowany kolor turkusowy (dane przychodowe) i kolor jasnoszary (dane marżowe).

Dwie osie pionowe nie są nam potrzebne, dlatego czcionkę skali osi pomocniczej zmieniamy na kolor  biały. Dodajemy do wykresu tytuł.  Linie siatki pomocniczej pozostawiamy – w tym przypadku sprawdzą się lepiej niż etykiety, które uczyniłyby wykres mniej czytelnym.

Wykres kombi łączący dwa wykresy kolumnowe przedstawia dane w sposób umożliwiający porównanie udziału marży w przychodach na każdym z produktów. Może to być pomocne podczas planowania produkcji pod kątem największej marżowości. Dane wartościowe dotyczące marży równie dobrze prezentowałby się na wykresie jako procentowy udział marży w przychodach –  w tym przypadku druga oś pionowa byłaby niezbędna, gdyż odpowiadałaby udziałowi procentowemu.

Plik do pobrania

Szczegóły techniczne znaleźć można w pliku: Wykorzystanie zmodyfikowanego wykresu kolumnowego do porównywania marży z przychodami.xlsx.

Nawiązując do definicji, informacje przedstawione są w sposób wysoce wizualny, a większość danych wyrażona jest za pomocą wykresów (kolumnowego, pociskowego, miniwykresu), podczas gdy same liczby odgrywają rolę pomocniczą. Wizualna prezentacja danych pozwala lepiej wykorzystać potencjał drzemiący w ludzkim mózgu. Selektywne zastosowanie koloru oraz usunięcie niepotrzebnych informacji (w celu maksymalizacji współczynnika dane/atrament) skracają czas potrzebny na analizę danych.

Autor dashboardu wybrał najważniejsze informacje, które umożliwiają Dyrektorowi Sprzedaży ocenę sytuacji, m.in.: Sprzedaż, Zysk, Średnia wielkość zamówienia, Liczba nowych klientów.

Stopień osiągnięcia celu obrazowany jest za pomocą wykresu pociskowego (zarówno w prostej, jak i w zaawansowanej postaci), dzięki czemu szybko widać, gdzie plany udało się zrealizować.

Informacje są zebrane razem (skonsolidowane) i podzielone na 6 grup.

Cały raport mieści się na jednym ekranie (jednej kartce papieru), aby wspierać naszą pamięć krótkoterminową w procesowaniu widzianych informacji. Kondensację danych umożliwiają miniwykresy liniowe.

Śledzenie w mgnieniu oka umożliwia zastosowanie sygnalizacji ulicznej (nie tylko przy pomocy koloru czerwonego, ale także pomocy odcienie szarości na wykresie pociskowym), przez co krytyczne miary przyciągają natychmiast uwagę czytelnika.

Przykład

Poniżej zaprezentowane zostaną 3 sposoby na jego zbudowanie dla przykładowej miary o następujących parametrach:

• Wartość: 90%
• Cel: 75%
• Poziom nieakceptowany: <33%
• Poziom ostrzegawczy: 33-67%
• Poziom pożądany: >67%

3 wykresy

Wykres pociskowy zbudować można najprościej nakładając na siebie 3 oddzielne wykresy o tych samych rozmiarach: kolumnowy skumulowany dla krytycznych poziomów, kolumnowy skumulowany dla celu oraz kolumnowy (dla miary głównej).

Po ich nałożeniu i zgrupowaniu otrzymamy poniższy wykres pociskowy:

Formatowanie warunkowe

Wykres pociskowy można zbudować bez wstawiania wykresu przy pomocy zmiany wyglądu komórki. Wystarczy zastosować funkcję JEŻELI() dla celu i miary głównej oraz ustawić formatowanie warunkowe dla krytycznych poziomów. Sam wykres powstanie w 20 zmniejszonych komórkach przy pomocy znaków: ─, ┼ i │.

Wykres taki do najpiękniejszych nie należy, nie jest też dokładny w przekazie, niemniej stanowi alternatywę do rozważenia, zwłaszcza, że szybko można go powielić.

Dodatek Sparklines for Excel

Dla osób, które często tworzą wykres pociskowy, najlepszym rozwiązaniem będzie zainstalowanie dodatku do Excela Sparklines for Excel, który będzie automatycznie go rysował. Stworzenie takiego wykresu zajmuje wówczas kilka sekund. Minusem tego rozwiązania jest to, że odbiorca też musi zainstalować taki dodatek.

Plik do pobrania

Szczegóły techniczne znaleźć można w pliku (w Excelu 2003 mogą wystąpić niedociągnięcia): Wykres pociskowy.xls.

Liczniki i termometry

Oba typy prezentacji danych liczbowych przedstawiają zwykle pojedynczą miarę, czasami na tle miary powiązanej, jak cel (ang. target), oraz w kontekście zakresów ilościowych oznaczonych etykietą stanu (dobry, zły). Bardzo często wyglądają podobnie do tych przedstawionych na poniższym rysunku. Oba przedstawiają kluczową miarę w odniesieniu do targetu (koniec skali termometru i zero na liczniku).

Pytanie, które należy sobie zadać wprowadzając tego typu sposób prezentacji danych brzmi: „Czy przedstawiają dane w najprostszy i najlepszy sposób, zajmując mało miejsca?”. Odpowiedź brzmi: „Nie”. Liczniki w kształcie koła zajmują dużo miejsca i ciężko je umieścić razem obok siebie. Liniowa natura  termometru potencjalnie pozwala uniknąć tego problemu, ale powierzchnia jest marnowana na niepotrzebne dodatki.

Definicja wykresu pociskowego

Wykres pociskowy osiąga cel komunikacji bez problemów, które są plagą mierników i liczników. Jest zaprojektowany, aby przedstawić kluczową miarę, umożliwiając jej porównanie z punktem odniesienia, na tle zakresu ilościowego, który wskazuje stan dobry, zły lub inny. Wykres pociskowy nie jest niczym innym jak wykresem kolumnowym z pojedynczą kolumną lub uproszczoną wersją termometru. Oto założenia wykresu:

Zalety wykresu pociskowego

Liniowy charakter wykresu, który można ustawić pionowo lub poziomo, umożliwia umieszczenie kilku takich wykresów obok siebie na relatywnie niewielkiej przestrzeni.

Wykres pociskowy umożliwia bardzo szybkie wykrycie, które miary osiągnęły lub przekroczyły cel, reprezentowany przez krótką linię przecinającą. Kiedy miara zostaje przekroczona formuje się przecięcie, które jest łatwo zauważalne, gdyż jest widziane podświadomie zanim zwrócimy na niego uwagę. Szybko można przeskanować wykresy pociskowe na dashboardzie i natychmiast dowiedzieć się, które miary osiągnęły dobry wynik, a które nie, szukając przecięcia.

Warto zauważyć, że kolory wypełnienia tła odzwierciedlające kategorie ilościowe (jak zły, satysfakcjonujący, dobry) różna się intensywnością koloru a nie barwami. Powoduje to, że nawet daltoniści widzą rozróżnienie. Zastosować można nie tylko odcienie szarego, np. beż.

Umieścić można więcej niż trzy stany ilościowe za pomocą koloru wypełnienia tła, lecz aby uniknąć zbyt dużej złożoności, która nie może być postrzegana efektywnie, i aby zachować jasne rozróżnienie między odcieniami, nie powinno się przekraczać pięciu stanów.

Czasami warto porównać miarę kluczową z więcej niż jedną miarą. Przykładowo, można chcieć porównać zysk osiągnięty z zaplanowanym oraz wynikiem z zeszłego roku. Wykres pociskowy łatwo radzi sobie z tego typu porównaniami poprzez użycie różnych znaczników dla każdego porównania. Rozróżnienie można wprowadzić stosując różna intensywność kolorów, szerokość linii lub symbole.

Zawsze kiedy wykres pociskowy jest stosowany w celu prezentacji danych ilościowych, skala powinna zaczynać się od zera. Wartość jest reprezentowana nie tylko przez lokalizację punktu końcowego, ale też przez długość kolumny. Zatem zastosowanie skali nie mającej początku w zerze prowadzi do błędnej prezentacji danych, co utrudni porównania między poszczególnymi kolumnami.

Wariacje wykresu pociskowego

Czasami jednak warto nie zaczynać skali w punkcie zero, aby maksymalnie zbliżyć skalę na szczegóły, np. jeśli większość wartości mieści się w zakresie 175-300 tys. zł i chcemy skupić się wyłącznie na pokazaniu tego zakresu i różnic między poszczególnymi miarami. W takim przypadku można zastąpić kolumnę znacznikiem (symbolem).

Kiedy chcemy porównać obecną miarę z celem na przyszłość, np. zysk na dzień 15 stycznia w porównaniu z targetem na I kwartał, łatwo dostrzec jak daleko jeszcze jesteśmy od celu, ale trudniej czy, przy założeniu osiągania podobnego wyniku do końca okresu, cel osiągniemy. Na wykresie pociskowym łatwo można rozwiązać tę kwestię poprzez pokazanie prognozy na koniec danego okresu.