Wykres cykliczności jako przykład wykresu panelowego z szeregiem czasowym

Wykres cykliczności (ang. cycle plot)  jest typem wykresu liniowego, który jest niezwykle przydatny w analizie cyklicznych wzorców w czasie. Wykres cykliczności został stworzony w 1978 r. przez Williama Cleveland i jego współpracowników w  Bell Telephone Laboratories. To właśnie Cleveland, Dunn i Terpenning wprowadzili do teorii wizualizacji wykresy cykliczności, które mimo upływu prawie 40 lat nadal są bardzo cennym narzędziem analitycznym. Aby studiować zachowanie sezonowego szeregu czasowego,  rozłożyli go na części składowe, wyróżniając tendencję główną, sezonowość, drgania i pozostałą część, a następnie badali indywidualnie składniki przy użyciu zróżnicowanych technik. Wykresy cykliczności użyto do zbadania składników sezonowych.

Tradycyjne podejście do prezentacji szeregów czasowych

Cycle_Plot11W najczęściej stosowanym podejściu, dane na osi czasu są wyświetlane w oddzielnych liniach dla każdego tygodnia lub miesiąca. Na podstawie danych wstawiliśmy wykres liniowy przedstawiające dane w poszczególnych dniach tygodnia. Na wykresie liniowym dane prezentowane są za pomocą linii, najczęściej łamanej, a każdy z punktów łączony jest linią od pierwszej wartości do ostatniej. Ta forma wykresu wykorzystywana jest najczęściej dla przedstawienia danych zebranych w danym okresie. Na powyżej zaprezentowanym wykresie łatwo zauważyć, że sprzedaż najniższa jest w czwartki i w niedzielę, a najwyższa we wtorki. Wykres ten jednak nie jest odpowiedni, aby odczytać jaki jest ogólny trend sprzedaży w ciągu kolejnych tygodni. W sytuacji gdy zamieścimy wykres liniowy dla kolejnych dni, łatwo zauważyć, że ogólny trend sprzedaży jest rosnący, natomiast wykres ten nie jest użyteczny, gdy chcemy odczytać w jakie dni tygodnia sprzedaż jest największa, a w jakie najmniejsza. Cycle_Plot12 Reasumując oba powyżej zaprezentowane wykresy nie są wystarczające, aby na jednym wykresie zaprezentować zarówno trend, jak i cykl. Aby uzyskać na podstawie wykresu dwie informacje – o cyklu i o trendzie – wydaje się, że musimy użyć dwóch wykresów.

Wykres cykliczności – trend i cykl w jednym

Dwa wykresy? Tak, jeśli nie znamy wykresu cykliczności, który zarówno ukazuje trend, jak i cykl. Wykres cykliczności jest używany do pokazania wartości danych w poszczególnych dniach kolejnych tygodni lub poszczególnych miesięcy w kolejnych latach. Składa się z kilku niezależnych wykresów tworzących łącznie wykres panelowy o tych samych osiach.Cycle_Plot13 Powyższy wykres pokazuje nam zarówno trend ogólny jak i cykl tygodniowy. Wykres ten zawiera 7 szarych linii – każda jedna dla kolejnego dnia tygodnia. Każda szara linia wykresu jest rosnąca, dzięki czemu wiemy, że ogólny trend sprzedaży jest rosnący. Dzięki temu, że mamy oddzielnie linie dla każdego dnia tygodnia, wystarczy spojrzeć na wykres, by szybko zorientować się, w jakie dni sprzedaż jest największa, a w jakie najmniejsza. Zielone linie prezentują średnią dla danego dnia tygodnia (na wykresie cykliczności dla kolejnych lat będzie to średnia dla poszczególnych miesięcy), dzięki czemu jesteśmy informowani, że w pierwszych tygodniach sprzedaż była poniżej średniej, a w ostatnich tygodniach powyżej średniej. Jednocześnie łatwo nam porównać średnie miesięczne. Cycle_Plot14 Na wykresach cykliczności nie zawsze warto trzymać się porządku poniedziałek – niedziela, czy styczeń – grudzień. Jeżeli np. widzimy, że sprzedaż mamy najniższą w miesiącach zimowych, warto przemyśleć, czy danych tych nie ułożyć obok siebie – tzn. zacząć od marca i skończyć na lutym lub zacząć od listopada i skończyć na marcu. W takiej sytuacji nasz wykres wyglądał by tak:   Cycle_Plot15

Wykres cykliczności a Excel

W menu Excela nie znajdziemy wykresu cykliczności i to jest główną przyczyną, dlaczego zapewne dotychczas nie spotkaliśmy się z tym rodzajem prezentacji danych. W następnym artykule opiszemy krok po kroku, jak stosunkowo łatwo utworzyć wykres w tym programie.

Bartosz Czapiewski

Bartosz Czapiewski

Założyciel SkuteczneRaporty.pl, doświadczony ekspert oraz trener Excela, Power Query, Power BI i DAX. Od ponad 15 lat pomaga specjalistom i firmom lepiej pracować z danymi, automatyzować raporty oraz rozwijać kompetencje analityczne.

Jest autorem programów szkoleniowych dla Analityków: JUNIOR, POWER PRO i EXPERT oraz twórcą społeczności I❤️DATA, w której poprzez mentoring, spotkania LIVE z ekspertami i praktyczne wyzwania pomaga rozwijać umiejętności, budować portfolio, przygotować się do rekrutacji i zrobić kolejny krok w stronę pracy jako Analityk Danych.

Na blogu dzieli się praktycznym podejściem do analityki: od układania danych w Excelu, przez automatyzację pracy z Power Query, aż po zaawansowane raportowanie w Power BI, DAX i rozwój kariery Analityka Danych.

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *