Хорошие и плохие практики визуализации данных
Хорошие и плохие практики визуализации данных

Power BI предоставляет широкие возможности визуализации данных. И любые данные можно визуализировать разными способами. А значит, можно это сделать хорошо и информативно или не совсем. Рассмотрим примеры хороших и плохих практик визуализации данных в Power BI, хотя эти рекомендации можно использовать и в других системах.
Хорошие практики
- Использование Столбчатых Диаграмм для Сравнения: Столбчатые диаграммы идеально подходят для сравнения значений по разным категориям. Например, хорошо использовать их для отображения продаж по разным регионам.
- Линейные Графики для Трендов: Линейные графики отлично подходят для отображения изменений данных со временем. Например, использование линейного графика для отслеживания месячных продаж за год.
- Круговые Диаграммы для Долей: Хорошо использовать круговые диаграммы для отображения пропорций, например, доли рынка различных продуктов.
- Тепловые Карты для Анализа Плотности: Использование тепловых карт для анализа концентрации или плотности определенных данных, например, географического распределения клиентов.
- Диаграммы Рассеяния для Корреляции: Отлично подходят для анализа корреляции между двумя переменными, например, между рекламным бюджетом и продажами.
- Использование Гистограмм для Распределения Частоты: Гистограммы идеально подходят для визуализации распределения данных, например, распределение возраста клиентов или продолжительности звонков.
- Комбинированные Графики для Множественного Анализа: Комбинирование различных типов диаграмм, например, столбчатых и линейных, позволяет одновременно анализировать разные аспекты данных, такие как объём продаж и прибыль за тот же период.
- Интерактивные Фильтры и Срезы Данных: Использование интерактивных элементов управления, таких как ползунки, фильтры и выбор данных для динамической настройки отображаемых данных, позволяет пользователям более глубоко погружаться в анализ.
- Использование Карточек для Отображения Ключевых Показателей Эффективности (KPI): Карточки в Power BI идеально подходят для отображения важных метрик, таких как общий доход, средний чек или процент удержания клиентов, что позволяет быстро оценить общее состояние бизнеса.
- Визуализация Данных на Карте для Географического Анализа: Использование картографических визуализаций для отображения данных по географическому расположению, например, распределение продаж по городам или странам, позволяет легко идентифицировать географические тенденции и области роста или снижения продаж.
Плохие Практики
- Перегрузка Столбчатых Диаграмм: Использование слишком многих столбцов на одной диаграмме, что делает ее нечитаемой. Например, сравнение продаж 50 продуктов на одной диаграмме.
- Неправильное Применение Круговых Диаграмм: Использование круговых диаграмм с слишком многими сегментами, что делает их сложными для восприятия. Например, круговая диаграмма с 20 различными категориями.
- Злоупотребление Линейными Графиками: Использование линейных графиков для несвязанных между собой данных, что вводит в заблуждение. Например, отображение доходов и клиентских оценок на одном графике.
- Сложные Комбинированные Графики: Использование сложных комбинированных графиков, которые затрудняют понимание основных трендов и корреляций.
- Использование 3D-Графиков: 3D-графики часто затрудняют точное восприятие значений и могут вводить в заблуждение из-за искажения перспективы.
- Игнорирование Цветовой Палитры: Использование слишком ярких или несогласованных цветов, что затрудняет восприятие данных и может отвлекать внимание.
- Неэффективное Использование Пространства: Заполнение каждого доступного пространства информацией, что приводит к перегруженности и затрудняет фокусировку на ключевых данных.
- Смешение Различных Типов Данных: Отображение несравнимых типов данных на одной диаграмме, что может привести к путанице и неверным выводам.
- Избыточное Использование Текста: Засорение визуализаций большим количеством текста, объяснений или заголовков, что затрудняет быстрое понимание ключевых моментов.
- Неучёт Аудитории: Создание визуализаций, не учитывающих потребности и уровень понимания целевой аудитории, что может привести к недопониманию или дезинформации.
Избегая этих ошибок, можно значительно улучшить качество и эффективность визуализаций в Power BI.