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

1. 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.
2. Линейные Графики для Трендов: Линейные графики отлично подходят для отображения изменений данных со временем. Например, использование линейного графика для отслеживания месячных продаж за год.
3. Круговые Диаграммы для Долей: Хорошо использовать круговые диаграммы для отображения пропорций, например, доли рынка различных продуктов.
4. Тепловые Карты для Анализа Плотности: Использование тепловых карт для анализа концентрации или плотности определенных данных, например, географического распределения клиентов.
5. Диаграммы Рассеяния для Корреляции: Отлично подходят для анализа корреляции между двумя переменными, например, между рекламным бюджетом и продажами.
6. Использование Гистограмм для Распределения Частоты: Гистограммы идеально подходят для визуализации распределения данных, например, распределение возраста клиентов или продолжительности звонков.
7. 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.
8. 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.
9. 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.
10. 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

1. Перегрузка Столбчатых Диаграмм: Использование слишком многих столбцов на одной диаграмме, что делает ее нечитаемой. Например, сравнение продаж 50 продуктов на одной диаграмме.
2. Неправильное Применение Круговых Диаграмм: Использование круговых диаграмм с слишком многими сегментами, что делает их сложными для восприятия. Например, круговая диаграмма с 20 различными категориями.
3. Злоупотребление Линейными Графиками: Использование линейных графиков для несвязанных между собой данных, что вводит в заблуждение. Например, отображение доходов и клиентских оценок на одном графике.
4. Сложные Комбинированные Графики: Использование сложных комбинированных графиков, которые затрудняют понимание основных трендов и корреляций.
5. Использование 3D-Графиков: 3D-графики часто затрудняют точное восприятие значений и могут вводить в заблуждение из-за искажения перспективы.
6. Игнорирование Цветовой Палитры: Использование слишком ярких или несогласованных цветов, что затрудняет восприятие данных и может отвлекать внимание.
7. Неэффективное Использование Пространства: Заполнение каждого доступного пространства информацией, что приводит к перегруженности и затрудняет фокусировку на ключевых данных.
8. Смешение Различных Типов Данных: Отображение несравнимых типов данных на одной диаграмме, что может привести к путанице и неверным выводам.
9. Избыточное Использование Текста: Засорение визуализаций большим количеством текста, объяснений или заголовков, что затрудняет быстрое понимание ключевых моментов.
10. 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.