Pie chart ma już ponad 200 lat
Pierwsze użycie pie chartu datuje się na 1801 rok. Został użyty przez Williama Playfaira, szkockiego inżyniera i ekonomistę w opracowaniu Statistical Breviary. Użył tego wykresu do wizualizacji proporcji umiejscowienia Tureckiego imperium w Azji, Afryce i Europie:
Następnie pie charty zostały spopularyzowane przez Florence Nightingale. Niezwykle ciekawa postać, która oprócz bycia statystykiem z zamiłowania jest również uważana za matkę współczesnego pielęgniarstwa. Florence jest nazywana „prawdziwym pionierem graficznej reprezentacji statystyk”. Najsłynniejszym wykresem stworzonym przez Nightingale jest ewolucja pie chartu – tak zwany polar area diagram, nazywany również Nigthingale rose diagram. Wykorzystała go do wizualizacji powodów śmierci żołnierzy na wschodnim froncie. Przypomnijmy, jest to połowa dziewiętnastego wieku, a wykres wygląda nadal atrakcyjnie.
To tyle historii, pie chart stał się nieodłącznym elementem warsztatu wizualizacji danych, żeby następnie zostać znienawidzony. Dlaczego?
Pie chart, czy nie pie chart? Oto jest pytanie
Zadaniem pie chartu jest pokazywanie części całości – jako kawałka ciasta, podobnie jak dzieci uczą się ułamków w szkole – jest sobie to łatwo wyobrazić. Czemu więc ten wykres popadł w niełaskę w wizualizacji danych? Najprościej mówiąc, są inne wykresy które komunikują to samo co pie chart w prostszy i bardziej przystępny sposób. Nie oznacza to, że jest kompletnie nieużyteczny – ma swój obszar zastosowania. Ale o tym za chwilę. Najpierw kwestie, które sprawiają że pie chart to nie jest dobry wybór:
1. Trudno jest porównywać kategorie między sobą, jeżeli reprezentowane są przez kąty – ludzki mózg łatwiej przyswaja różnice w długości, niż w kącie
2. Im więcej kategorii, tym bardziej nieczytelny się staje
3. Zajmuje zbyt dużo miejsca na dashboardzie w stosunku do informacji, którą komunikuje
Do tego dochodzą często wykorzystywane w Excelu wykresy 3D, które dodatkowo komplikują odczyt danych. Mogą do tego służyć do manipulowania odbiorem, odpowiednio ustawiając perspektywę:
Wykres nr 1 eksponuje kategorię niebieską, podczas gdy jej rozmiar jest taki sam jak pomarańczowej. Powodzenia w odgadnięciu prawdziwych proporcji i różnic w kategoriach na podstawie wykresu nr 2. Wykresy 3D nigdy nie są dobrym rozwiązaniem.
Głównym wadą wykresu kołowego jest trudność w rozpoznaniu różnic pomiędzy kategoriami – dużo łatwiej odczytać jest to na bar charcie. Jeśli dodamy etykiety, czytelność wykresu jeszcze mocniej na tym cierpi:
Zamiast klasycznego bar chartu, lepszym rozwiązaniem do pokazania udziału w całości od pie chart będzie również stacked bar chart oraz treemap. Wykresy te w bardziej przystępny sposób pokazują te same dane – człowiekowi łatwiej jest porównywać prostokątne kształty, niż okrągłe, a w dodatku zajmują o połowę mniej miejsca na dashboardzie:
Z czego wynika więc popularność pie chartów? Wydaje się, że przede wszystkim z łatwości ich przygotowania – każde narzędzie do wizualizacji i nie tylko będzie miało taką opcję. Wygląd też jest atrakcyjny, przez co zwłaszcza wersje 3D lądują w różnego rodzaju prezentacjach. No i chyba łatwo nam utożsamić całość z przedmiotem w realnym świecie – tytułowe ciasto, z którego bierzemy kawałki i widzimy co zostało.
Czyli wykres kołowy to samo zło? Jak najbardziej nie
Wykres kołowy ma swoje zastosowanie, poza wizualizacją ile kawałków pizzy czy ciasto nam pozostało. Jeżeli mamy do pokazania udział w całości (kategorie muszą sumować się do 100%), a do tego nie pokazujemy zmienności danych w czasie, i jeszcze liczba kategorii jest niewielka (czytaj: dwie), wtedy możemy używać wykres kołowy. Dobrym rozwiązaniem będzie również wykorzystanie wariacji – donut chart, czyli pie chart z wyciętym środkiem (możemy to osiągnąć w Tableau poprzez dual axis ustawiając marks jednej serii na pie, a drugiej na circle). To miejsce w środku możemy wykorzystać na tytuł, oszczędzając miejsce na dashboardzie:
Pie chart- zaawansowane wariacje sunburst i coxcomb
Pomimo złej sławy pie chart stał się podstawą budowy kilku rodzajów bardziej zaawansowanych wykresów, w tym wykresu sunburst i coxcomb. Sunburst najogólniej mówiąc jest to pie/donut chart z hierarchią kategorii – jeżeli mamy dwa lub więcej poziomów danych (np. region i podregion, kategoria i podkategoria), możemy wykorzystać sunburst:
W przypadku Sunburst opartego na pie chart i dwóch kategoriach w hierarchii, przygotowanie w Tableau wymaga jedynie dual axis z dwóch pie chartów z różnym rozmiarem. Jeżeli mamy więcej kategorii, albo chcemy oprzeć sunburst na donut chart, wtedy można to osiągnąć poprzez nową funkcjonalność, dostępną od wersji 2020.4 – warstwy na mapie – rozwiązanie pokazywane było na ostatnim webinarze 19.01
Polar area diagram, inaczej nazywany Coxcomb chart albo Nigthingale rose chart jest nieco zaawansowanym wykresem i do tego trudnym w odbiorze. W wizualizacji danych biznesowych nie jest zalecany, nie jest też łatwy do stworzenia w Tableau, choć jest atrakcyjny wizualnie. Jest to połączenie pie chart ze stacked/bar chart, wymaga dobrego zrozumienia w jaki sposób należy go czytać, co nieco kłóci jest z podstawowym zadaniem wizualizacji danych – prezentować dane w możliwie prosty i łatwy do zrozumienia sposób.
Podsumowując – pie charty, wykresy kołowe – tak, ale w określonych przypadkach, w innych są lepsze alternatywy. Nie jest to jednak najgorsze zło wizualizacji danych i zdecydowanie nie powinien zostać wyrzucony do kosza. Stosowany z rozwagą może wspomóc nasz dashboard w przekazie, nierozsądnie stosowany może wprowadzić zamieszanie w przekazie i niezrozumienie danych.
Mateusz Karmalski, Tableau Author
