Jak pokazać niewielkie różnice w danych, nie obcinając przy tym kolumn dla wykresu kolumnowego? Użyć wykresu punktowego typu dot plot, który na osi x ma kategorie, a na osi y wartości. Wykres taki z łatwością przygotujesz w Power BI – za pomocą wykresu punktowego lub z niestandardową wizualizacją dot plot.

Wykres kolumnowy nie zawsze jest najlepszym wyborem

Dla danych, które mieszczą się w wąskim przedziale liczbowym, oddalonym od punktu 0, wykres kolumnowy niekoniecznie będzie dobrym pomysłem. Dla poniższego wykresu różnice między średnim rabatem procentowym są niewielkie, a zaczynanie osi w „0” (zgodne z zasadą z infografiki) nie przynosi korzyści.

Wykres punktowy jako dot plot w Power BI

Alternatywą będzie wykres punktowy, który jako oś x przyjmuje nie tylko miary, lecz także wymiary. W poniższym przykładzie do osi x trafia pole Region, a pole Kategoria produktu trafia na półkę Legenda.

Teraz swobodnie możemy sterować osią y, bez ryzyka, że obraz danych ulegnie zniekształceniu.

Niestety posłużenie się wymiarem na osi x wyłącza działanie półki Szczegóły. Jeśli chcemy, aby wykres narysował się z dokładnością do rabatu udzielonego pojedynczemu Klientowi, wykres przestaje działać.

Wykres punktowy dot plot od OKViz dla Power BI

W takiej sytuacji pomoże nam inny wykres dot plot, stworzony jako wizualizacja niestandardowa. Wykres od OK Viz pozwala nie tylko na kolorowanie punktów, ale też na zwiększanie stopnia szczegółowości poprzez półkę Axis. W naszym przypadku umieszczenie tam pola Klient pozwala na utworzenie wykresu zgodnie z oczekiwaniami i odkrycie kilku klientów, dla których średni rabat procentowy znacznie przekracza ramy ustalone w polityce rabatowej (0-10%).

Niestety i ten wykres nie jest pozbawiony wad – nie posiada etykietki, więc nie dokopiemy się łatwo do nazwiska klienta. Wykres ten nie wspiera także filtrowania. Dość szybko pojawiło się ostrzeżenie o zbyt dużej ilości punktów.

Wykres punktowy dot plot od MAQ Software

Najlepiej w zadaniu wypadł wykres dot plot od MAQ Software – kolejna testowana przeze mnie wizualizacja niestandardowa.

Wykres ten pozwolił nie tylko przygotować odpowiedni układ danych, ale także:

• Zmienić układ na poziomy,
• Dodać sumę obrotów jako wielkość bąbelka (Bubble size),
• Rozproszyć punkty techniką drgania (ang. jitteringu),
• Podświetlić w etykietce nazwisko klienta i dodać ewentualnie inne pola do Tooltips,
• Filtrować inne wykresy.

Ten wykres to zdecydowany zwycięzca w konkursie na najlepszy dot plot w Power BI.

Plik do pobrania

Tu możesz pobrać plik z wykresem dot plot w Power BI i samodzielnie przetestować 3 wizualizacje.