Графики Грефа: приемы визуализации данных на примере презентации Сбера на ПМЭФ

После ПМЭФ в Telegram разлетелась презентация руководителя Сбера Германа Грефа. Несмотря на поплывшие строки, искажение цвета и другие технические ошибки, которые случились, как мы думаем, из-за внесения правок в последний момент, материал интересен визуализацией данных.

VisualMethod с обучающей целью на примере презентации Сбера показывает, какие графики и диаграммы полезны в разных случаях.

1. Гистограмма

2. Тримап

3. Картограмма

4. Накопительная

5. Линейная

6. Ромашка

7. Скаттерплот

8. PMP Cycle

Гистограммы удобны, чтобы показывать изменение сразу нескольких переменных с течением времени. В случае Сбера ― на горизонтальной оси временной период год к году, а на вертикальной ― прогнозы изменения ВВП в процентах.

В этом случае так показали прогнозы разных организаций. Если читать дословно, то МЭР прогнозирует 5% падения ВВП к концу года, а по версии Всемирного банка падение будет 11,2%. К концу 2023 года все организации дают прогноз роста ВВП.

У создателей слайда была задача показать данные по прогнозу падения от разных организаций. И задача эта выполнена, все честно, нельзя сказать, что зрителя вводят в заблуждение. Если не учитывать небольшое несоответствие заголовка слайда и названия гистограммы. Заголовок как бы говорит нам, что вся экономика (все ВВП) упадет по прогнозам на 5% или даже на 11%. А в диаграмме речь о том, что темп роста ВВП снизится на 5% или на 11%. Согласитесь, узнать, что скорость роста ВВП упадет на 11% не так страшно, как представить, что от всей экономики откусят 11%…

Давайте улучшим этот слайд:

1. Вынесем название гистограммы в заголовок.
2. Сделаем подписи годов более заметными и перенесем их вверх, чтобы они читались раньше.
3. Информацию из сносок напишем прямо на гистограмме. Избегайте использовать сноски любой ценой.

Автор гистограммы

Отображение данных изобрел английский математик и биостатист Карл Пирсон, чаще всего для удобства восприятия ширину прямоугольников в гистограмме берут одинаковую. Гистограмму часто путают с барчартами.

В тримапе размер и цвет каждого прямоугольника зависит от числового показателя. Чем больше объект, тем выше значение показателя, за который он отвечает. Цветовые значения, как правило, соотносят с категориями данных, реже цвет используется в тримапе, чтобы задать градацию значений. На слайде Сбера как раз такой редкий случай ― цветом показаны числовые значения.

С помощью тримапа хорошо сэкономить место за счет компактного представления данных. На слайде Сбера прекрасно видно, какие из отраслей почувствовали негативный эффект.

Правда, тримап не очень хорошо использовать для отображения количества объектов. В заголовке указано «практически все отрасли» ― тримап не дает ответ на вопрос, сколько их с первого взгляда. Наоборот, видно много зеленых и желтых клеточек. Если посчитать, то только 10 из 20 отраслей находятся в красной зоне, то есть нельзя говорить «практически все».

Другое дело, если речь идет о полном охвате экономики ― тогда отчетливо видно, что суммарный процент негативного влияния значителен, потому что привязан в объему отраслей. К этому выводу можно было привязать заголовок.

Обычно в тримапе отрицательные значения не отображаются и часто исключаются нулевые. Потому что каждая площадь показана в процентном соотношении с другими значениями переменной и с родительской категорией.

Тримапы хороши в интерактивных дашбордах, потому что интерактивность позволяет не подписывать каждую категорию ― пользователь может кликнуть на любой, даже самый мелкий, прямоугольник и увидеть название и значение категории.

На слайде Сбера сразу понятна иерархия, но какие отрасли представляют более мелкие прямоугольники в процессе выступления узнать не получится.

Автор тримапа

Как тип визуализации данных тримап придумал Бен Шнейдерман в 1990 году. В русском переводе тримап часто называют древовидной диаграммой из-за прямого перевода от слова tree ― дерево, хотя это определение больше подходило бы для визуализации, показывающей древовидную иерархию.

В 2014 году Бен Шнейдерман организовал выставку «Every AlgoRiThm has ART in it».

Картограммы отображают информацию по целым странам, регионам или районам городов с различными оттенками цвета в соответствии с данными, но не являются картой. Показатели выражаются через насыщенность цвета или оттенки. Для повышения точности наносят подписи с данными или выносят информацию в комментариях, показывая связи соединительными линиями.

Такой тип диаграмм показывает, какие территории развиваются, а каким нужно больше внимания. Цель картограмм ― помогать принимать решения для инвестиций или выделения ресурсов. С другой стороны, они помогают принимать решения для выбора лучших локаций для бизнеса, жизни или других целей.

Из сложностей в работе с картограммами ― сложно выбрать градацию цветов так, чтобы картограмма не выглядела как манипуляция: регионы с высокими значениями оттягивают на себя бОльшую часть спектра и сравнительно небольшая разница в значениях начинает казаться гораздо более значительной.

Картограммы подходят для общего обзора данных и не подходят для отслеживания точных значений. Нередко рядом с картограммой ставят реальную карту ― для облегчения сопоставления данных.

Автор картограммы

Самая ранняя известная картограмма была опубликована в 1876 году французским статистиком и географом Пьером Левассером.

Накопительная столбчатая диаграмма помогает сравнивать несколько показателей и видеть финальную сумму на одном объекте. Ее удобно использовать, чтобы оценить развитие во времени по нескольким параметрам.

Величина показателя кодируется при помощи длины поля на столбце ― чем больше значение, тем выше сегмент. Недостаток ― если среди показателей один слишком выделяется, то остальные на диаграмме могут выглядеть мелко и сложно считываться. Это мы видим на диаграмме Сбера — львиная доля инвестиций в строительстве направлена в инфраструктуру, поэтому в первом столбике цветовую заливку промышленности не видно. Иногда дизайнеры стремятся подписать цифры рядом с каждым параметром — в этом случае это было бы невозможно.

Для временных изменений лучше воспринимаются вертикальные столбики с таймлайном снизу, но если привязки ко времени нет, то можно использовать горизонтальный вариант диаграммы, чтобы было больше пространства для сервисной информации.

Тут у нас нет таких же кардинальных предложений по улучшению, как в случае с гистограммами про Рост ВВП. Но есть несколько предложений, которые могут улучшить любой подобный слайд:

• Убираем легенду. Программа PowerPoint позволяет нам быстро создать диаграмму с накоплением или гистограмму с легендой. Легенды хорошо работают, если в диаграмме не больше трех цветов. Если цветов больше, то запомнить их и визуально оценивать изменение показателей становится трудно. Поэтому мы советуем заменять легенды на прямое указание названий категорий, если это возможно.
• Редактируем подписи данных. Если нужно перечислить несколько параметров со сходным описанием, то можно попробовать вынести повторяющийся текст в подзаголовок. Мы сделали это с подписями к показателям роста отрасли.

Единицы измерения. Стоит использовать общепринятые сокращенные обозначения степеней тысячи:

Миллион ― млн

Миллиард ― млрд

Триллион ― трлн

Обратите внимание, что это не сокращенные слова, поэтому точку после них ставить не нужно. Но точка ставится после сокращенного слова руб.

Автор накопительной (составной) столбчатой диаграммы

Немецкий ученый-энциклопедист, физик, метеоролог, географ, ботаник, зоолог и путешественник Барон Фридрих Вильгельм Генрих Александр фон Гумбольдт использовал график с разделенными гистограммами и наложенными квадратами, показывающий относительный размер мексиканских территорий и групп населения в колониях в 1804 г.

В линейном графике линией соединяются отдельные точки, отражающие количественные значения за указанный интервал времени. Строится по точкам с координатами (X, Y) . Несколько категорий могут быть представлены на графике разными линиями.

В финансовой сфере линейные графики одни из самых популярных, потому что информативны и сильно облегчают анализ. За исключением, когда имеется слишком много точек данных, при соединении которых линия резко и часто меняет направление (частые горы и обрывы). С другой стороны, это может говорить о нестабильности, что само по себе информативно для аналитика. Для акцентов обычно выделяют пики минимума и максимума.

В этом слайде мы рекомендуем добавить даты или месяцы на горизонтальную ось, чтобы читатель сэкономил время и сразу увидел, за какой период данные. Понятно, что на этом слайде график скорее призван выражать идею роста цен, чем давать точные справочные данные, но в любом случае отметки на шкале времени помогли бы быстрее понять суть. Увы, мы не знаем, какой временной период охватывал исходный график, поэтому показываем месяцы условно.

Остальные изменения на слайде не такие критичные, но они тоже помогают улучшить восприятие:

• Визуальная иерархия. Текст набираем разным размером в зависимости от того, в каком порядке его нужно прочесть.
• Показываем выноской, где именно на графике происходит рост в 3-4 раза.
• Легенду заменяем на подписи прямо на графике.

Автор линейного графика

Уильям Плейфэр, шотландский инженер и политэконом, основатель графических методов статистики, изобрел линейчатый график в 1786 году.

Можно было бы назвать эту диаграмму многоуровневой круговой, если бы уровни были связаны числовыми данными. В примере Сбера показаны логические взаимосвязи, поэтому название инструмента другое ― маркетологи назвали его «Ромашка», инструмент комплексного взгляда на клиента. На условных лепестках расположена информация, которая логически выстроена от общего к частному ― из центра к краю.

Отлично подходит, чтобы систематизировать данные и видеть взаимосвязи причин и предложений. Это один из инструментов Data Mining для анализа данных, предназначенный для поиска ранее неизвестных закономерностей в больших массивах информации.

По сути «Ромашка«» ― это скорее не график, а инфографика. Встречается её название Wheel Diagram или Layers Circular Model.

Автор Ромашки

Модель периодически встречается в материалах консалтинговых и маркетинговых компаний, но создателя мы не нашли. Если у вас есть информация, поделитесь в комментариях.

Диаграмма похожа на скаттерплот, в котором данные распределяются в виде точек на плоскости, но еще с третьим значением ― размером. Такая разновидность точечной диаграммы называется пузырьковой.

Полезно, если вы хотите видеть на одном слайде три вида данных, например, общее количество товаров, число проданных продуктов и выручку. Диаграмма позволит с одного взгляда понять, что выгоднее относительно заданных параметров и какие есть взаимосвязи. Используйте диаграмму, чтобы визуализировать зависимость одной переменной от другой и оценить тенденции через плотность точек на диаграмме.

В примере Сбера оцениваются выгодные направления относительно их перспективности и устойчивости к кризису. В данном конкретном графике нет конкретики ― описывается сам подход. Если бы график был сделан для реальной оценки, то необходимо было бы указать значения всех осей и предмета оценки.

Автор пузырьковой диаграммы

Ранние корни были в графических функциях и в картографировании. Статья Дж. Ф. В. Гершеля 1833 года первая, в которой было описано построение базовой диаграммы рассеяния и предложено ее использование для сглаживания эмпирических двумерных данных.

Модель цикла управления эффективностью компании внешне выглядит как круговая диаграмма, но не привязана к числовым показателям. Более того, разные компании в содержании схемы добавляют свои смыслы, совершенствуя модель и адаптируя ее под свои процессы. Визуально модель примерно одинаковая: описывает путь от стратегии до результата и выхода на повторный цикл.

В презентации Сбера мы видим два слайда с циклами ― один общий, а на следующем 4 цикла показывают непрерывность процесса с адаптацией под новые условия.

Автор модели

Сама схема встречается в разных вариациях, авторы от Друкера до PWC пытаются лаконично показать масштабный процесс постоянных улучшений и развития компаний.

Можно доверить выбор студии дизайна информации VisualMethod, посмотрите примеры в нашем портфолио. Либо воспользуйтесь алгоритмом ниже.

• Определите, какой вывод должна сделать аудитория после того, как увидит визуализацию.
• Уберите избыточные данные, которые не имеют отношения к финальному выводу. Можно оставить подробности в приложении и дать на слайде ссылку.
• Подберите самую простую визуализацию из подходящих, модная или красивая, но сложная только отдалит вас от аудитории. Если ваш вывод можно показать картинкой или одним коротким фактом, то обойдитесь без диаграмм.

Рекомендуем почитать

Тренды дизайна презентаций 2022 года

7 способов оценить эффективность презентации

Как сделать презентацию для инвесторов и не потерять правое полушарие

Пять слайдов, которые игнорируют опытные спикеры

Пирамида спича: как использовать уровни Роберта Дилтса для убеждения аудитории

Если вам интересна тема презентаций и визуализации данных, подписывайтесь на ТГ-канал студии VisualMethod. Он без продаж продуктов, только кейсы, статьи и эфиры с инструкциями.