9 Chartデザイン原則 - ダミー

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空想的な書式設定は避けてください。

すばらしい書式設定は圧倒的で、あなたが提示しようとしているデータを抑圧することができます。

ダッシュボード は、ケースをデータで表現するためのプラットフォームです。データ自体があなたが渡りたいものであるときに余分な書式設定でデータをドレスアップするのはなぜですか？ <！ - 1 - >

チャートと効果的にコミュニケーションするための鍵は、できるだけ簡単にデータを提示することです。

Don

' tグラフ領域またはプロット領域に背景色を適用します。 一般に、色はチャートの主要なデータポイント用に予約されている必要があります。 Don

' 3Dチャートや3D効果を使用します。 誰もあなたに特殊効果のためにオスカーを与えるつもりはありません。ダッシュボードには3Dがありません。 <！グラデーション、パターンの塗りつぶし、シャドウ、グロー、ソフトエッジ、その他の書式設定などの派手な効果を適用します。 - 2 - >

再び、「データに焦点を当て、光沢のある、幸せなグラフィックではなく」、今日の言葉は 焦点、 である。 " Don ' クリップアートや写真であなたのチャートを強化しようとしません。

彼らはさらにデータを提示することは何もせず、しばしば面白く見えるだけです。 <！ - 9 - > 2 9

不必要なチャートジャンクをスキップします。

グラフ要素が多すぎるグラフは、複雑になり読みにくいことがあります。不要な要素を削除すると、メッセージが明確になります。 データ視覚化の先駆者であるEdward Tufteは、

データ対インク比の概念を導入しました。

Tufteの基本的な考え方は、チャートやダッシュボード上のインクの大部分がデータ専用であることです。

チャート迷惑： 罫線、目盛線、トレンドライン、ラベル、背景、およびその他の要素を示すために、インクを使用する必要はほとんどありません。 グリッド線を削除します。 グリッド線（垂直線と水平線の両方）は、ほとんど常に不要です。 罫線を削除します。

枠線と枠線を削除すると、チャートがより鮮明になり、1つのダッシュボードに枠線を含む多くのチャートを配置するときに目に見えない線を避けることができます。 傾向線をスキップします。

トレンドラインは、既にプロットされたデータや単純なラベルでは得られない洞察を提供することはめったにありません。 データラベルの過負荷を避ける。

グラフのすべての値にデータラベルを表示する必要があるとは言えません。データポイントをプロットしてその値を表示しないことは大丈夫です。自分のメッセージに関連する数字だけを表示すると、グラフの影響がさらに大きくなることがわかります。 ドン

' あなたがドンならば伝説を表示する。

1つのデータ系列をプロットするときに、スペースを取るチャートの凡例を表示する必要はありません。 値を提供しない軸を削除します。 999および999の各軸の目的は、ユーザが各データ点によって表される値を視覚的に測定および位置付けするのを助けることである。ただし、チャートの性質と有用性が特定の軸を必要としない場合は、それを削除する必要があります。 3 9 できるだけ大きな数字を入力します。 大規模な数値を数百万または数千にフォーマットすると、より明確なグラフが得られます。

多数のゼロを数えるのは決して楽しいことではありません。特に8ポイントのフォントを見つめているときは、特にそうです。非常に大きな数値をグラフにプロットするときは、読みやすいように値を切り捨てるように書式設定することを検討してください。 4 9 データラベルの代わりにデータテーブルを使用します。 データテーブルを使用すると、データラベルを使用してグラフに過負荷をかけずにデータ値を表示できます。 プロットされたデータポイントとともにすべてのデータ値を表示することは時々役に立ちます。しかし、データ・ラベルはチャートの迷惑メールでユーザーを氾濫させる可能性があります。データラベルを使用するのではなく、Excelチャートにデータテーブルを添付することができます。 データテーブル を使用すると、プロットされた各データポイントのデータ値をチャートの下に表示できます。

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チャートのタイトルを有効に活用する。

チャートタイトルを使用すると、ダッシュボードに余分なスペースを取らずに余分なデータレイヤーを表示できます。

図表のタイトルは、単純なラベルや命名に限定する必要はありません。チャートタイトルを使用して追加の情報レイヤーを追加し、チャートに表示されたデータから得られた分析を提示することができます。

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チャートを作成する前にデータを並べ替えます。

ソートされたデータをチャートで使用すると、読みやすさと明瞭さが向上します。

年齢や時間などの明らかな自然順序がない限り、チャート作成時にデータを並べ替えるのが一般的です。データ値によって昇順または降順にチャートをフィードするソースデータをソートします。 7 9

円グラフの使用を制限します。 円グラフはビジネスレポートのための実行可能なチャート作成オプションと考えられてきましたが、ダッシュボードレポートにはあまり適していないことがよくあります。これにはいくつかの理由があります。

最初に、彼らは通常、いとこ、線と棒グラフよりも多くのスペースを取る。確かに、ピクセルを小さくすることはできますが、ピクセルのピクセルを使用すると、円グラフを使用してデータビジュアライゼーションを大幅に減らすことができます。第二に、円グラフは2つまたは3つ以上のデータカテゴリを明確に表すことができない。

左の円グラフは、2つのデータカテゴリを視覚的に表現したものです。 2つのカテゴリを簡単に区別し、各カテゴリの分布感覚を明確に得ることができます。右の円グラフは別の話です。ご覧のように、2つまたは3つのカテゴリを過ぎると、円グラフは適切な配分感覚を中継するのに効果的ではありません。スライスのサイズと形状が似ているため、カテゴリを視覚的に比較できません。

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9 データを別々のチャートに解析するのを恐れないでください。

あまりにも多くのデータをプロットしようとすると、1つのグラフが効果を失う可能性があることに注意してください。

この図にはいくつかの問題があります。まず、データを9つの年齢層に分割し、9つの行を使用するようにします。折れ線グラフに3行以上のプロットを開始すると、グラフが混乱するようになります。第二に、年齢層には幅広いデータ値があります。これにより、チャートの

y

軸スケールが広がり、各ラインは本質的に直線のように見えます。 データをチャートに表示する方法を正確に把握することは、特にデータが多層で複雑な場合には、必ずしも容易ではありません。世界を1つのチャートにまとめるのではなく、一歩前に戻り、データを別々に表示する方法を考えてください。 9 9 9 9999適切なアスペクト比を維持する。

チャートの面では、

アスペクト比

は、高さと幅の比率を指します。すなわち、チャートは、チャートの完全性を損なわないために、適切な高さ - 幅の比を維持する必要があります。

歪んだアスペクト比はあなたのチャートを歪めることがあります。

上部のグラフは、適切なアスペクト比で、グラフを正しくレンダリングします。下の2つのグラフは同じデータを表示しますが、これらのグラフの縦横比は歪んでいます。中央の図は高すぎるし、下の図は広すぎる。これは本質的に視覚的表現を歪め、大きすぎるグラフの傾向を誇張し、あまりにも広いグラフの傾向を平坦化します。

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