BUSINESS Vizuálně. Část II. Úvod do grafické interpretace dat pro podnikání a analýzu. Alexander Čech

BUSINESS Vizuálně Část II. Úvod do grafické interpretace dat pro podnikání a analýzu Alexander Čech

Obsah O AUTOROVI ÚVOD

3

4

GRAFICKÁ INTERPRETACE DAT PRO PODNIKÁNÍ A ANALÝZU 6 Vizualizace dat pomocí tabulek a grafů 6 Problémy současného designu tabulek a grafů „Není zlato všechno, co se třpytí“. 7 Kancelářský software 7 Grafická média pro přenos datových informací 8 Pravidla volby druhu a typu grafického média 9 Základní pravidla pro vizualizaci dat 14 Zvyšujte poměr Data Ink Ratio 14 Tabulky a grafy nejsou datovým tržištěm 14 Nepoužívejte exotické formáty 15 Formátujte čísla efektivně 16 Důležitost formátu pro čitelnost a srozumitelnost dat

7

16

VIZUALIZACE TABULEK 19 Principy formátování tabulek 19 Další rady pro formátování čísel 23

VIZUALIZACE GRAFŮ

25

Účel grafického zobrazení dat 25 Obecná pravidla pro prezentaci dat v grafech 27 Charakteristiky grafů 29 Grafické elementy pro prezentaci dat 30 Kategorie hodnotových dat 33 Způsoby prezentace jednotlivých kategorií dat 34 Umístění Os 41 Jak zobrazit další proměnné 42

Poznámky k využití barev při vizualizaci dat 42 Symbolika barev

42

VIZUÁLNÍ GRAMOTNOST ZÁVĚR

44

47

Business Vizuálně II - Grafická interpretace dat

Strana 2

O AUTOROVI Ing. Alexander Čech

Vzděláním ekonom, původní profesí expert na projektové financování a řízení investičních rizik. Od druhé poloviny devadesátých let pracoval v těchto oblastech převážně v zahraničí. Ing. Čech má více než 20ti leté zkušenosti s implementací moderních metod podnikového financování včetně jejich aplikace v podmínkách ekonomik střední a východní Evropy. Je mimo jiné také expertem v oblasti boje proti zneužívání bankovních instrumentů k podvodům, včetně podvodů v oblasti tzv. vysoko výnosových bezrizikových investičních příležitostí. V současné době působí jako nezávislý konzultant v přípravě podnikatelských a investičních záměrů pro financování, pomáhá vyhledávat vhodné zdroje financování a vede jednání o jejich zajištění s jejich poskytovateli. V posledních dvou letech se věnuje zejména vzdělávání v oblasti vizuální komunikace v byznysu, zaměřuje se na grafickou interpretaci dat a jejich vizualizaci pro podnikání a analýzu. Působí jako lektor seminářů a kurzů a je autorem všech učebních textů pro kurz, který zároveň přednáší - Business vizuálně, skládající se ze tří samostatných částí: Úvod do grafické úpravy byznys dokumentů, Úvod do vizualizace podnikatelských dat a informací, Úvod do principů lidského vnímání a příručky. Kromě vizuální komunikace vede také kurz Business s bonitou, který tvoří následující semináře: Jak získat peníze pro podnikání, Jak se stát bonitním klientem pro banku, Jak efektivně prezentovat před publikem naživo.


Strana 3

ÚVOD Moderní doba 21. století je dobou informačních technologií. Informace se staly nedílnou součástí našeho života a nacházíme je skutečně všude. Velkou část tvoří informace předávané pomocí čísel a různých hodnot, ať se jedná o technická odvětví, sport nebo ekonomické a podnikatelské prostředí. Data (číselné informace) na nás promlouvají denně z tisku, televize nebo reklamy. Použili jsme výrazu „promlouvají“, protože data, stejně jako lidé, mluví svým specifickým jazykem. Lidé mezi sebou komunikují jak pomocí řeči a její grafické interpretace - písma, tak i vizuálně pomocí obrázků a grafických vyjádření. Součástí této komunikace jsou i statistické informace, časové řady, ekonomické výsledky podnikání a další číselné informace, kterým pro naše účely budeme říkat hodnotová data. V případě datových informací, kdy jde zejména o čísla, jsou slova nebo písmo velmi nepraktickými prostředky pro komunikaci. K přenosu datových informací je nutno používat vizuální komunikaci, která je nepostradatelným mediem pro vizuální prezentaci informací zakódovaných v datech.

Vizuální ztvárnění dat plní stejnou funkci jako řeč přenesená do podoby písma.

Aby lidé mohli spolu písemně komunikovat, musí se naučit číst,psát a dodržovat gramatická a typografická pravidla. Říká se tomu literární gramotnost a většina lidí v dnešní době je gramotná, což znamená, že v průběhu procesu svého vzdělání získala dovednost číst a psát.

V oblasti vizuální komunikace je obdobná situace, protože i pro vizualizaci dat platí určitá pravidla, která je nutno znát a dodržovat. Bohužel, na rozdíl od běžné literární gramotnosti panuje v oblasti vizualizace dat obecná „vizuální negramotnost - angl. Visual illiteracy“. Tato vizuální negramotnost je rozšířená nejenom mezi laickou veřejností, ale i v odborných kruzích, kde bychom očekávali vizuálně korektní vyjadřování. S vizuálně nesprávně koncipovanými grafy a tabulkami se velmi často setkáme v podnikatelském prostředí, ve státní správě a finanční komunitě. Data jsou množstevní informace, zpravidla vyjádřená čísly, které jsou z velké části přenášeny prostřednictvím tabulek a grafů. Bohužel současná situace v komunikaci hodnotových dat je taková, že jenom malá část grafů a tabulek přenáší datové informace efektivně, čitelně a srozumitelně. Business Vizuálně II - Grafická interpretace dat

Strana 4

Vizualizace dat zahrnuje poměrně široké spektrum vizuálního přenosu množstevních dat nejenom v ekonomické oblasti, ale i v různých vědeckých oborech. Nachází uplatnění ve vědě, lékařství, i technice. Vizuální prezentace jsou komunikovány zpravidla buď prostřednictvím tiskovin nebo v elektronické podobě. V případě tisku se jedná o statickou prezentaci, zatímco v elektronické podobě jde často o její dynamickou podobu. Prezentace s nevhodnou grafickou interpretací dat jsou v dnešním životě naprosto běžné a jen málo dokumentů prezentuje graficky správně řešená data. Tento problém je tak obecný, že ve věku digitálních informací, kdy jsou v každém okamžiku prostřednictvím různých vizuálních médií přenášeny obrovské objemy dat, se správná vizualizace datových informací stává oblastí, která vyžaduje osvětu. Pro správná manažerská rozhodnutí má srozumitelná a efektivní komunikace nesmírný význam, protože v současném obrovském množství datových informačních toků je pro efektivní řízení důležité, aby informace zakódované v datech byly k dispozici okamžitě, a aby byly sdělovány pravdivě a bezprostředně bez jejich zavádějících nebo mylných interpretací. Na každé úrovni řízení pracujeme s určitým stupněm agregace dat, která obnáší určitou úroveň informačního detailu. Agregovaná data poskládaná z nižších úrovní detailu shrnují získané výsledky v komplexnější formě, která obnažuje vzájemné vztahy zkoumaných veličin a jejich proměny v čase. Pro přenos těchto strategických a komplexních informací hraje nezastupitelnou roli jejich grafická interpretace, která je jediným prostředkem pro efektivní, srozumitelnou, nezavádějící a pravdivou vizuální komunikaci dat. Tato publikace se zabývá pouze vymezeným okruhem vizuální komunikace, při níž se jako přenosová informační média používají zejména tabulky a grafy. Tato prezentační média jsou typická pro komunikaci v ekonomice a podnikání, kdy jsou prezentovaná data určená zejména k různým analýzám a rozborům, jejichž výsledky slouží k přijímání nejrůznějších každodenních i strategických manažerských rozhodnutí ve všech časových horizontech.


Strana 5

GRAFICKÁ INTERPRETACE DAT PRO PODNIKÁNÍ A ANALÝZU Vizualizace dat pomocí tabulek a grafů Pro vizuální grafické ztvárnění hodnotových dat se vžilo označení „vizualizace dat – angl. Data Visualization“. Efektivní přenos datových informací lze docílit pouze jejich správnou grafickou interpretací ztvárněnou do vizuální podoby. Prostředkem pro přenos dat mezi autorem a příjemcem je grafické médium, nejčastěji tabulka nebo graf, prostřednictvím kterých prezentujeme data v konkrétním grafickém uspořádání a vizuální podobě. Kvalitní vizuální design tabulek a grafů výrazně zvyšuje komunikační schopnost byznys dokumentů, tedy schopnost přesně, srozumitelně a efektivně přenášet v nich obsažené informace. Bez efektivní vizualizace postrádají brožury, plány, záměry, výroční zprávy a další nosiče podnikatelských informací tuto komunikační schopnost. Je to vizuální design, který získává lidskou pozornost a přitahuje zájem o obsah a umožňuje hlubší studium dokumentu. Abychom graficky interpretovaná data bez složitého studování správně vnímali a rozuměli jim, musí jejich vizuální podoba vycházet z toho, jak lidé přirozeně vnímají okolní svět. Procesem lidského vnímání se zabývá řada vědeckých i lékařských disciplin, například percepční psychologie Grafická interpretace dat nebo neurologie, které zkoumají přizpůsobuje jejich vizuální procesy lidského vnímání a popisují jak jsou senzorické podněty našimi podobu vlastnostem smysly vnímány a zpracovávány. Na lidského vnímání. základě výsledků těchto výzkumů jsou pak definována určitá pravidla, která pro naší schopnost vnímat srozumitelně a efektivně definují nejvhodnější grafické elementy a jejich struktury. Tato pravidla jsou tak přirozeným základem, ze kterého vychází principy efektivní a srozumitelné vizualizace dat.


Strana 6

Problémy současného designu tabulek a grafů „Není zlato všechno, co se třpytí“. Největším problémem současného designu tabulek a grafu je masový výskyt nesprávných vizuálních řešení těchto médií. Autoři grafických datových vizualizací mají tendenci používat při tvorbě tabulek a grafů nejrůznější exotické formáty. Mají tak pocit, že publikace obsahuje náročné grafické prvky, což přispívá k jejímu profesionálnímu vzhledu, k vizuální atraktivnosti a čitelnosti. Bohužel jde o velmi rozšířený omyl. Nejčastější chybou při formátování tabulek a grafů je tak výskyt nepotřebného a zbytečného grafického balastu, jehož skutečnou a jedinou funkcí je zhoršení srozumitelnosti dat a zastření důležitých informací nepotřebnými grafickými výtvory. Vizuální přitažlivost, jas a složitost grafických prvků v tabulkách a grafech nejenom že nezvyšuje jejich komunikační efektivnost, ale naopak, snižuje schopnost srozumitelně a efektivně předávat informace v nich obsažené. Takovým prvkům se říká grafický Grafické prvky by měly být ozdobným balast (angl. - Chartjunk). Patří mezi prosty veškerého balastu, ně stínování, odrazy, barevná pozadí, který není pro jejich vypovídací 3D efekty a všechny další elementy které nepřispívají k rozšíření schopnost podstatný. grafu, obsahu datových informací v grafu. Všechny tyto formáty nabízejí na první pohled „sexy“ vypadající tabulky a grafy, a nichž většina vypadá pro laické oko velmi profesionálně a umělecky. Opak je však pravdou v jednoduchosti je síla. Kancelářský software Problém masového výskytu nesprávné grafické interpretace dat v tabulkách a grafech je do velké míry zapříčiněn tím, že dominantní kancelářské softwary již po řadu let nabízejí svým uživatelům připravené formáty pro úpravu textů, tabulek i grafů, které sice na první pohled působí velmi atraktivně, ale na druhé straně nerespektují základní pravidla vizuální prezentace dat. Mnohé z těchto předpracovaných formátů lze bez větších výčitek svědomí zařadit do skupiny grafického balastu. Zařazením nevhodných předpracovaných formátů přispívají výrobci softwarů k tvorbě „graficky přeplácaných“, obsahově nesrozumitelných a vzhledově neatraktivních dokumentů. Podílejí


Strana 7

se tak významným způsobem na vysokém stupni výskytu vizuální negramotnosti mezi námi. Kancelářské softwary podporují rozšířenost nekvalitního vizuálního designu dat zejména tím že: Nabízejí neužitečné efekty a formáty Přednastavené formáty grafů a tabulek zcela likvidují čistotu designu a čitelnost dat Dokumenty vyráběné pomocí těchto softwarů postrádají prvky správného vizuálního designu Marketingově podporují používání sexy formátů na úkor jednoduchých a vizuálně kvalitních úprav Kancelářské softwary se používají v podstatě všude. Nejenom v podnikatelském prostředí, ale také ve státní správě, finančnictví, statistice, vědě a dalších oblastech lidské činnosti. Nešvarem nesprávné vizualizace dat proto netrpí pouze podnikatelské materiály, ale s chybně vizualizovanými daty se velmi často setkáváme také v materiálech orgánů státní správy, odborné literatuře a také v periodických tiskovinách.

Grafická média pro přenos datových informací Grafická vizualizace dat slouží k přehlednému a srozumitelnému přenosu informací a jejím účelem je poskytnout rychle, intuitivně a efektivně informace, které jsou zakódovány v datech. Toho lze dosáhnout pouze minimalistickým přístupem k designu tabulek a grafů. Tento přístup předpokládá absenci všech nedatových grafických prvků, které jsou z pohledu datové komunikace zbytečné a nepotřebné a jejichž jediným výsledkem a jedinou funkcí je horší srozumitelnost prezentovaných dat. Před jejich fyzickou prezentací musíme číselná data převést do grafické podoby. Tomuto procesu říkáme grafická interpretace dat nebo se používá také populárnější termín vizualizace dat. Vizualizace dat je konkrétní vizuální podoba prezentovaných hodnotových dat. Pro dosažení konkrétní grafické podoby a uspořádání dat používání nástroje, kterým říkáme Grafická média. Mezi nejpoužívanější grafická média v podnikatelských dokumentech patří tabulky a grafy. Přestože tabulky a grafy představují běžně používaná média, odpověď na otázku, zda v konkrétním případě použít pro prezentaci Business Vizuálně II - Grafická interpretace dat

Strana 8

dat tabulku nebo graf, není úplně jednoduchá. Správná volba mezi jejich použitím záleží především na charakteru dat a záměru autora, jakou informaci chce jejich prostřednictvím sdělit. Každé z těchto médií je vhodné pro určité situace. Velký objem dat o prodejích mnoha produktů v několika regionech v určitých časových obdobích prezentovaný v rozsáhlé tabulce bude jistě nepřehledný a jednotlivé vztahy mezi daty a vzorky jejich chování nebudou na první pohled zřejmé. Tabulka nám na první pohled o časových trendech vývoje obratu v členění podle jednotlivých produktů mnoho neřekne. Pokud však pro prezentaci dat použijeme graf časových řad, budou tyto informace patrny na první pohled nejenom v souhrnném přehledu, ale i v potřebné struktuře detailu. Prostřednictvím grafu se konkrétní individuální hodnoty dostanou do pozadí a vyniknout pouze trendy, souvislosti a vzorky chování. Bude tedy záležet na autorovi, zda upřednostní prezentaci detailních čísel nebo informaci o jejich závislostech a proměnách v čase. Tabulka je určena ke grafickému a přehlednému uspořádání menšího množství dat, která slouží spíše k rychlému vyhledání konkrétních hodnot, zejména v situacích, kdy nám nejde o popis vzájemných souvislostí a závislostí mezi daty. Graf je názorným vyjádřením číselných hodnot uvedených v tabulce. Je určen k tomu, aby graficky ilustroval určité hodnotové veličiny a jejich vzájemné vztahy. Účelem grafu bývá rychlé a názorné vizuální zviditelnění vzájemných vztahů mezi daty a identifikace jejich vývojových trendů a vzorků chování. V případech, kdy pracujeme s komplexnějšími soubory hodnotových informací, nám samostatné tabulky nebo grafy nemusí postačovat k přehledné prezentaci všech informací, které máme k dispozici. V takových případech se používají sestavy tabulek a grafů, které tvoří vizuální rozhraní pro komplexní prezentaci uceleného souboru dat. Takto seskupeným grafickým médiím se v angličtině říká „dashboard“, což lze přeložit jako grafický panel. Grafické panely jsou hlavním softwarovým prostředkem pro práci s daty v oblasti manažerského rozhodování - v disciplíně označované jako „Business Intelligence“. Pravidla volby druhu a typu grafického média Před započetím vizuální úpravy dat si musíme zcela jednoznačně určit, jaké sdělení hodláme zamýšlenou úpravou předat. Potom Business Vizuálně II - Grafická interpretace dat

Strana 9

musíme zvolit pro přenos sdělení nejvhodnější vizuální médium a rozhodnout se jaký typ tabulky nebo grafu bude nejvhodnější. Když se rozhodneme pro jedno z médií, musíme dbát na to, aby jeho vizuální úprava prezentovala informace obsažené v datech co nejefektivnějším způsobem. Volba mezi tabulkou a grafem je důležitým krokem pro výsledný efekt, protože na výběru správného média závisí srozumitelnost předávané informace. Problém správného výběru spočívá v tom, že pro prezentaci dat nemusí být zcela jednoznačné, kdy je vhodnější použít tabulku a kdy graf. Pro výběr jednoho z médií lze použít následující přibližný návod: Tabulku volíme zejména v těchto situacích: Prezentujeme malé množství dat Zajímají nás jednotlivé hodnoty a nikoliv vývojové trendy Je nutno zahrnout do média různé měrné jednotky Je nutné prezentovat současně jednotlivé hodnoty i jejich součty Obrázek 1 - Tabulka číselných hodnot Prodej zboží 2012-2013 Zboží

Q I/12

Q II/12

Q III/12

Q IV/12 Celkem 2012

Q I/13

Q II/13

Q III/13

Q IV/13 Celkem 2013

Artikl 1

260 000

280 000

220 000

320 000

1 080 000

390 000

420 000

330 000

480 000

Artikl 2

130 000

122 000

150 000

180 000

582 000

195 000

183 000

225 000

270 000

873 000

Celkem

390 000

402 000

370 000

500 000

1 662 000

585 000

603 000

555 000

750 000

2 493 000

1 620 000

Grafy se nejlépe uplatní zpravidla v těchto případech: Zajímají nás obecné vývojové trendy, vzorky chování a vzájemné závislosti dat nebo vývoj prezentovaných hodnot v čase Potřebujeme blíže analyzovat jenom určitý segment prezentovaných dat Účelem vizualizace je poskytnout porovnání odchylek ve vývoji převažujících trendů


Strana 10

Obrázek 2 - Graf Prodej Artikl 1 a 2 za období 2012-2013

V tisících Kč

500 450

400 350 300

Artikl 1

250 200 150 100

Artikl 2

Q I/12

Q II/12 Q III/12 Q IV/12 Q I/13

Q II/13 Q III/13 Q IV/13

Zatímco rozdílná sezónnost v prodejích jednotlivých druhů zboží je ze spojnicového grafu na první pohled zcela zřejmá, tento vztahový vzorek je z dat uvedených v tabulce jen těžko patrný. Z grafu se zase nedovíme jak se měnil celkový obrat za oba artikly. Dalším příkladem je následující tabulka, která uvádí větší soubor dat o prodeji různých druhů zboží. Účelem tabulky je přehledně, čitelně a srozumitelně prezentovat uvedená data. Obrázek 3 - Tabulka agregovaných dat Prodej zboží 2012-2013 Zboží

Q I/12

Q II/12

Q III/12

Q IV/12 Celkem 2012

Q I/13

Q II/13

Q III/13

Q IV/13 Celkem 2013

Artikl 1

260 000

280 000

220 000

320 000

1 080 000

390 000

420 000

330 000

480 000

Artikl 2

130 000

122 000

150 000

180 000

582 000

195 000

183 000

225 000

270 000

873 000

Artikl 3

640 000

580 000

520 000

480 000

2 220 000

960 000

870 000

780 000

720 000

3 330 000

941 000

3 651 000

1 620 000

Artikl 4

723 333

627 333

596 667

486 667

2 434 000

1 085 000

895 000

730 000

Artikl 5

913 333

777 333

746 667

566 667

3 004 000

1 370 000 1 166 000 1 120 000

850 000

4 506 000

Artikl 6

1 103 333

927 333

896 667

646 667

3 574 000

1 655 000 1 391 000 1 345 000

970 000

5 361 000

Artikl 7

1 293 333 1 077 333 1 046 667

726 667

4 144 000

1 940 000 1 616 000 1 570 000

1 090 000

6 216 000

Celkem 5 063 333 4 391 333 4 176 667 3 406 667

17 038 000

6 587 000 6 265 000 5 110 000 35 000 000

25 557 000

Uvedené údaje v Kč

Zběžným pohledem na tabulku jen těžko získáme bližší přehled o tom, jak si ve sledovaném období vedly prodeje jednotlivých skupin zboží, jak se měnily v čase, jak byly citlivé na sezónní výkyvy apod. Odpovědi na uvedené otázky budeme v číslech tabulky hledat s obtížemi a zdlouhavě, a to přesto, že všechny tyto informace jsou v datech zakódovány. K tomu, abychom mohli k takovým informacím dospět rychle pouhým náhledem, je nutné data z tabulky určitým způsobem Business Vizuálně II - Grafická interpretace dat

Strana 11

graficky prezentovat. Pro tento účel se využívají grafy. Graf je vizuálním ztvárněním dat uvedených v tabulce. Následující grafy používají data z výše uvedené tabulky. Obrázek 4 - Sloupcový graf Prodej zboží 2012-2013 dle artiklů Celkem 2012

V miliónech Kč

Celkem 2013

7 6 5 4 3 2 1 0

Artikl 1

Artikl 2

Artikl 3

Artikl 4

Artikl 5

Artikl 6

Artikl 7

Vhodnou extrakcí dat a jejich grafickou interpretací jsme umožnili bezprostřední vizuální porovnání informací o velikosti prodejů jednotlivých artiklů v období 2012 - 2013. Z grafu lze na první pohled dovodit objemy prodejů za jednotlivé druhy zboží v jednotlivých létech a zároveň můžeme u jednotlivých artiklů snadno porovnat hodnoty obratu za sledované období. Z tabulky tato informace není cela zřejmá, ale zase velmi dobře poslouží k vyhledání konkrétních hodnot v konkrétním čase. Pokud nás dále ale zajímají rozdíly vývoje prodejnosti mezi jednotlivými druhy zboží, jejich citlivost na sezónní výkyvy, výše uvedený sloupcový graf nám tyto informace neposkytne. Místo sloupcového grafu bychom mohli zkusit graf spojnicový:


Strana 12

Obrázek 5 - Graf spojnicový Prodej zboží 2012-2013 dle artiklů Celkem 2012

V mil. Kč

Celkem 2013

7 6 5 4 3 2 1 0

Artikl 1

Artikl 2

Artikl 3

Artikl 4

Artikl 5

Artikl 6

Artikl 7

Jak můžeme vidět, na tomto grafu není něco v pořádku. Ústředním sdělením tohoto grafu se zdá být určitý trend vývoje, ale z grafu je cítit napětí. Toto napětí je dáno, tím, že vodorovná osa X nereprezentuje časovou řadu, ale nominální kategorie, tedy diskrétní hodnoty, které žádný trend vývoje nereprezentují. Sloupcové grafy jsou určeny spíše k práci s nominálními hodnotami, zatímco spojnicové grafy nejlépe poslouží k analýze vývojových trendů. V tomto případě tedy jde o špatně zvolený typ grafu, který neumožňuje prostřednictvím spojnice komfortně porovnávat diskrétní hodnoty. Výsledkem nesprávné volby je, že data byla vizuálně komunikována nesrozumitelně. Příčinou nesrozumitelnosti dat bylo použití nesprávného typu grafu k jejich vizualizaci. Nyní si ukážeme správné použití spojnicového grafu. Data jsou opět použita z tabulky na obrázku č. 3: Obrázek 6 - Spojnicový graf Prodej zboží dle artiklů 2012 - 2013 7 400 000 6 400 000 5 400 000 4 400 000 3 400 000 2 400 000 1 400 000 400 000

Celkem 2012

Artikl 1

Artikl 2

Celkem 2013

Artikl 3


Artikl 4

Artikl 5

Artikl 6

Artikl 7

Strana 13

Jak můžeme vidět, napětí v grafu pominulo,trendová linie spojuje posloupnost časových úseků a prezentace na časové ose nám dává logický smysl. Hlavní sdělení je v tomto případě velmi srozumitelně prezentováno. Graf zcela jasně prezentuje vývoj obratu zboží ve sledovaném čase. Takto koncipovaný graf nám toho o vzájemných vztazích mezi jednotlivými artikly neprozradí. Abychom dostali další informace z čísel uvedených v tabulce, musíme zvolit jinou grafickou interpretaci dat. Jako příklad nám může sloužit graf z obrázku č. 2, který ilustruje vývoj obratovosti dvou artiklů na časové ose v kvartálním členění. Z grafu lze vyčíst, že Artikl 1 a 2 mají rozdílnou sezónnost prodejů přičemž Artikl 1 vykazuje větší sezónní senzitivitu v porovnání s Artiklem 2.

Základní pravidla pro vizualizaci dat Zvyšujte poměr Data Ink Ratio Základní pravidlem pro vizualizaci dat je poměr inkoustu použitého k zobrazení datových informací k inkoustu použitého k zobrzení nedatových prvků v grafu nebo tabulce. Tento ukazatel se nazývá Více inkoustu by se mělo „Data Ink Ratio“ a definoval jej Edward spotřebovat na data a méně na Tufte, světově proslulý otec vizualizace doprovodné nedatové elementy. dat a jeden z nejuznávanějších odborníků v této oblasti. Ukazatel Data Ink Ratio říká, že množství inkoustu použitého k zobrazení dat musí být vyšší než množství inkoustu použitého k zobrazení nedatových elementů grafického média. Do češtiny můžeme toto pravidlo přeložit jako „Poměr datového inkoustu“. Jednoduchým pohledem lze zjistit, zda v grafu či tabulce převládají hodnotové údaje anebo okrasné elementy. Podle toho můžeme médium přeformátovat tak, aby poměr datového inkoustu k nedatovému byl co největší. Tabulky a grafy nejsou datovým tržištěm Všechny informace v grafických médiích by měly sledovat jeden hlavní účel. Je dobré vyhýbat se vtěsnávání všech rádoby potřebných informací do jednoho grafu jen proto, že jsou k dispozici. Prázdný Business Vizuálně II - Grafická interpretace dat

Strana 14

prostor není potřeba chápat jako místo k povinnému zařazení dalších informací, ale jako součást vizuálního designu. Pokud se datové informace skutečně netýkají hlavního účelu, vynechte je. Přehnané zásobení příliš mnoha grafickými informacemi může způsobit to, že hlavní cíl, o který nám jde, se vytratí z centra pozornosti a dokument se začne zabývat problémy, které pro dosažení jeho hlavního poslání nejsou podstatné nebo zásadní. Nepoužívejte exotické formáty Při tvorbě efektivního vizuálního designu je třeba se soustředit na data a nikoliv na zářivou a pro oko „sexy“ vypadající grafiku, která pozornost od dat v konečném důsledku pouze odvádí. Sexy formáty, jako je 3D formát, stínování, přehnaně výrazná barevnost a další efekty, pouze odvádějí pozornost od dat k nepodstatným prvkům. Vzhledem k tomu, že nejsou nosiči datových informací, jinou roli v grafickém ztvárnění dat ani hrát nemohou. Vyhněte se takovým efektům jako jsou přechodové barvy (gradienty), vyplňování vzory (patterns), stínování (shading), záře (glows), měkké okraje (soft edges) a další obdobné formáty. Všechny tyto efekty patří mezi grafický balast. V Excelu je velmi jednoduché aplikovat efekty, které na první pohled grafy rozzáří a zatraktivní. Takové formátování je možná vhodné pro skvělý marketing, ale pro design informace nemá žádnou přidanou hodnotu. Jeho skutečným efektem je zhoršená čitelnost dat. Vyhýbejte se barvám a barevným pozadím

Důležitý prvek vystoupí do popředí už v důsledku slabého zvýraznění a k tomu často dobře postačí i pouhý černo bílý formát doplněný prostorovým členěním. Přehnaná barevnost pouze odvádí pozornost od komunikovaného vzkazu. Barvy by měly být vyžívány jen občasně ke zvýraznění skutečně klíčových informací. Například přiřazení červené, žluté nebo zelené k výsledkům tradičně indikuje, že jde o výkonové úrovně. Nezvýrazňujte grafické elementy pomocí ohraničení nebo barevného pozadí. Snažte se využívat spíše bílé plochy, tedy prostorové členění mezi jednotlivými komponenty k segmentaci grafického prostoru. Pokud Business Vizuálně II - Grafická interpretace dat

Strana 15

považujete použití ohraničení za nezbytné, formátujte je v méně výrazných odstínech, než jsou prezentována data samotná. Použití čar v lehkém šedém odstínu lze doporučit jako ideální řešení. Účelem ohraničení je naznačit sektorové členění, aniž bychom odváděli pozornost od komunikované informace jako celku. Nezkoušejte vylepšit grafy pomocí klipartů nebo obrázků

Kliparty a obrázky datům nepřidají žádné další informace a často působí zcela nevhodně. Formátujte čísla efektivně Při tvorbě tabulek a grafů se používá velké množství číselných informací. Je potřeba si uvědomit, že při velkém množství čísel, každé musí mít svůj účel a důvod pro zařazení do prezentace. V takové situaci je důležité, aby každá číselná informace byla vizuálně prezentována srozumitelně. Informace nesmí být také zmatečná či zavádějící. Když je to možné, nepoužívejte desetinná místa. Pokud se desetinným místům nevyhnete, oddělujte řády desetinnými čárkami nebo mezerami . Je lepší použít místo formátu 2345, formát 2,345 nebo 2 345. Hluboké úrovně číselného formátu nejsou zpravidla nezbytné. Pokud to jde, nepoužívejte proto vícemístný formát pro desetinná čísla. Obdobně postupujte i při procentních formátech. Používejte čísla bez označení měny, ledaže toto označení je nutné pro identifikaci měnových hodnot. Pokud graf nebo tabulka obsahuje příjmy nebo výdaje a tato skutečnost je uvedena v záhlaví grafického elementu, je zbytečné formátovat čísla s označením měny.

Důležitost formátu pro čitelnost a srozumitelnost dat Kromě správného výběru vhodného druhu média pro vizuální prezentaci dat, je také důležité používat takové vizuální formy, které umožní efektivní a srozumitelnou komunikaci. Když zvolíme pro médium nevhodný vizuální design, čitelnost prezentovaných dat se může podstatným způsobem zhoršit. Nyní si takový případ ukážeme. Použijeme stejnou tabulku, jako na obrázku č. 3 a následující grafy, jenom nevhodným způsobem upravíme jejich formátování:


Strana 16

Obrázek 7 - Tabulka v nevhodném vizuálním designu

Prodej zboží 2012-2013

Q I/12


2012 Q I/13


2013

Artikl 1

260 000,00

280 000,00

220 000,00

320 000,00

1 080 000,00

390 000,00

420 000,00

330 000,00

480 000,00

1 620 000,00

Artikl 2

130 000,00

122 000,00

150 000,00

180 000,00

582 000,00

195 000,00

183 000,00

225 000,00

270 000,00

2 037 000,00

Artikl 3

640 000,00

580 000,00

520 000,00

480 000,00

2 220 000,00

960 000,00

870 000,00

780 000,00

720 000,00

7 770 000,00

Artikl 4

723 333,33

627 333,33

596 666,67

486 666,67

2 434 000,00

1 085 000,00

941 000,00

895 000,00

730 000,00

8 519 000,00 10 514 000,00

Artikl 5

913 333,33

777 333,33

746 666,67

566 666,67

3 004 000,00

1 370 000,00 1 166 000,00 1 120 000,00

850 000,00

Artikl 6

1 103 333,33

927 333,33

896 666,67

646 666,67

3 574 000,00

1 655 000,00 1 391 000,00 1 345 000,00

970 000,00

12 509 000,00

Artikl 7

1 293 333,33 1 077 333,33 1 046 666,67

726 666,67

4 144 000,00

1 940 000,00 1 616 000,00 1 570 000,00

1 090 000,00

14 504 000,00

Celkem

4 803 333,33 4 111 333,33 3 956 666,67 3 086 666,67

15 958 000,00

7 205 000,00 6 167 000,00 5 935 000,00

4 630 000,00

39 895 000,00

V původní tabulce jsme barevně odlišili součtové sloupce i plochy pro jednotlivá období a číslům přidali dvouciferné desetinné místo. Na první pohled je zřejmé, že čitelnost dat je podstatně horší. Tabulka hraje všemi barvami, které odvádějí naší pozornost od čísel. Čitelnost dat se v důsledku přidání desetinných míst se ještě více zhoršila. Dalším silně rušivým elementem jsou výrazná ohraničení dat v tabulce. Obdobně můžou dopadnou i grafy. Jedná se o grafy ze stejného příkladu jako přeformátovaná tabulka s tím, že byly záměrně použity nevhodné typy grafů nebo jejich formátování, což opět výrazně zhoršilo jejich komunikační schopnosti. Obrázek 8 - Grafy v nevhodném formátu Prodej zboží 2012 - 2013

1 500 000 1 000 000 500 000 0

Q I/12

Artikl 1

PRODEJ ZBOŽÍ 2012 - 2013

2 000 000

Název osy

2 000 000

1 940 000 1 616 000 1 570 000 1 655 000 1 293 333 1 391 000 1 345 0001 090 000 1 077 333 1 046 667 1 370 000 1 103 333 1 166 000 1 120 000970 000 927 333 896 667 726 667 1 085 913 333 646 667000 777 333 941 000 746 667 960 895 000 850 000 000 566 667 730 000 723 333 870 000 627 333 780 000 596 667 720 000 486 667 640 000 580 000 520 000 480 000 Artikl 7 480 000 270 000 Artikl 5 420 000 390 000 225 000 195 000 183 000 180 000 330 000 320 000 150 000 130 000 122 000 280 000 260 000 220 000 Artikl 3 Artikl 1

1 500 000

Artikl 3

Artikl 4

Artikl 5

Artikl 6

Artikl 4

500 000 0

Q Q Q Q I/13 Q Q Q II/12 III/12 IV/12 II/13 III/13 IV/13 Artikl 2

Artikl 7

1 000 000

Artikl 1 Q Q Q Q Q Q Q Q I/12 II/12 III/12 IV/12 I/13 II/13 III/13 IV/13 Název osy

Artikl 7

Prodej zboží 2012 - 2013 2 000 000 1 500 000 1 000 000

Q III/13 Q I/13

500 000 0

Q III/12 Artikl Artikl Artikl Artikl 1 Artikl Artikl 2 3 Artikl 4 5 6 7

Q I/12

Q II/12

Q III/12

Q IV/12

Q I/13

Q II/13

Q I/12

Q III/13

2 000 000 1 800 000 1 600 000 1 400 000 1 200 000 1 000 000 800 000 600 000 400 000 200 000 0

Q IV/13


Q I/12 Q II/12 Q III/12 Q IV/12 Q I/13 Q III/13 Q I/13 Q III/12 Artikl Artikl Artikl Artikl 1 Artikl Artikl 2 3 Artikl 4 5 6 7

Q I/12


Strana 17

V následujících částech publikace se podíváme na to, jak správně formátovat tabulky i grafy. Výklad je rozdělen do dvou samostatných kapitol, z nichž jedna je věnována práci s tabulkami a druhá s grafy. Postupně se naučíme správně zacházet s tabulkami, používat jejich vhodné formátování a prostorové členění. Naučíme se vybírat vhodný typ grafu a jeho vhodné formátování pro konkrétní situace.


Strana 18

VIZUALIZACE TABULEK Tabulka je výchozím nástrojem zobrazení individuálních hodnotových veličin. Přesto, že tabulky nalezneme téměř ve všech byznys dokumentech, většině autorů těchto materiálů uniká, jak vytvářet přehledně uspořádané tabulky s čísly, která jsou prezentována čitelně, srozumitelně a efektivně. Tato situace existuje díky mnoha rozšířeným mýtům o vzhledově atraktivnosti tabulek. Mezi nejrozšířenější mýty patří názor, že čím barevněji jsou jednotlivé skupiny dat od sebe rozlišeny, čím více ohraničení odděluje v tabulce od sebe jednotlivé skupiny dat a čím Grafický vzhled tabulek a více exoticky vypadají datové řádky a grafů je jednou z nevíce sloupce, tím lepší má tabulka design, podceňovaných oblastí při poskytuje lepší orientaci a lépe se v ní identifikují jednotlivé hodnoty.

tvorbě byznys dokumentů.

Bohužel, všechny zmíněné grafické aspekty jsou právě naopak těmi elementy, které zhoršují vypovídací schopnosti tabulek a činí je vzhledově nehezkými. Tyto elementy designu tabulek patří do grafického balastu (angl. - Chartjunk) a do graficky správně upravených tabulek nepatří.

Principy formátování tabulek Vzhled tabulek je jednou z nejvíce podceňovaných věcí při tvorbě podnikatelských dokumentů. Přitom je to právě vizuální řešení tabulky, které určuje do jaké míry a hloubky dokáže čtenář data absorbovat a analyzovat. V následujícím textu si ukážeme na praktickém příkladu, jak správně tabulky formátovat, a kterým úpravám v tabulkách se zásadně vyhýbat. Vrátíme se k tabulce na obrázku č. 7


Strana 19

Obrázek 9 - Nesprávně a správně formátovaná tabulka dat Q I/12



2012 Q I/13


2013

Artikl 1

260 000,00

280 000,00

220 000,00

320 000,00

1 080 000,00

390 000,00

420 000,00

330 000,00

480 000,00

1 620 000,00

Artikl 2

130 000,00

122 000,00

150 000,00

180 000,00

582 000,00

195 000,00

183 000,00

225 000,00

270 000,00

2 037 000,00

Artikl 3

640 000,00

580 000,00

520 000,00

480 000,00

2 220 000,00

960 000,00

870 000,00

780 000,00

720 000,00

7 770 000,00

Artikl 4

723 333,33

627 333,33

596 666,67

486 666,67

2 434 000,00

1 085 000,00

941 000,00

895 000,00

730 000,00

8 519 000,00

Artikl 5

913 333,33

777 333,33

746 666,67

566 666,67

3 004 000,00

1 370 000,00 1 166 000,00 1 120 000,00

850 000,00

10 514 000,00

Artikl 6

1 103 333,33

927 333,33

896 666,67

646 666,67

3 574 000,00

1 655 000,00 1 391 000,00 1 345 000,00

970 000,00

12 509 000,00

Artikl 7

1 293 333,33 1 077 333,33 1 046 666,67

726 666,67

4 144 000,00

1 940 000,00 1 616 000,00 1 570 000,00

1 090 000,00

14 504 000,00

Celkem

4 803 333,33 4 111 333,33 3 956 666,67 3 086 666,67

15 958 000,00

7 205 000,00 6 167 000,00 5 935 000,00

4 630 000,00

39 895 000,00

Přeměnu takové ošklivé a nečitelné tabulky do správného formátu lze realizovat v několika málo krocích, které si postupně ukážeme: Krok č. 1 - Omezení barev na minimum Q I/12



Artikl 1

260 000,00

280 000,00

220 000,00

320 000,00

Artikl 2

130 000,00

122 000,00

150 000,00

Artikl 3

640 000,00

580 000,00

520 000,00

Artikl 4

723 333,33

627 333,33

596 666,67

2012 Q I/13


2013

1 080 000,00

390 000,00

420 000,00

330 000,00

480 000,00

1 620 000,00

180 000,00

582 000,00

195 000,00

183 000,00

225 000,00

270 000,00

2 037 000,00

480 000,00

2 220 000,00

960 000,00

870 000,00

780 000,00

720 000,00

7 770 000,00

486 666,67

2 434 000,00

1 085 000,00

941 000,00

895 000,00

730 000,00

8 519 000,00 10 514 000,00

Artikl 5

913 333,33

777 333,33

746 666,67

566 666,67

3 004 000,00

1 370 000,00 1 166 000,00 1 120 000,00

850 000,00

Artikl 6

1 103 333,33

927 333,33

896 666,67

646 666,67

3 574 000,00

1 655 000,00 1 391 000,00 1 345 000,00

970 000,00

12 509 000,00

Artikl 7

1 293 333,33 1 077 333,33 1 046 666,67

726 666,67

4 144 000,00

1 940 000,00 1 616 000,00 1 570 000,00

1 090 000,00

14 504 000,00

Celkem

4 803 333,33 4 111 333,33 3 956 666,67 3 086 666,67

15 958 000,00

7 205 000,00 6 167 000,00 5 935 000,00

4 630 000,00

39 895 000,00

Barvy je nutno používat jenom velmi omezeně a pouze k lehkému zvýraznění skutečně klíčových dat v tabulce. Nadpisy, popisky a přirozené prostorové řešení tabulky jsou více než dostatečnými nástroji k vytvoření efektivní a přehledné struktury dat uvedených v tabulce. Ve skutečnost neexistuje žádný reálný důvod k barevnému zvýrazňování ať už řádků nebo sloupců v tabulce. Krok č. 2 - Odstranění všech svislých dělicích čar

Q I/12



Artikl 1

260 000,00

280 000,00

220 000,00

320 000,00

Artikl 2

130 000,00

122 000,00

150 000,00

Artikl 3

640 000,00

580 000,00

520 000,00

Artikl 4

723 333,33

627 333,33

596 666,67

2012 Q I/13


2013

1 080 000,00

390 000,00

420 000,00

330 000,00

480 000,00

1 620 000,00

180 000,00

582 000,00

195 000,00

183 000,00

225 000,00

270 000,00

2 037 000,00

480 000,00

2 220 000,00

960 000,00

870 000,00

780 000,00

720 000,00

7 770 000,00

486 666,67

2 434 000,00

1 085 000,00

941 000,00

895 000,00

730 000,00

8 519 000,00 10 514 000,00

Artikl 5

913 333,33

777 333,33

746 666,67

566 666,67

3 004 000,00

1 370 000,00 1 166 000,00 1 120 000,00

850 000,00

Artikl 6

1 103 333,33

927 333,33

896 666,67

646 666,67

3 574 000,00

1 655 000,00 1 391 000,00 1 345 000,00

970 000,00

12 509 000,00

Artikl 7

1 293 333,33 1 077 333,33 1 046 666,67

726 666,67

4 144 000,00

1 940 000,00 1 616 000,00 1 570 000,00

1 090 000,00

14 504 000,00

Celkem

4 803 333,33 4 111 333,33 3 956 666,67 3 086 666,67

15 958 000,00

7 205 000,00 6 167 000,00 5 935 000,00

4 630 000,00

39 895 000,00


Strana 20

I když to bude znít nepravděpodobně, ohraničení a dělicí čáry vadí rychlému čtení dat v tabulkách. Panující obecný názor, že ohraničení pomáhá separovat data do oddělených sekcí, není správný. Ve skutečnosti jsou čáry a ohraničení první, co oko při pohledu na tabulku zaznamená. Pokud se podíváme na tabulku z větší vzdálenosti, čísla se vytratí a náš vjem bude obsahovat prostor tabulky rozdělený do jednotlivých ploch pomocí dělicích čar a ohraničení. Nejdříve vnímáme základní tvary a potom detaily. Toto pořadí zaznamenání jednotlivých elementů tabulky vychází z vlastností lidského vnímání a nemůžeme ho o vlastní vůli změnit. Krok č. 3 - Odstranění ostatních ohraničení a dělících čar

Q I/12



Artikl 1

260 000,00

280 000,00

220 000,00

320 000,00

Artikl 2

130 000,00

122 000,00

150 000,00

Artikl 3

640 000,00

580 000,00

520 000,00

Artikl 4

723 333,33

627 333,33

596 666,67

2012 Q I/13


2013

1 080 000,00

390 000,00

420 000,00

330 000,00

480 000,00

1 620 000,00

180 000,00

582 000,00

195 000,00

183 000,00

225 000,00

270 000,00

2 037 000,00

480 000,00

2 220 000,00

960 000,00

870 000,00

780 000,00

720 000,00

7 770 000,00

486 666,67

2 434 000,00

1 085 000,00

941 000,00

895 000,00

730 000,00

8 519 000,00 10 514 000,00

Artikl 5

913 333,33

777 333,33

746 666,67

566 666,67

3 004 000,00

1 370 000,00 1 166 000,00 1 120 000,00

850 000,00

Artikl 6

1 103 333,33

927 333,33

896 666,67

646 666,67

3 574 000,00

1 655 000,00 1 391 000,00 1 345 000,00

970 000,00

12 509 000,00

Artikl 7

1 293 333,33 1 077 333,33 1 046 666,67

726 666,67

4 144 000,00

1 940 000,00 1 616 000,00 1 570 000,00

1 090 000,00

14 504 000,00

Celkem

4 803 333,33 4 111 333,33 3 956 666,67 3 086 666,67

15 958 000,00

7 205 000,00 6 167 000,00 5 935 000,00

4 630 000,00

39 895 000,00

Po odstranění všech ohraničujících čar se čitelnost dat výrazně zlepšila, avšak struktura tabulky ztratila jasné rozlišení mezi nadpisy a daty samotnými. Tento nedostatek odstraníme opětovným podtržením záhlaví tabulky a součtového řádku. Krok č. 4 - Doplnění podtržení záhlaví a součtového řádku Prodej zboží 2012-2013 Zboží

Q I/12

Q II/12

Q III/12

Q IV/12 Celkem 2012

Q I/13

Q II/13

Q III/13

Q IV/13 Celkem 2013

Artikl 1

260 000

280 000

220 000

320 000

1 080 000

390 000

420 000

330 000

480 000

Artikl 2

130 000

122 000

150 000

180 000

582 000

195 000

183 000

225 000

270 000

873 000

Artikl 3

640 000

580 000

520 000

480 000

2 220 000

960 000

870 000

780 000

720 000

3 330 000

941 000

3 651 000

1 620 000

Artikl 4

723 333

627 333

596 667

486 667

2 434 000

1 085 000

895 000

730 000

Artikl 5

913 333

777 333

746 667

566 667

3 004 000

1 370 000 1 166 000 1 120 000

850 000

4 506 000

Artikl 6

1 103 333

927 333

896 667

646 667

3 574 000

1 655 000 1 391 000 1 345 000

970 000

5 361 000

Artikl 7

1 293 333 1 077 333 1 046 667

726 667

4 144 000

1 940 000 1 616 000 1 570 000 1 090 000

6 216 000

Celkem 5 063 333 4 391 333 4 176 667 3 406 667

17 038 000

6 587 000 6 265 000 5 110 000 35 000 000

25 557 000


Kromě podtržení záhlaví a součtového řádku jsme ještě trochu potlačili záhlaví aplikací šedé barvy. V tabulce jsme také odstranili přebytečná desetinná místa.


Strana 21

Krok č. 5 - Efektivní prostorové členění Zboží


Q I/12 Q II/12 Q III/12 Q IV/12

Q IV/13

2013

1 080 000

390 000

420 000

330 000

480 000

1 620 000

180 000

582 000

195 000

183 000

225 000

270 000

2 037 000

480 000

2 220 000

960 000

870 000

780 000

720 000

7 770 000

596 667

486 667

2 434 000

1 085 000

941 000

895 000

730 000

8 519 000

746 667

566 667

3 004 000

1 370 000

1 166 000

1 120 000

850 000

10 514 000

927 333

896 667

646 667

3 574 000

1 655 000

1 391 000

1 345 000

970 000

12 509 000

1 077 333

1 046 667

726 667

4 144 000

1 940 000

1 616 000

1 570 000

1 090 000

14 504 000

3 956 667

3 086 667

15 958 000

7 205 000

6 167 000

5 935 000

4 630 000

39 895 000

Artikl 1

260 000

280 000

220 000

320 000

Artikl 2

130 000

122 000

150 000

Artikl 3

640 000

580 000

520 000

Artikl 4

723 333

627 333

Artikl 5

913 333

777 333

Artikl 6

1 103 333

Artikl 7

1 293 333

Celkem

4 803 333

4 111 333

2012

Q I/13 Q II/13 Q III/13

Pro ještě výraznější čitelnost dat v tabulce jsme zvětšili mezi sloupci jejich odstup, čímž vznikl oddělující bílý prostor, který neodvádí pozornost od vlastních dat v tabulce. Tím se celková čitelnost dat dramaticky zvýšila. Krok č. 6 - Barevný formát sloupců Prodej zboží 2012-2013 Zboží

Q I/12

Q II/12

Q III/12

Q IV/12

Celkem 2012

%

Artikl 1 Artikl 2 Artikl 3 Artikl 4 Artikl 5 Artikl 6 Artikl 7

260 000 280 000 220 000 130 000 122 000 150 000 640 000 580 000 520 000 723 333 627 333 596 667 913 333 777 333 746 667 1 103 333 927 333 896 667 1 293 333 1 077 333 1 046 667

320 000 180 000 480 000 486 667 566 667 646 667 726 667

1 080 000 582 000 2 220 000 2 434 000 3 004 000 3 574 000 4 144 000

6% 3% 13% 14% 18% 21% 24%

Celkem

5 063 333 4 391 333 4 176 667 3 406 667

Q I/13

Q II/13

Q III/13

390 000 420 000 330 000 195 000 183 000 225 000 960 000 870 000 780 000 1 085 000 941 000 895 000 1 370 000 1 166 000 1 120 000 1 655 000 1 391 000 1 345 000 1 940 000 1 616 000 1 570 000

Q IV/13 Celkem 2013

%

1 620 000 873 000 3 330 000 3 651 000 4 506 000 5 361 000 6 216 000

6% 3% 13% 14% 18% 21% 24%

480 000 270 000 720 000 730 000 850 000 970 000 1 090 000

17 038 000 100% 6 587 000 6 265 000 5 110 000 35 000 001

25 557 000 100%


Asi není nutné zdůrazňovat, že záhlaví a popisky v tabulkách jsou důležité, protože v nich umožňují základní orientaci, identifikují čeho se uváděná čísla týkají a identifikují jejich úroveň agregace. Jsou tedy důležité, protože bez nich by tabulky nedávaly žádný smysl. Obecným nešvarem je však zvýrazňovat tyto části tabulek více než samotná data. Všichni jsme se asi setkali s tabulkami, ve kterých jsou nadpisy a záhlaví výrazné a často psané větším písmem než data samotná. Ve skutečnosti však pro čitelnost dat v tabulce je výhodnější přesně obrácený přístup, kdy jsou nadpisy, záhlaví a popisky formátovány lehčím způsobem než samotná data. Lehce odbarvené nadpisy, záhlaví a popisky umožní čtenáři získat potřebné informace, aniž by se odváděla jeho pozornost od čísel. Ideálními odstíny barev pro popisky jsou jemně šedá, lehce hnědá, jemně modrá a jemně zelená.


Strana 22

Někdy se vhodné do tabulek začlenit data v odlišných formátech, například procentní podíl částí na celku atd. Do tabulky jsme přidali procentní podíly, zjemnili a obarvili na světle modrou formátování záhlaví a procentních údajů. Pozorný čtenář si jistě všiml, že jsme také zmenšili velikost názvu tabulky a doplnili chybějící údaj o tom, že údaje jsou v českých korunách

Další rady pro formátování čísel Poměrně často se stává, že tabulky uváděné v podnikatelských dokumentech přímo přetékají podrobností údajů, které však nepřidávají žádnou další vypovídací hodnotu. Příkladem takového přístupu je zejména uvádění desetinných čísel, tam, kde jsou tyto detaily nepodstatné. Je také zbytečné obtěžovat čtenáře zobrazováním plné úrovně řádů, například 4 000 000, když stačí v tabulce zobrazit hodnotu 4 000 a v poznámce uvést, že údaje jsou uvedeny v tisících. Totéž patří o formátu měn, kdy v tabulce často u všech údajů vlaje symbol měny, když také stačí jednoduchá poznámka o tom, že čísla jsou uvedeny v konkrétní měně Pro správné formátování čísel v tabulkách platí že: Je dobré uvádět, desetinná místa jen pouze v nezbytně nutném detailu úrovně. U procentního formátu uvádět buď celá procenta, nebo nezbytně nutný počet desetinných míst. V případě měnových údajů, částky uvádět bez symbolu měn a tuto skutečnost vyznačit v poznámce k tabulce. Čísla vysokých řádů (např. miliardy) uvádět v redukovaných úrovních tisíců nebo miliónů. Čísla by měla být vždy zarovnaná k pravému okraji U čísel s desetinnými místy je nutné používat vždy zarovnání na desetinnou čárku, aby byly zarovnány nejenom pravé okraje, ale také částky v řádech jednotek, desítek, stovek atd. Pokud dojde k situaci, že v tabulce je nutno uvést dva druhy informací, které jsou uvedeny v různých veličinách, bývá účelné tuto rozdílnost dat barevně odlišit. Například v tabulce uvedené v Kroku č. 6, jsou data vyjadřující procentní podíl těchto prodejů na celkovém obratu uvedeny ve světlo modré barvě, zatímco nominální hodnoty v barvě černé. Takový případ je dobrým adeptem na použití nevtíravého, ale dostatečně barevně odlišeného označení odlišného formátu dat.


Strana 23

Pro přehlednost dat a celkovou čitelnost tabulek jsou důležité také další faktory, jako je výběr vhodného fontu (druhu písma), zpravidla takového, který obsahuje formáty pro tabulkové číslice, které umožňují perfektní zarovnání do sloupců. Výběr fontu může být pro vypovídací hodnotu tabulky zásadní, protože například použití exotických fontů přitáhne pozornost čtenáře k samotným fontům nebo naopak způsobí špatnou čitelnost čísel. Některé fonty a jejich řezy (např. Avenir Oblique) můžou způsobit nepřesné zarovnání čísel v sloupcích apod. Starší fonty mohou způsobit nemoderní nebo neelegantní vzhled tabulky. Jako příklady můžeme uvést fonty Ariel nebo Times New Roman. Pokud formátujeme tabulku, nesmíme zapomínat ani na ty jednodušší úpravy. Písmo se vždy zarovnává k levému okraji buňky, a však textové nadpisy sloupců se taktéž zarovnávají k pravému okraji buňky. Data v tabulce musí být zformátována na stejné úrovni detailu tj. stejný počet míst za desetinnou čárkou, stejný princip platí případně i pro formáty času. Dodržování popsaných pravidel pro vizuální úpravu tabulek se při troše pečlivosti vždy dopracujeme k výsledkům, které zajistí, že tabulky splní zamýšlený úkol a poslání.


Strana 24

VIZUALIZACE GRAFŮ Účel grafického zobrazení dat Graf je vizuální prezentace číselných hodnot, jejímž smyslem je graficky srozumitelným způsobem zobrazit a porovnávat vlastnosti prezentovaných hodnot. Grafická vizualizace dat pomůže najít ty vztahy mezi jednotlivými hodnotami, které z nich na první pohled při seřazení do tabulek nevyplývají. Předejde se tak riziku, že by tyto informace mohly být přehlédnuty. Obrázek 10 - Tabulka a graf

Na obrázku je jednoduchá tabulka dat a z ní odvozený jednoduchý graf prodejů za roku 2012 – 2013 v kvartálním členění. Zatímco, rozdíl v obratu mezi oběma artikly je zřejmý i z tabulky, ostatní vztahy mezi prodejností jednotlivých artiklů bychom také vyvodili podrobným studiem čísel v tabulce, ale grafická interpretace odhaluje uvedené skutečnosti rychle a bezprostředně: 600 000

Artikl 1

Artikl 2

500 000 400 000 300 000 200 000 100 000 0

Q I/12

Q II/12

Q III/12

Q IV/12

Q I/13

Q II/13

Q III/13

Q IV/13

Z grafu je na první pohled patrné, že ve sledovaném období: Objem prodejů Artiklu 1 převyšuje prodeje Artiklu 2 Existuje rozdílná sezónnost v prodeji Artiklu 1 a 2 Artikl 1 vykazuje vyšší sezónní citlivost Business Vizuálně II - Grafická interpretace dat

Strana 25

Ne každý typ grafu se však hodí pro každou skupiny dat. V tom tkví také velký počet nedorozumění mezi jejich autory a možnostmi, které jim Excel při tvorbě grafů nabízí. Nesprávně zvolený typ grafu pro určitou skupinu dat může způsobit naprostý chaos a zmařit jejich vypovídací kvalitu. Viz následující příklad: Obrázek 11 - Nesprávně zvolené typy grafů

Prodej zboží 2012-2013 dle artiklů Celkem 2012 Artikl 1 8 000 000 6 000 000 Artikl 7 4 000 000 2 000 000 0 Artikl 6

Artikl 5

Prodej zboží 2012-2013 dle artiklů

Celkem 2013 Artikl 1 Artikl 2

Artikl 2

Artikl 3 Artikl 4 Artikl 5

Artikl 3

Artikl 6 Artikl 7

Artikl 4

Prezentované grafy využívají data ze stejné tabulky, ale neposkytují nám žádné graficky relevantně vyjádřené informace. Je nezbytné vybrat grafické médium, které nejlépe vizuálně zvýrazní zamýšlení sdělení. Grafická média musí být vizuálně upravena tak, aby komunikovala srozumitelně a přehledně. Způsob vizualizace musí odpovídat charakteru komunikovaného vzkazu. Někdy však k zachycení všech vazeb, závislostí a trendů nestačí jeden graf. V některých situacích je třeba použít i více druhů grafů. V takovém případě je třeba tyto grafy sdružovat. Takto sdruženým grafům (ale i kombinaci grafů a tabulek) říkáme grafický panel. Grafický panel představuje vizuální rozhraní (angl. Visual interface), které poskytuje okamžitý přehled relevantních, klíčových údajů, které jsou podstatné, pro konkrétní sledovaný cíl nebo obchodní proces. Grafický panel je seskupení jednotlivých vzájemně se informačně doplňujících grafů a tabulek v jednotném informačním designu. Grafický panel je charakterizován třemi klíčovými aspekty:


Strana 26

Prezentuje data v grafické podobě. Vizualizace prezentovaných dat pomáhá zaměřit pozornost na klíčové trendy, jejich porovnání a odchylky. Prezentuje pouze data, která jsou relevantní pro hlavní záměr, který grafický panel sleduje. Obsahuje předem definované závěry, které jsou relevantní pro záměr a cíl grafického panelu a zbavuje tak čtenáře nutnosti provádět vlastní analýzu dat. Obrázek 12 - Grafický panel Název grafu

Název grafu 800 000

30 000 000

700 000

25 000 000

600 000

20 000 000

500 000 400 000

15 000 000

300 000

10 000 000

200 000

5 000 000

100 000 0

0 Celkem Artikl 1 a 2

Q I/12

Q II/12

Celkem prodej

Q I/13

Q II/13

Q III/13

Q IV/13

Q II/13

Q III/13

Q IV/13

Artikl 2

Název grafu

Artikl 2

Artikl 1

600 000

600 000

500 000

500 000

400 000

400 000

Artikl 2

300 000

300 000

200 000

200 000

100 000

100 000 0

Q IV/12

Artikl 1

Název grafu Artikl 1

Q III/12

0 Q I/12

Q II/12

Q III/12

Q IV/12

Q I/13

Q II/13

Q III/13

Q IV/13

Q I/12

Q II/12

Q III/12

Q IV/12

Q I/13

Tento grafický panel využívá informace o prodeji zboží v létech 2012 a 2013 z tabulky na obr. 10. Tato prezentace splňuje všechny tři aspekty grafického panelu: Přináší rychlý grafický pohled na obecné trendy prodejů Nejsou prezentována všechna data z tabulky, ale pouze klíčové údaje, které podporují hlavní cíl grafického panelu A přináší celkový trend vývoje prodeje zboží Porovnává prodeje Artiklů 1 a 2 a odhaluje vyšší sezónní citlivost prodeje Artiklu 1 oproti Artiklu 2.

Obecná pravidla pro prezentaci dat v grafech Základní poučka pro práci s grafy a tabulkami zní: „Čím jednodušší, tím lepší“. Grafický prvek, který je přehlcen mnoha údaji a mnoha „atraktivními sexy“ úpravami, schovává důležité informace, které mohou být pro danou prezentaci podstatné.


Strana 27

Minimalizujte u grafů popisky dat na osách

Nevhodně umístěné popisky mohou být příčinou nepřehlednosti a chaos v prezentovaných datech. Odstraňte všechny dělící čáry a orámovaní

Použití mřížek bývá jen málokdy nezbytně nutné. Podkladem pro používání mřížek je obecně zažitý předpoklad, že mřížkování pomáhá vnímat data dle příslušných sektorů. Jde o mylný názor, protože lidé si rozdělují data do skupin na základě vyhodnocení jejich vzájemné pozice. Mřížky jsou podvědomě vnímány jako základní element seskupení dat a tedy podstatná grafická informace. Naše pozornost se v první řadě soustředí na ně a nikoliv na samotná čísla. Pokud považujete použití mřížek za vhodné, volte pro jejich zobrazení lehké a vizuálně nerušící formáty – např. světle šedý odstín. Jejich odstraněním dodáte vašemu designu větší čistotu. Čistější vzhled pomáhá lépe umístit vice grafů na jedné stránce. Jako ohraničení využijte prázdný prostor vytvořený prostorovým členěním. Vynechte trendové linie

Málokdy trendové linie skutečně poskytnou závěr, který nelze intuitivně vyčíst z dat uvedených v grafu. Trendové linie jsou spíše zavádějící a mohou mást tím, že je budeme považovat za další skupinu dat. Trendová linie v čárovém grafu nepřináší vice informací než samotné datové sady. Například u sloupcového grafu nelze u trendové linie vypozorovat vice, než z vrcholků jednotlivých sloupců. Ve většině případů jako se daleko vhodnější jeví, místo trendové linie připojit ke grafu popisek, ve kterém uvedeme údaj o trendu. Vyhněte se nepotřebným popiskům

Nikde není uvedeno, že musíme všem hodnotám v grafu přidělit popisek. Zjistíte, že grafy mají větší dopad, pokud popíšeme pouze ty hodnoty, které jsou důležité pro naše sdělení. Vyhněte se extenzivnímu použití legend

Pokud například graf obsahuje pouze jednu sérii dat, nemusíte uvádět legendu, jejíž účel bude redukován na to, že zabere místo. Použijte raději lépe definovaný název grafu, který bude dobře identifikovat uvedená data.


Strana 28

Odstraňte všechny osy, které nemají přidanou hodnotu

Účelem os X a Z je pomoci čtenáři vizuálně určit polohu a hodnotu datového bodu v grafu. Pokud však podstata dat v grafu nevyžaduje některou z os, odstraňte ji. Odstraněním nepotřebné nebo přebytečné osy nedojde k poškození vypovídací schopnosti grafu, ale zvýraznění datových elementů, které přispívají k přenosu hlavního sdělení.

Charakteristiky grafů Všechny druhy a typy grafů mají tyto čtyři charakteristiky, podle kterých je lze hodnotit a posuzovat: Množství dat Kvalita dat Relevance dat Způsob prezentace dat

Množství dat

Prezentovaná data musí obsahovat dostatek informací pro jejich správný a srozumitelný přenos. Veškerá data obsahující nadbytečné informace jsou zbytečná. Kvalita dat

Do grafů nepatří data, jejichž pravdivost může být zpochybněna nebo je nelze spolehlivě prokázat. Relevance

Data uvedená v grafech a tabulkách se musejí týkat účelu, pro který byl graf (tabulka) vytvořen. Způsob prezentace

Obsah musí být jasný a nezastřený. Je nutné se vyhýbat zmatečnosti. Komunikace dat musí být co nejkratší bez zbytečných obezliček. Data musí být smysluplné uspořádána.


Strana 29

Grafické elementy pro prezentaci dat Data v grafech mohou být prezentována prostřednictvím čtyř základních grafických elementů: bodů spojnic sloupců bloků Obrázek 13 - Grafické elementy pro vizualizaci dat

Sloupce Sloupce jsou identifikovány pomocí os v dvourozměrném grafu. Jsou vhodné pro vzájemné porovnávání jednotlivých diskrétních hodnot. Pro správnou grafickou interpretaci hodnot a jejich vzájemných poměrů je důležité, aby osy sloupcového grafu vždy začínaly na nulové hodnotě. Výška sloupce totiž vždy reprezentuje velikost hodnoty. Pokud by osa nezačínala na hodnotě nula, došlo, by k vizuálnímu zkrácení sloupce a k zdeformování vizuálního poměru mezi hodnotami reprezentovanými sloupci.


Strana 30

Ukážeme si to na příkladu: (první modrý sloupec pro QI/12 = 260, druhý, šedý =130): Obrázek 14 - Nesprávný počátek osy X 600 000

Artikl 1

500 000

Artikl 2

450 000

500 000

Artikl 1

Artikl 2

400 000

400 000

350 000 300 000

300 000

250 000

200 000

200 000

100 000 0

150 000 100 000

Q I/12

Q II/12

Q III/12

Q IV/12

Q I/13

Q II/13

Q III/13

Q IV/13

Q I/12

Q II/12

Q III/12

Q IV/12

Q I/13

Q II/13

Q III/13

Q IV/13

Graf vlevo má osu X začínající na nulové hodnotě. Poměr obou veličin je správně zobrazen v poměru 2:1. Graf vpravo má osu začínající na hodnotě 100 000. Vizuální poměr je zkreslený, protože osa X se posunula z nuly nahoru na hodnotu 100 000 a uřízla v této rovině sloupce grafu. Graf tedy nezobrazuje celou délku sloupců, ale pouze jejich část - tedy pouze hodnotu 100 000 a výš. Tím došlo k vizuálnímu zkreslení skutečného poměru mezi velikostí zobrazovaných hodnot. Spojnice Obdobně jako sloupce, také spojnice identifikují hodnoty na základě dvourozměrných souřadnic. Vizuálním propojením dvou souřadnic vzniká přidaná informace o jejich vzájemné poloze. Vzniklá spojnice má vždy sklon a směr. Spojnice jsou velmi vhodné pro znázorňování vývojových trendů v čase a vzájemných závislostí dat. Nehodí se pro zobrazení diskrétních veličin, proto je můžeme použít nejlépe tam, kde není zobrazení individuálních hodnot prvořadé. Při prezentaci diskrétních veličin bychom se měli spojnicovým grafům vyhýbat. Nejčastěji se spojnice využívají v časových řadách nebo rozložení četností (spojité hodnotové řady). Spojnicové grafy bývají při zobrazování diskrétních hodnot velmi zrádné. Stoupající a klesající čára nám indikuje určitý vývoj hodnoty v čase. Výsledek sice vypadá srozumitelně, ale ve skutečnosti vizuální efekt nevypovídá o žádném smysluplném vzorku chování Business Vizuálně II - Grafická interpretace dat

Strana 31

nebo vývojovém trendu proměnné. Spojnice totiž vytvářejí mezi daty iluzi reálně neexistujících změn hodnoty v čase. Jako v následujícím případě: Obrázek 15 - Nesprávný typ grafu pro nominální kategorie

Graf má snahu indikovat určitý vývojový trend, ale ve skutečnosti žádný trend neexistuje, protože jednotlivé body reprezentují diskrétní hodnoty různých kategorií a nikoliv jedné kategorie v čase. Spojnice tak nejsou vyjádřením vývojových vztahů v čase. V případě spojnic, na rozdíl od sloupců, můžou osy grafu začínat na nenulových hodnotách. Další situací, kdy dochází k deformaci spojnicových vzorků, je použití intervalů o nestejných jednotkách (např. různě dlouhá časová období). V takových případech dochází k vizuální deformaci vývojového vzorku. Trend se může zdát být strmější nebo naopak plochý. Body Body identifikují hodnotu na základě souřadnic os X a Y. Bodové grafy se zpravidla používají k prezentaci dat, které se shlukují do prostorových klastrů, a jsou tedy ideální pro vizuální vyjádření korelace mezi daty. Bodovým grafem můžeme nahradit sloupcový graf v případě, že je z určitého důvodu vhodné, aby osa grafu nezačínala na nule (viz pasáž o sloupcových grafech). Business Vizuálně II - Grafická interpretace dat

Strana 32

Bloky Bloky na první pohled vypadají jako sloupce a také v zásadě plní stejnou funkci, avšak jsou definovány dvěma hodnotami, místo jedné. Reprezentují tedy rozsah hodnoty, který je omezen nejnižší hodnotou na dolní straně bloku a nejvyšší hodnotou na jeho vrcholu. Jejich využití nachází uplatnění zejména ve finanční oblasti při grafech prezentující kotace cen, kdy v krátkých časových okamžicích dochází k variaci hodnot a je dobré tyto variace ukázat. Například nejnižší a nejvyšší cena v hodinovém rozpětí.

Kategorie hodnotových dat Prezentace hodnotových dat vždy představují dva druhy informací – množstevní data (hodnoty) a jejich kategorie (popisky). Hodnoty jsou číselné údaje, popisky seřazují tyto hodnoty do smysluplných skupin a pojmenovávají je. Každá z kategorií je zobrazena na jedné ose. Identifikace konkrétních hodnot pro jednotlivé kategorie je dána průsečíkem číselné hodnoty a její kategorie. Osy kategorií lze rozdělit na čtyři základní skupiny: Nominální - Tyto kategorie nemají matematickou interpretaci a jsou identifikovány nečíselnými názvy. Jednotlivé kategorie na ose se liší pouze jmény, nemají žádnou konkrétní posloupnost (jejich pořadí lze úmyslně nebo náhodně měnit) a nereprezentují množstevní hodnoty (prodej, náklady, výnosy apod.) Pořadové - Jednotlivé kategorie mají vnitřní pevně danou posloupnost (mají pevně stanovené pořadí, které nelze smysluplně měnit), ale nereprezentují žádné množstevní hodnoty (leden, únor, březen, atd.) nebo (pondělí, úterý, středa, atd.). Intervalové – Jednotlivé kategorie na ose mají pevně stanovený sled intervalů „od-do“, mohou ale nemusí reprezentovat množstevní hodnoty (0-99, 100-199, nebo (1. kvartál, 2. kvartál, atd.). Business Vizuálně II - Grafická interpretace dat

Strana 33

Kombinované – časové osy –Například v případě kategorií měsíců (leden, únor atd) jde jak o pořadovou kategorii, protože měsíce mají pevně stanovenou posloupnost, tak i množstevní vyjádření, protože jednotka času je množstevní hodnota. Způsoby prezentace jednotlivých kategorií dat Nominální hodnoty

Pokud je potřeba použít grafu pro porovnání nominálních hodnot, používáme přednostně sloupcové grafy: Obrázek 16 - Vhodné formáty grafů pro nominální hodnoty Název grafu

80 70 60 50 40 30 20 10 0

0

Celkem prodej

Artikl 7

5 000 000

10 000 000

15 000 000

Celkem prodej

20 000 000

25 000 000

30 000 000

Celkem Artikl 1 a 2

Je vhodné se vyhnout použití spojnicových grafů. Jde o to, že při nominálním vyjádření porovnáváme jednotlivé údaje mezi sebou. Spojnice však indikují neexistující vývoj v čase mezi těmito nespojitými (diskrétními) hodnotami, což nedává smysl, protože nominální hodnoty netvoří časovou osu. Jsou to právě sloupce, které zdůrazňují nezávislost nominálních kategorií. Časové řady

Pro použití časových řad jsou nejvhodnější spojnicové grafy a jejich kombinace s body vyznačenými souřadnicemi nebo sloupcové grafy, ale pouze při použití vertikálních sloupců:


Strana 34

Obrázek 17 - Vhodné formáty grafů pro časové řady Název grafu

Prodej Artikl 1 a Artikl 2 2013-2013

800 000 700 000 600 000 500 000 V tisících Kč

400 000 300 000 200 000 100 000 0

Q I/12

Q II/12

Q III/12

Q IV/12

Artikl 1

Q I/13

Q II/13

Q III/13

Q IV/13

Artikl 2

500 450 400 350 300 250 200 150 100

Artikl 1

Artikl 2 Q I/12


Q I/13


Spojnice vyjadřují vývoj hodnot v průběhu času, zobrazují intenzitu růstu nebo poklesu. Pokud potřebujeme navíc zvýraznit i individuální hodnoty, bude se nám k tomuto účelu výborně hodit kombinace spojnic s body. Obrázek 18 - Kombinace spojnic a bodových průsečíků Prodej zboží 2012-2013 dle artiklů V mil. Kč

Celkem 2012

Celkem 2013

7 6 5 4 3 2 1 0

Artikl 1

Artikl 2

Artikl 3

Artikl 4

Artikl 5

Artikl 6

Artikl 7

Pokud potřebujeme v časových grafech zdůraznit stav individuálních hodnot v čase, použijeme vertikální sloupce. Různá výše jednotlivých sloupců stále umožňuje vizuálně zaznamenat vzorek vývojového trendu, jednotlivé hodnoty vystupují z grafu a je možné je vzájemně vizuálně porovnat.


Strana 35

Obrázek 19 - Sloupcový graf s časovou řadou Prodej Artiklů 1 a 2 za období 2012-2013 500

V tisících Kč

450 400

350 300

Artikl 2 Artikl 1

250 200 150 100

Q I/12

Q II/12

Q III/12

Q IV/12

Q I/13

Q II/13

Q III/13

Q IV/13

Řazení dle velikosti

Pokud nám jde o řazení nominálních hodnot podle velikosti, nebo potřebujeme zvýraznit maximální či minimální hodnoty, používáme sloupcové nebo pásové grafy (horizontální sloupce). Použití spojnicových grafů je nevhodné - viz předcházející výklad. Obrázek 20 - Vhodné grafy pro řazení skupinových dat dle velikosti

30% 25% 20% 15% 10% 5% 0%

Artikl 2

Artikl 1

Artikl 3

Artikl 4

Artikl 5

Artikl 6

Artikl 7

Podíl částí na celku

V případech, kdy potřebujeme vyjádřit podíl elementů na celku je nejvhodnější použít sloupový graf, a to jak vertikální, tak i horizontální. Jinou možností jak vyjádřit podíly na celku jsou sloupcové grafy skládané. Pokud však celek tvoří více součástí, z těchto grafů se těžko určuje jejich podíl na celku. Tyto grafy je dobré používat, Business Vizuálně II - Grafická interpretace dat

Strana 36

jenom pokud potřebujeme znázornit zároveň celkový objem i podíl jednotlivých částí. Jinak je vhodnější používat svislé sloupce. Nepsaným pravidlem je, že nominální kategorie vždy řadíme dle velikosti vzestupně nebo sestupně. Při použití sloupcového grafu pro vyjádření podílu na celku (graf vpravo), tento graf neindikuje implicitně, že se jedná o prezentaci podílů jednotlivých částí na celku. V takovém případě je proto vždy dobré uvést tuto skutečnost v názvu grafu. Obrázek 21 - Sloupcové grafy pro vyjádření podílu částí na celku Podíl jednotlivých artiklů na celkovém obratu

Podíl jednotlivých artiklů na celkovém obratu 100% 90%

24%

80%

21%

70% 18%

60% 50%

14%

13%

40% 30% 6%

20%

3%

10% 0%

1

Artikl 1

Artikl 2

Artikl 3

Artikl 4

Artikl 5

Artikl 6

Artikl 7

Artikl 1

Artikl 2

Artikl 3

Artikl 4

Artikl 5

Artikl 6

Artikl 7

Možná, že na tomto místě by se pravděpodobně měl objevit koláčový graf, který se absolutně nejčastěji používá k vyjádření podílů částí na celku. Přestože zcela otevřeně nedoporučujeme používání koláčových grafů pro jejich mnohé technické i vizuální nedostatky, pro názornost byl koláčový graf do přehledu zařazen: Obrázek 22 - Koláčový graf Prodej jednotlivých druhů zboží na celkovém prodeji 2012 6%

3%

24%

13% Artikl 1 Artikl 2 Artikl 3

Artikl 4 Artikl 5

14%

Artikl 6 Artikl 7

21%

18%


Strana 37

Na první pohled je zřejmé, že orientace v prezentovaných výsečích je těžší, protože pozornost je rozptýlena jejich barevností a identifikace velikostí jednotlivých podílů na celku je složitější. Tento typ grafu má navíc tu nevýhodu, že podíl jednotlivých části neukazuje zcela přesně a pokud jsou jednotlivé podíly hodnotově podobné, je těžké z grafu určit, která výseč je větší a která menší. Uvedeme si to na příkladu, který jsme převzali z webové stránky Stephena Few www.perceptualedge.com, Stephen na tomto obrázku dokumentuje zásadní nedostatky koláčových grafů: Obrázek 23 - Koláčový graf kombinovaný

Prezentace si jak vidno nevystačí se samotným grafem a používá bohatou legendu, která vlastně nahrazuje tabulku dat. Díky velkému množství kategorií musíme neustále přeskakovat z grafu na tabulku, abychom vždy správně identifikovali které kategorie prezentují jednotlivé výseče. Nyní se podíváme na koláčový graf zblízka. Označili jsme si jeho jednotlivé výseče čísly podle velikosti údajů v tabulce. Od nejmenší po největší.

Je na první pohled něco špatně? Pokud se odíváme na výseče označené čísly 2 a 3, výseč č. 3 se zdá být dvakrát tak velká, jako výseč č. 2. Pokud si poměříme příslušné číselné hodnoty, zjistíme, Business Vizuálně II - Grafická interpretace dat

Strana 38

že výseč č. 3 má hodnotu 14,7% a výseč č 2 18,09%. Obdobně se nám může zdát, že výseč č. 7 je menší než výseče č. 8 a 9, avšak čísla v tabulce nám ukazují, že je vlastně o něco větší. A také výseč č. 5 se zdá být poněkud menší než výseč č. 6, ale podle čísel je vztah také obrácený. Teto problém je více méně svázán s algoritmem, který byl použit na generaci grafu z čísel. Nicméně, i kdyby byly výseče grafu velikostně správně formátovány (a graf byl zbaven rušivého 3-D formátu), stále by bylo poměrně složité porovnávat velikosti jednotlivých výsečí. Tato složitost vyplývá z (ne) schopnosti lidí dobře a rychle porovnávat velikosti dvourozměrných objektů. Další problém této prezentace již není tak zřejmý. Koláčové grafy se používají téměř výhradně k grafické interpretaci procentních podílů částí na celku. To znamená, že součet částí se musí rovnat 100%. Pokud však spočítáme procentní podíly v tabulce, dostaneme součet pouze 98,99%. Jedinou výhodou koláčového grafu je tak pouze fakt, že vizuálně okamžitě indikuje prezentaci podílu jednotlivých částí na celku. Odchylky od plánovaných hodnot

Pokud nám jde o znázornění odchylného vývoje veličin od referenční hodnoty, používáme spojnicový nebo sloupový graf. Vždy musíme v grafu znázornit referenční rovinu, aby sledované hodnoty dávaly smysl. Pokud se hodnoty odchylek pohybují v záporných hodnotách, je dobré umístit osu X tak, aby protínala osu Y v plánované hodnotě a umožňovala tak zobrazení kladných i záporných hodnot na ose Y. Na obrázku č. 4 je příklad takového srovnání. Vlevo nahoře je graficky nesprávná interpretace, která indikuje neexistující vývoj plánované hodnoty v čase. Ve skutečnosti je plán pevně stanoven a ke změnám plánovaných hodnot tedy již v průběhu času nedochází. Ostatní grafy reprezentují správné varianty grafické interpretace dat, kdy je plánovaná hodnota vždy v původní výši (vyjádřeno 100%) a skutečnost ukazuje odchylky dosažených nákladů oproti jejich plánované výši v procentech. Zajímavá je logika sloupcového grafu dole, kdy graf logicky ukazuje překročení a úspory nákladů oproti plánu. Graf barevně indikuje překročení plánu červenou barvou.


Strana 39

Obrázek 24 - Porovnání plánovaných a skutečných hodnot v čase 700 000

170%

600 000

150%

500 000

130%

400 000

Plán

110%

Plán

300 000 Skutečnost

200 000

90%

100 000

70%

0

50%

Q I/12

Q II/12

Q III/12 Q IV/12

Q I/13

Q II/13

Q III/13 Q IV/13

Skutečnost Q I/12

Q II/12

Q III/12 Q IV/12

Q I/13

Q II/13

Q III/13 Q IV/13

Porovnání skutečných nákladů s plánem

Rozdíl mezi plánovanými a skutečnými výdaji 60%

54%

50%

40% 30% 20% 8%

10%

6%

0% -10%

-4%

-9%

-20%

-17%

-30%

-40%

-32%

-32%

Q I/12

Q II/12

Q III/12

Q IV/12

Q I/13

Q II/13

Q III/13

Q IV/13

Q I/12

Q II/12

Q III/12

Q IV/12

Q I/13

Q II/13

Q III/13

Q IV/13

Rozdělení četností

Pro prezentaci rozdělení četností používáme výhradně sloupcový vertikální histogram nebo spojnicový polygon, které se skvěle hodí k takovým prezentacím. Jednotlivé typy grafů volíme podle preferencí toho zda chceme zdůraznit jednotlivé hodnoty nebo tvar výskytu. V ojedinělých případech, kdy pracujeme se skutečně malým počtem dat, je vhodné použít bodového grafu jenom s vertikální osou. Obrázek 25 - Ukázka použití sloupcového grafu k interpretaci rozdělení četností


Strana 40

Na závěr uvádíme přehlednou tabulku použití různých grafů pro různé účely: Obrázek 26 - Vhodné typy grafů pro jednotlivé druhy dat Typ grafu Bodový

Liniový

Charakter hodnoty

linie

Sloupcový x

Nominální porovnání x

Časové řady

x

x x

x

Podíl na celku (%)

x

x

Jednoduché rozdělení četností

x

Mnohačetné rozdělení četností

x

Korelace

x

Poznámka

x

Řazení dle velikosti

Odchylka

Obdélníkový

linie+body horizontální verikální vrstvený horizontální verikální

x

x

x

x

Řazení hodnot sestupně o Vždy za použití referenční linie Histogramy, frekvenční polygony x

Možná kombinace s liniovým Vždy v kombinaci s trendovou linií

Pozn.: o - použití jen v určitých specifických případech

Umístění Os Obě strany grafu jsou stejně důležité a neexistuje žádný důvod pro primární preferenci jedné ze stran. Záleží na tvůrci grafu, na kterou stranu grafu osy umístí. Obrázek 27 - Příklady rovnocenného umístěné os v grafu 350 000

Artikl 7 Artikl 2

300 000

Artikl 1

Artikl 6 Artikl 5

250 000

Artikl 4 200 000

Artikl 3

150 000 100 000

Artikl 1 Artikl 2 Q I/12

Q II/12

Q III/12

Q IV/12

0%

0%

350 000 Artikl 2

Artikl 1

300 000

5%

5%

10%

10%

15%

20%

25%

30%

15%

20%

25%

30%

Artikl 7 Artikl 6

250 000 200 000 150 000

Artikl 5 Artikl 4 Artikl 3 Artikl 1

Q I/12

Q II/12

Q III/12

Q IV/12

100 000


Artikl 2

Strana 41

Jak zobrazit další proměnné V některých případech je nezbytné uvést sledované hodnoty ve více souvislostech. V takovém případě je velmi složité zachytit efektivně a srozumitelně všechny souvislosti a vztahy mezi hodnotami v jednom grafu. Proto v těchto situacích je nejefektivnější použít metodu „více malých grafů, kterou zavedl Edward Tufte. Tato metoda se hodí pro případy, kdy kategorie na ose Y se nemění, zatímco kategorie na ose X se liší. Metoda umožňuje pohodlné srovnání hodnot ve vodorovném i svislém směru. Obrázek 28 - Ukázka metody více malých grafů

Poznámky k využití barev při vizualizaci dat Při vizualizaci číselných hodnot prostřednictvím grafů a tabulek si musíme dát pozor, abychom použitím většího počtu barev nevytvořili něco podobné kohoutímu ocasu. Musíme si uvědomit, že barva výrazně vizuálně odlišuje jednotlivé elementy od sebe. Barva patří také k těm elementům, které ze senzorického podnětu vnímáme mezi prvními. Pokud už k barvám sáhneme, je dobré používat monochromatické palety, kdy základní barva je stejná a mění se jenom její saturace, odstín nebo teplota. Například pro označení jednotlivých sloupců bude více odstínů modré jistě vhodnější než více základních barev. V zásadě bychom barvy měli používat k vyznačení skutečně důležitých dat, nebo pokud to vyžaduje logika prezentace.

Symbolika barev Barva hraje ve vizuálním designu dvojí roli. Jednak se používá ke zvýrazňování dat a jednak mají barvy svou obecnou symboliku. Tato symbolika se podle národních zvyklostí liší - například ve Španělsku je černá slavnostní, v Číně růžová znamením úspěchu. Business Vizuálně II - Grafická interpretace dat

Strana 42

Při uplatnění kreativních přístupů v designu, se barva stává velmi důležitou součástí tvůrčího procesu. Pro podnikatelský design je však použití barev omezené a nemělo by se přehánět. Méně je více. Důležitý je však výběr barev. Existují určité designérské zvyklosti (nikoliv pravidla), podle kterých se některé barvy a jejich kombinace preferují podle konkrétních oborů podnikatelské činnosti. Například pro finanční sektor se používá kombinace modré, šedé a černé barvy, případně doplněné o fialovou. Právní sektor zase využívá kombinace zelené a hnědé, okrové a vínové barvy. Barvy a jejich kombinace mají také mimořádnou schopnost navozovat emoce a dojmy. Například v západní kultuře je černá spojena s temnem, smrtí a neštěstím, zatímco bílá vyjadřuje čistotu a nevinnost. Kombinace zlaté, tmavě zelené a červené barvy evokuje vánoční svátky. Kombinace modré a zelené barvy zastupuje čisté životní prostředí a ekologické aktivity. Vhodnou kombinací modré, žluté a červené můžeme implikovat třírozměrný prostor, protože náš zrakový systém vnímá modrou jako uklidňující pozadí, žlutou jako popředí a červenou neutrálně, to znamená uprostřed. Jednotlivé barvy jsou v podnikání spojeny s konkrétním ustáleným využitím nebo určitými ekonomickými aktivitami. Například červená je spojena se zápornými čísly, ztrátou a vůbec se vším negativním. Černá se používá pro kladná čísla, zisk a výnosy.


Strana 43

VIZUÁLNÍ GRAMOTNOST Vizuální gramotnost lze definovat jako schopnost interpretovat a formovat sdělení z informaci prezentovaných ve formě obrázků a grafických médií. Vizuální gramotnost je rozšířením všeobecného výrazu pro gramotnost, chápaného jako schopnost interpretace psaného nebo tištěného textu. Vizuální gramotnost je založena na myšlence, že obrázky a grafická média lze určitým způsobem číst a sdělení, která obsahují mohou být předávána dál. Za autora výrazu „vizuální gramotnost - Visual Literacy“ je považován John Debes, spoluzakladatel Mezinárodní asociace pro vizuální gramotnost, který poprvé vizuální gramotnost definoval již v roce 1969. Vzhledem k širokému používání tohoto výrazu v různých více či méně příbuzných disciplínách včetně informačního a grafického designu, se jeho definice neustále mění a vyvíjí. V roce 2004 byla vizuální gramotnost definována jako: „pochopení toho, jak lidé objekty vnímají, interpretují, a co se mohou z nich dozvědět“. Dnes chápeme vizuální gramotnost jako schopnost vyhodnocovat, aplikovat a vytvářet koncepční vizuální prezentace. Zkušenosti z posuzování kladů a záporů vizuálních prezentací nás vedou k zlepšování komunikační nedokonalosti, abychom byli schopni stále dokonaleji vytvářet a předávat vizuální informace. Protože vývoj technologií se neustále zrychluje, je nezbytné, aby se ve století informací proces šíření a výuky vizuální gramotnosti stal nedělitelnou součástí technologického vývoje. I v dnešní době se výraz gramotnost chápe pouze jako synonymum pro lingvistickou gramotnost (schopnost číst a psát), která je běžnou součástí výuky ve všech školách. Ve století informací je však nezbytné toto chápání gramotnosti rozšířit o vizuální gramotnost. Její výukou lze dosáhnout obecného rozšíření schopnosti tvořit, rozumět a předávat vizuální informace, což nám zajistí komunikační schopnost ve vysoce komplexním informačním a technologickém prostředí. To, že se v našem každodenním životě velmi často využívají grafická zobrazení, by nás mohlo svádět k nesprávnému názoru, že grafickým interpretacím je jaksi mnohem snáze rozumíme, než Business Vizuálně II - Grafická interpretace dat

Strana 44

je tomu u psaného projevu nebo v matematice. Například všechna letiště světa používají ve svých veřejných prostorách informační systémy, aby poskytli cestujícím z různých zemí potřebné informace srozumitelným způsobem, aniž by bylo nutné používat vícejazyčné překlady. Obrovským způsobem tak zjednodušují poskytování základních informací. Tyto informační a komunikační systémy však přenášejí přímočaře pouze základní informace, které velmi dobře známe z každodenního života. Kromě těchto jednoduchých forem vizuální komunikace, existují daleko složitější a komplexnější informace, zejména na vědecké a odborné úrovni. Pro přenos těchto komplexních a specifických informací nám nepostačí informační grafika každodenního života. Proto se musíme učit a poznávat způsoby, jak tyto komplexní informace srozumitelně a efektivně přenášet. Pro získání nezbytných dovedností je nutno se naučit, jak správně informace graficky interpretovat a které vizualizační prostředky používat pro jejich zobrazování a prezentaci. Vizuální gramotnost se v dnešní době musí postupně stát nedílnou součástí vzdělání. Bohužel, dnes učitelé buď chybí a nebo tuto důležitou součást vzdělání přehlížejí. Zčásti je to dáno tím, že velká část vizuální komunikace probíhá na bázi běžných, všem lehce srozumitelných obrázků nebo grafických vyobrazení. Pokud se však dostáváme do specializovaných oblastí, jako například ekonomika, finančnictví nebo státní správa, jednoduchost obecné úrovně vizuální komunikace již nestačí a musí přijít na řadu speciální znalosti a dovednosti. V ekonomické oblasti se musíme se naučit tomu, jak správně graficky interpretovat ekonomická data a hodnotové informace. Musíme se naučit nejenom číslům rozumět, ale také tomu, jak je správně vizuálně prezentovat tak, aby byla schopna efektivně a bezprostředně sdělovat zamýšlená sdělení. Tyto vzkazy musí být přesné, srozumitelné a pravdivé. Důvodem, proč v dnešní době jen velmi málo lidí skutečně ovládá jazyk vizuální komunikace je to, že tato dovednost se neobejde bez znalosti principů, lidského zrakového vnímání. Proto se pravidla pro správnou vizualizaci dat aplikují v praxi jen velmi zřídka, a tak na každém kroku a v každé oblasti našeho života nacházíme příklady špatné vizualizace dat. Prvky vizuální negramotnosti se objevují v publikacích a tiskovinách orgánů státní správy včetně vládních institucí a ministerstev, v materiálech předních finančních institucí a v neposlední řadě také v podnikatelském prostředí. Situace je o to horší, že vizuální Business Vizuálně II - Grafická interpretace dat

Strana 45

nepatřičnost panuje také ve sdělovacích prostředcích, zejména pak v periodickém tisku. Nevyhýbá se ani některým periodikům zaměřeným na ekonomické prostředí, kde bychom už mohli předpokládat uplatnění zásad správné vizualizace dat. Osvěta v oblasti vizuální gramotnosti by se měla v co nejkratší době zavádět ve všech státních institucích, finančních a bankovních institucích, médiích a dalších složkách, které pro nás vytvářejí velké objemy graficky interpretovaných dat a vizuálních informací. Vzdělání v oblasti vizuální komunikace by se neměla vyhýbat ani podnikatelská veřejnost a všichni z nás, koho zajímají principy správně a efektivní vizuální komunikace. Představa, že budeme prezentovat dokument, ve kterém je spousta gramatických chyb, text je psán tak, že mu v některých částech nelze rozumět a v některých částech je písmo tak malé, že nejde vůbec přečíst, zní až absurdně. Každý předkladatel podnikatelského záměru si před jeho prezentací zkontroluje, aby v písemném projevu nebyly chyby, a aby dokument alespoň trochu vypadal po grafické stránce. Bohužel, pokud jde o data, situace je jiná. Připomíná výše nastíněnou absurdní situaci, protože náš vizuální projev, na rozdíl od toho psaného, je ostudný. Podnikatelské prostředí je převážně vizuálně negramotné a tomu odpovídá také úroveň vizuální prezentace dat. A nejde jenom o malé a střední podnikání. Vizuální negramotnost nás potkává téměř na každém kroku a v každé oblasti našeho života. Přičemž, podobně jako pro psaný projev, existují gramatická pravidla, pro grafickou interpretaci dat existuje jejich vizualizace. Jejím smyslem je zajistit, aby vizuální komunikace byla rychlá, efektivní a srozumitelná. Kolik z nás však slyšelo o pravidlech pro vizuální úpravu dat? Gramatická pravidla vznikala a vyvíjela se po staletí v historickém procesu až do dnešní podoby. Datová vizuální komunikace je v porovnání s historií písma velmi mladým fenoménem. Přesto význam datových informací pro lidskou společnost a jejich komunikované množství si vyžádal rychlou tvorbu pravidel pro jejich přenos. Dnes tato pravidla máme a je ne nás, zda se je naučíme a budeme v praxi uplatňovat či nikoliv.


Strana 46

ZÁVĚR Vizualizace dat pro podnikání a analýzu se začala prosazovat jako samostatná grafická disciplína koncem minulého století. Vizualizace dat není kreativní grafickou disciplínou, protože s kreativitou nemá mnoho společného. Jde více o poznání procesů lidského vnímání a přizpůsobení vizuální grafické interpretace dat jeho vlastnostem. Za zakladatele a průkopníka této disciplíny se považuje světově uznávaný guru vizualizace dat, Američan Edward Tufte, původní profesí statistik, emeritní profesor politických věd a statistiky na Yale University v USA. Jeho práce v oboru informačního designu je všeobecně uznávaná. Již v roce 1982 napsal knihu o informačním designu pod názvem „The Visual Display of Quantitative Information“. Tato kniha je dodnes považována za bibli vizualizace dat. Tufteho práce je důležitá nejenom pro informační design, ale také pro vizuální gramotnost (visual literacy), která se zabývá vizuálním přenosem informací. Tufte je také autorem výrazu chartjunk (grafický balast), kterým označuje zbytečné elementy použité v grafech při znázornění hodnotových dat. Jde o elementy, které nensou žádné datové informace a jejích jedinou funkcí v grafu je to, že zastiňují prezentované informace. Mezi další důležité koncepty, kterých je Tufte autorem, patří ukazatel lživosti grafů (Lie faktor) a Poměr datového inkoustu (Data Ink faktor). Tufte je také otcem metody seskupení několika menších grafů do jednoho panelu. Těmto malým grafům říká „Small Multiple“ (více malých). Účelem jejích využití je umožnit rychlé porovnání více datových kategorií na jedné osové základně. Tato metoda se používá zejména tehdy, kdy se v jednotlivých grafech kategorie na ose X co do počtu liší, zatímco na ose Y zůstává počet kategorií neměnný. Další metodou, kterou ve svém díle Tufte představil, jsou „Sparklines„ (minigrafy). Tento způsob zobrazení dat nabízí i EXCEL od verze 2010 a výš. Miinigrafy jsou zahuštěné a zmenšené spojnicové grafy, které jsou obsahem jedné buňky v Excelovské tabulce. Tufte považuje minigrafy za určité speciální slovo, které sděluje obsažné informace. V Excelu se používají pro zobrazení vývojových trendů dat v jednotlivých řádcích tabulek. Business Vizuálně II - Grafická interpretace dat

Strana 47

Informační design lze definovat jako prezentaci informací s důrazem na efektivnost a srozumitelnost. Tento výraz se zpravidla používá pro oblast grafického designu, kdy jde spíše o efektivní způsob prezentace informací, než o jejich atraktivní nebo umělecké zobrazení. Informační design je úzce spjat s datovou vizualizací a zpravidla se zařazuje do výuky jako součást lekcí o grafickém designu. Část datových toků má čistě technický charakter a lidské oko nikdy tato data nespatří. Součástí mezilidské komunikace se staly i situace, kdy je nutné datové informace vnímat zrakem. Proto je nesmírně důležité zabývat se efektivností, srozumitelností i rychlostí přenosu datových informací nejenom v technologických odvětvích, ale právě tam, kde dochází k přenosu datových informací pomocí zrakové komunikace. Logicky, s růstem počtu hodnotových informací roste i potřeba úpravy jejich přenosu. Pravidla pro vizualizaci hodnotových dat již také mají více než stoletou historii, ale učí se je málokdo. Většinu, z nás ani netrápí, že vůbec nějaká pravidla existují. Nastává však doba, kdy se tato situace bude muset změnit.

Vzdělání v oblasti grafické interpretace a komunikace dat bude patřit k základům lidské gramotnosti, jak tomu je v oblasti písemného projevu.

.

A to je důvod, proč vznikl tento materiál


Strana 48

BUSINESS Vizuálně. Část II. Úvod do grafické interpretace dat pro podnikání a analýzu. Alexander Čech

Recommend Documents