Data storytelling

Puoi mostrare dati più convincenti se usi bene il grafico ad area

di

thumbnail

28

nov

2018

Bisogna individuare le informazioni che sono veramente interessanti e lavorare per evidenziarle con la massima chiarezza.

Tendo a limitare l’uso dei grafici ad area. Non li ho inseriti, per esempio, nell’elenco delle rappresentazioni visive che uso di più, di cui si parla in Data storytelling (a margine: adesso tutti i dati e le visualizzazioni sono scaricabili). Significa che non realizzo un grafico ad area da più di un anno!

Le ragioni per evitarli sono un paio. Intanto stamparli costa molto inchiostro. Hanno un aspetto pesante e spesso c’è meno spazio per annotazioni e appunti rispetto ad altri stili. Quando si lavora con barre impilate, poi, può capitare di non cogliere trend interessanti che, a causa della diversa altezza delle barre, possono essere disallineati. Infine, spesso non mi è chiaro se le barre siano impilate una sull’altra oppure sovrapposte, tutte con base sull’asse x e poste una dietro l’altra.

Detto questo, mi è capitato di tornare sui grafici ad area e vorrei condividere l’esperienza. Ho prodotto varie iterazioni per comprendere meglio il messaggio principale del grafico e anche per trovare la rappresentazione migliore possibile. Il grafico rappresenta la previsione di spesa in conto capitale nel tempo, suddivisa in cinque voci di costo. Il grafico originale era simile a questo:

Rethinking area_1.png

Come si può migliorare questo grafico? Seguimi pazientemente e ci arriviamo.

 

Diverse cose non vanno. L’etichetta (000’s) sull’asse y, per esempio. Mille migliaia sono un milione, quindi si potrebbe cambiare il valore della scala in milioni di dollari e risparmiare sugli zeri. L’asse x spiega che alcuni dei dati riguardano il passato e altri il futuro; questo dovrebbe essere più chiaro visivamente. Per farlo posso aggiungere testo, colore e dividere i dati consolidati da quelli ipotetici:

Rethinking area_2.png

Più colore e più chiarezza nella distinzione dei dati tra passati e futuri.

 

Rimane tuttavia un problema: non ho idea di che cosa dovrei fare con questi dati!

Mi capita spesso, quando un analista si arroga il ruolo di informare prima di ogni altra cosa. Sembra che pensi qualcosa tipo metto qui i dati e il pubblico saprà come usarli. È un ruolo troppo passivo: se stai analizzando dati, probabilmente li conosci meglio di chiunque altro. Quindi ti trovi in una posizione unica per portare valore attraverso quei dati. Mostrarli non basta; devono diventare informazione che permette al pubblico di agire sulla sua base!

Vediamo che cosa viene effettivamente rappresentato. Il budget su tre grandi progetti decresce sostanzialmente tra 2018 e 2019, e poi più lentamente:

Rethinking area_3A.png

In evidenza, il declino nel tempo dei fondi destinati ai progetti più grandi.

 

Altri progetti scenderanno fino a zero budget entro il 2021:

Rethinking area_3B.png

Fondi che descrescono nel tempo. Senza evidenziarli, si fatica a coglierlo.

 

Alcuni nuovi progetti, invece, crescono, seppur di poco:

Rethinking area_3C.png

Piccoli progetti prevedono di ricevere maggiore copertura nel prossimo futuro.

 

Restano due pezzi: fondi esistenti e incremento proposto. Qui potremmo avere qualcosa di interessante. Ma dobbiamo chiarire che cosa stiamo guardando. Mentre fin qui le tre serie di dati sono state impilate, nel caso dei fondi è diverso. I fondi esistenti consistono in verità nell’unione delle prime tre serie di dati, più un piccolo extra:

Rethinking area_3D.png

Dati trattati diversamente dagli altri e difficili da individuare.

 

La serie finale, l’incremento proposto, è questo più la parte incrementale mostrata in blu:

Rethinking area_3E.png

Questa serie ora è più evidente che nel grafico originale.

 

Insomma, non stiamo neanche visualizzando correttamente i dati.

Spezziamo le pile e concentriamoci sui totali di queste ultime due serie di informazioni:

Rethinking area_5.png

Diamo evidenza alle ultime due serie di dati.

 

Un aspetto interessante di questi dati è il confronto tra fondi esistenti e fondi proposti, per cui eliminiamo il resto:

Rethinking area_6.png

Togliamo dalla visualizzazione tutto quanto non sia di interesse.

 

Se trasformiamo le barre in linee, vediamo meglio le differenze:

Rethinking area_7.png

La divergenza tra le due serie ora è molto più evidente rispetto a prima.

 

Più che le linee, interessa la distanza tra esse:

Rethinking area_8.png

Il grafico ora rappresenta la differenza tra budget esistente e budget previsto.

 

A questo punto mi sento di aggiungere testo per chiarire la situazione:

Rethinking area_9.png

Il testo descrive con precisione la situazione visualizzata.

 

È il momento di riportare nella visualizzazione le serie iniziali e realizzare un grafico ad aree impilate:

Rethinking area_10.png

Siamo arrivati a evidenziare il significato primario delle serie di dati.

Questa visualizzazione finale mette in evidenza il divario tra i fondi esistenti e quelli proposti, che ammonta a 195 milioni di dollari nel periodo tra 2019 e 2021. I tre progetti principali sono ben visibili nel loro andamento e anche gli altri; ho conservato il dettaglio dell’originale eliminandone il potenziale di distrazione. Mi sono concentrata su quello che è differente: il divario in azzurro. I testi, sia nel titolo che nel margine destro, mi aiutano a capire che cosa sto guardando e quali azioni vanno intraprese. Sembra che serva budget supplementare!

Chi lo trovasse utile potrà scaricare il file Excel contenente i grafici.

Data storytelling

Come dare vita ai dati e creare narrazioni visive.

 

Apogeo Corsi: officina di professioni digitali

Ultimissimi posti liberi per i nostri corsi di strategia marketing digitale in aula.

 




Cole Nussbaumer Knaflic (@storywithdata) ha maturato un'esperienza più che decennale analizzando ed estraendo informazioni da dati per istituti finanziari, aziende, enti no profit e infine Google. Tiene seminari e workshop per organizzazioni che cercano di accrescere il know-how relativo alla presentazione delle informazioni ed è autrice del popolare blog Storytelling with data.

In Rete: www.storytellingwithdata.com

Letto 1.274 volte | Tag: , , ,

Lascia il tuo commento