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多次元データを提示するのに最適なチャートは何ですか?

UX /データ/サブジェクトマターエキスパートへの質問:グラフの1つが「コールタイプ別のクライアントヘルス別のコール品質」の合計値を示すコール分析アプリに取り組んでいます。

これらは、各パラメーターの値です。

  • 通話品質:良い、普通、悪い、不明(> 70は良い、30と70は普通、<30は悪い)
  • クライアントの健全性(例:PC、ラップトップ、モバイルなど):良い、普通、悪い、不明(> 50は良い、25〜50は普通、<25は悪い)
  • 通話タイプ:音声、ビデオ、デスクトップ共有

以下のこのグラフを見ると、x軸にはコールタイプ、y軸には左側にクライアントヘルス、右側にクライアント品質があります。

オーディオの垂直バーとクライアントヘルスを見ると...このグラフに表示する予定は集計数です...現在のインスタンスでオーディオが垂直バーでクライアントヘルスが左側にある場合、どうすればよいでしょうか側のY軸(今のところ通話品質は別として)は、Good、Average、Poorに分かれていますか?

オーディオコールが40あり、CHが平均で30、平均CHが30、および音声CHが40であるとどうして言えますか?同様に通話品質についても?

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このデータを表すより良い方法はありますか?

前もって感謝します!


更新しました:

Bubble Charts as suggested by Crissov

Split/Panel Chart - Is this doable?

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essdeepee

バブルチャート

クライアントの健全性と品質をx軸とy軸に置きます。各コールタイプは、結果の座標系でバブルによって表されます。つまり、そのようなコールの総量に相対的な半径を持つ円です。

セクターの「良い」領域と「悪い」領域を示すラベルまたは色を追加できます。実際の円の代わりに、????、????のようなアイコンを拡大縮小することもできます。そして????。

3
Crissov

あなたが探しているのはレーダーチャートです。

ウィキペディアからの引用

レーダーチャートは、同じ点から始まる軸上に表される3つ以上の定量変数の2次元チャートの形式で多変量データを表示するグラフィカルな方法です。軸の相対的な位置と角度は、通常、情報を提供しません。

2
Amjad

情報をいくつかのグラフに分割することを検討しましたか?現在のグラフは洗練されているように見えます。これは、あなたが賢く、優れたデータ分析スキルを持っていることを示している可能性があります。ただし、対象読者にとって読みにくい場合があります。

私たちがデータ分析を行う目的は、他の人々がデータを理解することであり、美しいチャートを作成できることを示すことではありません;)したがって、私の経験に基づいて、1つのチャートに3つ以上の重要なポイントを含めることは避けます。コール分析データの表現に関する問題は、1つのチャートで行われている情報が多すぎることです。したがって、分析結果をチャンクに分割することをお勧めします。たとえば、円グラフを使用して各コールタイプの割合を表示し、次に他の3つの円グラフを使用して、各コールタイプのクライアントヘルスの割合を個別に表示できます。同じロジックが通話品質にも当てはまります。

実際に3つの要素を分離できない場合は、x軸、y軸、およびz軸(色密度で表される)を持つ3次元グラフを検討してください。しかし、生データと分析に慣れていない人は、直感的には読めないでしょう。したがって、私はそれを使用することをお勧めしません。結局のところ、私たちは他の人に読んでもらい、通常は数秒でアイデアを把握できるようにグラフをデザインしています。それでもその道を進みたい場合は、解決策についてお話しさせていただきます。

うまくいくデータがあるようです:)分析とプレゼンテーションで頑張ってください! :)

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Wen G

ここにはいくつかの優れた解決策がありますが、あなたが提示したデータに基づくと、最良のオプションはおそらく Dual-Y縦棒グラフ だと思います。

クライアントヘルスと通話品質の両方の目盛りは実質的に同じ(「良い」、「まあまあ」、「悪い」、「不明」)であるため、スケールとの混乱を招くことなく、これらの両方の値をY軸で簡単に表すことができます。コールタイプごとに2つの異なる値を異なる色の(および可能であればテクスチャを付けた)列で表すだけで、非常に読みやすくなります。

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Andrew Martin

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目安としては、棒グラフの色分けや、サイズと色で寸法がプロットされたバブルチャートなど、1つまたは2つの追加のディメンションから始めます(www.inetsoft.comの例を参照)。超えて、あなたは危険地帯に入っています。では、グラフに3つ以上のディメンションを追加することを検討している場合は、自問してみてください。実際に、その多くのディメンションにわたるデータのパターンを見つけたいと思っていますか?または、画面の領域を節約しようとしていますか?多くの場合、グラフが乱雑になるのは画面スペースが原因です。

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Ben Williams