Pi Day (3/14) est la semaine prochaine, et encore une fois, nous encourageons tout le monde dans le visualisation de données la communauté à utiliser cette journée comme une motivation pour aider à nettoyer les camemberts inefficaces au sein de leur organisation ou dans des espaces publics comme Wikipedia Je pense qu’il existe encore en dehors de notre communauté un état d’esprit selon lequel un diagramme à secteurs est la incarnation de la visualisation des données, et cette réflexion se poursuivra si nous ne prenons aucune mesure lorsque les diagrammes à secteurs sont mal utilisés. Remplacer un tel graphique en secteurs est une mesure modeste mais positive, et nous utilisons #onelesspie comme surnom.
Quels camemberts sont inefficaces ou mal utilisés? Certains diraient "tous". John Tukey et Stephen Few sont allés jusqu’à dire qu’il ya toujours quelque chose de mieux qu’un diagramme à secteurs. J'ai détaillé de nombreuses façons dont les diagrammes à secteurs vont souvent mal dans mon appel à l'action original en 2014 . Cependant, comme je le disais dans mon présentation principale Lors de la conférence sur le sommet de découverte JMP de l'année dernière, "tous les graphiques sont faux" et il y a toujours des compromis à prendre en compte lors du choix de la manière de représenter les données.
Ann K. Emery offre de bons conseils sur les camemberts dans son blog, " Quand les camemberts sont bien (sérieusement) "La réponse courte: presque jamais.
J'aurai un poste de relooking pour les camemberts à paraître le jour de la fête des Pi la semaine prochaine, mais aujourd'hui, je souhaite célébrer les progrès positifs réalisés dans l'utilisation des camemberts. En regardant autour de Wikipédia anglophone, j'ai remarqué que certains des camemberts moins efficaces avaient été supprimés ou avaient évolué pour devenir de meilleures visualisations.
Voici quelques exemples:
Ce diagramme à secteurs en 3D explose a déjà été utilisé dans le Part d'utilisation des navigateurs Web article sur Wikipedia. Maintenant, il a été supprimé au profit d'un graphique en courbes superposé affichant la part d'utilisation dans le temps.
Pendant un certain nombre d’années, les pages de Wikipedia consacrées aux budgets fédéraux d’années en particulier comportaient un diagramme à secteurs comportant trop de tranches et d’étiquettes déconnectées ( Page du budget 2010 ), mais le page du budget fédéral a maintenant un diagramme à secteurs plus propre avec moins de coins et de meilleures étiquettes.
C'est un mauvais signe quand une table de nombres est plus lisible que votre visualisation, mais je pense que c'est le cas avec ceci Camembert démographique de Vancouver c'était remplacé par une table :
Enfin, ce graphique à secteurs sur le part d'utilisation des systèmes d'exploitation est maintenant un diagramme à barres plus lisible .
J'espère que ces exemples de progrès vous inciteront à refaire vous-même un camembert inefficace. Vous avez une semaine jusqu'à Pi Day. Partagez vos efforts en utilisant #OneLessPie.
Excel Roundup 20160314 - Blog ContexturesBlog Contextures a écrit:
[…] Honneur de Pi Day, le blog JMP vous rappelle de réduire les graphiques à secteurs. Pouvez-vous passer une journée entière sans […]
Peter Bartell a écrit:
Xan soulève un bon point. Je pense qu'une des voix qui crient dans le désert est Don Wheeler dans cet espace. Son approche de l’EMP en matière d’analyse des systèmes de mesure suscite toujours le chahut de ceux qui sont attachés à l’approche traditionnelle de la jauge R & R… rendue de facto standard au moins dans une certaine mesure au moins par le groupe d’action sur l’industrie automobile.
Xan Gregg a écrit:
Merci. Je me suis souvent demandé comment améliorer ces diagrammes par rapport à leur degré d'immuabilité en raison de de facto normes de l'industrie.
Michael Clayton a écrit:
Merci. Toujours besoin de bons et de mauvais exemples. Aimeriez-vous avoir plus de bons exemples de graphiques SPC à phases progressives JMP (par exemple) et de graphiques de variabilité JMP pour les études non-jauge et l'analyse des composantes de variance
