Сегодня у нас продолжение серии «how-to», посвященной созданию визуализаций в QlikView и Qlik Sense. В этот раз расскажем о более продвинутой диаграмме, чем датчик – о графике распределения. Дам инструкцию, как сделать график в Qlik Sense (здесь это стандартный функционал) и в QlikView (здесь пойдем на небольшие хитрости и используем пузырьковую диаграмму).

Зачем нужен график распределения

«Distribution plot», или «график распределения» предназначен для сравнения диапазона и распределения значений числовых данных, которые отображаются точками на одной оси. В графике распределения используются одно или два измерения и одна мера. Соответственно, если используется одно измерение, визуализация будет с одной линией (осью), а если два – идет группировка значений и разделение их по осям.

Преимущества:

Понятная визуализация распределения значений внутри диапазона

Недостатки:

Не подходит для детального анализа данных, так как он визуализирует только общую картину.

График распределения хорошо подходит, например, для определения трендов в продажах продуктов или категорий.

Ну а дальше традиционно расскажем, как построить график распределения в Qlik Sense и QlikView.

График распределения в Qlik Sense

В Qlik Sense визуализация «Distribution Plot», или график распределения появилась в релизе Qlik Sense June 2017, поэтому построить распределение не составит труда – это стандартный функционал. Для примера создадим график распределения продаж по категориям товаров.

1. Выбираем из типов диаграмм «График распределения» и размещаем его на лист.

1. Устанавливаем как меру сумму продаж Sum(Sales) и измерение Product Type.

1. Получили график распределения по группе продуктов.

1. Qlik Sense позволяет создать дополнительное измерение. Добавим Product Line в измерение графика и получаем распределение каждого из типов продуктов по его группе:

1. Не забудем о важном – добавим заголовок:

Готово!

График распределения в QlikView

C QlikView так элементарно не будет – здесь нет такого типа диаграммы, но вы можете ее сделать с помощью точечной диаграммы (scatter plot). Здесь для примера мы возьмем идею Роба Вундерлиха – продолжительность жизни по странам с сайта ВОЗ:

1. Выберем измерение – в нашем примере это страна (Country). Установим на ось Y постоянную величину, которая равняется «1».

Ось X: = [Life Expectancy] (Продолжительность жизни)

Ось Y: =1

1. Уже похоже на distribution plot в Qlik Sense, но непонятно, где есть пересечения в точках, что нам важно для понимания картины. Поменяем стиль точек на очерченный (outlined ball), чтобы увидеть пересечения. Пересечения видны, но выглядит это все не очень.

1. Чтобы график стал понятнее и красивее, нужно добавить прозрачность в измерение по цвету. Перекрываемые точки стали темнее.

1. На этом не успокоимся и добавим референсные линии, которые помогут понять распределение по группам возрастов на графике.
2. Если мы хотим добавить дополнительное измерение, будет уже немного повеселее. Например, покажем распределение ожидаемой продолжительности жизни по категориям – мужчины, женщины, оба пола. Тогда на оси Y заменим фиксированное значение, выражением, которое генерирует номер индекса для выражения.

= Dual(Sex, FieldIndex(‘Sex’, Sex))

Это назначит, что по оси Y, индексы: 1 — оба пола, 2 — женщина, 3 – мужчина. Функция Dual () гарантирует, что текстовое значение будет отображаться во всплывающем окне. Ось Y мы скрываем, так как иначе она будет отображать числовые значения. Подписи можно сделать в текст-боксах или использовать цветовое кодирование вот так:

Ну и постскриптум – графики распределения при желании можно ориентировать и по оси X.

Пишите в комментариях, разборы каких инструментов визуализации данных QlikView и Qlik Sense вы хотели бы увидеть.