Tyrimų ataskaitųgrafikai
Tyrimų ataskaitų
grafikai
Virš 300 grafikų biblioteka
Vizualizuokite duomenis pasirinkdami geriausiai juos atspindintį grafiką. Suteikite jam interaktyvumo – leiskite filtruoti rezultatus pagal skirtingus respondentų segmentus (žymas).
Linijinė diagrama (Line)
Naudokite šį grafiką, norėdami atvaizduoti duomenų pokyčius ir tendencijas laike. Jis puikiai tinka stebėti, kaip keitėsi darbuotojų pasitenkinimas, nuomonė ar kiti rodikliai per metus, ketvirčius ar mėnesius, bei prognozuoti ateities rezultatus.
Vertikali stulpelinė diagrama (Vertical Bar Chart)
Horizontali stulpelinė diagrama (Horizontal Bar Chart)
Naudojama, kai turime ilgesnius atsakymų variantų pavadinimus arba jų yra daug. Vietoje to, kad tekstas „susispaustų“ po stulpeliais, horizontalioje stulpelinėje diagramoje pavadinimai gražiai išdėstomi kairėje pusėje.
Skalės vizualizacija (Gauge / Scale chart)
Geriausiai tinkama naudoti, kai norima ne tik parodyti vidurkį, bet ir kontekstą – kur tas vidurkis „stovi“ skalėje nuo mažiausios iki didžiausios reikšmės. Pvz., vidutinis pasitenkinimo balas = 7,4 iš 10, o skalė aiškiai parodo, kad tai yra teigiamoje pusėje.
Skritulinė diagrama (Pie)
Naudokite šią diagramą, norėdami atvaizduoti, kaip atskiros dalys sudaro bendrą visumą (100 %). Ji idealiai tinka procentiniam atsakymų pasiskirstymui viename klausime iliustruoti. Geriausiai veikia, kai yra nedaug kategorijų (rekomenduojama iki 7).
Pavyzdys: galite parodyti, kokią respondentų dalį sudaro pasirinkę atsakymus „Taip“, „Ne“ ar „Nežinau“.
Tankio žemėlapis (Heatmap)
Naudokite šį grafiką norėdami vizualizuoti duomenų intensyvumą ir koncentraciją. Jis vaizdžiai parodo, kurie atsakymų variantai yra „karščiausi“ (dažniausiai pasirenkami) arba kaip skirtingi kintamieji koreliuoja tarpusavyje. Ypač tinka sudėtingoms ir didelėms duomenų matricoms analizuoti.
Radarų diagrama (Radar)
Naudokite šią diagramą, norėdami viename vaizde palyginti kelis skirtingus rodiklius. Ji vaizdžiai atskleidžia stipriąsias ir silpnąsias puses pagal pasirinktus kriterijus.
Pavyzdys: apklausose puikiai tinka atvaizduoti vidurkius keliose kategorijose. Galite palyginti klientų pasitenkinimą skirtingais paslaugos aspektais: kokybe, greičiu, kaina ir patikimumu.
Vidurkis (Avarege)
Naudojamas apibendrinti duomenis, surinktus vertinimo skale (pvz., nuo 1 iki 5), ir pateikti juos vienu skaičiumi.
Pavyzdys: Apskaičiuojamas bendras klientų pasitenkinimo įvertinimas – 4,2 iš 5.
Grupės duomenų vertikali stulpelinė diagrama (Series Layout by Column)
Naudojama, kai norime palyginti kelias duomenų grupes vienoje diagramoje, o kiekviena grupė vaizduojama atskirais stulpeliais šalia vienas kito.
Labai tinka, kai reikia parodyti kelių respondentų grupių atsakymų skirtumus (pvz., vyrų ir moterų, skirtingų amžiaus grupių ar regionų). Taip galima aiškiai matyti, kaip tos pačios kategorijos vertinimai skiriasi tarp grupių.
Sudėtinė stulpelinė diagrama su normalizacija (Stacked Bar Normalization)
Geriausiai naudoti, kai norima pavaizduoti, kaip skirtingos dalys sudaro visumą, bet visos kategorijos suvienodinamos iki 100 %. Taip galima lengvai palyginti dalių proporcijas tarp skirtingų kategorijų ar grupių.
Stulpelinė diagrama su neigiamomis reikšmėmis (Bar Chart with Negative Value)
Naudojama, kai duomenyse yra tiek teigiami, tiek neigiami skaičiai ir reikia juos aiškiai parodyti diagramoje. Neigiamos reikšmės dažnai rodomos žemiau nulio (arba kairėje pusėje), o teigiamos – virš jo (arba dešinėje).
Turite poreikį unikaliam infografikui?
Tiesiog susisiekite:
0 / 200