Yönetim sunumlarında klasik sütun grafik yerine dairesel formunda etki yaratacağının farkında mısınız?

Bu özel grafik, süreci ve çok katmanlı verileri daha görsel ve etkileyici biçimde anlatabilir.

Dairesel çubuk grafikleri, her bir kategorinin kendi halkası üzerinde gösterildiği ve değerin çubuğun uzunluğuyla temsil edildiği, çok katmanlı bir görselleştirme yöntemidir. Grafik, geleneksel sütun grafiklerinin dairesel biçime dönüştürülmüş bir türevini temsil eder. Her halka bir kategoriye veya ölçüme karşılık gelir; çubuk uzunlukları ise nicel verileri ifade eder. Renkler, kategoriler arasında ayrım yapmayı kolaylaştırır.

Bu grafik türü, estetik yapısı sayesinde infografiklerde ve sunumlarda dikkat çekici bir görünüm sunar. Kategorilerin renklerle belirginleştirilmesi ve halkalar halinde gruplanması, görsel hiyerarşinin kolayca algılanmasına katkı sağlar.

Ancak yapısal olarak bazı sınırlılıkları da beraberinde getirir. Örneğin, çubuklar aynı başlangıç noktasından başlamadığı için uzunluk kıyaslamaları zorlaşabilir. Ayrıca, küçük değerler merkezde sıkışabilir ve gözden kaçabilir. Etiketlerin üst üste binmesi de grafik okunabilirliğini olumsuz etkileyebilir. Bu gibi durumlarda, kullanıcı fare imlecini ilgili kategori üzerine getirdiğinde açılan bilgi pencereleri (yani tooltip) ile detaylı verilere ulaşılabilir. Örnek grafiğimizdeki gibi Marmara bölgesine ait gelir verisi bu şekilde gösterilebilir:

Dairesel çubuk grafikleri yalnızca kategorik veri temelli halkalardan oluşmak zorunda değildir. Her bir halka, farklı bir ölçümü temsil edecek şekilde de yapılandırılabilir. Bu tür durumlarda grafik, çok ölçümlü dairesel çubuk grafiği haline gelir. Bu yapı genellikle KPI’ların birlikte görselleştirilmesinde tercih edilir.

Örneğin, dairesel bir çubuk grafiğinde bir kurumun üç temel göstergesi olan maliyet, marj, ve katkı oranı aynı anda sunulmuştur. Her bir gösterge farklı bir halkanın çubuğuyla temsil edilmiştir ve oranları net biçimde karşılaştırılabilir durumdadır:

Bu tür grafikler, hem görsel olarak etkileyici hem de işlevsel veri sunumu açısından zengindir; ancak tasarım ve veri yoğunluğu açısından dikkatli kullanılmaları önerilir.