Analiza danych pod kątem miejsca występowania zjawiska lub procesu jest nieodłącznym elementem analizy przyczynowo-skutkowej. Przykładowo, patrząc na wyniki sprzedaży, rzeczą zupełnie naturalną jest przyjrzenie się w pierwszej kolejności zagregowanym wynikom sprzedaży i ich zmianie w czasie, a później rozbicie ich na regiony sprzedaży i województwa.

Wykresy

Do tego typu porównań idealnie nadają się wykres liniowy, kolumnowy i wykres panelowy (wielokrotność).

Kartogram i kartodiagram

Wartość dodaną osiągniemy, jeżeli przedstawimy dane w powiązaniu z miejscem ich powstania, łącząc dwa różne światy – abstrakcyjne dane ilościowe (np. sprzedażowe) i fizyczną lokalizację geograficzną. Dane ilościowe są abstrakcyjne, gdyż rosnąca linia sprzedaży (na pierwszym wykresie) w rzeczywistości nie istnieje i to my nadaliśmy sprzedaży formę fizyczną w postaci wykresu. Do części abstrakcyjnej zaliczyć należy sztuczne podziały widoczne na mapach, np. granice województw. Natomiast informacja geograficzna w postaci mapy jest odwzorowaniem fizycznych cech otaczającego nas świata (odległości, ukształtowania terenu, sieci drogowej, akwenów wodnych).

Wiele obiektów wizualnych, które przedstawiają dane na wykresach (np. linie, kolumny i tym bardziej wykresy kołowe), nie sprawdzają się na wykresach, gdyż utrudniają porównania. Na poniższych przykładzie (tzw. kartodiagramie) konfrontacja długości kolumn jest utrudniona, z wyjątkiem może tych, które są blisko siebie.

Skuteczność kolumn jest najwyższa, gdy mają one wspólną bazę – wtedy oko ludzkie jest w stanie precyzyjnie porównać ich długość względem siebie. Ponieważ zestawy kolumn na mapie są umieszczone w różnych miejscach, porównanie jest niemożliwe. Co więcej, na wielu mapach nie ma miejsca na umieszczenie wielu kolumn koło siebie bez nachodzenia na siebie.

Dla porównania, wykresy kołowe nie są ze sobą porównywalne wcale, więc ich zastosowanie na kartodiagramie daje raczej ogólny obraz i stanowi podstawę do dalszej analizy.

Najlepszym sposobem prezentacji danych na mapie jest zastosowanie skali koloru (wyeksponowanie dla oka najciemniejszych/najjaśniejszych elementów), różnych rozmiarów kształtów (wyeksponowanie największych elementów) lub ich kombinacji. Chęć dodania większej liczby wymiarów (np. wymiar produktów) na jednej mapie uczyni ją trudną w interpretacji, dlatego musi odbywać się ostrożnie.

Paleta kolorów dobrze sprawdza się w przypadku przedstawiania danych jednowymiarowych w rozbiciu na regiony geograficzne. Mapę, która w ten sposób powstaje, nazywamy kartogramem (ang. choropleth map). Należy przy tym pamiętać o zastosowaniu jednej z zasad skutecznego wykorzystania koloru: skali sekwencji (w skrócie im odcień ciemniejszy tym wartości wyższe). Tworząc kartogram musimy mieć świadomość, że przy takim samym kolorze, odbiorca przypisze większe znaczenie obszarowi o większym rozmiarze oraz że zakładamy, że rozkład zmiennej w danym regionie jest taki sam. Oto przykładowy kartogram wyników sprzedaży wg województw:

W niektórych przypadkach możemy wprowadzić dodatkowy wymiar, zmieniając skalę sekwencji na dywergencji. Przykładowo, możemy zaprezentować wyniki II tury wyborów prezydenckich z 2010 r. w podziale na województwa i dwóch kandydatów:

Dla kontrastu, dodanie do kartogramu dodatkowej zmiennej, zakodowanej w postaci kombinacji kolorów, powoduje, że dla zwykłego czytelnika staje się on nieczytelny. Ilustruje to poniższy przykład, będący kombinacją dwóch kartogramów.

Analiza podwójnego kartogramu jest możliwa tylko dzięki ciągłemu wodzeniu wzrokiem między mapą a legendą, co wpływa ujemnie na efektywność przekazu. Lepszym rozwiązaniem byłoby zestawienie dwóch kartogramów obok siebie i uzupełnienie ich tabelą.

Wykres bąbelkowy

Wprowadzając na mapę różny rozmiar kształtu, który reprezentuje skalę liczbową, zaznaczamy dokładną lokalizację wystąpienia zjawiska wraz z jego wielkością (np. zysk osiągnięty przez punkty sprzedaży). Osiągamy dzięki temu bardzo wysoki poziom szczegółowości, którego nie widać na kartogramie. Różny rozmiar kształtu możemy połączyć ze skalą kolorów, uzyskując widok ogólny i szczegółowy jednocześnie.

Dashboard analityczny

Dane ilościowe umieszczone na mapach są same w sobie bardzo przydatnym narzędziem analizy. Niemniej jednak, efektywność przekazu można wielokrotnie zwiększyć, łącząc mapę z innymi sposobami wizualizacji poprzez stworzenie interaktywnego dashboardu analitycznego (jak na poniższym przykładzie), umożliwiającego szybkie filtrowanie, porównywanie i wybieranie szczegółów. W ten sposób możemy w pełni wykorzystać dane geograficzne, odkrywając dzięki temu, co, gdzie i kiedy (a być może też dlaczego) się stało.