ไม่มีแผนภูมิ (chart) ไหนที่จะโดน bully มากเท่าแผนภูมิวงกลม (Pie Chart) อีกแล้ว

กูรูชื่อดังหลายต่อหลายคนพูดออกมาตรงๆ ว่าไม่ชอบแผนภูมิวงกลม 

บ้างก็ว่าให้เก็บ pie ไว้เป็นของหวาน อย่าเอามาทำเป็น chart เลย

แต่...

สังเกตอะไรมั๊ยคะ

แผนภูมิวงกลมหรือ Pie Chart ต้องติด top three แผนภูมิที่คุณเห็นหรือใช้บ่อยที่สุดแน่นอน

อือม...

แล้วยังไงดีหละเนี่ย

มาค่ะ มา

เรามาเจาะลึกให้ถึงแก่นของแผนภูมิวงกลม

ว่าตกลงจะใช้หรือไม่ใช้ดี

ข้อดีและข้อเสียมีอะไร

ถ้าใช้... อะไรควรทำและอะไรไม่ควรทำบ้าง

More...

รู้จักแผนภูมิวงกลม (Pie Chart)

แผนภูมิวงกลม หรือ Pie Chart เป็นแผนภูมิที่อ่านค่าจากขนาดของมุมหรือขนาดของพื้นที่ โดยให้มุม/พื้นที่ของวงกลมทั้งหมด เท่ากับ 100% จากนั้นก็นำมุม/พื้นที่วงกลมมาแบ่งส่วนให้กับชุดข้อมูล ตัวอย่างของแผนภูมิวงกลมที่เราเห็นทั่วไป แสดงไว้ในรูป A (หมายเลข 1)

หลายคนอาจรู้สึกคุ้นๆ กับแผนภูมิโดนัทที่ดูคล้ายกัน ไม่แปลกเลยค่ะ ที่จริงแล้วแผนภูมิโดนัทถือเป็นอีกรูปแบบหนึ่งของแผนภูมิวงกลม (หมายเลข 2 ในรูป A) แต่อ่านค่าได้ยากกว่าค่ะ 

แผนภูมิวงกลมเป็นหนึ่งในแผนภูมิในกลุ่ม Part-to-a-whole (หากอยากรู้จักแผนภูมิประเภทอื่นๆ แบบสั้นๆ แนะนำให้ดูในโพสต์เรื่อง FT Visual Vocabulary) และเป็นหนึ่งใน chart ที่มีให้เลือกใช้ใน Microsoft Excel ตั้งแต่ยุคแรกๆ 

แผนภูมิวงกลมเป็นที่รังเกียจของกูรูชื่อดัง

กูรูชื่อดังทั้งระดับตำนานอย่าง Edward Tufte ร่วมสมัยอย่าง Stephen Few หรือผู้ที่มีงานเขียนสมัยใหม่อย่าง Cole Nussbaumer Knaffic (ผู้เขียน Storytellind with Data หนังสือที่อิงชอบมาก) เห็นพ้องกันว่า Pie Charts are BAD! และไม่ควรนำมาใช้งานเป็นอย่างยิ่ง...

ข้อแก้ต่าง

อือม...

แต่ขณะเดียวกันผู้เชี่ยวชาญในงาน Data Visualizaton หลายคน (ถึงจะไม่ได้เป็นตำนานอย่าง Edward Tufte หรือมีชื่อเสียงมากอย่าง Cole Nussbaumer Knaffic) ก็ออกมาบอกผ่าน Blog และหนังสือของตัวเองว่าแผนภูมิวงกลมไม่ได้เลวร้ายขนาดนั้น และยังเหมาะกับการใช้งานบางประเภทอยู่ เพียงแต่ต้องใช้ให้ถูกบริบทเท่านั้นเอง 

สำหรับอิงค่อนข้างเห็นด้วยกับกลุ่มแก้ต่าง แต่อย่างที่บอกค่ะไม่ใช่ทุกสถานการณ์จะเหมาะกับแผนภูมิวงกลม ยังมีคนใช้แผนภูมิวงกลมแบบผิดๆ กันอยู่เยอะ และที่สำคัญเมื่อใช้แผนภูมิวงกลมในการนำเสนอ เราในฐานะผู้นำเสนอต้องช่วยผู้อ่านในการ simplifly แผนภูมิ และปรับแต่งแผนภูมิเพื่อให้แสดง key message ที่ต้องการสื่อออกมาให้ชัดเจนด้วย

มาเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแผนภูมิวงกลมกันค่ะ

ข้อดีของแผนภูมิวงกลม

แผนภูมิวงกลมเป็นที่คุ้นเคยของคนทำงาน โดยเฉพาะวิศวกร หากใครทำงานด้านพลังงานจะพบว่าข้อมูลการใช้พลังงานของโรงงานมักถูกนำเสนอในรูปของแผนภูมิวงกลม นั่นเพราะแค่มองดูผ่านๆ เราพอจะเห็นภาพรวมของการใช้พลังงานได้โดยง่าย เมื่อเทียบกับ chart ในรูปแบบอื่น (แต่ต้องมีชุดข้อมูลไม่มากเกินไป)

สรุปง่ายๆ ว่าแผนภูมิวงกลมเหมาะเมื่อต้องการแสดงให้เห็นภาพรวมของข้อมูล ตัวอย่างเช่นในรูป B สิ่งที่เราอ่านได้จากแผนภูมิในทันที โดยไม่ต้องมีตัวเลขกำกับ คือ

  1. โรงงานใช้พลังงานไอน้ำมากที่สุด
  2. พลังงานไอน้ำและพลังงานที่ใช้ในระบบอัดอากาศรวมกันแล้วเกินกว่า 50% 
  3. พลังงานไอน้ำ พลังงานที่ใช้ในระบบอัดอากาศ และพลังงานที่ใช้ในกระบวนการผลิต รวมกันแล้วเกินกว่า 75%
  4. พลังงานอื่นๆ เป็นส่วนที่น้อยที่สุด

จะสังเกตว่าถึงเราไม่ทราบ % ที่แท้จริงของการใช้พลังงานแต่ละค่า เราก็สามารถอ่านข้อสรุป 4 ข้อด้านบนได้

ข้อด้อยของแผนภูมิวงกลม

สิ่งหนึ่งที่บรรดากูรูพูดถูก คือ แผนภูมิวงกลมสามารถทำให้สับสน (แถมไม่สวยอีกต่างหาก) หรือถูกแปลความหมายผิดๆ ได้ง่าย 

เราต้องไม่ลืมว่าแผนภูมิวงกลมเหมาะที่จะแสดงสัดส่วน แต่ไม่เหมาะที่จะเปรียบเทียบค่าแบบละเอียดและไม่ควรเปรียบเทียบแผนภูมิวงกลมหลายอัน เพื่อแสดงว่าค่าเพิ่มขึ้นหรือลดลง

ตัวอย่างเช่นในรูป C ลองตอบคำถามดังต่อไปนี้ค่ะ

  1. ในปี 2019 การใช้พลังงานในกระบวนการผลิตน้อยกว่าการใช้พลังงานไอน้ำเท่าใด
  2. สัดส่วนการใช้พลังงานไอน้ำในปี 2019 เทียบกับปี 2018 มากขึ้นหรือน้อยลง
  3. การใช้พลังงานไอน้ำในปี 2019 เทียบกับปี 2018 มากกว่าหรือน้อยกว่า

คำตอบที่ถูกเป็นดังนี้ค่ะ

  1. ในปี 2019 การใช้พลังงานในกระบวนการผลิตน้อยกว่าการใช้พลังงานไอน้ำอยู่ 14%
  2. สัดส่วนการใช้พลังงานไอน้ำในปี 2019 เทียบกับปี 2018 น้อยลง 1%
  3. การใช้พลังงานไอน้ำในปี 2019 มากกว่าการใช้พลังงานไอน้ำในปี 2018 เพราะว่าในปี 2019 ถึงแม้สัดส่วนการใช้พลังงานไอน้ำจะน้อยลง แต่จำนวนพลังงานทั้งหมดมากกว่าเดิมมาก ทำให้การใช้พลังงานไอน้ำเพิ่มขึ้น

จะเห็นว่าหากไม่มีตัวเลขกำกับ การเปรียบเทียบโดยละเอียดระหว่างแผนภูมิวงกลมทำได้ยากมาก และหากไม่มีค่าแสดงจำนวนทั้งหมดกำกับมาด้วย (ในกรณีนี้ คือ ปริมาณการใช้พลังงานทั้งหมดของโรงงาน) เราไม่สามารถเปรียบเทียค่าที่แท้จริงระหว่างแผนภูมิวงกลม 2 รูปได้เลย

สิ่งควรทำเมื่อใช้แผนภูมิวงกลม

หากเราเลือกใช้แผนภูมิวงกลมในการแสดงข้อมูล อย่าลืมทำตาม checklist นี้ด้วยค่ะ

  • ใช้แผนภูมิวงกลม เมื่อเรามีชุดข้อมูลไม่มาก (แนะนำว่าไม่ควรเกิน 5)
  • ใช้แผนภูมิวงกลม เมื่อเราต้องการแสดงให้เห็นภาพรวมของข้อมูล
  • เรียงลำดับข้อมูลจากมากไปน้อย
  • ข้อมูลชุดแรกเริ่มจากตำแหน่ง 12 นาฬิกา
  • หากเป็นการนำเสนอ ควรสรุป key message และปรับแผนภูมิวงกลมให้สอดคล้องกับ key message นั้นๆ

สิ่งที่ไม่ควรทำเมื่อใช้แผนภูมิวงกลม

เพื่อป้องกันไม่ให้เราใช้แผนภูมิวงกลมแบบผิดๆ หรือคนอื่นอาจตีความผิดได้ อย่าลืมหลีกเลี่ยงสิ่งเหล่านี้นะคะ

  • ไม่ควรใช้แผนภูมิวงกลม เมื่อเรามีชุดข้อมูลเยอะเกินไป (เกิน 5 ตัว)
  • ไม่ควรใช้แผนภูมิวงกลม ในการเปรียบเทียบกัน (เช่น มีแผนภูมิวงกลม ขนาดเท่ากันมากกว่า 1 วง เพื่อเปรียบเทียบกันในแต่ละช่วงเวลา) 
  • เมื่อต้องวางลำดับข้อมูลแบบสุ่ม (ค่ามากน้อยสลับกันไป) ก็ไม่ควรใช้แผนภูมิวงกลม เพราะจะทำความเข้าใจกับชุดข้อมูลได้ยากและใช้เวลา
  • ไม่ควรใช้การเปรียบเทียบด้วยขนาดพื้นที่ของแผนภูมิวงกลม (เช่น วงนึงเล็ก วงนึงใหญ่)
  • ไม่ควรใช้แผนภูมิวงกลม แบบแตกออกมา
  • ไม่ควรใช้แผนภูมิวงกลม แบบ 3D (ที่จริงแล้วกราฟทุกแบบไม่ควรเป็น 3D อ่านรายละเอียดเพิ่มได้ในโพสต์ "กราฟแบบ 3D - กราฟที่ไม่ควรนำมาใช้")

ข้อสังเกตเรื่องแผนภูมิวงกลม แบบ 3 มิติ (3D) เมื่อกลายเป็น 3D สัดส่วนของมุมจะถูกบิดให้ผิดไปจากค่าจริง เช่น ชิ้นที่อยู่ด้านล่างจะกลายเป็นใหญ่ขึ้นเมื่อเทียบกับด้านบน ดังตัวอย่างในรูป D

จากตัวอย่างในรูป D เมื่อเป็นรูป 2 มิติ (2D) เราจะเห็นว่าการใช้พลังงานไอน้ำมากกว่าการใช้พลังงานในระบบอัดอากาศ ซึ่งเป็นการแปลความที่ถูกต้อง แต่พอทำเป็นรูป 3D กลายเป็นการใช้พลังงานในระบบอัดอากาศดูจะมากกว่าการใช้พลังงานในระบบไอน้ำ ซึ่งเป็นการแปลความที่ผิด

เส้นสีส้มในรูป D คือ มุมที่แท้จริงของการใช้พลังงานในระบบอัดอากาศ ซึ่งเมื่อถูกทำเป็น 3D ค่ามุมนี้จะถูกบิดจนเพี้ยนไป

สรุปง่ายๆ จากรูป D คือ อย่าใช้แผนภูมิวงกลมแบบ 3D

คำถามชวนคิด

คุณเคยใช้แผนภูมิวงกลม (Pie Chart) แบบผิดๆ หรือไม่?

แล้วคุณจะแก้ไขอย่างไร?

Ing

วิศวกรสิ่งแวดล้อมที่หันมาทำงานบริหารโครงการ แต่สนใจเรื่องการนำเสนอมาก จนอยากจะแบ่งปันสิ่งที่เรียนรู้มาตลอดหลายปี (ไม่กล้าบอกปี เดี๋ยวรู้อายุ) ให้กับผู้อ่านที่น่ารักทุกคน

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked

{"email":"Email address invalid","url":"Website address invalid","required":"Required field missing"}

โพสต์อื่นๆ ที่คุณอาจสนใจ

Ing

09/07/2021

Everyday DataViz

Everyday DataViz
3 หัวใจสำคัญ ในการใช้สี
3 ทางเลือก เริ่มการนำเสนอให้กระตุกต่อมความอยากรู้