Het smakelijkste diagram uit het kookboek van een data-analist is ongetwijfeld het taartdiagram en zijn even calorierijke broertje: Het donutdiagram… Eenvoudig, duidelijk en snel in elkaar te bakken. Toch heeft het taartdiagram een slechte reputatie. En dat is terecht. Laten we eens kijken wat het taartdiagram zo onverteerbaar maakt.
De illusie van vaste omvang.
In de taart zit een waarheid die we als kind al leren: Als de ander een groter stukje krijgt; dan krijg ik dus een kleiner stukje. Die boodschap krijgen we als kind al mee. Nu kunnen we de bovenstaande grafiek eens goed bekijken. We zien de dagen van de week: En als zaterdag groter wordt, dan moeten de andere dagen inkrimpen. Maar hoewel dat procentueel gezien misschien klopt; klopt het praktisch natuurlijk niet. Want als we nu kijken naar deze grafiek; en het gaat om de bijdrage aan de omzet per dag. Dan zien we dat er op de werkdagen fors meer wordt omgezet dan in de weekenden. Maar klopt het dan ook dat als je op zaterdag meer gaat verkopen dat dat meteen ten koste gaat van de omzet op andere dagen? Ik hoop het van niet. Maar het taartdiagram zet je wel op het verkeerde been.
Kleine aandelen vallen weg.
Wanneer je een taartdiagram bekijkt zie je al snel de grote vlakken. Maar de kleinere vlakken die vallen weg. Als je een diagram hebt met al je klanten: De top 10 is vaak duidelijk – en dat zijn ook altijd de klanten die het hele bedrijf al kent. Dat zijn klanten waar je elke week werk van hebt en die veel omzet binnen brengen. En daardoor zegt de grafiek eigenlijk niets meer over kleine klanten die je allicht met elkaar wilt vergelijken.
Aandelen zijn moeilijk te vergelijken.
Over vergelijken gesproken: Dat is dus erg lastig bij een taartdiagram. Omdat je onderling hoeken moet vergelijken is het nauwelijks te zeggen welk aandeel groter is. Kijk nog eens terug naar het eerste diagram. Welke dag werd er de meeste omzet gedraaid?
Waarschijnlijk kies je voor de knallende kleuren: Rood, of toch voor blauw? Helaas… het is wit.
Probeer het nu nog eens: Maar dan als staafdiagram.
Dat is toch veel makkelijker: En dan zijn we ook meteen van de illusie af dat we niet meer kunnen groeien.
De enige smaak is: Verdeling
Taarten zijn er om te delen. En dat is ook het enige wat je met een taartdiagram kan doen. Een verdeling laten zien. En dat is best wel weinig. Slechts zelden zal je in een situatie komen dat er alleen een verdeling moet worden getoond. Vaker wil je trends in de tijd zien, ontwikkeling en beweging. Maar de taartdiagram heeft daar geen oplossing voor. Hoewel je met creatief gebruik allicht een verschrikkelijke dalende trend als taartdiagram wel door de strot van het managementteam kan krijgen. Zie hieronder de winst sinds het begin van het jaar. Na de piek in april, stortte de winst behoorlijk in.
Het zelfde verhaal als taartdiagram met een 3D-effect voor extra smaak… Dat lust iedereen wel. Dit is inderdaad nog een nieuwe manier om te liegen met data.
Toch heeft het taartdiagram 2 kwaliteiten die voor het gebruik pleitten:
Begrijpelijkheid
Bijna elke idioot kan een taartdiagram begrijpen. Of althans de grote lijnen van een diagram. Je hoeft nagenoeg nooit uit te leggen wat er staat. En als je het wel moet uitleggen: Dan heb je eindelijk iemand getroffen die zich daadwerkelijk interesseert voor de data; en niet alleen maar wil proeven aan een stukje data, maar er ook mee wil gaan werken.
Hier wordt met DATA gewerkt.
Hoewel elke zichzelf respecterende data-specialist het taartdiagram vermijdt alsof hij aan een streng dieet is begonnen, schreeuwt juist dit diagram: ‘Hier wordt met DATA gewerkt’. Aan alle leken en onbenullen maakt het een ding duidelijk: Hier zitten mensen die met DATA werken. Mensen die grafieken maken en die dwars door je heen kijken. Mensen die je niet voor de gek kunt houden; mensen die de feiten op een rijtje hebben. Elk rapport, elke landkaart, elke powerpoint krijgt extra autoriteit als er een taartdiagram in voorkomt. En dat is ook wat waard.
Dus… Of ik een taartdiagrammetje bij mijn koffie wil? Nou vooruit. Soms. Een klein stukje dan.