Beachten Sie die folgenden Aspekte beim Entwerfen von Trellis-Ansichten.
Bei allen Trellis-Ansichten:
Für Vergleiche wählen Sie einfache Trellis-Ansichten aus.
Für Trendanalysen wählen Sie erweiterte Trellis-Ansichten aus.
Gestalten Sie die inneren Diagramme, aus denen eine Trellis-Ansicht besteht, in einem lesbaren und nicht zu dichten Format. Eine Trellis-Ansicht eignet sich nicht besonders gut zur Anzeige mehrerer Reihen oder mehrerer Gruppen. Wenn Sie einen Datenpunkt nicht problemlos mit der Maus ansteuern können (damit er als QuickInfo angezeigt wird), ist das innere Diagramm wahrscheinlich zu dicht angeordnet und kann nicht gelesen werden.
Bei einfachen Trellis-Ansichten:
Die angezeigte Gesamtanzahl an Zellen ist kleiner als in einer Pivot-Tabelle.
Sie können eine bis zwei der Dimensionen mit der Visualisierung verknüpfen. Sie fügen weniger Dimensionen zur äußeren Achse hinzu als bei einer Pivot-Tabelle.
Verwenden Sie eine geringe Anzahl von Outer-Edge-Dimensionen. Die gesamte Diagrammreihe muss auf einen Blick sichtbar sein (damit ähnliche Elemente einfach verglichen werden können), sodass kein Scrolling erforderlich ist. Wenn zusätzliche Dimensionalität dargestellt werden muss, sollten Sie Dimensionen dem Diagrammprompt hinzufügen.
Bei der Bestimmung der Daten, die in Spalten- und Zeilenheadern angezeigt werden sollen, müssen die Spaltenheader eine oder zwei Dimensionen anzeigen (jede Dimension mit einer kleinen Anzahl von Elementen).
Bei der erweiterten Trellis-Ansicht:
In erweiterten Trellis-Ansichten werden in den meisten Fällen Trenddiagramme in komprimierter Form neben numerischen Werten dargestellt. So enthält eine typische erweiterte Trellis-Ansicht eine Kombination von Spark-Diagrammen neben Zahlendarstellungen derselben Kennzahl.
Idealerweise beziehen Sie keine Dimensionen in den Spaltenheaders ein. Nehmen Sie die Kennzahl in den Spaltenheadern auf.
Mit Spark-Diagrammen wird im Allgemeinen die Zeitdimension verknüpft. Weil ein Spark-Diagramm keine sichtbaren Beschriftungen enthält, müssen die dargestellten Daten logisch angeordnet werden. Beispiel: Ein Spark-Diagramm, in dem Regionen visualisiert werden, wäre sinnlos, da die Anordnung der Regionen (bei einem Spark-Balkendiagramm die spezifischen Balken) nicht intuitiv ist.
Genau wie bei Pivot-Tabellen zeigen Sie im Allgemeinen die Zeit auf der horizontalen Achse und die anderen Dimensionen auf der vertikalen Achse an. Auf diese Weise wird von links nach rechts abgelesen, wie sich die Dimensionalität im Laufe der Zeit ändert.
Hierarchische Spalten eignen sich nicht für einfache Trellis-Ansichten. Wenn eine hierarchische Spalte auf der äußeren Achse angezeigt wird, werden über- und untergeordnete Spalten (wie Jahr und Quartal) standardmäßig mit einer allgemeinen Achsenskalierung dargestellt. Weil Jahr und Quartal jedoch unterschiedliche Größenordnungen haben, können die Markierungen in untergeordneten Diagrammen im Vergleich zu der übergeordneten Skalierung extrem klein und schwer zu lesen sein. (Hierarchische Spalten eignen sich jedoch gut für den erweiterten Trellis-Typ, da jede Datenzelle eine andere Skalierung aufweist.)