Я люблю подход алгоритма Δλ за гибкость и возможность примерить дополнительные параметры по отдельности на каждую из осей каркаса и на свойства визуального атома. Рада, что многие советчики потренировались это делать в комментариях здесь и в телеграм‑канале. Теперь расскажу, как рассуждаю я, и покажу свой вариант решения.

Первое, о чём я думаю, что стаж — это по сути временное измерение, в том смысле, что он измеряется в годах. А нет ли у нас на графике чего‑то связанного со временем? Конечно, ось возраста, на ней тоже отложено количество лет. Нельзя ли как‑то связать две эти параллельные оси?

Следующая мысль: если сейчас сотруднику 35 и он проработал в компании 5 лет, это буквально означает, что он пришёл, когда ему было 30 (плюс‑минус один неполный год). То есть вместо того, чтобы визуализировать стаж, мы можем визуализировать два возраста: на момент прихода, и на текущий момент. Чем больше стаж, тем длиннее будет хвостик у сотрудника.

Уже видно, что зарплата коррелирует со стажем, а также что чем старше сотрудник, то тем больше вероятность, что в компании он давно. Но вот что интересно. В тот момент, когда мы нарисовали хвостик в прошлое, точка появилась не просто на оси возраста, но в пространстве возраст‑зарплата. А что может означать положение точки по оси Y?

Конечно, зарплату на момент прихода в компанию. Если мы визуализируем данные HR‑отдела, эту информацию будет несложно найти. Зато как круто она обогатит наш график! Мы увидим не просто сколько лет сотрудник проработал, но и как он работал, вернее, как его усилия оцениваются начальством. На графике буквально появятся отрезки «роста», «стагнации» или «деградации» зарплаты за период стажа.

Видно, что программисты растут в компании быстрее менеджеров, а ключевые руководители быстрее всех остальных сотрудников. Скорость роста буквально показана наклоном отрезка. Обратите внимание, что хвостики были пунктирными, когда отображали только диапазон по оси X, а сейчас стали обычными линиями, потому что исходная точка теперь стоит в правильном месте на оси Y тоже.

Можно пойти дальше и показать не просто равномерный рост, а точки роста зарплаты.

Этот шаг, хотя и делает график супер‑информативным и интересным для изучения, начинает его перегружать. Так что вполне нормально остановиться и на предыдущей версии.

Остаётся ещё один вопрос. Что если у сотрудника в процессе работы поменялась должность. Скажем, разработчик переквалифицировался в менеджера или проектный менеджер стал руководителем отдела. И тут мы снова встречаемся с «плюшками» конструирования визуализации от данных. Нам не нужно ничего изобретать, все изобразительные средства, которые нужны, чтобы показать смену должности, у нас уже есть. Мы просто красим хвост по‑разному, в зависимости от должности. Я ещё добавлю точку, чтобы подчеркнуть момент смены.

В попытке добавить стаж мы проявили целых два дополнительных измерения на исходном графике, сделав его ещё более интересным для изучения. При этом мы использовали тот же каркас и те же свойства визуального атома, которые уже были в ходу. В стандартном подходе «выберите формат» → «отобразите данные» такой результат попросту невозможен. А в подходе алгоритма Δλ мы можем гибко добавлять и убирать измерения, постепенно трансформировать визуализацию и остановиться на том варианте, который лучше всего решает задачу.