Power BI - Bien choisir ses graphiques Tutoriels

Découvrez comment choisir les graphiques appropriés pour une utilisation professionnelle dans Microsoft 365 grâce à cette vidéo informative.
Cette vidéo présente les étapes clés pour comprendre les différents types de graphiques disponibles dans Microsoft Power BI et comment choisir le type de graphique le plus adapté à vos données.
Obtenez des conseils pratiques pour choisir les visuels appropriés en fonction de vos objectifs de communication et de vos données, ainsi que pour personnaliser la mise en forme de vos graphiques pour optimiser la lisibilité et la compréhension.
Suivez cette vidéo pour en savoir plus sur le choix des graphiques dans Microsoft 365 et comment cela peut vous aider à améliorer la présentation et l'analyse de vos données.

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Objectifs :

Comprendre les différents types de graphiques disponibles dans Power BI et leur utilisation appropriée pour visualiser des données.

Chapitres :

  1. Introduction aux Types de Graphiques
    Avant de commencer à créer des graphiques, il est essentiel de comprendre les différents types de visualisations disponibles et leur objectif. Chaque type de graphique a un but spécifique et doit être utilisé dans un contexte approprié.
  2. Les 8 Grandes Catégories de Visualisation
    Dans Power BI, il existe huit grandes catégories de visualisations que nous allons explorer. Les plus courantes sont les courbes, les diagrammes en barres, et les camemberts.
  3. 1. Les Courbes
    Les courbes sont largement utilisées pour afficher des tendances sur une période donnée, comme le chiffre d'affaires sur plusieurs mois ou années. Elles sont souvent liées au temps, permettant de visualiser l'évolution des données.
  4. 2. Diagrammes en Barres et Camemberts
    Ces graphiques sont utilisés pour comparer des volumes ou des valeurs entre différentes catégories. Par exemple, ils peuvent représenter des ventes par type de produit ou des visiteurs par source de trafic.
  5. 3. Histogrammes et Boîtes à Moustaches
    Les histogrammes montrent la répartition des éléments, tandis que les boîtes à moustaches (box plots) affichent des quartiles et permettent d'analyser la dispersion des données. Ces visualisations aident à comprendre si les données sont homogènes ou hétérogènes.
  6. 4. Nuages de Points
    Les nuages de points illustrent la relation potentielle entre deux variables. Par exemple, on peut analyser le budget marketing engagé par produit par rapport aux ventes générées, permettant d'évaluer la corrélation entre ces deux éléments.
  7. 5. Visualisations de Type KPI
    Les indicateurs clés de performance (KPI) mettent en avant un chiffre précis, comme le total des ventes ou le taux de conversion. Ces visualisations sont souvent placées en haut des rapports pour donner une vue d'ensemble rapide des performances.
  8. 6. Visualisations Cartographiques
    Ces visualisations permettent d'afficher des données géographiques sur une carte, que ce soit par pays, région ou à l'échelle mondiale. Elles peuvent inclure des histogrammes ou des couleurs pour représenter des données spécifiques.
  9. 7. Graphiques en Aire
    Les graphiques en aire montrent l'évolution des données tout en coloriant la zone sous la courbe. Cela permet de visualiser les proportions par produit et d'analyser les tendances de vente dans le temps.
  10. 8. Arborescence
    Les visualisations en arborescence sont une extension des diagrammes en barres et camemberts. Elles affichent l'importance des éléments au sein d'une thématique, comme le budget annuel par service et par sous-service.
  11. Conclusion
    Après avoir exploré ces différentes visualisations, nous sommes prêts à commencer à créer des graphiques dans Power BI. Chaque type de graphique a son utilité et peut aider à mieux comprendre et analyser les données.

FAQ :

Quels sont les différents types de graphiques disponibles dans Power BI?

Power BI propose plusieurs types de graphiques, notamment des courbes, des diagrammes en barre, des diagrammes en camembert, des histogrammes, des boîtes à moustaches, des nuages de points, des visualisations géographiques, des aires et des arborescences.

Comment choisir le bon type de graphique?

Le choix du graphique dépend de l'objectif de la visualisation. Par exemple, utilisez des courbes pour montrer des tendances dans le temps, des diagrammes en barre pour comparer des volumes, et des nuages de points pour analyser la relation entre deux variables.

Qu'est-ce qu'un KPI et comment l'utiliser?

Un KPI est un indicateur clé de performance qui mesure le succès d'une entreprise ou d'un projet. Il est souvent affiché de manière proéminente dans les rapports pour donner une vue d'ensemble des performances.

Comment interpréter un nuage de points?

Un nuage de points montre la relation entre deux variables. Si les points forment une tendance linéaire, cela indique une relation entre les deux variables. Plus les points sont proches de la ligne, plus la relation est forte.

Quels sont les avantages des visualisations géographiques?

Les visualisations géographiques permettent d'analyser des données en fonction de la localisation, ce qui peut révéler des tendances et des insights que d'autres types de graphiques ne peuvent pas montrer.

Quelques cas d'usages :

Analyse des ventes par produit

Utiliser des diagrammes en barre pour comparer les ventes de différents produits, permettant d'identifier les produits les plus performants et ceux nécessitant des améliorations.

Suivi des tendances de trafic web

Utiliser des courbes pour afficher le trafic mensuel d'un site web sur plusieurs mois, facilitant l'identification des périodes de forte et faible activité.

Évaluation des performances marketing

Utiliser des nuages de points pour analyser la relation entre le budget marketing engagé et les ventes générées, permettant d'optimiser les dépenses publicitaires.

Analyse des distributions de notes

Utiliser des histogrammes et des boîtes à moustaches pour visualiser la répartition des notes des élèves, facilitant l'identification des performances globales et des écarts.

Visualisation des données géographiques

Utiliser des visualisations géographiques pour afficher des données de vente par région, permettant d'identifier les zones géographiques les plus rentables.

Glossaire :

Graphiques

Représentations visuelles de données qui permettent d'analyser et de comprendre des informations complexes.

Courbes

Graphiques utilisés pour afficher des tendances sur une période donnée, souvent en relation avec le temps.

Diagramme en barre

Visualisation qui compare des volumes ou des valeurs sur différentes catégories, souvent utilisée pour montrer des ventes par type de produit.

Diagramme en camembert

Type de graphique circulaire qui montre la proportion de différentes catégories dans un ensemble.

Histogrammes

Graphiques qui montrent la répartition des éléments dans des intervalles, permettant d'analyser des distributions.

Boîtes à moustaches (Box plot)

Visualisation qui affiche la distribution des données à travers leurs quartiles, utile pour identifier les valeurs extrêmes.

Nuages de points

Graphiques qui montrent la relation entre deux variables en plaçant des points sur un plan cartésien.

KPI (Indicateurs Clés de Performance)

Chiffres clés qui mesurent la performance d'une entreprise ou d'un projet, souvent affichés de manière proéminente dans les rapports.

Visualisations géographiques

Graphiques qui affichent des données sur une carte, permettant d'analyser des informations en fonction de la localisation.

Aires

Graphiques qui montrent l'évolution d'une variable dans le temps en coloriant la zone sous la courbe.

Arborescence

Visualisation qui montre la hiérarchie et l'importance des éléments au sein d'un thème, souvent utilisée pour représenter des budgets ou des catégories.

résultat(s)
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Alors, avant d'attaquer la
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création des premiers graphiques,
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on va essayer de comprendre un petit
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peu les différents types de graphiques
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qui existent et dans quel cas utiliser
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tel ou tel type de visualisation,
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puisque à chaque fois,
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chaque visualisation va avoir un but à avoir
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une mise en avant qui va être possible.
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Et donc c'est important de voir dans
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quel cas chacune doit être utilisée.
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Donc ici, vous allez retrouver les 8 grandes
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catégories de visualisation qu'on pourra
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qu'on va pouvoir utiliser dans Power BI.
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Les plus évidentes sont au démarrage ,
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et ensuite on va aller sur des
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choses un peu plus spécifiques.
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Alors, le premier bloc,
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c'est sûrement le plus connu,
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donc c'est tout simplement des courbes ,
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donc des courbes on en voit tous les jours.
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Les courbes sont utilisées pour
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afficher des tendances et c'est
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très généralement sur une période.
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On va voir.
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Voilà du chiffre d'affaires sur
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plusieurs mois ou sur plusieurs années.
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Le trafic mensuel sur un site web.
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Mais voilà tout ce temps enfin,
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très souvent relié au temps.
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Ensuite,
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on va avoir tout ce qui est
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diagramme en barre et Pichard où
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camembert pour la version française.
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Et là l'idée ça va être de
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chercher à comparer des volumes.
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En tout cas des valeurs
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sur différentes catégories,
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,
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ça peut par exemple être des
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ventes par type de produits des
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visiteurs par source de trafic,
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et cetera, et cetera.
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Et donc là l'idée c'est
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de bien pouvoir comparer,
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de voir qui est à la valeur la plus
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forte et qui se trouve en intermédiaire
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et qui a la valeur la plus faible.
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Ensuite,
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on va voir ce qu'on appelle
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des histogrammes ainsi que des
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boîtes à moustaches qu'on appelle
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en anglais des box plot.
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L'objectif ici,
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ça va être de de montrer la
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répartition des éléments.
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Ça correspond à ce qu'on appelle des
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distributions et on a eu l'occasion
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de la voir tout à l'heure quand je
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vous montrais ce que c'est le mode,
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le mode de toutes les notes des
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des élèves dans la classe et bien en fait,
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ici, on va chercher à dire pour
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chacune des valeurs,
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combien j'ai d'utilisateur, combien j'ai de,
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j'ai de personnes et à partir de là,
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du coup de pouvoir créer ce type
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de visualisation ou en gros ici,
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c'est là où j'ai plus de personnes ici,
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j'en ai un peu moins un peu moins
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et donc pouvoir dire si l'ensemble.
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Et hétérogène où homogène,
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et de la même manière,
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ici,
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les boîtes à moustaches vont nous
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permettre d'afficher ce qu'on
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a vu tout à l'heure.
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Donc les quartiles ou du coup le
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le haut et le bas du rectangle
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correspond au quartile central,
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donc le 2 et le et le 3 et ensuite ici
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les extrémités donc le 4 et le 0 ici.
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Ensuite, on va avoir les nuages de points,
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donc là c'est montré la potentielle
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relation entre 2 variables.
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Donc en gros on va avoir l'axe des X,
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l'axe des XY et on va placer un point du
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coup entre la valeur des x et la valeur
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des y pour une observation et à partir
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de là du coup on va potentiellement
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pouvoir constater ou pas des relations.
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Donc si on voit que quand il y a les x
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qui augmentent les YY augmentent aussi
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donc trace une belle droite et que tous
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les points sont autour de ces droites on
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pourra estimer qu'il y a une relation
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entre les 2 événements et donc ça aussi
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on va pouvoir le faire dans Power BI.
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Et l'exemple que je donne,
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c'est effectivement un budget
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marketing engagé par produit,
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par rapport à leur vente ?
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Donc là on va mettre en
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face le budget engagé,
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les ventes générées donc pouvoir
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voir si effectivement le volume de
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budget marketing est proportionnel
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aux ventes qui sont gérées,
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peut-être pas, ça sera déterminé.
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Ensuite, on a quelque chose qui
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est assez spécifique à Power bi.
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On le retrouvera par exemple dans Excel.
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Ce sont ce qu'on appelle des en moi.
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Je les appelle comme ça,
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ce sont les box kappa et on va avoir
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plusieurs types de vision comme ça.
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L'idée c'est de mettre uniquement.
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Un chiffre en avant et c'est
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légèrement ce qu'on va mettre en haut
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de notre rapport pour aller tout de
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suite afficher les chiffres clés,
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donc ça va être un total de vente,
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ça va être un taux de conversion pour un
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site commerce, ça va être le taux le.
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Le coût par acquisition encore une
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fois pour des sites e-commerce et
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là donc c'est de mettre en avant un
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chiffre très précis pour avoir une
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vue d'ensemble de de la réalisation
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de nos potentiels objectifs.
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Ensuite on va avoir toutes les
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visualisations en carpe donc
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celle-ci sont plus.
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Ils sont assez simples à comprendre ,
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puisqu’ici l'objectif va être de pouvoir
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afficher des données sur une carte,
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donc par rapport à un pays par rapport
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à des régions par rapport à la planète.
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Et de pouvoir afficher soit des histogrammes,
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soit des chiffres, soit des couleurs,
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mais dans tous les cas,
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voilà d'utiliser un fonds de cartes qu'on
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va du coup aussi créer parce que là,
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les festivals s'y prêtent.
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On a beaucoup de données géographiques,
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on va pouvoir créer des jolies cartes.
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Ensuite on va avoir la notion d'air alors
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qu'ils sont souvent mal compris .
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Selon plus le type qu'on va choisir,
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l'idée c'est que on va avoir
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une base de courbe ,
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donc avec une évolution et on va également en
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gros sous la courbe aller colorier la zone.
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Et à partir de là, du coup,
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potentiellement pouvoir
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afficher plusieurs éléments.
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Donc si par exemple on regarde l'évolution
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de vente par produit dans le temps,
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Eh bien on va avoir pour chacun des produits,
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une aire et en gros la somme de ces aires
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va donner le nombre total de ventes.
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Voilà et donc de cette manière-là,
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on va pouvoir tout de suite
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voir quelles sont les
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proportions par produit qui sont les
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plus importantes et qui justifient
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une hausse ou potentiellement une
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baisse des ventes des produits.
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Et finalement le dernier item, même si on
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en verra quelques autres ,
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ce sont tout ce qui est arborescence.
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Qui est un peu une extension des diagrammes
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en barres et des Pichard, puisque l'idée,
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ça va être d'afficher des.
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Comment dire d'afficher l'importance des
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éléments au sein d'une thématique,
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? Par exemple, vous souvenez-vous ?
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Dans le tableau des festivals,
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on a les domaines rattachés au festival.
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Est-ce que c'est de la musique,
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est-ce que c'est de la danse, et cetera ?
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Et au sein de ces éléments,
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on avait aussi des sous domaines,
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donc l'idée c'est d'avoir une première
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zone avec les domaines et au sein de cette
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zone là de pouvoir afficher également
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les sous-domaines et donc l'idée c'est
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de pouvoir effectivement afficher.
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Plusieurs éléments en fonction de l'emploi
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et donc aussi plusieurs sous éléments.
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Et donc ça peut être enfin,
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par exemple,
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le budget annuel par service et
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donc potentiellement par sous
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service et les défenses,
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les dépenses par canaux marketing.
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Maintenant qu'on est allé bien
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dans le dans le détail de ces
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différentes visualisations,
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on va pouvoir commencer à attaquer
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la première catégorie puisque on va
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tous les faire toutes les faire.

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résultat(s)
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So, before attacking the
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creation of the first graphs,
00:00:04
We will try to understand a little
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few different types of charts
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that exist and when to use
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this or that type of visualization,
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since each time,
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Each visualization will have a purpose to have
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A highlight that will be possible.
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And so it's important to see in
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which case each should be used.
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So here, you will find the big 8
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Categories of visualization that can be
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that we will be able to use in Power BI.
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The most obvious are at the start huh,
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and then we're going to go on
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things a little more specific.
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So, the first block,
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it is surely the best known,
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So it's just curves huh,
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So curves we see every day.
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Curves are used for
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display trends and it's
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very generally over a period.
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We'll see.
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That's turnover on
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several months or over several years.
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Monthly traffic on a website.
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But here it is all this time at last,
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very often related to time.
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Then
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We're going to have everything that's
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bar chart and pichard where
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Camembert for the French version.
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And there the idea will be to
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seek to compare volumes.
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In any case values
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on different categories,
00:01:07
huh
00:01:07
For example, it can be
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Sales by type of
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visitors by traffic source,
00:01:12
et cetera, et cetera.
00:01:13
And so here the idea is
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to be able to compare,
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to see who is at the most value
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strong and intermediate
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and has the lowest value.
00:01:22
Then
00:01:22
Let's see what we call
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histograms as well as
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boxes of moustaches called
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In English box plots.
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The objective here,
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It's going to be to show the
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Distribution of elements.
00:01:32
It corresponds to what we call
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distributions and we had the opportunity
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to see her just now when I
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showed you what the mode is,
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The mode of all the notes of the
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students in the classroom and well in fact,
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Here, we will try to say for
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each of the values,
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how many users I have, how many I have,
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I have people and from there,
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so to be able to create this type
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visualization or wholesale here,
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that's where I have more people here,
00:01:55
I have a little less a little less
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and therefore be able to tell if the whole.
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And heterogeneous where homogeneous,
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and in the same way,
00:02:02
Here
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Whiskers will go to us
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allow you to display what you want
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saw earlier.
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So the quartiles or suddenly the
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the top and bottom of the rectangle
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is the central quartile,
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So the 2 and the and the 3 and then here
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the ends so the 4 and the 0 here.
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Then we will have the point clouds,
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So here it showed the potential
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relationship between 2 variables.
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So basically we're going to have the X axis,
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the XY axis and we will place a point of the
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Hit between the value of the x and the value
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Y for observation and from
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from there we will potentially
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Being able to see or not relationships.
00:02:39
So if we see that when there are the x
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which increase YY also increase
00:02:43
So draw a beautiful right and that all
00:02:45
The dots are around these lines on
00:02:47
may feel that there is a relationship
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between the 2 events and so that too
00:02:51
we'll be able to do it in Power BI.
00:02:53
And the example I give,
00:02:54
it is indeed a budget
00:02:56
engaged marketing by product,
00:02:57
compared to their sale huh?
00:02:59
So here we will put in place
00:03:00
faced with the budget committed,
00:03:01
The sales generated therefore power
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see if indeed the volume of
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Marketing budget is proportional
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sales that are managed,
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Maybe not, it will be determined.
00:03:10
Then we have something that
00:03:12
is quite specific to Power bi.
00:03:14
It will be found for example in Excel.
00:03:16
These are what they call in me.
00:03:19
I call them that,
00:03:19
These are the Kapia boxes and we will have
00:03:21
Several types of vision like that.
00:03:22
The idea is to put only.
00:03:24
A figure forward and it is
00:03:25
slightly what we will put at the top
00:03:27
of our report to go all from
00:03:29
continue to show key figures,
00:03:30
So it's going to be a total sale,
00:03:32
It's going to be a conversion rate for a
00:03:33
Site commerce, it's going to be the rate the.
00:03:36
The cost per acquisition still a
00:03:38
both for ecommerce sites and
00:03:40
Here it is to highlight a
00:03:43
very precise figure to have a
00:03:45
Overview of of the implementation
00:03:47
of our potential objectives.
00:03:48
Then we're going to have all the
00:03:50
Carp visualizations
00:03:52
This one are more.
00:03:53
They are quite simple to understand huh,
00:03:54
since here the objective will be to be able to
00:03:57
display data on a map,
00:03:58
therefore in relation to a country in relation to
00:04:00
to regions in relation to the planet.
00:04:03
And to be able to display either histograms,
00:04:05
either numbers or colours,
00:04:07
but in any case,
00:04:08
This is to use a base map that we
00:04:10
will also create because there,
00:04:12
Festivals lend themselves to this.
00:04:13
We have a lot of geographical data,
00:04:14
We will be able to create pretty cards.
00:04:17
Then we will have the notion of air then
00:04:19
that they are often misunderstood huh.
00:04:20
Depending on the type we will choose,
00:04:23
The idea is that we will have
00:04:24
a curve base eh,
00:04:25
So with an evolution and we also go to
00:04:29
Big under the curve go color the area.
00:04:33
And from there, suddenly,
00:04:34
potentially able
00:04:35
View multiple items.
00:04:36
So if for example we look at the evolution
00:04:39
sales by product over time,
00:04:41
Well we will have for each of the products,
00:04:43
an area and roughly the sum of these areas
00:04:45
will give the total number of sales.
00:04:47
So that's it, and so in this way,
00:04:48
We'll be able to do it right away
00:04:50
See what are the
00:04:51
Proportions by product which are the
00:04:53
more important and justifying
00:04:54
an increase or potentially a
00:04:56
lower product sales.
00:04:57
And finally the last item, even if we
00:05:00
will see a few more eh,
00:05:01
These are all that is tree.
00:05:04
Which is a bit of an extension of diagrams
00:05:06
in bars and pichards, since the idea,
00:05:08
It's going to be to display DES.
00:05:10
How to say to display the importance of
00:05:12
elements within a theme,
00:05:15
huh? For example, do you remember?
00:05:17
In the table of festivals,
00:05:18
We have the domains attached to the festival.
00:05:20
Is it music,
00:05:20
Is it dancing, et cetera?
00:05:22
And within these elements,
00:05:24
we also had sub-domains,
00:05:25
So the idea is to have a first
00:05:27
area with domains and within this
00:05:30
area there to be able to display also
00:05:31
The subdomains and therefore the idea is
00:05:33
to be able to actually display.
00:05:35
Several elements depending on the job
00:05:37
and therefore also several sub-elements.
00:05:39
And so it can finally be,
00:05:40
Like what
00:05:40
the annual budget per department and
00:05:42
so potentially by under
00:05:43
service and defenses,
00:05:44
spending by marketing channel.
00:05:47
Now that we've been okay
00:05:48
In the details of these
00:05:50
different visualizations,
00:05:51
We will be able to start attacking
00:05:53
The first category since we will
00:05:55
do them all do all.

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résultat(s)
00:00:00
Also, bevor Sie die
00:00:02
Erstellung der ersten Grafiken,
00:00:04
Wir werden versuchen, ein wenig zu verstehen
00:00:06
Einige verschiedene Arten von Diagrammen
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die vorhanden sind und wann sie verwendet werden sollten
00:00:09
diese oder jene Art der Visualisierung,
00:00:11
seit jedem Mal,
00:00:12
Jede Visualisierung hat einen Zweck,
00:00:14
Ein Highlight, das möglich sein wird.
00:00:16
Und so ist es wichtig, in
00:00:18
welcher Fall jeweils verwendet werden sollte.
00:00:20
Hier finden Sie also die großen 8
00:00:23
Kategorien der Visualisierung, die
00:00:25
, die wir in Power BI verwenden können.
00:00:27
Die offensichtlichsten sind am Anfang huh,
00:00:30
Und dann geht es weiter
00:00:31
Dinge etwas spezifischer.
00:00:33
Also, der erste Block,
00:00:34
Es ist sicherlich das bekannteste,
00:00:35
Es sind also nur Kurven, huh,
00:00:36
Also Kurven, die wir jeden Tag sehen.
00:00:38
Kurven werden verwendet für
00:00:40
Display-Trends und es ist
00:00:41
sehr allgemein über einen bestimmten Zeitraum.
00:00:43
Mal sehen.
00:00:44
Das ist der Umsatz auf
00:00:45
mehrere Monate oder über mehrere Jahre.
00:00:48
Monatlicher Traffic auf einer Website.
00:00:50
Aber hier ist es endlich soweit,
00:00:51
sehr oft mit der Zeit verbunden.
00:00:54
Dann
00:00:54
Wir werden alles haben, was
00:00:56
Balkendiagramm und Pichard wobei
00:00:58
Camembert für die französische Version.
00:00:59
Und da wird die Idee sein,
00:01:02
Versuchen Sie, Volumina zu vergleichen.
00:01:04
In jedem Fall Werte
00:01:06
zu verschiedenen Kategorien,
00:01:07
hä
00:01:07
Zum Beispiel kann es sein
00:01:09
Umsatz nach Art von
00:01:11
Besucher nach Verkehrsquelle,
00:01:12
et cetera, et cetera.
00:01:13
Und hier ist die Idee
00:01:14
um vergleichen zu können,
00:01:16
um zu sehen, wer am wertvollsten ist
00:01:18
stark und mittelstark
00:01:20
und hat den niedrigsten Wert.
00:01:22
Dann
00:01:22
Mal sehen, wie wir es nennen
00:01:24
Histogramme sowie
00:01:26
Schachteln mit Schnurrbärten genannt
00:01:27
In englischer Sprache Box Plots.
00:01:28
Das Ziel hier,
00:01:29
Es wird sein, die
00:01:31
Verteilung der Elemente.
00:01:32
Es entspricht dem, was wir nennen
00:01:34
Distributionen und wir hatten die Möglichkeit
00:01:35
um sie gerade jetzt zu sehen, wenn ich
00:01:37
zeigte Ihnen, was der Modus ist,
00:01:38
Der Modus aller Noten der
00:01:40
Schüler im Klassenzimmer und in der Tat,
00:01:43
Hier werden wir versuchen, für
00:01:44
jeder der Werte,
00:01:45
wie viele Benutzer ich habe, wie viele ich habe,
00:01:47
Ich habe Leute und von dort,
00:01:50
um diesen Typ erstellen zu können
00:01:52
Visualisierung oder Großhandel hier,
00:01:54
da habe ich mehr Leute hier,
00:01:55
Ich habe ein bisschen weniger ein bisschen weniger
00:01:57
und daher in der Lage sein zu sagen, ob das Ganze.
00:01:59
Und heterogen, wo homogen,
00:02:00
und in gleicher Weise,
00:02:02
Hier
00:02:02
Schnurrhaare gehen zu uns
00:02:04
Ermöglicht es Ihnen, anzuzeigen, was Sie wollen
00:02:05
sah früher.
00:02:06
Also die Quartile oder plötzlich die
00:02:08
die Ober- und Unterseite des Rechtecks
00:02:10
ist das zentrale Quartil,
00:02:12
Also die 2 und die und die 3 und dann hier
00:02:16
Die endet also die 4 und die 0 hier.
00:02:19
Dann haben wir die Punktwolken,
00:02:22
Hier zeigte es also das Potenzial
00:02:24
Beziehung zwischen 2 Variablen.
00:02:25
Im Grunde genommen werden wir also die X-Achse haben,
00:02:27
die XY-Achse und wir werden einen Punkt der
00:02:30
Treffer zwischen dem Wert des x und dem Wert
00:02:33
Y für Beobachtung und von
00:02:35
Von dort aus werden wir potentiell
00:02:37
In der Lage sein, Beziehungen zu sehen oder nicht.
00:02:39
Wenn wir also sehen, dass, wenn es die x
00:02:42
die auch YY erhöhen
00:02:43
Also zeichne ein schönes Recht und das alles
00:02:45
Die Punkte befinden sich um diese Linien auf
00:02:47
kann das Gefühl haben, dass es eine Beziehung gibt
00:02:49
zwischen den 2 Veranstaltungen und so auch
00:02:51
Wir werden dies in Power BI tun können.
00:02:53
Und das Beispiel, das ich gebe,
00:02:54
Es ist in der Tat ein Haushalt
00:02:56
engagiertes Marketing nach Produkten,
00:02:57
im Vergleich zu ihrem Verkauf, oder?
00:02:59
Hier werden wir also
00:03:00
Angesichts der gebundenen Haushaltsmittel
00:03:01
Der Umsatz generierte somit Strom
00:03:03
Sehen Sie, ob tatsächlich das Volumen von
00:03:05
Marketingbudget ist proportional
00:03:06
Verkäufe, die verwaltet werden,
00:03:08
Vielleicht nicht, es wird bestimmt werden.
00:03:10
Dann haben wir etwas, das
00:03:12
ist ziemlich spezifisch für Power Bi.
00:03:14
Es wird zum Beispiel in Excel zu finden sein.
00:03:16
Das nennen sie in mir.
00:03:19
Ich nenne sie so,
00:03:19
Dies sind die Kapia-Boxen und wir werden
00:03:21
Verschiedene Arten von Visionen wie diese.
00:03:22
Die Idee ist, nur zu setzen.
00:03:24
Eine Figur vorwärts und es ist
00:03:25
etwas was wir an die Spitze setzen werden
00:03:27
unseres Berichts zu gehen alle von
00:03:29
weiterhin Kennzahlen anzeigen,
00:03:30
Es wird also ein totaler Verkauf sein,
00:03:32
Es wird eine Conversion-Rate für eine
00:03:33
Site Commerce, es wird die Rate sein.
00:03:36
Die Kosten pro Anschaffung sind immer noch ein
00:03:38
sowohl für E-Commerce-Websites als auch für
00:03:40
Hier ist es eine
00:03:43
sehr genaue Zahl, um eine
00:03:45
Überblick über die Umsetzung
00:03:47
unserer möglichen Ziele.
00:03:48
Dann haben wir alle
00:03:50
Karpfen-Visualisierungen
00:03:52
Diese sind mehr.
00:03:53
Sie sind ziemlich einfach zu verstehen, huh,
00:03:54
Da hier das Ziel darin bestehen wird, in der Lage zu sein,
00:03:57
Daten auf einer Karte anzeigen,
00:03:58
Daher in Bezug auf ein Land in Bezug auf
00:04:00
zu Regionen in Bezug auf den Planeten.
00:04:03
Und um entweder Histogramme anzeigen zu können,
00:04:05
entweder Zahlen oder Farben,
00:04:07
aber auf jeden Fall,
00:04:08
Dies ist die Verwendung einer Basiskarte, die wir
00:04:10
wird auch schaffen, weil dort,
00:04:12
Festivals bieten sich dafür an.
00:04:13
Wir haben viele geografische Daten,
00:04:14
Wir werden in der Lage sein, hübsche Karten zu erstellen.
00:04:17
Dann werden wir dann den Begriff Luft haben
00:04:19
dass sie oft missverstanden werden, huh.
00:04:20
Abhängig von dem Typ, den wir wählen,
00:04:23
Die Idee ist, dass wir
00:04:24
eine Kurvenbasis eh,
00:04:25
Also mit einer Evolution und wir gehen auch zu
00:04:29
Groß unter der Kurve gehen Farbe der Bereich.
00:04:33
Und von dort plötzlich,
00:04:34
potentiell in der Lage
00:04:35
Zeigen Sie mehrere Elemente an.
00:04:36
Wenn wir uns also zum Beispiel die Evolution ansehen,
00:04:39
Umsatz nach Produkten im Zeitverlauf,
00:04:41
Nun, wir werden für jedes der Produkte haben,
00:04:43
eine Fläche und ungefähr die Summe dieser Flächen
00:04:45
gibt die Gesamtzahl der Verkäufe an.
00:04:47
Das war's also, und so auf diese Weise,
00:04:48
Wir werden es sofort tun können
00:04:50
Sehen Sie, was sind die
00:04:51
Anteile nach Erzeugnissen, die die
00:04:53
wichtiger und rechtfertigender
00:04:54
eine Erhöhung oder möglicherweise eine
00:04:56
Geringere Produktverkäufe.
00:04:57
Und schließlich der letzte Punkt, auch wenn wir
00:05:00
werde noch ein paar mehr sehen eh,
00:05:01
Das ist alles, was Baum ist.
00:05:04
Was eine kleine Erweiterung von Diagrammen ist
00:05:06
in Bars und Pichards, seit der Idee,
00:05:08
Es wird sein, DES anzuzeigen.
00:05:10
Wie man sagt, um die Wichtigkeit von
00:05:12
Elemente innerhalb eines Themas,
00:05:15
hä? Erinnerst du dich zum Beispiel?
00:05:17
In der Tabelle der Festivals,
00:05:18
Wir haben die Domains an das Festival angeschlossen.
00:05:20
Ist es Musik,
00:05:20
Ist es Tanzen, et cetera?
00:05:22
Und innerhalb dieser Elemente,
00:05:24
Wir hatten auch Subdomains,
00:05:25
Die Idee ist also, eine erste
00:05:27
Bereich mit Domains und innerhalb dieses
00:05:30
Bereich dort, um auch anzeigen zu können
00:05:31
Die Subdomains und damit die Idee ist
00:05:33
um tatsächlich anzeigen zu können.
00:05:35
Mehrere Elemente je nach Auftrag
00:05:37
und daher auch mehrere Unterelemente.
00:05:39
Und so kann es endlich sein,
00:05:40
Zum Beispiel
00:05:40
das Jahresbudget pro Abteilung und
00:05:42
So potentiell durch unter
00:05:43
Dienst und Verteidigung,
00:05:44
Ausgaben nach Marketingkanal.
00:05:47
Jetzt, da es uns gut geht
00:05:48
In den Details dieser
00:05:50
verschiedene Visualisierungen,
00:05:51
Wir werden in der Lage sein, anzugreifen
00:05:53
Die erste Kategorie, da wir
00:05:55
Tun sie alle.

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résultat(s)
00:00:00
Entonces, antes de atacar el
00:00:02
creación de los primeros gráficos,
00:00:04
Intentaremos entender un poco
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Pocos tipos diferentes de gráficos
00:00:07
que existen y cuándo usarlos
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este o aquel tipo de visualización,
00:00:11
ya que cada vez,
00:00:12
Cada visualización tendrá un propósito para tener
00:00:14
Un punto culminante que será posible.
00:00:16
Y por eso es importante ver en
00:00:18
en qué caso debe utilizarse cada uno.
00:00:20
Así que aquí, encontrarás los 8 grandes
00:00:23
Categorías de visualización que pueden ser
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que podremos usar en Power BI.
00:00:27
Los más obvios están al principio eh,
00:00:30
y luego vamos a seguir
00:00:31
Cosas un poco más específicas.
00:00:33
Entonces, el primer bloque,
00:00:34
es seguramente el más conocido,
00:00:35
Así que son solo curvas, eh,
00:00:36
Así que las curvas que vemos todos los días.
00:00:38
Las curvas se utilizan para
00:00:40
mostrar tendencias y es
00:00:41
muy generalmente durante un período.
00:00:43
Ya veremos.
00:00:44
Eso es volumen de negocios en
00:00:45
varios meses o más de varios años.
00:00:48
Tráfico mensual en un sitio web.
00:00:50
Pero aquí está todo este tiempo por fin,
00:00:51
muy a menudo relacionado con el tiempo.
00:00:54
Entonces
00:00:54
Vamos a tener todo lo que es
00:00:56
gráfico de barras y pichard donde
00:00:58
Camembert para la versión francesa.
00:00:59
Y ahí la idea será
00:01:02
Busca comparar volúmenes.
00:01:04
En cualquier caso valores
00:01:06
en diferentes categorías,
00:01:07
eh
00:01:07
Por ejemplo, puede ser
00:01:09
Ventas por tipo de
00:01:11
visitantes por fuente de tráfico,
00:01:12
etcétera, etcétera.
00:01:13
Y aquí está la idea
00:01:14
para poder comparar,
00:01:16
para ver quién tiene el mayor valor
00:01:18
fuerte e intermedio
00:01:20
y tiene el valor más bajo.
00:01:22
Entonces
00:01:22
Veamos cómo llamamos
00:01:24
histogramas, así como
00:01:26
cajas de bigotes llamados
00:01:27
En gráficos de caja en inglés.
00:01:28
El objetivo aquí,
00:01:29
Va a ser para mostrar el
00:01:31
Distribución de elementos.
00:01:32
Corresponde a lo que llamamos
00:01:34
distribuciones y tuvimos la oportunidad
00:01:35
para verla justo ahora cuando
00:01:37
te mostró cuál es el modo,
00:01:38
El modo de todas las notas del
00:01:40
estudiantes en el aula y bueno, de hecho,
00:01:43
Aquí, trataremos de decir para
00:01:44
cada uno de los valores,
00:01:45
cuántos usuarios tengo, cuántos tengo,
00:01:47
Tengo gente y a partir de ahí,
00:01:50
Así que para poder crear este tipo
00:01:52
visualización o venta al por mayor aquí,
00:01:54
ahí es donde tengo más gente aquí,
00:01:55
Tengo un poco menos un poco menos
00:01:57
y por lo tanto ser capaz de decir si el todo.
00:01:59
Y heterogéneo donde homogéneo,
00:02:00
y de la misma manera,
00:02:02
Aquí
00:02:02
Los bigotes irán a nosotros
00:02:04
permitirle mostrar lo que desee
00:02:05
vi antes.
00:02:06
Así que los cuartiles o de repente el
00:02:08
La parte superior e inferior del rectángulo
00:02:10
es el cuartil central,
00:02:12
Así que el 2 y el y el 3 y luego aquí
00:02:16
los extremos así que el 4 y el 0 aquí.
00:02:19
Entonces tendremos las nubes de puntos,
00:02:22
Así que aquí mostró el potencial
00:02:24
Relación entre 2 variables.
00:02:25
Así que básicamente vamos a tener el eje X,
00:02:27
el eje XY y colocaremos un punto del
00:02:30
Acertar entre el valor de la x y el valor
00:02:33
Y para observación y desde
00:02:35
A partir de ahí potencialmente
00:02:37
Ser capaz de ver o no las relaciones.
00:02:39
Entonces, si vemos que cuando hay x
00:02:42
que aumentan YY también aumentan
00:02:43
Así que dibuja una hermosa derecha y que todo
00:02:45
Los puntos están alrededor de estas líneas en
00:02:47
puede sentir que hay una relación
00:02:49
entre los 2 eventos y para que también
00:02:51
podremos hacerlo en Power BI.
00:02:53
Y el ejemplo que doy,
00:02:54
De hecho, es un presupuesto
00:02:56
marketing comprometido por producto,
00:02:57
en comparación con su venta, ¿eh?
00:02:59
Así que aquí vamos a poner en marcha
00:03:00
frente al presupuesto comprometido,
00:03:01
Las ventas generadas por lo tanto potencia
00:03:03
ver si efectivamente el volumen de
00:03:05
El presupuesto de marketing es proporcional
00:03:06
ventas que se gestionan,
00:03:08
Tal vez no, se determinará.
00:03:10
Entonces tenemos algo que
00:03:12
es bastante específico de Power bi.
00:03:14
Se encontrará, por ejemplo, en Excel.
00:03:16
Esto es lo que llaman en mí.
00:03:19
Yo los llamo así,
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Estas son las cajas Kapia y tendremos
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Varios tipos de visión como esa.
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La idea es poner sólo.
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Una cifra hacia adelante y es
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Un poco lo que pondremos en la parte superior
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de nuestro informe para ir todo desde
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seguir mostrando cifras clave,
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Así que va a ser una venta total,
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Va a ser una tasa de conversión para un
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El comercio del sitio, va a ser la tasa el.
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El coste por adquisición sigue siendo un
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tanto para sitios de comercio electrónico como para
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Aquí está para destacar un
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Cifra muy precisa para tener un
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Panorama general de la aplicación
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de nuestros objetivos potenciales.
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Entonces vamos a tener todos los
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Visualizaciones de carpas
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Este son más.
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Son bastante simples de entender eh,
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ya que aquí el objetivo será poder
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mostrar datos en un mapa,
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por lo tanto, en relación con un país en relación con
00:04:00
a las regiones en relación con el planeta.
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Y para poder mostrar cualquiera de los histogramas,
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números o colores,
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pero en cualquier caso,
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Esto es para usar un mapa base que
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también creará porque allí,
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Los festivales se prestan a esto.
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Tenemos muchos datos geográficos,
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Podremos crear bonitas cartas.
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Entonces tendremos la noción de aire entonces
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que a menudo se malinterpretan eh.
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Dependiendo del tipo que elijamos,
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La idea es que tendremos
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una base curva eh,
00:04:25
Así que con una evolución y también vamos a
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Grande bajo la curva ir colorear el área.
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Y a partir de ahí, de repente,
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potencialmente capaz
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Ver varios elementos.
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Así que si por ejemplo nos fijamos en la evolución
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ventas por producto a lo largo del tiempo,
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Pues tendremos para cada uno de los productos,
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un área y aproximadamente la suma de estas áreas
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dará el número total de ventas.
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Así que eso es todo, y de esta manera,
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Podremos hacerlo de inmediato
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Vea cuáles son los
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Proporciones por producto que son las
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más importante y justificativo
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un aumento o potencialmente un
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Menores ventas de productos.
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Y finalmente el último elemento, incluso si
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verá algunos más eh,
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Esto es todo lo que es árbol.
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Lo cual es un poco una extensión de los diagramas
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en bares y pichards, desde la idea,
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Va a ser para mostrar DES.
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Cómo decir para mostrar la importancia de
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elementos dentro de un tema,
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¿eh? Por ejemplo, ¿te acuerdas?
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En la tabla de festivales,
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Tenemos los dominios adjuntos al festival.
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¿Es música,
00:05:20
¿Es bailar, etcétera?
00:05:22
Y dentro de estos elementos,
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También teníamos subdominios,
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Así que la idea es tener un primer
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área con dominios y dentro de este
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área allí para poder mostrar también
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Los subdominios y por lo tanto la idea es
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para poder mostrar realmente.
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Varios elementos dependiendo del trabajo
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y, por lo tanto, también varios subelementos.
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Y así puede ser finalmente,
00:05:40
Como qué
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el presupuesto anual por departamento y
00:05:42
así que potencialmente por debajo de
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servicio y defensas,
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Gasto por canal de marketing.
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Ahora que hemos estado bien
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En los detalles de estos
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diferentes visualizaciones,
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Podremos empezar a atacar
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La primera categoría ya que vamos a
00:05:55
Hazlos todos, haz todo.

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résultat(s)
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Dus, voordat u de
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creatie van de eerste grafieken,
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We zullen proberen een beetje te begrijpen
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weinig verschillende soorten grafieken
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die bestaan en wanneer te gebruiken
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dit of dat type visualisatie,
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sinds elke keer,
00:00:12
Elke visualisatie heeft een doel om te hebben
00:00:14
Een hoogtepunt dat mogelijk zal zijn.
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En dus is het belangrijk om in te zien
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welke koffer elk moet worden gebruikt.
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Dus hier vind je de grote 8
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Categorieën van visualisatie die kunnen worden
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die we kunnen gebruiken in Power BI.
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De meest voor de hand liggende zijn aan het begin hè,
00:00:30
en dan gaan we verder
00:00:31
dingen een beetje specifieker.
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Dus, het eerste blok,
00:00:34
het is zeker de bekendste,
00:00:35
Het zijn dus gewoon bochten hè,
00:00:36
Bochten zien we dus elke dag.
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Curven worden gebruikt voor
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trends weergeven en het is
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heel algemeen over een periode.
00:00:43
We zullen zien.
00:00:44
Dat is omzet op
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enkele maanden of over meerdere jaren.
00:00:48
Maandelijks verkeer op een website.
00:00:50
Maar hier is het al die tijd eindelijk,
00:00:51
heel vaak gerelateerd aan tijd.
00:00:54
Dan
00:00:54
We gaan alles hebben wat
00:00:56
staafdiagram en pichard waar
00:00:58
Camembert voor de Franse versie.
00:00:59
En daar zal het idee zijn om
00:01:02
probeer volumes te vergelijken.
00:01:04
In ieder geval waarden
00:01:06
op verschillende categorieën,
00:01:07
hè
00:01:07
Het kan bijvoorbeeld
00:01:09
Verkoop per type
00:01:11
bezoekers per verkeersbron,
00:01:12
et cetera, et cetera.
00:01:13
Dus hier is het idee
00:01:14
om te kunnen vergelijken,
00:01:16
om te zien wie de meeste waarde heeft
00:01:18
sterk en gemiddeld
00:01:20
en heeft de laagste waarde.
00:01:22
Dan
00:01:22
Laten we eens kijken wat we noemen
00:01:24
histogrammen en
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dozen met snorren genoemd
00:01:27
In het Engels box plots.
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Het doel hier,
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Het zal zijn om de
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Verdeling van elementen.
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Het komt overeen met wat we noemen
00:01:34
distributies en we hadden de kans
00:01:35
om haar net nu te zien als ik
00:01:37
liet je zien wat de modus is,
00:01:38
De modus van alle noten van de
00:01:40
studenten in de klas en goed in feite,
00:01:43
Hier zullen we proberen te zeggen voor
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elk van de waarden,
00:01:45
hoeveel gebruikers ik heb, hoeveel ik heb,
00:01:47
Ik heb mensen en van daaruit,
00:01:50
dus om dit type te kunnen maken
00:01:52
visualisatie of groothandel hier,
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daar heb ik hier meer mensen,
00:01:55
Ik heb iets minder iets minder
00:01:57
en daardoor kunnen zien of het geheel.
00:01:59
En heterogeen waar homogeen,
00:02:00
en op dezelfde manier,
00:02:02
Hier
00:02:02
Snorharen gaan naar ons toe
00:02:04
u in staat te stellen weer te geven wat u wilt
00:02:05
eerder gezien.
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Dus de kwartielen of ineens de
00:02:08
de boven- en onderkant van de rechthoek
00:02:10
het centrale kwartiel is,
00:02:12
Dus de 2 en de en de 3 en dan hier
00:02:16
de uiteinden dus de 4 en de 0 hier.
00:02:19
Dan hebben we de puntenwolken,
00:02:22
Dus hier toonde het het potentieel
00:02:24
relatie tussen 2 variabelen.
00:02:25
Dus eigenlijk gaan we de X-as hebben,
00:02:27
de XY-as en we plaatsen een punt van de
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Raak tussen de waarde van de x en de waarde
00:02:33
Y voor observatie en van
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van daaruit zullen we mogelijk
00:02:37
Relaties kunnen zien of niet.
00:02:39
Dus als we dat zien als er de x zijn
00:02:42
die verhogen YY ook verhogen
00:02:43
Teken dus een mooi recht en dat allemaal
00:02:45
De stippen staan rond deze lijnen op
00:02:47
kan het gevoel hebben dat er een relatie is
00:02:49
tussen de 2 evenementen en dus ook dat
00:02:51
we kunnen dit doen in Power BI.
00:02:53
En het voorbeeld dat ik geef,
00:02:54
het is inderdaad een begroting
00:02:56
geëngageerde marketing per product,
00:02:57
vergeleken met hun verkoop hè?
00:02:59
Dus hier zullen we op zijn plaats zetten
00:03:00
geconfronteerd met de vastgelegde begroting,
00:03:01
De omzet genereerde dus stroom
00:03:03
kijken of inderdaad het volume van
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Marketingbudget is proportioneel
00:03:06
verkopen die worden beheerd,
00:03:08
Misschien niet, het zal worden bepaald.
00:03:10
Dan hebben we iets dat
00:03:12
is vrij specifiek voor Power bi.
00:03:14
Het zal bijvoorbeeld in Excel te vinden zijn.
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Dit is wat ze in mij roepen.
00:03:19
Ik noem ze zo,
00:03:19
Dit zijn de Kapia dozen en we zullen hebben
00:03:21
Verschillende soorten visies zoals dat.
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Het idee is om alleen te zetten.
00:03:24
Een figuur vooruit en het is
00:03:25
iets wat we bovenaan zullen zetten
00:03:27
van ons rapport om helemaal van te gaan
00:03:29
kerncijfers blijven tonen,
00:03:30
Het wordt dus een totale verkoop,
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Het wordt een conversieratio voor een
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Site commerce, het zal de koers de.
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De kosten per acquisitie zijn nog steeds een
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zowel voor e-commercesites als
00:03:40
Hier is het om een
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zeer nauwkeurig figuur om een
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Overzicht van de implementatie
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van onze potentiële doelstellingen.
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Dan hebben we alle
00:03:50
Karpervisualisaties
00:03:52
Deze zijn er meer.
00:03:53
Ze zijn vrij eenvoudig te begrijpen hè,
00:03:54
aangezien hier het doel zal zijn om te kunnen
00:03:57
gegevens op een kaart weergeven,
00:03:58
dus met betrekking tot een land in relatie tot
00:04:00
aan regio's in relatie tot de planeet.
00:04:03
En om histogrammen te kunnen weergeven,
00:04:05
getallen of kleuren,
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maar in ieder geval,
00:04:08
Dit is om een basiskaart te gebruiken die we
00:04:10
zal ook creëren omdat daar,
00:04:12
Festivals lenen zich hiervoor.
00:04:13
We hebben veel geografische gegevens,
00:04:14
We zullen in staat zijn om mooie kaarten te maken.
00:04:17
Dan hebben we het begrip lucht dan.
00:04:19
dat ze vaak verkeerd begrepen worden hè.
00:04:20
Afhankelijk van het type dat we zullen kiezen,
00:04:23
Het idee is dat we
00:04:24
een curvebasis eh,
00:04:25
Dus met een evolutie en we gaan ook naar
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Groot onder de curve gaan kleur het gebied.
00:04:33
En van daaruit, plotseling,
00:04:34
potentieel in staat
00:04:35
Bekijk meerdere items.
00:04:36
Dus als we bijvoorbeeld kijken naar de evolutie
00:04:39
verkoop per product in de loop van de tijd,
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Nou, we zullen voor elk van de producten hebben,
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een gebied en grofweg de som van deze gebieden
00:04:45
geeft het totale aantal verkopen.
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Dus dat is het, en dus op deze manier,
00:04:48
We kunnen het meteen doen
00:04:50
Bekijk wat de
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Verhoudingen per product die de
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belangrijker en rechtvaardiger
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een verhoging of mogelijk een
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lagere productverkopen.
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En tot slot het laatste item, ook al zijn we
00:05:00
zal er nog een paar zien eh,
00:05:01
Dit is alles wat boom is.
00:05:04
Dat is een beetje een uitbreiding van diagrammen
00:05:06
in bars en pichards, sinds het idee,
00:05:08
Het gaat om HET weergeven van DES.
00:05:10
Hoe te zeggen om het belang van
00:05:12
elementen binnen een thema,
00:05:15
hè? Weet je het bijvoorbeeld nog?
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In de tabel van festivals,
00:05:18
We hebben de domeinen verbonden aan het festival.
00:05:20
Is het muziek,
00:05:20
Is het dansen, et cetera?
00:05:22
En binnen deze elementen,
00:05:24
we hadden ook subdomeinen,
00:05:25
Het idee is dus om een eerste te hebben.
00:05:27
gebied met domeinen en daarbinnen
00:05:30
gebied daar om ook te kunnen weergeven
00:05:31
De subdomeinen en dus het idee is
00:05:33
om daadwerkelijk te kunnen weergeven.
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Verschillende elementen afhankelijk van de taak
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en dus ook verschillende subelementen.
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En zo kan het eindelijk zijn,
00:05:40
Zoals wat
00:05:40
de jaarlijkse begroting per departement en
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dus potentieel door onder
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service en verdediging,
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uitgaven per marketingkanaal.
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Nu het goed met ons gaat
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In de details van deze
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verschillende visualisaties,
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We zullen in staat zijn om aan te vallen
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De eerste categorie omdat we
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doe ze allemaal.

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résultat(s)
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Então, antes de atacar o
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criação dos primeiros gráficos,
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Vamos tentar entender um pouco
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poucos tipos diferentes de gráficos
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que existem e quando usar
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este ou aquele tipo de visualização,
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uma vez que cada vez,
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Cada visualização terá um propósito a ter
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Um destaque que será possível.
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E por isso é importante ver em
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caso em que cada um deve ser usado.
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Então, aqui, você vai encontrar o big 8
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Categorias de visualização que podem ser
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que poderemos usar no Power BI.
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Os mais óbvios estão no início hein,
00:00:30
e então vamos continuar
00:00:31
coisas um pouco mais específicas.
00:00:33
Então, o primeiro bloco,
00:00:34
é certamente o mais conhecido,
00:00:35
Então são só curvas hein, hein,
00:00:36
Então, curvas que vemos todos os dias.
00:00:38
As curvas são usadas para
00:00:40
exibir tendências e é
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muito geralmente ao longo de um período.
00:00:43
Vamos ver.
00:00:44
Isso é rotatividade em
00:00:45
vários meses ou mais de vários anos.
00:00:48
Tráfego mensal em um site.
00:00:50
Mas aqui está todo esse tempo enfim,
00:00:51
muitas vezes relacionado com o tempo.
00:00:54
Então
00:00:54
Nós vamos ter tudo o que é
00:00:56
gráfico de barras e pichard onde
00:00:58
Camembert para a versão francesa.
00:00:59
E aí estará a ideia de
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procurar comparar volumes.
00:01:04
Em qualquer caso, valores
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em diferentes categorias,
00:01:07
hem
00:01:07
Por exemplo, pode ser
00:01:09
Vendas por tipo de
00:01:11
visitantes por fonte de tráfego,
00:01:12
et cetera, et cetera.
00:01:13
E aqui está a ideia
00:01:14
poder comparar,
00:01:16
para ver quem está no valor máximo
00:01:18
forte e intermediário
00:01:20
e tem o menor valor.
00:01:22
Então
00:01:22
Vamos ver o que chamamos de
00:01:24
histogramas, bem como
00:01:26
caixas de bigodes chamadas
00:01:27
Em inglês box plots.
00:01:28
O objetivo aqui,
00:01:29
Vai ser para mostrar o
00:01:31
Distribuição de elementos.
00:01:32
Corresponde ao que chamamos de
00:01:34
distribuições e tivemos a oportunidade
00:01:35
para vê-la agora mesmo, quando eu
00:01:37
mostrou-lhe o que é o modo,
00:01:38
O modo de todas as notas do
00:01:40
alunos na sala de aula e bem, de fato,
00:01:43
Aqui, tentaremos dizer para
00:01:44
cada um dos valores,
00:01:45
quantos usuários eu tenho, quantos eu tenho,
00:01:47
Eu tenho pessoas e a partir daí,
00:01:50
para poder criar este tipo
00:01:52
visualização ou atacado aqui,
00:01:54
é aí que eu tenho mais gente aqui,
00:01:55
Eu tenho um pouco menos um pouco menos
00:01:57
e, portanto, ser capaz de dizer se o todo.
00:01:59
E heterogêneo onde homogêneo,
00:02:00
e da mesma forma,
00:02:02
Aqui
00:02:02
Bigodes irão até nós
00:02:04
permitir que você exiba o que deseja
00:02:05
vi antes.
00:02:06
Assim, os quartis ou de repente o
00:02:08
a parte superior e inferior do retângulo
00:02:10
é o quartil central,
00:02:12
Então o 2 e o e o 3 e depois aqui
00:02:16
as extremidades assim o 4 e o 0 aqui.
00:02:19
Então teremos as nuvens de pontos,
00:02:22
Então aqui ele mostrou o potencial
00:02:24
relação entre 2 variáveis.
00:02:25
Então, basicamente, vamos ter o eixo X,
00:02:27
o eixo XY e colocaremos um ponto do
00:02:30
Acertar entre o valor do x e o valor
00:02:33
Y para observação e de
00:02:35
a partir daí, potencialmente
00:02:37
Ser capaz de ver ou não relacionamentos.
00:02:39
Então, se virmos que quando há o x
00:02:42
que aumentam YY também aumentam
00:02:43
Então desenhe um direito bonito e que tudo
00:02:45
Os pontos estão em torno dessas linhas em
00:02:47
pode sentir que há um relacionamento
00:02:49
entre os 2 eventos e assim também
00:02:51
poderemos fazê-lo no Power BI.
00:02:53
E o exemplo que dou,
00:02:54
é, de facto, um orçamento
00:02:56
comercialização por produto,
00:02:57
em comparação com a sua venda hein?
00:02:59
Então, aqui vamos colocar em prática
00:03:00
face ao orçamento autorizado,
00:03:01
As vendas geraram, portanto, energia
00:03:03
veja se de fato o volume de
00:03:05
O orçamento de marketing é proporcional
00:03:06
vendas que são gerenciadas,
00:03:08
Talvez não, será determinado.
00:03:10
Então temos algo que
00:03:12
é bastante específico para Power bi.
00:03:14
Ele será encontrado, por exemplo, no Excel.
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Isto é o que eles chamam em mim.
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Eu os chamo assim,
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Estas são as caixas Kapia e teremos
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Vários tipos de visão como essa.
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A ideia é colocar apenas.
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Uma figura para a frente e é
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um pouco o que vamos colocar no topo
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do nosso relatório para ir tudo de
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continuar a mostrar números-chave,
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Então vai ser uma venda total,
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Vai ser uma taxa de conversão para um
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Site de comércio, vai ser a taxa o.
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O custo por aquisição ainda é um
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tanto para sites de comércio eletrônico quanto para sites de comércio eletrônico
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Aqui é para destacar um
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figura muito precisa para ter um
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Visão geral da implementação
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dos nossos objetivos potenciais.
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Então vamos ter todos os
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Visualizações de carpas
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Este é mais.
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Eles são bem simples de entender hein,
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uma vez que aqui o objetivo será poder
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exibir dados em um mapa,
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portanto, em relação a um país em relação a
00:04:00
às regiões em relação ao planeta.
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E para poder exibir histogramas,
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números ou cores,
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mas, em qualquer caso,
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Isto é para usar um mapa base que nós
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também criará porque lá,
00:04:12
Os festivais prestam-se a isso.
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Temos muitos dados geográficos,
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Seremos capazes de criar cartões bonitos.
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Então teremos a noção de ar então
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que muitas vezes são incompreendidos hein.
00:04:20
Dependendo do tipo que escolheremos,
00:04:23
A ideia é que tenhamos
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uma base de curva eh,
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Então, com uma evolução e nós também vamos para
00:04:29
Grande sob a curva ir colorir a área.
00:04:33
E a partir daí, de repente,
00:04:34
potencialmente capaz
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Exibir vários itens.
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Então, se, por exemplo, olharmos para a evolução
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vendas por produto ao longo do tempo,
00:04:41
Bem, teremos para cada um dos produtos,
00:04:43
uma área e aproximadamente a soma dessas áreas
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dará o número total de vendas.
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Então é isso, e assim, desta forma,
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Seremos capazes de fazê-lo imediatamente
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Veja quais são os
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Proporções, por produto, que são as
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mais importante e justificador
00:04:54
um aumento ou potencialmente um
00:04:56
menores vendas de produtos.
00:04:57
E, finalmente, o último item, mesmo que tenhamos
00:05:00
vai ver mais alguns hein,
00:05:01
Estes são tudo o que é árvore.
00:05:04
O que é um pouco de uma extensão de diagramas
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em bares e pichards, desde a ideia,
00:05:08
Vai ser para exibir o DES.
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Como dizer para mostrar a importância de
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elementos dentro de um tema,
00:05:15
hem? Por exemplo, você se lembra?
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Na mesa dos festivais,
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Temos os domínios ligados ao festival.
00:05:20
É música,
00:05:20
É dança, etc.?
00:05:22
E dentro desses elementos,
00:05:24
também tínhamos subdomínios,
00:05:25
Por isso, a ideia é ter um primeiro
00:05:27
área com domínios e dentro deste
00:05:30
área lá para poder exibir também
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Os subdomínios e, portanto, a ideia é
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para ser capaz de realmente exibir.
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Vários elementos, dependendo do trabalho
00:05:37
e, portanto, também vários subelementos.
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E assim pode finalmente ser,
00:05:40
Como o que
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o orçamento anual por departamento e
00:05:42
portanto, potencialmente por sob
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serviço e defesas,
00:05:44
gastos por canal de marketing.
00:05:47
Agora que estamos bem
00:05:48
Nos detalhes destes
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diferentes visualizações,
00:05:51
Seremos capazes de começar a atacar
00:05:53
A primeira categoria desde que vamos
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todos eles fazem tudo.

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résultat(s)
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Tak więc, zanim zaatakujesz
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tworzenie pierwszych wykresów,
00:00:04
Postaramy się trochę zrozumieć
00:00:06
kilka różnych typów wykresów
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które istnieją i kiedy używać
00:00:09
ten lub inny rodzaj wizualizacji,
00:00:11
od każdego razu,
00:00:12
Każda wizualizacja będzie miała cel
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Atrakcja będzie możliwa.
00:00:16
Dlatego ważne jest, aby zobaczyć w
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który przypadek powinien być użyty.
00:00:20
Więc tutaj znajdziesz wielką 8
00:00:23
Kategorie wizualizacji, które mogą być
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które będziemy mogli wykorzystać w usłudze Power BI.
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Najbardziej oczywiste są na początku, huh,
00:00:30
A potem pójdziemy dalej
00:00:31
rzeczy trochę bardziej szczegółowe.
00:00:33
Tak więc pierwszy blok,
00:00:34
jest to z pewnością najbardziej znany,
00:00:35
Więc to tylko krzywe, huh,
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Krzywe widzimy każdego dnia.
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Krzywe są używane do
00:00:40
Wyświetlaj trendy i jego
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bardzo ogólnie przez pewien okres.
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Zobaczymy.
00:00:44
To jest obrót na
00:00:45
kilka miesięcy lub kilka lat.
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Miesięczny ruch na stronie.
00:00:50
Ale oto w końcu cały ten czas,
00:00:51
Bardzo często związane z czasem.
00:00:54
Wtedy
00:00:54
Będziemy mieli wszystko, co jest
00:00:56
wykres słupkowy i pichard gdzie
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Camembert dla wersji francuskiej.
00:00:59
I tam będzie pomysł
00:01:02
staraj się porównać wolumeny.
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W każdym przypadku wartości
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w różnych kategoriach,
00:01:07
Prawda
00:01:07
Na przykład może to być
00:01:09
Sprzedaż według rodzaju
00:01:11
odwiedzający według źródła ruchu,
00:01:12
et cetera, et cetera.
00:01:13
I oto pomysł jest następujący:
00:01:14
aby móc porównać,
00:01:16
aby zobaczyć, kto ma największą wartość
00:01:18
silny i średni
00:01:20
i ma najniższą wartość.
00:01:22
Wtedy
00:01:22
Zobaczmy, co nazywamy
00:01:24
histogramy oraz
00:01:26
pudełka wąsów zwane
00:01:27
W języku angielskim działki pudełkowe.
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Celem jest tutaj
00:01:29
Będzie to pokazanie
00:01:31
Rozkład elementów.
00:01:32
Odpowiada to temu, co nazywamy
00:01:34
dystrybucje i mieliśmy okazję
00:01:35
zobaczyć ją właśnie teraz, kiedy
00:01:37
pokazał ci, jaki jest tryb,
00:01:38
Tryb wszystkich nut
00:01:40
uczniowie w klasie i dobrze,
00:01:43
Tutaj postaramy się powiedzieć za
00:01:44
każdej z wartości,
00:01:45
ilu mam użytkowników, ilu mam,
00:01:47
Mam ludzi i stamtąd,
00:01:50
aby móc stworzyć ten typ
00:01:52
wizualizacja lub sprzedaż hurtowa tutaj,
00:01:54
tam mam tu więcej ludzi,
00:01:55
Mam trochę mniej, trochę mniej
00:01:57
i dlatego być w stanie stwierdzić, czy całość.
00:01:59
I heterogeniczne, gdy jednorodne,
00:02:00
i w ten sam sposób,
00:02:02
Tu
00:02:02
Wąsy trafią do nas
00:02:04
pozwalają wyświetlać to, co chcesz
00:02:05
widziałem wcześniej.
00:02:06
Więc kwartyle lub nagle
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górna i dolna część prostokąta
00:02:10
jest kwartylem centralnym,
00:02:12
Więc 2 i 3 i tutaj
00:02:16
Końcówki więc 4 i 0 tutaj.
00:02:19
Wtedy będziemy mieli chmury punktów,
00:02:22
Tutaj pokazał potencjał
00:02:24
Związek między 2 zmiennymi.
00:02:25
Zasadniczo będziemy mieli oś X,
00:02:27
oś XY i umieścimy punkt
00:02:30
Trafienie między wartością x a wartością
00:02:33
Y dla obserwacji i od
00:02:35
Stamtąd potencjalnie będziemy
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Być w stanie zobaczyć lub nie relacje.
00:02:39
Więc jeśli widzimy, że gdy są x
00:02:42
które zwiększają rr również rosną
00:02:43
Więc narysuj piękne prawo i to wszystko
00:02:45
Kropki znajdują się wokół tych linii na
00:02:47
może czuć, że istnieje związek
00:02:49
między 2 wydarzeniami i tak też
00:02:51
będziemy mogli to zrobić w usłudze Power BI.
00:02:53
I przykład, który podaję,
00:02:54
To rzeczywiście budżet
00:02:56
zaangażowany marketing według produktu,
00:02:57
w porównaniu do ich sprzedaży, co?
00:02:59
Więc tutaj wprowadzimy
00:03:00
w obliczu zaciągniętego budżetu,
00:03:01
Sprzedaż wygenerowała zatem moc
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Sprawdź, czy rzeczywiście objętość
00:03:05
Budżet marketingowy jest proporcjonalny
00:03:06
sprzedaż, która jest zarządzana,
00:03:08
Może nie, to zostanie ustalone.
00:03:10
Wtedy mamy coś, co
00:03:12
jest dość specyficzny dla usługi Power BI.
00:03:14
Znajdziemy go na przykład w Excelu.
00:03:16
To jest to, co nazywają we mnie.
00:03:19
Nazywam ich tak,
00:03:19
To są pudełka Kapia i będziemy mieli
00:03:21
Kilka rodzajów wizji.
00:03:22
Chodzi o to, aby umieścić tylko.
00:03:24
Postać do przodu i jest
00:03:25
Lekko to, co umieścimy na górze
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naszego raportu, aby przejść od
00:03:29
nadal pokazywać kluczowe liczby,
00:03:30
Więc to będzie całkowita sprzedaż,
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Będzie to współczynnik konwersji dla
00:03:33
Handel witryną, to będzie stawka.
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Koszt pozyskania nadal jest
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zarówno dla witryn e-commerce, jak i
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Tutaj jest podkreślenie
00:03:43
bardzo precyzyjna figura, aby mieć
00:03:45
Przegląd wdrożenia
00:03:47
naszych potencjalnych celów.
00:03:48
Wtedy będziemy mieli wszystkie
00:03:50
Wizualizacje karpia
00:03:52
Tych jest więcej.
00:03:53
Są dość proste do zrozumienia, huh,
00:03:54
ponieważ tutaj celem będzie być w stanie
00:03:57
wyświetlanie danych na mapie,
00:03:58
a zatem w odniesieniu do kraju w odniesieniu do
00:04:00
do regionów w odniesieniu do planety.
00:04:03
Aby móc wyświetlać histogramy,
00:04:05
cyfry lub kolory,
00:04:07
ale w każdym razie,
00:04:08
Ma to na celu użycie mapy bazowej, którą my
00:04:10
stworzy również, ponieważ tam,
00:04:12
Festiwale nadają się do tego.
00:04:13
Posiadamy wiele danych geograficznych,
00:04:14
Będziemy mogli tworzyć ładne karty.
00:04:17
Wtedy będziemy mieli pojęcie powietrza
00:04:19
że często są źle rozumiane, huh.
00:04:20
W zależności od rodzaju wybierzemy,
00:04:23
Chodzi o to, że będziemy mieli
00:04:24
podstawa krzywej eh,
00:04:25
Tak więc wraz z ewolucją idziemy również do
00:04:29
Duże pod krzywą idą pokolorować obszar.
00:04:33
A stamtąd nagle,
00:04:34
potencjalnie zdolny
00:04:35
Wyświetl wiele elementów.
00:04:36
Jeśli więc na przykład spojrzymy na ewolucję
00:04:39
sprzedaż według produktu w czasie,
00:04:41
Cóż, będziemy mieli dla każdego z produktów,
00:04:43
powierzchni i w przybliżeniu sumy tych obszarów
00:04:45
poda całkowitą liczbę sprzedaży.
00:04:47
To wszystko, a więc w ten sposób,
00:04:48
Będziemy mogli to zrobić od razu
00:04:50
Zobacz, jakie są
00:04:51
Proporcje według produktu, które są
00:04:53
ważniejsze i bardziej uzasadniające
00:04:54
wzrost lub potencjalnie
00:04:56
niższa sprzedaż produktów.
00:04:57
I wreszcie ostatni element, nawet jeśli my
00:05:00
zobaczy jeszcze kilka eh,
00:05:01
To wszystko, co jest drzewem.
00:05:04
Co jest trochę rozszerzeniem diagramów
00:05:06
w barach i pikardach, od pomysłu,
00:05:08
Będzie to wyświetlanie DES.
00:05:10
Jak powiedzieć, aby pokazać znaczenie
00:05:12
elementy w ramach tematu,
00:05:15
Prawda? Na przykład, czy pamiętasz?
00:05:17
W tabeli festiwali,
00:05:18
Mamy domeny związane z festiwalem.
00:05:20
Czy to muzyka,
00:05:20
Czy to taniec, i tak dalej?
00:05:22
I w ramach tych elementów,
00:05:24
mieliśmy też subdomeny,
00:05:25
Chodzi więc o to, aby mieć pierwszy
00:05:27
obszar z domenami i w tym
00:05:30
obszar tam, aby móc wyświetlić również
00:05:31
Subdomeny, a zatem idea jest
00:05:33
aby móc faktycznie wyświetlać.
00:05:35
Kilka elementów w zależności od stanowiska
00:05:37
a zatem także kilka podelementów.
00:05:39
I tak może być w końcu,
00:05:40
Lubię to, co
00:05:40
roczny budżet na departamenty oraz
00:05:42
więc potencjalnie przez poniżej
00:05:43
serwis i obrona,
00:05:44
wydatki według kanału marketingowego.
00:05:47
Teraz, gdy wszystko jest w porządku
00:05:48
W szczegółach tych
00:05:50
różne wizualizacje,
00:05:51
Będziemy mogli zacząć atakować
00:05:53
Pierwsza kategoria, ponieważ będziemy
00:05:55
Zrób je wszystkie, zrób wszystko.

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इसलिए, हमला करने से पहले
00:00:02
पहले ग्राफ़ का निर्माण,
00:00:04
हम थोड़ा समझने की कोशिश करेंगे
00:00:06
चार्ट के कुछ अलग प्रकार
00:00:07
जो मौजूद है और कब उपयोग करना है
00:00:09
इस या उस प्रकार का विज़ुअलाइज़ेशन,
00:00:11
हर बार से,
00:00:12
प्रत्येक विज़ुअलाइज़ेशन का एक उद्देश्य होगा
00:00:14
एक हाइलाइट जो संभव होगा।
00:00:16
और इसलिए यह देखना महत्वपूर्ण है
00:00:18
किस मामले में प्रत्येक का उपयोग किया जाना चाहिए।
00:00:20
तो यहां, आपको बड़े 8 मिलेंगे
00:00:23
विज़ुअलाइज़ेशन की श्रेणियाँ जो हो सकती हैं
00:00:25
जिसे हम पावर बीआई में उपयोग करने में सक्षम होंगे।
00:00:27
सबसे स्पष्ट शुरुआत में हैं, हुह,
00:00:30
और फिर हम आगे बढ़ेंगे
00:00:31
चीजें थोड़ी अधिक विशिष्ट हैं।
00:00:33
तो, पहला ब्लॉक,
00:00:34
यह निश्चित रूप से सबसे प्रसिद्ध है,
00:00:35
तो यह सिर्फ मोड़ है, हुह,
00:00:36
इसलिए हम हर दिन करवटें देखते हैं।
00:00:38
कर्व्स का उपयोग किसके लिए किया जाता है?
00:00:40
प्रदर्शन रुझान और यह है
00:00:41
आम तौर पर एक अवधि में।
00:00:43
हम देखेंगे।
00:00:44
यह कारोबार पर है
00:00:45
कई महीनों या कई वर्षों में।
00:00:48
एक वेबसाइट पर मासिक ट्रैफ़िक।
00:00:50
लेकिन यहां यह सब अंत में है,
00:00:51
अक्सर समय से संबंधित होता है।
00:00:54
तब
00:00:54
हमारे पास वह सब कुछ होने जा रहा है जो है
00:00:56
बार चार्ट और pichard कहाँ
00:00:58
फ्रांसीसी संस्करण के लिए कैमबर्ट।
00:00:59
और वहां विचार यह होगा कि
00:01:02
वॉल्यूम की तुलना करना चाहते हैं।
00:01:04
किसी भी मामले में मान
00:01:06
विभिन्न श्रेणियों पर,
00:01:07
ना
00:01:07
उदाहरण के लिए, यह हो सकता है
00:01:09
प्रकार के अनुसार बिक्री
00:01:11
यातायात स्रोत द्वारा आगंतुक,
00:01:12
वगैरह, वगैरह।
00:01:13
और इसलिए यहां विचार है
00:01:14
तुलना करने में सक्षम होने के लिए,
00:01:16
यह देखने के लिए कि कौन सबसे अधिक मूल्य पर है
00:01:18
मजबूत और मध्यवर्ती
00:01:20
और इसका सबसे कम मूल्य है।
00:01:22
तब
00:01:22
चलो देखते हैं कि हम क्या कहते हैं
00:01:24
हिस्टोग्राम के साथ-साथ
00:01:26
मूंछों के बक्से को कहा जाता है
00:01:27
अंग्रेजी बॉक्स प्लॉट में।
00:01:28
यहाँ उद्देश्य,
00:01:29
यह दिखाने के लिए होने जा रहा है
00:01:31
तत्वों का वितरण।
00:01:32
यह उस चीज़ से मेल खाती है जिसे हम कहते हैं
00:01:34
वितरण और हमारे पास अवसर था
00:01:35
उसे अभी देखने के लिए जब मैं
00:01:37
आपको दिखाया कि मोड क्या है,
00:01:38
सभी नोट्स का तरीका
00:01:40
कक्षा में छात्र और वास्तव में अच्छी तरह से,
00:01:43
यहां, हम इसके लिए कहने की कोशिश करेंगे
00:01:44
मूल्यों में से प्रत्येक,
00:01:45
मेरे पास कितने उपयोगकर्ता हैं, मेरे पास कितने हैं,
00:01:47
मेरे पास लोग हैं और वहां से,
00:01:50
इस प्रकार को बनाने में सक्षम होने के लिए
00:01:52
विज़ुअलाइज़ेशन या थोक यहाँ,
00:01:54
यही वह जगह है जहां मेरे पास यहां अधिक लोग हैं,
00:01:55
मेरे पास थोड़ा कम है
00:01:57
और इसलिए यह बताने में सक्षम हो कि क्या पूरा।
00:01:59
और विषम जहां सजातीय,
00:02:00
और उसी तरह,
00:02:02
यहाँ
00:02:02
मूंछें हमारे पास जाएंगी
00:02:04
आपको वह प्रदर्शित करने की अनुमति दें जो आप चाहते हैं
00:02:05
पहले देखा।
00:02:06
तो चतुर्थक या अचानक
00:02:08
आयत के शीर्ष और निचले भाग
00:02:10
केंद्रीय चतुर्थक है,
00:02:12
तो 2 और 3 और फिर यहां
00:02:16
अंत में 4 और 0 यहाँ हैं।
00:02:19
तब हमारे पास बिंदु बादल होंगे,
00:02:22
तो यहां इसने क्षमता दिखाई
00:02:24
2 चर के बीच संबंध।
00:02:25
तो मूल रूप से हमारे पास एक्स अक्ष होने जा रहा है,
00:02:27
XY अक्ष और हम इसका एक बिंदु रखेंगे
00:02:30
x के मान और मान के बीच हिट करें
00:02:33
अवलोकन के लिए Y और से
00:02:35
वहां से हम संभावित रूप से करेंगे
00:02:37
संबंधों को देखने या न देख पाने में सक्षम होना।
00:02:39
तो अगर हम देखते हैं कि जब x होता है
00:02:42
जो वाईवाई को भी बढ़ाता है
00:02:43
तो एक सुंदर अधिकार खींचें और यह सब
00:02:45
बिंदु इन लाइनों के चारों ओर हैं
00:02:47
महसूस कर सकता है कि एक रिश्ता है
00:02:49
2 घटनाओं के बीच और इसलिए भी
00:02:51
हम इसे पावर बीआई में करने में सक्षम होंगे।
00:02:53
और जो उदाहरण मैं देता हूं,
00:02:54
यह वास्तव में एक बजट है
00:02:56
उत्पाद द्वारा विपणन में लगे हुए,
00:02:57
उनकी बिक्री की तुलना में है ना?
00:02:59
तो यहां हम जगह बनाएंगे
00:03:00
प्रतिबद्ध बजट का सामना करते हुए,
00:03:01
इसलिए उत्पन्न बिक्री से बिजली पैदा होती है
00:03:03
देखें कि क्या वास्तव में मात्रा कितनी है?
00:03:05
विपणन बजट आनुपातिक है
00:03:06
बिक्री जो प्रबंधित की जाती है,
00:03:08
शायद नहीं, यह निर्धारित किया जाएगा।
00:03:10
फिर हमारे पास कुछ है जो
00:03:12
पावर बाई के लिए काफी विशिष्ट है।
00:03:14
यह उदाहरण के लिए एक्सेल में पाया जाएगा।
00:03:16
ये वही हैं जो वे मुझे कहते हैं।
00:03:19
मैं उन्हें कहता हूं कि,
00:03:19
ये कपिया बॉक्स हैं और हमारे पास होंगे
00:03:21
इस तरह की कई प्रकार की दृष्टि।
00:03:22
विचार केवल डालने का है।
00:03:24
एक आंकड़ा आगे और यह है
00:03:25
थोड़ा सा जो हम शीर्ष पर रखेंगे
00:03:27
हमारी रिपोर्ट में से सब कुछ
00:03:29
प्रमुख आंकड़े दिखाना जारी रखें,
00:03:30
तो यह कुल बिक्री होने जा रही है,
00:03:32
यह एक के लिए रूपांतरण दर होने जा रही है
00:03:33
साइट कॉमर्स, यह दर होने जा रहा है।
00:03:36
प्रति अधिग्रहण लागत अभी भी एक
00:03:38
ईकॉमर्स साइटों के लिए और
00:03:40
यहां यह एक को उजागर करने के लिए है
00:03:43
एक बहुत ही सटीक आंकड़ा होना चाहिए
00:03:45
कार्यान्वयन का अवलोकन
00:03:47
हमारे संभावित उद्देश्यों के बारे में।
00:03:48
फिर हमारे पास सब कुछ होगा
00:03:50
कार्प विज़ुअलाइज़ेशन
00:03:52
यह एक और अधिक है।
00:03:53
वे समझने में काफी सरल हैं, हुह,
00:03:54
चूंकि यहां उद्देश्य सक्षम होना होगा
00:03:57
मानचित्र पर डेटा प्रदर्शित करें,
00:03:58
इसलिए किसी देश के संबंध में
00:04:00
ग्रह के संबंध में क्षेत्रों के लिए।
00:04:03
और या तो हिस्टोग्राम प्रदर्शित करने में सक्षम होने के लिए,
00:04:05
या तो संख्या या रंग,
00:04:07
लेकिन किसी भी मामले में,
00:04:08
यह एक आधार मानचित्र का उपयोग करना है जिसे हम
00:04:10
वहाँ भी बनाएगा क्योंकि वहाँ,
00:04:12
त्योहार खुद को इसके लिए उधार देते हैं।
00:04:13
हमारे पास बहुत सारे भौगोलिक डेटा हैं,
00:04:14
हम सुंदर कार्ड बनाने में सक्षम होंगे।
00:04:17
तब हमारे पास हवा की धारणा होगी
00:04:19
कि उन्हें अक्सर गलत समझा जाता है, है ना।
00:04:20
हमारे द्वारा चुने जाने वाले प्रकार के आधार पर,
00:04:23
विचार यह है कि हम करेंगे
00:04:24
एक वक्र आधार eh,
00:04:25
तो एक विकास के साथ और हम भी जाते हैं
00:04:29
वक्र के नीचे बड़ा क्षेत्र को रंग देता है।
00:04:33
और वहां से, अचानक,
00:04:34
संभावित रूप से सक्षम
00:04:35
एकाधिक आइटम देखें.
00:04:36
तो यदि उदाहरण के लिए हम विकास को देखते हैं
00:04:39
समय के साथ उत्पाद द्वारा बिक्री,
00:04:41
खैर हम प्रत्येक उत्पाद के लिए होगा,
00:04:43
एक क्षेत्र और मोटे तौर पर इन क्षेत्रों का योग
00:04:45
बिक्री की कुल संख्या देगा।
00:04:47
तो यही वह है, और इस तरह से,
00:04:48
हम इसे तुरंत करने में सक्षम होंगे
00:04:50
देखें क्या हैं
00:04:51
उत्पाद के आधार पर अनुपात जो निम्नलिखित हैं:
00:04:53
अधिक महत्वपूर्ण और न्यायसंगत
00:04:54
वृद्धि या संभावित रूप से
00:04:56
उत्पाद की बिक्री कम।
00:04:57
और अंत में अंतिम आइटम, भले ही हम
00:05:00
कुछ और देखेंगे,
00:05:01
ये सब पेड़ हैं।
00:05:04
जो आरेखों के विस्तार का थोड़ा सा हिस्सा है
00:05:06
बार और पिकार्ड में, विचार के बाद से,
00:05:08
यह डीईएस प्रदर्शित करने जा रहा है।
00:05:10
के महत्व को प्रदर्शित करने के लिए कैसे कहें
00:05:12
एक विषय के भीतर तत्व,
00:05:15
ना? उदाहरण के लिए, क्या आपको याद है?
00:05:17
त्योहारों की तालिका में,
00:05:18
हमारे पास त्योहार से जुड़े डोमेन हैं।
00:05:20
क्या यह संगीत है,
00:05:20
क्या यह नृत्य है, वगैरह?
00:05:22
और इन तत्वों के भीतर,
00:05:24
हमारे पास उप-डोमेन भी थे,
00:05:25
तो विचार यह है कि पहला होना चाहिए
00:05:27
डोमेन के साथ और इसके भीतर का क्षेत्र
00:05:30
वहां का क्षेत्र भी प्रदर्शित करने में सक्षम होगा
00:05:31
उप-डोमेन और इसलिए विचार है
00:05:33
वास्तव में प्रदर्शित करने में सक्षम होना।
00:05:35
नौकरी के आधार पर कई तत्व
00:05:37
और इसलिए कई उप-तत्व भी।
00:05:39
और अंत में यह हो सकता है,
00:05:40
कीस तरह
00:05:40
प्रति विभाग वार्षिक बजट और
00:05:42
तो संभावित रूप से निम्नलिखित द्वारा
00:05:43
सेवा और बचाव,
00:05:44
विपणन चैनल द्वारा खर्च।
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अब जब हम ठीक हो गए हैं
00:05:48
इनके विवरण में
00:05:50
विभिन्न विज़ुअलाइज़ेशन,
00:05:51
हम आक्रमण शुरू करने में सक्षम होंगे
00:05:53
पहली श्रेणी क्योंकि हम करेंगे
00:05:55
वे सब सब करते हैं।

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résultat(s)
00:00:00
Quindi, prima di attaccare il
00:00:02
creazione dei primi grafici,
00:00:04
Cercheremo di capire un po '
00:00:06
Pochi tipi diversi di grafici
00:00:07
che esistono e quando usarli
00:00:09
questo o quel tipo di visualizzazione,
00:00:11
poiché ogni volta,
00:00:12
Ogni visualizzazione avrà uno scopo da avere
00:00:14
Un punto culminante che sarà possibile.
00:00:16
E quindi è importante vedere in
00:00:18
nel qual caso ciascuno dovrebbe essere usato.
00:00:20
Quindi qui, troverai i grandi 8
00:00:23
Categorie di visualizzazione che possono essere
00:00:25
che saremo in grado di usare in Power BI.
00:00:27
I più ovvi sono all'inizio eh,
00:00:30
e poi andremo avanti
00:00:31
cose un po 'più specifiche.
00:00:33
Quindi, il primo blocco,
00:00:34
è sicuramente il più conosciuto,
00:00:35
Quindi sono solo curve eh,
00:00:36
Quindi le curve che vediamo ogni giorno.
00:00:38
Le curve sono utilizzate per
00:00:40
Visualizza le tendenze ed è
00:00:41
molto generalmente per un periodo.
00:00:43
Vedremo.
00:00:44
Questo è il fatturato su
00:00:45
diversi mesi o per diversi anni.
00:00:48
Traffico mensile su un sito web.
00:00:50
Ma eccolo finalmente tutto questo,
00:00:51
molto spesso legato al tempo.
00:00:54
Allora
00:00:54
Avremo tutto ciò che è
00:00:56
Grafico a barre e Pichard dove
00:00:58
Camembert per la versione francese.
00:00:59
E lì l'idea sarà quella di
00:01:02
Cerca di confrontare i volumi.
00:01:04
In ogni caso i valori
00:01:06
su diverse categorie,
00:01:07
eh
00:01:07
Ad esempio, può essere
00:01:09
Vendite per tipo di
00:01:11
visitatori per fonte di traffico,
00:01:12
eccetera, eccetera.
00:01:13
E quindi ecco che l'idea è
00:01:14
per essere in grado di confrontare,
00:01:16
per vedere chi ha più valore
00:01:18
forte e intermedio
00:01:20
e ha il valore più basso.
00:01:22
Allora
00:01:22
Vediamo cosa chiamiamo
00:01:24
istogrammi e
00:01:26
scatole di baffi chiamate
00:01:27
In inglese box plots.
00:01:28
L'obiettivo qui,
00:01:29
Sarà per mostrare il
00:01:31
Distribuzione degli elementi.
00:01:32
Corrisponde a ciò che chiamiamo
00:01:34
distribuzioni e abbiamo avuto l'opportunità
00:01:35
per vederla proprio ora quando io
00:01:37
ti ha mostrato qual è la modalità,
00:01:38
La modalità di tutte le note del
00:01:40
studenti in classe e bene in effetti,
00:01:43
Qui, cercheremo di dire per
00:01:44
ciascuno dei valori,
00:01:45
quanti utenti ho, quanti ne ho,
00:01:47
Ho persone e da lì,
00:01:50
in modo da poter creare questo tipo
00:01:52
visualizzazione o all'ingrosso qui,
00:01:54
è lì che ho più persone qui,
00:01:55
Ho un po' meno un po' meno
00:01:57
e quindi essere in grado di dire se il tutto.
00:01:59
Ed eterogeneo dove omogeneo,
00:02:00
e allo stesso modo,
00:02:02
Qui
00:02:02
I baffi andranno da noi
00:02:04
consentono di visualizzare ciò che si desidera
00:02:05
visto prima.
00:02:06
Quindi i quartili o improvvisamente il
00:02:08
La parte superiore e inferiore del rettangolo
00:02:10
è il quartile centrale,
00:02:12
Quindi il 2 e il e il 3 e poi qui
00:02:16
le estremità quindi il 4 e lo 0 qui.
00:02:19
Poi avremo le nuvole di punti,
00:02:22
Quindi qui ha mostrato il potenziale
00:02:24
relazione tra 2 variabili.
00:02:25
Quindi fondamentalmente avremo l'asse X,
00:02:27
l'asse XY e posizioneremo un punto di
00:02:30
Hit tra il valore della x e il valore
00:02:33
Y per l'osservazione e da
00:02:35
Da lì saremo potenzialmente
00:02:37
Essere in grado di vedere o non le relazioni.
00:02:39
Quindi se vediamo che quando ci sono le x
00:02:42
che aumentano YY aumentano anche
00:02:43
Quindi disegna una bella destra e che tutto
00:02:45
I punti sono intorno a queste linee su
00:02:47
può sentire che c'è una relazione
00:02:49
tra i 2 eventi e così anche quello
00:02:51
saremo in grado di farlo in Power BI.
00:02:53
E l'esempio che do,
00:02:54
si tratta infatti di un bilancio
00:02:56
marketing impegnato per prodotto,
00:02:57
rispetto alla loro vendita eh?
00:02:59
Quindi qui metteremo in atto
00:03:00
di fronte al bilancio impegnato,
00:03:01
Le vendite generate quindi energia
00:03:03
vedere se effettivamente il volume di
00:03:05
Il budget di marketing è proporzionale
00:03:06
vendite gestite,
00:03:08
Forse no, sarà determinato.
00:03:10
Allora abbiamo qualcosa che
00:03:12
è abbastanza specifico per Power bi.
00:03:14
Si troverà ad esempio in Excel.
00:03:16
Questi sono ciò che chiamano in me.
00:03:19
Io li chiamo così,
00:03:19
Queste sono le scatole Kapia e avremo
00:03:21
Diversi tipi di visione del genere.
00:03:22
L'idea è di mettere solo.
00:03:24
Una cifra in avanti ed è
00:03:25
leggermente quello che metteremo in cima
00:03:27
del nostro rapporto per andare tutto da
00:03:29
continuare a mostrare le cifre chiave,
00:03:30
Quindi sarà una vendita totale,
00:03:32
Sarà un tasso di conversione per un
00:03:33
Sito commerciale, sarà il tasso il.
00:03:36
Il costo per acquisizione è ancora un
00:03:38
sia per i siti di e-commerce che per
00:03:40
Qui è per evidenziare un
00:03:43
figura molto precisa per avere un
00:03:45
Panoramica dell'attuazione
00:03:47
dei nostri potenziali obiettivi.
00:03:48
Allora avremo tutti i
00:03:50
Visualizzazioni carpe
00:03:52
Questo è di più.
00:03:53
Sono abbastanza semplici da capire eh,
00:03:54
poiché qui l'obiettivo sarà quello di essere in grado di
00:03:57
visualizzare i dati su una mappa,
00:03:58
quindi in relazione a un paese in relazione a
00:04:00
alle regioni in relazione al pianeta.
00:04:03
E per poter visualizzare entrambi gli istogrammi,
00:04:05
numeri o colori,
00:04:07
ma in ogni caso,
00:04:08
Questo è quello di utilizzare una mappa di base che abbiamo
00:04:10
creerà anche perché lì,
00:04:12
I festival si prestano a questo.
00:04:13
Abbiamo molti dati geografici,
00:04:14
Saremo in grado di creare belle carte.
00:04:17
Allora avremo la nozione di aria allora
00:04:19
che sono spesso fraintesi eh.
00:04:20
A seconda del tipo che sceglieremo,
00:04:23
L'idea è che avremo
00:04:24
una base curva eh,
00:04:25
Quindi con un'evoluzione e andiamo anche a
00:04:29
Grande sotto la curva andare a colorare l'area.
00:04:33
E da lì, improvvisamente,
00:04:34
potenzialmente in grado
00:04:35
Visualizzare più elementi.
00:04:36
Quindi se per esempio guardiamo all'evoluzione
00:04:39
vendite per prodotto nel tempo,
00:04:41
Bene, avremo per ciascuno dei prodotti,
00:04:43
un'area e approssimativamente la somma di queste aree
00:04:45
fornirà il numero totale di vendite.
00:04:47
Questo è tutto, e così in questo modo,
00:04:48
Saremo in grado di farlo subito
00:04:50
Scopri quali sono i
00:04:51
Proporzioni per prodotto che sono le
00:04:53
più importante e giustificante
00:04:54
un aumento o potenzialmente un
00:04:56
minori vendite di prodotti.
00:04:57
E infine l'ultimo elemento, anche se
00:05:00
ne vedremo altri eh,
00:05:01
Questi sono tutto ciò che è albero.
00:05:04
Che è un po 'un'estensione dei diagrammi
00:05:06
nei bar e nei pichard, poiché l'idea,
00:05:08
Sarà per visualizzare DES.
00:05:10
Come dire per mostrare l'importanza di
00:05:12
elementi all'interno di un tema,
00:05:15
eh? Ad esempio, ricordate?
00:05:17
Nella tabella dei festival,
00:05:18
Abbiamo i domini collegati al festival.
00:05:20
È musica,
00:05:20
Sta ballando, eccetera?
00:05:22
E all'interno di questi elementi,
00:05:24
avevamo anche sottodomini,
00:05:25
Quindi l'idea è di avere un primo
00:05:27
area con domini e all'interno di questa
00:05:30
area lì per poter visualizzare anche
00:05:31
I sottodomini e quindi l'idea è
00:05:33
per essere in grado di visualizzare effettivamente.
00:05:35
Diversi elementi a seconda del lavoro
00:05:37
e quindi anche diversi sottoelementi.
00:05:39
E così può finalmente essere,
00:05:40
Come quello che
00:05:40
il bilancio annuale per dipartimento e
00:05:42
quindi potenzialmente da sotto
00:05:43
servizio e difese,
00:05:44
spesa per canale di marketing.
00:05:47
Ora che siamo stati bene
00:05:48
Nel dettaglio di questi
00:05:50
diverse visualizzazioni,
00:05:51
Saremo in grado di iniziare ad attaccare
00:05:53
La prima categoria da quando lo faremo
00:05:55
Fateli tutti fare tutto.

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résultat(s)
00:00:00
Jadi, sebelum menyerang
00:00:02
pembuatan grafik pertama,
00:00:04
Kami akan mencoba memahami sedikit
00:00:06
beberapa tipe bagan yang berbeda
00:00:07
yang ada dan kapan harus digunakan
00:00:09
jenis visualisasi ini atau itu,
00:00:11
sejak setiap kali,
00:00:12
Setiap visualisasi akan memiliki tujuan untuk memiliki
00:00:14
Sorotan yang akan mungkin terjadi.
00:00:16
Jadi penting untuk melihat di
00:00:18
kasus mana yang masing-masing harus digunakan.
00:00:20
Jadi di sini, Anda akan menemukan 8 besar
00:00:23
Kategori visualisasi yang dapat
00:00:25
yang dapat kita gunakan di Power BI.
00:00:27
Yang paling kentara di awal ya,
00:00:30
dan kemudian kita akan melanjutkan
00:00:31
hal-hal yang sedikit lebih spesifik.
00:00:33
Jadi, blok pertama,
00:00:34
itu pasti yang paling terkenal,
00:00:35
Jadi hanya kurva ya,
00:00:36
Jadi kurva yang kita lihat setiap hari.
00:00:38
Kurva digunakan untuk
00:00:40
menampilkan tren dan itu
00:00:41
sangat umum selama suatu periode.
00:00:43
Kita akan lihat.
00:00:44
Itu omset pada
00:00:45
beberapa bulan atau lebih dari beberapa tahun.
00:00:48
Lalu lintas bulanan di situs web.
00:00:50
Tapi di sinilah akhirnya,
00:00:51
sangat sering dikaitkan dengan waktu.
00:00:54
Kemudian
00:00:54
Kita akan memiliki semua yang
00:00:56
diagram batang dan pichard di mana
00:00:58
Camembert untuk versi Prancis.
00:00:59
Dan di sana idenya adalah untuk
00:01:02
berusaha membandingkan volume.
00:01:04
Dalam hal apa pun nilai
00:01:06
pada kategori yang berbeda,
00:01:07
ya
00:01:07
Misalnya, bisa jadi
00:01:09
Penjualan berdasarkan jenis
00:01:11
pengunjung berdasarkan sumber lalu lintas,
00:01:12
et cetera, et cetera.
00:01:13
Jadi di sini idenya adalah
00:01:14
untuk dapat membandingkan,
00:01:16
untuk melihat siapa yang paling berharga
00:01:18
kuat dan menengah
00:01:20
dan memiliki nilai terendah.
00:01:22
Kemudian
00:01:22
Mari kita lihat apa yang kita sebut
00:01:24
histogram serta
00:01:26
kotak kumis disebut
00:01:27
Dalam plot kotak bahasa Inggris.
00:01:28
Tujuannya di sini,
00:01:29
Ini akan menunjukkan
00:01:31
Distribusi elemen.
00:01:32
Ini sesuai dengan apa yang kita sebut
00:01:34
distribusi dan kami memiliki kesempatan
00:01:35
untuk melihatnya sekarang ketika aku
00:01:37
menunjukkan kepada Anda apa modenya,
00:01:38
Mode semua catatan
00:01:40
siswa di kelas dan pada kenyataannya,
00:01:43
Di sini, kami akan mencoba mengatakan untuk
00:01:44
masing-masing nilai,
00:01:45
berapa banyak pengguna yang saya miliki, berapa banyak yang saya miliki,
00:01:47
Saya memiliki orang-orang dan dari sana,
00:01:50
jadi untuk bisa membuat tipe ini
00:01:52
visualisasi atau grosir di sini,
00:01:54
di situlah saya memiliki lebih banyak orang di sini,
00:01:55
Saya memiliki sedikit lebih sedikit
00:01:57
dan karena itu dapat mengetahui apakah keseluruhannya.
00:01:59
Dan heterogen di mana homogen,
00:02:00
dan dengan cara yang sama,
00:02:02
Sini
00:02:02
Kumis akan pergi kepada kita
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memungkinkan Anda menampilkan apa yang Anda inginkan
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melihat sebelumnya.
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Jadi kuartil atau tiba-tiba
00:02:08
bagian atas dan bawah persegi panjang
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adalah kuartil pusat,
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Jadi 2 dan dan 3 dan kemudian di sini
00:02:16
ujung-ujungnya jadi 4 dan 0 di sini.
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Kemudian kita akan memiliki awan titik,
00:02:22
Jadi di sini itu menunjukkan potensi
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hubungan antara 2 variabel.
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Jadi pada dasarnya kita akan memiliki sumbu X,
00:02:27
sumbu XY dan kita akan menempatkan titik
00:02:30
Tekan antara nilai x dan nilai
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Y untuk observasi dan dari
00:02:35
dari sana kita akan berpotensi
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Mampu melihat atau tidak hubungan.
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Jadi jika kita melihat bahwa ketika ada x
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yang meningkatkan YY juga meningkat
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Jadi gambarlah hak yang indah dan itu semua
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Titik-titik berada di sekitar garis-garis ini pada
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mungkin merasa ada hubungan
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antara 2 peristiwa dan sebagainya juga
00:02:51
kita akan dapat melakukannya di Power BI.
00:02:53
Dan contoh yang saya berikan,
00:02:54
itu memang anggaran
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pemasaran yang terlibat berdasarkan produk,
00:02:57
dibandingkan dengan penjualan mereka ya?
00:02:59
Jadi di sini kita akan menempatkan di tempat
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dihadapkan dengan anggaran yang berkomitmen,
00:03:01
Oleh karena itu, penjualan yang dihasilkan daya
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lihat apakah memang volume
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Anggaran pemasaran proporsional
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penjualan yang dikelola,
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Mungkin tidak, itu akan ditentukan.
00:03:10
Kemudian kita memiliki sesuatu yang
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cukup spesifik untuk Power bi.
00:03:14
Ini akan ditemukan misalnya di Excel.
00:03:16
Inilah yang mereka sebut dalam diriku.
00:03:19
Saya menyebut mereka bahwa,
00:03:19
Ini adalah kotak Kapia dan kami akan memilikinya
00:03:21
Beberapa jenis penglihatan seperti itu.
00:03:22
Idenya adalah untuk menempatkan saja.
00:03:24
Sosok ke depan dan itu adalah
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sedikit apa yang akan kita letakkan di atas
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dari laporan kami untuk pergi semua dari
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terus menunjukkan tokoh-tokoh kunci,
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Jadi ini akan menjadi penjualan total,
00:03:32
Ini akan menjadi tingkat konversi untuk
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Perdagangan situs, itu akan menjadi tarif.
00:03:36
Biaya per akuisisi masih a
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baik untuk situs e-niaga dan
00:03:40
Ini dia untuk menyoroti
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angka yang sangat tepat untuk memiliki
00:03:45
Gambaran umum implementasi
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dari tujuan potensial kami.
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Maka kita akan memiliki semua
00:03:50
Visualisasi ikan mas
00:03:52
Yang ini lebih.
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Mereka cukup sederhana untuk dipahami ya,
00:03:54
karena di sini tujuannya adalah untuk dapat
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menampilkan data pada peta,
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oleh karena itu dalam kaitannya dengan suatu negara dalam kaitannya dengan
00:04:00
ke wilayah dalam kaitannya dengan planet ini.
00:04:03
Dan untuk dapat menampilkan salah satu histogram,
00:04:05
baik angka atau warna,
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tetapi bagaimanapun juga,
00:04:08
Ini untuk menggunakan peta dasar yang kita
00:04:10
juga akan berkreasi karena disana,
00:04:12
Festival meminjamkan diri untuk ini.
00:04:13
Kami memiliki banyak data geografis,
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Kami akan dapat membuat kartu yang cantik.
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Maka kita akan memiliki gagasan tentang udara kemudian
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bahwa mereka sering disalahpahami ya.
00:04:20
Tergantung pada jenis yang akan kita pilih,
00:04:23
Idenya adalah bahwa kita akan memiliki
00:04:24
dasar kurva eh,
00:04:25
Jadi dengan evolusi dan kami juga pergi ke
00:04:29
Besar di bawah kurva pergi mewarnai area.
00:04:33
Dan dari sana, tiba-tiba,
00:04:34
berpotensi mampu
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Lihat beberapa item.
00:04:36
Jadi jika misalnya kita melihat evolusi
00:04:39
penjualan berdasarkan produk dari waktu ke waktu,
00:04:41
Nah kita akan memiliki untuk masing-masing produk,
00:04:43
area dan kira-kira jumlah area ini
00:04:45
akan memberikan jumlah total penjualan.
00:04:47
Jadi itu saja, dan dengan cara ini,
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Kami akan dapat melakukannya segera
00:04:50
Lihat apa saja
00:04:51
Proporsi berdasarkan produk yang merupakan
00:04:53
lebih penting dan membenarkan
00:04:54
peningkatan atau potensi
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penjualan produk yang lebih rendah.
00:04:57
Dan akhirnya item terakhir, bahkan jika kita
00:05:00
akan melihat beberapa lagi eh,
00:05:01
Ini semua adalah pohon.
00:05:04
Yang merupakan sedikit perpanjangan dari diagram
00:05:06
di bar dan pichard, sejak ide,
00:05:08
Ini akan menampilkan DES.
00:05:10
Bagaimana mengatakan untuk menampilkan pentingnya
00:05:12
elemen dalam tema,
00:05:15
ya? Misalnya, apakah Anda ingat?
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Di tabel festival,
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Kami memiliki domain yang melekat pada festival.
00:05:20
Apakah itu musik,
00:05:20
Apakah itu menari, dan sebagainya?
00:05:22
Dan di dalam elemen-elemen ini,
00:05:24
kami juga memiliki sub-domain,
00:05:25
Jadi idenya adalah untuk memiliki yang pertama
00:05:27
area dengan domain dan di dalam ini
00:05:30
area disana untuk bisa menampilkan juga
00:05:31
Subdomain dan oleh karena itu idenya adalah
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untuk dapat benar-benar ditampilkan.
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Beberapa elemen tergantung pada pekerjaannya
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dan karena itu juga beberapa sub-elemen.
00:05:39
Dan akhirnya bisa,
00:05:40
Seperti apa
00:05:40
anggaran tahunan per departemen dan
00:05:42
jadi berpotensi oleh under
00:05:43
layanan dan pertahanan,
00:05:44
pengeluaran berdasarkan saluran pemasaran.
00:05:47
Sekarang kita sudah baik-baik saja
00:05:48
Dalam rincian ini
00:05:50
visualisasi yang berbeda,
00:05:51
Kami akan dapat mulai menyerang
00:05:53
Kategori pertama sejak kita akan
00:05:55
lakukan semuanya lakukan semuanya.

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résultat(s)
00:00:00
Assim, antes de atacarmos o
00:00:02
criação dos primeiros gráficos,
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Vamos tentar descobrir um pouco
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alguns tipos diferentes de gráficos
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que existem e quando usar
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este ou aquele tipo de visualização,
00:00:11
Porque todas as vezes,
00:00:12
Cada visualização vai ter um propósito para ter
00:00:14
Uma promoção que será possível.
00:00:16
E por isso é importante ver em
00:00:18
caso em que cada um deve ser utilizado.
00:00:20
Então aqui você vai encontrar os 8 grandes
00:00:23
categorias de visualização que podem ser
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que poderemos usar no Power BI.
00:00:27
Os mais óbvios estão na startup,
00:00:30
E então vamos continuar
00:00:31
coisas que são um pouco mais específicas.
00:00:33
Assim, o primeiro bloco,
00:00:34
É provavelmente o mais conhecido,
00:00:35
Então são apenas curvas,
00:00:36
Por isso, vemos curvas todos os dias.
00:00:38
As curvas são usadas para
00:00:40
mostrar tendências e é
00:00:41
muito geralmente ao longo de um período de tempo.
00:00:43
Logo se vê.
00:00:44
É muita receita
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vários meses ou ao longo de vários anos.
00:00:48
Tráfego mensal para um site.
00:00:50
Mas isso é todo esse tempo, finalmente,
00:00:51
muitas vezes relacionado com o tempo.
00:00:54
Em seguida,
00:00:54
Vamos ter tudo o que é
00:00:56
gráfico de barras e Pichard onde
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Camembert para a versão francesa.
00:00:59
E a ideia vai ser
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Procure comparar volumes.
00:01:04
Em qualquer caso, os valores
00:01:06
em diferentes categorias,
00:01:07
,
00:01:07
Por exemplo, pode ser
00:01:09
Vendas por tipo de produto
00:01:11
visitantes por fonte de tráfego,
00:01:12
et cetera, et cetera.
00:01:13
E assim é a ideia
00:01:14
poder comparar,
00:01:16
para ver quem tem mais valor
00:01:18
forte e quem está no meio
00:01:20
e qual tem o valor mais baixo.
00:01:22
Em seguida,
00:01:22
Vamos ver o que chamamos
00:01:24
histogramas, bem como
00:01:26
caixas boxplotted chamadas
00:01:27
em box plots em inglês.
00:01:28
O objetivo aqui,
00:01:29
Vai ser para mostrar o
00:01:31
Distribuição dos elementos.
00:01:32
É o que chamamos de
00:01:34
distribuições e tivemos a oportunidade de
00:01:35
para vê-la agora mesmo quando eu
00:01:37
mostrou-lhe qual é o modo,
00:01:38
o modo de todas as notas do
00:01:40
alunos na sala de aula e bem, de fato,
00:01:43
Aqui, vamos tentar dizer para
00:01:44
cada um dos valores,
00:01:45
quantos utilizadores tenho, quantos tenho,
00:01:47
Eu tenho pessoas e, a partir daí,
00:01:50
para poder criar este tipo
00:01:52
ou por atacado aqui,
00:01:54
É onde eu tenho mais pessoas aqui,
00:01:55
Tenho um pouco menos, um pouco menos
00:01:57
e, portanto, ser capaz de dizer se o todo.
00:01:59
E heterogéneos ou homogéneos,
00:02:00
E da mesma forma,
00:02:02
Aqui
00:02:02
Box plots estão indo para nós
00:02:04
para exibir o que você é
00:02:05
viu mais cedo.
00:02:06
Assim, os quartis, ou o
00:02:08
a parte superior e inferior do retângulo
00:02:10
corresponde ao quartil central,
00:02:12
Então o 2 e o e o 3 e depois aqui
00:02:16
As terminações assim o 4 e o 0 aqui.
00:02:19
Então vamos ter os gráficos de dispersão,
00:02:22
Então é aí que o potencial é mostrado.
00:02:24
Relação entre 2 variáveis.
00:02:25
Então, basicamente, vamos ter o eixo x,
00:02:27
o eixo XY e vamos colocar um ponto do
00:02:30
entre o valor dos x e o valor do
00:02:33
Y para observação e de
00:02:35
A partir daí, vamos potencialmente
00:02:37
poder ver ou não ver relações.
00:02:39
Então, se virmos que quando há os x's
00:02:42
que aumentam os YYs também aumentam
00:02:43
Então desenhe uma linha reta agradável e tudo
00:02:45
Os pontos estão em torno destas linhas em
00:02:47
pode sentir que existe uma relação
00:02:49
entre os 2 eventos e assim também
00:02:51
vamos poder fazer isso no Power BI.
00:02:53
E o exemplo que dou,
00:02:54
Trata-se, de facto, de um orçamento
00:02:56
Marketing engajado por produto,
00:02:57
em relação à sua venda?
00:02:59
Então aqui nós vamos colocar
00:03:00
Face ao orçamento autorizado,
00:03:01
as vendas geradas e, por conseguinte, ser capaz de
00:03:03
veja se de facto o volume de
00:03:05
O orçamento de marketing é proporcional
00:03:06
vendas que são gerenciadas,
00:03:08
Talvez não, será determinado.
00:03:10
Depois, temos algo que
00:03:12
é bastante específico do Power BI.
00:03:14
Pode ser encontrado, por exemplo, no Excel.
00:03:16
É o que chamamos de "em mim".
00:03:19
É assim que eu os chamo,
00:03:19
Estas são as caixas Kappa e vamos ter
00:03:21
vários tipos de visão assim.
00:03:22
A ideia é colocar só.
00:03:24
Um número à frente e é
00:03:25
Um pouco o que vamos colocar no topo
00:03:27
do nosso relatório para ir até ao fim
00:03:29
mais mostrar números-chave,
00:03:30
Então vai ser um total de vendas,
00:03:32
Vai ser uma taxa de conversão para um
00:03:33
Site commerce, essa vai ser a taxa mais alta.
00:03:36
Custo por aquisição novamente
00:03:38
tanto para sites de comércio eletrônico quanto para
00:03:40
Portanto, é apresentar um
00:03:43
figura muito precisa para ter um
00:03:45
Visão geral da implementação
00:03:47
dos nossos potenciais objetivos.
00:03:48
Então vamos ter todas as
00:03:50
Visualizações de carpas
00:03:52
estes são mais.
00:03:53
Eles são bastante simples de entender,
00:03:54
porque aqui o objetivo será poder
00:03:57
exibir dados em um mapa,
00:03:58
Assim, em relação a um país em relação a
00:04:00
às regiões em relação ao planeta.
00:04:03
E para poder exibir qualquer um dos histogramas,
00:04:05
números ou cores,
00:04:07
Mas, em qualquer caso,
00:04:08
Isso é como usar um mapa base que você
00:04:10
Então também vai criar porque lá,
00:04:12
Os festivais prestam-se a isso.
00:04:13
Temos muitos dados geográficos,
00:04:14
Vamos ser capazes de criar algumas cartas bonitas.
00:04:17
Então vamos ter a noção de ar então
00:04:19
que muitas vezes são mal interpretados.
00:04:20
Dependendo do tipo escolhido,
00:04:23
A ideia é que vamos ter
00:04:24
uma base curva,
00:04:25
Então, com uma evolução e nós também vamos
00:04:29
Atacado sob a curva ir colorir a área.
00:04:33
E a partir daí, de repente,
00:04:34
Potência potencial
00:04:35
Exiba vários itens.
00:04:36
Assim, se, por exemplo, olharmos para a evolução
00:04:39
vendas por produto ao longo do tempo,
00:04:41
Bem, vamos ter para cada um dos produtos,
00:04:43
uma área e, grosso modo, a soma dessas áreas
00:04:45
dará o número total de vendas.
00:04:47
Então é isso, e assim é,
00:04:48
Seremos capazes de fazê-lo imediatamente
00:04:50
Veja o que a seringa
00:04:51
proporções por produto, que são as
00:04:53
que são mais importantes e que justificam
00:04:54
um aumento ou potencialmente um aumento
00:04:56
Queda nas vendas de produtos.
00:04:57
E, finalmente, o último item, mesmo que nós
00:05:00
verá mais alguns,
00:05:01
É tudo sobre a árvore.
00:05:04
O que é um pouco uma extensão dos diagramas
00:05:06
e Pichard, desde a ideia,
00:05:08
Vai ser para mostrar alguns.
00:05:10
Como dizer para mostrar a importância de
00:05:12
elementos dentro de um tema,
00:05:15
? Por exemplo, lembra-se?
00:05:17
Na tabela dos festivais,
00:05:18
Temos os domínios relacionados com o festival.
00:05:20
É música,
00:05:20
É dançar, et cetera?
00:05:22
E dentro desses elementos,
00:05:24
Também tínhamos subdomínios,
00:05:25
Por isso, a ideia é ter uma primeira
00:05:27
área com domínios e dentro desta
00:05:30
área lá para poder exibir também
00:05:31
subdomínios e, portanto, a ideia é
00:05:33
para poder realmente exibir.
00:05:35
Vários elementos, dependendo do trabalho
00:05:37
e, por conseguinte, também vários subelementos.
00:05:39
E assim pode ser finalmente,
00:05:40
Como o quê
00:05:40
o orçamento anual por departamento, e
00:05:42
assim, potencialmente por sub
00:05:43
serviço e defesas,
00:05:44
Gaste por canais de marketing.
00:05:47
Agora que estamos bem
00:05:48
nos detalhes destes
00:05:50
diferentes visualizações,
00:05:51
Vamos poder começar a atacar
00:05:53
a primeira categoria, já que vamos
00:05:55
faça todas, faça todas.

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