Excel - Conseils et bonnes pratiques Vidéo

Découvrez les conseils et bonnes pratiques pour la datavisualisation dans Microsoft 365 afin de rendre vos données compréhensibles et raconter une histoire convaincante.
Cette vidéo présente les étapes clés du cycle de la dataviz, les bonnes pratiques et la création d'un dashboard.
Obtenez des conseils pratiques pour choisir la bonne visualisation en fonction de vos données et améliorer la compréhension des informations importantes.
Cette ressource est utile pour tous les professionnels souhaitant améliorer leur compréhension de la datavisualisation dans Microsoft 365. Suivez cette formation pour améliorer votre compréhension de la datavisualisation et raconter des histoires convaincantes avec vos données.

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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est de fournir une compréhension approfondie des meilleures pratiques en matière de visualisation de données, en mettant l'accent sur le choix approprié des types de visualisations en fonction des données à présenter. Les participants apprendront à éviter les pièges courants et à créer des visualisations claires et efficaces dans Excel.

Chapitres :

  1. Introduction à la Visualisation de Données
    Cette vidéo aborde la dernière partie théorique sur la visualisation de données, en se concentrant sur les bonnes pratiques. Il est essentiel de choisir le type de visualisation en fonction des données que vous souhaitez présenter, plutôt que de se limiter aux visualisations familières comme les courbes ou les diagrammes circulaires.
  2. Types de Visualisations
    Voici un résumé des principaux types de visualisations que vous pouvez utiliser : - **Courbes** : Utilisées pour afficher des tendances sur une période, comme l'évolution du chiffre d'affaires d'une entreprise. - **Diagrammes en Barres et Camemberts** : Permettent de comparer des éléments entre eux, par exemple, les ventes par type de produit. - **Histogrammes** : Utilisés pour montrer la répartition des données, comme le nombre d'employés par fourchette de salaire. - **Nuages de Points** : Illustrent la relation entre deux variables, par exemple, le budget marketing engagé et le chiffre d'affaires généré. - **Cartes de Chaleur (Heatmaps)** : Affichent des relations entre plusieurs variables, permettant de visualiser des données complexes. - **Cartes Géographiques** : Utilisées pour afficher des données en fonction de zones géographiques, comme les ventes par pays. - **Aires** : Montrent l'évolution de la répartition entre plusieurs éléments dans le temps. - **Visualisations Arborescentes** : Définissent des hiérarchies entre plusieurs éléments, comme les catégories de produits.
  3. Simplification des Visualisations
    Il est crucial de simplifier les visualisations pour qu'elles soient claires et compréhensibles. Voici quelques conseils : - Éliminez les éléments superflus, comme les couleurs de fond inutiles et les échelles redondantes. - Utilisez des couleurs de manière significative pour transmettre des informations. - Évitez de surcharger les graphiques avec trop d'informations ou de détails. - Privilégiez la clarté et la lisibilité pour que le message principal soit facilement compris.
  4. Création de Tableaux de Bord
    Les tableaux de bord (dashboards) sont des outils essentiels pour afficher des informations de manière organisée. Voici quelques principes à suivre : - Hiérarchisez les informations de la plus générale à la plus détaillée. - Utilisez de l'espace entre les éléments pour éviter un aspect surchargé. - Limitez le nombre de graphiques pour ne pas submerger l'utilisateur. - Intégrez des éléments interactifs pour permettre une exploration facile des données.
  5. Conclusion
    En résumé, la visualisation de données est un outil puissant pour communiquer des informations. En choisissant judicieusement les types de visualisations et en simplifiant les graphiques, vous pouvez améliorer la compréhension des données. La création de tableaux de bord efficaces nécessite une attention particulière à la hiérarchisation et à la clarté des informations présentées.

FAQ :

Qu'est-ce que la visualisation de données?

La visualisation de données est la représentation graphique d'informations et de données. Elle permet de rendre les données plus accessibles et compréhensibles.

Comment choisir le bon type de graphique?

Le choix du graphique dépend des données que vous souhaitez représenter. Par exemple, utilisez des courbes pour montrer des tendances dans le temps, des diagrammes en barres pour comparer des catégories, et des camemberts pour montrer des proportions.

Quelle est la différence entre un histogramme et un diagramme en barres?

Un histogramme est utilisé pour représenter la distribution d'une variable continue, tandis qu'un diagramme en barres est utilisé pour comparer des quantités entre des catégories distinctes.

Pourquoi est-il important de simplifier les visualisations?

Simplifier les visualisations permet de rendre l'information plus claire et plus facile à comprendre. Trop d'éléments peuvent distraire l'utilisateur et rendre l'interprétation des données difficile.

Comment créer un tableau de bord efficace?

Un tableau de bord efficace doit hiérarchiser l'information, afficher les éléments les plus importants en haut, et utiliser de l'espace pour éviter un affichage trop chargé.

Quelques cas d'usages :

Analyse des ventes mensuelles

Utiliser des courbes pour visualiser l'évolution des ventes d'une entreprise au fil des mois, permettant d'identifier des tendances saisonnières.

Comparaison des performances des produits

Utiliser des diagrammes en barres pour comparer les ventes de différents produits, facilitant ainsi la prise de décision sur les stocks et les promotions.

Suivi des sources de trafic

Utiliser des camemberts pour visualiser la répartition des visiteurs d'un site web par source de trafic, permettant d'optimiser les efforts de marketing.

Évaluation des performances marketing

Utiliser des nuages de points pour analyser la relation entre le budget marketing dépensé et le chiffre d'affaires généré, afin d'optimiser les campagnes futures.

Création d'un tableau de bord d'entreprise

Développer un tableau de bord qui affiche les KPI clés, comme le chiffre d'affaires total et le nombre de visiteurs, pour une vue d'ensemble de la performance de l'entreprise.

Glossaire :

Data Visualisation

La représentation graphique de données pour faciliter leur compréhension et leur analyse.

Courbe

Un graphique qui montre l'évolution d'une variable dans le temps, souvent utilisé pour afficher des tendances.

Diagramme en barres

Un graphique qui utilise des barres pour comparer des quantités entre différentes catégories.

Camembert (Pie Chart)

Un graphique circulaire qui montre la proportion de chaque élément par rapport à un total.

Histogramme

Un graphique qui représente la distribution d'un ensemble de données en utilisant des barres adjacentes.

Box Plot

Un graphique qui montre la répartition d'un ensemble de données à travers leurs quartiles.

Nuage de points

Un graphique qui montre la relation entre deux variables en utilisant des points sur un plan cartésien.

Carte de chaleur (Heatmap)

Un graphique qui utilise des couleurs pour représenter des valeurs dans une matrice de données.

Tableau de bord (Dashboard)

Un affichage visuel de plusieurs indicateurs clés de performance (KPI) pour suivre la performance d'une entreprise.

KPI (Key Performance Indicator)

Un indicateur clé de performance utilisé pour mesurer l'efficacité d'une action ou d'un processus.

résultat(s)
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data visualisation avec les bonnes pratiques.
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Premier élément, on a pu en parler plusieurs
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fois lors des sessions précédentes,
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ça va être le choix de visualisation que
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vous allez pouvoir faire en fonction
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de ce que vous pouvez me montrer.
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N'utilisez pas forcément celle
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que vous connaissez par cœur,
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donc par exemple
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une courbe ou un pie chart,
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pour tous les cas que vous vous souhaitez
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appliquer une data visualisation parce que ça
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ne sera pas forcément le plus pertinent
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pour mettre en avant une information.
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Donc voici ici un gros résumé.
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D'ailleurs,
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je vous invite peut être à faire un
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imprim écran, un screen shot de cet élément
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pour toujours l'avoir à côté de vous
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quand vous allez devoir construire un
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tableau de bord ou juste une visualisation.
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Et de toute manière,
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quand on va, parce que là tout ce que je
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vous montre est accessible dans Excel,
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donc quand on va aborder les courbes,
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les aires, les cartes et cetera,
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je vais rentrer encore plus dans le
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détail sur à quel moment les utiliser,
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éviter tel piège ou tel piège,
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donc là c'est une grosse fiche
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résumée qu'on va parcourir
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du coup ensemble.
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Donc à chaque fois vous allez
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avoir un type de visualisation.
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Donc la première,
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ce sont les courbes,
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donc les plus évidentes,
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je pense, les courbes qui
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permettent d'afficher des tendances
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et généralement sur une période.
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C'est ce qui est vraiment le plus clair.
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Donc ça peut être l'évolution du
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chiffre d'affaires d'une entreprise,
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le trafic mensuel sur un site web,
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en tout cas quelque chose qui évolue dans
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le temps et donc donc on pourra évoluer,
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analyser la tendance.
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Ensuite,
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vous avez ce qu'on appelle les
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diagrammes en barres et les pie
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charts,
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donc pie charts, qu'on appelle aussi
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camembert en français, donc qui
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permet de comparer les éléments.
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les uns par rapport aux autres,
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donc notamment voir leur importance
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les uns par rapport aux autres.
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En tout cas,
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quel poids représente chaque élément ?
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Et ça peut être par exemple,
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les ventes par type de produit,
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donc là on aurait par exemple
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le produit A, le produit B,
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le produit C, et cetera. Donc ici aussi
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produit A, produit B, produit C,
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et cetera.
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Et les visiteurs aussi par source de trafic,
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Donc les gens viennent par des
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moteurs de recherche,
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les gens viennent par d'autres sites,
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et cetera et cetera.
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Donc là pour afficher du coup effectivement
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des éléments et leurs proportions.
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Ensuite,
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on va avoir ce qu'on appelle l'histogramme,
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donc ne pas confondre
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histogramme et diagramme.
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On verra la différence qu'on
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va les appliquer dans Excel,
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mais en tout cas,
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ça n'est pas la même chose en
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termes d'usage ou ce qu'on appelle
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aussi des box plots,
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donc c'est ce que vous avez ici et qu'on
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appelle en français des boîtes à moustaches.
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Mais comme je trouve ça très laid,
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j'appelle ça des box plot,
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je suis désolé.
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Montrer du coup,
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effectivement,
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la répartition des éléments,
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donc là l'idée c'est de se dire et bien
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sur, donc si je prends mon premier exemple,
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le nombre de salariés par fourchette de
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salaire donc là en gros je vais avoir ici
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un nombre d'employés donc je ne sais pas j'ai
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10 employés qui gagne entre 1500 et 2000€.
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Après, ici, j'ai 15 employés
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qui gagne entre 2000 et 2500,
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j'ai 25 employés et ainsi de suite.
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En tous les cas, voilà,
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on a une répartition avec potentiellement
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ici les salaires faibles,
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ici les salaires forts,
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ici les salaires moyens,
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mais de savoir en gros où se situe
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ma masse salariale en termes
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de nombre d'individus.
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Voilà et ici, on va avoir
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sensiblement avoir le même système,
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je reviendrai plus en détail quand on
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l'utilisera parce que c'est quelque
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chose dont on a moins l'habitude,
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les box plots. En tous les cas, voilà,
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ça affiche également une répartition
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des éléments avec des valeurs clés qu'on va,
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qu'on va appeler
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les quartiles
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tout simplement.
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Ensuite, les nuages de points donc,
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qui peuvent vous rappeler potentiellement
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vos cours de physique ou de SVT.
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Donc montrer la relation entre deux variables.
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Donc en gros on va avoir ce qu'on
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appelle un axe en abscisse et un
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axe en ordonnée et du coup deux métriques
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auquel on va pouvoir du coup associer
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des valeurs. Donc par exemple on
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peut avoir ici si je reviens sur
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mes histoires de campagne sur le
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chapitre précédent le budget marketing
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qui a été engagé, donc j'ai
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mis 10 000 € sur la campagne X et après
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en ordonnée ici, je vais avoir le
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chiffre d'affaires que ça m'a rapporté.
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Et donc pour chaque campagne,
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je vais avoir un point qui va du
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coup s'afficher, donc là je ne sais pas,
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j'ai engagé 15 000,
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ça m'a rapporté 30000, ici j'ai
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engagé 25 000, ça m'a rapporté 40 000,
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et cetera et cetera.
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Et donc là l'idée c'est de voir
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s'il y a une relation entre les deux.
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Si j'ai en gros des points qui vont
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dessiner une courbe et bien je peux
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me dire qu'il y a effectivement une
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relation entre le budget que j'engage
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et les résultats que j'obtiens in
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fine sur mon chiffre d'affaires.
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Ensuite,
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on va avoir tout ce qu'on appelle
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les cartes de chaleur ou heatmap en
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anglais, l'idée va être de faire
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ressortir des relations entre des variables.
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Donc vous allez me dire c'est un
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peu la même définition.
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Alors non, il y a une nuance,
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ici on est sur deux variables, ici on
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est sur des variables, ça peut être
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4, 5, 6, 7 et donc en fonction du poids
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de la valeur sur, du coup,
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une cellule, on va avoir une valeur
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qui va être plus ou moins rouge ou
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plus ou moins verte selon le
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type de carte qu'on peut afficher.
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Et donc là ce qu'on peut avoir,
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c'est typiquement des tableaux entre
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des produits et des métriques
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qui vont être associés par exemple.
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Non, le nombre
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de ventes,
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le taux de conversion,
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si je reprends mon exemple de tout à l'heure,
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le coût par acquisition et donc je vais
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avoir ce qu'on appelle une dimension,
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donc en gros une référence et
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des métriques, une série de
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chiffres en fait avec des ventes,
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des taux de conversion, et cetera.
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Et par exemple on peut se dire plus la vente
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est haute et plus
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la cellule va être rouge et
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puis la vente est faible
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et plus la cellule va être bleue. Et donc là,
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instantanément, visuellement,
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je vais pouvoir repérer celles
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qui ont généré le plus de ventes,
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les produits qui ont généré
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le plus de ventes.
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Ensuite, nous avons les cartes,
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alors les cartes c'est assez évident.
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Ça va permettre d'afficher des données
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en fonction de zones géographiques,
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donc ça peut être des ventes par
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pays ou du trafic d'un site internet
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pour au niveau des régions de France.
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Ensuite on va voir tout ce qui
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va être aires, donc ça c'est déjà peu
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être un peu plus abstrait
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en terme de visualisation,
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un peu moins utilisé. L'idée,
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c'est de montrer à la fois l'évolution,
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comme les courbes,
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d'ailleurs
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on voit que c'est sensiblement, là,
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sur le trait qui est foncé,
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la même chose. Donc,
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montrer l'évolution de la répartition,
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donc ça c'est important, de la répartition
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entre plusieurs éléments tout en
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ayant une vue qui est globalisée.
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Donc en gros je vais avoir ici
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la courbe cumulée qui représente
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par exemple le chiffre d'affaires
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total que je réalise tous les
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mois et après ici en bleu,
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je vais avoir le chiffre d'affaires
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qui a été réalisé par le
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produit A et juste en dessous,
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le chiffre d'affaires qui a été
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réalisée par le produit B. Donc à la
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fois j'ai le total et à la fois aussi
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j'ai l'évolution de la répartition,
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donc du poids de chaque produit en
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fonction du mois. Donc ça peut être
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ce cas là et ça peut être aussi
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du coup l'évolution en fonction
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des sources de trafic.
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Donc si je résume, c'est un peu un
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mixte entre le diagramme en barres
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pie chart cette partie là et les
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cours parce que à la fois ça montre
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l'évolution et ça montre aussi...
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ça permet de comparer les éléments
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les uns par rapport aux autres,
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donc très intéressant en termes
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de visualisation.
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Moi je m'en sers énormément.
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Et le dernier cas,
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ça va être toutes les visualisations
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autour de l'arborescence.
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En gros ça va être de définir des
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des hiérarchies entre plusieurs
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éléments et de définir ensuite des
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sous-catégories à l'intérieur de celles-ci.
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Typiquement,
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je vais avoir, je suis vendeur
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de produits électroniques et je
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vais avoir ici par exemple,
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le chiffre d'affaires qui est représenté
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par les appareils photos et ici,
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le chiffre d'affaires qui est représenté
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par les smartphones ; donc en bleu
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appareil photo, en blanc smartphone.
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Et à l'intérieur de celles-ci,
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je peux encore avoir des catégories,
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donc par exemple avoir
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appareil photo amateur,
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appareil photo professionnel et
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ici avoir, je ne sais pas Samsung,
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Apple, Huawei et cetera, et cetera.
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Donc là l'idée est exactement
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d'ailleurs ici pareil on a
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un premier cercle, en tout
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cas une première couleur qui va
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nous définir le type de produit et
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ensuite potentiellement les marques.
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En tous les cas de retenir une répartition
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un peu comme le pie chart,
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sauf qu'on va voir
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tout simplement.
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des sous-catégories. Donc,
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en fonction encore une fois,
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de l'information qu'on voudra afficher,
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on ira aller piocher dans
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une de ces visualisations,
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je n'ai pas été exhaustif sur tout ce qui
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est possible en terme de visualisation.
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En tous les cas,
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ce sont celles qui sont les plus mises
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en avant dans Excel et on en aura
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quand même vu une très grande partie
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par rapport à ce qui est proposé.
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Donc maintenant qu'on sait à peu près
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comment choisir le visuel en fonction
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de ce qu'on souhaite mettre en avant,
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on va se.
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se détendre par rapport
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aussi à la visualisation,
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donc là on voit qu'on est parti sur
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un graphique qui était très chargé
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et donc là, c'est... alors c'est un
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gif enfin je
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veux pas prendre parti sur ce débat-là,
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en tous les cas,
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voilà une animation qui va nous
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afficher à partir d'un graphique qui
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était extrêmement chargé, donc là on
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était sur un diagramme
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et donc de voir tout ce qu'on peut
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faire pour simplifier la visualisation.
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Et je ne sais pas ce que vous en pensez,
00:08:57
mais en fait,
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plus il va aller avancer,
00:08:59
donc là je reprends le schéma de départ,
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donc voilà, plus on va avancer,
00:09:04
donc là on va typiquement enlever la
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couleur de fond qui ne sert à rien,
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on va enlever la double échelle parce
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que à la fois on avait ici les aliments
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et écrire encore en dessous, les cadres
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autour qui n'étaient pas forcément utiles.
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Là on avait de la couleur de partout
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qui ne donnait pas plus d'informations
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parce que au final il n'y avait pas
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d'échelle par rapport à la couleur.
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Je peux aussi alléger
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effectivement les labels
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qui agressent un peu
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par rapport aux barres
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qui sont les plus intéressantes.
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J'ai une échelle qui était derrière,
00:09:35
qui n'était pas forcément utile.
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Je peux aller afficher les valeurs qui
00:09:38
sont directement sur le graphique,
00:09:40
et cetera et cetera.
00:09:41
Et donc là,
00:09:42
à partir de là,
00:09:43
on part de quelque chose qui
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est très "catchy" et très
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"too much" à quelque chose en fait,
00:09:49
qui retient l'essentiel de l'information
00:09:51
et qui permet tout de suite de faire
00:09:53
passer le fameux message dont on parlait.
00:09:55
Donc pour retenir les éléments
00:09:57
clés par rapport à ça,
00:09:58
je vous les ai listés
00:10:00
à droite. Donc,
00:10:01
les couleurs sont des informations,
00:10:02
donc on ne met pas des couleurs de fond,
00:10:05
on ne met pas des couleurs
00:10:07
différentes par barres,
00:10:08
s'il n'y a pas d'intérêt en
00:10:10
termes de compréhension
00:10:12
des données, on ne met pas de
00:10:14
mise en forme textuelle
00:10:15
esthétique dans tous les sens.
00:10:17
On ne va pas surligner, on ne va pas mettre
00:10:20
des titres en surgras, énormes alors
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qu'il n'y a pas forcément d'intérêt.
00:10:24
Ensuite on ne met pas forcément d'informations redondantes,
00:10:26
donc là typiquement ici ce sont
00:10:28
les informations de légende,
00:10:30
plus les
00:10:31
aliments qu'ils ont trouvés aussi
00:10:33
en dessous, donc double information,
00:10:35
donc on perd l'utilisateur,
00:10:36
les échelles qui ne sont pas toujours
00:10:38
nécessaires parce que là bon,
00:10:39
avoir l'échelle, est ce que
00:10:40
ça nous aide vraiment ?
00:10:42
Bien non parce qu'en fait ils
00:10:43
sont déjà triés dans l'ordre,
00:10:45
donc mis à part nous donner les valeurs
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justes on ne va pas forcément avoir
00:10:49
une compréhension supplémentaire et ça
00:10:51
c'est très important parce que dans
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Excel, vous allez avoir la capacité
00:10:54
d'en mettre partout, des couleurs de fond,
00:10:56
des
00:10:57
éléments 3D, et cetera.
00:10:59
Donc vraiment ne faites pas ça.
00:11:02
Les visualisations les plus ambitieuses
00:11:03
ne sont pas les plus claires à comprendre.
00:11:05
Plus vous rajoutez d'éléments,
00:11:07
plus vous allez charger le cerveau de
00:11:09
la personne qui va tenter de le lire.
00:11:11
Donc faites simple et n'ayez
00:11:12
pas peur en fait de vous dire
00:11:14
en fait c'est trop simple,
00:11:16
c'est...
00:11:16
on va avoir l'impression que je n'ai pas
00:11:18
travaillé ma visualisation. Au contraire,
00:11:20
plus c'est simple et plus on se dira
00:11:22
que au final l'information passe.
00:11:23
Donc voilà très important.
00:11:26
Et dernier élément,
00:11:27
c'était sur tout ce qui est dashboarding,
00:11:29
alors en français,
00:11:30
donc c'est tableau de bord et
00:11:31
cela consiste du coup à afficher
00:11:34
un certain nombre d'informations.
00:11:35
Donc typiquement quand vous
00:11:36
êtes par exemple sur peut être
00:11:38
votre application bancaire,
00:11:39
vous allez avoir des types de dashboard,
00:11:41
mais on en trouve un peu
00:11:43
dans toutes les entreprises.
00:11:45
Donc je pense que vous avez déjà
00:11:47
vu ce type de document-là.
00:11:49
Quoi qu'il en soit,
00:11:50
c'est une suite de graphiques qui va
00:11:52
permettre d'analyser une thématique.
00:11:53
Et là typiquement on a à gauche
00:11:56
l'exemple de ce qu'il faudrait
00:11:57
plutôt faire vs à droite l'exemple
00:11:59
de ce qu'il ne faut pas faire. Alors je
00:12:01
précise tout de suite l'exemple qui
00:12:03
est à gauche n'est pas issu d'Excel,
00:12:05
mais je n'ai pas trouvé d'exemple
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super beau sur Excel.
00:12:07
Du coup j'ai pris autre chose
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mais peu importe,
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on pourrait s'en approcher.
00:12:11
Là, quelle est la différence entre les deux ?
00:12:13
C'est que, déjà ici, on est extrêmement
00:12:15
chargé au niveau des graphiques,
00:12:16
tout se colle.
00:12:18
Les titres sont extrêmement
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ramassés et très petits et surtout on
00:12:21
en a partout : on a trois épaisseurs
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de graphique, écrit en tout petit
00:12:25
avec des choses assez complexes,
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des légendes, et cetera.
00:12:28
Alors qu'ici on est quand même sur
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quelque chose de beaucoup plus aéré,
00:12:32
avec de l'espace, avec des
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légendes qui sont
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plutôt claires et
00:12:36
on n'en a pas partout,
00:12:38
voilà tout simplement.
00:12:40
Le deuxième élément que je voulais
00:12:43
mettre en avant,
00:12:44
c'est tout simplement
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le fait qu'ici, on n'a pas forcément
00:12:48
l'impression qu'il y a une hiérarchie
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d'informations. Là on est tout
00:12:51
de suite tout en haut à gauche,
00:12:53
on est tout de suite sur un tableau avec
00:12:55
des données très granulaires et ensuite on
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a des camemberts qui sont un peu plus bas,
00:13:00
qui sont peut être là en train de
00:13:02
nous résumer la situation et ça
00:13:04
c'est très important.
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Quand vous faites un dashboard,
00:13:06
quand vous faites un tableau de bord,
00:13:08
vous devez hiérarchiser l'information
00:13:09
de la plus générale à la plus fine,
00:13:11
donc là, typiquement ici,
00:13:12
ce qu'il a, ce qu'il a fait,
00:13:14
c'est qu'il a mis vraiment les chiffres-clés,
00:13:16
donc ce qu'on appelle des indicateurs clés,
00:13:18
de performance ou kpi en anglais,
00:13:20
des informations clés,
00:13:21
donc ça peut être le chiffre d'affaires,
00:13:23
le total, donc, le
00:13:25
total de commandes le total de
00:13:26
chiffre d'affaires, le nombre
00:13:27
de visiteurs en tout cas là,
00:13:29
c'est vraiment les informations macro
00:13:30
et après on peut rentrer un peu
00:13:33
plus dans le détail. Donc typiquement
00:13:34
on voyait qu'on avait 6 200
00:13:36
visiteurs et bien là on va avoir une
00:13:38
information supplémentaire en-dessous
00:13:40
qui va nous dire la répartition
00:13:41
par rapport aux sources de trafic.
00:13:43
On va également avoir
00:13:46
la
00:13:46
tendance et plus on va descendre
00:13:48
et plus on va être dans le détail.
00:13:50
Et c'est exactement en fait là,
00:13:52
le cheminement, vous allez avoir par exemple,
00:13:53
vous voyez que vous n'êtes pas à
00:13:55
vos objectifs par rapport au nombre
00:13:57
de commandes et bien tout de suite,
00:13:59
vous allez vouloir analyser par
00:14:00
exemple le nombre de ventes par
00:14:02
produit et donc vous allez avoir un
00:14:04
graphique un peu plus bas qui va vous
00:14:06
l'indiquer. Une fois que vous avez
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détecté le produit qui ne va pas,
00:14:09
vous allez peut être pouvoir le
00:14:11
regarder par géolocalisation pour
00:14:12
dire s'il y a une région qui
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a péché par rapport à l'autre.
00:14:16
Et donc là, pareil, un peu plus bas,
00:14:18
potentiellement,
00:14:18
vous aurez un graphique de géolocalisation.
00:14:20
Et donc là vous voyez en gros
00:14:22
le dashboard est au service de
00:14:24
votre cheminement de pensée.
00:14:26
Et dernier élément qu'on peut avoir,
00:14:28
c'est typiquement, là, ces menus
00:14:29
qui m'affichent des listes immenses
00:14:31
qui permettent en fait de filtrer sur
00:14:33
sur le tableau alors que eux ont mis
00:14:36
voilà tout simplement une roue édentée.
00:14:38
Alors je n'ai pas mis le screen avec le
00:14:40
déploiement. Dans tous les cas,
00:14:42
voilà quand on n'en a pas besoin,
00:14:45
ça ne s'affiche pas tout simplement.
00:14:47
Et quand on en a besoin,
00:14:49
on va aller le déployer et
00:14:50
l'afficher. Donc voilà les grands
00:14:52
principes fondamentaux, c'est d'aller
00:14:53
mettre de l'espace entre les éléments,
00:14:56
d'afficher les éléments les
00:14:57
plus importants en haut et les
00:14:59
plus macros et tout ce qui va être
00:15:01
interaction avec l'utilisateur,
00:15:03
ça va être à ce niveau-là.
00:15:06
Le dernier élément qu'il faut avoir en tête,
00:15:08
c'est quand même d'essayer
00:15:10
de limiter un peu le
00:15:11
nombre de graphiques.
00:15:13
Si votre dashboard fait quinze kilomètres
00:15:15
de long, personne n'ira jusqu'au bout.
00:15:17
Donc potentiellement,
00:15:17
vous pouvez faire des onglets
00:15:19
différents par thématiques ou tout
00:15:21
simplement aller essayer d'écrémer
00:15:22
un peu pour rester sur l'essentiel.
00:15:24
Voilà donc j'espère que tout est clair
00:15:26
pour vous et maintenant,
00:15:28
on va aller attaquer bien la
00:15:30
création de graphiques sur Excel.

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résultat(s)
00:00:02
Визуализация данных с лучшими практиками.
00:00:04
Первый элемент, мы смогли поговорить о нескольких
00:00:06
раз на предыдущих сессиях,
00:00:08
Это будет выбор визуализации, который
00:00:10
Вы сможете сделать в соответствии с
00:00:12
того, что вы можете мне показать.
00:00:14
Не обязательно использовать один
00:00:16
что ты знаешь наизусть,
00:00:17
Так, например:
00:00:19
кривая или круговая диаграмма,
00:00:21
для всех случаев, которые вы хотите
00:00:23
Примените визуализацию данных, так как она
00:00:25
не обязательно будет самым актуальным
00:00:27
для выделения информации.
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Итак, вот большое резюме.
00:00:31
Кстати
00:00:31
Я приглашаю вас, возможно, сделать
00:00:33
Трафаретная печать, снимок экрана этого элемента
00:00:35
чтобы он всегда был рядом с тобой
00:00:37
Когда вам нужно будет построить
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дашборд или просто визуализация.
00:00:41
И вообще,
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когда мы идем, потому что там все я
00:00:45
показывает, что вы доступны в Excel,
00:00:47
Поэтому, когда мы переходим к кривым,
00:00:48
области, карты и так далее,
00:00:50
Я собираюсь еще больше углубиться в
00:00:52
подробная информация о том, когда их использовать,
00:00:54
избегать такой ловушки или ловушки,
00:00:56
Итак, вот он большой лист
00:00:58
Резюме, которое мы пройдем
00:00:59
Так что вместе.
00:01:00
Так что каждый раз, когда вы идете
00:01:01
Имеют тип визуализации.
00:01:03
Итак, первый,
00:01:04
Вот такие кривые,
00:01:05
Итак, самое очевидное,
00:01:06
Я думаю, что кривые, которые
00:01:08
позволяют отображать тренды
00:01:09
и, как правило, в течение определенного периода времени.
00:01:11
Это действительно самое ясное.
00:01:14
Таким образом, это может быть эволюция
00:01:16
оборот компании,
00:01:17
ежемесячный трафик на сайте,
00:01:19
Во всяком случае, что-то, что развивается в
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время и, следовательно, мы сможем развиваться,
00:01:24
Проанализируйте тенденцию.
00:01:25
Тогда
00:01:26
У вас есть то, что называется
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Линейчатые диаграммы и круговые диаграммы
00:01:29
Диаграммы
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Итак, круговые диаграммы, также называемые
00:01:32
Камамбер по-французски, так кто же
00:01:34
Позволяет сравнивать предметы.
00:01:35
по отношению друг к другу,
00:01:37
Так, в частности, видят их важность
00:01:38
по отношению друг к другу.
00:01:40
В любом случае,
00:01:41
Какой вес представляет каждый элемент?
00:01:43
И это может быть, например,
00:01:45
продажи по видам продукции,
00:01:47
Так что там бы у нас было, например,
00:01:49
продукт А, продукт Б,
00:01:51
продукт С и так далее. Так и здесь
00:01:53
продукт А, продукт Б, продукт С,
00:01:54
и так далее.
00:01:55
И посетители также по источнику трафика,
00:01:58
Итак, люди приходят
00:02:00
поисковые системы,
00:02:00
люди приходят через другие сайты,
00:02:02
и так далее, и так далее.
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Так что там отобразить удар эффективно
00:02:05
элементов и их пропорций.
00:02:08
Тогда
00:02:08
У нас будет то, что называется гистограммой,
00:02:09
так что не путайте
00:02:10
гистограмма и диаграмма.
00:02:11
Мы увидим, как мы изменим ситуацию
00:02:12
применит их в Excel,
00:02:13
Но в любом случае,
00:02:14
Это не то же самое в
00:02:16
Условия использования или что называется
00:02:17
также коробчатые участки,
00:02:18
Так что это то, что у вас здесь и что мы
00:02:20
звонит во французские коробки усов.
00:02:22
Но так как я нахожу это очень уродливым,
00:02:23
Я называю это коробчатыми графиками,
00:02:25
Извините, пожалуйста.
00:02:26
Покажи внезапно,
00:02:27
действительно
00:02:28
распределение элементов,
00:02:29
Так что здесь идея состоит в том, чтобы сказать хорошо
00:02:32
Итак, если я возьму свой первый пример,
00:02:35
Количество сотрудников по диапазону
00:02:37
зарплата, так что в основном я собираюсь иметь здесь
00:02:40
ряд сотрудников, поэтому я не знаю, что у меня есть
00:02:43
10 сотрудников, которые зарабатывают от 1500 до 2000 €.
00:02:45
После этого у меня 15 сотрудников
00:02:47
кто зарабатывает от 2000 до 2500,
00:02:49
У меня 25 сотрудников и так далее.
00:02:51
Во всяком случае, вот оно,
00:02:53
У нас есть дистрибутив с потенциалом
00:02:55
здесь низкая заработная плата,
00:02:56
здесь высокая заработная плата,
00:02:58
Вот средние зарплаты,
00:02:59
но знать примерно, где находится
00:03:01
Мой расчет заработной платы в терминах
00:03:03
от количества особей.
00:03:05
Вот и все, и вот, у нас будет
00:03:07
по существу имеют одинаковую систему,
00:03:08
Я вернусь более подробно, когда мы
00:03:10
будет использовать его, потому что это что-то
00:03:12
то, к чему мы менее привыкли,
00:03:13
Коробчатые участки. Во всяком случае, вот оно,
00:03:16
Он также показывает разбивку
00:03:17
элементы с ключевыми ценностями, которые мы идем,
00:03:19
что мы назовем
00:03:21
Квартили
00:03:22
Просто.
00:03:24
Затем, точка затуманивается так,
00:03:25
Это потенциально может напомнить вам
00:03:27
ваши уроки физики или СВТ.
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Итак, покажите взаимосвязь между двумя переменными.
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Так что, по сути, мы получим то, что получим
00:03:34
Вызывает ось на абсциссе и
00:03:36
Ось по оси Y и, следовательно, две метрики
00:03:38
с которым мы сможем ассоциироваться
00:03:41
Значения. Так, например, мы
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может быть здесь, если я вернусь к
00:03:45
Мои агитационные истории на
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Предыдущая глава Маркетинговый бюджет
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кого наняли, так я
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вложить 10 000 евро в кампанию X и после
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Что касается ординаты, то здесь у меня будет
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оборот, который он мне принес.
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И так для каждого похода,
00:03:58
У меня будет точка зрения, которая исходит из
00:04:01
Выстрел появиться, так что там я не знаю,
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Я нанял 15 000,
00:04:03
Он принес мне 30000, вот я
00:04:05
нанял 25 000, он принес мне 40 000,
00:04:07
и так далее, и так далее.
00:04:08
И поэтому здесь идея состоит в том, чтобы увидеть
00:04:09
если между ними есть связь.
00:04:12
Если у меня есть в основном очки, которые идут
00:04:14
нарисовать кривую и хорошо я могу
00:04:15
Сказав мне, что действительно есть
00:04:17
Взаимосвязь между бюджетом, который я беру на себя
00:04:19
и результаты, которые я получаю
00:04:21
Штраф по моему обороту.
00:04:24
Тогда
00:04:24
У нас будет все, что мы называем
00:04:26
Тепловые карты или тепловые карты в
00:04:28
Английский, идея будет сделать
00:04:30
Выйдите из взаимосвязей между переменными.
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Так что ты скажешь мне, что это
00:04:34
немного такое же определение.
00:04:35
Так что нет, есть нюанс,
00:04:37
Здесь мы находимся на двух переменных, здесь мы
00:04:40
находится на переменных, это может быть
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4, 5, 6, 7 и, следовательно, в зависимости от веса
00:04:44
значения на, внезапно,
00:04:46
ячейка, у нас будет значение
00:04:48
который будет более или менее красным или
00:04:51
более или менее зеленый в зависимости от
00:04:53
Тип карты, которую можно отобразить.
00:04:55
А так там то, что мы можем иметь,
00:04:57
Обычно это таблицы между
00:04:58
Продукты и метрики
00:05:00
который будет ассоциироваться, например.
00:05:02
Нет, номер
00:05:03
сбытовой
00:05:04
коэффициент конверсии,
00:05:05
Если я вернусь к своему предыдущему примеру,
00:05:08
стоимость приобретения, и поэтому я буду
00:05:10
иметь то, что называется измерением,
00:05:12
Так что в основном ссылка и
00:05:14
метрики, серия
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цифры по факту с продажами,
00:05:17
коэффициенты конверсии и так далее.
00:05:19
А для примера можно сказать больше о продаже
00:05:23
высоко и выше
00:05:24
ячейка будет красного цвета и
00:05:25
Тогда продажа низкая
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И тем голубее будет клетка. И так вот,
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мгновенно, визуально,
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Я смогу заметить их
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которые принесли больше всего продаж,
00:05:33
Продукты, которые генерировали
00:05:34
Больше всего продаж.
00:05:36
Тогда у нас есть карты,
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Так что карты довольно очевидны.
00:05:39
Это позволит отображать данные
00:05:40
в соответствии с географическими районами,
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Так что это могут быть продажи по
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Посещаемость страны или веб-сайта
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для регионов на уровне регионов Франции.
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Тогда мы увидим все, что
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будет Aires, так что это уже немного.
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Будьте немного более абстрактными
00:05:54
с точки зрения визуализации,
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Чуть реже используется. Идея,
00:05:57
Он должен показать как эволюцию, так и эволюцию,
00:05:59
как кривые,
00:06:00
Кстати
00:06:00
Мы видим, что это разумно, там,
00:06:02
на линии, которая темная,
00:06:05
То же самое. Следовательно
00:06:06
показать эволюцию распределения,
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Так что это важно, распределение
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между несколькими элементами, в то время как
00:06:13
иметь глобализованное представление.
00:06:14
Так что, по сути, я собираюсь иметь здесь
00:06:17
Кумулятивная кривая, представляющая
00:06:18
Например, оборот
00:06:20
Итого, что я осознаю все
00:06:22
месяц и после здесь в синем,
00:06:24
У меня будет оборот
00:06:26
который был произведен
00:06:27
продукт А и чуть ниже,
00:06:29
Оборот, который был
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изготовлено продуктом В. Таким образом, в
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раз у меня есть сумма, и оба тоже
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У меня есть эволюция распределения,
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Поэтому вес каждого продукта в
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Функция месяца. Так оно и может быть;
00:06:40
Этот случай и может быть тоже
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Внезапно эволюция в функциях
00:06:43
источники трафика.
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Итак, если резюмировать, это немного
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Смешанная линейчатая диаграмма
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Круговая диаграмма этой части есть и
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курс, потому что в то же время он показывает
00:06:51
эволюция, и это также показывает...
00:06:53
Это позволяет сравнивать элементы
00:06:55
по отношению друг к другу,
00:06:57
Так что очень интересно с точки зрения
00:06:59
визуализация.
00:07:00
Я часто им пользуюсь.
00:07:02
И последний случай,
00:07:04
Это будут все визуализации
00:07:06
вокруг дерева.
00:07:07
По сути, это будет определение
00:07:10
Иерархии между несколькими
00:07:11
элементов, а затем определить
00:07:14
подкатегории внутри них.
00:07:16
Типично
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Я собираюсь иметь, я продавец
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электронных продуктов и I
00:07:21
будет иметь здесь, например,
00:07:23
Представленный оборот
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камерами и здесь,
00:07:27
Представленный оборот
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смартфонами; Так в синем
00:07:30
камера, в белом смартфоне.
00:07:31
И внутри них,
00:07:33
У меня все еще могут быть категории,
00:07:34
Так, например, есть
00:07:36
любительский фотоаппарат,
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профессиональная камера и
00:07:38
вот есть, я не знаю Самсунг,
00:07:40
Apple, Huawei и так далее, и так далее.
00:07:41
Так что здесь идея именно такая
00:07:43
Тем более, что здесь то же самое мы имеем
00:07:44
Первый круг, во всех
00:07:46
Чехол, первый цвет, который идет
00:07:48
Определите тип продукта и
00:07:49
затем, возможно, бренды.
00:07:51
В любом случае, чтобы сохранить дистрибутив
00:07:53
немного похоже на круговую диаграмму,
00:07:55
Разве что посмотрим
00:07:56
Просто.
00:07:57
Подкатегории. Следовательно
00:07:58
Снова
00:07:59
информацию, которую вы хотите отобразить,
00:08:01
Пойдем покопаться
00:08:03
одна из таких визуализаций,
00:08:04
Я не был исчерпывающим во всем, что
00:08:06
возможно с точки зрения визуализации.
00:08:08
В любом случае,
00:08:10
Это те, которые больше всего ставятся
00:08:12
вперед в Excel, и у нас будет немного
00:08:14
До сих пор видела очень большую часть
00:08:17
по сравнению с тем, что предлагается.
00:08:19
Итак, теперь, когда мы в значительной степени знаем
00:08:21
Как выбрать визуал по
00:08:23
то, что мы хотим выдвинуть,
00:08:26
Мы собираемся быть.
00:08:26
Расслабьтесь по отношению к
00:08:27
также к визуализации,
00:08:29
Итак, мы видим, что мы пошли дальше
00:08:32
График, который был очень занят
00:08:34
И вот оно... Тогда это
00:08:36
гифка наконец-то я
00:08:39
не хочу принимать чью-либо сторону в этих дебатах,
00:08:41
В любом случае,
00:08:42
Вот анимация, которая нас заинтересует
00:08:44
Отображение на диаграмме, которая
00:08:46
был очень занят, поэтому мы
00:08:48
был на диаграмме
00:08:50
и, следовательно, увидеть все, что мы можем
00:08:52
Делаем для упрощения визуализации.
00:08:54
И я не знаю, что ты думаешь,
00:08:57
А на самом деле,
00:08:58
чем больше он идет, тем больше он идет,
00:08:59
Итак, здесь я возобновляю стартовую схему,
00:09:02
Так вот оно, чем больше мы будем продвигаться вперед,
00:09:04
Итак, здесь мы, как правило, удаляем
00:09:06
цвет фона, который не служит никакой цели,
00:09:08
Мы уберем двойную шкалу, потому что
00:09:10
что в то же время у нас здесь была еда
00:09:13
и пишите еще раз ниже, кадры
00:09:15
вокруг этого не обязательно были полезны.
00:09:17
Там у нас отовсюду был цвет
00:09:20
кто не дал больше информации
00:09:21
Потому что в итоге не было
00:09:24
масштаб по отношению к цвету.
00:09:26
Я также могу осветлить
00:09:27
Действительно, этикетки
00:09:28
которые немного агрессивны
00:09:30
по сравнению с барами
00:09:31
которые являются наиболее интересными.
00:09:33
У меня есть лестница, которая была позади,
00:09:35
что не обязательно было полезно.
00:09:36
Я могу пойти и просмотреть значения, которые
00:09:38
находятся непосредственно на графике,
00:09:40
и так далее, и так далее.
00:09:41
И так вот,
00:09:42
оттуда
00:09:43
Мы начинаем с того, что
00:09:45
очень «цепляет» и очень
00:09:47
"слишком много" к чему-то на самом деле,
00:09:49
в котором хранится большая часть информации
00:09:51
и который сразу дает возможность сделать
00:09:53
Распространите знаменитое сообщение, о котором мы говорили.
00:09:55
Таким образом, чтобы сохранить элементы
00:09:57
ключи в связи с этим,
00:09:58
Я перечислил их для вас
00:10:00
Правильно. Следовательно
00:10:01
цвета – это информация,
00:10:02
поэтому мы не ставим фоновые цвета,
00:10:05
Мы не ставим цвета
00:10:07
отличаются брусьями,
00:10:08
Если нет интереса к
00:10:10
Условия взаимопонимания
00:10:12
данных, мы не ставим
00:10:14
Форматирование текста
00:10:15
эстетика во всех отношениях.
00:10:17
Мы не собираемся выделять, мы не собираемся ставить
00:10:20
Заголовки выделены жирным шрифтом, огромными тогда
00:10:22
что не обязательно есть интерес.
00:10:24
Тогда мы не обязательно помещаем избыточную информацию,
00:10:26
Итак, как правило, вот
00:10:28
информация о легенде,
00:10:30
плюс
00:10:31
Продукты, которые они тоже нашли
00:10:33
ниже, так что двойная информация,
00:10:35
Таким образом, мы теряем пользователя,
00:10:36
весы, которые не всегда
00:10:38
Нужно, потому что там хорошо,
00:10:39
Наличие шкалы, это то, что
00:10:40
Действительно ли это нам помогает?
00:10:42
Ну не потому, что на самом деле они
00:10:43
уже отсортированы по порядку,
00:10:45
Так что, кроме того, что дает нам ценности
00:10:47
Просто у нас не обязательно будет
00:10:49
дополнительное понимание и что
00:10:51
Это очень важно, потому что в
00:10:52
Excel, у вас будет возможность
00:10:54
везде ставить цвета фона,
00:10:56
несколько
00:10:57
3D-элементы и так далее.
00:10:59
Так что на самом деле не делайте этого.
00:11:02
Самые амбициозные визуализации
00:11:03
не самые ясные для понимания.
00:11:05
Чем больше элементов вы добавите,
00:11:07
Чем больше вы будете нагружать мозг
00:11:09
человек, который попытается его прочитать.
00:11:11
Так что будьте проще и не делайте
00:11:12
Не боюсь сказать вам
00:11:14
на самом деле это слишком просто,
00:11:16
Это...
00:11:16
Мне будет казаться, что я этого не делаю
00:11:18
Работал над своей визуализацией. Напротив
00:11:20
Чем проще, тем больше мы скажем
00:11:22
что в итоге информация проходит.
00:11:23
Так что это очень важно.
00:11:26
И последний элемент,
00:11:27
Речь шла обо всем, что является приборной панелью,
00:11:29
затем на французском языке,
00:11:30
Итак, это приборная панель и
00:11:31
Это состоит из отображения
00:11:34
Ряд сведений.
00:11:35
Так обычно, когда вы
00:11:36
на, например, на может быть
00:11:38
ваше банковское приложение,
00:11:39
у вас будут типы дашбордов,
00:11:41
Но есть несколько
00:11:43
во всех компаниях.
00:11:45
Так что, я думаю, у вас уже есть
00:11:47
видел этот тип документа.
00:11:49
В любом случае
00:11:50
Это серия графиков, которые будут
00:11:52
позволяют проанализировать тему.
00:11:53
И там, как правило, у нас слева
00:11:56
Пример того, что должно быть
00:11:57
Скорее делай или правь пример
00:11:59
о том, чего не стоит делать. Так что я
00:12:01
Сразу же указывается пример, который
00:12:03
слева не из Excel,
00:12:05
но я не смог найти пример
00:12:06
супер красиво в Excel.
00:12:07
Поэтому я взял что-то другое
00:12:09
Но неважно,
00:12:10
Мы могли бы приблизиться.
00:12:11
Там, в чем разница между ними?
00:12:13
Это потому, что уже здесь мы чрезвычайно
00:12:15
загружается на графическом уровне,
00:12:16
Все склеивается.
00:12:18
Названия чрезвычайно
00:12:19
подобранный и очень маленький и особенно на
00:12:21
есть они везде: у нас есть три толщины
00:12:23
графики, написанной очень маленьким шрифтом
00:12:25
с достаточно сложными вещами,
00:12:26
легенды и так далее.
00:12:28
Пока мы здесь, мы все еще на
00:12:30
что-то гораздо более воздушное,
00:12:32
с пространством, с
00:12:34
Легенды, которые есть
00:12:35
довольно ясно и
00:12:36
У нас они не везде есть,
00:12:38
Ну вот.
00:12:40
Второй элемент, который я хотел
00:12:43
выделить,
00:12:44
Это просто
00:12:46
Дело в том, что здесь у нас не обязательно есть
00:12:48
Создается впечатление, что существует иерархия
00:12:50
информация. Вот мы все
00:12:51
сразу слева вверху,
00:12:53
Мы сразу же на столе с
00:12:55
очень детализированные данные, а затем мы
00:12:58
имеет круговые диаграммы, которые немного ниже,
00:13:00
Кто там может быть
00:13:02
обобщить ситуацию и то, что
00:13:04
Это очень важно.
00:13:05
Когда вы делаете дашборд,
00:13:06
Когда вы делаете дашборд,
00:13:08
Вам нужно расставить приоритеты в информации
00:13:09
от самых общих до лучших,
00:13:11
Так вот, как правило, здесь,
00:13:12
что у него есть, что он сделал,
00:13:14
заключается в том, что он действительно поставил ключевые фигуры,
00:13:16
Итак, то, что мы называем ключевыми показателями,
00:13:18
производительность или KPI на английском языке,
00:13:20
ключевая информация,
00:13:21
так что это может быть текучка,
00:13:23
Таким образом, общая сумма
00:13:25
Всего заказов Всего
00:13:26
оборачиваемость, количество
00:13:27
посетители хотя бы там,
00:13:29
На самом деле это макроинформация
00:13:30
И тогда мы можем вернуться немного назад
00:13:33
Подробнее. Так что обычно
00:13:34
Мы увидели, что у нас 6 200
00:13:36
посетителей и ну там у нас будет
00:13:38
Дополнительная информация ниже
00:13:40
Кто нам подскажет раздачу
00:13:41
по отношению к источникам трафика.
00:13:43
У нас также будет
00:13:46
тем
00:13:46
тренд и чем больше мы идем вниз
00:13:48
И тем подробнее мы будем подробно рассказывать.
00:13:50
И это именно то, где оно находится,
00:13:52
Путь, который у вас будет, например,
00:13:53
Вы видите, что вы не в
00:13:55
Ваши цели по отношению к числу
00:13:57
заказов и ну сразу,
00:13:59
Вы захотите проанализировать по
00:14:00
Пример количества продаж на
00:14:02
продукт, и поэтому у вас будет
00:14:04
График немного ниже, чем вы будете
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Укажите это. После того, как у вас есть
00:14:07
обнаружил продукт, который идет не так,
00:14:09
Вы можете
00:14:11
Следите за геолокацией
00:14:12
Скажем, есть ли регион, который
00:14:14
согрешил по отношению к другому.
00:14:16
А так там, то же самое, чуть ниже,
00:14:18
потенциально
00:14:18
У вас будет график геолокации.
00:14:20
Итак, вы видите в основном
00:14:22
Приборная панель к услугам
00:14:24
Ваш мыслительный процесс.
00:14:26
И последний элемент, который мы можем иметь,
00:14:28
Это, как правило, там, эти меню
00:14:29
которые показывают мне огромные списки
00:14:31
которые на самом деле позволяют фильтровать
00:14:33
на доске, пока ставят
00:14:36
Это просто беззубое колесо.
00:14:38
Поэтому я не ставил экран с тегом
00:14:40
развёртывание. В любом случае,
00:14:42
Вот когда тебе это не нужно,
00:14:45
Он просто не проявляется.
00:14:47
И когда тебе это нужно,
00:14:49
Мы собираемся развернуть его и
00:14:50
Покажите его. Итак, вот самые большие
00:14:52
Основополагающие принципы - идти
00:14:53
поставить пробел между элементами,
00:14:56
для отображения наибольшего
00:14:57
Более важные наверху и
00:14:59
плюс макросы и все, что будет
00:15:01
взаимодействие с пользователем,
00:15:03
Это будет на таком уровне.
00:15:06
Последнее, что нужно иметь в виду,
00:15:08
Это еще попробовать;
00:15:10
Чтобы ограничить
00:15:11
Количество графиков.
00:15:13
Если ваша приборная панель имеет длину пятнадцать километров
00:15:15
В долгосрочной перспективе никто не пойдет до конца.
00:15:17
Так что потенциально,
00:15:17
Вы можете делать вкладки
00:15:19
Разные по тематике или все
00:15:21
Просто иди попробуй просмотреть
00:15:22
Немного, чтобы остановиться на главном.
00:15:24
Так что, надеюсь, все понятно.
00:15:26
Для вас и сейчас,
00:15:28
Мы будем атаковать
00:15:30
создание диаграмм в Excel.

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résultat(s)
00:00:02
Data visualization with best practices.
00:00:04
First element, we have been able to talk about several
00:00:06
times in previous sessions,
00:00:08
It's going to be the visualization choice that
00:00:10
You will be able to do according to
00:00:12
of what you can show me.
00:00:14
Don't necessarily use the one
00:00:16
that you know by heart,
00:00:17
So for example
00:00:19
a curve or a pie chart,
00:00:21
for all the cases you want
00:00:23
Apply a data visualization because it
00:00:25
will not necessarily be the most relevant
00:00:27
to highlight information.
00:00:29
So here's a big summary.
00:00:31
By the way
00:00:31
I invite you perhaps to make a
00:00:33
screen print, a screen shot of this element
00:00:35
to always have it next to you
00:00:37
When you're going to have to build a
00:00:39
dashboard or just a visualization.
00:00:41
And anyway,
00:00:42
when we go, because there all I
00:00:45
shows you is accessible in Excel,
00:00:47
So when we go to the curves,
00:00:48
areas, maps and so on,
00:00:50
I'm going to get even more into the
00:00:52
details on when to use them,
00:00:54
avoid such a trap or trap,
00:00:56
So here it's a big sheet
00:00:58
Summary that we will go through
00:00:59
So together.
00:01:00
So every time you go
00:01:01
Have a visualization type.
00:01:03
So the first,
00:01:04
these are the curves,
00:01:05
so the most obvious,
00:01:06
I think, the curves that
00:01:08
allow you to display trends
00:01:09
and usually over a period of time.
00:01:11
That is really the clearest thing.
00:01:14
So it can be the evolution of the
00:01:16
turnover of a company,
00:01:17
monthly traffic on a website,
00:01:19
In any case something that evolves in
00:01:22
time and therefore we will be able to evolve,
00:01:24
analyze the trend.
00:01:25
Then
00:01:26
You have what are called the
00:01:28
Bar charts and pies
00:01:29
Charts
00:01:30
So Pie Charts, also called
00:01:32
Camembert in French, so who
00:01:34
allows you to compare items.
00:01:35
in relation to each other,
00:01:37
So in particular see their importance
00:01:38
in relation to each other.
00:01:40
In any case,
00:01:41
What weight does each element represent?
00:01:43
And it can be for example,
00:01:45
sales by type of product,
00:01:47
So there we would have for example
00:01:49
product A, product B,
00:01:51
product C, et cetera. So here too
00:01:53
product A, product B, product C,
00:01:54
and so forth.
00:01:55
And visitors also by traffic source,
00:01:58
So people come by
00:02:00
search engines,
00:02:00
people come through other sites,
00:02:02
et cetera et cetera.
00:02:03
So there to display the blow effectively
00:02:05
of the elements and their proportions.
00:02:08
Then
00:02:08
we will have what is called the histogram,
00:02:09
so do not confuse
00:02:10
histogram and diagram.
00:02:11
We'll see the difference we make
00:02:12
will apply them in Excel,
00:02:13
But in any case,
00:02:14
It's not the same in
00:02:16
Terms of use or what is called
00:02:17
also box plots,
00:02:18
So that's what you have here and that we
00:02:20
calls in French boxes of mustaches.
00:02:22
But as I find it very ugly,
00:02:23
I call it box plots,
00:02:25
I am sorry.
00:02:26
Show suddenly,
00:02:27
actually
00:02:28
the distribution of elements,
00:02:29
So here the idea is to say well
00:02:32
on, so if I take my first example,
00:02:35
the number of employees by range of
00:02:37
salary so there basically I'm going to have here
00:02:40
a number of employees so I don't know I have
00:02:43
10 employees who earn between 1500 and 2000 €.
00:02:45
After that, here, I have 15 employees
00:02:47
who earns between 2000 and 2500,
00:02:49
I have 25 employees and so on.
00:02:51
In any case, there you have it,
00:02:53
we have a distribution with potentially
00:02:55
here low wages,
00:02:56
here high wages,
00:02:58
here the average salaries,
00:02:59
but to know roughly where is
00:03:01
My payroll in terms
00:03:03
of number of individuals.
00:03:05
That's it and here, we're going to have
00:03:07
substantially have the same system,
00:03:08
I will come back in more detail when we
00:03:10
will use it because it is something
00:03:12
something we are less used to,
00:03:13
Box plots. In any case, there you have it,
00:03:16
It also shows a breakdown
00:03:17
elements with key values that we go,
00:03:19
that we will call
00:03:21
quartiles
00:03:22
Simply.
00:03:24
Then, the point clouds so,
00:03:25
that can potentially remind you
00:03:27
your physics or SVT classes.
00:03:29
So show the relationship between two variables.
00:03:31
So basically we're going to get what we're going to get
00:03:34
calls an axis on the abscissa and a
00:03:36
Axis on the y-axis and therefore two metrics
00:03:38
to which we will be able to associate
00:03:41
values. So for example we
00:03:43
can have here if I come back to
00:03:45
My campaign stories on the
00:03:47
Previous chapter The marketing budget
00:03:48
who was hired, so I
00:03:51
put €10,000 on campaign X and after
00:03:54
On the ordinate here, I'm going to have the
00:03:55
turnover that it brought me.
00:03:57
And so for each campaign,
00:03:58
I will have a point that goes from the
00:04:01
Shot to appear, so there I do not know,
00:04:02
I hired 15,000,
00:04:03
It brought me 30000, here I
00:04:05
hired 25,000, it brought me 40,000,
00:04:07
et cetera et cetera.
00:04:08
And so here the idea is to see
00:04:09
if there is a relationship between the two.
00:04:12
If I have basically points that go
00:04:14
draw a curve and well I can
00:04:15
telling me that there is indeed a
00:04:17
Relationship between the budget I commit
00:04:19
and the results I get in
00:04:21
fine on my turnover.
00:04:24
Then
00:04:24
We're going to have everything we call
00:04:26
heat maps or heatmap in
00:04:28
English, the idea will be to make
00:04:30
Emerge from relationships between variables.
00:04:32
So you're going to tell me it's a
00:04:34
little the same definition.
00:04:35
So no, there is a nuance,
00:04:37
Here we are on two variables, here we
00:04:40
is on variables, it can be
00:04:42
4, 5, 6, 7 and therefore depending on the weight
00:04:44
of the value on, suddenly,
00:04:46
a cell, we will have a value
00:04:48
which is going to be more or less red or
00:04:51
more or less green depending on the
00:04:53
The type of map that can be displayed.
00:04:55
And so there what we can have,
00:04:57
It is typically tables between
00:04:58
Products and metrics
00:05:00
which will be associated for example.
00:05:02
No, the number
00:05:03
sales,
00:05:04
the conversion rate,
00:05:05
If I go back to my example from earlier,
00:05:08
the cost per acquisition and so I will
00:05:10
have what is called a dimension,
00:05:12
so basically a reference and
00:05:14
metrics, a series of
00:05:16
figures in fact with sales,
00:05:17
conversion rates, et cetera.
00:05:19
And for example we can say more the sale
00:05:23
is high and higher
00:05:24
the cell will be red and
00:05:25
then the sale is low
00:05:27
and the bluer the cell will be. And so there,
00:05:29
instantly, visually,
00:05:30
I will be able to spot the ones
00:05:31
that generated the most sales,
00:05:33
the products that generated
00:05:34
the most sales.
00:05:36
Then we have the maps,
00:05:37
So the cards are pretty obvious.
00:05:39
It will allow to display data
00:05:40
according to geographical areas,
00:05:42
So it can be sales by
00:05:44
Country or website traffic
00:05:46
for at the level of France regions.
00:05:48
Then we will see everything that
00:05:50
is going to be aires, so that's already not much.
00:05:52
be a little more abstract
00:05:54
in terms of visualization,
00:05:55
a little less used. The idea,
00:05:57
it is to show both evolution,
00:05:59
like curves,
00:06:00
By the way
00:06:00
We see that it is sensibly, there,
00:06:02
on the line that is dark,
00:06:05
the same. Therefore
00:06:06
show the evolution of the distribution,
00:06:08
So that's important, the distribution
00:06:11
between several elements while
00:06:13
having a view that is globalized.
00:06:14
So basically I'm going to have here
00:06:17
the cumulative curve that represents
00:06:18
e.g. turnover
00:06:20
total that I realize all the
00:06:22
month and after here in blue,
00:06:24
I'm going to have the turnover
00:06:26
which was produced by the
00:06:27
product A and just below,
00:06:29
the turnover that was
00:06:31
made by product B. So at the
00:06:32
times I have the total and both also
00:06:35
I have the evolution of the distribution,
00:06:36
therefore the weight of each product in
00:06:38
Month function. So it can be
00:06:40
This case and it can be too
00:06:41
suddenly the evolution in function
00:06:43
traffic sources.
00:06:44
So if I summarize, it's a bit of a
00:06:46
mixed between bar chart
00:06:47
Pie chart this part there and the
00:06:49
course because at the same time it shows
00:06:51
the evolution and it also shows...
00:06:53
it allows you to compare the elements
00:06:55
in relation to each other,
00:06:57
So very interesting in terms of
00:06:59
visualization.
00:07:00
I use it a lot.
00:07:02
And the last case,
00:07:04
it's going to be all the visualizations
00:07:06
around the tree.
00:07:07
Basically, it's going to be to define
00:07:10
hierarchies between several
00:07:11
elements and then define
00:07:14
subcategories within them.
00:07:16
Typically
00:07:17
I'm going to have, I'm a seller
00:07:19
of electronic products and I
00:07:21
will have here for example,
00:07:23
the turnover that is represented
00:07:25
by cameras and here,
00:07:27
the turnover that is represented
00:07:28
by smartphones; so in blue
00:07:30
camera, in white smartphone.
00:07:31
And within them,
00:07:33
I can still have categories,
00:07:34
So for example have
00:07:36
amateur camera,
00:07:37
professional camera and
00:07:38
here have, I don't know Samsung,
00:07:40
Apple, Huawei et cetera, et cetera.
00:07:41
So here the idea is exactly
00:07:43
Moreover here the same we have
00:07:44
A first circle, in all
00:07:46
case a first color that goes
00:07:48
define the type of product and
00:07:49
then potentially the brands.
00:07:51
In any case, to retain a distribution
00:07:53
a bit like the Pie chart,
00:07:55
except we'll see
00:07:56
Simply.
00:07:57
subcategories. Therefore
00:07:58
Again,
00:07:59
the information you want to display,
00:08:01
We'll go dig into
00:08:03
one of these visualizations,
00:08:04
I have not been exhaustive on everything that
00:08:06
is possible in terms of visualization.
00:08:08
In any case,
00:08:10
These are the ones that are the most put
00:08:12
forward in Excel and we will have some
00:08:14
still seen a very large part
00:08:17
compared to what is proposed.
00:08:19
So now that we pretty much know
00:08:21
How to choose the visual according to
00:08:23
what we want to put forward,
00:08:26
We're going to be.
00:08:26
Relax in relation to
00:08:27
also to visualization,
00:08:29
So there we see that we went on
00:08:32
A graph that was very busy
00:08:34
And so here it is... then it's a
00:08:36
gif finally I
00:08:39
do not want to take sides on this debate,
00:08:41
In any case,
00:08:42
Here is an animation that will us
00:08:44
display from a chart that
00:08:46
was extremely busy, so there we
00:08:48
was on a diagram
00:08:50
and therefore to see everything we can
00:08:52
Do to simplify visualization.
00:08:54
And I don't know what you think,
00:08:57
but in fact,
00:08:58
the more he goes, the more he goes,
00:08:59
So here I resume the starting pattern,
00:09:02
So there you have it, the more we will advance,
00:09:04
So here we will typically remove the
00:09:06
background color that serves no purpose,
00:09:08
We will remove the double scale because
00:09:10
that at the same time we had here the food
00:09:13
and write again below, the frames
00:09:15
around that were not necessarily useful.
00:09:17
There we had color from everywhere
00:09:20
who did not give more information
00:09:21
because in the end there was no
00:09:24
scale in relation to color.
00:09:26
I can also lighten
00:09:27
Indeed the labels
00:09:28
that are a little aggressive
00:09:30
compared to bars
00:09:31
which are the most interesting.
00:09:33
I have a ladder that was behind,
00:09:35
which was not necessarily useful.
00:09:36
I can go and view the values that
00:09:38
are directly on the graph,
00:09:40
et cetera et cetera.
00:09:41
And so there,
00:09:42
from there,
00:09:43
we start from something that
00:09:45
is very "catchy" and very
00:09:47
"too much" to something actually,
00:09:49
that retains most of the information
00:09:51
and which immediately makes it possible to make
00:09:53
Spread the famous message we were talking about.
00:09:55
So to retain the elements
00:09:57
keys in relation to that,
00:09:58
I have listed them for you
00:10:00
right. Therefore
00:10:01
colors are information,
00:10:02
so we do not put background colors,
00:10:05
We don't put colors
00:10:07
different by bars,
00:10:08
if there is no interest in
00:10:10
Terms of understanding
00:10:12
of the data, we do not put
00:10:14
Text formatting
00:10:15
aesthetics in every way.
00:10:17
We're not going to highlight, we're not going to put
00:10:20
Titles in overbold, huge then
00:10:22
that there is not necessarily interest.
00:10:24
Then we do not necessarily put redundant information,
00:10:26
So typically here are
00:10:28
legend information,
00:10:30
plus
00:10:31
foods they found too
00:10:33
below, so double information,
00:10:35
so we lose the user,
00:10:36
scales that are not always
00:10:38
necessary because there good,
00:10:39
Having the scale, is what
00:10:40
Does it really help us?
00:10:42
Well not because in fact they
00:10:43
are already sorted in order,
00:10:45
So apart from giving us the values
00:10:47
Just we're not necessarily going to have
00:10:49
an additional understanding and that
00:10:51
This is very important because in
00:10:52
Excel, you will have the ability to
00:10:54
to put everywhere, background colors,
00:10:56
some
00:10:57
3D elements, et cetera.
00:10:59
So really don't do that.
00:11:02
The most ambitious visualizations
00:11:03
are not the clearest to understand.
00:11:05
The more elements you add,
00:11:07
The more you will load the brain with
00:11:09
the person who will try to read it.
00:11:11
So keep it simple and don't have
00:11:12
not afraid to tell you
00:11:14
in fact it is too simple,
00:11:16
It's...
00:11:16
It's going to feel like I don't
00:11:18
worked on my visualization. On the contrary
00:11:20
The simpler it is, the more we will say
00:11:22
that in the end the information passes.
00:11:23
So that's very important.
00:11:26
And last element,
00:11:27
it was about everything that is dashboarding,
00:11:29
then in French,
00:11:30
So it's dashboard and
00:11:31
This consists of displaying
00:11:34
a number of information.
00:11:35
So typically when you
00:11:36
are for example on maybe
00:11:38
your banking application,
00:11:39
you will have dashboard types,
00:11:41
but there are a few
00:11:43
in all companies.
00:11:45
So I think you already have
00:11:47
saw that type of document.
00:11:49
Anyway,
00:11:50
It is a series of graphs that will
00:11:52
allow to analyze a theme.
00:11:53
And there typically we have on the left
00:11:56
The example of what should be
00:11:57
Rather do vs right the example
00:11:59
of what not to do. So I
00:12:01
immediately specifies the example that
00:12:03
is on the left is not from Excel,
00:12:05
but I couldn't find an example
00:12:06
super beautiful on Excel.
00:12:07
So I took something else
00:12:09
But no matter,
00:12:10
we could get close.
00:12:11
There, what is the difference between the two?
00:12:13
This is because, already here, we are extremely
00:12:15
loaded at the graphics level,
00:12:16
Everything sticks together.
00:12:18
The titles are extremely
00:12:19
picked up and very small and especially on
00:12:21
has them everywhere: we have three thicknesses
00:12:23
of graphic, written in very small
00:12:25
with quite complex things,
00:12:26
legends, et cetera.
00:12:28
While here we are still on
00:12:30
something much more airy,
00:12:32
with space, with
00:12:34
legends that are
00:12:35
rather clear and
00:12:36
we don't have them everywhere,
00:12:38
That's it.
00:12:40
The second element I wanted
00:12:43
highlight,
00:12:44
it's simply
00:12:46
the fact that here, we do not necessarily have
00:12:48
the impression that there is a hierarchy
00:12:50
information. There we are all
00:12:51
immediately at the top left,
00:12:53
We are immediately on a table with
00:12:55
very granular data and then we
00:12:58
has pie charts that are a little lower,
00:13:00
who may be there
00:13:02
summarize the situation and that
00:13:04
This is very important.
00:13:05
When you make a dashboard,
00:13:06
when you make a dashboard,
00:13:08
You need to prioritize information
00:13:09
from the most general to the finest,
00:13:11
So there, typically here,
00:13:12
what he has, what he has done,
00:13:14
is that he really put the key figures,
00:13:16
So what we call key indicators,
00:13:18
performance or KPI in English,
00:13:20
key information,
00:13:21
so it can be the turnover,
00:13:23
The total, therefore, the
00:13:25
Total orders The total of
00:13:26
turnover, the number
00:13:27
visitors at least there,
00:13:29
It's really the macro information
00:13:30
and then we can go back a little
00:13:33
In more detail. So typically
00:13:34
We saw that we had 6,200
00:13:36
visitors and well there we will have a
00:13:38
Additional information below
00:13:40
Who will tell us the distribution
00:13:41
in relation to traffic sources.
00:13:43
We will also have
00:13:46
the
00:13:46
trend and the more we go down
00:13:48
and the more we will be in detail.
00:13:50
And that's exactly where it is,
00:13:52
The path, you will have for example,
00:13:53
You see that you are not at
00:13:55
your goals in relation to the number
00:13:57
of orders and well right away,
00:13:59
You will want to analyze by
00:14:00
Example the number of sales per
00:14:02
product and so you will have a
00:14:04
Chart a little lower that will you
00:14:06
indicate it. Once you have
00:14:07
detected the product that goes wrong,
00:14:09
You may be able to
00:14:11
Watch by geolocation for
00:14:12
say if there is a region that
00:14:14
has sinned in relation to the other.
00:14:16
And so there, same, a little lower,
00:14:18
potentially
00:14:18
You will have a geolocation graph.
00:14:20
And so there you see basically
00:14:22
The dashboard is at the service of
00:14:24
your thought process.
00:14:26
And last element we can have,
00:14:28
It is typically, there, these menus
00:14:29
who show me huge lists
00:14:31
which actually allow you to filter on
00:14:33
on the board while they put
00:14:36
This is simply a toothless wheel.
00:14:38
So I didn't put the screen with the
00:14:40
deployment. In any case,
00:14:42
That's when you don't need it,
00:14:45
it just doesn't show up.
00:14:47
And when you need it,
00:14:49
we're going to deploy it and
00:14:50
display it. So here are the big ones
00:14:52
Fundamental principles is to go
00:14:53
put space between elements,
00:14:56
to display the most
00:14:57
more important at the top and the
00:14:59
plus macros and everything that's going to be
00:15:01
interaction with the user,
00:15:03
It's going to be at that level.
00:15:06
The last thing to keep in mind,
00:15:08
it's still to try
00:15:10
to limit the
00:15:11
Number of graphs.
00:15:13
If your dashboard is fifteen kilometers long
00:15:15
In the long run, no one will go all the way.
00:15:17
So potentially,
00:15:17
You can make tabs
00:15:19
different by theme or all
00:15:21
just go try to skim
00:15:22
A little to stay on the essentials.
00:15:24
So I hope everything is clear.
00:15:26
For you and now,
00:15:28
We will attack the
00:15:30
creating charts in Excel.

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résultat(s)
00:00:02
Visualización de datos con mejores prácticas.
00:00:04
Primer elemento, hemos podido hablar de varios
00:00:06
veces en sesiones anteriores,
00:00:08
Será la opción de visualización que
00:00:10
Podrás hacer de acuerdo a
00:00:12
de lo que me puedes mostrar.
00:00:14
No necesariamente use el uno
00:00:16
que te sabes de memoria,
00:00:17
Así, por ejemplo,
00:00:19
una curva o un gráfico circular,
00:00:21
para todos los casos que quieras
00:00:23
Aplicar una visualización de datos porque
00:00:25
no será necesariamente el más relevante
00:00:27
para resaltar información.
00:00:29
Así que aquí hay un gran resumen.
00:00:31
A propósito
00:00:31
Te invito quizás a hacer un
00:00:33
serigrafía, una captura de pantalla de este elemento
00:00:35
para tenerlo siempre a tu lado
00:00:37
Cuando vas a tener que construir un
00:00:39
dashboard o simplemente una visualización.
00:00:41
Y de todos modos,
00:00:42
cuando vamos, porque allí todo yo
00:00:45
muestra que es accesible en Excel,
00:00:47
Así que cuando vamos a las curvas,
00:00:48
áreas, mapas, etc.,
00:00:50
Voy a entrar aún más en el
00:00:52
detalles sobre cuándo usarlos,
00:00:54
evitar tal trampa o trampa,
00:00:56
Así que aquí hay una gran hoja
00:00:58
Resumen que recorreremos
00:00:59
Así que juntos.
00:01:00
Así que cada vez que vayas
00:01:01
Tener un tipo de visualización.
00:01:03
Así que el primero,
00:01:04
estas son las curvas,
00:01:05
Así que lo más obvio,
00:01:06
Creo que, las curvas que
00:01:08
permitirle mostrar tendencias
00:01:09
y generalmente durante un período de tiempo.
00:01:11
Eso es realmente lo más claro.
00:01:14
Así puede ser la evolución del
00:01:16
volumen de negocios de una empresa,
00:01:17
tráfico mensual en un sitio web,
00:01:19
En cualquier caso algo que evoluciona en
00:01:22
tiempo y por lo tanto seremos capaces de evolucionar,
00:01:24
Analiza la tendencia.
00:01:25
Entonces
00:01:26
Tienes lo que se llama el
00:01:28
Gráficos de barras y tartas
00:01:29
Tablas
00:01:30
Así que los gráficos circulares, también llamados
00:01:32
Camembert en francés, así que quién
00:01:34
le permite comparar elementos.
00:01:35
en relación entre sí,
00:01:37
Así que en particular ver su importancia
00:01:38
en relación entre sí.
00:01:40
En cualquier caso,
00:01:41
¿Qué peso representa cada elemento?
00:01:43
Y puede ser por ejemplo,
00:01:45
ventas por tipo de producto,
00:01:47
Así que ahí tendríamos por ejemplo
00:01:49
producto A, producto B,
00:01:51
producto C, etcétera. Así que aquí también
00:01:53
producto A, producto B, producto C,
00:01:54
y así sucesivamente.
00:01:55
Y visitantes también por fuente de tráfico,
00:01:58
Así que la gente viene
00:02:00
Buscadores
00:02:00
la gente viene a través de otros sitios,
00:02:02
et cetera et cetera.
00:02:03
Así que hay que mostrar el golpe de manera efectiva
00:02:05
de los elementos y sus proporciones.
00:02:08
Entonces
00:02:08
Tendremos lo que se llama el histograma,
00:02:09
Así que no confundas
00:02:10
histograma y diagrama.
00:02:11
Veremos la diferencia que hacemos
00:02:12
los aplicará en Excel,
00:02:13
Pero en cualquier caso,
00:02:14
No es lo mismo en
00:02:16
Términos de uso o cómo se llama
00:02:17
también diagramas de caja,
00:02:18
Así que eso es lo que tienes aquí y que nosotros
00:02:20
llamadas en cajas francesas de bigotes.
00:02:22
Pero como me parece muy feo,
00:02:23
Yo lo llamo diagramas de caja,
00:02:25
Lo siento.
00:02:26
Mostrar de repente,
00:02:27
realmente
00:02:28
la distribución de los elementos,
00:02:29
Así que aquí la idea es decir bien
00:02:32
Así que si tomo mi primer ejemplo,
00:02:35
el número de empleados por rango de
00:02:37
sueldo así que básicamente voy a tener aquí
00:02:40
un número de empleados, así que no sé si tengo
00:02:43
10 empleados que ganan entre 1500 y 2000 €.
00:02:45
Después de eso, aquí, tengo 15 empleados
00:02:47
que gana entre 2000 y 2500,
00:02:49
Tengo 25 empleados y así sucesivamente.
00:02:51
En cualquier caso, ahí lo tienes,
00:02:53
Tenemos una distribución con potencialmente
00:02:55
aquí bajos salarios,
00:02:56
aquí altos salarios,
00:02:58
aquí los salarios medios,
00:02:59
pero para saber aproximadamente dónde está
00:03:01
Mi nómina en términos
00:03:03
del número de individuos.
00:03:05
Eso es todo y aquí, vamos a tener
00:03:07
sustancialmente tienen el mismo sistema,
00:03:08
Volveré con más detalle cuando
00:03:10
lo usará porque es algo
00:03:12
algo a lo que estamos menos acostumbrados,
00:03:13
Diagramas de caja. En cualquier caso, ahí lo tienes,
00:03:16
También muestra un desglose
00:03:17
elementos con valores clave a los que vamos,
00:03:19
que llamaremos
00:03:21
Cuartiles
00:03:22
Simplemente.
00:03:24
Entonces, el punto se nubla así,
00:03:25
que potencialmente puede recordarle
00:03:27
tus clases de física o SVT.
00:03:29
Así que muestra la relación entre dos variables.
00:03:31
Así que básicamente vamos a conseguir lo que vamos a obtener
00:03:34
llama a un eje en la abscisa y a
00:03:36
Eje en el eje y y, por lo tanto, dos métricas
00:03:38
a la que podremos asociarnos
00:03:41
valores. Así, por ejemplo,
00:03:43
puede tener aquí si vuelvo a
00:03:45
Mis historias de campaña en el
00:03:47
Capítulo anterior El presupuesto de marketing
00:03:48
que fue contratado, así que yo
00:03:51
poner 10.000 € en la campaña X y después
00:03:54
En la ordenada aquí, voy a tener el
00:03:55
facturación que me trajo.
00:03:57
Y así, para cada campaña,
00:03:58
Tendré un punto que va desde el
00:04:01
Disparo para aparecer, así que ahí no lo sé,
00:04:02
Contraté a 15,000,
00:04:03
Me trajo 30000, aquí
00:04:05
contrató a 25,000, me trajo 40,000,
00:04:07
et cetera et cetera.
00:04:08
Y aquí la idea es ver
00:04:09
si hay una relación entre los dos.
00:04:12
Si tengo básicamente puntos que van
00:04:14
dibujar una curva y bien puedo
00:04:15
diciéndome que efectivamente hay un
00:04:17
Relación entre el presupuesto que comprometo
00:04:19
y los resultados que obtengo en
00:04:21
Bien en mi facturación.
00:04:24
Entonces
00:04:24
Vamos a tener todo lo que llamamos
00:04:26
mapas de calor o mapa de calor en
00:04:28
Inglés, la idea será hacer
00:04:30
Emergen de las relaciones entre variables.
00:04:32
Así que me vas a decir que es un
00:04:34
poco la misma definición.
00:04:35
Así que no, hay un matiz,
00:04:37
Aquí estamos en dos variables, aquí
00:04:40
está en variables, puede ser
00:04:42
4, 5, 6, 7 y por lo tanto dependiendo del peso
00:04:44
del valor en, de repente,
00:04:46
una celda, tendremos un valor
00:04:48
que va a ser más o menos rojo o
00:04:51
más o menos verde dependiendo de la
00:04:53
Tipo de mapa que se puede mostrar.
00:04:55
Y así lo que podemos tener,
00:04:57
Por lo general, se trata de tablas entre
00:04:58
Productos y métricas
00:05:00
que se asociarán, por ejemplo.
00:05:02
No, el número
00:05:03
ventas
00:05:04
el tipo de conversión,
00:05:05
Si vuelvo a mi ejemplo anterior,
00:05:08
el costo por adquisición y así lo haré
00:05:10
tener lo que se llama una dimensión,
00:05:12
Así que básicamente una referencia y
00:05:14
métricas, una serie de
00:05:16
cifras de hecho con las ventas,
00:05:17
tasas de conversión, etcétera.
00:05:19
Y por ejemplo podemos decir más la venta
00:05:23
es alto y más alto
00:05:24
la celda será roja y
00:05:25
entonces la venta es baja
00:05:27
y cuanto más azul será la célula. Y así, allí,
00:05:29
al instante, visualmente,
00:05:30
Podré detectar los
00:05:31
que generaron la mayor cantidad de ventas,
00:05:33
los productos que generaron
00:05:34
la mayor cantidad de ventas.
00:05:36
Luego tenemos los mapas,
00:05:37
Así que las cartas son bastante obvias.
00:05:39
Permitirá mostrar datos
00:05:40
según zonas geográficas,
00:05:42
Así que pueden ser ventas por
00:05:44
Tráfico por país o sitio web
00:05:46
a nivel de las regiones de Francia.
00:05:48
A continuación veremos todo lo que
00:05:50
va a ser aires, así que eso ya no es mucho.
00:05:52
Sé un poco más abstracto
00:05:54
en términos de visualización,
00:05:55
un poco menos utilizado. La idea,
00:05:57
es mostrar tanto la evolución,
00:05:59
como curvas,
00:06:00
A propósito
00:06:00
Vemos que es sensatamente, allí,
00:06:02
en la línea que es oscura,
00:06:05
Igualmente. Por lo tanto
00:06:06
mostrar la evolución de la distribución,
00:06:08
Así que eso es importante, la distribución
00:06:11
entre varios elementos mientras
00:06:13
tener una visión globalizada.
00:06:14
Así que básicamente voy a tener aquí
00:06:17
La curva acumulada que representa
00:06:18
por ejemplo, volumen de negocios
00:06:20
total que me doy cuenta de todos los
00:06:22
mes y después aquí en azul,
00:06:24
Voy a tener la facturación
00:06:26
que fue producido por el
00:06:27
producto A y justo debajo,
00:06:29
el volumen de negocios que fue
00:06:31
fabricado por el producto B. Así que en el
00:06:32
veces que tengo el total y ambos también
00:06:35
Tengo la evolución de la distribución,
00:06:36
por lo tanto, el peso de cada producto en
00:06:38
Función de mes. Así que puede ser
00:06:40
Este caso y puede ser demasiado
00:06:41
De repente, la evolución en función
00:06:43
fuentes de tráfico.
00:06:44
Entonces, si resumo, es un poco
00:06:46
Mezclado entre gráfico de barras
00:06:47
Gráfico circular esta parte allí y el
00:06:49
Curso porque al mismo tiempo se nota
00:06:51
la evolución y también muestra...
00:06:53
Permite comparar los elementos
00:06:55
en relación entre sí,
00:06:57
Muy interesante en términos de
00:06:59
visualización.
00:07:00
Lo uso mucho.
00:07:02
Y el último caso,
00:07:04
Serán todas las visualizaciones
00:07:06
alrededor del árbol.
00:07:07
Básicamente, va a ser definir
00:07:10
Jerarquías entre varios
00:07:11
elementos y, a continuación, definir
00:07:14
subcategorías dentro de ellos.
00:07:16
Típicamente
00:07:17
Voy a tener, soy vendedor
00:07:19
de productos electrónicos y I
00:07:21
tendrá aquí por ejemplo,
00:07:23
el volumen de negocios que se representa
00:07:25
por cámaras y aquí,
00:07:27
el volumen de negocios que se representa
00:07:28
por teléfonos inteligentes; Así que en azul
00:07:30
cámara, en smartphone blanco.
00:07:31
Y dentro de ellos,
00:07:33
Todavía puedo tener categorías,
00:07:34
Así, por ejemplo, tienen
00:07:36
cámara amateur,
00:07:37
cámara profesional y
00:07:38
aquí tengo, no sé Samsung,
00:07:40
Apple, Huawei etcétera, etcétera.
00:07:41
Así que aquí la idea es exactamente
00:07:43
Además aquí lo mismo tenemos
00:07:44
Un primer círculo, en todos
00:07:46
Caso un primer color que va
00:07:48
definir el tipo de producto y
00:07:49
luego potencialmente las marcas.
00:07:51
En cualquier caso, para conservar una distribución
00:07:53
un poco como el gráfico circular,
00:07:55
excepto que veremos
00:07:56
Simplemente.
00:07:57
Subcategorías. Por lo tanto
00:07:58
Otra vez
00:07:59
la información que desea mostrar,
00:08:01
Vamos a profundizar en
00:08:03
Una de estas visualizaciones,
00:08:04
No he sido exhaustivo en todo lo que
00:08:06
es posible en términos de visualización.
00:08:08
En cualquier caso,
00:08:10
Estos son los que más se ponen
00:08:12
adelante en Excel y tendremos algunos
00:08:14
Todavía se ve una parte muy grande
00:08:17
en comparación con lo que se propone.
00:08:19
Así que ahora que sabemos más o menos
00:08:21
Cómo elegir lo visual según
00:08:23
lo que queremos presentar,
00:08:26
Vamos a estarlo.
00:08:26
Relájese en relación con
00:08:27
también a la visualización,
00:08:29
Así que ahí vemos que seguimos
00:08:32
Un gráfico que estaba muy ocupado
00:08:34
Y aquí está... entonces es un
00:08:36
gif finalmente I
00:08:39
no quieren tomar partido en este debate,
00:08:41
En cualquier caso,
00:08:42
Aquí hay una animación que nos hará
00:08:44
Mostrar desde un gráfico que
00:08:46
Estaba extremadamente ocupado, así que allí
00:08:48
estaba en un diagrama
00:08:50
y por lo tanto para ver todo lo que podamos
00:08:52
Hacer para simplificar la visualización.
00:08:54
Y no sé lo que piensas,
00:08:57
pero, de hecho,
00:08:58
cuanto más va, más va,
00:08:59
Así que aquí retomo el patrón inicial,
00:09:02
Así que ahí lo tienes, cuanto más avanzaremos,
00:09:04
Así que aquí normalmente eliminaremos el
00:09:06
color de fondo que no sirve para nada,
00:09:08
Eliminaremos la doble escala porque
00:09:10
que al mismo tiempo teníamos aquí la comida
00:09:13
y escribe de nuevo debajo, los marcos
00:09:15
alrededor de eso no eran necesariamente útiles.
00:09:17
Allí teníamos color de todas partes
00:09:20
Quién no dio más información
00:09:21
porque al final no hubo
00:09:24
escala en relación con el color.
00:09:26
También puedo aligerar
00:09:27
De hecho, las etiquetas
00:09:28
que son un poco agresivos
00:09:30
en comparación con las barras
00:09:31
que son los más interesantes.
00:09:33
Tengo una escalera que estaba detrás,
00:09:35
lo cual no era necesariamente útil.
00:09:36
Puedo ir y ver los valores que
00:09:38
están directamente en el gráfico,
00:09:40
et cetera et cetera.
00:09:41
Y así, allí,
00:09:42
a partir de ahí,
00:09:43
Partimos de algo que
00:09:45
es muy "pegadizo" y muy
00:09:47
"demasiado" para algo en realidad,
00:09:49
que retiene la mayor parte de la información
00:09:51
y que inmediatamente hace posible
00:09:53
Difunde el famoso mensaje del que hablábamos.
00:09:55
Así que para retener los elementos
00:09:57
claves en relación con eso,
00:09:58
Los he enumerado para ti
00:10:00
Derecha. Por lo tanto
00:10:01
los colores son información,
00:10:02
para que no pongamos colores de fondo,
00:10:05
No ponemos colores
00:10:07
diferente por barras,
00:10:08
si no hay interés en
00:10:10
Términos de entendimiento
00:10:12
de los datos, no ponemos
00:10:14
Formato de texto
00:10:15
Estética en todos los sentidos.
00:10:17
No vamos a destacar, no vamos a poner
00:10:20
Títulos en negrita, enorme entonces
00:10:22
que no necesariamente hay interés.
00:10:24
Entonces no necesariamente ponemos información redundante,
00:10:26
Así que típicamente aquí están
00:10:28
información de leyenda,
00:10:30
más
00:10:31
Alimentos que también encontraron
00:10:33
a continuación, así que doble información,
00:10:35
por lo que perdemos al usuario,
00:10:36
Básculas que no siempre son
00:10:38
necesario porque hay bueno,
00:10:39
Tener la escala, es lo que
00:10:40
¿Realmente nos ayuda?
00:10:42
Bueno, no porque de hecho
00:10:43
ya están ordenados,
00:10:45
Así que aparte de darnos los valores
00:10:47
Simplemente que no necesariamente vamos a tener
00:10:49
un entendimiento adicional y que
00:10:51
Esto es muy importante porque en
00:10:52
Excel, tendrás la capacidad de
00:10:54
para poner en todas partes, colores de fondo,
00:10:56
alguno
00:10:57
Elementos 3D, etcétera.
00:10:59
Así que realmente no hagas eso.
00:11:02
Las visualizaciones más ambiciosas
00:11:03
no son los más claros de entender.
00:11:05
Cuantos más elementos agregue,
00:11:07
Cuanto más cargue el cerebro con
00:11:09
la persona que intentará leerlo.
00:11:11
Así que mantenlo simple y no tengas
00:11:12
No tengo miedo de decírtelo
00:11:14
de hecho es demasiado simple,
00:11:16
Es ...
00:11:16
Va a sentir que no lo hago
00:11:18
trabajé en mi visualización. Al contrario
00:11:20
Cuanto más simple sea, más diremos
00:11:22
que al final la información pasa.
00:11:23
Así que eso es muy importante.
00:11:26
Y último elemento,
00:11:27
se trataba de todo lo que es dashboarding,
00:11:29
luego en francés,
00:11:30
Así que es tablero y
00:11:31
Consiste en mostrar
00:11:34
una serie de información.
00:11:35
Así que típicamente cuando usted
00:11:36
son, por ejemplo, en tal vez
00:11:38
su aplicación bancaria,
00:11:39
tendrá tipos de tablero,
00:11:41
pero hay algunos
00:11:43
en todas las empresas.
00:11:45
Así que creo que ya tienes
00:11:47
vi ese tipo de documento.
00:11:49
De todos modos
00:11:50
Se trata de una serie de gráficos que
00:11:52
Permitir analizar un tema.
00:11:53
Y ahí típicamente tenemos a la izquierda
00:11:56
El ejemplo de lo que debería ser
00:11:57
Más bien hacer vs corregir el ejemplo
00:11:59
de lo que no se debe hacer. Así que yo
00:12:01
especifica inmediatamente el ejemplo que
00:12:03
está a la izquierda no es de Excel,
00:12:05
pero no pude encontrar un ejemplo
00:12:06
super hermoso en Excel.
00:12:07
Así que tomé otra cosa
00:12:09
Pero no importa,
00:12:10
Podríamos acercarnos.
00:12:11
Allí, ¿cuál es la diferencia entre los dos?
00:12:13
Esto se debe a que, ya aquí, estamos extremadamente
00:12:15
cargado a nivel gráfico,
00:12:16
Todo se mantiene unido.
00:12:18
Los títulos son extremadamente
00:12:19
recogido y muy pequeño y especialmente en
00:12:21
los tiene en todas partes: tenemos tres espesores
00:12:23
de gráfico, escrito en muy pequeño
00:12:25
con cosas bastante complejas,
00:12:26
leyendas, etcétera.
00:12:28
Mientras aquí todavía estamos en
00:12:30
algo mucho más aireado,
00:12:32
con espacio, con
00:12:34
leyendas que son
00:12:35
bastante claro y
00:12:36
no los tenemos en todas partes,
00:12:38
Eso es todo.
00:12:40
El segundo elemento que quería
00:12:43
destacar
00:12:44
es simplemente
00:12:46
el hecho de que aquí, no necesariamente tenemos
00:12:48
La impresión de que hay una jerarquía
00:12:50
información. Ahí estamos todos
00:12:51
inmediatamente en la parte superior izquierda,
00:12:53
Estamos inmediatamente en una mesa con
00:12:55
datos muy granulares y luego
00:12:58
tiene gráficos circulares que son un poco más bajos,
00:13:00
Quién puede estar allí
00:13:02
resumir la situación y que
00:13:04
Esto es muy importante.
00:13:05
Cuando crea un tablero,
00:13:06
cuando crea un tablero,
00:13:08
Necesitas priorizar la información
00:13:09
desde lo más general hasta lo mejor,
00:13:11
Así que allí, típicamente aquí,
00:13:12
lo que tiene, lo que ha hecho,
00:13:14
es que realmente puso las cifras clave,
00:13:16
Entonces, lo que llamamos indicadores clave,
00:13:18
rendimiento o KPI en inglés,
00:13:20
información clave,
00:13:21
por lo que puede ser el volumen de negocios,
00:13:23
El total, por lo tanto, el
00:13:25
Total pedidos El total de
00:13:26
volumen de negocios, el número
00:13:27
visitantes al menos allí,
00:13:29
Es realmente la información macro
00:13:30
y luego podemos retroceder un poco
00:13:33
Con más detalle. Así que típicamente
00:13:34
Vimos que teníamos 6.200
00:13:36
visitantes y bien allí tendremos un
00:13:38
Información adicional a continuación
00:13:40
Quién nos dirá la distribución
00:13:41
en relación con las fuentes de tráfico.
00:13:43
También tendremos
00:13:46
el
00:13:46
tendencia y cuanto más bajamos
00:13:48
y cuanto más estemos en detalle.
00:13:50
Y ahí es exactamente donde está,
00:13:52
El camino, tendrás por ejemplo,
00:13:53
Ves que no estás en
00:13:55
Sus objetivos en relación con el número
00:13:57
de pedidos y bien de inmediato,
00:13:59
Usted querrá analizar por
00:14:00
Ejemplo el número de ventas por
00:14:02
producto y así tendrás un
00:14:04
Gráfico un poco más bajo que usted va a
00:14:06
Indíquelo. Una vez que tengas
00:14:07
detectó el producto que falla,
00:14:09
Es posible que pueda
00:14:11
Vea por geolocalización para
00:14:12
Digamos si hay una región que
00:14:14
ha pecado en relación con el otro.
00:14:16
Y así allí, igual, un poco más abajo,
00:14:18
potencialmente
00:14:18
Tendrás un gráfico de geolocalización.
00:14:20
Y ahí se ve básicamente
00:14:22
El dashboard está al servicio de
00:14:24
tu proceso de pensamiento.
00:14:26
Y último elemento que podemos tener,
00:14:28
Es típicamente, allí, estos menús
00:14:29
que me muestran listas enormes
00:14:31
que realmente le permiten filtrar en
00:14:33
en la pizarra mientras ponen
00:14:36
Esto es simplemente una rueda sin dientes.
00:14:38
Así que no puse la pantalla con el
00:14:40
despliegue. En cualquier caso,
00:14:42
Ahí es cuando no lo necesitas,
00:14:45
simplemente no aparece.
00:14:47
Y cuando lo necesites,
00:14:49
Vamos a implementarlo y
00:14:50
Muéstralo. Así que aquí están los grandes
00:14:52
Principios fundamentales es ir
00:14:53
poner espacio entre los elementos,
00:14:56
para mostrar lo máximo
00:14:57
más importante en la parte superior y el
00:14:59
además de macros y todo lo que va a ser
00:15:01
interacción con el usuario,
00:15:03
Va a estar en ese nivel.
00:15:06
Lo último a tener en cuenta,
00:15:08
Todavía está por probar
00:15:10
para limitar la
00:15:11
Número de gráficos.
00:15:13
Si tu salpicadero tiene quince kilómetros de largo
00:15:15
A largo plazo, nadie llegará hasta el final.
00:15:17
Así que potencialmente,
00:15:17
Puedes hacer pestañas
00:15:19
diferente por tema o todos
00:15:21
Solo ve a intentar hojear
00:15:22
Un poco para mantenerse en lo esencial.
00:15:24
Así que espero que todo esté claro.
00:15:26
Para ti y ahora,
00:15:28
Atacaremos el
00:15:30
crear gráficos en Excel.

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résultat(s)
00:00:02
Datenvisualisierung mit Best Practices.
00:00:04
Erstes Element, wir konnten über mehrere sprechen
00:00:06
Zeiten in früheren Sitzungen,
00:00:08
Es wird die Wahl der Visualisierung sein, die
00:00:10
Sie werden in der Lage sein, nach
00:00:12
von dem, was du mir zeigen kannst.
00:00:14
Verwenden Sie nicht unbedingt den einen
00:00:16
die du auswendig kennst,
00:00:17
So zum Beispiel
00:00:19
eine Kurve oder ein Tortendiagramm,
00:00:21
für alle Fälle, die Sie wollen
00:00:23
Wenden Sie eine Datenvisualisierung an, weil sie
00:00:25
wird nicht unbedingt die relevanteste sein
00:00:27
, um Informationen hervorzuheben.
00:00:29
Hier ist also eine große Zusammenfassung.
00:00:31
Übrigens
00:00:31
Ich lade Sie ein, vielleicht eine
00:00:33
Siebdruck, ein Screenshot dieses Elements
00:00:35
um es immer bei sich zu haben
00:00:37
Wenn Sie eine
00:00:39
Dashboard oder nur eine Visualisierung.
00:00:41
Und überhaupt,
00:00:42
wenn wir gehen, weil ich alle
00:00:45
zeigt an, dass Sie in Excel zugänglich sind,
00:00:47
Wenn wir also zu den Kurven gehen,
00:00:48
Gebiete, Karten und so weiter,
00:00:50
Ich werde noch mehr auf die
00:00:52
Details darüber, wann sie verwendet werden sollen,
00:00:54
Vermeiden Sie eine solche Falle oder Falle,
00:00:56
Hier ist also ein großes Blatt
00:00:58
Zusammenfassung, die wir durchgehen werden
00:00:59
Also zusammen.
00:01:00
Also jedes Mal, wenn du gehst
00:01:01
Haben Sie einen Visualisierungstyp.
00:01:03
Also der erste,
00:01:04
das sind die Kurven,
00:01:05
Also das Offensichtlichste,
00:01:06
Ich denke, die Kurven, die
00:01:08
ermöglichen es Ihnen, Trends anzuzeigen
00:01:09
und in der Regel über einen bestimmten Zeitraum.
00:01:11
Das ist wirklich das Deutlichste.
00:01:14
Es kann also die Evolution der
00:01:16
Umsatz eines Unternehmens,
00:01:17
monatlicher Traffic auf einer Website,
00:01:19
Auf jeden Fall etwas, das sich in
00:01:22
Zeit und deshalb werden wir in der Lage sein, uns zu entwickeln,
00:01:24
Analysieren Sie den Trend.
00:01:25
Dann
00:01:26
Sie haben das, was man die
00:01:28
Balkendiagramme und Torten
00:01:29
Charts
00:01:30
So Pie Charts, auch genannt
00:01:32
Camembert auf Französisch, also wer
00:01:34
ermöglicht es Ihnen, Artikel zu vergleichen.
00:01:35
im Verhältnis zueinander,
00:01:37
So sehen Sie insbesondere ihre Bedeutung
00:01:38
in Bezug zueinander.
00:01:40
In jedem Fall
00:01:41
Welches Gewicht hat jedes Element?
00:01:43
Und es kann zum Beispiel sein,
00:01:45
Umsatz nach Art des Produkts,
00:01:47
Da hätten wir zum Beispiel
00:01:49
Produkt A, Produkt B,
00:01:51
Produkt C und so weiter. So auch hier
00:01:53
Produkt A, Produkt B, Produkt C,
00:01:54
und so weiter.
00:01:55
Und Besucher auch nach Verkehrsquelle,
00:01:58
Also kommen die Leute vorbei
00:02:00
suchmaschinen
00:02:00
Leute kommen über andere Seiten,
00:02:02
et cetera et cetera.
00:02:03
Also da, um den Schlag effektiv anzuzeigen
00:02:05
der Elemente und ihrer Proportionen.
00:02:08
Dann
00:02:08
Wir werden das sogenannte Histogramm haben,
00:02:09
also nicht verwechseln
00:02:10
Histogramm und Diagramm.
00:02:11
Wir werden sehen, welchen Unterschied wir machen
00:02:12
wird sie in Excel anwenden,
00:02:13
Aber auf jeden Fall,
00:02:14
Es ist nicht dasselbe in
00:02:16
Nutzungsbedingungen oder wie heißt es
00:02:17
auch Boxplots,
00:02:18
Das ist es also, was Sie hier haben und dass wir
00:02:20
ruft in französischen Schnurrbärtkästen an.
00:02:22
Aber da ich es sehr hässlich finde,
00:02:23
Ich nenne es Boxplots,
00:02:25
Es tut mir leid.
00:02:26
Zeigen Sie plötzlich,
00:02:27
Tatsächlich
00:02:28
die Verteilung der Elemente,
00:02:29
Hier geht es also darum, gut zu sagen
00:02:32
weiter, also wenn ich mein erstes Beispiel nehme,
00:02:35
die Anzahl der Beschäftigten nach Spanne von
00:02:37
Gehalt, also werde ich im Grunde genommen hier haben
00:02:40
eine Reihe von Mitarbeitern, also weiß ich nicht, dass ich es habe
00:02:43
10 Mitarbeiter, die zwischen 1500 und 2000 € verdienen.
00:02:45
Danach habe ich hier 15 Mitarbeiter
00:02:47
wer zwischen 2000 und 2500 verdient,
00:02:49
Ich habe 25 Mitarbeiter und so weiter.
00:02:51
Auf jeden Fall haben Sie es,
00:02:53
Wir haben eine Distribution mit potenziell
00:02:55
hier niedrige Löhne,
00:02:56
hier hohe Löhne,
00:02:58
hier die Durchschnittsgehälter,
00:02:59
aber ungefähr zu wissen, wo ist
00:03:01
Meine Gehaltsabrechnung in Bezug auf
00:03:03
Anzahl der Personen.
00:03:05
Das war's und hier werden wir haben
00:03:07
im Wesentlichen das gleiche System haben,
00:03:08
Ich werde ausführlicher darauf zurückkommen, wenn wir
00:03:10
Ich werde es benutzen, weil es etwas ist
00:03:12
etwas, an das wir weniger gewöhnt sind,
00:03:13
Box-Plots. Auf jeden Fall haben Sie es,
00:03:16
Es zeigt auch eine Aufschlüsselung
00:03:17
Elemente mit Schlüsselwerten, die wir gehen,
00:03:19
die wir anrufen werden
00:03:21
Quartile
00:03:22
Einfach.
00:03:24
Dann sind die Punktwolken so,
00:03:25
die Sie möglicherweise daran erinnern können
00:03:27
Ihre Physik- oder SVT-Kurse.
00:03:29
Zeigen Sie also die Beziehung zwischen zwei Variablen.
00:03:31
Im Grunde werden wir also bekommen, was wir bekommen werden
00:03:34
nennt eine Achse auf der Abszisse und eine
00:03:36
Achse auf der y-Achse und damit zwei Metriken
00:03:38
mit denen wir uns verbinden können
00:03:41
Werte. So haben wir zum Beispiel
00:03:43
kann hier haben, wenn ich wieder zu
00:03:45
Meine Kampagnengeschichten auf der
00:03:47
Vorheriges Kapitel Das Marketingbudget
00:03:48
wer eingestellt wurde, also habe ich
00:03:51
Setzen Sie 10.000 € auf Kampagne X und danach
00:03:54
Auf der Ordinate hier werde ich die haben
00:03:55
Umsatz, den es mir gebracht hat.
00:03:57
Und so für jede Kampagne,
00:03:58
Ich werde einen Punkt haben, der von der
00:04:01
Erschossen, um zu erscheinen, also weiß ich es nicht,
00:04:02
Ich habe 15.000 eingestellt,
00:04:03
Es brachte mir 30000, hier habe ich
00:04:05
25.000 eingestellt, es hat mir 40.000 gebracht,
00:04:07
et cetera et cetera.
00:04:08
Und so ist hier die Idee zu sehen
00:04:09
wenn es eine Beziehung zwischen den beiden gibt.
00:04:12
Wenn ich im Grunde Punkte habe, die gehen
00:04:14
Zeichne eine Kurve und gut kann ich
00:04:15
mir zu sagen, dass es tatsächlich eine
00:04:17
Verhältnis zwischen dem von mir gebundenen Budget
00:04:19
und die Ergebnisse, die ich bekomme
00:04:21
Gut für meinen Umsatz.
00:04:24
Dann
00:04:24
Wir werden alles haben, was wir nennen
00:04:26
Heatmaps oder Heatmap in
00:04:28
Englisch, die Idee wird sein, zu machen
00:04:30
Entstehen Sie aus Beziehungen zwischen Variablen.
00:04:32
Also wirst du mir sagen, dass es ein
00:04:34
Wenig die gleiche Definition.
00:04:35
Also nein, es gibt eine Nuance,
00:04:37
Hier sind wir bei zwei Variablen, hier haben wir
00:04:40
auf Variablen ist, kann es sein
00:04:42
4, 5, 6, 7 und damit gewichtsabhängig
00:04:44
des Wertes auf, plötzlich,
00:04:46
Eine Zelle, wir werden einen Wert haben
00:04:48
die mehr oder weniger rot sein wird oder
00:04:51
mehr oder weniger grün je nach
00:04:53
Der Kartentyp, der angezeigt werden kann.
00:04:55
Und so gibt es, was wir haben können,
00:04:57
In der Regel handelt es sich um Tabellen zwischen
00:04:58
Produkte und Metriken
00:05:00
die zum Beispiel zugeordnet werden.
00:05:02
Nein, die Nummer
00:05:03
Umsatz
00:05:04
die Conversion-Rate,
00:05:05
Wenn ich auf mein Beispiel von vorhin zurückkomme,
00:05:08
die Kosten pro Akquisition und so werde ich
00:05:10
haben das, was man eine Dimension nennt,
00:05:12
also im Grunde eine Referenz und
00:05:14
Metriken, eine Reihe von
00:05:16
Zahlen in der Tat mit Umsatz,
00:05:17
Conversion-Raten und so weiter.
00:05:19
Und zum Beispiel können wir mehr sagen, der Verkauf
00:05:23
ist hoch und höher
00:05:24
Die Zelle ist rot und
00:05:25
Dann ist der Verkauf gering
00:05:27
und desto blauer wird die Zelle. Und so da,
00:05:29
sofort, visuell,
00:05:30
Ich werde in der Lage sein, die zu erkennen
00:05:31
die die meisten Verkäufe generierten,
00:05:33
Die Produkte, die generiert haben
00:05:34
die meisten Verkäufe.
00:05:36
Dann haben wir die Karten,
00:05:37
Die Karten sind also ziemlich offensichtlich.
00:05:39
Es ermöglicht die Anzeige von Daten
00:05:40
nach geografischen Gebieten,
00:05:42
So kann es sich um Verkäufe handeln von
00:05:44
Länder- oder Website-Traffic
00:05:46
für die französischen Regionen.
00:05:48
Dann werden wir alles sehen, was
00:05:50
wird Aires sein, also ist das schon nicht viel.
00:05:52
Seien Sie etwas abstrakter
00:05:54
in Bezug auf die Visualisierung,
00:05:55
etwas weniger gebraucht. Die Idee
00:05:57
Es soll sowohl die Evolution als auch die
00:05:59
wie Kurven,
00:06:00
Übrigens
00:06:00
Wir sehen, dass es vernünftig ist, dort,
00:06:02
auf der Linie, die dunkel ist,
00:06:05
Das gleiche. Deshalb
00:06:06
die Entwicklung der Verteilung aufzeigen,
00:06:08
Das ist also wichtig, die Verteilung
00:06:11
zwischen mehreren Elementen, während
00:06:13
eine Ansicht haben, die globalisiert ist.
00:06:14
Also im Grunde werde ich hier haben
00:06:17
Die kumulative Kurve, die
00:06:18
z.B. Umsatz
00:06:20
insgesamt, dass ich alle erkenne
00:06:22
Monat und danach hier in blau,
00:06:24
Ich werde den Umsatz haben
00:06:26
die von der
00:06:27
Produkt A und direkt darunter,
00:06:29
der Umsatz, der
00:06:31
hergestellt von Produkt B. Also bei der
00:06:32
mal habe ich die Summe und beides auch
00:06:35
Ich habe die Entwicklung der Distribution,
00:06:36
Daher ist das Gewicht jedes Produkts in
00:06:38
Monat-Funktion. So kann es sein
00:06:40
Dieser Fall und es kann auch sein
00:06:41
Plötzlich die Evolution in der Funktion
00:06:43
Traffic-Quellen.
00:06:44
Wenn ich also zusammenfasse, ist es ein bisschen wie ein
00:06:46
gemischt zwischen Balkendiagramm
00:06:47
Tortendiagramm diesen Teil dort und die
00:06:49
Natürlich, weil es sich gleichzeitig zeigt
00:06:51
Die Entwicklung und es zeigt auch...
00:06:53
Es ermöglicht Ihnen, die Elemente zu vergleichen
00:06:55
im Verhältnis zueinander,
00:06:57
Also sehr interessant in Bezug auf
00:06:59
Visualisierung.
00:07:00
Ich benutze es oft.
00:07:02
Und der letzte Fall,
00:07:04
Es werden alle Visualisierungen sein
00:07:06
um den Baum herum.
00:07:07
Im Grunde wird es darum gehen, zu definieren
00:07:10
Hierarchien zwischen mehreren
00:07:11
-Elemente und definieren Sie dann
00:07:14
Unterkategorien in ihnen.
00:07:16
Typischerweise
00:07:17
Ich werde haben, ich bin ein Verkäufer
00:07:19
von elektronischen Produkten und I
00:07:21
wird hier zum Beispiel haben,
00:07:23
der dargestellte Umsatz
00:07:25
durch Kameras und hier,
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der dargestellte Umsatz
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durch Smartphones; Also in Blau
00:07:30
Kamera, in weißem Smartphone.
00:07:31
Und in ihnen,
00:07:33
Ich kann immer noch Kategorien haben,
00:07:34
So haben Sie zum Beispiel
00:07:36
Amateur-Kamera,
00:07:37
professionelle Kamera und
00:07:38
hier haben, ich kenne Samsung nicht,
00:07:40
Apple, Huawei und so weiter.
00:07:41
Hier ist die Idee also genau
00:07:43
Außerdem haben wir hier das gleiche
00:07:44
Ein erster Kreis in allen
00:07:46
Case: eine erste Farbe, die geht
00:07:48
Definieren Sie die Art des Produkts und
00:07:49
dann möglicherweise die Marken.
00:07:51
In jedem Fall, um eine Ausschüttung beizubehalten
00:07:53
ein bisschen wie das Tortendiagramm,
00:07:55
außer wir werden sehen
00:07:56
Einfach.
00:07:57
Unterkategorie. Deshalb
00:07:58
Wieder
00:07:59
die Informationen, die Sie anzeigen möchten,
00:08:01
Wir werden uns damit befassen
00:08:03
eine dieser Visualisierungen,
00:08:04
Ich habe nicht alles erschöpft, was
00:08:06
ist in Bezug auf die Visualisierung möglich.
00:08:08
In jedem Fall
00:08:10
Dies sind diejenigen, die am meisten gesetzt werden
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vorwärts in Excel und wir werden einige haben
00:08:14
immer noch einen sehr großen Teil gesehen
00:08:17
im Vergleich zu dem, was vorgeschlagen wird.
00:08:19
Jetzt, wo wir es ziemlich genau wissen
00:08:21
So wählen Sie das Visual nach
00:08:23
was wir vorschlagen wollen,
00:08:26
Wir werden es sein.
00:08:26
Entspannen Sie sich in Bezug auf
00:08:27
auch zur Visualisierung,
00:08:29
Da sehen wir also, dass wir weitergegangen sind
00:08:32
Eine Grafik, die sehr beschäftigt war
00:08:34
Und hier ist es also... dann ist es ein
00:08:36
gif endlich Ich
00:08:39
in dieser Debatte keine Partei ergreifen wollen,
00:08:41
In jedem Fall
00:08:42
Hier ist eine Animation, die uns
00:08:44
Anzeige aus einem Diagramm, das
00:08:46
war sehr beschäftigt, also gab es
00:08:48
war auf einem Diagramm
00:08:50
und deshalb alles zu sehen, was wir können
00:08:52
Tun Sie, um die Visualisierung zu vereinfachen.
00:08:54
Und ich weiß nicht, was du denkst,
00:08:57
Aber tatsächlich,
00:08:58
Je mehr er geht, desto mehr geht er,
00:08:59
Hier nehme ich also das Startmuster wieder auf,
00:09:02
Da hast du es also, desto mehr werden wir vorankommen,
00:09:04
Hier entfernen wir also in der Regel die
00:09:06
Hintergrundfarbe, die keinem Zweck dient,
00:09:08
Wir werden die doppelte Skala entfernen, weil
00:09:10
dass wir zur gleichen Zeit hier das Essen hatten
00:09:13
und schreiben Sie noch einmal unten, die Rahmen
00:09:15
Um das herum waren nicht unbedingt nützlich.
00:09:17
Dort hatten wir Farbe von überall her
00:09:20
Wer hat nicht mehr Informationen gegeben
00:09:21
Denn am Ende gab es keine
00:09:24
Skalierung in Bezug auf Farbe.
00:09:26
Ich kann auch aufhellen
00:09:27
In der Tat die Etiketten
00:09:28
die ein wenig aggressiv sind
00:09:30
im Vergleich zu Bars
00:09:31
welche sind die interessantesten.
00:09:33
Ich habe eine Leiter, die dahinter war,
00:09:35
was nicht unbedingt nützlich war.
00:09:36
Ich kann die Werte anzeigen, die
00:09:38
sind direkt in der Grafik,
00:09:40
et cetera et cetera.
00:09:41
Und so da,
00:09:42
daher
00:09:43
Wir gehen von etwas aus, das
00:09:45
ist sehr "eingängig" und sehr
00:09:47
"zu viel" zu etwas eigentlich,
00:09:49
die die meisten Informationen behält
00:09:51
und die es sofort ermöglicht,
00:09:53
Verbreiten Sie die berühmte Botschaft, über die wir gesprochen haben.
00:09:55
Um die Elemente beizubehalten
00:09:57
Schlüssel in Bezug darauf,
00:09:58
Ich habe sie für Sie aufgelistet
00:10:00
Rechts. Deshalb
00:10:01
Farben sind Informationen,
00:10:02
also setzen wir keine Hintergrundfarben,
00:10:05
Wir setzen keine Farben ein
00:10:07
unterschiedlich nach Balken,
00:10:08
wenn kein Interesse besteht an
00:10:10
Begriffsbestimmungen
00:10:12
der Daten setzen wir nicht
00:10:14
Textformatierung
00:10:15
Ästhetik in jeder Hinsicht.
00:10:17
Wir werden nicht hervorheben, wir werden nicht setzen
00:10:20
Titel in überfettet, riesig dann
00:10:22
dass es nicht unbedingt Interesse gibt.
00:10:24
Dann setzen wir nicht unbedingt redundante Informationen,
00:10:26
So typisch hier sind
00:10:28
Legenden-Informationen,
00:10:30
plus
00:10:31
Lebensmittel, die sie auch fanden
00:10:33
unten, also doppelte Information,
00:10:35
so verlieren wir den Benutzer,
00:10:36
Skalen, die nicht immer
00:10:38
notwendig, weil es gut,
00:10:39
Die Skala zu haben, ist das, was
00:10:40
Hilft es uns wirklich?
00:10:42
Nun, nicht, denn tatsächlich haben sie
00:10:43
bereits in der richtigen Reihenfolge sortiert sind,
00:10:45
Also abgesehen davon, dass sie uns die Werte geben
00:10:47
Nur werden wir nicht unbedingt haben
00:10:49
ein zusätzliches Verständnis und dass
00:10:51
Dies ist sehr wichtig, da in
00:10:52
Excel, Sie haben die Möglichkeit,
00:10:54
überall Hintergrundfarben zu platzieren,
00:10:56
einige
00:10:57
3D-Elemente und so weiter.
00:10:59
Also tu das wirklich nicht.
00:11:02
Die ambitioniertesten Visualisierungen
00:11:03
sind nicht am klarsten zu verstehen.
00:11:05
Je mehr Elemente Sie hinzufügen,
00:11:07
Je mehr Sie das Gehirn belasten werden
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die Person, die versuchen wird, es zu lesen.
00:11:11
Halten Sie es also einfach und haben Sie nicht
00:11:12
Keine Angst, es Ihnen zu sagen
00:11:14
in der Tat ist es zu einfach,
00:11:16
Es ist...
00:11:16
Es wird sich so anfühlen, als würde ich es nicht tun
00:11:18
Ich habe an meiner Visualisierung gearbeitet. Im Gegenteil
00:11:20
Je einfacher es ist, desto mehr werden wir sagen
00:11:22
dass am Ende die Informationen weitergegeben werden.
00:11:23
Das ist also sehr wichtig.
00:11:26
Und letztes Element,
00:11:27
Es ging um alles, was Dashboarding ist,
00:11:29
dann auf Französisch,
00:11:30
Es ist also Dashboard und
00:11:31
Dies besteht aus der Anzeige
00:11:34
eine Reihe von Informationen.
00:11:35
Also typischerweise, wenn Sie
00:11:36
sind zum Beispiel auf vielleicht
00:11:38
Ihre Banking-Anwendung,
00:11:39
Sie werden Dashboard-Typen haben,
00:11:41
Aber es gibt ein paar
00:11:43
in allen Unternehmen.
00:11:45
Ich denke, Sie haben es bereits getan
00:11:47
Ich habe diese Art von Dokument gesehen.
00:11:49
Jedenfalls
00:11:50
Es ist eine Reihe von Diagrammen, die
00:11:52
Erlauben Sie es, ein Thema zu analysieren.
00:11:53
Und da haben wir normalerweise auf der linken Seite
00:11:56
Das Beispiel für das, was sein sollte
00:11:57
Lieber das Beispiel tun vs. richtig machen
00:11:59
von dem, was man nicht tun sollte. Also habe ich
00:12:01
Gibt sofort das Beispiel an, dass:
00:12:03
ist auf der linken Seite ist nicht von Excel,
00:12:05
aber ich konnte kein Beispiel finden
00:12:06
super schön auf Excel.
00:12:07
Also nahm ich etwas anderes
00:12:09
Aber egal,
00:12:10
Wir könnten uns nähern.
00:12:11
Was ist der Unterschied zwischen den beiden?
00:12:13
Das liegt daran, dass wir bereits hier extrem
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auf Grafikebene geladen,
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Alles hält zusammen.
00:12:18
Die Titel sind extrem
00:12:19
abgeholt und sehr klein und vor allem auf
00:12:21
Hat sie überall: Wir haben drei Dicken
00:12:23
der Grafik, sehr klein geschrieben
00:12:25
mit ziemlich komplexen Dingen,
00:12:26
Legenden und so weiter.
00:12:28
Während wir hier sind, sind wir immer noch auf
00:12:30
etwas viel Luftigeres,
00:12:32
mit Raum, mit
00:12:34
Legenden, die sind
00:12:35
ziemlich klar und
00:12:36
wir haben sie nicht überall,
00:12:38
Das wars.
00:12:40
Das zweite Element, das ich wollte
00:12:43
Höhepunkt
00:12:44
Es ist einfach
00:12:46
die Tatsache, dass wir hier nicht unbedingt haben
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der Eindruck, dass es eine Hierarchie gibt
00:12:50
Information. Da sind wir alle
00:12:51
unmittelbar oben links,
00:12:53
Wir sind sofort an einem Tisch mit
00:12:55
sehr granulare Daten und dann haben wir
00:12:58
hat Tortendiagramme, die etwas niedriger sind,
00:13:00
Wer kann da sein
00:13:02
Fassen Sie die Situation zusammen und das
00:13:04
Das ist sehr wichtig.
00:13:05
Wenn Sie ein Dashboard erstellen,
00:13:06
Wenn Sie ein Dashboard erstellen,
00:13:08
Sie müssen Informationen priorisieren
00:13:09
vom Allgemeinsten bis zum Feinsten,
00:13:11
Also dort, typisch hier,
00:13:12
was er hat, was er getan hat,
00:13:14
ist, dass er wirklich die Kennzahlen gesetzt hat,
00:13:16
Was wir also Schlüsselindikatoren nennen,
00:13:18
Leistung oder KPI in englischer Sprache,
00:13:20
wichtige Informationen,
00:13:21
so kann es der Umsatz sein,
00:13:23
Die Gesamtsumme also der
00:13:25
Bestellungen insgesamt Die Summe der
00:13:26
Umsatz, die Anzahl
00:13:27
Besucher wenigstens dort,
00:13:29
Es sind wirklich die Makroinformationen
00:13:30
Und dann können wir ein wenig zurückgehen
00:13:33
Im Detail. So typisch
00:13:34
Wir sahen, dass wir 6.200 hatten
00:13:36
Besucher und nun, dort werden wir eine haben
00:13:38
Weitere Informationen finden Sie weiter unten
00:13:40
Wer wird uns die Verteilung mitteilen?
00:13:41
in Bezug auf Verkehrsquellen.
00:13:43
Wir werden auch haben
00:13:46
das
00:13:46
Trend und je mehr wir nach unten gehen
00:13:48
Und desto mehr werden wir im Detail sein.
00:13:50
Und genau da ist es,
00:13:52
Den Pfad, den Sie zum Beispiel haben werden,
00:13:53
Du siehst, dass du nicht bei
00:13:55
Ihre Ziele in Bezug auf die Anzahl
00:13:57
von Aufträgen und gut sofort,
00:13:59
Sie sollten analysieren, indem Sie
00:14:00
Beispiel für die Anzahl der Verkäufe pro
00:14:02
Produkt und so haben Sie eine
00:14:04
Diagramm ein wenig niedriger, das wird Sie
00:14:06
Zeigen Sie es an. Sobald Sie
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erkannte das Produkt, das schief geht,
00:14:09
Möglicherweise können Sie
00:14:11
Beobachten Sie nach Geolokalisierung für
00:14:12
Sagen Sie, ob es eine Region gibt, die
00:14:14
hat in Bezug auf den anderen gesündigt.
00:14:16
Und so da, dasselbe, ein bisschen niedriger,
00:14:18
potenziell
00:14:18
Sie haben ein Geolokalisierungsdiagramm.
00:14:20
Und da siehst du im Grunde
00:14:22
Das Dashboard steht im Dienste von
00:14:24
Ihr Denkprozess.
00:14:26
Und das letzte Element, das wir haben können,
00:14:28
Es ist typischerweise, dort, diese Menüs
00:14:29
die mir riesige Listen zeigen
00:14:31
die es Ihnen tatsächlich ermöglichen, nach zu filtern
00:14:33
auf dem Brett, während sie setzen
00:14:36
Dies ist einfach ein zahnloses Rad.
00:14:38
Also habe ich den Bildschirm nicht mit dem
00:14:40
Einsatz. In jedem Fall
00:14:42
Dann brauchst du es nicht,
00:14:45
Es taucht einfach nicht auf.
00:14:47
Und wenn Sie es brauchen,
00:14:49
Wir werden es bereitstellen und
00:14:50
Zeigen Sie es an. Hier sind also die großen
00:14:52
Grundprinzipien ist zu gehen
00:14:53
Platz zwischen den Elementen setzen,
00:14:56
, um die meisten anzuzeigen
00:14:57
Wichtiger an der Spitze und der
00:14:59
plus Makros und alles, was sein wird
00:15:01
Interaktion mit dem Benutzer,
00:15:03
Es wird auf diesem Niveau sein.
00:15:06
Das Letzte, was Sie beachten sollten,
00:15:08
Es muss noch versucht werden
00:15:10
So begrenzen Sie die
00:15:11
Anzahl der Grafiken.
00:15:13
Wenn Ihr Armaturenbrett fünfzehn Kilometer lang ist
00:15:15
Auf lange Sicht wird niemand den ganzen Weg gehen.
00:15:17
Also potenziell,
00:15:17
Sie können Registerkarten erstellen
00:15:19
Unterschiedlich je nach Thema oder alle
00:15:21
Versuchen Sie einfach, zu überfliegen
00:15:22
Ein wenig, um auf dem Wesentlichen zu bleiben.
00:15:24
Ich hoffe also, dass alles klar ist.
00:15:26
Für Sie und jetzt,
00:15:28
Wir werden die
00:15:30
Erstellen von Diagrammen in Excel.

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Visualização de dados com as melhores práticas.
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Primeiro elemento, pudemos falar de vários
00:00:06
vezes em sessões anteriores,
00:00:08
Vai ser a escolha de visualização que
00:00:10
Você será capaz de fazer de acordo com
00:00:12
do que você pode me mostrar.
00:00:14
Não use necessariamente o
00:00:16
que você sabe de cor,
00:00:17
Assim, por exemplo:
00:00:19
uma curva ou um gráfico de pizza,
00:00:21
para todos os casos que você deseja
00:00:23
Aplicar uma visualização de dados porque
00:00:25
não será necessariamente o mais relevante
00:00:27
para destacar informações.
00:00:29
Então aqui está um grande resumo.
00:00:31
A propósito
00:00:31
Convido-o, talvez, a fazer um
00:00:33
Impressão de tela, uma captura de tela desse elemento
00:00:35
para tê-lo sempre ao seu lado
00:00:37
Quando você vai ter que construir um
00:00:39
Dashboard ou apenas uma visualização.
00:00:41
E de qualquer forma,
00:00:42
quando vamos, porque lá eu
00:00:45
mostra que você está acessível no Excel,
00:00:47
Então, quando vamos para as curvas,
00:00:48
áreas, mapas e assim por diante,
00:00:50
Vou entrar ainda mais no
00:00:52
detalhes sobre quando usá-los,
00:00:54
evitar essa armadilha ou armadilha,
00:00:56
Então aqui é uma folha grande
00:00:58
Resumo que passaremos
00:00:59
Então, juntos.
00:01:00
Então, toda vez que você for
00:01:01
Tenha um tipo de visualização.
00:01:03
Então, o primeiro,
00:01:04
estas são as curvas,
00:01:05
Então, o mais óbvio,
00:01:06
Eu acho, as curvas que
00:01:08
permitir que você exiba tendências
00:01:09
e geralmente ao longo de um período de tempo.
00:01:11
Isso é realmente o mais claro.
00:01:14
Assim pode ser a evolução do
00:01:16
volume de negócios de uma empresa,
00:01:17
tráfego mensal em um site,
00:01:19
Em qualquer caso, algo que evolui em
00:01:22
tempo e, portanto, seremos capazes de evoluir,
00:01:24
Analise a tendência.
00:01:25
Então
00:01:26
Você tem o que se chama de
00:01:28
Gráficos de barras e tortas
00:01:29
Gráficos
00:01:30
Então Pie Charts, também chamado de
00:01:32
Camembert em Francês, assim quem
00:01:34
permite comparar itens.
00:01:35
em relação uns aos outros,
00:01:37
Por isso, em particular, veja a sua importância
00:01:38
em relação uns aos outros.
00:01:40
Em qualquer caso,
00:01:41
Qual o peso de cada elemento?
00:01:43
E pode ser, por exemplo,
00:01:45
vendas por tipo de produto,
00:01:47
Então aí teríamos, por exemplo:
00:01:49
produto A, produto B,
00:01:51
produto C, et cetera. Então aqui também
00:01:53
produto A, produto B, produto C,
00:01:54
e assim por diante.
00:01:55
E visitantes também por fonte de tráfego,
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Então as pessoas passam
00:02:00
motores de busca,
00:02:00
as pessoas vêm através de outros sites,
00:02:02
et cetera et cetera.
00:02:03
Então, lá para exibir o golpe de forma eficaz
00:02:05
dos elementos e suas proporções.
00:02:08
Então
00:02:08
teremos o que se chama de histograma,
00:02:09
por isso não confunda
00:02:10
histograma e diagrama.
00:02:11
Veremos a diferença que fazemos
00:02:12
irá aplicá-los no Excel,
00:02:13
Mas, em qualquer caso,
00:02:14
Não é a mesma coisa em
00:02:16
Termos de uso ou o que é chamado
00:02:17
também parcelas de caixa,
00:02:18
Então é isso que você tem aqui e que nós
00:02:20
chama em caixas francesas de bigodes.
00:02:22
Mas como eu acho muito feio,
00:02:23
Eu chamo isso de box plots,
00:02:25
Desculpa.
00:02:26
Mostrar de repente,
00:02:27
realmente
00:02:28
a distribuição dos elementos,
00:02:29
Então aqui a ideia é dizer bem
00:02:32
Então, se eu pegar meu primeiro exemplo,
00:02:35
o número de empregados por faixa de
00:02:37
salário então lá basicamente eu vou ter aqui
00:02:40
um número de funcionários, então eu não sei que tenho
00:02:43
10 funcionários que ganham entre 1500 e 2000 €.
00:02:45
Depois disso, aqui, tenho 15 funcionários
00:02:47
que ganhe entre 2000 e 2500,
00:02:49
Tenho 25 funcionários e assim por diante.
00:02:51
De qualquer forma, lá está,
00:02:53
temos uma distribuição com potencial
00:02:55
aqui baixos salários,
00:02:56
aqui altos salários,
00:02:58
aqui os salários médios,
00:02:59
mas para saber mais ou menos onde está
00:03:01
Minha folha de pagamento em termos
00:03:03
do número de indivíduos.
00:03:05
É isso e aqui, nós vamos ter
00:03:07
têm substancialmente o mesmo sistema,
00:03:08
Voltarei com mais detalhes quando
00:03:10
vai usá-lo porque é algo
00:03:12
algo a que estamos menos habituados,
00:03:13
Parcelas de caixa. De qualquer forma, lá está,
00:03:16
Ele também mostra um detalhamento
00:03:17
elementos com valores-chave que seguimos,
00:03:19
que chamaremos
00:03:21
quartis
00:03:22
Simplesmente.
00:03:24
Então, o ponto nubla-se assim,
00:03:25
que pode potencialmente lembrá-lo
00:03:27
suas aulas de física ou SVT.
00:03:29
Portanto, mostre a relação entre duas variáveis.
00:03:31
Então, basicamente, vamos conseguir o que vamos conseguir
00:03:34
chama um eixo na abscissa e um
00:03:36
Eixo no eixo y e, portanto, duas métricas
00:03:38
ao qual poderemos nos associar
00:03:41
Valores. Então, por exemplo, nós
00:03:43
pode ter aqui se eu voltar para
00:03:45
Minhas histórias de campanha no
00:03:47
Capítulo anterior O orçamento de marketing
00:03:48
quem foi contratado, então eu
00:03:51
colocar €10.000 na campanha X e depois
00:03:54
Na ordem aqui, eu vou ter o
00:03:55
Isso me trouxe.
00:03:57
E assim, para cada campanha,
00:03:58
Vou ter um ponto que vai do
00:04:01
Tiro para aparecer, então lá eu não sei,
00:04:02
Contratei 15 mil,
00:04:03
Trouxe-me 30000, aqui estou eu
00:04:05
contratou 25 mil, me trouxe 40 mil,
00:04:07
et cetera et cetera.
00:04:08
E aqui a ideia é ver
00:04:09
se há uma relação entre os dois.
00:04:12
Se eu tenho basicamente pontos que vão
00:04:14
desenhar uma curva e bem que eu posso
00:04:15
dizendo-me que há de fato um
00:04:17
Relação entre o orçamento que eu comprometa
00:04:19
e os resultados que obtenho
00:04:21
multa no meu turnover.
00:04:24
Então
00:04:24
Vamos ter tudo o que chamamos
00:04:26
mapas de calor ou mapa de calor em
00:04:28
Inglês, a ideia será fazer
00:04:30
Emerge de relações entre variáveis.
00:04:32
Então você vai me dizer que é um
00:04:34
pouco a mesma definição.
00:04:35
Então não, há uma nuance,
00:04:37
Aqui estamos em duas variáveis, aqui nós
00:04:40
está em variáveis, pode ser
00:04:42
4, 5, 6, 7 e, portanto, dependendo do peso
00:04:44
do valor em, de repente,
00:04:46
uma célula, teremos um valor
00:04:48
que vai ser mais ou menos vermelho ou
00:04:51
mais ou menos verde dependendo do
00:04:53
O tipo de mapa que pode ser exibido.
00:04:55
E aí o que podemos ter,
00:04:57
Normalmente são tabelas entre
00:04:58
Produtos e métricas
00:05:00
que serão associados, por exemplo.
00:05:02
Não, o número
00:05:03
venda
00:05:04
a taxa de conversão,
00:05:05
Se eu voltar ao meu exemplo de antes,
00:05:08
o custo por aquisição e assim farei
00:05:10
têm o que se chama de dimensão,
00:05:12
Então, basicamente, uma referência e
00:05:14
métricas, uma série de
00:05:16
números de fato com as vendas,
00:05:17
taxas de conversão, et cetera.
00:05:19
E por exemplo podemos dizer mais a venda
00:05:23
é alta e mais alta
00:05:24
a célula será vermelha e
00:05:25
então a venda é baixa
00:05:27
e quanto mais azul for a célula. E por aí,
00:05:29
instantaneamente, visualmente,
00:05:30
Vou conseguir identificar os
00:05:31
que gerou mais vendas,
00:05:33
os produtos que geraram
00:05:34
o maior número de vendas.
00:05:36
Depois temos os mapas,
00:05:37
Portanto, as cartas são bastante óbvias.
00:05:39
Ele permitirá exibir dados
00:05:40
de acordo com as áreas geográficas,
00:05:42
Assim, pode ser vendido por
00:05:44
Tráfego do país ou do site
00:05:46
ao nível das regiões francesas.
00:05:48
Então veremos tudo o que
00:05:50
vai ser aires, então isso já não é muito.
00:05:52
ser um pouco mais abstrato
00:05:54
em termos de visualização,
00:05:55
um pouco menos usado. A ideia,
00:05:57
é mostrar tanto a evolução,
00:05:59
como curvas,
00:06:00
A propósito
00:06:00
Vemos que é sensato, aí,
00:06:02
na linha que é escura,
00:06:05
O mesmo. Portanto
00:06:06
mostrar a evolução da distribuição,
00:06:08
Então isso é importante, a distribuição
00:06:11
entre vários elementos enquanto
00:06:13
ter uma visão que é globalizada.
00:06:14
Então, basicamente, eu vou ter aqui
00:06:17
a curva cumulativa que representa
00:06:18
por exemplo, volume de negócios
00:06:20
total que eu percebo todos os
00:06:22
mês e depois aqui em azul,
00:06:24
Vou ter o turnover
00:06:26
que foi produzido pela
00:06:27
produto A e logo abaixo,
00:06:29
o volume de negócios que foi
00:06:31
feito pelo produto B. Então, no
00:06:32
vezes eu tenho o total e os dois também
00:06:35
Eu tenho a evolução da distribuição,
00:06:36
portanto, o peso de cada produto em
00:06:38
Função mês. Assim pode ser
00:06:40
Este caso e pode ser também
00:06:41
de repente a evolução na função
00:06:43
fontes de tráfego.
00:06:44
Então, se eu resumir, é um pouco de
00:06:46
Mesclado entre gráfico de barras
00:06:47
Gráfico de pizza esta parte lá e o
00:06:49
claro porque ao mesmo tempo mostra
00:06:51
a evolução e também mostra...
00:06:53
ele permite que você compare os elementos
00:06:55
em relação uns aos outros,
00:06:57
Então, muito interessante em termos de
00:06:59
visualização.
00:07:00
Eu uso muito.
00:07:02
E o último caso,
00:07:04
Serão todas as visualizações
00:07:06
ao redor da árvore.
00:07:07
Basicamente, vai ser para definir
00:07:10
hierarquias entre vários
00:07:11
e, em seguida, definir
00:07:14
subcategorias dentro deles.
00:07:16
Tipicamente
00:07:17
Vou ter, sou vendedor
00:07:19
de produtos eletrônicos e I
00:07:21
terá aqui por exemplo,
00:07:23
o volume de negócios representado
00:07:25
por câmeras e aqui,
00:07:27
o volume de negócios representado
00:07:28
por smartphones; so em azul
00:07:30
câmera, em smartphone branco.
00:07:31
E dentro deles,
00:07:33
Eu ainda posso ter categorias,
00:07:34
Então, por exemplo, tem
00:07:36
câmera amadora,
00:07:37
câmera profissional e
00:07:38
aqui tem, eu não sei Samsung,
00:07:40
Apple, Huawei et cetera, et cetera.
00:07:41
Então aqui a ideia é exatamente
00:07:43
Além disso, aqui o mesmo temos:
00:07:44
Um primeiro círculo, em todos
00:07:46
caso uma primeira cor que vai
00:07:48
definir o tipo de produto e
00:07:49
depois, potencialmente, as marcas.
00:07:51
Em qualquer caso, para manter uma distribuição
00:07:53
um pouco como o gráfico de pizza,
00:07:55
Só que vamos ver
00:07:56
Simplesmente.
00:07:57
Subcategorias. Portanto
00:07:58
Outra vez
00:07:59
as informações que você deseja exibir,
00:08:01
Vamos nos aprofundar
00:08:03
uma dessas visualizações,
00:08:04
Não fui exaustivo em tudo o que
00:08:06
é possível em termos de visualização.
00:08:08
Em qualquer caso,
00:08:10
Estes são os que são mais colocados
00:08:12
avançar no Excel e teremos alguns
00:08:14
ainda vi uma parte muito grande
00:08:17
em relação ao que é proposto.
00:08:19
Então, agora que nós praticamente sabemos
00:08:21
Como escolher o visual de acordo com
00:08:23
o que queremos apresentar,
00:08:26
Nós vamos ser.
00:08:26
Relaxe em relação a
00:08:27
também à visualização,
00:08:29
Então aí a gente vê que a gente continuou
00:08:32
Um gráfico que estava muito ocupado
00:08:34
E aqui está... então é um
00:08:36
gif finalmente eu
00:08:39
não queiram tomar partido neste debate,
00:08:41
Em qualquer caso,
00:08:42
Aqui está uma animação que nos vai
00:08:44
exibir a partir de um gráfico que
00:08:46
estava extremamente ocupado, então lá nós
00:08:48
estava em um diagrama
00:08:50
e, portanto, ver tudo o que pudermos
00:08:52
Faça para simplificar a visualização.
00:08:54
E eu não sei o que você acha,
00:08:57
mas, na verdade,
00:08:58
quanto mais ele vai, mais ele vai,
00:08:59
Então aqui eu retomo o padrão inicial,
00:09:02
Então aí está, quanto mais avançarmos,
00:09:04
Então, aqui nós normalmente removeremos o
00:09:06
cor de fundo que não serve para nada,
00:09:08
Vamos remover a escala dupla porque
00:09:10
que ao mesmo tempo tínhamos aqui a comida
00:09:13
e escreva novamente abaixo, os quadros
00:09:15
em torno disso não eram necessariamente úteis.
00:09:17
Lá tínhamos cores de todos os lugares
00:09:20
que não deram mais informações
00:09:21
porque no final não houve
00:09:24
escala em relação à cor.
00:09:26
Eu também posso clarear
00:09:27
De fato, os rótulos
00:09:28
que são um pouco agressivos
00:09:30
em comparação com os bares
00:09:31
quais são os mais interessantes.
00:09:33
Eu tenho uma escada que estava atrás,
00:09:35
o que não era necessariamente útil.
00:09:36
Eu posso ir e ver os valores que
00:09:38
estão diretamente no gráfico,
00:09:40
et cetera et cetera.
00:09:41
E por aí,
00:09:42
a partir daí,
00:09:43
partimos de algo que
00:09:45
é muito "cativante" e muito
00:09:47
"demais" para algo na verdade,
00:09:49
que retém a maior parte das informações
00:09:51
e que imediatamente torna possível fazer
00:09:53
Espalhe a famosa mensagem de que estávamos falando.
00:09:55
Assim, para reter os elementos
00:09:57
chaves em relação a isso,
00:09:58
Eu os listei para você
00:10:00
Direita. Portanto
00:10:01
cores são informações,
00:10:02
assim não colocamos cores de fundo,
00:10:05
Não colocamos cores
00:10:07
diferente por bares,
00:10:08
se não houver interesse em
00:10:10
Termos de entendimento
00:10:12
dos dados, não colocamos
00:10:14
Formatação de texto
00:10:15
estética em todos os sentidos.
00:10:17
Não vamos destacar, não vamos colocar
00:10:20
Títulos em negrito, enorme então
00:10:22
que não há necessariamente interesse.
00:10:24
Então não colocamos necessariamente informações redundantes,
00:10:26
Então, normalmente, aqui estão
00:10:28
informações da legenda,
00:10:30
mais
00:10:31
alimentos que eles encontraram também
00:10:33
abaixo, então informações em dobro,
00:10:35
assim perdemos o usuário,
00:10:36
escalas que nem sempre são
00:10:38
necessário porque há bom,
00:10:39
Ter a escala, é o que
00:10:40
Isso realmente nos ajuda?
00:10:42
Bem, não porque, na verdade, eles
00:10:43
já estão classificados em ordem,
00:10:45
Então, além de nos dar os valores
00:10:47
Só que não necessariamente vamos ter
00:10:49
um entendimento adicional e que
00:10:51
Isso é muito importante porque em
00:10:52
Excel, você terá a capacidade de
00:10:54
para colocar em todos os lugares, cores de fundo,
00:10:56
alguns
00:10:57
Elementos 3D, et cetera.
00:10:59
Então realmente não faça isso.
00:11:02
As visualizações mais ambiciosas
00:11:03
não são os mais claros de entender.
00:11:05
Quanto mais elementos você adicionar,
00:11:07
Quanto mais você vai carregar o cérebro com
00:11:09
a pessoa que vai tentar lê-lo.
00:11:11
Portanto, mantenha a simplicidade e não tenha
00:11:12
não tem medo de te contar
00:11:14
na verdade é muito simples,
00:11:16
É...
00:11:16
Vai parecer que eu não
00:11:18
Trabalhei na minha visualização. Pelo contrário
00:11:20
Quanto mais simples for, mais diremos
00:11:22
que no final a informação passa.
00:11:23
Então isso é muito importante.
00:11:26
E último elemento,
00:11:27
era sobre tudo o que é dashboard,
00:11:29
depois, em francês,
00:11:30
Então é painel e
00:11:31
Isso consiste em exibir
00:11:34
uma série de informações.
00:11:35
Então, normalmente, quando você
00:11:36
estão, por exemplo, em talvez
00:11:38
seu aplicativo bancário,
00:11:39
você terá tipos de painel,
00:11:41
mas há alguns
00:11:43
em todas as empresas.
00:11:45
Então eu acho que você já tem
00:11:47
viu esse tipo de documento.
00:11:49
De qualquer maneira
00:11:50
É uma série de gráficos que
00:11:52
permitir analisar um tema.
00:11:53
E lá normalmente temos à esquerda
00:11:56
O exemplo do que deve ser
00:11:57
Prefiro fazer vs acertar o exemplo
00:11:59
do que não fazer. Então eu
00:12:01
especifica imediatamente o exemplo que
00:12:03
está à esquerda não é do Excel,
00:12:05
mas não consegui encontrar um exemplo
00:12:06
super lindo no Excel.
00:12:07
Então eu peguei outra coisa
00:12:09
Mas não importa,
00:12:10
Poderíamos chegar perto.
00:12:11
Aí, qual a diferença entre os dois?
00:12:13
Isso porque, já aqui, estamos extremamente
00:12:15
carregado ao nível gráfico,
00:12:16
Tudo fica junto.
00:12:18
Os títulos são extremamente
00:12:19
pegou e muito pequeno e especialmente em
00:12:21
tem-nos em todo o lado: temos três espessuras
00:12:23
de gráfico, escrito em muito pequeno
00:12:25
com coisas bastante complexas,
00:12:26
lendas, et cetera.
00:12:28
Enquanto aqui ainda estamos em
00:12:30
algo muito mais arejado,
00:12:32
com espaço, com
00:12:34
lendas que são
00:12:35
bastante claro e
00:12:36
não os temos em todos os lugares,
00:12:38
É isso.
00:12:40
O segundo elemento que eu queria
00:12:43
destacar
00:12:44
é simplesmente
00:12:46
o fato de que, aqui, não temos necessariamente
00:12:48
a impressão de que existe uma hierarquia
00:12:50
informação. Lá estamos todos
00:12:51
imediatamente no canto superior esquerdo,
00:12:53
Estamos imediatamente em uma mesa com
00:12:55
dados muito granulares e, em seguida, nós
00:12:58
tem gráficos de pizza que são um pouco mais baixos,
00:13:00
quem pode estar lá
00:13:02
resumir a situação e que
00:13:04
Isso é muito importante.
00:13:05
Quando você cria um painel,
00:13:06
Quando você cria um painel,
00:13:08
É preciso priorizar as informações
00:13:09
do mais geral ao mais fino,
00:13:11
Então lá, tipicamente aqui,
00:13:12
o que ele tem, o que ele fez,
00:13:14
é que ele realmente colocou as figuras-chave,
00:13:16
Então, o que chamamos de indicadores-chave,
00:13:18
desempenho ou KPI em inglês,
00:13:20
informações essenciais,
00:13:21
assim pode ser o volume de negócios,
00:13:23
O total, portanto, o
00:13:25
Total de pedidos O total de
00:13:26
volume de negócios, o número
00:13:27
visitantes pelo menos lá,
00:13:29
É realmente a informação macro
00:13:30
e aí podemos voltar um pouco
00:13:33
Em mais detalhes. Então, normalmente,
00:13:34
Vimos que tínhamos 6.200
00:13:36
visitantes e bem lá teremos um
00:13:38
Informações adicionais abaixo
00:13:40
Quem nos dirá a distribuição
00:13:41
em relação às fontes de tráfego.
00:13:43
Teremos também
00:13:46
o
00:13:46
tendência e quanto mais a gente desce
00:13:48
e quanto mais estivermos em detalhes.
00:13:50
E é exatamente aí que está,
00:13:52
O caminho, você terá, por exemplo,
00:13:53
Você vê que não está em
00:13:55
seus objetivos em relação ao número
00:13:57
de encomendas e bem imediatamente,
00:13:59
Você vai querer analisar por
00:14:00
Exemplo o número de vendas por
00:14:02
produto e assim você terá um
00:14:04
Gráfico um pouco mais baixo que você vai
00:14:06
indique-o. Uma vez que você tenha
00:14:07
detectou o produto que dá errado,
00:14:09
Você pode ser capaz de
00:14:11
Assista por geolocalização para
00:14:12
dizer se há uma região que
00:14:14
pecou em relação ao outro.
00:14:16
E assim ali, mesmo, um pouco mais baixo,
00:14:18
potencialmente
00:14:18
Você terá um gráfico de geolocalização.
00:14:20
E aí você vê basicamente
00:14:22
O painel está a serviço de
00:14:24
seu processo de pensamento.
00:14:26
E último elemento que podemos ter,
00:14:28
É tipicamente lá, lá, esses menus
00:14:29
que me mostram listas enormes
00:14:31
que realmente permitem que você filtre em
00:14:33
no tabuleiro enquanto eles colocam
00:14:36
Esta é simplesmente uma roda desdentada.
00:14:38
Então eu não coloquei a tela com o
00:14:40
implantação. Em qualquer caso,
00:14:42
É quando você não precisa disso,
00:14:45
simplesmente não aparece.
00:14:47
E quando você precisar,
00:14:49
vamos implantá-lo e
00:14:50
exibi-lo. Então aqui estão os grandes
00:14:52
Princípios fundamentais é ir
00:14:53
colocar espaço entre os elementos,
00:14:56
para exibir o máximo
00:14:57
mais importante no topo e no
00:14:59
além de macros e tudo o que vai ser
00:15:01
interação com o usuário,
00:15:03
Vai ser nesse nível.
00:15:06
A última coisa a ter em mente,
00:15:08
ainda é tentar
00:15:10
para limitar o
00:15:11
Número de gráficos.
00:15:13
Se o seu painel tiver quinze quilômetros de comprimento
00:15:15
A longo prazo, ninguém vai até o fim.
00:15:17
Então, potencialmente,
00:15:17
Você pode criar guias
00:15:19
diferente por tema ou todos
00:15:21
basta ir tentar roçar
00:15:22
Um pouco para ficar no essencial.
00:15:24
Então, espero que tudo fique claro.
00:15:26
Para você e agora,
00:15:28
Vamos atacar o
00:15:30
criando gráficos no Excel.

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van wat je me kunt laten zien.
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Gebruik niet per se die ene
00:00:16
dat gij uit uw hoofd kent,
00:00:17
Dus bijvoorbeeld
00:00:19
een curve of een cirkeldiagram,
00:00:21
voor alle gevallen die u wilt
00:00:23
Een gegevensvisualisatie toepassen omdat deze
00:00:25
zal niet noodzakelijkerwijs de meest relevante zijn
00:00:27
om informatie te markeren.
00:00:29
Dus hier is een grote samenvatting.
00:00:31
Trouwens
00:00:31
Ik nodig u uit om misschien een
00:00:33
zeefdruk, een schermafbeelding van dit element
00:00:35
om het altijd naast je te hebben
00:00:37
Wanneer je een
00:00:39
dashboard of gewoon een visualisatie.
00:00:41
En hoe dan ook,
00:00:42
als we gaan, want daar ben ik allemaal
00:00:45
laat zien dat u toegankelijk bent in Excel,
00:00:47
Dus als we naar de bochten gaan,
00:00:48
gebieden, kaarten enzovoort,
00:00:50
Ik ga nog meer in de
00:00:52
details over wanneer ze te gebruiken,
00:00:54
vermijd een dergelijke val of val,
00:00:56
Dus hier is het een groot blad
00:00:58
Samenvatting die we zullen doornemen
00:00:59
Samen dus.
00:01:00
Dus elke keer als je gaat
00:01:01
Een visualisatietype hebben.
00:01:03
Dus de eerste,
00:01:04
Dit zijn de curves,
00:01:05
Dus de meest voor de hand liggende,
00:01:06
Ik denk, de rondingen die
00:01:08
hiermee kunt u trends weergeven
00:01:09
en meestal over een periode van tijd.
00:01:11
Dat is echt het duidelijkste.
00:01:14
Het kan dus de evolutie zijn van de
00:01:16
omzet van een onderneming,
00:01:17
maandelijks verkeer op een website,
00:01:19
In ieder geval iets dat evolueert in
00:01:22
tijd en daarom zullen we in staat zijn om te evolueren,
00:01:24
Analyseer de trend.
00:01:25
Dan
00:01:26
Je hebt wat men noemt de
00:01:28
Staafdiagrammen en cirkels
00:01:29
Grafieken
00:01:30
Dus cirkeldiagrammen, ook wel
00:01:32
Camembert in het Frans, dus wie
00:01:34
hiermee kunt u items vergelijken.
00:01:35
ten opzichte van elkaar,
00:01:37
Zie dus vooral hun belang
00:01:38
in relatie tot elkaar.
00:01:40
In ieder geval,
00:01:41
Welk gewicht vertegenwoordigt elk element?
00:01:43
En het kan bijvoorbeeld zijn,
00:01:45
verkoop per type product,
00:01:47
Dus daar zouden we bijvoorbeeld
00:01:49
product A, product B,
00:01:51
product C, et cetera. Dus ook hier
00:01:53
product A, product B, product C,
00:01:54
enzovoort.
00:01:55
En bezoekers ook per verkeersbron,
00:01:58
Dus komen er mensen langs
00:02:00
Zoekmachines
00:02:00
mensen komen via andere sites,
00:02:02
et cetera et cetera.
00:02:03
Dus daar om de klap effectief weer te geven
00:02:05
van de elementen en hun verhoudingen.
00:02:08
Dan
00:02:08
We zullen hebben wat het histogram wordt genoemd,
00:02:09
dus niet verwarren
00:02:10
histogram en diagram.
00:02:11
We zullen zien welk verschil we maken
00:02:12
zal ze toepassen in Excel,
00:02:13
Maar in ieder geval,
00:02:14
Het is niet hetzelfde in
00:02:16
Gebruiksvoorwaarden of wat heet
00:02:17
ook box plots,
00:02:18
Dus dat is wat je hier hebt en dat we
00:02:20
roept in Franse dozen met snorren.
00:02:22
Maar omdat ik het heel lelijk vind,
00:02:23
Ik noem het box plots,
00:02:25
Het spijt me.
00:02:26
Toon plotseling,
00:02:27
feitelijk
00:02:28
de verdeling van de elementen,
00:02:29
Dus hier is het idee om goed te zeggen
00:02:32
op, dus als ik mijn eerste voorbeeld neem,
00:02:35
het aantal werknemers naar bereik van
00:02:37
salaris dus daar ga ik in principe hier hebben
00:02:40
een aantal medewerkers dus ik weet niet dat ik dat heb
00:02:43
10 werknemers die tussen 1500 en 2000 € verdienen.
00:02:45
Daarna heb ik hier 15 medewerkers
00:02:47
die tussen 2000 en 2500 verdient,
00:02:49
Ik heb 25 medewerkers en ga zo maar door.
00:02:51
In ieder geval, daar heb je het,
00:02:53
we hebben een verdeling met potentieel
00:02:55
hier lage lonen,
00:02:56
hier hoge lonen,
00:02:58
hier de gemiddelde salarissen,
00:02:59
maar om ongeveer te weten waar is
00:03:01
Mijn payroll in termen
00:03:03
van het aantal personen.
00:03:05
Dat is het en hier gaan we hebben
00:03:07
in wezen hetzelfde systeem hebben,
00:03:08
Ik kom er nog op terug als we
00:03:10
zal het gebruiken omdat het iets is
00:03:12
iets waar we minder aan gewend zijn,
00:03:13
Box plots. In ieder geval, daar heb je het,
00:03:16
Het toont ook een uitsplitsing
00:03:17
elementen met kernwaarden die we gaan,
00:03:19
die we zullen bellen
00:03:21
kwartielen
00:03:22
Eenvoudigweg.
00:03:24
Dan vertroebelt het punt zo,
00:03:25
die je er mogelijk aan kunnen herinneren
00:03:27
je natuurkunde- of SVT-lessen.
00:03:29
Laat dus de relatie zien tussen twee variabelen.
00:03:31
Dus eigenlijk gaan we krijgen wat we gaan krijgen
00:03:34
roept een as op de abscis en een
00:03:36
As op de y-as en dus twee metrieken
00:03:38
waaraan we ons kunnen associëren
00:03:41
waarden. Zo hebben we bijvoorbeeld
00:03:43
kan hier hebben als ik terugkom naar
00:03:45
Mijn campagneverhalen op de
00:03:47
Vorig hoofdstuk Het marketingbudget
00:03:48
die werd aangenomen, dus ik
00:03:51
zet €10.000 op campagne X en daarna
00:03:54
Op de ordinaat hier, ga ik de
00:03:55
omzet die het me bracht.
00:03:57
En dus voor elke campagne,
00:03:58
Ik zal een punt hebben dat gaat van de
00:04:01
Geschoten om te verschijnen, dus daar weet ik het niet,
00:04:02
Ik heb er 15.000 aangenomen,
00:04:03
Het bracht me 30000, hier heb ik
00:04:05
25.000 aangenomen, het bracht me 40.000,
00:04:07
et cetera et cetera.
00:04:08
En dus is hier het idee om te zien
00:04:09
als er een relatie is tussen de twee.
00:04:12
Als ik in principe punten heb die gaan
00:04:14
een curve tekenen en goed dat kan ik
00:04:15
mij vertellen dat er inderdaad een
00:04:17
Verhouding tussen het budget dat ik vastleg
00:04:19
en de resultaten die ik binnenkrijg
00:04:21
Prima op mijn omzet.
00:04:24
Dan
00:04:24
We gaan alles hebben wat we noemen
00:04:26
heatmaps of heatmap in
00:04:28
Engels, het idee zal zijn om te maken
00:04:30
Kom voort uit relaties tussen variabelen.
00:04:32
Dus je gaat me vertellen dat het een
00:04:34
weinig dezelfde definitie.
00:04:35
Dus nee, er is een nuance,
00:04:37
Hier zijn we op twee variabelen, hier zijn we
00:04:40
is op variabelen, het kan zijn
00:04:42
4, 5, 6, 7 en dus afhankelijk van het gewicht
00:04:44
van de waarde op, plotseling,
00:04:46
een cel, we zullen een waarde hebben
00:04:48
die min of meer rood zal zijn of
00:04:51
meer of minder groen afhankelijk van de
00:04:53
Het type kaart dat kan worden weergegeven.
00:04:55
En daar dus wat we kunnen hebben,
00:04:57
Het zijn meestal tabellen tussen
00:04:58
Producten en statistieken
00:05:00
die bijvoorbeeld geassocieerd zal worden.
00:05:02
Nee, het nummer
00:05:03
verkoop
00:05:04
de omrekeningskoers,
00:05:05
Als ik terugga naar mijn voorbeeld van eerder,
00:05:08
de kosten per acquisitie en zo zal ik
00:05:10
hebben wat een dimensie wordt genoemd,
00:05:12
dus eigenlijk een referentie en
00:05:14
Metrics, een reeks van
00:05:16
cijfers in feite met verkoop,
00:05:17
omrekeningskoersen, et cetera.
00:05:19
En we kunnen bijvoorbeeld meer zeggen over de verkoop
00:05:23
is hoog en hoger
00:05:24
de cel zal rood zijn en
00:05:25
dan is de verkoop laag
00:05:27
en hoe blauwer de cel zal zijn. En zo daar,
00:05:29
direct, visueel,
00:05:30
Ik zal in staat zijn om die te spotten
00:05:31
die de meeste omzet genereerde,
00:05:33
de producten die
00:05:34
de meeste verkopen.
00:05:36
Dan hebben we de kaarten,
00:05:37
De kaarten liggen dus vrij voor de hand.
00:05:39
Hiermee kunnen gegevens worden weergegeven
00:05:40
afhankelijk van geografische gebieden,
00:05:42
Het kan dus verkoop zijn door
00:05:44
Land- of websiteverkeer
00:05:46
voor op het niveau van de Franse regio's.
00:05:48
Dan zullen we alles zien wat
00:05:50
Gaat Aires worden, dus dat is al niet veel.
00:05:52
Wees een beetje abstracter
00:05:54
in termen van visualisatie,
00:05:55
iets minder gebruikt. Het idee,
00:05:57
het is om beide evoluties te laten zien,
00:05:59
zoals bochten,
00:06:00
Trouwens
00:06:00
We zien dat het verstandig is, daar,
00:06:02
op de lijn die donker is,
00:06:05
Hetzelfde. Daarom
00:06:06
de evolutie van de verdeling te laten zien,
00:06:08
Dus dat is belangrijk, de verdeling
00:06:11
tussen verschillende elementen terwijl
00:06:13
een beeld hebben dat geglobaliseerd is.
00:06:14
Dus eigenlijk ga ik hier hebben
00:06:17
de cumulatieve curve die
00:06:18
bijv. omzet
00:06:20
totaal dat ik me realiseer alle
00:06:22
maand en daarna hier in blauw,
00:06:24
Ik ga de omzet hebben
00:06:26
die werd geproduceerd door de
00:06:27
product A en net daaronder,
00:06:29
de omzet die
00:06:31
gemaakt door product B. Dus bij de
00:06:32
keer heb ik het totaal en beide ook
00:06:35
Ik heb de evolutie van de verdeling,
00:06:36
daarom is het gewicht van elk product in
00:06:38
Maand functie. Het kan dus
00:06:40
Dit geval en het kan ook zijn
00:06:41
Plots de evolutie in functie
00:06:43
verkeersbronnen.
00:06:44
Dus als ik samenvat, is het een beetje een
00:06:46
gemengd tussen staafdiagram
00:06:47
Cirkeldiagram dit deel daar en de
00:06:49
natuurlijk omdat het tegelijkertijd laat zien
00:06:51
de evolutie en het toont ook...
00:06:53
Hiermee kunt u de elementen vergelijken
00:06:55
ten opzichte van elkaar,
00:06:57
Dus zeer interessant in termen van
00:06:59
visualisatie.
00:07:00
Ik gebruik het veel.
00:07:02
En het laatste geval,
00:07:04
Het worden alle visualisaties
00:07:06
rond de boom.
00:07:07
Kortom, het zal zijn om te definiëren
00:07:10
hiërarchieën tussen verschillende
00:07:11
elementen en vervolgens definiëren
00:07:14
subcategorieën daarbinnen.
00:07:16
Typisch
00:07:17
Ik ga hebben, ik ben een verkoper
00:07:19
van elektronische producten en I
00:07:21
zal hier bijvoorbeeld hebben,
00:07:23
de omzet die wordt weergegeven
00:07:25
door camera's en hier,
00:07:27
de omzet die wordt weergegeven
00:07:28
door smartphones; dus in het blauw
00:07:30
camera, in witte smartphone.
00:07:31
En daarbinnen,
00:07:33
Ik kan nog steeds categorieën hebben,
00:07:34
Zo hebben bijvoorbeeld
00:07:36
amateurcamera,
00:07:37
professionele camera en
00:07:38
hier hebben, ik ken Samsung niet,
00:07:40
Apple, Huawei et cetera, et cetera.
00:07:41
Dus hier is het idee precies
00:07:43
Bovendien hebben we hier hetzelfde
00:07:44
Een eerste cirkel, in totaal
00:07:46
geval een eerste kleur die gaat
00:07:48
het type product definiëren en
00:07:49
dan mogelijk de merken.
00:07:51
In ieder geval om een verdeling te behouden
00:07:53
een beetje zoals het cirkeldiagram,
00:07:55
behalve dat we zullen zien
00:07:56
Eenvoudigweg.
00:07:57
Subcategorieën. Daarom
00:07:58
Opnieuw
00:07:59
de informatie die u wilt weergeven,
00:08:01
We gaan dieper in op
00:08:03
een van deze visualisaties,
00:08:04
Ik ben niet uitputtend geweest over alles wat
00:08:06
is mogelijk op het gebied van visualisatie.
00:08:08
In ieder geval,
00:08:10
Dit zijn degenen die het meest worden geplaatst
00:08:12
vooruit in Excel en we zullen er wat hebben
00:08:14
nog steeds een heel groot deel gezien
00:08:17
vergeleken met wat wordt voorgesteld.
00:08:19
Dus nu we het zo'n beetje weten
00:08:21
Hoe de visual te kiezen op basis van
00:08:23
wat wij naar voren willen brengen,
00:08:26
Dat gaan we worden.
00:08:26
Ontspannen in relatie tot
00:08:27
ook aan visualisatie,
00:08:29
Daar zien we dus dat we verder zijn gegaan
00:08:32
Een grafiek die erg druk was
00:08:34
En hier is het dan... dan is het een
00:08:36
gif eindelijk ik
00:08:39
geen partij willen kiezen in dit debat,
00:08:41
In ieder geval,
00:08:42
Hier is een animatie die ons zal
00:08:44
vanuit een grafiek weergeven dat
00:08:46
was extreem druk, dus daar hebben we
00:08:48
stond op een diagram
00:08:50
en dus om alles te zien wat we kunnen
00:08:52
Doe om de visualisatie te vereenvoudigen.
00:08:54
En ik weet niet wat je denkt,
00:08:57
Maar in feite,
00:08:58
hoe meer hij gaat, hoe meer hij gaat,
00:08:59
Dus hier hervat ik het beginpatroon,
00:09:02
Dus daar heb je het, hoe meer we vooruit zullen gaan,
00:09:04
Dus hier zullen we meestal de
00:09:06
achtergrondkleur die geen doel dient,
00:09:08
We zullen de dubbele schaal verwijderen omdat
00:09:10
dat we hier tegelijkertijd het eten hadden
00:09:13
en schrijf hieronder nog eens de kaders
00:09:15
Daaromheen waren niet per se nuttig.
00:09:17
Daar hadden we overal kleur vandaan
00:09:20
die niet meer informatie gaf
00:09:21
want uiteindelijk was er geen
00:09:24
schaal in relatie tot kleur.
00:09:26
Ik kan ook lichter worden
00:09:27
Inderdaad de labels
00:09:28
die een beetje agressief zijn
00:09:30
vergeleken met bars
00:09:31
die het meest interessant zijn.
00:09:33
Ik heb een ladder die achter stond,
00:09:35
wat niet per se nuttig was.
00:09:36
Ik kan gaan kijken naar de waarden die
00:09:38
zijn direct op de grafiek,
00:09:40
et cetera et cetera.
00:09:41
En zo daar,
00:09:42
daarvandaan
00:09:43
We gaan uit van iets dat
00:09:45
is erg "catchy" en zeer
00:09:47
"te veel" voor iets eigenlijk,
00:09:49
die de meeste informatie behoudt
00:09:51
en die het meteen mogelijk maakt om
00:09:53
Verspreid de beroemde boodschap waar we het over hadden.
00:09:55
Dus om de elementen te behouden
00:09:57
sleutels in verband daarmee,
00:09:58
Ik heb ze voor je op een rijtje gezet
00:10:00
Rechts. Daarom
00:10:01
kleuren zijn informatie,
00:10:02
dus we plaatsen geen achtergrondkleuren,
00:10:05
We zetten geen kleuren
00:10:07
verschillend door bars,
00:10:08
als er geen interesse is in
00:10:10
Voorwaarden van overeenstemming
00:10:12
van de gegevens plaatsen we niet
00:10:14
Tekstopmaak
00:10:15
esthetiek in alle opzichten.
00:10:17
We gaan niet benadrukken, we gaan niet zetten
00:10:20
Titels in overbold, enorm dan
00:10:22
dat er niet per se interesse is.
00:10:24
Dan zetten we niet per se overbodige informatie,
00:10:26
Dus meestal zijn hier
00:10:28
legenda informatie,
00:10:30
plus
00:10:31
voedsel dat ze ook vonden
00:10:33
hieronder, dus dubbele informatie,
00:10:35
dus we verliezen de gebruiker,
00:10:36
schalen die niet altijd
00:10:38
noodzakelijk omdat er goede,
00:10:39
De weegschaal hebben, is wat
00:10:40
Helpt het ons echt?
00:10:42
Nou niet omdat ze in feite
00:10:43
zijn al in volgorde gesorteerd,
00:10:45
Dus afgezien van het geven van de waarden
00:10:47
Alleen zullen we dat niet per se hebben
00:10:49
een aanvullend begrip en dat
00:10:51
Dit is erg belangrijk omdat in
00:10:52
Excel, je hebt de mogelijkheid om
00:10:54
om overal te plaatsen, achtergrondkleuren,
00:10:56
sommige
00:10:57
3D-elementen, et cetera.
00:10:59
Dus doe dat echt niet.
00:11:02
De meest ambitieuze visualisaties
00:11:03
zijn niet de duidelijkste om te begrijpen.
00:11:05
Hoe meer elementen u toevoegt,
00:11:07
Hoe meer je de hersenen zult laden met
00:11:09
de persoon die het zal proberen te lezen.
00:11:11
Houd het dus simpel en heb het niet
00:11:12
niet bang om het je te vertellen
00:11:14
in feite is het te simpel,
00:11:16
T is...
00:11:16
Het zal voelen alsof ik dat niet doe
00:11:18
Werkte aan mijn visualisatie. In tegendeel
00:11:20
Hoe eenvoudiger het is, hoe meer we zullen zeggen
00:11:22
dat uiteindelijk de informatie passeert.
00:11:23
Dus dat is heel belangrijk.
00:11:26
En laatste element,
00:11:27
het ging over alles wat dashboarding is,
00:11:29
dan in het Frans,
00:11:30
Dus het is dashboard en
00:11:31
Dit bestaat uit het weergeven
00:11:34
een aantal informatie.
00:11:35
Zo typisch wanneer je
00:11:36
zijn bijvoorbeeld op misschien
00:11:38
uw bankapplicatie,
00:11:39
je hebt dashboardtypen,
00:11:41
Maar er zijn er een paar
00:11:43
in alle bedrijven.
00:11:45
Dus ik denk dat je dat al hebt
00:11:47
zag dat soort documenten.
00:11:49
Sowieso
00:11:50
Het is een reeks grafieken die
00:11:52
toestaan om een thema te analyseren.
00:11:53
En daar hebben we meestal links
00:11:56
Het voorbeeld van wat zou moeten zijn
00:11:57
Liever doen versus het voorbeeld rechtzetten
00:11:59
van wat niet te doen. Dus ik
00:12:01
geeft onmiddellijk het voorbeeld op dat
00:12:03
is aan de linkerkant is niet van Excel,
00:12:05
maar ik kon geen voorbeeld vinden
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super mooi op Excel.
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Dus nam ik iets anders
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Maar het maakt niet uit,
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We konden dichtbij komen.
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Wat is daar het verschil tussen de twee?
00:12:13
Dat komt omdat we hier al extreem
00:12:15
geladen op grafisch niveau,
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Alles plakt aan elkaar.
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De titels zijn extreem
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opgepikt en heel klein en vooral op
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heeft ze overal: we hebben drie diktes
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van grafisch, geschreven in zeer klein
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met vrij complexe dingen,
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legendes, et cetera.
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Terwijl we hier nog steeds zijn
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iets veel luchtigers,
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met ruimte, met
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legendes die
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vrij duidelijk en
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we hebben ze niet overal,
00:12:38
Dat is het.
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Het tweede element dat ik wilde
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hoogtepunt
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het is gewoon
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het feit dat we hier niet noodzakelijkerwijs
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de indruk dat er een hiërarchie is
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informatie. Daar zijn we dan allemaal
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direct linksboven,
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We zitten meteen op een tafel met
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zeer gedetailleerde gegevens en dan hebben we
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heeft cirkeldiagrammen die iets lager zijn,
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Wie mag er zijn
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de situatie samenvatten en dat
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Dat is heel belangrijk.
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Wanneer u een dashboard maakt,
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Wanneer u een dashboard maakt,
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U moet prioriteit geven aan informatie
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van de meest algemene tot de beste,
00:13:11
Dus daar, typisch hier,
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wat hij heeft, wat hij heeft gedaan,
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is dat hij echt de sleutelfiguren heeft gezet,
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Dus wat we sleutelindicatoren noemen,
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performance of KPI in het Engels,
00:13:20
belangrijke informatie,
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dus het kan de omzet zijn,
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Het totaal is dus de
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Totaal aantal bestellingen Het totaal van
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omzet, het aantal
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bezoekers althans daar,
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Het is echt de macro-informatie
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En dan kunnen we een beetje teruggaan
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In meer detail. Zo typisch
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We zagen dat we er 6.200 hadden
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bezoekers en goed daar zullen we een
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Aanvullende informatie hieronder
00:13:40
Wie zal ons de verdeling vertellen
00:13:41
in relatie tot verkeersbronnen.
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We zullen ook
00:13:46
de
00:13:46
trend en hoe meer we naar beneden gaan
00:13:48
En hoe meer we in detail zullen zijn.
00:13:50
En dat is precies waar het is,
00:13:52
Het pad, dat je bijvoorbeeld hebt,
00:13:53
Je ziet dat je niet bij
00:13:55
uw doelen in relatie tot het aantal
00:13:57
van bestellingen en goed meteen,
00:13:59
U zult willen analyseren door
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Voorbeeld het aantal verkopen per
00:14:02
product en zo heeft u een
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Grafiek een beetje lager dat zal je
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geef het aan. Zodra je
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gedetecteerd het product dat fout gaat,
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Mogelijk kunt u
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Kijk op geolocatie voor
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Stel dat er een regio is die
00:14:14
gezondigd heeft ten opzichte van de ander.
00:14:16
En zo daar, zelfde, een beetje lager,
00:14:18
potentieel
00:14:18
Je krijgt een geolocatiegrafiek.
00:14:20
En daar zie je dus eigenlijk
00:14:22
Het dashboard staat ten dienste van
00:14:24
je denkproces.
00:14:26
En het laatste element dat we kunnen hebben,
00:14:28
Het is typisch, daar, deze menu's
00:14:29
die me enorme lijsten laten zien
00:14:31
waar je eigenlijk op kunt filteren
00:14:33
op het bord terwijl ze
00:14:36
Dit is gewoon een tandeloos wiel.
00:14:38
Ik heb het scherm dus niet met de
00:14:40
Implementatie. In ieder geval,
00:14:42
Dan heb je het niet nodig,
00:14:45
het komt gewoon niet opdagen.
00:14:47
En wanneer je het nodig hebt,
00:14:49
we gaan het inzetten en
00:14:50
Toon het. Dus hier zijn de groten
00:14:52
Fundamentele principes is om te gaan
00:14:53
plaats ruimte tussen elementen,
00:14:56
om het meest weer te geven
00:14:57
belangrijker aan de top en de
00:14:59
plus macro's en alles wat dat gaat worden
00:15:01
interactie met de gebruiker,
00:15:03
Het zal op dat niveau zijn.
00:15:06
Het laatste om in gedachten te houden,
00:15:08
het is nog steeds proberen
00:15:10
om de
00:15:11
Aantal grafieken.
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Als je dashboard vijftien kilometer lang is
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Op de lange termijn zal niemand all the way gaan.
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Dus potentieel,
00:15:17
U kunt tabbladen maken
00:15:19
verschillend per thema of alle
00:15:21
Ga gewoon proberen te skimmen
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Een beetje om bij de essentie te blijven.
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Dus ik hoop dat alles duidelijk is.
00:15:26
Voor u en nu,
00:15:28
We zullen de
00:15:30
grafieken maken in Excel.

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résultat(s)
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Visualizzazione dei dati con best practice.
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Primo elemento, abbiamo potuto parlare di diversi
00:00:06
volte nelle sessioni precedenti,
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Sarà la scelta di visualizzazione che
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Sarai in grado di fare secondo
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di quello che puoi mostrarmi.
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Non usare necessariamente quello
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che conosci a memoria,
00:00:17
Quindi, ad esempio,
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una curva o un grafico a torta,
00:00:21
per tutti i casi che vuoi
00:00:23
Applicare una visualizzazione dei dati perché
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non sarà necessariamente il più rilevante
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per evidenziare le informazioni.
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Quindi ecco un grande riassunto.
00:00:31
A proposito
00:00:31
Vi invito forse a fare un
00:00:33
serigrafia, una schermata di questo elemento
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per averlo sempre accanto a te
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Quando dovrai costruire un
00:00:39
dashboard o solo una visualizzazione.
00:00:41
E comunque,
00:00:42
quando andiamo, perché lì tutti io
00:00:45
mostra che è accessibile in Excel,
00:00:47
Quindi, quando andiamo alle curve,
00:00:48
aree, mappe e così via,
00:00:50
Ho intenzione di entrare ancora di più nel
00:00:52
dettagli su quando usarli,
00:00:54
evitare tale trappola o trappola,
00:00:56
Quindi ecco un grande foglio
00:00:58
Riassunto che esamineremo
00:00:59
Così insieme.
00:01:00
Quindi ogni volta che vai
00:01:01
Avere un tipo di visualizzazione.
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Quindi il primo,
00:01:04
queste sono le curve,
00:01:05
Quindi il più ovvio,
00:01:06
Penso, le curve che
00:01:08
consentono di visualizzare le tendenze
00:01:09
e di solito per un periodo di tempo.
00:01:11
Questa è davvero la cosa più chiara.
00:01:14
Quindi può essere l'evoluzione del
00:01:16
fatturato di un'azienda,
00:01:17
traffico mensile su un sito web,
00:01:19
In ogni caso qualcosa che si evolve in
00:01:22
tempo e quindi saremo in grado di evolvere,
00:01:24
Analizza la tendenza.
00:01:25
Allora
00:01:26
Hai quello che viene chiamato il
00:01:28
Grafici a barre e torte
00:01:29
Grafici
00:01:30
So Pie Charts, chiamato anche
00:01:32
Camembert in francese, quindi chi
00:01:34
consente di confrontare gli elementi.
00:01:35
in relazione l'uno con l'altro,
00:01:37
Quindi in particolare vedere la loro importanza
00:01:38
in relazione l'uno con l'altro.
00:01:40
In ogni caso,
00:01:41
Che peso rappresenta ogni elemento?
00:01:43
E può essere per esempio,
00:01:45
vendite per tipo di prodotto,
00:01:47
Quindi lì avremmo per esempio
00:01:49
prodotto A, prodotto B,
00:01:51
prodotto C, eccetera. Quindi anche qui
00:01:53
prodotto A, prodotto B, prodotto C,
00:01:54
e così via.
00:01:55
E visitatori anche per fonte di traffico,
00:01:58
Così la gente viene da
00:02:00
motori di ricerca,
00:02:00
le persone arrivano attraverso altri siti,
00:02:02
et cetera et cetera.
00:02:03
Quindi lì per visualizzare il colpo in modo efficace
00:02:05
degli elementi e delle loro proporzioni.
00:02:08
Allora
00:02:08
avremo quello che viene chiamato l'istogramma,
00:02:09
quindi non confondere
00:02:10
istogramma e diagramma.
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Vedremo la differenza che faremo
00:02:12
li applicherà in Excel,
00:02:13
Ma in ogni caso,
00:02:14
Non è lo stesso in
00:02:16
Condizioni d'uso o ciò che viene chiamato
00:02:17
anche box plot,
00:02:18
Quindi questo è ciò che hai qui e che noi
00:02:20
chiama in scatole francesi di baffi.
00:02:22
Ma siccome lo trovo molto brutto,
00:02:23
Io lo chiamo box plot,
00:02:25
Mi dispiace.
00:02:26
Mostra all'improvviso,
00:02:27
infatti
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la distribuzione degli elementi,
00:02:29
Quindi ecco l'idea è di dire bene
00:02:32
su, quindi se prendo il mio primo esempio,
00:02:35
il numero di dipendenti per intervallo di
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stipendio quindi ci sono fondamentalmente che avrò qui
00:02:40
un numero di dipendenti quindi non so di avere
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10 dipendenti che guadagnano tra 1500 e 2000 €.
00:02:45
Dopo di che, qui, ho 15 dipendenti
00:02:47
chi guadagna tra il 2000 e il 2500,
00:02:49
Ho 25 dipendenti e così via.
00:02:51
In ogni caso, il gioco è fatto,
00:02:53
abbiamo una distribuzione con potenzialmente
00:02:55
qui bassi salari,
00:02:56
qui alti salari,
00:02:58
qui gli stipendi medi,
00:02:59
ma per sapere approssimativamente dove si trova
00:03:01
Il mio libro paga in termini
00:03:03
del numero di individui.
00:03:05
Questo è tutto e qui, avremo
00:03:07
hanno sostanzialmente lo stesso sistema,
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Tornerò più dettagliatamente quando
00:03:10
lo userà perché è qualcosa
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qualcosa a cui siamo meno abituati,
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Trame di scatola. In ogni caso, il gioco è fatto,
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Mostra anche una ripartizione
00:03:17
elementi con valori chiave che andiamo,
00:03:19
che chiameremo
00:03:21
Quartili
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Semplicemente.
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Quindi, il punto nuvola così,
00:03:25
che può potenzialmente ricordarti
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le tue lezioni di fisica o SVT.
00:03:29
Quindi mostra la relazione tra due variabili.
00:03:31
Quindi fondamentalmente otterremo quello che otterremo.
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chiama un asse sulle ascisse e un
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Asse sull'asse y e quindi due metriche
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a cui potremo associarci
00:03:41
valori. Quindi per esempio noi
00:03:43
può avere qui se torno a
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Le mie storie di campagna sul
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Capitolo precedente Il budget di marketing
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chi è stato assunto, quindi io
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mettere €10.000 sulla campagna X e dopo
00:03:54
Sull'ordinata qui, avrò il
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fatturato che mi ha portato.
00:03:57
E così per ogni campagna,
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Avrò un punto che va dal
00:04:01
Colpo per apparire, quindi non lo so,
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Ne ho assunti 15.000,
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Mi ha portato 30000, qui ho
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assunto 25.000, mi ha portato 40.000,
00:04:07
et cetera et cetera.
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E quindi ecco l'idea è di vedere
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se c'è una relazione tra i due.
00:04:12
Se ho fondamentalmente punti che vanno
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disegnare una curva e bene posso
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dicendomi che c'è davvero un
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Relazione tra il budget che impegno
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e i risultati che ottengo
00:04:21
Bene sul mio fatturato.
00:04:24
Allora
00:04:24
Avremo tutto ciò che chiamiamo
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Mappe di calore o mappe di calore in
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Inglese, l'idea sarà quella di fare
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Emergono dalle relazioni tra variabili.
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Quindi mi dirai che è un
00:04:34
poco la stessa definizione.
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Quindi no, c'è una sfumatura,
00:04:37
Qui siamo su due variabili, qui
00:04:40
è su variabili, può essere
00:04:42
4, 5, 6, 7 e quindi a seconda del peso
00:04:44
del valore su, improvvisamente,
00:04:46
una cella, avremo un valore
00:04:48
che sarà più o meno rosso o
00:04:51
più o meno verde a seconda del
00:04:53
Tipo di mappa che è possibile visualizzare.
00:04:55
E quindi ecco cosa possiamo avere,
00:04:57
Si tratta in genere di tabelle tra
00:04:58
Prodotti e metriche
00:05:00
che saranno associati per esempio.
00:05:02
No, il numero
00:05:03
vendite
00:05:04
il tasso di conversione,
00:05:05
Se torno al mio esempio di prima,
00:05:08
il costo per acquisizione e così farò
00:05:10
avere quella che viene chiamata una dimensione,
00:05:12
quindi fondamentalmente un riferimento e
00:05:14
metriche, una serie di
00:05:16
cifre infatti con le vendite,
00:05:17
tassi di conversione, eccetera.
00:05:19
E per esempio possiamo dire di più la vendita
00:05:23
è alto e più alto
00:05:24
la cella sarà rossa e
00:05:25
quindi la vendita è bassa
00:05:27
e più blu sarà la cellula. E così lì,
00:05:29
istantaneamente, visivamente,
00:05:30
Sarò in grado di individuare quelli
00:05:31
che ha generato il maggior numero di vendite,
00:05:33
i prodotti che hanno generato
00:05:34
la maggior parte delle vendite.
00:05:36
Poi abbiamo le mappe,
00:05:37
Quindi le carte sono abbastanza ovvie.
00:05:39
Permetterà di visualizzare i dati
00:05:40
secondo le aree geografiche,
00:05:42
Quindi può essere vendite da
00:05:44
Traffico del paese o del sito web
00:05:46
a livello delle regioni francesi.
00:05:48
Poi vedremo tutto ciò che
00:05:50
sarà Aires, quindi non è già molto.
00:05:52
Sii un po' più astratto
00:05:54
in termini di visualizzazione,
00:05:55
un po' meno usato. L'idea
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è quello di mostrare sia l'evoluzione,
00:05:59
come curve,
00:06:00
A proposito
00:06:00
Vediamo che è sensatamente, lì,
00:06:02
sulla linea che è scura,
00:06:05
Lo stesso. Pertanto
00:06:06
mostrare l'evoluzione della distribuzione,
00:06:08
Quindi questo è importante, la distribuzione
00:06:11
tra più elementi mentre
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avere una visione globalizzata.
00:06:14
Quindi fondamentalmente avrò qui
00:06:17
La curva cumulativa che rappresenta
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ad es. fatturato
00:06:20
totale che realizzo tutti i
00:06:22
mese e dopo qui in blu,
00:06:24
Avrò il fatturato
00:06:26
che è stato prodotto dalla
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prodotto A e appena sotto,
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il fatturato che è stato
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prodotto dal prodotto B. Quindi al
00:06:32
volte ho il totale ed entrambi anche
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Ho l'evoluzione della distribuzione,
00:06:36
pertanto il peso di ogni prodotto in
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Funzione mese. Quindi può essere
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Questo caso e può essere troppo
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improvvisamente l'evoluzione della funzione
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sorgenti di traffico.
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Quindi, se riassumo, è un po 'un
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misto tra grafici a barre
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Grafico a torta questa parte lì e il
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naturalmente perché allo stesso tempo mostra
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l'evoluzione e mostra anche...
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Ti permette di confrontare gli elementi
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in relazione l'uno con l'altro,
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Quindi molto interessante in termini di
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visualizzazione.
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Lo uso molto.
00:07:02
E l'ultimo caso,
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saranno tutte le visualizzazioni
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intorno all'albero.
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Fondamentalmente, sarà quello di definire
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gerarchie tra diversi
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e quindi definire
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sottocategorie al loro interno.
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Tipicamente
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Avrò un venditore
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di prodotti elettronici e
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avrà qui per esempio,
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il fatturato rappresentato
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dalle telecamere e qui,
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il fatturato rappresentato
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tramite smartphone; così in blu
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fotocamera, in smartphone bianco.
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E al loro interno,
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Posso ancora avere categorie,
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Quindi, ad esempio, hanno
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macchina fotografica amatoriale,
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fotocamera professionale e
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qui hanno, non conosco Samsung,
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Apple, Huawei eccetera, eccetera.
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Quindi qui l'idea è esattamente
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Inoltre qui lo stesso abbiamo
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Un primo cerchio, in tutto
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caso un primo colore che va
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definire il tipo di prodotto e
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quindi potenzialmente i marchi.
00:07:51
In ogni caso, per mantenere una distribuzione
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un po' come il grafico a torta,
00:07:55
tranne che vedremo
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Semplicemente.
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Sottocategorie. Pertanto
00:07:58
Di nuovo
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le informazioni che si desidera visualizzare,
00:08:01
Andremo a scavare in
00:08:03
una di queste visualizzazioni,
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Non sono stato esaustivo su tutto ciò che
00:08:06
è possibile in termini di visualizzazione.
00:08:08
In ogni caso,
00:08:10
Questi sono quelli che sono i più messi
00:08:12
avanti in Excel e avremo alcuni
00:08:14
ancora visto una parte molto grande
00:08:17
rispetto a quanto proposto.
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Quindi ora che praticamente lo sappiamo
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Come scegliere l'oggetto visivo in base a
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ciò che vogliamo proporre,
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Lo saremo.
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Rilassati in relazione a
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anche alla visualizzazione,
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Quindi vediamo che siamo andati avanti
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Un grafico molto affollato
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E così eccolo qui... allora è un
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gif finalmente io
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non voglio prendere posizione su questo dibattito,
00:08:41
In ogni caso,
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Ecco un'animazione che ci farà
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visualizzazione da un grafico che
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era estremamente occupato, quindi ci siamo
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era su un diagramma
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e quindi vedere tutto ciò che possiamo
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Fare per semplificare la visualizzazione.
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E non so cosa ne pensi,
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ma in realtà,
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più va, più va,
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Quindi qui riprendo lo schema di partenza,
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Quindi il gioco è fatto, più avanzeremo,
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Quindi qui in genere rimuoveremo il
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colore di sfondo che non serve a nulla,
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Rimuoveremo la doppia scala perché
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che allo stesso tempo abbiamo avuto qui il cibo
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e scrivi di nuovo sotto, i fotogrammi
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intorno a ciò non erano necessariamente utili.
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Lì avevamo colori da ogni parte
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che non ha dato maggiori informazioni
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perché alla fine non c'è stato
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scala in relazione al colore.
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Posso anche alleggerire
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Infatti le etichette
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che sono un po 'aggressivi
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rispetto ai bar
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che sono i più interessanti.
00:09:33
Ho una scala che era dietro,
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che non era necessariamente utile.
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Posso andare a visualizzare i valori che
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sono direttamente sul grafico,
00:09:40
et cetera et cetera.
00:09:41
E così lì,
00:09:42
quindi
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Partiamo da qualcosa che
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è molto "orecchiabile" e molto
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"troppo" a qualcosa in realtà,
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che conserva la maggior parte delle informazioni
00:09:51
e che rende immediatamente possibile
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Diffondi il famoso messaggio di cui stavamo parlando.
00:09:55
Quindi per mantenere gli elementi
00:09:57
chiavi in relazione a ciò,
00:09:58
Li ho elencati per te
00:10:00
A destra. Pertanto
00:10:01
i colori sono informazioni,
00:10:02
quindi non mettiamo colori di sfondo,
00:10:05
Non mettiamo colori
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diverso da barre,
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se non vi è alcun interesse per
00:10:10
Termini di intesa
00:10:12
dei dati, non mettiamo
00:10:14
Formattazione del testo
00:10:15
estetica in ogni modo.
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Non metteremo in evidenza, non metteremo
00:10:20
Titoli in grassetto, enormi quindi
00:10:22
che non c'è necessariamente interesse.
00:10:24
Quindi non mettiamo necessariamente informazioni ridondanti,
00:10:26
Quindi in genere qui sono
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informazioni sulla legenda,
00:10:30
più
00:10:31
Cibi che hanno trovato anche loro
00:10:33
sotto, quindi doppia informazione,
00:10:35
così perdiamo l'utente,
00:10:36
bilance che non sono sempre
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necessario perché c'è bene,
00:10:39
Avere la scala, è ciò che
00:10:40
Ci aiuta davvero?
00:10:42
Beh, non perché in realtà
00:10:43
sono già ordinati in ordine,
00:10:45
Quindi, oltre a darci i valori
00:10:47
Solo che non avremo necessariamente
00:10:49
un'ulteriore comprensione e che
00:10:51
Questo è molto importante perché in
00:10:52
Excel, avrai la possibilità di
00:10:54
mettere ovunque, i colori di sfondo,
00:10:56
alcuni
00:10:57
Elementi 3D, eccetera.
00:10:59
Quindi davvero non farlo.
00:11:02
Le visualizzazioni più ambiziose
00:11:03
non sono i più chiari da capire.
00:11:05
Più elementi aggiungi,
00:11:07
Più caricherai il cervello con
00:11:09
la persona che proverà a leggerlo.
00:11:11
Quindi mantienilo semplice e non avere
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non aver paura di dirtelo
00:11:14
in realtà è troppo semplice,
00:11:16
È...
00:11:16
Mi sembrerà di non esserlo
00:11:18
ha lavorato sulla mia visualizzazione. Al contrario
00:11:20
Più è semplice, più diremo
00:11:22
che alla fine l'informazione passa.
00:11:23
Quindi questo è molto importante.
00:11:26
E ultimo elemento,
00:11:27
riguardava tutto ciò che è dashboard,
00:11:29
poi in francese,
00:11:30
Quindi è dashboard e
00:11:31
Si tratta di visualizzare
00:11:34
una serie di informazioni.
00:11:35
Quindi in genere quando si
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sono ad esempio su forse
00:11:38
la tua applicazione bancaria,
00:11:39
avrai tipi di dashboard,
00:11:41
ma ce ne sono alcuni
00:11:43
in tutte le aziende.
00:11:45
Quindi penso che tu abbia già
00:11:47
Ho visto quel tipo di documento.
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Comunque
00:11:50
Si tratta di una serie di grafici che
00:11:52
permettono di analizzare un tema.
00:11:53
E in genere abbiamo a sinistra
00:11:56
L'esempio di ciò che dovrebbe essere
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Piuttosto fare vs giusto l'esempio
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di cosa non fare. Così ho
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specifica immediatamente l'esempio che
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è a sinistra non è da Excel,
00:12:05
ma non sono riuscito a trovare un esempio
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super bella su Excel.
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Così ho preso qualcos'altro
00:12:09
Ma non importa,
00:12:10
Potremmo avvicinarci.
00:12:11
Ecco, qual è la differenza tra i due?
00:12:13
Questo perché, già qui, siamo estremamente
00:12:15
caricato a livello grafico,
00:12:16
Tutto si attacca insieme.
00:12:18
I titoli sono estremamente
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raccolto e molto piccolo e soprattutto su
00:12:21
li ha ovunque: abbiamo tre spessori
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di grafica, scritta in piccolissimo
00:12:25
con cose abbastanza complesse,
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leggende, eccetera.
00:12:28
Mentre qui siamo ancora su
00:12:30
qualcosa di molto più arioso,
00:12:32
con lo spazio, con
00:12:34
leggende che sono
00:12:35
piuttosto chiaro e
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non li abbiamo ovunque,
00:12:38
Questo è tutto.
00:12:40
Il secondo elemento che volevo
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clou
00:12:44
è semplicemente
00:12:46
il fatto che qui, non abbiamo necessariamente
00:12:48
l'impressione che ci sia una gerarchia
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informazione. Eccoci tutti
00:12:51
immediatamente in alto a sinistra,
00:12:53
Siamo subito su un tavolo con
00:12:55
dati molto granulari e poi noi
00:12:58
ha grafici a torta che sono un po 'più bassi,
00:13:00
Chi può essere lì
00:13:02
riassumere la situazione e che
00:13:04
Questo è molto importante.
00:13:05
Quando si crea una dashboard,
00:13:06
Quando si crea una dashboard,
00:13:08
È necessario assegnare priorità alle informazioni
00:13:09
dal più generale al più bello,
00:13:11
Quindi lì, tipicamente qui,
00:13:12
ciò che ha, ciò che ha fatto,
00:13:14
è che ha davvero messo le cifre chiave,
00:13:16
Quindi quelli che chiamiamo indicatori chiave,
00:13:18
prestazioni o KPI in inglese,
00:13:20
informazioni chiave,
00:13:21
quindi può essere il fatturato,
00:13:23
Il totale, quindi, il
00:13:25
Totale ordini Il totale di
00:13:26
fatturato, il numero
00:13:27
visitatori almeno lì,
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Sono davvero le informazioni macro
00:13:30
e poi possiamo tornare un po 'indietro
00:13:33
Più in dettaglio. Quindi tipicamente
00:13:34
Abbiamo visto che avevamo 6.200
00:13:36
visitatori e bene lì avremo un
00:13:38
Ulteriori informazioni di seguito
00:13:40
Chi ci dirà la distribuzione
00:13:41
in relazione alle sorgenti di traffico.
00:13:43
Avremo anche
00:13:46
Le
00:13:46
tendenza e più scendiamo
00:13:48
e più saremo nel dettaglio.
00:13:50
Ed è esattamente dove si trova,
00:13:52
Il percorso, avrai ad esempio,
00:13:53
Vedi che non sei a
00:13:55
i tuoi obiettivi in relazione al numero
00:13:57
di ordini e bene subito,
00:13:59
Dovrai analizzare per
00:14:00
Esempio il numero di vendite per
00:14:02
e così avrai un
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Grafico un po 'più in basso che ti farà
00:14:06
indicarlo. Una volta che hai
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rilevato il prodotto che va storto,
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Potresti essere in grado di
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Guarda per geolocalizzazione per
00:14:12
dire se c'è una regione che
00:14:14
ha peccato in relazione all'altro.
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E così lì, lo stesso, un po' più in basso,
00:14:18
potenzialmente
00:14:18
Avrai un grafico di geolocalizzazione.
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E così lì vedete fondamentalmente
00:14:22
La dashboard è al servizio di
00:14:24
il tuo processo di pensiero.
00:14:26
E ultimo elemento che possiamo avere,
00:14:28
È tipicamente, lì, questi menu
00:14:29
che mi mostrano liste enormi
00:14:31
che in realtà ti permettono di filtrare
00:14:33
sulla lavagna mentre mettono
00:14:36
Questa è semplicemente una ruota senza denti.
00:14:38
Quindi non ho messo lo schermo con il
00:14:40
spiegamento. In ogni caso,
00:14:42
Questo è quando non ne hai bisogno,
00:14:45
Semplicemente non si presenta.
00:14:47
E quando ne hai bisogno,
00:14:49
lo distribuiremo e
00:14:50
visualizzarlo. Quindi ecco i grandi
00:14:52
Principi fondamentali è andare
00:14:53
mettere spazio tra gli elementi,
00:14:56
per visualizzare il massimo
00:14:57
più importante al vertice e il
00:14:59
più macro e tutto ciò che sarà
00:15:01
interazione con l'utente,
00:15:03
Sarà a quel livello.
00:15:06
L'ultima cosa da tenere a mente,
00:15:08
è ancora da provare
00:15:10
per limitare il
00:15:11
Numero di grafici.
00:15:13
Se il cruscotto è lungo quindici chilometri
00:15:15
A lungo termine, nessuno andrà fino in fondo.
00:15:17
Quindi, potenzialmente,
00:15:17
Puoi creare schede
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diversi per tema o tutti
00:15:21
basta andare a provare a scremare
00:15:22
Un po 'per rimanere sull'essenziale.
00:15:24
Quindi spero che tutto sia chiaro.
00:15:26
Per te e ora,
00:15:28
Attaccheremo il
00:15:30
creazione di grafici in Excel.

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résultat(s)
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تصور البيانات مع أفضل الممارسات.
00:00:04
العنصر الأول ، لقد تمكنا من التحدث عن العديد من
00:00:06
مرات في الدورات السابقة ،
00:00:08
سيكون خيار التصور الذي
00:00:10
سوف تكون قادرا على القيام به وفقا ل
00:00:12
مما يمكنك أن تريني.
00:00:14
لا تستخدم بالضرورة واحد
00:00:16
التي تعرفها عن ظهر قلب ،
00:00:17
لذلك على سبيل المثال
00:00:19
منحنى أو مخطط دائري ،
00:00:21
لجميع الحالات التي تريدها
00:00:23
تطبيق مؤثرات تصور البيانات لأنه
00:00:25
لن يكون بالضرورة الأكثر صلة
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لتسليط الضوء على المعلومات.
00:00:29
إذن هذا ملخص كبير.
00:00:31
بالمناسبة
00:00:31
أدعوكم ربما لجعل
00:00:33
طباعة الشاشة، لقطة شاشة لهذا العنصر
00:00:35
ليكون دائما بجانبك
00:00:37
عندما تضطر إلى بناء ملف
00:00:39
لوحة القيادة أو مجرد تصور.
00:00:41
وعلى أي حال،
00:00:42
عندما نذهب ، لأن هناك كل ما أنا
00:00:45
يوضح أنه يمكن الوصول إليك في Excel ،
00:00:47
لذلك عندما نذهب إلى المنحنيات ،
00:00:48
المناطق والخرائط وهلم جرا ،
00:00:50
سأدخل أكثر في
00:00:52
تفاصيل حول وقت استخدامها ،
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تجنب مثل هذا الفخ أو الفخ ،
00:00:56
حتى هنا انها ورقة كبيرة
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ملخص سنستعرض
00:00:59
لذلك معا.
00:01:00
لذلك في كل مرة تذهب
00:01:01
لديك نوع التصور.
00:01:03
لذلك الأول ،
00:01:04
هذه هي المنحنيات ،
00:01:05
لذلك الأكثر وضوحا ،
00:01:06
أعتقد أن المنحنيات التي
00:01:08
تسمح لك بعرض الاتجاهات
00:01:09
وعادة على مدى فترة من الزمن.
00:01:11
هذا هو حقا أوضح شيء.
00:01:14
لذلك يمكن أن يكون تطور
00:01:16
دوران الشركة ،
00:01:17
حركة المرور الشهرية على موقع على شبكة الإنترنت ،
00:01:19
على أي حال شيء يتطور في
00:01:22
الوقت وبالتالي سنكون قادرين على التطور ،
00:01:24
تحليل الاتجاه.
00:01:25
ثم
00:01:26
لديك ما يسمى
00:01:28
المخططات الشريطية والفطائر
00:01:29
المخططات
00:01:30
لذلك المخططات الدائرية ، وتسمى أيضا
00:01:32
كاممبرت بالفرنسية ، إذن من
00:01:34
يسمح لك بمقارنة العناصر.
00:01:35
فيما يتعلق ببعضها البعض ،
00:01:37
لذلك على وجه الخصوص انظر أهميتها
00:01:38
فيما يتعلق ببعضها البعض.
00:01:40
على أي حال،
00:01:41
ما الوزن الذي يمثله كل عنصر؟
00:01:43
ويمكن أن يكون على سبيل المثال ،
00:01:45
المبيعات حسب نوع المنتج ،
00:01:47
لذلك سيكون هناك على سبيل المثال
00:01:49
المنتج أ ، المنتج ب ،
00:01:51
المنتج C ، وما إلى ذلك. لذلك هنا أيضا
00:01:53
المنتج أ ، المنتج ب ، المنتج ج ،
00:01:54
وهكذا دواليك.
00:01:55
والزوار أيضا حسب مصدر حركة المرور ،
00:01:58
لذلك يأتي الناس
00:02:00
محركات البحث,
00:02:00
الناس يأتون من خلال مواقع أخرى ،
00:02:02
وما إلى ذلك.
00:02:03
لذلك هناك لعرض الضربة بشكل فعال
00:02:05
من العناصر ونسبها.
00:02:08
ثم
00:02:08
سيكون لدينا ما يسمى الرسم البياني ،
00:02:09
لذلك لا تخلط
00:02:10
الرسم البياني والرسم البياني.
00:02:11
سنرى الفرق الذي نصنعه
00:02:12
سيتم تطبيقها في Excel ،
00:02:13
لكن على أي حال،
00:02:14
انها ليست هي نفسها في
00:02:16
شروط الاستخدام أو ما يسمى
00:02:17
أيضا مؤامرات مربع ،
00:02:18
هذا ما لديك هنا وأننا
00:02:20
يدعو في صناديق الفرنسية من الشوارب.
00:02:22
ولكن كما أجدها قبيحة للغاية ،
00:02:23
أسميها مؤامرات الصندوق ،
00:02:25
آسف.
00:02:26
أظهر فجأة،
00:02:27
فعلا
00:02:28
توزيع العناصر ،
00:02:29
لذا فإن الفكرة هنا هي أن نقول جيدا
00:02:32
على ، لذلك إذا أخذت المثال الأول ،
00:02:35
عدد الموظفين حسب نطاق
00:02:37
الراتب لذلك هناك أساسا سأحصل عليه هنا
00:02:40
عدد من الموظفين لذلك لا أعرف لدي
00:02:43
10 موظفين يكسبون ما بين 1500 و 2000 يورو.
00:02:45
بعد ذلك ، هنا ، لدي 15 موظفا
00:02:47
الذي يكسب بين 2000 و 2500 ،
00:02:49
لدي 25 موظفا وهلم جرا.
00:02:51
في أي حال ، هناك لديك ،
00:02:53
لدينا توزيع مع احتمال
00:02:55
هنا أجور منخفضة ،
00:02:56
هنا أجور عالية ،
00:02:58
هنا متوسط الرواتب ،
00:02:59
ولكن لمعرفة أين هو تقريبا
00:03:01
كشوف المرتبات الخاصة بي من حيث
00:03:03
من عدد الأفراد.
00:03:05
هذا كل شيء وهنا ، سيكون لدينا
00:03:07
لديها إلى حد كبير نفس النظام ،
00:03:08
سأعود بمزيد من التفصيل عندما
00:03:10
سوف تستخدمه لأنه شيء
00:03:12
شيء نحن أقل اعتدا عليه ،
00:03:13
مؤامرات مربع. في أي حال ، هناك لديك ،
00:03:16
كما يظهر انهيارا
00:03:17
العناصر ذات القيم الأساسية التي نذهب إليها ،
00:03:19
التي سوف نسميها
00:03:21
أرباع
00:03:22
بساطه.
00:03:24
ثم ، تسحب النقطة ،
00:03:25
يمكن أن يذكرك
00:03:27
الفيزياء الخاصة بك أو فصول SVT.
00:03:29
لذا أظهر العلاقة بين متغيرين.
00:03:31
لذلك في الأساس سنحصل على ما سنحصل عليه
00:03:34
يستدعي محورا على الإحداثيات و أ
00:03:36
المحور على المحور ص وبالتالي مقياسان
00:03:38
التي سنكون قادرين على الارتباط بها
00:03:41
القيم. لذلك على سبيل المثال نحن
00:03:43
يمكن أن يكون هنا إذا عدت إلى
00:03:45
قصص حملتي على
00:03:47
الفصل السابق ميزانية التسويق
00:03:48
الذي تم تعيينه ، لذلك أنا
00:03:51
ضع 10000 يورو على الحملة X وما بعدها
00:03:54
في الإحداثي هنا ، سأحصل على
00:03:55
دوران أنه جلبت لي.
00:03:57
وهكذا لكل حملة ،
00:03:58
سيكون لدي نقطة تذهب من
00:04:01
اطلاق النار على الظهور ، لذلك هناك لا أعرف ،
00:04:02
لقد وظفت 15000 ،
00:04:03
جلبت لي 30000 ، هنا أنا
00:04:05
استأجرت 25000 ، جلبت لي 40000 ،
00:04:07
وما إلى ذلك.
00:04:08
وهنا الفكرة هي أن نرى
00:04:09
إذا كانت هناك علاقة بين الاثنين.
00:04:12
إذا كان لدي نقاط في الأساس تذهب
00:04:14
ارسم منحنى ويمكنني ذلك جيدا
00:04:15
يخبرني أن هناك بالفعل
00:04:17
العلاقة بين الميزانية التي ألتزم بها
00:04:19
والنتائج التي أحصل عليها
00:04:21
بخير على دوران بلدي.
00:04:24
ثم
00:04:24
سنحصل على كل ما نسميه
00:04:26
الخرائط الحرارية أو خريطة الحرارة في
00:04:28
اللغة الإنجليزية ، ستكون الفكرة هي جعل
00:04:30
الخروج من العلاقات بين المتغيرات.
00:04:32
لذلك ستخبرني أنها
00:04:34
قليلا نفس التعريف.
00:04:35
لذلك لا ، هناك فارق بسيط ،
00:04:37
نحن هنا على متغيرين ، نحن هنا
00:04:40
على المتغيرات ، يمكن أن يكون
00:04:42
4 ، 5 ، 6 ، 7 وبالتالي حسب الوزن
00:04:44
من القيمة على، فجأة،
00:04:46
خلية ، سيكون لدينا قيمة
00:04:48
الذي سيكون أحمر إلى حد ما أو
00:04:51
أكثر أو أقل الأخضر اعتمادا على
00:04:53
نوع الخريطة التي يمكن عرضها.
00:04:55
وهكذا هناك ما يمكننا الحصول عليه ،
00:04:57
عادة ما تكون الجداول بين
00:04:58
المنتجات والمقاييس
00:05:00
والتي ستكون مرتبطة على سبيل المثال.
00:05:02
لا، الرقم
00:05:03
مبيعات
00:05:04
معدل التحويل ،
00:05:05
إذا عدت إلى المثال الخاص بي من وقت سابق ،
00:05:08
تكلفة الاكتساب وهكذا سأفعل
00:05:10
لديك ما يسمى البعد ،
00:05:12
لذلك في الأساس مرجع و
00:05:14
المقاييس، سلسلة من
00:05:16
الأرقام في الواقع مع المبيعات ،
00:05:17
معدلات التحويل ، وما إلى ذلك.
00:05:19
وعلى سبيل المثال يمكننا أن نقول أكثر بيع
00:05:23
مرتفع وأعلى
00:05:24
ستكون الخلية حمراء و
00:05:25
ثم البيع منخفض
00:05:27
وكلما كانت الخلية أكثر زرقة. وهكذا هناك،
00:05:29
على الفور ، بصريا ،
00:05:30
سأكون قادرا على اكتشاف تلك
00:05:31
التي ولدت معظم المبيعات ،
00:05:33
المنتجات التي ولدت
00:05:34
معظم المبيعات.
00:05:36
ثم لدينا الخرائط ،
00:05:37
لذا فإن البطاقات واضحة جدا.
00:05:39
سيسمح بعرض البيانات
00:05:40
وفقا للمناطق الجغرافية ،
00:05:42
لذلك يمكن أن تكون المبيعات عن طريق
00:05:44
حركة مرور البلد أو الموقع الإلكتروني
00:05:46
على مستوى مناطق فرنسا.
00:05:48
ثم سنرى كل ما
00:05:50
سيكون aires ، لذلك هذا بالفعل ليس كثيرا.
00:05:52
كن أكثر تجريدا
00:05:54
من حيث التصور ،
00:05:55
أقل استخداما قليلا. الفكرة،
00:05:57
هو لإظهار كل من التطور ،
00:05:59
مثل المنحنيات ،
00:06:00
بالمناسبة
00:06:00
نرى أنه من المعقول ، هناك ،
00:06:02
على الخط المظلم ،
00:06:05
نفس الشيء. لذلك
00:06:06
إظهار تطور التوزيع
00:06:08
لذلك هذا مهم ، التوزيع
00:06:11
بين عدة عناصر بينما
00:06:13
وجود وجهة نظر معولمة.
00:06:14
لذلك في الأساس سأحصل هنا
00:06:17
المنحنى التراكمي الذي يمثل
00:06:18
على سبيل المثال دوران
00:06:20
المجموع الذي أدرك كل
00:06:22
الشهر وبعد هنا باللون الأزرق ،
00:06:24
سأحصل على معدل دوران
00:06:26
الذي أنتجته
00:06:27
المنتج أ وأدناه بقليل ،
00:06:29
دوران الذي كان
00:06:31
مصنوعة من المنتج ب. لذلك في
00:06:32
مرات لدي المجموع وكلاهما أيضا
00:06:35
لدي تطور التوزيع ،
00:06:36
لذلك فإن وزن كل منتج في
00:06:38
وظيفة الشهر. لذلك يمكن أن يكون
00:06:40
هذه الحالة ويمكن أن تكون أيضا
00:06:41
فجأة التطور في الوظيفة
00:06:43
مصادر حركة المرور.
00:06:44
لذلك إذا قمت بتلخيص ، فهو قليلا من
00:06:46
مختلط بين المخطط الشريطي
00:06:47
مخطط دائري لهذا الجزء هناك و
00:06:49
بالطبع لأنه في نفس الوقت يظهر
00:06:51
التطور ويظهر أيضا ...
00:06:53
يسمح لك بمقارنة العناصر
00:06:55
فيما يتعلق ببعضها البعض ،
00:06:57
مثيرة جدا للاهتمام من حيث
00:06:59
التصور.
00:07:00
أنا أستخدمه كثيرا.
00:07:02
والحالة الأخيرة ،
00:07:04
ستكون كل التصورات
00:07:06
حول الشجرة.
00:07:07
في الأساس ، سيكون التعريف
00:07:10
التسلسلات الهرمية بين عدة
00:07:11
العناصر ثم تعريف
00:07:14
الفئات الفرعية داخلها.
00:07:16
نموذجيا
00:07:17
سأحصل على ، أنا بائع
00:07:19
من المنتجات الإلكترونية وأنا
00:07:21
سيكون هنا على سبيل المثال ،
00:07:23
معدل الدوران الذي يتم تمثيله
00:07:25
بواسطة الكاميرات وهنا ،
00:07:27
معدل الدوران الذي يتم تمثيله
00:07:28
عن طريق الهواتف الذكية لذلك باللون الأزرق
00:07:30
الكاميرا ، في الهاتف الذكي الأبيض.
00:07:31
وداخلها،
00:07:33
لا يزال بإمكاني الحصول على فئات ،
00:07:34
لذلك على سبيل المثال لديك
00:07:36
كاميرا الهواة,
00:07:37
كاميرا احترافية و
00:07:38
هنا ، لا أعرف سامسونج ،
00:07:40
Apple, Huawei et etcera, etcera.
00:07:41
إذن الفكرة هنا هي بالضبط
00:07:43
علاوة على ذلك هنا نفس الشيء لدينا
00:07:44
الدائرة الأولى ، في الكل
00:07:46
حالة اللون الأول الذي يذهب
00:07:48
تحديد نوع المنتج و
00:07:49
ثم يحتمل العلامات التجارية.
00:07:51
في أي حال ، للاحتفاظ بالتوزيع
00:07:53
يشبه إلى حد ما المخطط الدائري ،
00:07:55
إلا أننا سنرى
00:07:56
بساطه.
00:07:57
الفئات الفرعيه. لذلك
00:07:58
مرة أخرى
00:07:59
المعلومات التي تريد عرضها،
00:08:01
سنذهب للحفر في
00:08:03
واحدة من هذه التصورات ،
00:08:04
لم أكن شاملا في كل ما
00:08:06
ممكن من حيث التصور.
00:08:08
على أي حال،
00:08:10
هذه هي الأكثر وضعا
00:08:12
إلى الأمام في Excel وسيكون لدينا بعض
00:08:14
لا يزال ينظر إلى جزء كبير جدا
00:08:17
مقارنة بما هو مقترح.
00:08:19
والآن بعد أن عرفنا إلى حد كبير
00:08:21
كيفية اختيار البصرية وفقا ل
00:08:23
ما نريد طرحه ،
00:08:26
سنكون كذلك.
00:08:26
استرخ فيما يتعلق ب
00:08:27
أيضا إلى التصور ،
00:08:29
لذلك هناك نرى أننا ذهبنا
00:08:32
رسم بياني كان مشغولا جدا
00:08:34
وها هو ... ثم انها
00:08:36
gif أخيرا أنا
00:08:39
لا تريد أن تأخذ جانبا في هذا النقاش ،
00:08:41
على أي حال،
00:08:42
هنا هو الرسوم المتحركة التي سوف لنا
00:08:44
عرض من مخطط
00:08:46
كان مشغولا للغاية ، لذلك هناك نحن
00:08:48
كان على رسم تخطيطي
00:08:50
وبالتالي لرؤية كل ما في وسعنا
00:08:52
القيام به لتبسيط التصور.
00:08:54
وأنا لا أعرف ما هو رأيك ،
00:08:57
لكن في الواقع،
00:08:58
كلما ذهب أكثر ، كلما ذهب أكثر ،
00:08:59
لذلك هنا أستأنف نمط البداية ،
00:09:02
إذن ها أنت ذا ، كلما تقدمنا أكثر ،
00:09:04
لذلك سنقوم هنا عادة بإزالة ملف
00:09:06
لون الخلفية الذي لا يخدم أي غرض ،
00:09:08
سنقوم بإزالة المقياس المزدوج لأن
00:09:10
أنه في نفس الوقت كان لدينا هنا الطعام
00:09:13
واكتب مرة أخرى أدناه ، الإطارات
00:09:15
حول ذلك لم تكن مفيدة بالضرورة.
00:09:17
هناك كان لدينا لون من كل مكان
00:09:20
الذين لم يعطوا المزيد من المعلومات
00:09:21
لأنه في النهاية لم يكن هناك
00:09:24
مقياس بالنسبة للون.
00:09:26
يمكنني أيضا تفتيح
00:09:27
في الواقع التسميات
00:09:28
التي هي عدوانية قليلا
00:09:30
مقارنة بالقضبان
00:09:31
التي هي الأكثر إثارة للاهتمام.
00:09:33
لدي سلم كان خلفه ،
00:09:35
وهو ما لم يكن مفيدا بالضرورة.
00:09:36
يمكنني الذهاب وعرض القيم التي
00:09:38
مباشرة على الرسم البياني ،
00:09:40
وما إلى ذلك.
00:09:41
وهكذا هناك،
00:09:42
من هناك،
00:09:43
نبدأ من شيء
00:09:45
هو "جذاب" جدا وجدا
00:09:47
"أكثر من اللازم" لشيء ما في الواقع ،
00:09:49
التي تحتفظ بمعظم المعلومات
00:09:51
والذي يجعل من الممكن على الفور جعل
00:09:53
انشر الرسالة الشهيرة التي كنا نتحدث عنها.
00:09:55
لذلك للاحتفاظ بالعناصر
00:09:57
مفاتيح فيما يتعلق بذلك ،
00:09:58
لقد أدرجتها لك
00:10:00
يمين. لذلك
00:10:01
الألوان هي المعلومات ،
00:10:02
لذلك نحن لا نضع ألوان الخلفية ،
00:10:05
نحن لا نضع الألوان
00:10:07
مختلفة حسب القضبان ،
00:10:08
إذا لم يكن هناك اهتمام ب
00:10:10
شروط التفاهم
00:10:12
من البيانات ، نحن لا نضع
00:10:14
تنسيق النص
00:10:15
جماليات في كل شيء.
00:10:17
لن نسلط الضوء ، لن نضع
00:10:20
العناوين بالخط العريض ، ضخمة ثم
00:10:22
أنه ليس هناك بالضرورة مصلحة.
00:10:24
ثم لا نضع بالضرورة معلومات زائدة عن الحاجة ،
00:10:26
لذلك عادة ما تكون هنا
00:10:28
معلومات الأسطورة,
00:10:30
زائد
00:10:31
الأطعمة التي وجدوها أيضا
00:10:33
أدناه ، معلومات مزدوجة ،
00:10:35
لذلك نفقد المستخدم ،
00:10:36
المقاييس التي ليست دائما
00:10:38
ضروري لأن هناك جيد ،
00:10:39
وجود المقياس ، هو ما
00:10:40
هل يساعدنا حقا؟
00:10:42
حسنا ليس لأنهم في الواقع
00:10:43
يتم فرزها بالفعل بالترتيب ،
00:10:45
لذلك بصرف النظر عن إعطائنا القيم
00:10:47
فقط لن يكون لدينا بالضرورة
00:10:49
فهم إضافي وأن
00:10:51
هذا مهم جدا لأنه في
00:10:52
اكسل ، سيكون لديك القدرة على
00:10:54
لوضع كل مكان ، ألوان الخلفية ،
00:10:56
بعض
00:10:57
عناصر 3D ، وما إلى ذلك.
00:10:59
لذلك حقا لا تفعل ذلك.
00:11:02
التصورات الأكثر طموحا
00:11:03
ليست أوضح لفهم.
00:11:05
كلما زاد عدد العناصر التي تضيفها ،
00:11:07
كلما قمت بتحميل الدماغ ب
00:11:09
الشخص الذي سيحاول قراءتها.
00:11:11
لذا اجعل الأمر بسيطا وليس لديك
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لا تخشى أن أقول لك
00:11:14
في الواقع الأمر بسيط للغاية ،
00:11:16
انها...
00:11:16
سأشعر أنني لا أفعل ذلك
00:11:18
عملت على التصور الخاص بي. على العكس
00:11:20
كلما كان الأمر أبسط ، كلما قلنا أكثر
00:11:22
أنه في النهاية تمر المعلومات.
00:11:23
لذلك هذا مهم جدا.
00:11:26
والعنصر الأخير ،
00:11:27
كان حول كل ما هو لوحة القيادة ،
00:11:29
ثم بالفرنسية،
00:11:30
لذلك فهي لوحة القيادة و
00:11:31
هذا يتكون من عرض
00:11:34
عدد من المعلومات.
00:11:35
لذلك عادة عندما
00:11:36
على سبيل المثال على ربما
00:11:38
التطبيق المصرفي الخاص بك ،
00:11:39
سيكون لديك أنواع لوحة القيادة ،
00:11:41
ولكن هناك عدد قليل
00:11:43
في جميع الشركات.
00:11:45
لذلك أعتقد أن لديك بالفعل
00:11:47
رأيت هذا النوع من المستندات.
00:11:49
على أي حال
00:11:50
إنها سلسلة من الرسوم البيانية التي من شأنها
00:11:52
السماح لتحليل موضوع.
00:11:53
وهناك عادة ما يكون لدينا على اليسار
00:11:56
مثال على ما ينبغي أن يكون
00:11:57
بدلا من ذلك ، افعل مقابل المثال الصحيح
00:11:59
من ما لا يجب فعله. لذلك أنا
00:12:01
يحدد على الفور المثال الذي
00:12:03
على اليسار ليس من Excel ،
00:12:05
لكن لم أتمكن من العثور على مثال
00:12:06
سوبر جميلة على اكسل.
00:12:07
لذلك أخذت شيئا آخر
00:12:09
لكن لا يهم،
00:12:10
يمكننا الاقتراب.
00:12:11
هناك ، ما هو الفرق بين الاثنين؟
00:12:13
هذا لأننا ، بالفعل هنا ، نحن للغاية
00:12:15
محملة على مستوى الرسومات ،
00:12:16
كل شيء يلتصق ببعضه البعض.
00:12:18
العناوين للغاية
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التقطت وصغيرة جدا وخاصة على
00:12:21
لديهم في كل مكان: لدينا ثلاثة سماكات
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من الرسم ، مكتوب في صغيرة جدا
00:12:25
مع أشياء معقدة للغاية ،
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الأساطير ، وما إلى ذلك.
00:12:28
بينما نحن هنا لا نزال في
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شيء أكثر تهوية ،
00:12:32
مع الفضاء، مع
00:12:34
الأساطير التي هي
00:12:35
واضح إلى حد ما و
00:12:36
ليس لدينا في كل مكان ،
00:12:38
هذا هو.
00:12:40
العنصر الثاني الذي أردته
00:12:43
تمييز
00:12:44
إنه ببساطة
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حقيقة أنه هنا ، ليس لدينا بالضرورة
00:12:48
الانطباع بوجود تسلسل هرمي
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معلومات. ها نحن جميعا
00:12:51
مباشرة في أعلى اليسار ،
00:12:53
نحن على الفور على طاولة مع
00:12:55
بيانات دقيقة جدا ومن ثم نحن
00:12:58
يحتوي على مخططات دائرية أقل قليلا ،
00:13:00
من قد يكون هناك
00:13:02
تلخيص الوضع وأن
00:13:04
هذا مهم جدا.
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عند إنشاء لوحة معلومات ،
00:13:06
عند إنشاء لوحة معلومات ،
00:13:08
تحتاج إلى تحديد أولويات المعلومات
00:13:09
من الأكثر عمومية إلى الأفضل ،
00:13:11
لذلك هناك ، عادة هنا ،
00:13:12
ما لديه ، ما فعله ،
00:13:14
هو أنه وضع حقا الأرقام الرئيسية ،
00:13:16
إذن ما نسميه المؤشرات الرئيسية،
00:13:18
الأداء أو KPI باللغة الإنجليزية ،
00:13:20
المعلومات الأساسية,
00:13:21
لذلك يمكن أن يكون دوران ،
00:13:23
وبالتالي ، فإن المجموع ،
00:13:25
إجمالي الطلبات إجمالي
00:13:26
دوران ، والرقم
00:13:27
الزوار على الأقل هناك ،
00:13:29
إنها حقا معلومات الماكرو
00:13:30
وبعد ذلك يمكننا العودة قليلا
00:13:33
بمزيد من التفصيل. هكذا عادة
00:13:34
رأينا أن لدينا 6,200
00:13:36
الزوار وكذلك هناك سيكون لدينا
00:13:38
معلومات إضافية أدناه
00:13:40
من سيخبرنا بالتوزيع
00:13:41
فيما يتعلق بمصادر حركة المرور.
00:13:43
سيكون لدينا أيضا
00:13:46
ال
00:13:46
الاتجاه وكلما نزلنا
00:13:48
وكلما سنكون أكثر بالتفصيل.
00:13:50
وهذا هو بالضبط حيث هو ،
00:13:52
المسار ، سيكون لديك على سبيل المثال ،
00:13:53
ترى أنك لست في
00:13:55
أهدافك فيما يتعلق بالرقم
00:13:57
من الطلبات وعلى الفور ،
00:13:59
سوف تحتاج إلى تحليل من قبل
00:14:00
مثال على عدد المبيعات لكل
00:14:02
المنتج وهكذا سيكون لديك
00:14:04
رسم بياني أقل قليلا من شأنه أن
00:14:06
أشر إلى ذلك. بمجرد حصولك على
00:14:07
الكشف عن المنتج الذي يحدث خطأ ،
00:14:09
قد تكون قادرا على
00:14:11
شاهد عن طريق تحديد الموقع الجغرافي ل
00:14:12
قل إذا كانت هناك منطقة
00:14:14
أخطأ بالنسبة للآخر.
00:14:16
وهكذا هناك ، نفس الشيء ، أقل قليلا ،
00:14:18
المحتمله
00:14:18
سيكون لديك رسم بياني لتحديد الموقع الجغرافي.
00:14:20
وهكذا هناك ترى أساسا
00:14:22
لوحة القيادة في خدمة
00:14:24
عملية تفكيرك.
00:14:26
والعنصر الأخير الذي يمكننا الحصول عليه،
00:14:28
عادة ، هناك ، هذه القوائم
00:14:29
الذين يظهرون لي قوائم ضخمة
00:14:31
والتي تسمح لك بالفعل بالتصفية
00:14:33
على السبورة بينما يضعون
00:14:36
هذه ببساطة عجلة بلا أسنان.
00:14:38
لذلك لم أضع الشاشة مع
00:14:40
نشر. على أي حال،
00:14:42
هذا عندما لا تحتاج إليها ،
00:14:45
انها فقط لا تظهر.
00:14:47
وعندما تحتاج إليها ،
00:14:49
سنقوم بنشره و
00:14:50
عرضه. إذن ها هي الكبيرة
00:14:52
المبادئ الأساسية هي الذهاب
00:14:53
وضع مسافة بين العناصر ،
00:14:56
لعرض أكثر
00:14:57
أكثر أهمية في القمة و
00:14:59
بالإضافة إلى وحدات الماكرو وكل ما سيكون
00:15:01
التفاعل مع المستخدم ،
00:15:03
سيكون على هذا المستوى.
00:15:06
آخر شيء يجب مراعاته ،
00:15:08
لا يزال يتعين عليك المحاولة
00:15:10
للحد من
00:15:11
عدد الرسوم البيانية.
00:15:13
إذا كان طول لوحة القيادة خمسة عشر كيلومترا
00:15:15
على المدى الطويل ، لن يذهب أحد على طول الطريق.
00:15:17
من المحتمل جدا،
00:15:17
يمكنك عمل علامات تبويب
00:15:19
مختلفة حسب الموضوع أو الكل
00:15:21
فقط اذهب وحاول أن تقشط
00:15:22
قليلا للبقاء على الأساسيات.
00:15:24
لذلك آمل أن يكون كل شيء واضحا.
00:15:26
بالنسبة لك والآن،
00:15:28
سوف نهاجم
00:15:30
إنشاء المخططات في Excel.

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résultat(s)
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En iyi yöntemlerle veri görselleştirme.
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İlk unsur, birkaçı hakkında konuşabildik
00:00:06
önceki oturumlardaki zamanlar,
00:00:08
Bu görselleştirme seçimi olacak
00:00:10
Buna göre yapabileceksiniz
00:00:12
bana gösterebileceklerin.
00:00:14
Mutlaka birini kullanmayın
00:00:16
ezbere bildiğin,
00:00:17
Örneğin
00:00:19
bir eğri veya pasta grafik,
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istediğiniz tüm durumlar için
00:00:23
Veri görselleştirmesi uygulama çünkü
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mutlaka en alakalı olmayacak
00:00:27
bilgileri vurgulamak için.
00:00:29
İşte size büyük bir özet.
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Bu arada
00:00:31
Sizi belki de bir şey yapmaya davet ediyorum.
00:00:33
Ekran baskısı, bu öğenin ekran görüntüsü
00:00:35
her zaman yanınızda olması için
00:00:37
Bir bina inşa etmek zorunda kalacağınız zaman
00:00:39
pano veya yalnızca bir görselleştirme.
00:00:41
Ve her neyse,
00:00:42
Gittiğimiz zaman, çünkü orada her şey ben
00:00:45
Excel'de erişilebilir olduğunu gösterir,
00:00:47
Yani eğrilere gittiğimizde,
00:00:48
alanlar, haritalar vb.
00:00:50
Daha da fazla gireceğim
00:00:52
ne zaman kullanılacağına dair ayrıntılar,
00:00:54
böyle bir tuzak veya tuzaktan kaçınmak,
00:00:56
İşte burada büyük bir sayfa var
00:00:58
Geçeceğimiz özet
00:00:59
Yani birlikte.
00:01:00
Yani her gittiğinizde
00:01:01
Bir görselleştirme türüne sahip olun.
00:01:03
Yani birincisi,
00:01:04
bunlar eğriler,
00:01:05
yani en bariz olanı,
00:01:06
Sanırım, eğriler
00:01:08
eğilimleri görüntülemenize izin verir
00:01:09
ve genellikle belirli bir süre boyunca.
00:01:11
Bu gerçekten en açık şey.
00:01:14
Yani bu evrim olabilir
00:01:16
Bir şirketin cirosu,
00:01:17
Bir web sitesinde aylık trafik,
00:01:19
Her durumda, içinde gelişen bir şey
00:01:22
zaman ve dolayısıyla evrimleşebileceğiz,
00:01:24
eğilimi analiz edin.
00:01:25
Sonra
00:01:26
Sizde şu denilen şey var:
00:01:28
Çubuk grafikler ve pastalar
00:01:29
Grafik
00:01:30
Yani Pasta Grafikler, aynı zamanda denir
00:01:32
Fransızca Camembert, yani kim
00:01:34
öğeleri karşılaştırmanızı sağlar.
00:01:35
birbirleriyle ilgili olarak,
00:01:37
Bu yüzden özellikle onların önemini görün
00:01:38
birbirleriyle ilişkili olarak.
00:01:40
Her durumda,
00:01:41
Her eleman hangi ağırlığı temsil eder?
00:01:43
Ve örneğin,
00:01:45
ürün türüne göre satış,
00:01:47
Yani orada örneğin
00:01:49
ürün A, ürün B,
00:01:51
ürün C, vb. Yani burada da
00:01:53
ürün A, ürün B, ürün C,
00:01:54
ve benzerleri.
00:01:55
Ve ziyaretçiler ayrıca trafik kaynağına göre,
00:01:58
Böylece insanlar geliyor
00:02:00
arama motorları,
00:02:00
insanlar diğer sitelerden gelir,
00:02:02
et cetera et cetera.
00:02:03
Yani darbeyi etkili bir şekilde göstermek için orada
00:02:05
elementlerin ve oranlarının.
00:02:08
Sonra
00:02:08
histogram denilen şeye sahip olacağız,
00:02:09
bu yüzden karıştırmayın
00:02:10
histogram ve diyagram.
00:02:11
Yarattığımız farkı göreceğiz
00:02:12
bunları Excel'de uygulayacak,
00:02:13
Ama her halükarda,
00:02:14
Aynı şey değil
00:02:16
Kullanım koşulları veya ne denir
00:02:17
ayrıca kutu grafikleri,
00:02:18
İşte burada sahip olduğunuz şey budur ve biz
00:02:20
Fransız bıyık kutularında çağırır.
00:02:22
Ama çok çirkin bulduğum için,
00:02:23
Ben buna kutu arazileri diyorum,
00:02:25
Üzgünüm.
00:02:26
Aniden göster,
00:02:27
aslında
00:02:28
elemanların dağılımı,
00:02:29
Yani burada fikir iyi söylemektir
00:02:32
Öyleyse, ilk örneğimi alırsam,
00:02:35
aralığına göre çalışan sayısı
00:02:37
maaş yani temelde burada olacağım
00:02:40
bir dizi çalışanım var, bu yüzden bilmiyorum
00:02:43
1500 ila 2000 € arasında kazanan 10 çalışan.
00:02:45
Ondan sonra burada 15 çalışanım var
00:02:47
2000 ile 2500 arasında kazanan,
00:02:49
25 çalışanım var vesaire.
00:02:51
Her durumda, işte orada,
00:02:53
potansiyel olarak bir dağıtımımız var
00:02:55
burada düşük ücretler,
00:02:56
burada yüksek ücretler,
00:02:58
burada ortalama maaşlar,
00:02:59
ama kabaca nerede olduğunu bilmek
00:03:01
Açısından bordrom
00:03:03
kişi sayısı.
00:03:05
İşte bu kadar ve burada, sahip olacağız
00:03:07
büyük ölçüde aynı sisteme sahip,
00:03:08
Ne zaman daha ayrıntılı olarak geri döneceğim
00:03:10
onu kullanacak çünkü bu bir şey
00:03:12
daha az alışkın olduğumuz bir şey,
00:03:13
Kutu grafikleri. Her durumda, işte orada,
00:03:16
Ayrıca bir döküm gösterir
00:03:17
gittiğimiz anahtar değerlere sahip unsurlar,
00:03:19
diyeceğimiz
00:03:21
çeyrekler
00:03:22
Sadece.
00:03:24
Sonra, nokta bulutları böylece,
00:03:25
potansiyel olarak size hatırlatabilir
00:03:27
fizik veya SVT dersleriniz.
00:03:29
Bu yüzden iki değişken arasındaki ilişkiyi gösterin.
00:03:31
Yani temelde alacağımız şeyi alacağız
00:03:34
apsis üzerinde bir eksen çağırır ve
00:03:36
Y eksenindeki eksen ve dolayısıyla iki metrik
00:03:38
İlişkilendirebileceğimiz
00:03:41
Değer. Örneğin,
00:03:43
geri dönersem burada olabilir
00:03:45
Kampanya hikayelerim
00:03:47
Önceki bölüm Pazarlama bütçesi
00:03:48
kim işe alındı, ben de
00:03:51
X kampanyasına ve sonrasına 10.000 € koyun
00:03:54
Buradaki ordinatta,
00:03:55
bana getirdiği ciro.
00:03:57
Ve böylece her kampanya için,
00:03:58
Buradan giden bir noktam olacak
00:04:01
Görünmek için vuruldu, bu yüzden orada bilmiyorum,
00:04:02
15.000 kişiyi işe aldım,
00:04:03
Bana 30000 getirdi, işte ben
00:04:05
25.000 kişiyi işe aldı, bana 40.000 getirdi,
00:04:07
et cetera et cetera.
00:04:08
Ve işte burada fikir görmek;
00:04:09
ikisi arasında bir ilişki varsa.
00:04:12
Temel olarak giden noktalarım varsa
00:04:14
bir eğri çiz ve iyi yapabilirim
00:04:15
bana gerçekten bir
00:04:17
Taahhüt ettiğim bütçe arasındaki ilişki
00:04:19
ve aldığım sonuçlar
00:04:21
ciromda iyi.
00:04:24
Sonra
00:04:24
Çağırdığımız her şeye sahip olacağız
00:04:26
ısı haritaları veya ısı haritası
00:04:28
İngilizce, fikir yapmak olacak
00:04:30
Değişkenler arasındaki ilişkilerden ortaya çıkar.
00:04:32
Yani bana bunun bir
00:04:34
aynı tanımı çok az.
00:04:35
Yani hayır, bir nüans var,
00:04:37
İşte iki değişken üzerindeyiz, işte biz
00:04:40
değişkenler üzerindedir, olabilir
00:04:42
4, 5, 6, 7 ve dolayısıyla ağırlığa bağlı olarak
00:04:44
değerinin, aniden,
00:04:46
bir hücre, bir değere sahip olacağız
00:04:48
az ya da çok kırmızı olacak olan veya
00:04:51
bağlı olarak az ya da çok yeşil
00:04:53
Görüntülenebilecek harita türü.
00:04:55
Ve işte orada sahip olabileceğimiz şey,
00:04:57
Genellikle tablolar arasında
00:04:58
Ürünler ve metrikler
00:05:00
örneğin ilişkilendirilecektir.
00:05:02
Hayır, numara
00:05:03
satış
00:05:04
dönüşüm oranı,
00:05:05
Daha önceki örneğime geri dönersem,
00:05:08
edinme başına maliyet ve bu yüzden yapacağım
00:05:10
boyut denilen şeye sahip olmak,
00:05:12
Yani temelde bir referans ve
00:05:14
metrikler, bir dizi
00:05:16
rakamlar aslında satışlarla,
00:05:17
dönüşüm oranları, vb.
00:05:19
Ve örneğin satış daha fazla diyebiliriz
00:05:23
yüksek ve daha yüksek
00:05:24
hücre kırmızı olacak ve
00:05:25
o zaman satış düşük
00:05:27
ve hücre ne kadar mavi olursa o kadar mavi olur. Ve işte orada,
00:05:29
anında, görsel olarak,
00:05:30
Olanları tespit edebileceğim
00:05:31
en çok satış yapan,
00:05:33
Üretilen ürünler
00:05:34
en çok satış.
00:05:36
Sonra haritalarımız var,
00:05:37
Yani kartlar oldukça açık.
00:05:39
Verilerin görüntülenmesine izin verecektir
00:05:40
coğrafi bölgelere göre,
00:05:42
Yani satış şu şekilde olabilir:
00:05:44
Ülke veya web sitesi trafiği
00:05:46
Fransa bölgeleri düzeyinde.
00:05:48
O zaman her şeyi göreceğiz
00:05:50
aires olacak, bu yüzden zaten fazla değil.
00:05:52
biraz daha soyut olmak
00:05:54
görselleştirme açısından,
00:05:55
biraz daha az kullanılır. Fikir,
00:05:57
her iki evrimi de göstermektir,
00:05:59
eğriler gibi,
00:06:00
Bu arada
00:06:00
Görüyoruz ki mantıklı bir şekilde, orada,
00:06:02
karanlık çizgide,
00:06:05
Aynısı. Bu yüzden
00:06:06
dağılımın evrimini göstermek,
00:06:08
Yani bu önemli, dağıtım
00:06:11
çeşitli unsurlar arasında
00:06:13
küreselleşmiş bir görüşe sahip olmak.
00:06:14
Yani temelde burada olacağım
00:06:17
temsil eden kümülatif eğri
00:06:18
örneğin ciro
00:06:20
Toplamda, tüm farkındalıkların
00:06:22
ay ve sonra burada mavi renkte,
00:06:24
Cirosu ben alacağım
00:06:26
tarafından üretilen
00:06:27
A ürünü ve hemen altında,
00:06:29
olan ciro
00:06:31
B ürünü tarafından üretilmiştir. Yani
00:06:32
kez toplamım var ve her ikisi de
00:06:35
Dağıtımın evrimine sahibim,
00:06:36
bu nedenle her ürünün ağırlığı
00:06:38
Ay işlevi. Yani olabilir
00:06:40
Bu durum ve bu da olabilir
00:06:41
aniden fonksiyondaki evrim
00:06:43
trafik kaynakları.
00:06:44
Yani özetlersem, bu biraz
00:06:46
çubuk grafik arasında karışık
00:06:47
Pasta grafiği bu bölümü orada ve
00:06:49
kurs çünkü aynı zamanda gösterir
00:06:51
evrim ve aynı zamanda gösteriyor ki...
00:06:53
Öğeleri karşılaştırmanızı sağlar
00:06:55
birbirleriyle ilgili olarak,
00:06:57
Açısından çok ilginç
00:06:59
Görsel -leştirme.
00:07:00
Çok kullanıyorum.
00:07:02
Ve son durumda,
00:07:04
tüm görselleştirmeler olacak
00:07:06
ağacın etrafında.
00:07:07
Temel olarak, tanımlamak için olacak
00:07:10
birkaç kişi arasındaki hiyerarşiler
00:07:11
öğelerini belirleyin ve ardından tanımlayın
00:07:14
içlerindeki alt kategoriler.
00:07:16
Genellikle
00:07:17
Sahip olacağım, ben bir satıcıyım
00:07:19
elektronik ürünlerin ve I
00:07:21
burada olacak mesela,
00:07:23
temsil edilen ciro
00:07:25
kameralar tarafından ve burada,
00:07:27
temsil edilen ciro
00:07:28
akıllı telefonlar tarafından; yani mavi renkte
00:07:30
kamera, beyaz akıllı telefon.
00:07:31
Ve onların içinde,
00:07:33
Hala kategorilerim olabilir,
00:07:34
Örneğin,
00:07:36
amatör kamera,
00:07:37
profesyonel kamera ve
00:07:38
işte burada, Samsung'u tanımıyorum,
00:07:40
Apple, Huawei et cetera, et cetera.
00:07:41
İşte burada fikir tam olarak
00:07:43
Üstelik burada da aynısı
00:07:44
Hepsinde bir ilk daire
00:07:46
Giden ilk renk durumunda
00:07:48
ürün türünü tanımlamak ve
00:07:49
sonra potansiyel olarak markalar.
00:07:51
Her durumda, bir dağıtımı korumak için
00:07:53
biraz Pasta grafiği gibi,
00:07:55
ancak göreceğiz
00:07:56
Sadece.
00:07:57
Alt kategori. Bu yüzden
00:07:58
Yine
00:07:59
görüntülemek istediğiniz bilgiler,
00:08:01
Kazmaya gideceğiz
00:08:03
Bu görselleştirmelerden biri,
00:08:04
Bu konuda her konuda ayrıntılı olmadım
00:08:06
görselleştirme açısından mümkündür.
00:08:08
Her durumda,
00:08:10
Bunlar en çok konulanlar
00:08:12
Excel'de ileriye doğru ve bazılarına sahip olacağız
00:08:14
hala çok büyük bir kısmı görülüyor
00:08:17
önerilenle karşılaştırıldığında.
00:08:19
Yani şimdi hemen hemen biliyoruz
00:08:21
Görselin şuraya göre nasıl seçileceği
00:08:23
ortaya koymak istediklerimiz,
00:08:26
Biz olacağız.
00:08:26
Şunlarla ilgili olarak rahatlayın:
00:08:27
ayrıca görselleştirmeye,
00:08:29
İşte orada devam ettiğimizi görüyoruz
00:08:32
Çok meşgul bir grafik
00:08:34
Ve işte burada... o zaman bu bir
00:08:36
gif sonunda ben
00:08:39
Bu tartışmada taraf olmak istemeyen,
00:08:41
Her durumda,
00:08:42
İşte bize yapacak bir animasyon
00:08:44
Bir grafikten görüntüleme
00:08:46
son derece meşguldü, bu yüzden orada
00:08:48
bir diyagram üzerindeydi
00:08:50
ve bu nedenle görebildiğimiz her şeyi görmek için
00:08:52
Görselleştirmeyi basitleştirmek için yapın.
00:08:54
Ve ne düşündüğünü bilmiyorum
00:08:57
ama aslında,
00:08:58
ne kadar çok giderse, o kadar çok gider,
00:08:59
İşte burada başlangıç kalıbına devam ediyorum,
00:09:02
İşte orada, ne kadar çok ilerleyeceğiz,
00:09:04
Yani burada tipik olarak
00:09:06
hiçbir amaca hizmet etmeyen arka plan rengi,
00:09:08
Çift ölçeği kaldıracağız çünkü
00:09:10
Aynı zamanda burada yemek vardı
00:09:13
ve aşağıya tekrar yazın, çerçeveler
00:09:15
bunun etrafında mutlaka yararlı değildi.
00:09:17
Orada her yerden renk vardı
00:09:20
kim daha fazla bilgi vermedi
00:09:21
çünkü sonunda yoktu
00:09:24
renkle ilgili olarak ölçeklendirin.
00:09:26
Ben de hafifletebilirim
00:09:27
Gerçekten de etiketler
00:09:28
biraz agresif olan
00:09:30
Barlarla karşılaştırıldığında
00:09:31
en ilginç olanları.
00:09:33
Arkamda bir merdivenim var,
00:09:35
ki bu mutlaka yararlı değildi.
00:09:36
Gidip şu değerleri görebilirim:
00:09:38
doğrudan grafik üzerindedir,
00:09:40
et cetera et cetera.
00:09:41
Ve işte orada,
00:09:42
oradan,
00:09:43
öyle bir şeyden başlıyoruz ki
00:09:45
çok "akılda kalıcı" ve çok
00:09:47
Aslında bir şeye "çok fazla",
00:09:49
bilgilerin çoğunu saklayan
00:09:51
ve bu da hemen yapmayı mümkün kılar
00:09:53
Bahsettiğimiz ünlü mesajı yayın.
00:09:55
Yani elementleri korumak için
00:09:57
bununla ilgili anahtarlar,
00:09:58
Onları sizin için listeledim
00:10:00
Sağ. Bu yüzden
00:10:01
renkler bilgidir,
00:10:02
bu yüzden arka plan renkleri koymuyoruz,
00:10:05
Renkleri koymuyoruz
00:10:07
çubuklarla farklı,
00:10:08
eğer ilgi yoksa
00:10:10
Anlama şartları
00:10:12
Verilerin, biz koymuyoruz
00:10:14
Metin biçimlendirme
00:10:15
her yönden estetik.
00:10:17
Vurgulamayacağız, koymayacağız
00:10:20
Başlıklar aşırı kalın, o zaman büyük
00:10:22
mutlaka faiz olmadığı.
00:10:24
O zaman mutlaka gereksiz bilgi koymuyoruz,
00:10:26
Yani tipik olarak buradalar
00:10:28
Efsane bilgileri,
00:10:30
artı
00:10:31
Buldukları yiyecekler de
00:10:33
aşağıda, bu yüzden çift bilgi,
00:10:35
böylece kullanıcıyı kaybederiz,
00:10:36
her zaman olmayan ölçekler
00:10:38
gerekli çünkü orada iyi,
00:10:39
Ölçeğe sahip olmak, nedir
00:10:40
Bize gerçekten yardımcı oluyor mu?
00:10:42
Aslında onlar için değil
00:10:43
zaten sırayla sıralanmış,
00:10:45
Yani bize değerleri vermenin yanı sıra
00:10:47
Sadece mutlaka sahip olmayacağız
00:10:49
ek bir anlayış ve
00:10:51
Bu çok önemlidir çünkü
00:10:52
Excel,
00:10:54
her yere koymak, arka plan renkleri,
00:10:56
bazı
00:10:57
3B öğeler, vb.
00:10:59
Yani gerçekten bunu yapmayın.
00:11:02
En iddialı görselleştirmeler
00:11:03
anlaşılması en net olanlar değildir.
00:11:05
Ne kadar çok öğe eklerseniz,
00:11:07
Beyne ne kadar çok yük bindirirsen
00:11:09
onu okumaya çalışacak kişi.
00:11:11
Bu yüzden basit tutun ve sahip olmayın
00:11:12
sana söylemekten korkmuyorum
00:11:14
aslında çok basit,
00:11:16
Bu...
00:11:16
Sanki hissetmiyormuşum gibi hissedeceğim
00:11:18
görselleştirmem üzerinde çalıştım. Tam tersine
00:11:20
Ne kadar basit olursa, o kadar çok şey söyleyeceğiz
00:11:22
sonunda bilgi geçer.
00:11:23
Yani bu çok önemli.
00:11:26
Ve son unsur,
00:11:27
gösterge tablosu olan her şeyle ilgiliydi,
00:11:29
sonra Fransızca,
00:11:30
Yani gösterge tablosu ve
00:11:31
Bu, görüntülemeden oluşur
00:11:34
bir dizi bilgi.
00:11:35
Yani tipik olarak
00:11:36
örneğin belki
00:11:38
bankacılık başvurunuz,
00:11:39
pano tipleriniz olacak,
00:11:41
ama birkaç tane var
00:11:43
tüm şirketlerde.
00:11:45
Yani sanırım zaten varsın
00:11:47
bu tür bir belge gördüm.
00:11:49
Zaten
00:11:50
Bu olacak bir dizi grafiktir
00:11:52
Bir temayı analiz etmeye izin verin.
00:11:53
Ve orada tipik olarak solda var
00:11:56
Ne olması gerektiğine dair örnek
00:11:57
Aksine örneği doğru yap
00:11:59
ne yapılmaması gerektiğine. Ben de öyle
00:12:01
hemen şu örneği belirtir:
00:12:03
solda Excel'den değil,
00:12:05
ama bir örnek bulamadım
00:12:06
Excel'de süper güzel.
00:12:07
Bu yüzden başka bir şey aldım
00:12:09
Ama önemli değil,
00:12:10
yaklaşabilirdik.
00:12:11
Orada, ikisi arasındaki fark nedir?
00:12:13
Bunun nedeni, zaten burada, son derece
00:12:15
grafik düzeyinde yüklü,
00:12:16
Her şey birbirine yapışır.
00:12:18
Başlıklar son derece
00:12:19
aldı ve çok küçük ve özellikle
00:12:21
her yerde var: üç kalınlığımız var
00:12:23
grafik, çok küçük yazılmış
00:12:25
oldukça karmaşık şeylerle,
00:12:26
efsaneler, vb.
00:12:28
Buradayken hala devam ediyoruz
00:12:30
çok daha havadar bir şey,
00:12:32
uzay ile,
00:12:34
Efsaneler
00:12:35
oldukça açık ve
00:12:36
her yerde onlara sahip değiliz,
00:12:38
İşte bu kadar.
00:12:40
İstediğim ikinci unsur
00:12:43
vurgulamak
00:12:44
sadece
00:12:46
burada, mutlaka sahip olmadığımız gerçeği
00:12:48
Bir hiyerarşi olduğu izlenimi
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bilgi. İşte hepimiz oradayız
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hemen sol üstte,
00:12:53
Hemen bir masadayız
00:12:55
çok ayrıntılı veriler ve sonra biz
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biraz daha düşük pasta grafiklere sahip,
00:13:00
orada kim olabilir
00:13:02
durumu özetleyin ve
00:13:04
Bu çok önemli.
00:13:05
Bir pano oluşturduğunuzda,
00:13:06
Bir pano oluşturduğunuzda,
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Bilgiye öncelik vermeniz gerekir
00:13:09
en genelden en iyisine,
00:13:11
Yani orada, tipik olarak burada,
00:13:12
Sahip oldukları, yaptıkları,
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gerçekten kilit rakamları koyduğunu,
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Yani anahtar göstergeler dediğimiz şey,
00:13:18
İngilizce performans veya KPI,
00:13:20
anahtar bilgiler,
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böylece ciro olabilir,
00:13:23
Bu nedenle, toplam,
00:13:25
Toplam sipariş sayısı
00:13:26
ciro, sayı
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ziyaretçiler en azından orada,
00:13:29
Bu gerçekten makro bilgi
00:13:30
ve sonra biraz geriye gidebiliriz
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Daha ayrıntılı olarak. Yani tipik olarak
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6.200 olduğunu gördük
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ziyaretçiler ve orada bir
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Aşağıdaki ek bilgiler
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Dağıtımı bize kim söyleyecek
00:13:41
trafik kaynaklarıyla ilgili olarak.
00:13:43
Biz de sahip olacağız
00:13:46
Ve
00:13:46
trend ve ne kadar çok aşağı inersek
00:13:48
ve ne kadar ayrıntılı olursak.
00:13:50
Ve tam olarak olduğu yer burası,
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Yol, örneğin,
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Görüyorsunuz ki orada değilsiniz
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Sayıyla ilgili hedefleriniz
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emirlerin ve kuyunun hemen,
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Analiz etmek isteyeceksiniz
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Örnek başına satış sayısı
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ürün ve böylece bir
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Grafiğinizi biraz daha düşük gösterin
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belirtin. Bir kez sahip olduğunuzda
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yanlış giden ürünü tespit etti,
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Şunları yapabilirsiniz:
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Şunlar için coğrafi konuma göre izleyin:
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diyelim ki bir bölge varsa
00:14:14
ötekiyle ilgili olarak günah işlemiştir.
00:14:16
Ve böylece orada, aynı, biraz daha düşük,
00:14:18
Potansiyel
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Bir coğrafi konum grafiğiniz olacaktır.
00:14:20
Ve işte orada temel olarak görüyorsunuz
00:14:22
Kontrol paneli şu kişilerin hizmetindedir
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düşünce süreciniz.
00:14:26
Ve sahip olabileceğimiz son unsur,
00:14:28
Tipik olarak, orada, bu menüler
00:14:29
bana kocaman listeler gösteren
00:14:31
aslında filtrelemenize izin veren
00:14:33
koyarken tahtaya
00:14:36
Bu sadece dişsiz bir tekerlek.
00:14:38
Bu yüzden ekranı
00:14:40
Dağıtım. Her durumda,
00:14:42
İşte o zaman ihtiyacın yok,
00:14:45
sadece görünmüyor.
00:14:47
Ve ihtiyacınız olduğunda,
00:14:49
onu dağıtacağız ve
00:14:50
görüntüleyin. İşte büyük olanlar
00:14:52
Temel ilkeler gitmektir
00:14:53
elemanlar arasına boşluk koymak,
00:14:56
en çok görüntülemek için
00:14:57
üstte daha önemli ve
00:14:59
artı makrolar ve olacak her şey
00:15:01
kullanıcı ile etkileşim,
00:15:03
O seviyede olacak.
00:15:06
Akılda tutulması gereken son şey,
00:15:08
hala denemek için
00:15:10
sınırlamak için
00:15:11
Grafik sayısı.
00:15:13
Kontrol paneliniz on beş kilometre uzunluğundaysa
00:15:15
Uzun vadede, hiç kimse sonuna kadar gitmeyecek.
00:15:17
Yani potansiyel olarak,
00:15:17
Sekmeler oluşturabilirsiniz
00:15:19
temaya veya tümüne göre farklı
00:15:21
sadece gidip gözden geçirmeye çalış
00:15:22
Temel konularda kalmak için biraz.
00:15:24
Bu yüzden umarım her şey açıktır.
00:15:26
Senin için ve şimdi,
00:15:28
Saldıracağız
00:15:30
Excel'de grafikler oluşturma.

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résultat(s)
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Wizualizacja danych z najlepszymi praktykami.
00:00:04
Pierwszy element, mogliśmy mówić o kilku
00:00:06
razy w poprzednich sesjach,
00:00:08
To będzie wybór wizualizacji, który
00:00:10
Będziesz mógł zrobić zgodnie z
00:00:12
tego, co możesz mi pokazać.
00:00:14
Niekoniecznie używaj tego jedynego
00:00:16
które znasz na pamięć,
00:00:17
Na przykład
00:00:19
krzywą lub wykresem kołowym,
00:00:21
dla wszystkich przypadków, które chcesz
00:00:23
Zastosuj wizualizację danych, ponieważ
00:00:25
niekoniecznie będzie najbardziej istotne
00:00:27
, aby wyróżnić informacje.
00:00:29
Oto wielkie podsumowanie.
00:00:31
Przy okazji
00:00:31
Zapraszam może do zrobienia
00:00:33
sitodruk, zrzut ekranu tego elementu
00:00:35
aby zawsze mieć go przy sobie
00:00:37
Kiedy będziesz musiał zbudować
00:00:39
pulpit nawigacyjny lub tylko wizualizacja.
00:00:41
A zresztą,
00:00:42
kiedy idziemy, bo tam wszystko ja
00:00:45
pokazuje, że jest dostępny w programie Excel,
00:00:47
Więc kiedy idziemy do krzywych,
00:00:48
obszary, mapy i tak dalej,
00:00:50
Zamierzam jeszcze bardziej zagłębić się w
00:00:52
szczegółowe informacje na temat tego, kiedy ich używać,
00:00:54
unikać takiej pułapki lub pułapki,
00:00:56
Oto duży arkusz
00:00:58
Podsumowanie, przez które przejdziemy
00:00:59
Więc razem.
00:01:00
Więc za każdym razem, gdy idziesz
00:01:01
Mają typ wizualizacji.
00:01:03
Więc pierwszy,
00:01:04
to są krzywe,
00:01:05
więc najbardziej oczywiste,
00:01:06
Myślę, że krzywe, które
00:01:08
umożliwiają wyświetlanie trendów
00:01:09
i zwykle przez pewien okres czasu.
00:01:11
To jest naprawdę najoczystsza rzecz.
00:01:14
Więc może to być ewolucja
00:01:16
obrót firmy,
00:01:17
miesięczny ruch na stronie,
00:01:19
W każdym razie coś, co ewoluuje w
00:01:22
czas, a tym samym będziemy mogli ewoluować,
00:01:24
Przeanalizuj trend.
00:01:25
Wtedy
00:01:26
Masz to, co nazywa się
00:01:28
Wykresy słupkowe i ciasta
00:01:29
Wykresy
00:01:30
Więc wykresy kołowe, zwane także
00:01:32
Camembert po francusku, więc kto
00:01:34
Umożliwia porównywanie przedmiotów.
00:01:35
w stosunku do siebie,
00:01:37
Więc w szczególności zobacz ich znaczenie
00:01:38
w stosunku do siebie.
00:01:40
W każdym razie
00:01:41
Jaką wagę reprezentuje każdy element?
00:01:43
I może to być na przykład,
00:01:45
sprzedaż według rodzaju produktu,
00:01:47
Tak więc mielibyśmy na przykład
00:01:49
produkt A, produkt B,
00:01:51
produkt C i tak dalej. Tak więc i tutaj
00:01:53
produkt A, produkt B, produkt C,
00:01:54
i tak dalej.
00:01:55
A odwiedzający również według źródła ruchu,
00:01:58
Więc ludzie przychodzą
00:02:00
Wyszukiwarek
00:02:00
ludzie przechodzą przez inne strony,
00:02:02
et cetera et cetera.
00:02:03
Więc tam, aby skutecznie pokazać cios
00:02:05
elementów i ich proporcje.
00:02:08
Wtedy
00:02:08
będziemy mieli tak zwany histogram,
00:02:09
Więc nie myl
00:02:10
histogram i diagram.
00:02:11
Zobaczymy, jaką różnicę zrobimy
00:02:12
zastosuje je w Excelu,
00:02:13
Ale w każdym razie,
00:02:14
To nie to samo w
00:02:16
Warunki użytkowania lub co się nazywa
00:02:17
również działki skrzynkowe,
00:02:18
To jest to, co macie tutaj i że my
00:02:20
wzywa we francuskich pudełkach wąsów.
00:02:22
Ale ponieważ uważam to za bardzo brzydkie,
00:02:23
Nazywam to działkami pudełkowymi,
00:02:25
Przepraszam.
00:02:26
Pokaż nagle,
00:02:27
rzeczywiście
00:02:28
rozmieszczenie pierwiastków,
00:02:29
Więc tutaj chodzi o to, aby powiedzieć dobrze
00:02:32
Jeśli wezmę mój pierwszy przykład,
00:02:35
liczba pracowników według przedziału
00:02:37
pensja, więc w zasadzie będę miał tutaj
00:02:40
liczba pracowników, więc nie wiem, czy mam
00:02:43
10 pracowników, którzy zarabiają od 1500 do 2000 €.
00:02:45
Potem mam 15 pracowników
00:02:47
który zarabia między 2000 a 2500,
00:02:49
Mam 25 pracowników i tak dalej.
00:02:51
W każdym razie, proszę bardzo,
00:02:53
Mamy dystrybucję z potencjalnie
00:02:55
tutaj niskie płace,
00:02:56
tutaj wysokie zarobki,
00:02:58
tutaj średnie wynagrodzenia,
00:02:59
ale wiedzieć z grubsza, gdzie jest
00:03:01
Moja lista płac w terminach
00:03:03
liczby osób.
00:03:05
To wszystko, a tutaj będziemy mieli
00:03:07
zasadniczo mają ten sam system,
00:03:08
Wrócę bardziej szczegółowo, kiedy
00:03:10
użyje go, ponieważ jest to coś
00:03:12
coś, do czego jesteśmy mniej przyzwyczajeni,
00:03:13
Działki pudełkowe. W każdym razie, proszę bardzo,
00:03:16
Pokazuje również podział
00:03:17
elementy o kluczowych wartościach, które idziemy,
00:03:19
które zadzwonimy
00:03:21
Kwartyle
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Po prostu.
00:03:24
Następnie chmura punktów tak,
00:03:25
które mogą potencjalnie przypominać
00:03:27
Twoje zajęcia z fizyki lub SVT.
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Pokaż więc związek między dwiema zmiennymi.
00:03:31
Zasadniczo dostaniemy to, co dostaniemy
00:03:34
wywołuje oś na odciętych i
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Oś na osi y, a zatem dwie metryki
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do których będziemy mogli się skojarzyć
00:03:41
Wartości. Na przykład my
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może mieć tutaj, jeśli wrócę do
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Moje historie z kampanii na
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Poprzedni rozdział Budżet marketingowy
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kto został zatrudniony, więc ja
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wyłożyć 10 000 euro na kampanię X i później
00:03:54
Na rzędnej tutaj, będę miał
00:03:55
obrót, który mi przyniósł.
00:03:57
I tak dla każdej kampanii,
00:03:58
Będę miał punkt, który idzie z
00:04:01
Strzał się pojawić, więc tam nie wiem,
00:04:02
Zatrudniłem 15 000,
00:04:03
Przyniósł mi 30000, tutaj
00:04:05
zatrudnił 25 000, przyniósł mi 40 000,
00:04:07
et cetera et cetera.
00:04:08
Chodzi o to, żeby zobaczyć
00:04:09
jeśli istnieje związek między nimi.
00:04:12
Jeśli mam w zasadzie punkty, które idą
00:04:14
narysuj krzywą i cóż, mogę
00:04:15
mówiąc mi, że rzeczywiście istnieje
00:04:17
Związek między budżetem, na który zaciągam zobowiązania
00:04:19
i wyniki, które otrzymuję
00:04:21
dobrze na moim obrocie.
00:04:24
Wtedy
00:04:24
Będziemy mieli wszystko, co nazywamy
00:04:26
Mapy skupień lub mapy cieplne w
00:04:28
Po angielsku, pomysł będzie taki, aby
00:04:30
Wyłaniają się z relacji między zmiennymi.
00:04:32
Więc powiesz mi, że to
00:04:34
trochę ta sama definicja.
00:04:35
Więc nie, jest niuans,
00:04:37
Tutaj jesteśmy na dwóch zmiennych, tutaj my
00:04:40
jest na zmiennych, może być
00:04:42
4, 5, 6, 7, a zatem w zależności od wagi
00:04:44
wartości na, nagle,
00:04:46
komórka, będziemy mieli wartość
00:04:48
który będzie mniej lub bardziej czerwony, lub
00:04:51
mniej lub bardziej zielony w zależności od
00:04:53
Typ mapy, która może być wyświetlana.
00:04:55
A więc to, co możemy mieć,
00:04:57
Zazwyczaj są to tabele między
00:04:58
Produkty i wskaźniki
00:05:00
które będą powiązane na przykład.
00:05:02
Nie, numer
00:05:03
sprzedaż
00:05:04
kurs przeliczeniowy,
00:05:05
Jeśli wrócę do mojego przykładu sprzed lat,
00:05:08
koszt pozyskania i tak też zrobię
00:05:10
mieć tak zwany wymiar,
00:05:12
więc w zasadzie odniesienie i
00:05:14
metryki, seria
00:05:16
dane liczbowe w rzeczywistości ze sprzedażą,
00:05:17
przeliczeniowe itp.
00:05:19
I na przykład możemy powiedzieć więcej o sprzedaży
00:05:23
jest wysoka i wyższa
00:05:24
komórka będzie czerwona i
00:05:25
wtedy sprzedaż jest niska
00:05:27
i im bardziej niebieska będzie komórka. I tak tam,
00:05:29
natychmiast, wizualnie,
00:05:30
Będę w stanie dostrzec te
00:05:31
które wygenerowały największą sprzedaż,
00:05:33
produkty, które wygenerowały
00:05:34
największa sprzedaż.
00:05:36
Następnie mamy mapy,
00:05:37
Więc karty są dość oczywiste.
00:05:39
Pozwoli to na wyświetlanie danych
00:05:40
według obszarów geograficznych,
00:05:42
Więc może to być sprzedaż przez
00:05:44
Ruch w kraju lub witrynie
00:05:46
na poziomie regionów Francji.
00:05:48
Wtedy zobaczymy wszystko, co
00:05:50
będzie aires, więc to już niewiele.
00:05:52
Bądź trochę bardziej abstrakcyjny
00:05:54
w zakresie wizualizacji,
00:05:55
trochę mniej używany. Pomysł,
00:05:57
ma pokazać obie ewolucje,
00:05:59
jak krzywe,
00:06:00
Przy okazji
00:06:00
Widzimy, że jest rozsądnie, tam,
00:06:02
na ciemnej linii,
00:06:05
Identyczne. Więc
00:06:06
pokazać ewolucję dystrybucji,
00:06:08
To ważne, dystrybucja
00:06:11
między kilkoma elementami, podczas gdy
00:06:13
mając pogląd, który jest zglobalizowany.
00:06:14
Więc w zasadzie będę miał tutaj
00:06:17
skumulowana krzywa reprezentująca
00:06:18
np. obrót
00:06:20
Suma, że zdaję sobie sprawę ze wszystkich
00:06:22
miesiąc i po tym w kolorze niebieskim,
00:06:24
Będę miał obroty
00:06:26
który został wyprodukowany przez
00:06:27
produkt A i tuż poniżej,
00:06:29
obrót, który wynosił
00:06:31
wykonane przez produkt B. Tak więc w
00:06:32
razy mam sumę i oba też
00:06:35
Mam ewolucję dystrybucji,
00:06:36
dlatego waga każdego produktu w
00:06:38
Funkcja miesiąca. Tak może być
00:06:40
Ten przypadek i może być też
00:06:41
Nagle ewolucja funkcji
00:06:43
źródła ruchu.
00:06:44
Więc jeśli podsumuję, to trochę
00:06:46
Mieszane między wykresami słupkowymi
00:06:47
Wykres kołowy tej części tam i
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kurs, ponieważ jednocześnie pokazuje
00:06:51
Ewolucja, a także pokazuje...
00:06:53
Pozwala na porównanie elementów
00:06:55
w stosunku do siebie,
00:06:57
Tak bardzo interesujące pod względem
00:06:59
wizualizacja.
00:07:00
Często go używam.
00:07:02
I ostatni przypadek,
00:07:04
To będą wszystkie wizualizacje
00:07:06
wokół drzewa.
00:07:07
Zasadniczo będzie to zdefiniowanie
00:07:10
hierarchie między kilkoma
00:07:11
, a następnie zdefiniuj
00:07:14
podkategorie w ich obrębie.
00:07:16
Typowo
00:07:17
Będę miał, jestem sprzedawcą
00:07:19
produktów elektronicznych i I
00:07:21
będzie miał tutaj na przykład,
00:07:23
obrót, który jest reprezentowany
00:07:25
kamerami i tutaj,
00:07:27
obrót, który jest reprezentowany
00:07:28
za pomocą smartfonów; więc w kolorze niebieskim
00:07:30
aparat, w białym smartfonie.
00:07:31
A w nich,
00:07:33
Nadal mogę mieć kategorie,
00:07:34
Na przykład mają
00:07:36
amatorska kamera,
00:07:37
profesjonalna kamera i
00:07:38
tutaj mam, nie wiem Samsung,
00:07:40
Apple, Huawei i tak dalej, i tak dalej.
00:07:41
Więc tutaj pomysł jest dokładnie
00:07:43
Co więcej, tutaj mamy to samo,
00:07:44
W sumie pierwszy krąg
00:07:46
Przypadek pierwszego koloru, który idzie
00:07:48
zdefiniować rodzaj produktu oraz
00:07:49
następnie potencjalnie marki.
00:07:51
W każdym przypadku, aby zachować dystrybucję
00:07:53
trochę jak wykres kołowy,
00:07:55
chyba że zobaczymy
00:07:56
Po prostu.
00:07:57
Podkategorie. Więc
00:07:58
Znów
00:07:59
informacje, które chcesz wyświetlić,
00:08:01
Zajmiemy się tym
00:08:03
jedna z tych wizualizacji,
00:08:04
Nie wyczerpującym wszystkiego, co
00:08:06
jest możliwe pod względem wizualizacji.
00:08:08
W każdym razie
00:08:10
To są te, które są najbardziej stawiane
00:08:12
do przodu w Excelu i będziemy mieli trochę
00:08:14
nadal widziany bardzo duża część
00:08:17
w porównaniu z tym, co jest proponowane.
00:08:19
Więc teraz, gdy już prawie wiemy
00:08:21
Jak wybrać wizualizację zgodnie z
00:08:23
co chcemy przedstawić,
00:08:26
Będziemy.
00:08:26
Zrelaksuj się w związku z
00:08:27
również do wizualizacji,
00:08:29
Widzimy więc, że poszliśmy dalej
00:08:32
Wykres, który był bardzo zajęty
00:08:34
I oto jest... to jest
00:08:36
gif w końcu I
00:08:39
nie chcą zajmować stanowiska w tej debacie,
00:08:41
W każdym razie
00:08:42
Oto animacja, która nas zabierze
00:08:44
wyświetlanie z wykresu, który
00:08:46
był bardzo zajęty, więc oto
00:08:48
był na diagramie
00:08:50
i dlatego zobaczyć wszystko, co możemy
00:08:52
Zrób to, aby uprościć wizualizację.
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I nie wiem, co myślisz,
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ale w rzeczywistości,
00:08:58
im więcej idzie, tym więcej idzie,
00:08:59
Więc tutaj wznawiam początkowy wzór,
00:09:02
Więc masz to, tym bardziej będziemy się rozwijać,
00:09:04
Więc tutaj zazwyczaj usuwamy
00:09:06
kolor tła, który nie służy żadnemu celowi,
00:09:08
Usuniemy podwójną skalę, ponieważ
00:09:10
że w tym samym czasie mieliśmy tu jedzenie
00:09:13
i napisz ponownie poniżej, ramki
00:09:15
Wokół tego niekoniecznie były przydatne.
00:09:17
Tam mieliśmy kolor zewsząd
00:09:20
kto nie podał więcej informacji
00:09:21
bo w końcu nie było
00:09:24
skala w stosunku do koloru.
00:09:26
Mogę również rozjaśnić
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Rzeczywiście, etykiety
00:09:28
które są trochę agresywne
00:09:30
w porównaniu do słupków
00:09:31
które są najciekawsze.
00:09:33
Mam drabinę, która była z tyłu,
00:09:35
co niekoniecznie było przydatne.
00:09:36
Mogę iść i zobaczyć wartości, które
00:09:38
znajdują się bezpośrednio na wykresie,
00:09:40
et cetera et cetera.
00:09:41
I tak tam,
00:09:42
stamtąd,
00:09:43
Zaczynamy od czegoś, co
00:09:45
jest bardzo "chwytliwy" i bardzo
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"za dużo" do czegoś właściwie,
00:09:49
, który zachowuje większość informacji
00:09:51
i który natychmiast umożliwia
00:09:53
Rozpowszechniaj słynne przesłanie, o którym mówiliśmy.
00:09:55
Tak więc, aby zachować elementy
00:09:57
klucze w związku z tym,
00:09:58
Wymieniłem je dla Ciebie
00:10:00
Prawy. Więc
00:10:01
kolory są informacją,
00:10:02
więc nie umieszczamy kolorów tła,
00:10:05
Nie umieszczamy kolorów
00:10:07
różne według słupków,
00:10:08
Jeśli nie ma zainteresowania
00:10:10
Warunki rozumienia
00:10:12
danych, których nie umieszczamy
00:10:14
Formatowanie tekstu
00:10:15
estetyka pod każdym względem.
00:10:17
Nie będziemy podkreślać, nie będziemy umieszczać
00:10:20
Tytuły pogrubione, ogromne wtedy
00:10:22
że niekoniecznie istnieje zainteresowanie.
00:10:24
Wtedy niekoniecznie umieszczamy zbędne informacje,
00:10:26
Więc typowo tutaj są
00:10:28
informacje o legendzie,
00:10:30
plus
00:10:31
Żywność, którą też znaleźli
00:10:33
poniżej, więc podwójna informacja,
00:10:35
więc tracimy użytkownika,
00:10:36
Skale, które nie zawsze są
00:10:38
konieczne, ponieważ tam dobre,
00:10:39
Posiadanie skali, jest tym, co
00:10:40
Czy to naprawdę nam pomaga?
00:10:42
Otóż nie, bo w rzeczywistości
00:10:43
są już posortowane w kolejności,
00:10:45
Więc oprócz dawania nam wartości
00:10:47
Po prostu niekoniecznie będziemy mieli
00:10:49
dodatkowe zrozumienie oraz że
00:10:51
Jest to bardzo ważne, ponieważ w
00:10:52
Excel, będziesz miał możliwość
00:10:54
umieścić wszędzie, kolory tła,
00:10:56
trochę
00:10:57
Elementy 3D i tak dalej.
00:10:59
Więc naprawdę tego nie rób.
00:11:02
Najbardziej ambitne wizualizacje
00:11:03
nie są najjaśniejsze do zrozumienia.
00:11:05
Im więcej elementów dodasz,
00:11:07
Im więcej załadujesz mózgu
00:11:09
osoba, która spróbuje go przeczytać.
00:11:11
Więc zachowaj prostotę i nie miej
00:11:12
nie boi się ci powiedzieć
00:11:14
w rzeczywistości jest to zbyt proste,
00:11:16
To jest...
00:11:16
Poczuję się tak, jakbym tego nie robił
00:11:18
Pracowałem nad moją wizualizacją. Wręcz przeciwnie
00:11:20
Im jest prościej, tym więcej powiemy:
00:11:22
że w końcu informacja przechodzi.
00:11:23
To bardzo ważne.
00:11:26
I ostatni element,
00:11:27
chodziło o wszystko, co jest dashboardingiem,
00:11:29
następnie w języku francuskim,
00:11:30
Więc to deska rozdzielcza i
00:11:31
Polega to na wyświetlaniu
00:11:34
szereg informacji.
00:11:35
Tak typowo, gdy
00:11:36
są na przykład na może
00:11:38
Twoja aplikacja bankowa,
00:11:39
będziesz miał typy dashboardów,
00:11:41
Ale jest ich kilka
00:11:43
we wszystkich firmach.
00:11:45
Więc myślę, że już masz
00:11:47
widziałem tego typu dokument.
00:11:49
W każdym razie
00:11:50
Jest to seria wykresów, które będą
00:11:52
pozwalają przeanalizować temat.
00:11:53
I tam zazwyczaj mamy po lewej stronie
00:11:56
Przykład tego, co powinno być
00:11:57
Raczej zrób vs dobry przykład
00:11:59
o tym, czego nie robić. Więc ja
00:12:01
natychmiast określa przykład, że
00:12:03
jest po lewej stronie nie jest z Excela,
00:12:05
ale nie mogłem znaleźć przykładu
00:12:06
super piękne w Excelu.
00:12:07
Więc wziąłem coś innego
00:12:09
Ale nieważne,
00:12:10
Mogliśmy się zbliżyć.
00:12:11
Jaka jest różnica między nimi?
00:12:13
Dzieje się tak dlatego, że już tu jesteśmy,
00:12:15
ładowane na poziomie graficznym,
00:12:16
Wszystko się trzyma.
00:12:18
Tytuły są niezwykle
00:12:19
podniesiony i bardzo mały, a zwłaszcza na
00:12:21
ma je wszędzie: mamy trzy grubości
00:12:23
grafiki, napisanej w bardzo małych
00:12:25
z dość złożonymi rzeczami,
00:12:26
Legendy i tak dalej.
00:12:28
Będąc tutaj, wciąż jesteśmy na
00:12:30
coś znacznie bardziej przewiewnego,
00:12:32
z przestrzenią, z
00:12:34
Legendy, które są
00:12:35
raczej jasne i
00:12:36
nie mamy ich wszędzie,
00:12:38
To wszystko.
00:12:40
Drugi element, który chciałem
00:12:43
wyróżnić
00:12:44
To po prostu
00:12:46
Fakt, że tutaj niekoniecznie mamy
00:12:48
wrażenie, że istnieje hierarchia
00:12:50
informacja. Tam wszyscy jesteśmy
00:12:51
bezpośrednio w lewym górnym rogu,
00:12:53
Od razu jesteśmy na stole z
00:12:55
bardzo szczegółowe dane, a następnie
00:12:58
ma wykresy kołowe, które są nieco niższe,
00:13:00
kto może tam być
00:13:02
podsumuj sytuację i że
00:13:04
To bardzo ważne.
00:13:05
Podczas tworzenia pulpitu nawigacyjnego
00:13:06
podczas tworzenia pulpitu nawigacyjnego,
00:13:08
Musisz nadać priorytet informacjom
00:13:09
od najbardziej ogólnych do najlepszych,
00:13:11
Więc tam, typowo tutaj,
00:13:12
co ma, co uczynił,
00:13:14
jest to, że naprawdę umieścił kluczowe liczby,
00:13:16
Tak więc to, co nazywamy kluczowymi wskaźnikami,
00:13:18
performance lub KPI w języku angielskim,
00:13:20
kluczowe informacje,
00:13:21
więc może to być obrót,
00:13:23
W związku z tym suma
00:13:25
Łączna liczba zamówień Suma
00:13:26
obrót, liczba
00:13:27
odwiedzający przynajmniej tam,
00:13:29
To naprawdę informacje makro
00:13:30
A potem możemy się trochę cofnąć
00:13:33
Bardziej szczegółowo. Tak typowo
00:13:34
Widzieliśmy, że mamy 6 200
00:13:36
odwiedzający i dobrze tam będziemy mieli
00:13:38
Dodatkowe informacje poniżej
00:13:40
Kto powie nam dystrybucję
00:13:41
w odniesieniu do źródeł ruchu.
00:13:43
Będziemy też mieli
00:13:46
ten
00:13:46
trendu i im bardziej idziemy w dół
00:13:48
i tym bardziej będziemy w szczegółach.
00:13:50
I dokładnie tak jest,
00:13:52
Ścieżka, będziesz miał na przykład,
00:13:53
Widzisz, że nie jesteś na
00:13:55
Twoje cele w stosunku do liczby
00:13:57
zamówień i dobrze od razu,
00:13:59
Będziesz chciał analizować przez
00:14:00
Przykład: liczba sprzedaży na
00:14:02
produkt i tak będziesz miał
00:14:04
Wykres trochę niżej, że będziesz
00:14:06
Wskaż to. Gdy masz
00:14:07
wykryto produkt, który idzie źle,
00:14:09
Możesz być w stanie
00:14:11
Oglądaj według geolokalizacji dla
00:14:12
powiedzmy, czy istnieje region, który
00:14:14
zgrzeszył w stosunku do drugiego.
00:14:16
I tak tam, to samo, trochę niżej,
00:14:18
potencjalnie
00:14:18
Będziesz miał wykres geolokalizacji.
00:14:20
Widzicie więc, że
00:14:22
Deska rozdzielcza jest w służbie
00:14:24
Twój proces myślowy.
00:14:26
I ostatni element, który możemy mieć,
00:14:28
Zazwyczaj jest tam te menu
00:14:29
którzy pokazują mi ogromne listy
00:14:31
które faktycznie pozwalają na filtrowanie
00:14:33
na tablicy, podczas gdy oni kładą
00:14:36
To po prostu bezzębne koło.
00:14:38
Więc nie umieściłem ekranu z
00:14:40
Wdrażania. W każdym razie
00:14:42
Wtedy tego nie potrzebujesz,
00:14:45
Po prostu się nie pojawia.
00:14:47
A kiedy tego potrzebujesz,
00:14:49
Zamierzamy go wdrożyć i
00:14:50
Wyświetl go. Oto te duże:
00:14:52
Podstawowe zasady to iść
00:14:53
umieścić odstęp między elementami,
00:14:56
, aby wyświetlić najwięcej
00:14:57
ważniejsze na górze i
00:14:59
plus makra i wszystko, co będzie
00:15:01
interakcja z użytkownikiem,
00:15:03
To będzie na tym poziomie.
00:15:06
Ostatnia rzecz, o której należy pamiętać,
00:15:08
To wciąż próba
00:15:10
, aby ograniczyć
00:15:11
Liczba wykresów.
00:15:13
Jeśli pulpit nawigacyjny ma piętnaście kilometrów długości
00:15:15
Na dłuższą metę nikt nie pójdzie na całość.
00:15:17
Tak potencjalnie,
00:15:17
Możesz tworzyć karty
00:15:19
różne według tematu lub wszystkich
00:15:21
po prostu idź spróbować przejrzeć
00:15:22
Trochę, aby pozostać na podstawach.
00:15:24
Mam więc nadzieję, że wszystko jest jasne.
00:15:26
Dla Ciebie i teraz,
00:15:28
Zaatakujemy
00:15:30
tworzenie wykresów w programie Excel.

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résultat(s)
00:00:02
सर्वोत्तम प्रथाओं के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन।
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पहला तत्व, हम कई के बारे में बात करने में सक्षम हैं
00:00:06
पिछले सत्रों में बार,
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यह विज़ुअलाइज़ेशन विकल्प होने जा रहा है कि
00:00:10
आप इसके अनुसार करने में सक्षम होंगे
00:00:12
जो आप मुझे दिखा सकते हैं।
00:00:14
जरूरी नहीं कि एक का उपयोग करें
00:00:16
जिसे आप दिल से जानते हैं,
00:00:17
उदाहरण के लिए
00:00:19
एक वक्र या एक पाई चार्ट,
00:00:21
उन सभी मामलों के लिए जिन्हें आप चाहते हैं
00:00:23
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लागू करें क्योंकि यह
00:00:25
जरूरी नहीं कि सबसे अधिक प्रासंगिक हो
00:00:27
जानकारी को उजागर करने के लिए।
00:00:29
तो यहाँ एक बड़ा सारांश है.
00:00:31
वैसे तो
00:00:31
मैं आपको शायद एक बनाने के लिए आमंत्रित करता हूं
00:00:33
स्क्रीन प्रिंट, इस तत्व का एक स्क्रीन शॉट
00:00:35
इसे हमेशा अपने बगल में रखें
00:00:37
जब आपको एक निर्माण करना होगा
00:00:39
डैशबोर्ड या सिर्फ एक विज़ुअलाइज़ेशन।
00:00:41
और वैसे भी,
00:00:42
जब हम जाते हैं, क्योंकि वहां मैं सब कुछ हूं
00:00:45
दिखाता है कि आप Excel में पहुँच योग्य हैं,
00:00:47
इसलिए जब हम मोड़ों पर जाते हैं,
00:00:48
क्षेत्र, नक्शे और इतने पर,
00:00:50
मैं इसमें और भी अधिक प्रवेश करने जा रहा हूं
00:00:52
उनका उपयोग कब करना है, इसके बारे में विवरण,
00:00:54
ऐसे जाल या जाल से बचें,
00:00:56
तो यहाँ यह एक बड़ी शीट है
00:00:58
सारांश जो हम करेंगे
00:00:59
तो एक साथ।
00:01:00
हर बार जब आप जाते हैं
00:01:01
विज़ुअलाइज़ेशन प्रकार रखें।
00:01:03
तो पहला,
00:01:04
ये हैं मोड़,
00:01:05
तो सबसे स्पष्ट,
00:01:06
मुझे लगता है, मोड़ कि
00:01:08
आपको रुझान प्रदर्शित करने की अनुमति दें
00:01:09
और आमतौर पर समय की अवधि में।
00:01:11
यह वास्तव में सबसे स्पष्ट बात है।
00:01:14
तो यह विकास का विकास हो सकता है
00:01:16
एक कंपनी का कारोबार,
00:01:17
एक वेबसाइट पर मासिक यातायात,
00:01:19
किसी भी मामले में कुछ ऐसा जो विकसित होता है
00:01:22
समय और इसलिए हम विकसित होने में सक्षम होंगे,
00:01:24
प्रवृत्ति का विश्लेषण करें।
00:01:25
तब
00:01:26
आपके पास वह है जिसे कहा जाता है
00:01:28
बार चार्ट और पाई
00:01:29
चार्ट
00:01:30
तो पाई चार्ट, जिसे भी कहा जाता है
00:01:32
फ्रेंच में कैमबर्ट, तो कौन
00:01:34
आपको आइटम की तुलना करने की अनुमति देता है।
00:01:35
एक-दूसरे के संबंध में,
00:01:37
तो विशेष रूप से उनके महत्व को देखें
00:01:38
एक-दूसरे के संबंध में।
00:01:40
किसी भी मामले में,
00:01:41
प्रत्येक तत्व किस वजन का प्रतिनिधित्व करता है?
00:01:43
और यह उदाहरण के लिए हो सकता है,
00:01:45
उत्पाद के प्रकार के अनुसार बिक्री,
00:01:47
तो वहां हमारे पास उदाहरण के लिए होगा
00:01:49
उत्पाद ए, उत्पाद बी,
00:01:51
उत्पाद सी, एट वगैरह। तो यहाँ भी
00:01:53
उत्पाद ए, उत्पाद बी, उत्पाद सी,
00:01:54
और आगे भी।
00:01:55
और आगंतुकों को यातायात स्रोत द्वारा भी,
00:01:58
तो लोग आते हैं
00:02:00
खोज इंजन,
00:02:00
लोग अन्य साइटों के माध्यम से आते हैं,
00:02:02
और वगैरह और वगैरह।
00:02:03
तो झटका प्रभावी ढंग से प्रदर्शित करने के लिए वहां
00:02:05
तत्वों और उनके अनुपातों की।
00:02:08
तब
00:02:08
हमारे पास हिस्टोग्राम कहा जाएगा,
00:02:09
इसलिए भ्रमित न हों
00:02:10
हिस्टोग्राम और आरेख।
00:02:11
हम देखेंगे कि हम क्या अंतर करते हैं
00:02:12
उन्हें एक्सेल में लागू करेंगे,
00:02:13
लेकिन किसी भी मामले में,
00:02:14
यह एक जैसा नहीं है
00:02:16
उपयोग की शर्तें या क्या कहा जाता है
00:02:17
बॉक्स प्लॉट भी,
00:02:18
तो यही आपके पास यहां है और हम
00:02:20
मूंछों के फ्रेंच बक्से में कॉल।
00:02:22
लेकिन जैसा कि मुझे यह बहुत बदसूरत लगता है,
00:02:23
मैं इसे बॉक्स प्लॉट कहता हूं,
00:02:25
मुझे क्षमा करें।
00:02:26
अचानक दिखाओ,
00:02:27
सचमुच
00:02:28
तत्वों का वितरण,
00:02:29
तो यहां विचार अच्छा कहना है
00:02:32
इसलिए, अगर मैं अपना पहला उदाहरण लेता हूं,
00:02:35
कर्मचारियों की संख्या सीमा के अनुसार
00:02:37
वेतन तो मूल रूप से मुझे यहां मिलने जा रहा है
00:02:40
कर्मचारियों की संख्या इसलिए मुझे नहीं पता कि मेरे पास है
00:02:43
10 कर्मचारी जो 1500 और 2000 € के बीच कमाते हैं।
00:02:45
उसके बाद, यहां, मेरे पास 15 कर्मचारी हैं।
00:02:47
जो 2000 और 2500 के बीच कमाता है,
00:02:49
मेरे पास 25 कर्मचारी हैं।
00:02:51
किसी भी मामले में, आपके पास यह है,
00:02:53
हमारे पास संभावित रूप से वितरण है
00:02:55
यहां कम मजदूरी,
00:02:56
यहाँ उच्च मजदूरी,
00:02:58
यहाँ औसत वेतन,
00:02:59
लेकिन मोटे तौर पर यह जानने के लिए कि कहां है
00:03:01
शर्तों में मेरा पेरोल
00:03:03
व्यक्तियों की संख्या।
00:03:05
यही वह है और यहाँ, हम करने जा रहे हैं
00:03:07
काफी हद तक एक ही प्रणाली है,
00:03:08
जब हम आएंगे तो मैं अधिक विस्तार से वापस आऊंगा
00:03:10
इसका उपयोग करेंगे क्योंकि यह कुछ है
00:03:12
कुछ ऐसा जिसके हम कम आदी हैं,
00:03:13
बॉक्स प्लॉट। किसी भी मामले में, आपके पास यह है,
00:03:16
यह एक टूटने को भी दर्शाता है
00:03:17
प्रमुख मूल्यों वाले तत्व जो हम जाते हैं,
00:03:19
जिसे हम बुलाएंगे
00:03:21
चतुर्थक
00:03:22
केवल।
00:03:24
फिर, बिंदु बादलों की तरह है,
00:03:25
जो संभावित रूप से आपको याद दिला सकता है
00:03:27
आपकी भौतिकी या एसवीटी कक्षाएं।
00:03:29
तो दो चर के बीच संबंध दिखाएं।
00:03:31
तो मूल रूप से हम वह प्राप्त करने जा रहे हैं जो हमें मिलने जा रहा है
00:03:34
एब्सिसा पर एक अक्ष कहता है और ए
00:03:36
y-अक्ष पर अक्ष और इसलिए दो मीट्रिक
00:03:38
जिससे हम जुड़ सकेंगे
00:03:41
मान। उदाहरण के लिए हम
00:03:43
अगर मैं वापस आऊं तो यहां आ सकता हूं।
00:03:45
मेरे अभियान की कहानियां
00:03:47
पिछला अध्याय विपणन बजट
00:03:48
किसे काम पर रखा गया था, इसलिए मैं
00:03:51
अभियान X पर € 10,000 डालें और उसके बाद
00:03:54
यहां निर्देशांक पर, मैं इसे प्राप्त करने जा रहा हूं
00:03:55
टर्नओवर जो इसने मुझे लाया।
00:03:57
और इसलिए प्रत्येक अभियान के लिए,
00:03:58
मेरे पास एक मुद्दा होगा जो सरकार से जाता है
00:04:01
दिखाई देने के लिए गोली मार दी गई, इसलिए वहां मुझे नहीं पता,
00:04:02
मैंने 15,000 लोगों को काम पर रखा,
00:04:03
यह मुझे 30000 लाया, यहाँ मैं
00:04:05
25,000 को काम पर रखा, यह मुझे 40,000 लाया,
00:04:07
और वगैरह और वगैरह।
00:04:08
और इसलिए यहां विचार देखने के लिए है
00:04:09
अगर दोनों के बीच कोई रिश्ता है।
00:04:12
अगर मेरे पास मूल रूप से ऐसे बिंदु हैं जो चलते हैं
00:04:14
एक वक्र खींचें और अच्छी तरह से मैं कर सकता हूं
00:04:15
मुझे बताना कि वास्तव में एक है
00:04:17
बजट के बीच संबंध जो मैं प्रतिबद्ध करता हूं
00:04:19
और परिणाम जो मुझे मिलते हैं
00:04:21
मेरे टर्नओवर पर ठीक है।
00:04:24
तब
00:04:24
हमारे पास वह सब कुछ होगा जिसे हम कहते हैं
00:04:26
गर्मी के नक्शे या हीटमैप में
00:04:28
अंग्रेजी, बनाने का विचार होगा
00:04:30
चर के बीच संबंधों से उभरें।
00:04:32
तो आप मुझे बताने जा रहे हैं कि यह एक है
00:04:34
एक ही परिभाषा को छोटा करें।
00:04:35
तो नहीं, एक बारीकियां हैं,
00:04:37
यहां हम दो चर पर हैं, यहां हम
00:04:40
चर पर है, यह हो सकता है
00:04:42
4, 5, 6, 7 और इसलिए वजन के आधार पर
00:04:44
मूल्य पर, अचानक,
00:04:46
एक सेल, हमारे पास एक मूल्य होगा
00:04:48
जो कम या ज्यादा लाल होने जा रहा है या
00:04:51
कम या ज्यादा हरे रंग के आधार पर
00:04:53
मानचित्र का वह प्रकार जिसे प्रदर्शित किया जा सकता है.
00:04:55
और इसलिए हमारे पास क्या हो सकता है,
00:04:57
यह आमतौर पर बीच में तालिकाएं होती हैं
00:04:58
उत्पाद और मीट्रिक
00:05:00
जो उदाहरण के लिए जुड़ा होगा।
00:05:02
नहीं, संख्या
00:05:03
बिक्री
00:05:04
रूपांतरण दर,
00:05:05
अगर मैं पहले से अपने उदाहरण पर वापस जाता हूं,
00:05:08
प्रति अधिग्रहण लागत और इसलिए मैं करूंगा
00:05:10
जिसे आयाम कहा जाता है,
00:05:12
तो मूल रूप से एक संदर्भ और
00:05:14
मैट्रिक्स, की एक श्रृंखला
00:05:16
वास्तव में बिक्री के साथ आंकड़े,
00:05:17
रूपांतरण दर, वगैरह।
00:05:19
और उदाहरण के लिए हम बिक्री को अधिक कह सकते हैं
00:05:23
उच्च और उच्च है
00:05:24
सेल लाल हो जाएगा और
00:05:25
तो बिक्री कम है
00:05:27
और सेल जितना नीला होगा। और इसलिए वहाँ,
00:05:29
तुरंत, नेत्रहीन,
00:05:30
मैं उन लोगों को पहचानने में सक्षम हो जाऊंगा
00:05:31
जिसने सबसे अधिक बिक्री उत्पन्न की,
00:05:33
उत्पन्न उत्पाद
00:05:34
सबसे अधिक बिक्री।
00:05:36
फिर हमारे पास नक्शे हैं,
00:05:37
इसलिए कार्ड बहुत स्पष्ट हैं।
00:05:39
यह डेटा प्रदर्शित करने की अनुमति देगा
00:05:40
भौगोलिक क्षेत्रों के अनुसार,
00:05:42
तो यह किसके द्वारा बिक्री की जा सकती है?
00:05:44
देश या वेबसाइट ट्रैफ़िक
00:05:46
फ्रांस क्षेत्रों के स्तर पर।
00:05:48
फिर हम सब कुछ देखेंगे कि
00:05:50
यह प्रसारित होने जा रहा है, इसलिए यह पहले से ही बहुत कुछ नहीं है।
00:05:52
थोड़ा और अमूर्त बनें
00:05:54
विज़ुअलाइज़ेशन के संदर्भ में,
00:05:55
थोड़ा कम इस्तेमाल किया। विचार है,
00:05:57
यह दोनों विकास को दिखाने के लिए है,
00:05:59
कर्व्स की तरह,
00:06:00
वैसे तो
00:06:00
हम देखते हैं कि यह समझदारी से है, वहां,
00:06:02
अंधेरे वाली लाइन पर,
00:06:05
ऐसा ही। इसलिए
00:06:06
वितरण के विकास को दिखाएं,
00:06:08
तो यह महत्वपूर्ण है, वितरण
00:06:11
कई तत्वों के बीच
00:06:13
एक ऐसा दृष्टिकोण रखना जो वैश्वीकृत हो।
00:06:14
तो मूल रूप से मैं यहां होने जा रहा हूं
00:06:17
संचयी वक्र जो दर्शाता है
00:06:18
उदाहरण के लिए टर्नओवर
00:06:20
कुल मिलाकर मुझे सब कुछ पता है
00:06:22
एक महीने बाद और बाद में नीले रंग में,
00:06:24
मैं कारोबार करने जा रहा हूँ
00:06:26
जिसका उत्पादन किसके द्वारा किया गया था?
00:06:27
उत्पाद ए और ठीक नीचे,
00:06:29
कारोबार जो था
00:06:31
उत्पाद बी द्वारा बनाया गया। तो यहाँ
00:06:32
मेरे पास कुल और दोनों बार भी
00:06:35
मेरे पास वितरण का विकास है,
00:06:36
इसलिए प्रत्येक उत्पाद का वजन कितना है?
00:06:38
महीने का कार्य। तो यह हो सकता है
00:06:40
यह मामला और यह भी हो सकता है
00:06:41
अचानक कार्य में विकास
00:06:43
यातायात स्रोत।
00:06:44
इसलिए अगर मैं संक्षेप में कहता हूं, तो यह थोड़ा सा है
00:06:46
बार चार्ट के बीच मिश्रित
00:06:47
पाई चार्ट इस हिस्से को वहां और
00:06:49
बेशक क्योंकि एक ही समय में यह दिखाता है
00:06:51
विकास और यह भी दिखाता है ...
00:06:53
यह आपको तत्वों की तुलना करने की अनुमति देता है
00:06:55
एक-दूसरे के संबंध में,
00:06:57
इस मामले में बहुत दिलचस्प है
00:06:59
दृश्य।
00:07:00
मैं इसका बहुत उपयोग करता हूं।
00:07:02
और आखिरी मामला,
00:07:04
यह सभी विज़ुअलाइज़ेशन होने जा रहा है
00:07:06
पेड़ के चारों ओर।
00:07:07
मूल रूप से, यह परिभाषित करने जा रहा है
00:07:10
कई के बीच पदानुक्रम
00:07:11
तत्व और फिर परिभाषित करें
00:07:14
उनके भीतर उपश्रेणियाँ।
00:07:16
आमतौर पर
00:07:17
मैं करने जा रहा हूँ, मैं एक विक्रेता हूँ
00:07:19
इलेक्ट्रॉनिक उत्पादों और I
00:07:21
उदाहरण के लिए यहां होगा,
00:07:23
कारोबार जो दर्शाया जाता है
00:07:25
कैमरों द्वारा और यहाँ,
00:07:27
कारोबार जो दर्शाया जाता है
00:07:28
स्मार्टफ़ोन द्वारा; तो नीले रंग में
00:07:30
कैमरा, सफेद स्मार्टफोन में।
00:07:31
और उनके भीतर,
00:07:33
मेरे पास अभी भी श्रेणियां हो सकती हैं,
00:07:34
उदाहरण के लिए
00:07:36
एमेच्योर कैमरा,
00:07:37
पेशेवर कैमरा और
00:07:38
यहाँ है, मैं सैमसंग को नहीं जानता,
00:07:40
एप्पल, हुआवेई और वगैरह, वगैरह।
00:07:41
तो यहां विचार बिल्कुल है
00:07:43
इसके अलावा यहां वही है जो हमारे पास है
00:07:44
एक पहला चक्र, कुल मिलाकर
00:07:46
मामला पहला रंग जो जाता है
00:07:48
उत्पाद के प्रकार को परिभाषित करें और
00:07:49
फिर संभावित रूप से ब्रांड।
00:07:51
किसी भी मामले में, वितरण को बनाए रखने के लिए
00:07:53
पाई चार्ट की तरह,
00:07:55
सिवाय इसके कि हम देखेंगे
00:07:56
केवल।
00:07:57
उपश्रेणियाँ। इसलिए
00:07:58
फिर
00:07:59
वह जानकारी जिसे आप प्रदर्शित करना चाहते हैं,
00:08:01
हम खुदाई करेंगे
00:08:03
इन विज़ुअलाइज़ेशन में से एक,
00:08:04
मैं हर उस चीज पर संपूर्ण नहीं रहा हूं जो
00:08:06
विज़ुअलाइज़ेशन के संदर्भ में संभव है।
00:08:08
किसी भी मामले में,
00:08:10
ये वे हैं जो सबसे अधिक रखे जाते हैं
00:08:12
एक्सेल में आगे बढ़ें और हमारे पास कुछ होगा
00:08:14
अभी भी एक बहुत बड़ा हिस्सा देखा गया
00:08:17
जो प्रस्तावित है उसकी तुलना में।
00:08:19
तो अब जब हम बहुत कुछ जानते हैं
00:08:21
दृश्य के अनुसार कैसे चुनें
00:08:23
हम क्या सामने रखना चाहते हैं,
00:08:26
हम होने जा रहे हैं।
00:08:26
किसके संबंध में आराम करें?
00:08:27
विज़ुअलाइज़ेशन के लिए भी,
00:08:29
तो वहां हम देखते हैं कि हम आगे बढ़े
00:08:32
एक ग्राफ जो बहुत व्यस्त था
00:08:34
और इसलिए यहां यह है ... तो यह एक है
00:08:36
जीआईएफ अंत में मैं
00:08:39
इस बहस पर किसी का पक्ष नहीं लेना चाहते,
00:08:41
किसी भी मामले में,
00:08:42
यहाँ एक एनीमेशन है जो हमें देगा
00:08:44
चार्ट से प्रदर्शित करें कि
00:08:46
बहुत व्यस्त था, इसलिए हम वहां
00:08:48
एक आरेख पर था
00:08:50
और इसलिए सब कुछ देखने के लिए हम कर सकते हैं
00:08:52
विज़ुअलाइज़ेशन को सरल बनाने के लिए करें।
00:08:54
और मुझे नहीं पता कि आप क्या सोचते हैं,
00:08:57
लेकिन वास्तव में,
00:08:58
जितना अधिक वह जाता है, उतना ही वह जाता है,
00:08:59
तो यहां मैं शुरुआती पैटर्न को फिर से शुरू करता हूं,
00:09:02
तो वहां आपके पास यह है, जितना अधिक हम आगे बढ़ेंगे,
00:09:04
तो यहां हम आम तौर पर हटा देंगे
00:09:06
पृष्ठभूमि रंग जो कोई उद्देश्य प्रदान नहीं करता है,
00:09:08
हम दोहरे पैमाने को हटा देंगे क्योंकि
00:09:10
कि एक ही समय में हमारे पास यहां भोजन था
00:09:13
और नीचे फिर से लिखें, फ्रेम
00:09:15
इसके आसपास आवश्यक रूप से उपयोगी नहीं थे।
00:09:17
वहां हमारे पास हर जगह से रंग था
00:09:20
जिन्होंने ज्यादा जानकारी नहीं दी
00:09:21
क्योंकि अंत में कोई नहीं था
00:09:24
रंग के संबंध में पैमाना।
00:09:26
मैं हल्का भी कर सकता हूँ
00:09:27
वास्तव में लेबल
00:09:28
जो थोड़ा आक्रामक हैं
00:09:30
सलाखों की तुलना में
00:09:31
जो सबसे दिलचस्प हैं।
00:09:33
मेरे पास एक सीढ़ी है जो पीछे थी,
00:09:35
जो आवश्यक रूप से उपयोगी नहीं था।
00:09:36
मैं जा सकता हूं और उन मूल्यों को देख सकता हूं जो
00:09:38
सीधे ग्राफ पर हैं,
00:09:40
और वगैरह और वगैरह।
00:09:41
और इसलिए वहाँ,
00:09:42
वहाँ से
00:09:43
हम किसी ऐसी चीज से शुरू करते हैं जो
00:09:45
बहुत "आकर्षक" और बहुत है
00:09:47
वास्तव में किसी चीज़ के लिए "बहुत अधिक",
00:09:49
जो अधिकांश जानकारी को बरकरार रखता है
00:09:51
और जो तुरंत बनाना संभव बनाता है
00:09:53
उस प्रसिद्ध संदेश को फैलाएं जिसके बारे में हम बात कर रहे थे।
00:09:55
तो तत्वों को बनाए रखने के लिए
00:09:57
उसके संबंध में कुंजी,
00:09:58
मैंने उन्हें आपके लिए सूचीबद्ध किया है
00:10:00
दाएँ। इसलिए
00:10:01
रंग जानकारी हैं,
00:10:02
इसलिए हम पृष्ठभूमि रंग नहीं डालते हैं,
00:10:05
हम रंग नहीं डालते हैं
00:10:07
सलाखों से अलग,
00:10:08
यदि इसमें कोई रुचि नहीं है
00:10:10
समझने की शर्तें
00:10:12
डेटा में से, हम नहीं डालते हैं
00:10:14
पाठ स्वरूपण
00:10:15
हर तरह से सौंदर्यशास्त्र।
00:10:17
हम इसे उजागर नहीं करने जा रहे हैं, हम डालने नहीं जा रहे हैं।
00:10:20
ओवरबोल्ड में शीर्षक, तब विशाल
00:10:22
कि जरूरी नहीं कि रुचि हो।
00:10:24
फिर हम अनावश्यक जानकारी नहीं डालते हैं,
00:10:26
तो आमतौर पर यहाँ हैं
00:10:28
किंवदंती की जानकारी,
00:10:30
और
00:10:31
खाद्य पदार्थ जो उन्हें भी मिले
00:10:33
नीचे, इसलिए दोहरी जानकारी,
00:10:35
इसलिए हम उपयोगकर्ता को खो देते हैं,
00:10:36
तराजू जो हमेशा नहीं होते हैं
00:10:38
आवश्यक है क्योंकि वहाँ अच्छा है,
00:10:39
पैमाने होने के नाते, क्या है
00:10:40
क्या यह वास्तव में हमारी मदद करता है?
00:10:42
ठीक है क्योंकि वास्तव में वे
00:10:43
पहले से ही क्रमबद्ध हैं,
00:10:45
तो हमें मूल्य देने के अलावा
00:10:47
बस हम जरूरी नहीं कि ऐसा करने जा रहे हों
00:10:49
एक अतिरिक्त समझ और वह
00:10:51
यह बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि
00:10:52
एक्सेल, आपके पास करने की क्षमता होगी
00:10:54
हर जगह रखने के लिए, पृष्ठभूमि रंग,
00:10:56
कुछ
00:10:57
3 डी तत्व, वगैरह।
00:10:59
तो वास्तव में ऐसा मत करो।
00:11:02
सबसे महत्वाकांक्षी विज़ुअलाइज़ेशन
00:11:03
समझने के लिए सबसे स्पष्ट नहीं हैं।
00:11:05
आप जितने अधिक तत्व जोड़ते हैं,
00:11:07
जितना अधिक आप मस्तिष्क को लोड करेंगे
00:11:09
वह व्यक्ति जो इसे पढ़ने की कोशिश करेगा।
00:11:11
तो इसे सरल रखें और न करें
00:11:12
आपको बताने से डर नहीं
00:11:14
वास्तव में यह बहुत सरल है,
00:11:16
यह है।।।
00:11:16
ऐसा महसूस होने वाला है कि मैं नहीं करता
00:11:18
मेरे विज़ुअलाइज़ेशन पर काम किया। इसके विपरीत
00:11:20
यह जितना सरल होगा, उतना ही हम कहेंगे
00:11:22
कि अंत में जानकारी पास हो जाती है।
00:11:23
इसलिए यह बहुत महत्वपूर्ण है।
00:11:26
और अंतिम तत्व,
00:11:27
यह सब कुछ के बारे में था जो डैशबोर्डिंग कर रहा है,
00:11:29
फिर फ्रेंच में,
00:11:30
तो यह डैशबोर्ड है और
00:11:31
इसमें प्रदर्शित करना शामिल है
00:11:34
कई जानकारी।
00:11:35
आमतौर पर जब आप
00:11:36
उदाहरण के लिए, शायद
00:11:38
आपका बैंकिंग आवेदन,
00:11:39
आपके पास डैशबोर्ड प्रकार होंगे,
00:11:41
लेकिन कुछ हैं
00:11:43
सभी कंपनियों में।
00:11:45
तो मुझे लगता है कि आपके पास पहले से ही है
00:11:47
उस तरह का दस्तावेज़ देखा।
00:11:49
वैसे भी
00:11:50
यह रेखांकन की एक श्रृंखला है जो
00:11:52
एक विषय का विश्लेषण करने की अनुमति दें।
00:11:53
और वहां आम तौर पर हमारे पास बाईं ओर होता है
00:11:56
उदाहरण क्या होना चाहिए
00:11:57
बल्कि सही बनाम सही उदाहरण
00:11:59
क्या नहीं करना है। तो मैं
00:12:01
तुरंत उदाहरण निर्दिष्ट करता है कि
00:12:03
बाईं ओर एक्सेल से नहीं है,
00:12:05
लेकिन मुझे एक उदाहरण नहीं मिला
00:12:06
एक्सेल पर सुपर सुंदर.
00:12:07
तो मैंने कुछ और लिया
00:12:09
लेकिन कोई बात नहीं,
00:12:10
हम करीब आ सकते हैं।
00:12:11
वहां, दोनों के बीच क्या अंतर है?
00:12:13
ऐसा इसलिए है, क्योंकि पहले से ही यहां, हम बेहद हैं
00:12:15
ग्राफिक्स स्तर पर लोड किया गया,
00:12:16
सब कुछ एक साथ चिपक जाता है।
00:12:18
शीर्षक बेहद हैं
00:12:19
उठाया गया और बहुत छोटा और विशेष रूप से
00:12:21
उन्हें हर जगह रखा गया है: हमारे पास तीन मोटाई हैं
00:12:23
ग्राफिक की संख्या, बहुत छोटे में लिखी गई
00:12:25
काफी जटिल चीजों के साथ,
00:12:26
किंवदंतियाँ, आदि।
00:12:28
जबकि यहां हम अभी भी हैं
00:12:30
कुछ और अधिक हवादार,
00:12:32
अंतरिक्ष के साथ,
00:12:34
किंवदंतियाँ जो हैं
00:12:35
बल्कि स्पष्ट और
00:12:36
हमारे पास वे हर जगह नहीं हैं,
00:12:38
बस।
00:12:40
दूसरा तत्व जो मैं चाहता था
00:12:43
मुख्य आकर्षण
00:12:44
यह बस है
00:12:46
तथ्य यह है कि यहां, हमारे पास जरूरी नहीं है
00:12:48
धारणा है कि एक पदानुक्रम है
00:12:50
सूचना। वहाँ हम सभी हैं
00:12:51
ठीक ऊपर बाईं ओर,
00:12:53
हम तुरंत एक मेज पर हैं
00:12:55
बहुत बारीक डेटा और फिर हम
00:12:58
पाई चार्ट हैं जो थोड़ा कम हैं,
00:13:00
वहां कौन हो सकता है
00:13:02
स्थिति को संक्षेप में प्रस्तुत करें और वह
00:13:04
यह बहुत महत्वपूर्ण है।
00:13:05
जब आप डैशबोर्ड बनाते हैं,
00:13:06
जब आप डैशबोर्ड बनाते हैं,
00:13:08
आपको जानकारी को प्राथमिकता देने की आवश्यकता है
00:13:09
सबसे सामान्य से लेकर बेहतरीन तक,
00:13:11
तो वहाँ, आमतौर पर यहाँ,
00:13:12
उसके पास क्या है, उसने क्या किया है,
00:13:14
यह है कि उन्होंने वास्तव में प्रमुख आंकड़े रखे,
00:13:16
तो जिसे हम प्रमुख संकेतक कहते हैं,
00:13:18
अंग्रेजी में प्रदर्शन या KPI,
00:13:20
मुख्य जानकारी,
00:13:21
तो यह कारोबार हो सकता है,
00:13:23
इसलिए, कुल संख्या
00:13:25
कुल आदेशों की कुल संख्या
00:13:26
कारोबार, संख्या
00:13:27
आगंतुक कम से कम वहां,
00:13:29
यह वास्तव में मैक्रो जानकारी है
00:13:30
और फिर हम थोड़ा वापस जा सकते हैं
00:13:33
अधिक विस्तार से। तो आमतौर पर
00:13:34
हमने देखा कि हमारे पास 6,200 थे।
00:13:36
आगंतुकों और अच्छी तरह से वहां हमारे पास एक होगा
00:13:38
अतिरिक्त जानकारी नीचे
00:13:40
हमें कौन बताएगा वितरण
00:13:41
यातायात स्रोतों के संबंध में।
00:13:43
हम भी करेंगे
00:13:46
वही
00:13:46
प्रवृत्ति और जितना अधिक हम नीचे जाते हैं
00:13:48
और जितना अधिक हम विस्तार से होंगे।
00:13:50
और यह वही है जहां यह है,
00:13:52
मार्ग, उदाहरण के लिए, आपके पास होगा,
00:13:53
आप देखते हैं कि आप नहीं हैं
00:13:55
संख्या के संबंध में आपके लक्ष्य
00:13:57
आदेशों की संख्या और तुरंत अच्छी तरह से,
00:13:59
आप इसके द्वारा विश्लेषण करना चाहेंगे
00:14:00
उदाहरण के लिए प्रति बिक्री की संख्या
00:14:02
उत्पाद और इसलिए आपके पास एक होगा
00:14:04
थोड़ा नीचे चार्ट करें जो आपको देगा
00:14:06
इसे इंगित करें। एक बार जब आप होते हैं
00:14:07
गलत होने वाले उत्पाद का पता लगाया,
00:14:09
आप सक्षम हो सकते हैं
00:14:11
जियोलोकेशन द्वारा देखें
00:14:12
कहो कि अगर कोई क्षेत्र है तो
00:14:14
दूसरे के संबंध में पाप किया है।
00:14:16
और इसलिए वहां, वही, थोड़ा नीचे,
00:14:18
संभावित
00:14:18
आपके पास एक जियोलोकेशन ग्राफ होगा।
00:14:20
और इसलिए वहां आप मूल रूप से देखते हैं
00:14:22
डैशबोर्ड किसकी सेवा में है?
00:14:24
आपकी विचार प्रक्रिया।
00:14:26
और अंतिम तत्व जो हमारे पास हो सकता है,
00:14:28
यह आमतौर पर, वहां, ये मेनू हैं
00:14:29
जो मुझे विशाल सूची दिखाते हैं
00:14:31
जो वास्तव में आपको फ़िल्टर करने की अनुमति देता है
00:14:33
बोर्ड पर जब वे डालते हैं
00:14:36
यह बस एक दंतहीन पहिया है।
00:14:38
इसलिए मैंने स्क्रीन के साथ स्क्रीन नहीं लगाई।
00:14:40
परिनियोजन। किसी भी मामले में,
00:14:42
यह तब होता है जब आपको इसकी आवश्यकता नहीं होती है,
00:14:45
यह सिर्फ दिखाई नहीं देता है।
00:14:47
जब आपको इसकी आवश्यकता होती है,
00:14:49
हम इसे तैनात करने जा रहे हैं और
00:14:50
इसे प्रदर्शित करें। तो यहाँ बड़े हैं
00:14:52
मौलिक सिद्धांत ों को जाना है
00:14:53
तत्वों के बीच जगह डालो,
00:14:56
सबसे अधिक प्रदर्शित करने के लिए
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शीर्ष पर अधिक महत्वपूर्ण और
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साथ ही मैक्रोज़ और सब कुछ जो होने जा रहा है
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उपयोगकर्ता के साथ बातचीत,
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यह उस स्तर पर होने जा रहा है।
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ध्यान रखने योग्य अंतिम बात,
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यह अभी भी कोशिश करने के लिए है
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सीमित करने के लिए
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ग्राफ़ की संख्या.
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यदि आपका डैशबोर्ड पंद्रह किलोमीटर लंबा है
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लंबे समय में, कोई भी पूरे रास्ते नहीं जाएगा।
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तो संभावित रूप से,
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आप टैब बना सकते हैं
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विषय या सभी से अलग
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बस स्किम करने की कोशिश करो
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आवश्यक वस्तुओं पर थोड़ा रहना है।
00:15:24
इसलिए मुझे उम्मीद है कि सब कुछ स्पष्ट है।
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आपके लिए और अब,
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हम हमला करेंगे
00:15:30
Excel में चार्ट बनाना.

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résultat(s)
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Visualisasi data dengan praktik terbaik.
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Elemen pertama, kami telah dapat berbicara tentang beberapa
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waktu di sesi sebelumnya,
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Ini akan menjadi pilihan visualisasi yang
00:00:10
Anda akan dapat melakukan sesuai dengan
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dari apa yang bisa Anda tunjukkan kepada saya.
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Belum tentu menggunakan yang satu
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yang Anda hafal,
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Jadi misalnya
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kurva atau diagram lingkaran,
00:00:21
untuk semua kasus yang Anda inginkan
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Menerapkan visualisasi data karena
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belum tentu yang paling relevan
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untuk menyoroti informasi.
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Jadi, inilah ringkasan besarnya.
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Omong-omong
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Saya mengundang Anda mungkin untuk membuat
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Sablon, tangkapan layar elemen ini
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untuk selalu memilikinya di samping Anda
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Ketika Anda harus membangun
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dasbor atau hanya visualisasi.
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Lagi pula,
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ketika kita pergi, karena di sana semua aku
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menunjukkan bahwa Anda dapat diakses di Excel,
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Jadi ketika kita pergi ke kurva,
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area, peta, dan sebagainya,
00:00:50
Saya akan mendapatkan lebih banyak lagi ke
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detail tentang kapan menggunakannya,
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hindari jebakan atau jebakan seperti itu,
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Jadi ini lembaran besar
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Ringkasan yang akan kita bahas
00:00:59
Jadi bersama.
00:01:00
Jadi setiap kali Anda pergi
00:01:01
Memiliki tipe visualisasi.
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Jadi yang pertama,
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Ini adalah kurva,
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Jadi yang paling jelas,
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Saya pikir, kurva yang
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memungkinkan Anda menampilkan tren
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dan biasanya selama periode waktu tertentu.
00:01:11
Itu benar-benar hal yang paling jelas.
00:01:14
Jadi itu bisa menjadi evolusi dari
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omset perusahaan,
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lalu lintas bulanan di situs web,
00:01:19
Bagaimanapun, sesuatu yang berkembang
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waktu dan karena itu kita akan dapat berkembang,
00:01:24
Analisis tren.
00:01:25
Kemudian
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Anda memiliki apa yang disebut
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Bagan batang dan pai
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Grafik
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Jadi Pie Charts, juga disebut
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Camembert dalam bahasa Prancis, jadi siapa
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memungkinkan Anda membandingkan item.
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dalam hubungannya satu sama lain,
00:01:37
Jadi secara khusus melihat pentingnya mereka
00:01:38
dalam hubungannya satu sama lain.
00:01:40
Bagaimanapun,
00:01:41
Berapa berat yang diwakili oleh setiap elemen?
00:01:43
Dan itu bisa misalnya,
00:01:45
penjualan berdasarkan jenis produk,
00:01:47
Jadi di sana kita akan memiliki misalnya
00:01:49
produk A, produk B,
00:01:51
produk C, dan sebagainya. Jadi di sini juga
00:01:53
produk A, produk B, produk C,
00:01:54
dan lain sebagainya.
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Dan pengunjung juga berdasarkan sumber trafik,
00:01:58
Jadi orang-orang datang
00:02:00
Pencari
00:02:00
orang datang melalui situs lain,
00:02:02
dan lain-lain.
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Jadi di sana untuk menampilkan pukulan secara efektif
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dari unsur-unsur dan proporsinya.
00:02:08
Kemudian
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kita akan memiliki apa yang disebut histogram,
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jadi jangan bingung
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histogram dan diagram.
00:02:11
Kita akan melihat perbedaan yang kita buat
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akan menerapkannya di Excel,
00:02:13
Tapi bagaimanapun juga,
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Ini tidak sama di
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Ketentuan penggunaan atau yang disebut
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juga plot kotak,
00:02:18
Jadi itulah yang Anda miliki di sini dan kami
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panggilan dalam kotak kumis Prancis.
00:02:22
Tapi karena saya merasa sangat jelek,
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Saya menyebutnya plot kotak,
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Maaf.
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Tunjukkan tiba-tiba,
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sebenarnya
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distribusi elemen,
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Jadi di sini idenya adalah untuk mengatakan dengan baik
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pada, jadi jika saya mengambil contoh pertama saya,
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Jumlah karyawan berdasarkan kisaran
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gaji jadi pada dasarnya saya akan ada di sini
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sejumlah karyawan jadi saya tidak tahu saya punya
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10 karyawan yang berpenghasilan antara 1500 dan 2000 €.
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Setelah itu, di sini, saya memiliki 15 karyawan
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yang menghasilkan antara tahun 2000 dan 2500,
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Saya memiliki 25 karyawan dan seterusnya.
00:02:51
Bagaimanapun, di sana Anda memilikinya,
00:02:53
Kami memiliki distribusi dengan potensi
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di sini upah rendah,
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di sini upah tinggi,
00:02:58
di sini gaji rata-rata,
00:02:59
tetapi untuk mengetahui kira-kira di mana
00:03:01
Penggajian saya dalam hal
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jumlah individu.
00:03:05
Itu saja dan di sini, kita akan memiliki
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secara substansial memiliki sistem yang sama,
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Saya akan kembali lebih detail ketika kita
00:03:10
akan menggunakannya karena itu adalah sesuatu
00:03:12
sesuatu yang kurang biasa kita lakukan,
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Plot kotak. Bagaimanapun, di sana Anda memilikinya,
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Ini juga menunjukkan kerusakan
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elemen dengan nilai-nilai kunci yang kita tuju,
00:03:19
yang akan kami panggil
00:03:21
kuartil
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Hanya.
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Kemudian, titik awan begitu,
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Itu berpotensi mengingatkan Anda
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kelas fisika atau SVT Anda.
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Jadi tunjukkan hubungan antara dua variabel.
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Jadi pada dasarnya kita akan mendapatkan apa yang akan kita dapatkan
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memanggil sumbu pada absis dan a
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Sumbu pada sumbu y dan oleh karena itu dua metrik
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yang dapat kita kaitkan
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Nilai. Jadi misalnya kita
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dapat memiliki di sini jika saya kembali ke
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Kisah kampanye saya di
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Bab sebelumnya Anggaran pemasaran
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siapa yang dipekerjakan, jadi saya
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menempatkan € 10.000 pada kampanye X dan sesudahnya
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Pada ordinat di sini, saya akan memiliki
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omset yang dibawanya kepada saya.
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Dan untuk setiap kampanye,
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Saya akan memiliki poin yang berasal dari
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Ditembak untuk muncul, jadi di sana saya tidak tahu,
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Saya mempekerjakan 15.000,
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Itu membawa saya 30000, di sini saya
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mempekerjakan 25.000, itu membawa saya 40.000,
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dan lain-lain.
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Jadi di sini idenya adalah untuk melihat
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Jika ada hubungan antara keduanya.
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Jika pada dasarnya saya memiliki poin yang pergi
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menggambar kurva dan saya bisa
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memberitahuku bahwa memang ada
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Hubungan antara anggaran yang saya komit
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dan hasil yang saya dapatkan
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baik pada omset saya.
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Kemudian
00:04:24
Kami akan memiliki semua yang kami sebut
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peta panas atau heatmap di
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Bahasa Inggris, idenya adalah membuat
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Muncul dari hubungan antar variabel.
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Jadi Anda akan memberi tahu saya bahwa itu adalah
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sedikit definisi yang sama.
00:04:35
Jadi tidak, ada nuansa,
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Di sini kita berada pada dua variabel, di sini kita
00:04:40
ada pada variabel, bisa jadi
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4, 5, 6, 7 dan karenanya tergantung pada beratnya
00:04:44
dari nilai pada, tiba-tiba,
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sel, kita akan memiliki nilai
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yang akan menjadi lebih atau kurang merah atau
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lebih atau kurang hijau tergantung pada
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Jenis peta yang dapat ditampilkan.
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Dan begitulah yang bisa kita miliki,
00:04:57
Biasanya tabel antara
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Produk dan metrik
00:05:00
yang akan dikaitkan misalnya.
00:05:02
Tidak, nomornya
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Penjualan
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tingkat konversi,
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Jika saya kembali ke contoh saya dari sebelumnya,
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biaya per akuisisi dan saya akan melakukannya
00:05:10
memiliki apa yang disebut dimensi,
00:05:12
jadi pada dasarnya referensi dan
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Metrik, serangkaian
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angka sebenarnya dengan penjualan,
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tingkat konversi, dan sebagainya.
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Dan misalnya kita bisa mengatakan lebih banyak penjualan
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tinggi dan lebih tinggi
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sel akan berwarna merah dan
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maka penjualannya rendah
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Dan semakin biru selnya. Dan di sana,
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langsung, secara visual,
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Aku akan bisa melihat yang
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yang menghasilkan penjualan terbanyak,
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produk yang dihasilkan
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penjualan terbanyak.
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Kemudian kita memiliki peta,
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Jadi kartunya cukup jelas.
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Ini akan memungkinkan untuk menampilkan data
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menurut wilayah geografis,
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Jadi bisa penjualan dengan
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Traffic negara atau situs web
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untuk di tingkat wilayah Prancis.
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Kemudian kita akan melihat semua itu
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akan menjadi udara, jadi itu sudah tidak banyak.
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menjadi sedikit lebih abstrak
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dalam hal visualisasi,
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sedikit kurang digunakan. Idenya,
00:05:57
itu untuk menunjukkan kedua evolusi,
00:05:59
seperti kurva,
00:06:00
Omong-omong
00:06:00
Kita melihat bahwa itu masuk akal, di sana,
00:06:02
pada garis yang gelap,
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Sama. Jadi
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menunjukkan evolusi distribusi,
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Jadi itu penting, distribusinya
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antara beberapa elemen sementara
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memiliki pandangan yang mengglobal.
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Jadi pada dasarnya saya akan ada di sini
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kurva kumulatif yang mewakili
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misalnya omset
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total bahwa saya menyadari semua
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bulan dan setelah di sini dengan warna biru,
00:06:24
Saya akan memiliki omset
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yang diproduksi oleh
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produk A dan tepat di bawah,
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omset yang
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dibuat oleh produk B. Jadi di
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kali saya memiliki total dan keduanya juga
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Saya memiliki evolusi distribusi,
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oleh karena itu berat setiap produk dalam
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Fungsi bulan. Jadi bisa
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Kasus ini dan bisa juga
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Tiba-tiba evolusi dalam fungsi
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sumber lalu lintas.
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Jadi jika saya meringkas, itu sedikit
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dicampur antara diagram batang
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Bagan pai bagian ini di sana dan
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tentu saja karena pada saat yang sama itu menunjukkan
00:06:51
evolusi dan itu juga menunjukkan ...
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Ini memungkinkan Anda untuk membandingkan elemen-elemennya
00:06:55
dalam hubungannya satu sama lain,
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Jadi sangat menarik dalam hal
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Visualisasi.
00:07:00
Saya sering menggunakannya.
00:07:02
Dan kasus terakhir,
00:07:04
Ini akan menjadi semua visualisasi
00:07:06
di sekitar pohon.
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Pada dasarnya, ini akan mendefinisikan
00:07:10
hierarki antara beberapa
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elemen dan kemudian mendefinisikan
00:07:14
subkategori di dalamnya.
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Biasanya
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Saya akan memiliki, saya seorang penjual
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produk elektronik dan saya
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akan ada di sini misalnya,
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omset yang diwakili
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oleh kamera dan di sini,
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omset yang diwakili
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oleh smartphone; jadi dengan warna biru
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kamera, di smartphone putih.
00:07:31
Dan di dalamnya,
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Saya masih dapat memiliki kategori,
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Jadi misalnya memiliki
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kamera amatir,
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kamera profesional dan
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di sini sudah, saya tidak tahu Samsung,
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Apple, Huawei dan lain-lain.
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Jadi di sini idenya persis
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Apalagi di sini sama dengan yang kita miliki
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Lingkaran pertama, secara keseluruhan
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kasus warna pertama yang berjalan
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menentukan jenis produk dan
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maka berpotensi merek.
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Bagaimanapun, untuk mempertahankan distribusi
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sedikit seperti diagram Lingkaran,
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kecuali kita akan lihat
00:07:56
Hanya.
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Subkategori. Jadi
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Lagi
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informasi yang ingin Anda tampilkan,
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Kami akan menggali lebih dalam
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Salah satu visualisasi ini,
00:08:04
Saya belum lengkap dalam segala hal yang
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dimungkinkan dalam hal visualisasi.
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Bagaimanapun,
00:08:10
Ini adalah yang paling banyak dimasukkan
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maju di Excel dan kami akan memiliki beberapa
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masih terlihat bagian yang sangat besar
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dibandingkan dengan apa yang diusulkan.
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Jadi sekarang kita cukup banyak tahu
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Bagaimana memilih visual sesuai dengan
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apa yang ingin kami kedepankan,
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Kami akan menjadi.
00:08:26
Bersantai dalam kaitannya dengan
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juga untuk visualisasi,
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Jadi di sana kita melihat bahwa kita melanjutkan
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Grafik yang sangat sibuk
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Dan ini dia... maka itu adalah
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gif akhirnya aku
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tidak ingin memihak pada perdebatan ini,
00:08:41
Bagaimanapun,
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Berikut adalah animasi yang akan kita
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menampilkan dari bagan yang
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sangat sibuk, jadi di sana kami
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ada di diagram
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dan karena itu untuk melihat semua yang kita bisa
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Lakukan untuk menyederhanakan visualisasi.
00:08:54
Dan saya tidak tahu apa yang Anda pikirkan,
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Tetapi faktanya,
00:08:58
semakin dia pergi, semakin dia pergi,
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Jadi di sini saya melanjutkan pola awal,
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Jadi begitulah, semakin kita akan maju,
00:09:04
Jadi di sini kita biasanya akan menghapus
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warna latar belakang yang tidak memiliki tujuan,
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Kami akan menghapus skala ganda karena
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bahwa pada saat yang sama kami memiliki makanan di sini
00:09:13
dan tulis lagi di bawah, bingkai
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di sekitar itu belum tentu berguna.
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Di sana kami memiliki warna dari mana-mana
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yang tidak memberikan informasi lebih lanjut
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Karena pada akhirnya tidak ada
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skala dalam kaitannya dengan warna.
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Saya juga bisa meringankan
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Memang labelnya
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yang sedikit agresif
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dibandingkan dengan bar
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mana yang paling menarik.
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Saya memiliki tangga yang ada di belakang,
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yang belum tentu berguna.
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Saya bisa pergi dan melihat nilai-nilai yang
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langsung pada grafik,
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dan lain-lain.
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Dan di sana,
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dari sana,
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Kita mulai dari sesuatu yang
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sangat "menarik" dan sangat
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"terlalu banyak" untuk sesuatu sebenarnya,
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yang menyimpan sebagian besar informasi
00:09:51
dan yang segera memungkinkan untuk membuat
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Sebarkan pesan terkenal yang sedang kita bicarakan.
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Jadi untuk mempertahankan elemen
00:09:57
kunci dalam kaitannya dengan itu,
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Saya telah mendaftarkannya untuk Anda
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Kanan. Jadi
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warna adalah informasi,
00:10:02
jadi kami tidak menempatkan warna latar belakang,
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Kami tidak memberi warna
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berbeda dengan bar,
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jika tidak ada minat
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Ketentuan pemahaman
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dari data, kami tidak menempatkan
00:10:14
Pemformatan teks
00:10:15
estetika dalam segala hal.
00:10:17
Kami tidak akan menyoroti, kami tidak akan menempatkan
00:10:20
Judul dalam huruf tebal, besar saat itu
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bahwa belum tentu ada minat.
00:10:24
Maka kita tidak perlu memasukkan informasi yang berlebihan,
00:10:26
Jadi biasanya di sini adalah
00:10:28
informasi legenda,
00:10:30
tambah
00:10:31
makanan yang mereka temukan juga
00:10:33
di bawah ini, jadi informasi ganda,
00:10:35
jadi kita kehilangan pengguna,
00:10:36
timbangan yang tidak selalu
00:10:38
diperlukan karena ada yang baik,
00:10:39
Memiliki skala, adalah apa
00:10:40
Apakah itu benar-benar membantu kita?
00:10:42
Yah bukan karena sebenarnya mereka
00:10:43
sudah diurutkan secara berurutan,
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Jadi selain memberi kita nilai-nilai
00:10:47
Hanya saja kita belum tentu akan memilikinya
00:10:49
pemahaman tambahan dan bahwa
00:10:51
Hal ini sangat penting karena dalam
00:10:52
Excel, Anda akan memiliki kemampuan untuk
00:10:54
untuk diletakkan di mana-mana, warna latar belakang,
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beberapa
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elemen 3D, dan sebagainya.
00:10:59
Jadi benar-benar tidak melakukan itu.
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Visualisasi paling ambisius
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bukan yang paling jelas untuk dipahami.
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Semakin banyak elemen yang Anda tambahkan,
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Semakin banyak Anda akan memuat otak dengan
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orang yang akan mencoba membacanya.
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Jadi tetap sederhana dan tidak punya
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tidak takut untuk memberitahumu
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sebenarnya itu terlalu sederhana,
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Ini ...
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Ini akan terasa seperti saya tidak
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mengerjakan visualisasi saya. Sebaliknya
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Semakin sederhana, semakin banyak yang akan kita katakan
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bahwa pada akhirnya informasi itu berlalu.
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Jadi itu sangat penting.
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Dan elemen terakhir,
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itu tentang segala sesuatu yang dasbor,
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lalu dalam bahasa Prancis,
00:11:30
Jadi itu dasbor dan
00:11:31
Ini terdiri dari menampilkan
00:11:34
sejumlah informasi.
00:11:35
Jadi biasanya ketika Anda
00:11:36
misalnya pada mungkin
00:11:38
aplikasi perbankan Anda,
00:11:39
Anda akan memiliki jenis dasbor,
00:11:41
tetapi ada beberapa
00:11:43
di semua perusahaan.
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Jadi saya pikir Anda sudah memilikinya
00:11:47
melihat jenis dokumen itu.
00:11:49
Anyway
00:11:50
Ini adalah serangkaian grafik yang akan
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Izinkan untuk menganalisis tema.
00:11:53
Dan biasanya ada yang kita miliki di sebelah kiri
00:11:56
Contoh dari apa yang seharusnya
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Lebih baik lakukan vs benar contoh
00:11:59
tentang apa yang tidak boleh dilakukan. Jadi saya
00:12:01
segera menentukan contoh bahwa
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ada di sebelah kiri bukan dari Excel,
00:12:05
tetapi saya tidak dapat menemukan contoh
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super cantik di Excel.
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Jadi saya mengambil sesuatu yang lain
00:12:09
Tapi tidak masalah,
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Kita bisa mendekat.
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Di sana, apa perbedaan antara keduanya?
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Ini karena, sudah di sini, kami sangat
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dimuat di tingkat grafis,
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Semuanya saling menempel.
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Judul-judulnya sangat
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diambil dan sangat kecil dan terutama pada
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memilikinya di mana-mana: kami memiliki tiga ketebalan
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grafik, ditulis dalam sangat kecil
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dengan hal-hal yang cukup kompleks,
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legenda, dan sebagainya.
00:12:28
Sementara di sini kita masih di
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sesuatu yang jauh lebih lapang,
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dengan ruang, dengan
00:12:34
Legenda yang
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agak jelas dan
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kami tidak memilikinya di mana-mana,
00:12:38
Itu saja.
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Elemen kedua yang saya inginkan
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Menyoroti
00:12:44
itu sederhana
00:12:46
Fakta bahwa di sini, kita belum tentu memiliki
00:12:48
kesan bahwa ada hierarki
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informasi. Di sana kita semua
00:12:51
tepat di kiri atas,
00:12:53
Kami segera berada di atas meja dengan
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data yang sangat terperinci dan kemudian kami
00:12:58
memiliki diagram lingkaran yang sedikit lebih rendah,
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siapa yang mungkin ada di sana
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meringkas situasi dan itu
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Ini sangat penting.
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Saat Anda membuat dasbor,
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Saat Anda membuat dasbor,
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Anda perlu memprioritaskan informasi
00:13:09
dari yang paling umum hingga yang terbaik,
00:13:11
Jadi di sana, biasanya di sini,
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apa yang dia miliki, apa yang telah dia lakukan,
00:13:14
adalah bahwa dia benar-benar menempatkan tokoh-tokoh kunci,
00:13:16
Jadi apa yang kita sebut indikator utama,
00:13:18
kinerja atau KPI dalam bahasa Inggris,
00:13:20
Informasi kunci,
00:13:21
jadi itu bisa menjadi omset,
00:13:23
Total, oleh karena itu,
00:13:25
Total pesanan Total
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omset, jumlahnya
00:13:27
pengunjung setidaknya di sana,
00:13:29
Ini benar-benar informasi makro
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Dan kemudian kita bisa kembali sedikit
00:13:33
Lebih detail. Jadi biasanya
00:13:34
Kami melihat bahwa kami memiliki 6.200
00:13:36
pengunjung dan baik di sana kita akan memiliki
00:13:38
Informasi tambahan di bawah ini
00:13:40
Siapa yang akan memberi tahu kami distribusinya
00:13:41
sehubungan dengan sumber lalu lintas.
00:13:43
Kami juga akan memiliki
00:13:46
si
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tren dan semakin kita turun
00:13:48
Dan semakin banyak kita akan secara detail.
00:13:50
Dan di situlah tempatnya,
00:13:52
Jalan, Anda akan memiliki misalnya,
00:13:53
Anda melihat bahwa Anda tidak berada di
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tujuan Anda dalam kaitannya dengan jumlah
00:13:57
pesanan dan baik segera,
00:13:59
Anda akan ingin menganalisis dengan
00:14:00
Contoh jumlah penjualan per
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produk dan Anda akan memiliki
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Grafik sedikit lebih rendah yang akan Anda
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Tunjukkan itu. Setelah Anda memiliki
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mendeteksi produk yang salah,
00:14:09
Anda mungkin dapat
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Tonton berdasarkan geolokasi untuk
00:14:12
katakanlah jika ada wilayah yang
00:14:14
telah berdosa dalam hubungannya dengan yang lain.
00:14:16
Dan di sana, sama, sedikit lebih rendah,
00:14:18
Berpotensi
00:14:18
Anda akan memiliki grafik geolokasi.
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Dan begitulah pada dasarnya Anda lihat
00:14:22
Dasbor siap melayani
00:14:24
proses berpikir Anda.
00:14:26
Dan elemen terakhir yang bisa kita miliki,
00:14:28
Biasanya, di sana, menu-menu ini
00:14:29
yang menunjukkan daftar besar
00:14:31
yang sebenarnya memungkinkan Anda untuk memfilter
00:14:33
di papan tulis sementara mereka meletakkan
00:14:36
Ini hanyalah roda ompong.
00:14:38
Jadi saya tidak meletakkan layar dengan
00:14:40
Penyebaran. Bagaimanapun,
00:14:42
Saat itulah Anda tidak membutuhkannya,
00:14:45
Itu tidak muncul.
00:14:47
Dan ketika Anda membutuhkannya,
00:14:49
Kami akan menyebarkannya dan
00:14:50
menampilkannya. Jadi inilah yang besar
00:14:52
Prinsip dasarnya adalah pergi
00:14:53
beri ruang di antara elemen,
00:14:56
untuk menampilkan yang paling banyak
00:14:57
lebih penting di bagian atas dan
00:14:59
Ditambah makro dan semua yang akan terjadi
00:15:01
interaksi dengan pengguna,
00:15:03
Ini akan berada di level itu.
00:15:06
Hal terakhir yang perlu diingat,
00:15:08
itu masih untuk mencoba
00:15:10
untuk membatasi
00:15:11
Jumlah grafik.
00:15:13
Jika dasbor Anda panjangnya lima belas kilometer
00:15:15
Dalam jangka panjang, tidak ada yang akan pergi jauh-jauh.
00:15:17
Jadi berpotensi,
00:15:17
Anda dapat membuat tab
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berbeda berdasarkan tema atau semua
00:15:21
coba saja skim
00:15:22
Sedikit untuk tetap pada hal-hal penting.
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Jadi saya harap semuanya jelas.
00:15:26
Untuk Anda dan sekarang,
00:15:28
Kami akan menyerang
00:15:30
membuat grafik di Excel.

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résultat(s)
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Visualização de dados com as melhores práticas.
00:00:04
Em primeiro lugar, pudemos falar sobre vários deles
00:00:06
vezes em sessões anteriores,
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Vai ser a escolha de visualização que
00:00:10
Você vai ser capaz de fazê-lo de acordo com
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o que você pode me mostrar.
00:00:14
Não utilize necessariamente a seringa
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que você sabe de cor,
00:00:17
Assim, por exemplo:
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uma curva ou gráfico circular,
00:00:21
para todos os casos que desejar
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Aplicar uma visualização de dados porque
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não será necessariamente o mais relevante
00:00:27
para destacar uma informação.
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Então aqui está um grande resumo.
00:00:31
A propósito
00:00:31
Talvez eu convido você a fazer um
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Impressão de tela, uma captura de tela deste item
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tê-lo sempre ao seu lado
00:00:37
Quando você vai ter que construir um
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painel ou apenas uma visualização.
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E enfim,
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quando vamos, porque lá tudo o que tenho de fazer é
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mostra que você pode ser acessado no Excel,
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Então, quando vamos chegar às curvas,
00:00:48
áreas, mapas, etc.,
00:00:50
Vou entrar ainda mais no
00:00:52
pormenores sobre quando utilizá-los,
00:00:54
evitar esta ou aquela armadilha,
00:00:56
Então isso é um grande plugue
00:00:58
resumo que vamos passar
00:00:59
tão juntos.
00:01:00
Então, toda vez que você vai
00:01:01
Ter um tipo de visualização.
00:01:03
Então, o primeiro,
00:01:04
estas são as curvas,
00:01:05
Portanto, os mais óbvios,
00:01:06
Eu acho, as curvas que
00:01:08
Ser usado para ver tendências
00:01:09
e geralmente ao longo de um período de tempo.
00:01:11
Isso é realmente o que está mais claro.
00:01:14
Assim pode ser a evolução do
00:01:16
o volume de negócios de uma sociedade,
00:01:17
tráfego mensal para um site,
00:01:19
em qualquer caso, algo que evolui no
00:01:22
tempo e, portanto, seremos capazes de evoluir,
00:01:24
Analise a tendência.
00:01:25
Em seguida,
00:01:26
Você tem o que é chamado de
00:01:28
Gráficos de barras e PIEs
00:01:29
Gráficos
00:01:30
Então, gráficos de pizza, que também são chamados de gráficos de pizza
00:01:32
Camembert em francês, então quem
00:01:34
permite comparar itens.
00:01:35
em relação uns aos outros,
00:01:37
então veja a sua importância
00:01:38
em relação uns aos outros.
00:01:40
Em qualquer caso,
00:01:41
Qual o peso de cada elemento?
00:01:43
E pode ser, por exemplo,
00:01:45
vendas por tipo de produto,
00:01:47
Assim, aqui teríamos, por exemplo,
00:01:49
Produto A, Produto B,
00:01:51
produto C, et cetera. Por isso, também aqui
00:01:53
produto A, produto B, produto C,
00:01:54
e assim por diante.
00:01:55
E os visitantes também por fonte de tráfego,
00:01:58
Então as pessoas passam
00:02:00
motores de busca,
00:02:00
as pessoas vêm de outros sites,
00:02:02
et cetera.
00:02:03
Então, aqui para exibir o golpe de forma eficaz
00:02:05
elementos e suas proporções.
00:02:08
Em seguida,
00:02:08
Vamos ter o que se chama histograma,
00:02:09
por isso não confunda
00:02:10
histograma e diagrama.
00:02:11
Veremos a diferença que fazemos.
00:02:12
irá aplicá-los no Excel,
00:02:13
Mas, em qualquer caso,
00:02:14
Não é a mesma coisa em
00:02:16
termos de uso ou o que é chamado
00:02:17
também caixas de lotes,
00:02:18
Então é isso que você tem aqui e nós somos
00:02:20
chamadas em boxplots franceses.
00:02:22
Mas como eu acho muito feio,
00:02:23
Chamo-lhes box plots,
00:02:25
Peço desculpa.
00:02:26
Mostrar de repente,
00:02:27
na verdade
00:02:28
a distribuição dos elementos,
00:02:29
Portanto, a ideia aqui é dizer bem
00:02:32
assim, se eu pegar o meu primeiro exemplo,
00:02:35
o número de empregados por
00:02:37
Então, basicamente, eu vou chegar aqui
00:02:40
um número de funcionários, então eu não sei
00:02:43
10 empregados que ganham entre 1500 e 2000€.
00:02:45
Depois disso, aqui, tenho 15 funcionários
00:02:47
que ganhe entre 2000 e 2500,
00:02:49
Tenho 25 funcionários e assim por diante.
00:02:51
Em qualquer caso, lá está,
00:02:53
Temos uma quebra com potencial
00:02:55
aqui os baixos salários,
00:02:56
aqui os altos salários,
00:02:58
aqui estão os salários médios,
00:02:59
mas para saber mais ou menos onde você está
00:03:01
minha folha de pagamento em termos de
00:03:03
número de indivíduos.
00:03:05
É isso e aqui vamos ter
00:03:07
têm substancialmente o mesmo sistema,
00:03:08
Voltarei a mais detalhes quando formos
00:03:10
vai usá-lo porque é algo
00:03:12
algo a que estamos menos habituados,
00:03:13
parcelas de caixa. Em qualquer caso, lá está,
00:03:16
Mostra também uma desagregação
00:03:17
elementos com valores-chave que vamos,
00:03:19
nós vamos chamar
00:03:21
Quartis
00:03:22
Simplesmente.
00:03:24
Em seguida, os gráficos de dispersão,
00:03:25
que pode potencialmente lembrá-lo
00:03:27
os seus cursos de física ou SVT.
00:03:29
Portanto, mostre a relação entre duas variáveis.
00:03:31
Então, basicamente, nós vamos conseguir o que nós
00:03:34
chama um eixo x e um
00:03:36
eixo no eixo y e, portanto, duas métricas
00:03:38
ao qual poderemos associar-nos
00:03:41
valores. Assim, por exemplo, nós
00:03:43
pode ter aqui se eu voltar para
00:03:45
As minhas histórias de campanha no
00:03:47
Capítulo Anterior Orçamento de Marketing
00:03:48
que foi contratado, então eu
00:03:51
colocar 10 000 euros na campanha X e mais além
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No eixo y aqui, eu vou ter o
00:03:55
Ganhei muito dinheiro com isso.
00:03:57
E assim, para cada campanha,
00:03:58
Vou ter um ponto que vai de
00:04:01
Então eu não sei,
00:04:02
Eu contratei 15.000,
00:04:03
Fez-me 30000, aqui eu
00:04:05
contratou 25.000, trouxe-me 40.000,
00:04:07
et cetera.
00:04:08
E por isso a ideia aqui é ver
00:04:09
se houver uma relação entre os dois.
00:04:12
Se eu basicamente tenho pontos que vão
00:04:14
desenhar uma curva e bem eu posso
00:04:15
diga-me que existe, de facto, um
00:04:17
Relação entre o orçamento que comprometo
00:04:19
e os resultados que obtenho
00:04:21
no meu volume de negócios.
00:04:24
Em seguida,
00:04:24
Vamos ter tudo o que chamamos
00:04:26
Heatmaps em
00:04:28
Inglês, a ideia vai ser fazer
00:04:30
Relações entre variáveis.
00:04:32
Então você vai me dizer que é um
00:04:34
a mesma definição.
00:04:35
Então não, há uma nuance,
00:04:37
Aqui estamos em duas variáveis, aqui estamos
00:04:40
está em variáveis, pode ser
00:04:42
4, 5, 6, 7 e, portanto, dependendo do peso
00:04:44
como resultado,
00:04:46
uma célula, vamos ter um valor
00:04:48
que vai ser mais ou menos vermelho ou
00:04:51
mais ou menos verde, dependendo do
00:04:53
O tipo de cartão que pode ser exibido.
00:04:55
E assim podemos ter,
00:04:57
Normalmente são pinturas entre
00:04:58
Produtos & Métricas
00:05:00
que vão ser associados, por exemplo.
00:05:02
Não, o número
00:05:03
vendas,
00:05:04
a taxa de conversão,
00:05:05
Se eu voltar ao meu exemplo de antes,
00:05:08
custo por aquisição e assim eu vou
00:05:10
ter o que é chamado de dimensão,
00:05:12
Então, basicamente, uma referência e
00:05:14
métricas, uma série de
00:05:16
números realmente com vendas,
00:05:17
taxas de conversão, et cetera.
00:05:19
E, por exemplo, podemos dizer mais sobre a venda
00:05:23
é alta e mais
00:05:24
A célula vai ficar vermelha e
00:05:25
então a venda é baixa
00:05:27
e quanto mais azul for a célula. E assim por diante,
00:05:29
instantaneamente, visualmente,
00:05:30
Vou conseguir identificar os
00:05:31
que gerou mais vendas,
00:05:33
os produtos que geraram
00:05:34
o maior número de vendas.
00:05:36
Então temos as cartas,
00:05:37
Portanto, as cartas são bastante óbvias.
00:05:39
Ele vai permitir que você exiba dados
00:05:40
em função das zonas geográficas,
00:05:42
Assim, pode ser vendido por
00:05:44
Tráfego do país ou do site
00:05:46
ao nível das regiões de França.
00:05:48
Então vamos ver tudo isso
00:05:50
vai ao ar, então isso já não é muito
00:05:52
Seja um pouco mais abstrato
00:05:54
em termos de visualização,
00:05:55
um pouco menos usado. A ideia,
00:05:57
é mostrar tanto a evolução, a
00:05:59
como curvas,
00:06:00
A propósito
00:06:00
Podemos ver que é percetível, lá,
00:06:02
na linha que está escura,
00:06:05
a mesma coisa. Por conseguinte,
00:06:06
mostrar a evolução da distribuição,
00:06:08
Então isso é importante, a distribuição
00:06:11
entre vários elementos, enquanto
00:06:13
com uma visão globalizada.
00:06:14
Então, basicamente, eu vou ter aqui
00:06:17
A curva cumulativa que representa
00:06:18
por exemplo, volume de negócios
00:06:20
total que eu percebo cada
00:06:22
meses e depois aqui em azul,
00:06:24
Vou ter o volume de negócios
00:06:26
que foi realizada pelo
00:06:27
produto A e logo abaixo,
00:06:29
O volume de negócios que tem sido
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fabricado pelo produto B. Assim, no
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vezes eu tenho o total e ao mesmo tempo também
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Tenho a evolução da distribuição,
00:06:36
por conseguinte, do peso de cada produto em
00:06:38
dependendo do mês. Assim pode ser
00:06:40
Este caso e pode ser também
00:06:41
Como resultado, a evolução de acordo com o
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fontes de tráfego.
00:06:44
Então, se eu resumir, é um pouco de um
00:06:46
Misturado entre o gráfico de barras
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gráfico de pizza que parte e o
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porque ao mesmo tempo mostra
00:06:51
evolução e também mostra...
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Ele permite que você compare os elementos
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em relação uns aos outros,
00:06:57
Tão muito interessante em termos de
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visualização.
00:07:00
Eu uso muito.
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E o último caso,
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Serão todas as visualizações
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em torno da árvore.
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Basicamente, trata-se de definir
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Hierarquias entre vários
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e, em seguida, definir
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subcategorias dentro deles.
00:07:16
Normalmente
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Eu vou ter, eu sou um vendedor
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de produtos eletrónicos e I
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Eu vou ter aqui, por exemplo,
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o volume de negócios representado
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pelas câmaras e aqui,
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o volume de negócios representado
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por smartphones; tão em azul
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câmera, em smartphone branco.
00:07:31
E dentro deles,
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Eu ainda posso ter categorias,
00:07:34
Assim, por exemplo,
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câmera amadora,
00:07:37
câmera profissional e
00:07:38
aqui tem, eu não sei Samsung,
00:07:40
Apple, Huawei et cetera, et cetera.
00:07:41
Então essa é exatamente a ideia
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Além disso, aqui temos o mesmo
00:07:44
um primeiro círculo, em todos
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No caso de uma primeira cor que irá
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definimos o tipo de produto e
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depois, potencialmente, as marcas.
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Em qualquer caso, para manter uma distribuição
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um pouco como o gráfico de pizza,
00:07:55
Só que vamos ver
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Simplesmente.
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subcategorias. Por conseguinte,
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com base novamente,
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as informações que pretende publicar,
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Vamos nos aprofundar
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uma dessas visualizações,
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Não fui exaustivo em tudo o que
00:08:06
é possível em termos de visualização.
00:08:08
Em qualquer caso,
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Estes são os que mais apostam
00:08:12
no Excel e teremos alguns
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ainda vi uma parte muito grande dele
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em comparação com o que está a ser proposto.
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Agora que sabemos mais ou menos
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Como escolher o visual certo
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do que queremos destacar,
00:08:26
Nós vamos.
00:08:26
Relaxe em comparação com
00:08:27
também à visualização,
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Então, agora vemos que estamos indo para
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Um gráfico que estava muito ocupado
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E assim está... então é um
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gif finalmente i
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Não quero tomar partido neste debate,
00:08:41
Em qualquer caso,
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Aqui está uma animação que nos dará um
00:08:44
exibir a partir de um gráfico que
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estava extremamente ocupado, então lá nós
00:08:48
estava num diagrama
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e, portanto, ver o máximo que pudermos
00:08:52
para simplificar a visualização.
00:08:54
E eu não sei o que você pensa,
00:08:57
Mas, na verdade,
00:08:58
quanto mais longe ele vai,
00:08:59
Então aqui eu volto ao diagrama original,
00:09:02
Aí está, quanto mais longe vamos,
00:09:04
Então, aqui nós normalmente vamos remover o
00:09:06
cor de fundo que não serve para nada,
00:09:08
Vamos remover a escala dupla porque
00:09:10
que ao mesmo tempo tínhamos a comida aqui
00:09:13
E escreva novamente por baixo, as molduras
00:09:15
em torno disso não eram necessariamente úteis.
00:09:17
Havia cor em todos os lugares
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que não forneceu mais informações
00:09:21
Porque no final não houve
00:09:24
escala para cor.
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Eu também posso iluminar
00:09:27
De facto, os rótulos
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que são um pouco agressivos
00:09:30
em comparação com barras
00:09:31
quais são os mais interessantes.
00:09:33
Eu tenho uma escada que estava atrás dela,
00:09:35
o que não era necessariamente útil.
00:09:36
Eu posso ir e exibir os valores que
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estão diretamente no gráfico,
00:09:40
et cetera.
00:09:41
E assim por diante,
00:09:42
A partir daí,
00:09:43
Estamos a partir de algo que
00:09:45
é muito cativante e muito cativante.
00:09:47
"demais" para algo na verdade,
00:09:49
que retém a maior parte da informação
00:09:51
e isso permite-lhe fazê-lo imediatamente
00:09:53
Passando a famosa mensagem de que estávamos falando.
00:09:55
Assim, manter os elementos
00:09:57
chave para isso,
00:09:58
Eu os listei para você
00:10:00
Certo. Por conseguinte,
00:10:01
cores são informações,
00:10:02
Por isso, não colocamos cores de fundo,
00:10:05
Não colocamos cores
00:10:07
diferente por barras,
00:10:08
Se não houver interesse em
00:10:10
Termos de Entendimento
00:10:12
dados, não colocamos nenhum
00:10:14
Formatação textual
00:10:15
Estética em todos os sentidos.
00:10:17
Não vamos destacar, não vamos colocar
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Títulos em negrito, enormes então
00:10:22
que não há necessariamente qualquer interesse.
00:10:24
Em segundo lugar, não colocamos necessariamente informações redundantes,
00:10:26
Então, normalmente aqui estão
00:10:28
informações da legenda,
00:10:30
mais o
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alimentos que eles encontraram também
00:10:33
por baixo, tão dupla informação,
00:10:35
assim perdemos o usuário,
00:10:36
escalas que nem sempre são
00:10:38
necessário porque há bom,
00:10:39
tendo a escala, é que
00:10:40
Será que isso realmente nos ajuda?
00:10:42
Bem, não, porque na verdade eles
00:10:43
já estão ordenados por ordem,
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Então, além de nos dar os valores
00:10:47
Não vamos necessariamente ter
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um entendimento adicional e que
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Isto é muito importante porque na
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Excel, você vai ter a capacidade de
00:10:54
para colocá-los em todos os lugares, cores de fundo,
00:10:56
alguns
00:10:57
Elementos 3D, et cetera.
00:10:59
Então, realmente, não faça isso.
00:11:02
As visualizações mais ambiciosas
00:11:03
não são os mais claros de entender.
00:11:05
Quanto mais elementos você adicionar,
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quanto mais você vai carregar o cérebro com
00:11:09
a pessoa que vai tentar lê-lo.
00:11:11
Portanto, mantenha a simplicidade e não tenha que se preocupar com isso.
00:11:12
Não tenho medo de lhe dizer
00:11:14
Na verdade, é muito simples,
00:11:16
É...
00:11:16
Vai parecer que eu não tenho
00:11:18
trabalhei na minha visualização. Pelo contrário
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Quanto mais simples for, mais diremos a nós mesmos
00:11:22
que, no final, a informação é transmitida.
00:11:23
Então isso é muito importante.
00:11:26
E por último, mas não menos importante,
00:11:27
era sobre tudo o que é dashboarding,
00:11:29
depois, em francês,
00:11:30
Portanto, é painel e
00:11:31
Isso consiste em exibir
00:11:34
uma certa quantidade de informação.
00:11:35
Então, normalmente, quando você
00:11:36
Por exemplo, você pode ter certeza de que
00:11:38
a sua aplicação bancária,
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você terá tipos de painel,
00:11:41
mas há alguns deles
00:11:43
em todas as empresas.
00:11:45
Então eu acho que você já
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dado este tipo de documento.
00:11:49
Enfim,
00:11:50
É uma série de gráficos que irão
00:11:52
permitem analisar um tema.
00:11:53
E aí tipicamente temos à esquerda
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um exemplo do que deve ser feito
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Em vez disso, faça vs certo o exemplo
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o que não fazer. Então eu
00:12:01
imediatamente elabora o exemplo de que
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está à esquerda não é do Excel,
00:12:05
mas não consegui encontrar um exemplo
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super bonito no Excel.
00:12:07
Então eu peguei outra coisa
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Mas não importa,
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Podíamos chegar perto.
00:12:11
Então, qual é a diferença entre os dois?
00:12:13
É porque, já aqui, somos extremamente
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carregado no nível do gráfico,
00:12:16
tudo se mantém.
00:12:18
Os títulos são extremamente
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e muito pequeno e acima de tudo nós
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tem-nos em todo o lado: temos três camadas
00:12:23
gráfico, escrito em letras muito pequenas
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com coisas bastante complexas,
00:12:26
lendas, et cetera.
00:12:28
Considerando que aqui ainda estamos em
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algo muito mais arejado,
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com espaço, com
00:12:34
lendas que são
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bastante claro e
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não os temos em todo o lado,
00:12:38
É isso.
00:12:40
O segundo elemento que eu queria
00:12:43
destaque,
00:12:44
é simplesmente
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o fato de que, aqui, não temos necessariamente
00:12:48
a impressão de que existe uma hierarquia
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informação. É tudo o que temos
00:12:51
imediatamente no canto superior esquerdo,
00:12:53
Estamos imediatamente em um conselho com
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dados muito granulares e, em seguida, nós
00:12:58
tem gráficos de pizza que são um pouco mais baixos,
00:13:00
quem pode estar lá
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Resuma a situação e
00:13:04
Isto é muito importante.
00:13:05
Quando você cria um painel,
00:13:06
Quando você cria um painel,
00:13:08
Você precisa priorizar as informações
00:13:09
do mais geral ao mais refinado,
00:13:11
Então, lá, tipicamente aqui,
00:13:12
o que ele tem, o que ele fez,
00:13:14
é que ele realmente colocou as figuras-chave,
00:13:16
Então, o que chamamos de indicadores-chave,
00:13:18
KPIs de desempenho
00:13:20
informações essenciais,
00:13:21
Para que possa ser volume de negócios,
00:13:23
O total, portanto, o
00:13:25
Total de Encomendas O Total
00:13:26
volume de negócios, o número de
00:13:27
de visitantes, pelo menos lá,
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É realmente a informação macro
00:13:30
E então podemos entrar um pouco
00:13:33
mais em pormenor. Então, normalmente
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Pudemos ver que tínhamos 6.200
00:13:36
visitantes, bem, agora vamos ter um
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Informações adicionais abaixo
00:13:40
Quem vai nos contar o detalhamento
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em comparação com as fontes de tráfego.
00:13:43
Também vamos ter
00:13:46
o
00:13:46
tendência, quanto mais baixo vamos
00:13:48
E quanto mais vamos entrar em detalhes.
00:13:50
E é exatamente lá,
00:13:52
o caminho, você vai ter, por exemplo,
00:13:53
Você vê que você não está em
00:13:55
seus objetivos em relação ao número
00:13:57
ordens e bem imediatamente,
00:13:59
Você vai querer analisar por
00:14:00
por exemplo, o número de vendas por
00:14:02
e assim você vai ter um
00:14:04
gráfico um pouco mais abaixo que vai
00:14:06
indique isso. Depois de ter
00:14:07
detetou o produto que não está a ser adequado,
00:14:09
Talvez você seja capaz de
00:14:11
Assista por geolocalização para
00:14:12
se existe uma região que
00:14:14
pecou em relação ao outro.
00:14:16
E assim lá, o mesmo, um pouco mais abaixo,
00:14:18
potencialmente
00:14:18
Você terá um gráfico de geolocalização.
00:14:20
E aí você vê basicamente
00:14:22
O painel está ao serviço de
00:14:24
o seu processo de pensamento.
00:14:26
E último elemento que podemos ter,
00:14:28
Normalmente, esses menus
00:14:29
que me mostram listas enormes
00:14:31
que realmente permitem que você filtre
00:14:33
no quadro enquanto eles colocam
00:14:36
Esta é simplesmente uma roda desdentada.
00:14:38
Então eu não coloquei a tela com o
00:14:40
implantação. Em qualquer caso,
00:14:42
É quando você não precisa disso,
00:14:45
simplesmente não aparece.
00:14:47
E quando precisar,
00:14:49
Nós vamos implantá-lo e
00:14:50
veja-o. Então aqui estão os grandes
00:14:52
princípios fundamentais, é ir
00:14:53
colocar espaço entre os elementos,
00:14:56
Exibir os itens mais importantes
00:14:57
na parte superior e na seringa
00:14:59
além de macros e tudo o que vai ser
00:15:01
interação com o utilizador,
00:15:03
Vai ser a esse nível.
00:15:06
A última coisa a ter em mente,
00:15:08
Ainda é para tentar
00:15:10
para limitar a
00:15:11
número de gráficos.
00:15:13
Se o seu painel de instrumentos tiver quinze quilómetros de comprimento
00:15:15
Ninguém vai até ao fim.
00:15:17
Então, potencialmente,
00:15:17
Pode criar separadores
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diferentes por tema ou todos
00:15:21
Basta ir tentar skim
00:15:22
um pouco para ficar no essencial.
00:15:24
Por isso, espero que tudo esteja esclarecido
00:15:26
Para si e agora,
00:15:28
Vamos atacar bem o jogo.
00:15:30
criação de gráficos em Excel.

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