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 :

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.
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.
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.
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.
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.

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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.

00:02:51

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,

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mais en fait,

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plus il va aller avancer,

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donc là je reprends le schéma de départ,

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donc voilà, plus on va avancer,

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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

00:09:28

qui agressent un peu

00:09:30

par rapport aux barres

00:09:31

qui sont les plus intéressantes.

00:09:33

J'ai une échelle qui était derrière,

00:09:35

qui n'était pas forcément utile.

00:09:36

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

00:09:45

est très "catchy" et très

00:09:47

"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

00:10:22

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

00:10:47

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

00:10:52

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

00:12:06

super beau sur Excel.

00:12:07

Du coup j'ai pris autre chose

00:12:09

mais peu importe,

00:12:10

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

00:12:19

ramassés et très petits et surtout on

00:12:21

en a partout : on a trois épaisseurs

00:12:23

de graphique, écrit en tout petit

00:12:25

avec des choses assez complexes,

00:12:26

des légendes, et cetera.

00:12:28

Alors qu'ici on est quand même sur

00:12:30

quelque chose de beaucoup plus aéré,

00:12:32

avec de l'espace, avec des

00:12:34

légendes qui sont

00:12:35

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

00:12:46

le fait qu'ici, on n'a pas forcément

00:12:48

l'impression qu'il y a une hiérarchie

00:12:50

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

00:12:58

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.

00:13:05

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

00:14:07

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

00:14:14

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.

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.

00:00:29

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

00:00:39

дашборд или просто визуализация.

00:00:41

И вообще,

00:00:42

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

00:01:22

время и, следовательно, мы сможем развиваться,

00:01:24

Проанализируйте тенденцию.

00:01:25

Тогда

00:01:26

У вас есть то, что называется

00:01:28

Линейчатые диаграммы и круговые диаграммы

00:01:29

Диаграммы

00:01:30

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.

00:02:03

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.

00:03:29

Итак, покажите взаимосвязь между двумя переменными.

00:03:31

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

00:03:43

может быть здесь, если я вернусь к

00:03:45

Мои агитационные истории на

00:03:47

Предыдущая глава Маркетинговый бюджет

00:03:48

кого наняли, так я

00:03:51

вложить 10 000 евро в кампанию X и после

00:03:54

Что касается ординаты, то здесь у меня будет

00:03:55

оборот, который он мне принес.

00:03:57

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,

00:04:02

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.

00:04:32

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

00:04:42

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

00:05:16

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

00:05:27

И тем голубее будет клетка. И так вот,

00:05:29

мгновенно, визуально,

00:05:30

Я смогу заметить их

00:05:31

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,

00:05:37

Так что карты довольно очевидны.

00:05:39

Это позволит отображать данные

00:05:40

в соответствии с географическими районами,

00:05:42

Так что это могут быть продажи по

00:05:44

Посещаемость страны или веб-сайта

00:05:46

для регионов на уровне регионов Франции.

00:05:48

Тогда мы увидим все, что

00:05:50

будет Aires, так что это уже немного.

00:05:52

Будьте немного более абстрактными

00:05:54

с точки зрения визуализации,

00:05:55

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,

00:06:08

Так что это важно, распределение

00:06:11

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

00:06:31

изготовлено продуктом В. Таким образом, в

00:06:32

раз у меня есть сумма, и оба тоже

00:06:35

У меня есть эволюция распределения,

00:06:36

Поэтому вес каждого продукта в

00:06:38

Функция месяца. Так оно и может быть;

00:06:40

Этот случай и может быть тоже

00:06:41

Внезапно эволюция в функциях

00:06:43

источники трафика.

00:06:44

Итак, если резюмировать, это немного

00:06:46

Смешанная линейчатая диаграмма

00:06:47

Круговая диаграмма этой части есть и

00:06:49

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

00:07:17

Я собираюсь иметь, я продавец

00:07:19

электронных продуктов и I

00:07:21

будет иметь здесь, например,

00:07:23

Представленный оборот

00:07:25

камерами и здесь,

00:07:27

Представленный оборот

00:07:28

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,

00:07:37

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

00:14:06

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.

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.

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.

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,

00:07:27

der dargestellte Umsatz

00:07:28

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

00:08:12

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

00:11:09

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

00:12:15

auf Grafikebene geladen,

00:12:16

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

00:12:48

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

00:14:07

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.

00:00:02

Visualização de dados com as melhores práticas.

00:00:04

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,

00:01:58

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

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Minhas histórias de campanha no

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Capítulo anterior O orçamento de marketing

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quem foi contratado, então eu

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colocar €10.000 na campanha X e depois

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Na ordem aqui, eu vou ter o

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Isso me trouxe.

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E assim, para cada campanha,

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Vou ter um ponto que vai do

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Tiro para aparecer, então lá eu não sei,

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Contratei 15 mil,

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Trouxe-me 30000, aqui estou eu

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contratou 25 mil, me trouxe 40 mil,

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et cetera et cetera.

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E aqui a ideia é ver

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se há uma relação entre os dois.

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Se eu tenho basicamente pontos que vão

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desenhar uma curva e bem que eu posso

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dizendo-me que há de fato um

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Relação entre o orçamento que eu comprometa

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e os resultados que obtenho

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multa no meu turnover.

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Então

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Vamos ter tudo o que chamamos

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mapas de calor ou mapa de calor em

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Inglês, a ideia será fazer

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Emerge de relações entre variáveis.

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Então você vai me dizer que é um

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pouco a mesma definição.

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Então não, há uma nuance,

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Aqui estamos em duas variáveis, aqui nós

00:04:40

está em variáveis, pode ser

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4, 5, 6, 7 e, portanto, dependendo do peso

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do valor em, de repente,

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uma célula, teremos um valor

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que vai ser mais ou menos vermelho ou

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mais ou menos verde dependendo do

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O tipo de mapa que pode ser exibido.

00:04:55

E aí o que podemos ter,

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Normalmente são tabelas entre

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Produtos e métricas

00:05:00

que serão associados, por exemplo.

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Não, o número

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venda

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a taxa de conversão,

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Se eu voltar ao meu exemplo de antes,

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o custo por aquisição e assim farei

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têm o que se chama de dimensão,

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Então, basicamente, uma referência e

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métricas, uma série de

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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

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a célula será vermelha e

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então a venda é baixa

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e quanto mais azul for a célula. E por aí,

00:05:29

instantaneamente, visualmente,

00:05:30

Vou conseguir identificar os

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que gerou mais vendas,

00:05:33

os produtos que geraram

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o maior número de vendas.

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Depois temos os mapas,

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Portanto, as cartas são bastante óbvias.

00:05:39

Ele permitirá exibir dados

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de acordo com as áreas geográficas,

00:05:42

Assim, pode ser vendido por

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Tráfego do país ou do site

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ao nível das regiões francesas.

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Então veremos tudo o que

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vai ser aires, então isso já não é muito.

00:05:52

ser um pouco mais abstrato

00:05:54

em termos de visualização,

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um pouco menos usado. A ideia,

00:05:57

é mostrar tanto a evolução,

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como curvas,

00:06:00

A propósito

00:06:00

Vemos que é sensato, aí,

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na linha que é escura,

00:06:05

O mesmo. Portanto

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mostrar a evolução da distribuição,

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Então isso é importante, a distribuição

00:06:11

entre vários elementos enquanto

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ter uma visão que é globalizada.

00:06:14

Então, basicamente, eu vou ter aqui

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a curva cumulativa que representa

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por exemplo, volume de negócios

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total que eu percebo todos os

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mês e depois aqui em azul,

00:06:24

Vou ter o turnover

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que foi produzido pela

00:06:27

produto A e logo abaixo,

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o volume de negócios que foi

00:06:31

feito pelo produto B. Então, no

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vezes eu tenho o total e os dois também

00:06:35

Eu tenho a evolução da distribuição,

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portanto, o peso de cada produto em

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Função mês. Assim pode ser

00:06:40

Este caso e pode ser também

00:06:41

de repente a evolução na função

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fontes de tráfego.

00:06:44

Então, se eu resumir, é um pouco de

00:06:46

Mesclado entre gráfico de barras

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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

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em relação uns aos outros,

00:06:57

Então, muito interessante em termos de

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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.

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Tipicamente

00:07:17

Vou ter, sou vendedor

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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

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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 aqui a ideia é exatamente

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Além disso, aqui o mesmo temos:

00:07:44

Um primeiro círculo, em todos

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caso uma primeira cor que vai

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definir o tipo de produto e

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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

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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

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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

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cor de fundo que não serve para nada,

00:09:08

Vamos remover a escala dupla porque

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que ao mesmo tempo tínhamos aqui a comida

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e escreva novamente abaixo, os quadros

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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

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que são um pouco agressivos

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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

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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

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é muito "cativante" e muito

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"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.

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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

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abaixo, então informações em dobro,

00:10:35

assim perdemos o usuário,

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escalas que nem sempre são

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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,

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Então, além de nos dar os valores

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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

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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.

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Quanto mais elementos você adicionar,

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Quanto mais você vai carregar o cérebro com

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a pessoa que vai tentar lê-lo.

00:11:11

Portanto, mantenha a simplicidade e não tenha

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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,

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depois, em francês,

00:11:30

Então é painel e

00:11:31

Isso consiste em exibir

00:11:34

uma série de informações.

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Então, normalmente, quando você

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estão, por exemplo, em talvez

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seu aplicativo bancário,

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você terá tipos de painel,

00:11:41

mas há alguns

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em todas as empresas.

00:11:45

Então eu acho que você já tem

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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

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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 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

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carregado ao nível gráfico,

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Tudo fica junto.

00:12:18

Os títulos são extremamente

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pegou e muito pequeno e especialmente em

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tem-nos em todo o lado: temos três espessuras

00:12:23

de gráfico, escrito em muito pequeno

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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

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lendas que são

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bastante claro e

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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

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o fato de que, aqui, não temos necessariamente

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a impressão de que existe uma hierarquia

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informação. Lá estamos todos

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imediatamente no canto superior esquerdo,

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Estamos imediatamente em uma mesa com

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dados muito granulares e, em seguida, nós

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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

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do mais geral ao mais fino,

00:13:11

Então lá, tipicamente aqui,

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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

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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

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visitantes e bem lá teremos um

00:13:38

Informações adicionais abaixo

00:13:40

Quem nos dirá a distribuição

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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

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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

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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

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produto e assim você terá um

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Gráfico um pouco mais baixo que você vai

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indique-o. Uma vez que você tenha

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detectou o produto que dá errado,

00:14:09

Você pode ser capaz de

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Assista por geolocalização para

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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.

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E último elemento que podemos ter,

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É tipicamente lá, lá, esses menus

00:14:29

que me mostram listas enormes

00:14:31

que realmente permitem que você filtre em

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no tabuleiro enquanto eles colocam

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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,

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simplesmente não aparece.

00:14:47

E quando você precisar,

00:14:49

vamos implantá-lo e

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exibi-lo. Então aqui estão os grandes

00:14:52

Princípios fundamentais é ir

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colocar espaço entre os elementos,

00:14:56

para exibir o máximo

00:14:57

mais importante no topo e no

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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

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Número de gráficos.

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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

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diferente por tema ou todos

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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.

00:00:02

Datavisualisatie met best practices.

00:00:04

Eerste element, we hebben kunnen praten over verschillende

00:00:06

tijden in eerdere sessies,

00:00:08

Het zal de visualisatiekeuze zijn die

00:00:10

U zult in staat zijn om te doen volgens

00:00:12

van wat je me kunt laten zien.

00:00:14

Gebruik niet per se die ene

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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

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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

00:12:06

super mooi op Excel.

00:12:07

Dus nam ik iets anders

00:12:09

Maar het maakt niet uit,

00:12:10

We konden dichtbij komen.

00:12:11

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,

00:12:16

Alles plakt aan elkaar.

00:12:18

De titels zijn extreem

00:12:19

opgepikt en heel klein en vooral op

00:12:21

heeft ze overal: we hebben drie diktes

00:12:23

van grafisch, geschreven in zeer klein

00:12:25

met vrij complexe dingen,

00:12:26

legendes, et cetera.

00:12:28

Terwijl we hier nog steeds zijn

00:12:30

iets veel luchtigers,

00:12:32

met ruimte, met

00:12:34

legendes die

00:12:35

vrij duidelijk en

00:12:36

we hebben ze niet overal,

00:12:38

Dat is het.

00:12:40

Het tweede element dat ik wilde

00:12:43

hoogtepunt

00:12:44

het is gewoon

00:12:46

het feit dat we hier niet noodzakelijkerwijs

00:12:48

de indruk dat er een hiërarchie is

00:12:50

informatie. Daar zijn we dan allemaal

00:12:51

direct linksboven,

00:12:53

We zitten meteen op een tafel met

00:12:55

zeer gedetailleerde gegevens en dan hebben we

00:12:58

heeft cirkeldiagrammen die iets lager zijn,

00:13:00

Wie mag er zijn

00:13:02

de situatie samenvatten en dat

00:13:04

Dat is heel belangrijk.

00:13:05

Wanneer u een dashboard maakt,

00:13:06

Wanneer u een dashboard maakt,

00:13:08

U moet prioriteit geven aan informatie

00:13:09

van de meest algemene tot de beste,

00:13:11

Dus daar, typisch hier,

00:13:12

wat hij heeft, wat hij heeft gedaan,

00:13:14

is dat hij echt de sleutelfiguren heeft gezet,

00:13:16

Dus wat we sleutelindicatoren noemen,

00:13:18

performance of KPI in het Engels,

00:13:20

belangrijke informatie,

00:13:21

dus het kan de omzet zijn,

00:13:23

Het totaal is dus de

00:13:25

Totaal aantal bestellingen Het totaal van

00:13:26

omzet, het aantal

00:13:27

bezoekers althans daar,

00:13:29

Het is echt de macro-informatie

00:13:30

En dan kunnen we een beetje teruggaan

00:13:33

In meer detail. Zo typisch

00:13:34

We zagen dat we er 6.200 hadden

00:13:36

bezoekers en goed daar zullen we een

00:13:38

Aanvullende informatie hieronder

00:13:40

Wie zal ons de verdeling vertellen

00:13:41

in relatie tot verkeersbronnen.

00:13:43

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

00:14:00

Voorbeeld het aantal verkopen per

00:14:02

product en zo heeft u een

00:14:04

Grafiek een beetje lager dat zal je

00:14:06

geef het aan. Zodra je

00:14:07

gedetecteerd het product dat fout gaat,

00:14:09

Mogelijk kunt u

00:14:11

Kijk op geolocatie voor

00:14:12

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.

00:15:13

Als je dashboard vijftien kilometer lang is

00:15:15

Op de lange termijn zal niemand all the way gaan.

00:15:17

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

00:15:22

Een beetje om bij de essentie te blijven.

00:15:24

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.

00:00:02

Visualizzazione dei dati con best practice.

00:00:04

Primo elemento, abbiamo potuto parlare di diversi

00:00:06

volte nelle sessioni precedenti,

00:00:08

Sarà la scelta di visualizzazione che

00:00:10

Sarai in grado di fare secondo

00:00:12

di quello che puoi mostrarmi.

00:00:14

Non usare necessariamente quello

00:00:16

che conosci a memoria,

00:00:17

Quindi, ad esempio,

00:00:19

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

00:00:25

non sarà necessariamente il più rilevante

00:00:27

per evidenziare le informazioni.

00:00:29

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

00:00:35

per averlo sempre accanto a te

00:00:37

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.

00:01:03

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.

00:02:11

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

00:02:28

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

00:02:37

stipendio quindi ci sono fondamentalmente che avrò qui

00:02:40

un numero di dipendenti quindi non so di avere

00:02:43

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,

00:03:08

Tornerò più dettagliatamente quando

00:03:10

lo userà perché è qualcosa

00:03:12

qualcosa a cui siamo meno abituati,

00:03:13

Trame di scatola. In ogni caso, il gioco è fatto,

00:03:16

Mostra anche una ripartizione

00:03:17

elementi con valori chiave che andiamo,

00:03:19

che chiameremo

00:03:21

Quartili

00:03:22

Semplicemente.

00:03:24

Quindi, il punto nuvola così,

00:03:25

che può potenzialmente ricordarti

00:03:27

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.

00:03:34

chiama un asse sulle ascisse e un

00:03:36

Asse sull'asse y e quindi due metriche

00:03:38

a cui potremo associarci

00:03:41

valori. Quindi per esempio noi

00:03:43

può avere qui se torno a

00:03:45

Le mie storie di campagna sul

00:03:47

Capitolo precedente Il budget di marketing

00:03:48

chi è stato assunto, quindi io

00:03:51

mettere €10.000 sulla campagna X e dopo

00:03:54

Sull'ordinata qui, avrò il

00:03:55

fatturato che mi ha portato.

00:03:57

E così per ogni campagna,

00:03:58

Avrò un punto che va dal

00:04:01

Colpo per apparire, quindi non lo so,

00:04:02

Ne ho assunti 15.000,

00:04:03

Mi ha portato 30000, qui ho

00:04:05

assunto 25.000, mi ha portato 40.000,

00:04:07

et cetera et cetera.

00:04:08

E quindi ecco l'idea è di vedere

00:04:09

se c'è una relazione tra i due.

00:04:12

Se ho fondamentalmente punti che vanno

00:04:14

disegnare una curva e bene posso

00:04:15

dicendomi che c'è davvero un

00:04:17

Relazione tra il budget che impegno

00:04:19

e i risultati che ottengo

00:04:21

Bene sul mio fatturato.

00:04:24

Allora

00:04:24

Avremo tutto ciò che chiamiamo

00:04:26

Mappe di calore o mappe di calore in

00:04:28

Inglese, l'idea sarà quella di fare

00:04:30

Emergono dalle relazioni tra variabili.

00:04:32

Quindi mi dirai che è un

00:04:34

poco la stessa definizione.

00:04:35

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

00:05:57

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

00:06:13

avere una visione globalizzata.

00:06:14

Quindi fondamentalmente avrò qui

00:06:17

La curva cumulativa che rappresenta

00:06:18

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

00:06:27

prodotto A e appena sotto,

00:06:29

il fatturato che è stato

00:06:31

prodotto dal prodotto B. Quindi al

00:06:32

volte ho il totale ed entrambi anche

00:06:35

Ho l'evoluzione della distribuzione,

00:06:36

pertanto il peso di ogni prodotto in

00:06:38

Funzione mese. Quindi può essere

00:06:40

Questo caso e può essere troppo

00:06:41

improvvisamente l'evoluzione della funzione

00:06:43

sorgenti di traffico.

00:06:44

Quindi, se riassumo, è un po 'un

00:06:46

misto tra grafici a barre

00:06:47

Grafico a torta questa parte lì e il

00:06:49

naturalmente perché allo stesso tempo mostra

00:06:51

l'evoluzione e mostra anche...

00:06:53

Ti permette di confrontare gli elementi

00:06:55

in relazione l'uno con l'altro,

00:06:57

Quindi molto interessante in termini di

00:06:59

visualizzazione.

00:07:00

Lo uso molto.

00:07:02

E l'ultimo caso,

00:07:04

saranno tutte le visualizzazioni

00:07:06

intorno all'albero.

00:07:07

Fondamentalmente, sarà quello di definire

00:07:10

gerarchie tra diversi

00:07:11

e quindi definire

00:07:14

sottocategorie al loro interno.

00:07:16

Tipicamente

00:07:17

Avrò un venditore

00:07:19

di prodotti elettronici e

00:07:21

avrà qui per esempio,

00:07:23

il fatturato rappresentato

00:07:25

dalle telecamere e qui,

00:07:27

il fatturato rappresentato

00:07:28

tramite smartphone; così in blu

00:07:30

fotocamera, in smartphone bianco.

00:07:31

E al loro interno,

00:07:33

Posso ancora avere categorie,

00:07:34

Quindi, ad esempio, hanno

00:07:36

macchina fotografica amatoriale,

00:07:37

fotocamera professionale e

00:07:38

qui hanno, non conosco Samsung,

00:07:40

Apple, Huawei eccetera, eccetera.

00:07:41

Quindi qui l'idea è esattamente

00:07:43

Inoltre qui lo stesso abbiamo

00:07:44

Un primo cerchio, in tutto

00:07:46

caso un primo colore che va

00:07:48

definire il tipo di prodotto e

00:07:49

quindi potenzialmente i marchi.

00:07:51

In ogni caso, per mantenere una distribuzione

00:07:53

un po' come il grafico a torta,

00:07:55

tranne che vedremo

00:07:56

Semplicemente.

00:07:57

Sottocategorie. Pertanto

00:07:58

Di nuovo

00:07:59

le informazioni che si desidera visualizzare,

00:08:01

Andremo a scavare in

00:08:03

una di queste visualizzazioni,

00:08:04

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.

00:08:19

Quindi ora che praticamente lo sappiamo

00:08:21

Come scegliere l'oggetto visivo in base a

00:08:23

ciò che vogliamo proporre,

00:08:26

Lo saremo.

00:08:26

Rilassati in relazione a

00:08:27

anche alla visualizzazione,

00:08:29

Quindi vediamo che siamo andati avanti

00:08:32

Un grafico molto affollato

00:08:34

E così eccolo qui... allora è un

00:08:36

gif finalmente io

00:08:39

non voglio prendere posizione su questo dibattito,

00:08:41

In ogni caso,

00:08:42

Ecco un'animazione che ci farà

00:08:44

visualizzazione da un grafico che

00:08:46

era estremamente occupato, quindi ci siamo

00:08:48

era su un diagramma

00:08:50

e quindi vedere tutto ciò che possiamo

00:08:52

Fare per semplificare la visualizzazione.

00:08:54

E non so cosa ne pensi,

00:08:57

ma in realtà,

00:08:58

più va, più va,

00:08:59

Quindi qui riprendo lo schema di partenza,

00:09:02

Quindi il gioco è fatto, più avanzeremo,

00:09:04

Quindi qui in genere rimuoveremo il

00:09:06

colore di sfondo che non serve a nulla,

00:09:08

Rimuoveremo la doppia scala perché

00:09:10

che allo stesso tempo abbiamo avuto qui il cibo

00:09:13

e scrivi di nuovo sotto, i fotogrammi

00:09:15

intorno a ciò non erano necessariamente utili.

00:09:17

Lì avevamo colori da ogni parte

00:09:20

che non ha dato maggiori informazioni

00:09:21

perché alla fine non c'è stato

00:09:24

scala in relazione al colore.

00:09:26

Posso anche alleggerire

00:09:27

Infatti le etichette

00:09:28

che sono un po 'aggressivi

00:09:30

rispetto ai bar

00:09:31

che sono i più interessanti.

00:09:33

Ho una scala che era dietro,

00:09:35

che non era necessariamente utile.

00:09:36

Posso andare a visualizzare i valori che

00:09:38

sono direttamente sul grafico,

00:09:40

et cetera et cetera.

00:09:41

E così lì,

00:09:42

quindi

00:09:43

Partiamo da qualcosa che

00:09:45

è molto "orecchiabile" e molto

00:09:47

"troppo" a qualcosa in realtà,

00:09:49

che conserva la maggior parte delle informazioni

00:09:51

e che rende immediatamente possibile

00:09:53

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

00:10:07

diverso da barre,

00:10:08

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.

00:10:17

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

00:10:28

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

00:10:38

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

00:11:12

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

00:11:36

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.

00:11:49

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

00:11:57

Piuttosto fare vs giusto l'esempio

00:11:59

di cosa non fare. Così ho

00:12:01

specifica immediatamente l'esempio che

00:12:03

è a sinistra non è da Excel,

00:12:05

ma non sono riuscito a trovare un esempio

00:12:06

super bella su Excel.

00:12:07

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

00:12:19

raccolto e molto piccolo e soprattutto su

00:12:21

li ha ovunque: abbiamo tre spessori

00:12:23

di grafica, scritta in piccolissimo

00:12:25

con cose abbastanza complesse,

00:12:26

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

00:12:36

non li abbiamo ovunque,

00:12:38

Questo è tutto.

00:12:40

Il secondo elemento che volevo

00:12:43

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

00:12:50

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,

00:13:29

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

00:14:04

Grafico un po 'più in basso che ti farà

00:14:06

indicarlo. Una volta che hai

00:14:07

rilevato il prodotto che va storto,

00:14:09

Potresti essere in grado di

00:14:11

Guarda per geolocalizzazione per

00:14:12

dire se c'è una regione che

00:14:14

ha peccato in relazione all'altro.

00:14:16

E così lì, lo stesso, un po' più in basso,

00:14:18

potenzialmente

00:14:18

Avrai un grafico di geolocalizzazione.

00:14:20

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

00:15:19

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.

00:00:02

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

00:00:27

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 ،

00:00:54

تجنب مثل هذا الفخ أو الفخ ،

00:00:56

حتى هنا انها ورقة كبيرة

00:00:58

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

00:11:12

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

00:12:19

التقطت وصغيرة جدا وخاصة على

00:12:21

لديهم في كل مكان: لدينا ثلاثة سماكات

00:12:23

من الرسم ، مكتوب في صغيرة جدا

00:12:25

مع أشياء معقدة للغاية ،

00:12:26

الأساطير ، وما إلى ذلك.

00:12:28

بينما نحن هنا لا نزال في

00:12:30

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

00:12:46

حقيقة أنه هنا ، ليس لدينا بالضرورة

00:12:48

الانطباع بوجود تسلسل هرمي

00:12:50

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.

00:13:05

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.

00:00:02

En iyi yöntemlerle veri görselleştirme.

00:00:04

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,

00:00:21

istediğiniz tüm durumlar için

00:00:23

Veri görselleştirmesi uygulama çünkü

00:00:25

mutlaka en alakalı olmayacak

00:00:27

bilgileri vurgulamak için.

00:00:29

İşte size büyük bir özet.

00:00:31

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

00:12:50

bilgi. İşte hepimiz oradayız

00:12:51

hemen sol üstte,

00:12:53

Hemen bir masadayız

00:12:55

çok ayrıntılı veriler ve sonra biz

00:12:58

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,

00:13:08

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,

00:13:14

gerçekten kilit rakamları koyduğunu,

00:13:16

Yani anahtar göstergeler dediğimiz şey,

00:13:18

İngilizce performans veya KPI,

00:13:20

anahtar bilgiler,

00:13:21

böylece ciro olabilir,

00:13:23

Bu nedenle, toplam,

00:13:25

Toplam sipariş sayısı

00:13:26

ciro, sayı

00:13:27

ziyaretçiler en azından orada,

00:13:29

Bu gerçekten makro bilgi

00:13:30

ve sonra biraz geriye gidebiliriz

00:13:33

Daha ayrıntılı olarak. Yani tipik olarak

00:13:34

6.200 olduğunu gördük

00:13:36

ziyaretçiler ve orada bir

00:13:38

Aşağıdaki ek bilgiler

00:13:40

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,

00:13:52

Yol, örneğin,

00:13:53

Görüyorsunuz ki orada değilsiniz

00:13:55

Sayıyla ilgili hedefleriniz

00:13:57

emirlerin ve kuyunun hemen,

00:13:59

Analiz etmek isteyeceksiniz

00:14:00

Örnek başına satış sayısı

00:14:02

ürün ve böylece bir

00:14:04

Grafiğinizi biraz daha düşük gösterin

00:14:06

belirtin. Bir kez sahip olduğunuzda

00:14:07

yanlış giden ürünü tespit etti,

00:14:09

Şunları yapabilirsiniz:

00:14:11

Şunlar için coğrafi konuma göre izleyin:

00:14:12

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

00:14:18

Bir coğrafi konum grafiğiniz olacaktır.

00:14:20

Ve işte orada temel olarak görüyorsunuz

00:14:22

Kontrol paneli şu kişilerin hizmetindedir

00:14:24

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.

00:00:02

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

00:03:22

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.

00:03:29

Pokaż więc związek między dwiema zmiennymi.

00:03:31

Zasadniczo dostaniemy to, co dostaniemy

00:03:34

wywołuje oś na odciętych i

00:03:36

Oś na osi y, a zatem dwie metryki

00:03:38

do których będziemy mogli się skojarzyć

00:03:41

Wartości. Na przykład my

00:03:43

może mieć tutaj, jeśli wrócę do

00:03:45

Moje historie z kampanii na

00:03:47

Poprzedni rozdział Budżet marketingowy

00:03:48

kto został zatrudniony, więc ja

00:03:51

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

00:06:49

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.

00:08:54

I nie wiem, co myślisz,

00:08:57

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

00:09:27

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

00:09:47

"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.

00:00:02

सर्वोत्तम प्रथाओं के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन।

00:00:04

पहला तत्व, हम कई के बारे में बात करने में सक्षम हैं

00:00:06

पिछले सत्रों में बार,

00:00:08

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

00:14:57

शीर्ष पर अधिक महत्वपूर्ण और

00:14:59

साथ ही मैक्रोज़ और सब कुछ जो होने जा रहा है

00:15:01

उपयोगकर्ता के साथ बातचीत,

00:15:03

यह उस स्तर पर होने जा रहा है।

00:15:06

ध्यान रखने योग्य अंतिम बात,

00:15:08

यह अभी भी कोशिश करने के लिए है

00:15:10

सीमित करने के लिए

00:15:11

ग्राफ़ की संख्या.

00:15:13

यदि आपका डैशबोर्ड पंद्रह किलोमीटर लंबा है

00:15:15

लंबे समय में, कोई भी पूरे रास्ते नहीं जाएगा।

00:15:17

तो संभावित रूप से,

00:15:17

आप टैब बना सकते हैं

00:15:19

विषय या सभी से अलग

00:15:21

बस स्किम करने की कोशिश करो

00:15:22

आवश्यक वस्तुओं पर थोड़ा रहना है।

00:15:24

इसलिए मुझे उम्मीद है कि सब कुछ स्पष्ट है।

00:15:26

आपके लिए और अब,

00:15:28

हम हमला करेंगे

00:15:30

Excel में चार्ट बनाना.

00:00:02

Visualisasi data dengan praktik terbaik.

00:00:04

Elemen pertama, kami telah dapat berbicara tentang beberapa

00:00:06

waktu di sesi sebelumnya,

00:00:08

Ini akan menjadi pilihan visualisasi yang

00:00:10

Anda akan dapat melakukan sesuai dengan

00:00:12

dari apa yang bisa Anda tunjukkan kepada saya.

00:00:14

Belum tentu menggunakan yang satu

00:00:16

yang Anda hafal,

00:00:17

Jadi misalnya

00:00:19

kurva atau diagram lingkaran,

00:00:21

untuk semua kasus yang Anda inginkan

00:00:23

Menerapkan visualisasi data karena

00:00:25

belum tentu yang paling relevan

00:00:27

untuk menyoroti informasi.

00:00:29

Jadi, inilah ringkasan besarnya.

00:00:31

Omong-omong

00:00:31

Saya mengundang Anda mungkin untuk membuat

00:00:33

Sablon, tangkapan layar elemen ini

00:00:35

untuk selalu memilikinya di samping Anda

00:00:37

Ketika Anda harus membangun

00:00:39

dasbor atau hanya visualisasi.

00:00:41

Lagi pula,

00:00:42

ketika kita pergi, karena di sana semua aku

00:00:45

menunjukkan bahwa Anda dapat diakses di Excel,

00:00:47

Jadi ketika kita pergi ke kurva,

00:00:48

area, peta, dan sebagainya,

00:00:50

Saya akan mendapatkan lebih banyak lagi ke

00:00:52

detail tentang kapan menggunakannya,

00:00:54

hindari jebakan atau jebakan seperti itu,

00:00:56

Jadi ini lembaran besar

00:00:58

Ringkasan yang akan kita bahas

00:00:59

Jadi bersama.

00:01:00

Jadi setiap kali Anda pergi

00:01:01

Memiliki tipe visualisasi.

00:01:03

Jadi yang pertama,

00:01:04

Ini adalah kurva,

00:01:05

Jadi yang paling jelas,

00:01:06

Saya pikir, kurva yang

00:01:08

memungkinkan Anda menampilkan tren

00:01:09

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

00:01:16

omset perusahaan,

00:01:17

lalu lintas bulanan di situs web,

00:01:19

Bagaimanapun, sesuatu yang berkembang

00:01:22

waktu dan karena itu kita akan dapat berkembang,

00:01:24

Analisis tren.

00:01:25

Kemudian

00:01:26

Anda memiliki apa yang disebut

00:01:28

Bagan batang dan pai

00:01:29

Grafik

00:01:30

Jadi Pie Charts, juga disebut

00:01:32

Camembert dalam bahasa Prancis, jadi siapa

00:01:34

memungkinkan Anda membandingkan item.

00:01:35

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.

00:01:55

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.

00:02:03

Jadi di sana untuk menampilkan pukulan secara efektif

00:02:05

dari unsur-unsur dan proporsinya.

00:02:08

Kemudian

00:02:08

kita akan memiliki apa yang disebut histogram,

00:02:09

jadi jangan bingung

00:02:10

histogram dan diagram.

00:02:11

Kita akan melihat perbedaan yang kita buat

00:02:12

akan menerapkannya di Excel,

00:02:13

Tapi bagaimanapun juga,

00:02:14

Ini tidak sama di

00:02:16

Ketentuan penggunaan atau yang disebut

00:02:17

juga plot kotak,

00:02:18

Jadi itulah yang Anda miliki di sini dan kami

00:02:20

panggilan dalam kotak kumis Prancis.

00:02:22

Tapi karena saya merasa sangat jelek,

00:02:23

Saya menyebutnya plot kotak,

00:02:25

Maaf.

00:02:26

Tunjukkan tiba-tiba,

00:02:27

sebenarnya

00:02:28

distribusi elemen,

00:02:29

Jadi di sini idenya adalah untuk mengatakan dengan baik

00:02:32

pada, jadi jika saya mengambil contoh pertama saya,

00:02:35

Jumlah karyawan berdasarkan kisaran

00:02:37

gaji jadi pada dasarnya saya akan ada di sini

00:02:40

sejumlah karyawan jadi saya tidak tahu saya punya

00:02:43

10 karyawan yang berpenghasilan antara 1500 dan 2000 €.

00:02:45

Setelah itu, di sini, saya memiliki 15 karyawan

00:02:47

yang menghasilkan antara tahun 2000 dan 2500,

00:02:49

Saya memiliki 25 karyawan dan seterusnya.

00:02:51

Bagaimanapun, di sana Anda memilikinya,

00:02:53

Kami memiliki distribusi dengan potensi

00:02:55

di sini upah rendah,

00:02:56

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

00:03:03

jumlah individu.

00:03:05

Itu saja dan di sini, kita akan memiliki

00:03:07

secara substansial memiliki sistem yang sama,

00:03:08

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,

00:03:13

Plot kotak. Bagaimanapun, di sana Anda memilikinya,

00:03:16

Ini juga menunjukkan kerusakan

00:03:17

elemen dengan nilai-nilai kunci yang kita tuju,

00:03:19

yang akan kami panggil

00:03:21

kuartil

00:03:22

Hanya.

00:03:24

Kemudian, titik awan begitu,

00:03:25

Itu berpotensi mengingatkan Anda

00:03:27

kelas fisika atau SVT Anda.

00:03:29

Jadi tunjukkan hubungan antara dua variabel.

00:03:31

Jadi pada dasarnya kita akan mendapatkan apa yang akan kita dapatkan

00:03:34

memanggil sumbu pada absis dan a

00:03:36

Sumbu pada sumbu y dan oleh karena itu dua metrik

00:03:38

yang dapat kita kaitkan

00:03:41

Nilai. Jadi misalnya kita

00:03:43

dapat memiliki di sini jika saya kembali ke

00:03:45

Kisah kampanye saya di

00:03:47

Bab sebelumnya Anggaran pemasaran

00:03:48

siapa yang dipekerjakan, jadi saya

00:03:51

menempatkan € 10.000 pada kampanye X dan sesudahnya

00:03:54

Pada ordinat di sini, saya akan memiliki

00:03:55

omset yang dibawanya kepada saya.

00:03:57

Dan untuk setiap kampanye,

00:03:58

Saya akan memiliki poin yang berasal dari

00:04:01

Ditembak untuk muncul, jadi di sana saya tidak tahu,

00:04:02

Saya mempekerjakan 15.000,

00:04:03

Itu membawa saya 30000, di sini saya

00:04:05

mempekerjakan 25.000, itu membawa saya 40.000,

00:04:07

dan lain-lain.

00:04:08

Jadi di sini idenya adalah untuk melihat

00:04:09

Jika ada hubungan antara keduanya.

00:04:12

Jika pada dasarnya saya memiliki poin yang pergi

00:04:14

menggambar kurva dan saya bisa

00:04:15

memberitahuku bahwa memang ada

00:04:17

Hubungan antara anggaran yang saya komit

00:04:19

dan hasil yang saya dapatkan

00:04:21

baik pada omset saya.

00:04:24

Kemudian

00:04:24

Kami akan memiliki semua yang kami sebut

00:04:26

peta panas atau heatmap di

00:04:28

Bahasa Inggris, idenya adalah membuat

00:04:30

Muncul dari hubungan antar variabel.

00:04:32

Jadi Anda akan memberi tahu saya bahwa itu adalah

00:04:34

sedikit definisi yang sama.

00:04:35

Jadi tidak, ada nuansa,

00:04:37

Di sini kita berada pada dua variabel, di sini kita

00:04:40

ada pada variabel, bisa jadi

00:04:42

4, 5, 6, 7 dan karenanya tergantung pada beratnya

00:04:44

dari nilai pada, tiba-tiba,

00:04:46

sel, kita akan memiliki nilai

00:04:48

yang akan menjadi lebih atau kurang merah atau

00:04:51

lebih atau kurang hijau tergantung pada

00:04:53

Jenis peta yang dapat ditampilkan.

00:04:55

Dan begitulah yang bisa kita miliki,

00:04:57

Biasanya tabel antara

00:04:58

Produk dan metrik

00:05:00

yang akan dikaitkan misalnya.

00:05:02

Tidak, nomornya

00:05:03

Penjualan

00:05:04

tingkat konversi,

00:05:05

Jika saya kembali ke contoh saya dari sebelumnya,

00:05:08

biaya per akuisisi dan saya akan melakukannya

00:05:10

memiliki apa yang disebut dimensi,

00:05:12

jadi pada dasarnya referensi dan

00:05:14

Metrik, serangkaian

00:05:16

angka sebenarnya dengan penjualan,

00:05:17

tingkat konversi, dan sebagainya.

00:05:19

Dan misalnya kita bisa mengatakan lebih banyak penjualan

00:05:23

tinggi dan lebih tinggi

00:05:24

sel akan berwarna merah dan

00:05:25

maka penjualannya rendah

00:05:27

Dan semakin biru selnya. Dan di sana,

00:05:29

langsung, secara visual,

00:05:30

Aku akan bisa melihat yang

00:05:31

yang menghasilkan penjualan terbanyak,

00:05:33

produk yang dihasilkan

00:05:34

penjualan terbanyak.

00:05:36

Kemudian kita memiliki peta,

00:05:37

Jadi kartunya cukup jelas.

00:05:39

Ini akan memungkinkan untuk menampilkan data

00:05:40

menurut wilayah geografis,

00:05:42

Jadi bisa penjualan dengan

00:05:44

Traffic negara atau situs web

00:05:46

untuk di tingkat wilayah Prancis.

00:05:48

Kemudian kita akan melihat semua itu

00:05:50

akan menjadi udara, jadi itu sudah tidak banyak.

00:05:52

menjadi sedikit lebih abstrak

00:05:54

dalam hal visualisasi,

00:05:55

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,

00:06:05

Sama. Jadi

00:06:06

menunjukkan evolusi distribusi,

00:06:08

Jadi itu penting, distribusinya

00:06:11

antara beberapa elemen sementara

00:06:13

memiliki pandangan yang mengglobal.

00:06:14

Jadi pada dasarnya saya akan ada di sini

00:06:17

kurva kumulatif yang mewakili

00:06:18

misalnya omset

00:06:20

total bahwa saya menyadari semua

00:06:22

bulan dan setelah di sini dengan warna biru,

00:06:24

Saya akan memiliki omset

00:06:26

yang diproduksi oleh

00:06:27

produk A dan tepat di bawah,

00:06:29

omset yang

00:06:31

dibuat oleh produk B. Jadi di

00:06:32

kali saya memiliki total dan keduanya juga

00:06:35

Saya memiliki evolusi distribusi,

00:06:36

oleh karena itu berat setiap produk dalam

00:06:38

Fungsi bulan. Jadi bisa

00:06:40

Kasus ini dan bisa juga

00:06:41

Tiba-tiba evolusi dalam fungsi

00:06:43

sumber lalu lintas.

00:06:44

Jadi jika saya meringkas, itu sedikit

00:06:46

dicampur antara diagram batang

00:06:47

Bagan pai bagian ini di sana dan

00:06:49

tentu saja karena pada saat yang sama itu menunjukkan

00:06:51

evolusi dan itu juga menunjukkan ...

00:06:53

Ini memungkinkan Anda untuk membandingkan elemen-elemennya

00:06:55

dalam hubungannya satu sama lain,

00:06:57

Jadi sangat menarik dalam hal

00:06:59

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.

00:07:07

Pada dasarnya, ini akan mendefinisikan

00:07:10

hierarki antara beberapa

00:07:11

elemen dan kemudian mendefinisikan

00:07:14

subkategori di dalamnya.

00:07:16

Biasanya

00:07:17

Saya akan memiliki, saya seorang penjual

00:07:19

produk elektronik dan saya

00:07:21

akan ada di sini misalnya,

00:07:23

omset yang diwakili

00:07:25

oleh kamera dan di sini,

00:07:27

omset yang diwakili

00:07:28

oleh smartphone; jadi dengan warna biru

00:07:30

kamera, di smartphone putih.

00:07:31

Dan di dalamnya,

00:07:33

Saya masih dapat memiliki kategori,

00:07:34

Jadi misalnya memiliki

00:07:36

kamera amatir,

00:07:37

kamera profesional dan

00:07:38

di sini sudah, saya tidak tahu Samsung,

00:07:40

Apple, Huawei dan lain-lain.

00:07:41

Jadi di sini idenya persis

00:07:43

Apalagi di sini sama dengan yang kita miliki

00:07:44

Lingkaran pertama, secara keseluruhan

00:07:46

kasus warna pertama yang berjalan

00:07:48

menentukan jenis produk dan

00:07:49

maka berpotensi merek.

00:07:51

Bagaimanapun, untuk mempertahankan distribusi

00:07:53

sedikit seperti diagram Lingkaran,

00:07:55

kecuali kita akan lihat

00:07:56

Hanya.

00:07:57

Subkategori. Jadi

00:07:58

Lagi

00:07:59

informasi yang ingin Anda tampilkan,

00:08:01

Kami akan menggali lebih dalam

00:08:03

Salah satu visualisasi ini,

00:08:04

Saya belum lengkap dalam segala hal yang

00:08:06

dimungkinkan dalam hal visualisasi.

00:08:08

Bagaimanapun,

00:08:10

Ini adalah yang paling banyak dimasukkan

00:08:12

maju di Excel dan kami akan memiliki beberapa

00:08:14

masih terlihat bagian yang sangat besar

00:08:17

dibandingkan dengan apa yang diusulkan.

00:08:19

Jadi sekarang kita cukup banyak tahu

00:08:21

Bagaimana memilih visual sesuai dengan

00:08:23

apa yang ingin kami kedepankan,

00:08:26

Kami akan menjadi.

00:08:26

Bersantai dalam kaitannya dengan

00:08:27

juga untuk visualisasi,

00:08:29

Jadi di sana kita melihat bahwa kita melanjutkan

00:08:32

Grafik yang sangat sibuk

00:08:34

Dan ini dia... maka itu adalah

00:08:36

gif akhirnya aku

00:08:39

tidak ingin memihak pada perdebatan ini,

00:08:41

Bagaimanapun,

00:08:42

Berikut adalah animasi yang akan kita

00:08:44

menampilkan dari bagan yang

00:08:46

sangat sibuk, jadi di sana kami

00:08:48

ada di diagram

00:08:50

dan karena itu untuk melihat semua yang kita bisa

00:08:52

Lakukan untuk menyederhanakan visualisasi.

00:08:54

Dan saya tidak tahu apa yang Anda pikirkan,

00:08:57

Tetapi faktanya,

00:08:58

semakin dia pergi, semakin dia pergi,

00:08:59

Jadi di sini saya melanjutkan pola awal,

00:09:02

Jadi begitulah, semakin kita akan maju,

00:09:04

Jadi di sini kita biasanya akan menghapus

00:09:06

warna latar belakang yang tidak memiliki tujuan,

00:09:08

Kami akan menghapus skala ganda karena

00:09:10

bahwa pada saat yang sama kami memiliki makanan di sini

00:09:13

dan tulis lagi di bawah, bingkai

00:09:15

di sekitar itu belum tentu berguna.

00:09:17

Di sana kami memiliki warna dari mana-mana

00:09:20

yang tidak memberikan informasi lebih lanjut

00:09:21

Karena pada akhirnya tidak ada

00:09:24

skala dalam kaitannya dengan warna.

00:09:26

Saya juga bisa meringankan

00:09:27

Memang labelnya

00:09:28

yang sedikit agresif

00:09:30

dibandingkan dengan bar

00:09:31

mana yang paling menarik.

00:09:33

Saya memiliki tangga yang ada di belakang,

00:09:35

yang belum tentu berguna.

00:09:36

Saya bisa pergi dan melihat nilai-nilai yang

00:09:38

langsung pada grafik,

00:09:40

dan lain-lain.

00:09:41

Dan di sana,

00:09:42

dari sana,

00:09:43

Kita mulai dari sesuatu yang

00:09:45

sangat "menarik" dan sangat

00:09:47

"terlalu banyak" untuk sesuatu sebenarnya,

00:09:49

yang menyimpan sebagian besar informasi

00:09:51

dan yang segera memungkinkan untuk membuat

00:09:53

Sebarkan pesan terkenal yang sedang kita bicarakan.

00:09:55

Jadi untuk mempertahankan elemen

00:09:57

kunci dalam kaitannya dengan itu,

00:09:58

Saya telah mendaftarkannya untuk Anda

00:10:00

Kanan. Jadi

00:10:01

warna adalah informasi,

00:10:02

jadi kami tidak menempatkan warna latar belakang,

00:10:05

Kami tidak memberi warna

00:10:07

berbeda dengan bar,

00:10:08

jika tidak ada minat

00:10:10

Ketentuan pemahaman

00:10:12

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

00:10:22

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,

00:10:45

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,

00:10:56

beberapa

00:10:57

elemen 3D, dan sebagainya.

00:10:59

Jadi benar-benar tidak melakukan itu.

00:11:02

Visualisasi paling ambisius

00:11:03

bukan yang paling jelas untuk dipahami.

00:11:05

Semakin banyak elemen yang Anda tambahkan,

00:11:07

Semakin banyak Anda akan memuat otak dengan

00:11:09

orang yang akan mencoba membacanya.

00:11:11

Jadi tetap sederhana dan tidak punya

00:11:12

tidak takut untuk memberitahumu

00:11:14

sebenarnya itu terlalu sederhana,

00:11:16

Ini ...

00:11:16

Ini akan terasa seperti saya tidak

00:11:18

mengerjakan visualisasi saya. Sebaliknya

00:11:20

Semakin sederhana, semakin banyak yang akan kita katakan

00:11:22

bahwa pada akhirnya informasi itu berlalu.

00:11:23

Jadi itu sangat penting.

00:11:26

Dan elemen terakhir,

00:11:27

itu tentang segala sesuatu yang dasbor,

00:11:29

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.

00:11:45

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

00:11:52

Izinkan untuk menganalisis tema.

00:11:53

Dan biasanya ada yang kita miliki di sebelah kiri

00:11:56

Contoh dari apa yang seharusnya

00:11:57

Lebih baik lakukan vs benar contoh

00:11:59

tentang apa yang tidak boleh dilakukan. Jadi saya

00:12:01

segera menentukan contoh bahwa

00:12:03

ada di sebelah kiri bukan dari Excel,

00:12:05

tetapi saya tidak dapat menemukan contoh

00:12:06

super cantik di Excel.

00:12:07

Jadi saya mengambil sesuatu yang lain

00:12:09

Tapi tidak masalah,

00:12:10

Kita bisa mendekat.

00:12:11

Di sana, apa perbedaan antara keduanya?

00:12:13

Ini karena, sudah di sini, kami sangat

00:12:15

dimuat di tingkat grafis,

00:12:16

Semuanya saling menempel.

00:12:18

Judul-judulnya sangat

00:12:19

diambil dan sangat kecil dan terutama pada

00:12:21

memilikinya di mana-mana: kami memiliki tiga ketebalan

00:12:23

grafik, ditulis dalam sangat kecil

00:12:25

dengan hal-hal yang cukup kompleks,

00:12:26

legenda, dan sebagainya.

00:12:28

Sementara di sini kita masih di

00:12:30

sesuatu yang jauh lebih lapang,

00:12:32

dengan ruang, dengan

00:12:34

Legenda yang

00:12:35

agak jelas dan

00:12:36

kami tidak memilikinya di mana-mana,

00:12:38

Itu saja.

00:12:40

Elemen kedua yang saya inginkan

00:12:43

Menyoroti

00:12:44

itu sederhana

00:12:46

Fakta bahwa di sini, kita belum tentu memiliki

00:12:48

kesan bahwa ada hierarki

00:12:50

informasi. Di sana kita semua

00:12:51

tepat di kiri atas,

00:12:53

Kami segera berada di atas meja dengan

00:12:55

data yang sangat terperinci dan kemudian kami

00:12:58

memiliki diagram lingkaran yang sedikit lebih rendah,

00:13:00

siapa yang mungkin ada di sana

00:13:02

meringkas situasi dan itu

00:13:04

Ini sangat penting.

00:13:05

Saat Anda membuat dasbor,

00:13:06

Saat Anda membuat dasbor,

00:13:08

Anda perlu memprioritaskan informasi

00:13:09

dari yang paling umum hingga yang terbaik,

00:13:11

Jadi di sana, biasanya di sini,

00:13:12

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

00:13:26

omset, jumlahnya

00:13:27

pengunjung setidaknya di sana,

00:13:29

Ini benar-benar informasi makro

00:13:30

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

00:13:46

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

00:13:55

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

00:14:02

produk dan Anda akan memiliki

00:14:04

Grafik sedikit lebih rendah yang akan Anda

00:14:06

Tunjukkan itu. Setelah Anda memiliki

00:14:07

mendeteksi produk yang salah,

00:14:09

Anda mungkin dapat

00:14:11

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.

00:14:20

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

00:15:19

berbeda berdasarkan tema atau semua

00:15:21

coba saja skim

00:15:22

Sedikit untuk tetap pada hal-hal penting.

00:15:24

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.

00:00:02

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,

00:00:08

Vai ser a escolha de visualização que

00:00:10

Você vai ser capaz de fazê-lo de acordo com

00:00:12

o que você pode me mostrar.

00:00:14

Não utilize necessariamente a seringa

00:00:16

que você sabe de cor,

00:00:17

Assim, por exemplo:

00:00:19

uma curva ou gráfico circular,

00:00:21

para todos os casos que desejar

00:00:23

Aplicar uma visualização de dados porque

00:00:25

não será necessariamente o mais relevante

00:00:27

para destacar uma informação.

00:00:29

Então aqui está um grande resumo.

00:00:31

A propósito

00:00:31

Talvez eu convido você a fazer um

00:00:33

Impressão de tela, uma captura de tela deste item

00:00:35

tê-lo sempre ao seu lado

00:00:37

Quando você vai ter que construir um

00:00:39

painel ou apenas uma visualização.

00:00:41

E enfim,

00:00:42

quando vamos, porque lá tudo o que tenho de fazer é

00:00:45

mostra que você pode ser acessado no Excel,

00:00:47

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

00:03:54

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

00:06:31

fabricado pelo produto B. Assim, no

00:06:32

vezes eu tenho o total e ao mesmo tempo também

00:06:35

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

00:06:43

fontes de tráfego.

00:06:44

Então, se eu resumir, é um pouco de um

00:06:46

Misturado entre o gráfico de barras

00:06:47

gráfico de pizza que parte e o

00:06:49

porque ao mesmo tempo mostra

00:06:51

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

Tão 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

em torno da árvore.

00:07:07

Basicamente, trata-se de definir

00:07:10

Hierarquias entre vários

00:07:11

e, em seguida, definir

00:07:14

subcategorias dentro deles.

00:07:16

Normalmente

00:07:17

Eu vou ter, eu sou um vendedor

00:07:19

de produtos eletrónicos e I

00:07:21

Eu vou ter aqui, por exemplo,

00:07:23

o volume de negócios representado

00:07:25

pelas câmaras e aqui,

00:07:27

o volume de negócios representado

00:07:28

por smartphones; tão 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

Assim, por exemplo,

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 essa é exatamente a ideia

00:07:43

Além disso, aqui temos o mesmo

00:07:44

um primeiro círculo, em todos

00:07:46

No caso de uma primeira cor que irá

00:07:48

definimos 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. Por conseguinte,

00:07:58

com base novamente,

00:07:59

as informações que pretende publicar,

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 mais apostam

00:08:12

no Excel e teremos alguns

00:08:14

ainda vi uma parte muito grande dele

00:08:17

em comparação com o que está a ser proposto.

00:08:19

Agora que sabemos mais ou menos

00:08:21

Como escolher o visual certo

00:08:23

do que queremos destacar,

00:08:26

Nós vamos.

00:08:26

Relaxe em comparação com

00:08:27

também à visualização,

00:08:29

Então, agora vemos que estamos indo para

00:08:32

Um gráfico que estava muito ocupado

00:08:34

E assim está... então é um

00:08:36

gif finalmente i

00:08:39

Não quero tomar partido neste debate,

00:08:41

Em qualquer caso,

00:08:42

Aqui está uma animação que nos dará um

00:08:44

exibir a partir de um gráfico que

00:08:46

estava extremamente ocupado, então lá nós

00:08:48

estava num diagrama

00:08:50

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

00:09:20

que não forneceu mais informações

00:09:21

Porque no final não houve

00:09:24

escala para cor.

00:09:26

Eu também posso iluminar

00:09:27

De facto, os rótulos

00:09:28

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

00:09:38

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

00:10:20

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

00:10:31

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,

00:10:45

Então, além de nos dar os valores

00:10:47

Não vamos necessariamente ter

00:10:49

um entendimento adicional e que

00:10:51

Isto é muito importante porque na

00:10:52

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,

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 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

00:11:20

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,

00:11:39

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

00:11:47

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

00:11:56

um exemplo do que deve ser feito

00:11:57

Em vez disso, faça vs certo o exemplo

00:11:59

o que não fazer. Então eu

00:12:01

imediatamente elabora o exemplo de que

00:12:03

está à esquerda não é do Excel,

00:12:05

mas não consegui encontrar um exemplo

00:12:06

super bonito no Excel.

00:12:07

Então eu peguei outra coisa

00:12:09

Mas não importa,

00:12:10

Podíamos chegar perto.

00:12:11

Então, qual é a diferença entre os dois?

00:12:13

É porque, já aqui, somos extremamente

00:12:15

carregado no nível do gráfico,

00:12:16

tudo se mantém.

00:12:18

Os títulos são extremamente

00:12:19

e muito pequeno e acima de tudo nós

00:12:21

tem-nos em todo o lado: temos três camadas

00:12:23

gráfico, escrito em letras muito pequenas

00:12:25

com coisas bastante complexas,

00:12:26

lendas, et cetera.

00:12:28

Considerando que 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 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

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. É tudo o que temos

00:12:51

imediatamente no canto superior esquerdo,

00:12:53

Estamos imediatamente em um conselho 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

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,

00:13:29

É realmente a informação macro

00:13:30

E então podemos entrar um pouco

00:13:33

mais em pormenor. Então, normalmente

00:13:34

Pudemos ver que tínhamos 6.200

00:13:36

visitantes, bem, agora vamos ter um

00:13:38

Informações adicionais abaixo

00:13:40

Quem vai nos contar o detalhamento

00:13:41

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

00:15:19

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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