Excel - Les graphiques de classement par importance Vidéo

Découvrez comment créer des graphiques de classement par importance dans Microsoft 365 en utilisant des données réelles.
Cette vidéo présente les deux types de graphiques principaux pour classer visuellement les éléments par ordre d'importance:
le diagramme à barres et le camembert.
Obtenez des conseils pratiques pour choisir la bonne visualisation en fonction de vos données et améliorer la compréhension de vos données.
Cette ressource est utile pour tous les professionnels souhaitant améliorer leur compréhension de la datavisualisation dans Microsoft 365. Suivez cette formation pour créer facilement des graphiques clairs et percutants pour classer vos données par ordre d'importance.

  • 04:43
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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est de découvrir les différents types de graphiques utilisés pour la comparaison d'éléments, en expliquant leur fonctionnement, leurs avantages et inconvénients. Les participants apprendront à créer des visualisations claires et percutantes à l'aide d'Excel.

Chapitres :

  1. Introduction aux Graphiques
    Dans cette première partie, nous allons explorer les graphiques utilisés pour comparer des éléments entre eux. L'objectif n'est pas d'afficher des tendances ou des géolocalisations, mais de visualiser des valeurs associées à différentes typologies d'éléments, afin de les classer par ordre d'importance.
  2. Types de Graphiques pour la Comparaison
    Nous allons principalement nous concentrer sur deux types de graphiques : le diagramme à barres et le camembert (ou pie chart). Chacun de ces graphiques a ses propres variantes et usages.
  3. Diagramme à Barres
    Le diagramme à barres est un outil classique pour afficher des valeurs. Par exemple, il peut représenter le chiffre d'affaires par produit. La hauteur de chaque barre indique le poids de l'élément, permettant une comparaison visuelle claire. Ce type de graphique est particulièrement efficace pour classer les éléments par ordre d'importance.
  4. Camembert (Pie Chart)
    Le camembert, ou pie chart, représente des données sous forme de parts d'un tout. Pour le lire, imaginez une horloge, où le plus gros élément est positionné à midi. Il est important de ne pas dépasser 6 à 8 éléments dans un camembert pour garantir une lisibilité optimale. Bien que populaire, ce type de graphique peut être difficile à interpréter, surtout lorsqu'il s'agit de comparer des angles.
  5. Comparaison entre Diagramme à Barres et Camembert
    Bien que le camembert soit une visualisation courante, il est souvent moins efficace que le diagramme à barres pour montrer des différences de taille entre les éléments. Le diagramme à barres est recommandé pour sa clarté, surtout lorsque les différences entre les valeurs sont subtiles.
  6. Conclusion et Pratique
    Nous allons maintenant nous entraîner à créer ces graphiques dans Excel, en appliquant les concepts théoriques de la datavisualisation pour rendre nos présentations aussi claires et percutantes que possible.

FAQ :

Quels sont les types de graphiques utilisés pour la comparaison d'éléments?

Les types de graphiques couramment utilisés pour la comparaison d'éléments incluent le diagramme à barres et le camembert. Le diagramme à barres est souvent préféré pour sa clarté, tandis que le camembert est utilisé pour montrer des proportions.

Pourquoi le diagramme à barres est-il souvent recommandé?

Le diagramme à barres est recommandé car il permet une comparaison visuelle claire entre les éléments. La hauteur des barres facilite la compréhension des différences de valeur entre les éléments.

Quelles sont les limites du camembert?

Le camembert peut être difficile à lire, surtout lorsque les différences entre les segments sont minimes. Il est également recommandé de ne pas dépasser 6 à 8 éléments pour éviter une surcharge d'information.

Comment créer des visualisations de données efficaces?

Pour créer des visualisations de données efficaces, il est important de choisir le bon type de graphique en fonction des données à représenter, de garder la présentation claire et simple, et d'éviter les visualisations trop complexes qui pourraient nuire à la compréhension.

Quels outils peuvent être utilisés pour créer des graphiques?

Des outils comme Microsoft Excel, Google Sheets, et des logiciels de visualisation de données comme Tableau ou Power BI peuvent être utilisés pour créer des graphiques et des visualisations de données.

Quelques cas d'usages :

Analyse des ventes par produit

Utiliser un diagramme à barres pour visualiser les ventes de différents produits au sein d'une entreprise. Cela permet de comparer rapidement les performances des produits et d'identifier ceux qui se vendent le mieux.

Suivi du trafic d'un site web

Créer un camembert pour représenter la répartition des sources de trafic d'un site internet. Cela aide à comprendre d'où proviennent les visiteurs et à ajuster les stratégies marketing en conséquence.

Évaluation de la performance d'un événement

Utiliser un diagramme à barres pour comparer le nombre de participants à différents événements organisés par une entreprise. Cela permet d'identifier les événements les plus populaires et d'optimiser la planification future.

Analyse des coûts horaires

Utiliser un diagramme à barres pour visualiser les coûts horaires associés à différents projets ou départements au sein d'une entreprise. Cela aide à identifier les domaines où des économies peuvent être réalisées.

Rapport sur la part de marché

Créer un camembert pour montrer la part de marché de différents produits ou services d'une entreprise. Cela permet de visualiser rapidement la position de l'entreprise par rapport à ses concurrents.

Glossaire :

Diagramme à barres

Un graphique qui utilise des barres pour représenter des valeurs. La hauteur de chaque barre correspond à la valeur de l'élément qu'elle représente, permettant une comparaison visuelle facile entre différents éléments.

Camembert

Un type de graphique circulaire qui montre la proportion de chaque élément par rapport à un total. Les segments du camembert représentent des parties d'un tout, généralement exprimées en pourcentage.

Visualisation de données

L'utilisation de graphiques et d'autres outils visuels pour représenter des données de manière à faciliter leur compréhension et leur analyse.

Chiffre d'affaires

Le montant total des ventes d'une entreprise sur une période donnée, avant déduction des coûts et des dépenses.

Trafic

Le nombre de visiteurs ou d'interactions sur un site internet ou dans un lieu donné.

Donut chart

Une variante du camembert qui a un centre vide, permettant de visualiser les proportions tout en offrant un espace pour des informations supplémentaires au centre.

résultat(s)
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on va découvrir une thématique de
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graphique sur chacun des chapitres,
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et l'idée c'est donc je vous présente
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les types de graphiques disponibles,
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leur fonctionnement, les avantages,
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les inconvénients de chacun d'entre eux.
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Donc là comme vous pouvez le voir,
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on va démarrer sur tout ce qui concerne
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la comparaison d'éléments les uns par
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rapport aux autres. Et ensuite de ça,
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on va avoir un fichier Excel dédié
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qui va nous permettre donc de créer
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les visualisations en question
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et de pouvoir aller appliquer
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ce qu'on a pu apprendre dans
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la partie théorique de la data
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visualisation pour rendre ça le plus
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clair et le plus percutant possible.
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Donc sur cette première partie, la
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comparaison des éléments
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les uns par rapport aux autres.
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Donc là notre objectif ne va pas
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être d'afficher une tendance,
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ne va pas être d'afficher de
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la
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géolocalisation ou d'autres choses.
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Là on souhaite avoir par rapport
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à des typologies d'éléments leurs
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valeurs qui sont associées et
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surtout pouvoir les classer
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visuellement par ordre d'importance. Donc,
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typiquement,
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on va parler de ventes par produit,
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de visiteurs par source de trafic
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pour un site internet, d'affluence
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pour un lieu, trafic
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du coût horaire et pour ça,
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on va avoir principalement avoir 2 types
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de graphiques qui ont chacun leurs variantes,
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donc le diagramme à barres dont on
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a pu parler juste avant d'ailleurs,
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qui permettait effectivement d'afficher
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alors non pas une répartition d'éléments
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ou une comparaison,
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mais plutôt une évolution dans le temps,
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donc ça peut être aussi utilisé pour ça.
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Quoi qu'il en soit, ici,
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c'est un diagramme,
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du coup,
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en barres,
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on peut très bien imaginer ici le
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chiffre d'affaires par produit,
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donc produit 1, produit 2, produit 3,
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et cetera et cetera.
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Donc la hauteur de la barre correspond
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au poids de l'élément.
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Ça peut être considéré comme un
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peu classique,
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donc on peut avoir tendance à ne
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pas forcément l'utiliser parce
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qu'on se dit qu'il faut faire
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quelque chose de plus recherché.
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Gardez bien en tête qu'il faut
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chercher le plus clair et celui là,
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typiquement, il est extrêmement clair.
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On sait que vu que c'est classé,
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eh bien cet élément est plus grand que cet
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élément est plus grand que cet élément,
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et cetera et cetera.
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Et on a aussi une idée,
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un petit peu des grandeurs. Et
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ensuite nous avons le pie chart,
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aussi appelé le camembert en français.
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Donc là l'idée c'est qu'on part de
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cet axe-là. Donc il faut imaginer une
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horloge pour être très clair,
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pour lire ce type d'éléments.
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Donc on démarre à midi et on va
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le lire dans le sens des aiguilles
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d'une montre. Donc généralement on va
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avoir le plus gros élément qui va
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apparaître ici directement
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sur la droite de midi et ensuite va
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enchaîner le deuxième élément le plus important,
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le 3ème, le 4ème, et cetera et cetera.
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Et donc, au total,
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on devrait trouver du coup 100 %
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d'une valeur par rapport à ça.
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Évidemment, tout ça,
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c'est normalement cumulatif,
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parce que là on affiche un tout,
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donc ça doit bien représenter
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un élément global,
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donc ça peut être par exemple le chiffre
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d'affaires total des produits concernés.
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Combien représente-t-il et quel est
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le poids de chaque produit pour la
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réalisation de ce chiffre d'affaire là.
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On conseille de ne pas dépasser 6
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voire 8 éléments dans le camembert.
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Donc là j'en ai typiquement 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
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donc là normalement on devrait
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s'arrêter. Effectivement,
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ceux-ci deviennent un petit peu trop
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petit et pas forcément facile à lire.
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L'autre élément à avoir en tête,
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c'est le fait que, effectivement,
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c'est une visualisation
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qui est très populaire,
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donc là on est sur ce
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qu'on appelle un donuts,
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mais vous avez la version pleine donc
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qui s'appelle effectivement le
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pie chart. En soi,
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c'est exactement la même chose.
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Le seul souci, c'est que,
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heureusement,
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j'ai envie de dire qu'on a ces blocs
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qui sont classés par ordre d'importance,
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parce que visuellement voilà,
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entre ces deux-là, eh bien l'œil humain
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a beaucoup de mal à calculer des angles.
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Donc là typiquement se rendre
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compte de qui est le plus grand
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sauf si on nous les classe,
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c'est extrêmement difficile. À l'inverse,
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ici ou quand on a des faibles
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nuances entre les éléments,
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là typiquement entre ces deux-là,
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moi en tout cas je le vois,
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je vois qu'il y a une légère
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différence et donc que celui-là est
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moins important. Le problème c'est
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que là sur ces représentations, on
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ne parle pas de hauteur mais d'angle
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et c'est extrêmement difficile,
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encore plus du coup, sur cette vision
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en donuts où le
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centre est vide. Car du coup
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on n'a pas ce point de départ qui pourrait
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nous permettre justement d'avoir en
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visuel l'angle que génère
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la partie.
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Donc je sais que c'est extrêmement populaire.
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Je vous déconseille de l'utiliser
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et c'est un peu
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un lieu commun dans la datavision
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que le pie chart n'est pas forcément
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la meilleure visualisation à utiliser.
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Et quand vous êtes dans ce type de
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données à montrer, eh bien je vous
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conseille fortement le diagramme
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à barres qui est, selon moi,
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beaucoup plus clair. Et donc on va
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pouvoir commencer à s'entraîner
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à les créer.

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résultat(s)
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Мы откроем для себя тему
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график по каждой главе,
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и идея такова, что я вам представляю
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доступные типы графиков,
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как они работают, преимущества,
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Недостатки каждого из них.
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Итак, как вы можете видеть,
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Начнем со всего, что связано с
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Сравнение элементов по
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отношения к другим. И потом, из этого,
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у нас будет специальный файл Excel
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что позволит нам создавать
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Рассматриваемые визуализации
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и иметь возможность пойти и подать заявку
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Что мы узнали в
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Теоретическая часть данных
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визуализация, чтобы сделать его максимально
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Понятно и максимально эффектно.
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Итак, в этой первой части
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Сравнение элементов
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по отношению друг к другу.
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Так что здесь наша цель не идет
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быть для отображения тренда,
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не будет отображаться
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тем
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геолокация или другие вещи.
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Там мы хотели бы иметь в отношении
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к типологиям элементов их
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значения, которые связаны и
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Тем более, чтобы иметь возможность их классифицировать
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визуально в порядке важности. Следовательно
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типично
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Мы поговорим о продажах по продуктам,
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посетителей по источникам трафика
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для веб-сайта, изобилие
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для места, трафика
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почасовая стоимость и для этого,
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У нас будет в основном 2 типа
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графики, каждый из которых имеет свои варианты,
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Итак, гистограмма, из которой мы
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Кстати, незадолго до этого смог выступить,
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что собственно и делало возможным отображение
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то не распределение элементов
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или сравнение,
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а скорее эволюция с течением времени,
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Так что его также можно использовать для этого.
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Во всяком случае, здесь,
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это диаграмма,
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Следовательно
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в барах,
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Здесь очень хорошо можно представить
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оборачиваемость по продуктам,
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Итак, продукт 1, продукт 2, продукт 3,
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и так далее, и так далее.
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Таким образом, высота планки соответствует
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вес элемента.
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Его можно рассматривать как
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нетрадиционный
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Таким образом, мы можем стремиться не делать этого
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Не обязательно использовать его, потому что
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что мы говорим себе, что мы должны делать
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что-то более востребованное.
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Имейте в виду, что вам необходимо
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Ищите самое ясное и то,
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Как правило, это предельно ясно.
00:02:01
Мы знаем, что, поскольку он засекречен,
00:02:03
Ну, этот элемент больше, чем этот;
00:02:05
элемент больше, чем этот элемент,
00:02:07
и так далее, и так далее.
00:02:08
И у нас тоже есть идея,
00:02:10
Немного величия. И
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Тогда у нас есть круговая диаграмма,
00:02:13
Также называется камамбер по-французски.
00:02:15
Итак, идея заключается в том, что мы начинаем с
00:02:17
Эта ось. Таким образом, мы должны представить себе
00:02:19
часы, чтобы быть очень четкими,
00:02:21
для чтения этого типа элементов.
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Итак, мы начинаем в полдень и идем
00:02:25
Прочтите его по часовой стрелке
00:02:27
часы. Так что в целом мы идем
00:02:29
иметь самый большой элемент, который идет
00:02:31
Смотрите здесь напрямую
00:02:32
справа от полудня, а затем идет
00:02:35
цепочка второй по важности элемент,
00:02:37
3-й, 4-й и так далее, и так далее.
00:02:39
И так, в итоге,
00:02:40
Мы должны найти 100%
00:02:42
ценности по сравнению с этим.
00:02:44
Очевидно, что все это,
00:02:44
он обычно кумулятивный,
00:02:45
потому что там мы показываем целое,
00:02:47
Так что он должен хорошо представлять
00:02:49
глобальный элемент,
00:02:49
Так что это может быть, например, число
00:02:51
общего объема деятельности соответствующих продуктов.
00:02:53
Сколько он представляет и что такое
00:02:55
Вес каждого изделия для
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Реализации этого товарооборота нет.
00:03:00
Желательно не превышать 6
00:03:03
или даже 8 элементов в камамбере.
00:03:05
Итак, у меня обычно есть 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
00:03:08
Так что обычно мы должны
00:03:10
остановка. Действительно
00:03:11
Их становится слишком много
00:03:13
Маленький и не обязательно легко читаемый.
00:03:17
Другой элемент, о котором следует помнить,
00:03:20
Дело в том, что, действительно,
00:03:22
Это визуализация
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который пользуется большой популярностью,
00:03:24
Итак, вот мы об этом
00:03:26
называется пончиком,
00:03:27
но у вас есть полная версия, так что
00:03:29
который на самом деле называется
00:03:31
Секторная диаграмма. Само по себе
00:03:32
Это ровно то же самое.
00:03:34
Единственная проблема заключается в том, что,
00:03:36
к счастью
00:03:37
Я хочу сказать, что у нас есть эти блоки
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которые ранжированы в порядке важности,
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Потому что визуально вуаля,
00:03:41
Между этими двумя, ну, человеческий глаз
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Имеет много проблем с расчетом углов.
00:03:46
Так что обычно идут
00:03:47
Количество тех, кто самый большой
00:03:49
если они не засекречены для нас,
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Это крайне сложно. Наоборот
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здесь или когда у вас есть слабости
00:03:54
нюансы между элементами,
00:03:55
Обычно между этими двумя,
00:03:56
Я все равно вижу это,
00:03:58
Я вижу, что есть небольшой
00:04:00
Разница и, следовательно, эта
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менее важный. Проблема заключается в__________
00:04:03
что там, на этих представлениях, мы
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говорит не о высоте, а об угле
00:04:06
И это крайне трудно,
00:04:08
Тем более, на этом видении
00:04:10
В пончиках, где
00:04:11
Центр пуст. Потому что вдруг
00:04:13
У нас нет той отправной точки, которая могла бы
00:04:15
Позвольте нам иметь
00:04:17
визуальный угол, создаваемый
00:04:19
Игра.
00:04:19
Так что я знаю, что это чрезвычайно популярно.
00:04:22
Я не рекомендую его использовать
00:04:23
И это немного
00:04:24
Обычное дело в Datavision
00:04:26
что круговая диаграмма не обязательно
00:04:29
Лучшая визуализация для использования.
00:04:30
И когда вы находитесь в этом типе
00:04:33
данные показать, ну я сделаю
00:04:35
Настоятельно рекомендует строить диаграммы
00:04:36
Бар, который, на мой взгляд, является
00:04:38
гораздо понятнее. И так мы и будем
00:04:40
иметь возможность приступить к тренировкам
00:04:41
для их создания.

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We will discover a theme of
00:00:04
graph on each chapter,
00:00:06
and the idea is so I present to you
00:00:07
the types of charts available,
00:00:10
how they work, the advantages,
00:00:11
the disadvantages of each of them.
00:00:13
So there as you can see,
00:00:16
We'll start with everything related to
00:00:18
the comparison of elements by
00:00:20
relationship to others. And then from that,
00:00:23
we will have a dedicated Excel file
00:00:24
which will allow us to create
00:00:27
The visualizations in question
00:00:28
and to be able to go and apply
00:00:30
What we learned in
00:00:32
The theoretical part of the data
00:00:34
visualization to make it the most
00:00:36
clear and as impactful as possible.
00:00:39
So on this first part, the
00:00:41
Comparison of elements
00:00:43
in relation to each other.
00:00:45
So here our objective is not going
00:00:47
be to display a trend,
00:00:48
is not going to be to display
00:00:51
the
00:00:52
geolocation or other things.
00:00:54
There we wish to have in relation to
00:00:56
to typologies of elements their
00:00:58
values that are associated and
00:00:59
especially to be able to classify them
00:01:01
visually in order of importance. Therefore
00:01:03
typically
00:01:03
We will talk about sales by product,
00:01:06
of visitors by traffic source
00:01:09
for a website, affluence
00:01:11
for a place, traffic
00:01:14
the hourly cost and for that,
00:01:16
We will have mainly have 2 types
00:01:19
graphs that each have their variants,
00:01:22
So the bar graph of which we
00:01:24
was able to speak just before by the way,
00:01:27
which actually made it possible to display
00:01:29
then not a distribution of elements
00:01:31
or a comparison,
00:01:32
but rather an evolution over time,
00:01:34
So it can also be used for that.
00:01:36
Anyway, here,
00:01:37
it is a diagram,
00:01:38
Consequently
00:01:38
in bars,
00:01:39
One can very well imagine here the
00:01:40
turnover by product,
00:01:42
so product 1, product 2, product 3,
00:01:44
et cetera et cetera.
00:01:45
So the height of the bar corresponds
00:01:46
the weight of the element.
00:01:48
It can be considered as a
00:01:49
unconventional,
00:01:50
So we can tend not to
00:01:51
not necessarily use it because
00:01:53
that we tell ourselves that we must do
00:01:54
something more sought after.
00:01:56
Keep in mind that you need to
00:01:58
look for the clearest and that one,
00:01:59
Typically, it is extremely clear.
00:02:01
We know that since it is classified,
00:02:03
Well this element is bigger than this
00:02:05
element is larger than this element,
00:02:07
et cetera et cetera.
00:02:08
And we also have an idea,
00:02:10
a little bit of grandeur. And
00:02:12
Then we have the Pie chart,
00:02:13
Also called Camembert in French.
00:02:15
So here the idea is that we start from
00:02:17
that axis. So we have to imagine a
00:02:19
clock to be very clear,
00:02:21
to read this type of items.
00:02:23
So we start at noon and we go
00:02:25
read it clockwise
00:02:27
a watch. So generally we go
00:02:29
have the biggest element that goes
00:02:31
appear here directly
00:02:32
on the right of noon and then goes
00:02:35
chain the second most important element,
00:02:37
the 3rd, the 4th, et cetera et cetera.
00:02:39
And so, in total,
00:02:40
We should find 100%
00:02:42
of a value compared to that.
00:02:44
Obviously, all that,
00:02:44
it is normally cumulative,
00:02:45
because there we display a whole,
00:02:47
So it must represent well
00:02:49
a global element,
00:02:49
So it can be for example the number
00:02:51
of total business of the products concerned.
00:02:53
How much does it represent and what is
00:02:55
the weight of each product for the
00:02:57
Realization of this turnover there.
00:03:00
It is advisable not to exceed 6
00:03:03
or even 8 elements in the Camembert.
00:03:05
So there I typically have 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
00:03:08
So normally we should
00:03:10
stop. Actually
00:03:11
These become a little too much
00:03:13
Small and not necessarily easy to read.
00:03:17
The other element to keep in mind,
00:03:20
It is the fact that, indeed,
00:03:22
it is a visualization
00:03:23
which is very popular,
00:03:24
So here we are on this
00:03:26
called a donut,
00:03:27
but you have the full version so
00:03:29
which is actually called the
00:03:31
Pie chart. In itself
00:03:32
It is exactly the same thing.
00:03:34
The only problem is that,
00:03:36
fortunately
00:03:37
I want to say that we have these blocks
00:03:38
which are ranked in order of importance,
00:03:40
Because visually voilà,
00:03:41
Between these two, well the human eye
00:03:43
has a lot of trouble calculating angles.
00:03:46
So there typically go
00:03:47
Count of who is the largest
00:03:49
unless they are classified to us,
00:03:51
It is extremely difficult. Conversely
00:03:52
here or when you have weaknesses
00:03:54
nuances between elements,
00:03:55
there typically between these two,
00:03:56
I see it anyway,
00:03:58
I see that there is a slight
00:04:00
difference and therefore this one is
00:04:01
less important. The problem is
00:04:03
that there on these representations, we
00:04:04
does not speak of height but of angle
00:04:06
and it is extremely difficult,
00:04:08
Even more so, on this vision
00:04:10
in donuts where the
00:04:11
Center is empty. Because suddenly
00:04:13
We do not have that starting point that could
00:04:15
allow us to have
00:04:17
visual the angle generated by
00:04:19
the game.
00:04:19
So I know it's extremely popular.
00:04:22
I do not recommend using it
00:04:23
and it's a bit
00:04:24
A commonplace in Datavision
00:04:26
that the Pie Chart is not necessarily
00:04:29
The best visualization to use.
00:04:30
And when you are in this type of
00:04:33
data to show, well I will
00:04:35
strongly recommends diagramming
00:04:36
bar which is, in my opinion,
00:04:38
much clearer. And so we will
00:04:40
be able to start training
00:04:41
to create them.

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résultat(s)
00:00:01
Descubriremos un tema de
00:00:04
gráfico en cada capítulo,
00:00:06
y la idea es que te lo presento
00:00:07
los tipos de gráficos disponibles,
00:00:10
cómo funcionan, las ventajas,
00:00:11
las desventajas de cada uno de ellos.
00:00:13
Así que allí, como puedes ver,
00:00:16
Empezaremos con todo lo relacionado con
00:00:18
La comparación de elementos por
00:00:20
relación con los demás. Y luego de eso,
00:00:23
tendremos un archivo Excel dedicado
00:00:24
lo que nos permitirá crear
00:00:27
Las visualizaciones en cuestión
00:00:28
y poder ir y aplicar
00:00:30
Lo que aprendimos en
00:00:32
La parte teórica de los datos
00:00:34
Visualización para aprovecharla al máximo
00:00:36
claro y lo más impactante posible.
00:00:39
Así que en esta primera parte, el
00:00:41
Comparación de elementos
00:00:43
en relación entre sí.
00:00:45
Así que aquí nuestro objetivo no va
00:00:47
ser para mostrar una tendencia,
00:00:48
no va a ser para mostrar
00:00:51
el
00:00:52
geolocalización u otras cosas.
00:00:54
Allí queremos tener en relación con
00:00:56
a tipologías de elementos sus
00:00:58
valores asociados y
00:00:59
Especialmente para poder clasificarlos
00:01:01
visualmente en orden de importancia. Por lo tanto
00:01:03
típicamente
00:01:03
Hablaremos de ventas por producto,
00:01:06
Número de visitantes por fuente de tráfico
00:01:09
para un sitio web, afluencia
00:01:11
para un lugar, tráfico
00:01:14
el costo por hora y para eso,
00:01:16
Tendremos principalmente 2 tipos
00:01:19
gráficos que tienen cada uno sus variantes,
00:01:22
Así que el gráfico de barras del que
00:01:24
fue capaz de hablar justo antes por cierto,
00:01:27
que realmente hizo posible mostrar
00:01:29
entonces no es una distribución de elementos
00:01:31
o una comparación,
00:01:32
sino más bien una evolución en el tiempo,
00:01:34
Así que también se puede utilizar para eso.
00:01:36
De todos modos, aquí,
00:01:37
es un diagrama,
00:01:38
Por consiguiente
00:01:38
en bares,
00:01:39
Uno puede muy bien imaginar aquí el
00:01:40
volumen de negocios por producto,
00:01:42
así que producto 1, producto 2, producto 3,
00:01:44
et cetera et cetera.
00:01:45
Así que la altura de la barra corresponde
00:01:46
el peso del elemento.
00:01:48
Se puede considerar como un
00:01:49
libre de reglas
00:01:50
Así que podemos tender a no
00:01:51
no necesariamente usarlo porque
00:01:53
que nos decimos a nosotros mismos que debemos hacer
00:01:54
algo más buscado.
00:01:56
Tenga en cuenta que necesita
00:01:58
busca el más claro y ese,
00:01:59
Por lo general, es extremadamente claro.
00:02:01
Sabemos que dado que está clasificado,
00:02:03
Bueno, este elemento es más grande que esto
00:02:05
es más grande que este elemento,
00:02:07
et cetera et cetera.
00:02:08
Y también tenemos una idea,
00:02:10
un poco de grandeza. Y
00:02:12
Luego tenemos el gráfico circular,
00:02:13
También se llama Camembert en francés.
00:02:15
Así que aquí la idea es que partamos de
00:02:17
ese eje. Así que tenemos que imaginar un
00:02:19
reloj para ser muy claro,
00:02:21
para leer este tipo de artículos.
00:02:23
Así que empezamos al mediodía y vamos
00:02:25
Léalo en el sentido de las agujas del reloj
00:02:27
un reloj. Así que generalmente vamos
00:02:29
tener el elemento más grande que va
00:02:31
aparecer aquí directamente
00:02:32
a la derecha del mediodía y luego va
00:02:35
encadenar el segundo elemento más importante,
00:02:37
el 3º, el 4º, etcétera, etcétera.
00:02:39
Y así, en total,
00:02:40
Deberíamos encontrar el 100%
00:02:42
de un valor comparado con eso.
00:02:44
Obviamente, todo eso,
00:02:44
normalmente es acumulativo,
00:02:45
porque allí mostramos un todo,
00:02:47
Por lo tanto, debe representar bien
00:02:49
un elemento global,
00:02:49
Así puede ser por ejemplo el número
00:02:51
del negocio total de los productos en cuestión.
00:02:53
Cuánto representa y qué es
00:02:55
el peso de cada producto para el
00:02:57
Realización de esta facturación allí.
00:03:00
Es recomendable no superar los 6
00:03:03
o incluso 8 elementos en el Camembert.
00:03:05
Así que ahí normalmente tengo 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
00:03:08
Así que normalmente deberíamos
00:03:10
parar. Realmente
00:03:11
Estos se vuelven un poco demasiado
00:03:13
Pequeño y no necesariamente fácil de leer.
00:03:17
El otro elemento a tener en cuenta,
00:03:20
Es el hecho de que, de hecho,
00:03:22
Es una visualización
00:03:23
que es muy popular,
00:03:24
Así que aquí estamos en esto
00:03:26
llamado donut,
00:03:27
pero tienes la versión completa así que
00:03:29
que en realidad se llama el
00:03:31
Gráfico circular. En sí mismo
00:03:32
Es exactamente lo mismo.
00:03:34
El único problema es que,
00:03:36
afortunadamente
00:03:37
Quiero decir que tenemos estos bloques
00:03:38
que se clasifican por orden de importancia,
00:03:40
Porque visualmente voilà,
00:03:41
Entre estos dos, bueno el ojo humano
00:03:43
Tiene muchos problemas para calcular ángulos.
00:03:46
Así que normalmente van
00:03:47
Conteo de quién es el más grande
00:03:49
a menos que estén clasificados para nosotros,
00:03:51
Es extremadamente difícil. En cambio
00:03:52
aquí o cuando tienes debilidades
00:03:54
matices entre elementos,
00:03:55
Típicamente entre estos dos,
00:03:56
Lo veo de todos modos,
00:03:58
Veo que hay un ligero
00:04:00
diferencia y por lo tanto este es
00:04:01
menos importante. El problema es
00:04:03
que allí en estas representaciones,
00:04:04
no habla de altura sino de ángulo
00:04:06
y es extremadamente difícil,
00:04:08
Aún más, en esta visión
00:04:10
en rosquillas donde el
00:04:11
El centro está vacío. Porque de repente
00:04:13
No tenemos ese punto de partida que podría
00:04:15
permitirnos tener
00:04:17
visual el ángulo generado por
00:04:19
el juego.
00:04:19
Así que sé que es extremadamente popular.
00:04:22
No recomiendo usarlo
00:04:23
y es un poco
00:04:24
Un lugar común en Datavision
00:04:26
que el gráfico circular no es necesariamente
00:04:29
La mejor visualización para usar.
00:04:30
Y cuando estás en este tipo de
00:04:33
datos para mostrar, bueno lo haré
00:04:35
recomienda encarecidamente la diagramación
00:04:36
bar que es, en mi opinión,
00:04:38
mucho más claro. Y así lo haremos
00:04:40
ser capaz de empezar a entrenar
00:04:41
para crearlos.

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résultat(s)
00:00:01
Wir werden ein Thema entdecken:
00:00:04
Diagramm zu jedem Kapitel,
00:00:06
und die Idee ist, so präsentiere ich euch
00:00:07
die verfügbaren Arten von Diagrammen,
00:00:10
wie sie funktionieren, die Vorteile,
00:00:11
die Nachteile jedes einzelnen von ihnen.
00:00:13
So da, wie Sie sehen können,
00:00:16
Wir beginnen mit allem, was mit
00:00:18
Der Vergleich von Elementen durch
00:00:20
Beziehung zu anderen. Und dann,
00:00:23
Wir werden eine dedizierte Excel-Datei haben
00:00:24
die es uns ermöglichen wird,
00:00:27
Die fraglichen Visualisierungen
00:00:28
und sich bewerben zu können
00:00:30
Was wir gelernt haben in
00:00:32
Der theoretische Teil der Daten
00:00:34
Visualisierung, um das Beste daraus zu machen
00:00:36
klar und so wirkungsvoll wie möglich.
00:00:39
In diesem ersten Teil ist die
00:00:41
Vergleich von Elementen
00:00:43
im Verhältnis zueinander.
00:00:45
Hier ist es also nicht unser Ziel
00:00:47
einen Trend darzustellen,
00:00:48
wird nicht angezeigt werden
00:00:51
das
00:00:52
Geolokalisierung oder andere Dinge.
00:00:54
Dort wünschen wir uns in Bezug auf
00:00:56
zu Typologien von Elementen, deren
00:00:58
Werte, die zugeordnet sind, und
00:00:59
vor allem, um sie einordnen zu können
00:01:01
visuell in der Reihenfolge ihrer Wichtigkeit. Deshalb
00:01:03
typischerweise
00:01:03
Wir werden über den Verkauf nach Produkt sprechen,
00:01:06
Anzahl der Besucher nach Traffic-Quelle
00:01:09
für eine Website, Wohlstand
00:01:11
für einen Ort, Verkehr
00:01:14
die Stundenkosten und dafür,
00:01:16
Wir werden hauptsächlich 2 Typen haben
00:01:19
Graphen, die jeweils ihre Varianten haben,
00:01:22
Das Balkendiagramm, von dem wir
00:01:24
konnte übrigens kurz zuvor sprechen,
00:01:27
die es tatsächlich möglich machte,
00:01:29
dann keine Verteilung der Elemente
00:01:31
oder ein Vergleich,
00:01:32
sondern eine Evolution im Laufe der Zeit,
00:01:34
Es kann also auch dafür verwendet werden.
00:01:36
Wie auch immer, hier,
00:01:37
Es ist ein Diagramm,
00:01:38
Infolgedessen
00:01:38
in Bars,
00:01:39
Man kann sich hier sehr gut vorstellen, dass die
00:01:40
Umsatz nach Produkt,
00:01:42
also Produkt 1, Produkt 2, Produkt 3,
00:01:44
et cetera et cetera.
00:01:45
Die Höhe des Balkens entspricht also
00:01:46
Das Gewicht des Elements.
00:01:48
Es kann als ein
00:01:49
unkonventionell
00:01:50
Wir können also dazu neigen,
00:01:51
Verwenden Sie es nicht unbedingt, weil
00:01:53
dass wir uns sagen, dass wir
00:01:54
etwas Begehrteres.
00:01:56
Denken Sie daran, dass Sie Folgendes tun müssen:
00:01:58
suche das klarste und jenes,
00:01:59
In der Regel ist es extrem klar.
00:02:01
Wir wissen, dass, da es klassifiziert ist,
00:02:03
Nun, dieses Element ist größer als das
00:02:05
-Element größer als dieses Element ist,
00:02:07
et cetera et cetera.
00:02:08
Und wir haben auch eine Idee,
00:02:10
Ein bisschen Grandezza. Und
00:02:12
Dann haben wir das Tortendiagramm,
00:02:13
Auf Französisch auch Camembert genannt.
00:02:15
Hier ist also die Idee, dass wir von
00:02:17
diese Achse. Wir müssen uns also eine
00:02:19
Uhr, um ganz klar zu sein,
00:02:21
, um diese Art von Elementen zu lesen.
00:02:23
Also starten wir mittags und los geht's
00:02:25
Lesen Sie es im Uhrzeigersinn
00:02:27
eine Uhr. Also gehen wir im Allgemeinen
00:02:29
haben das größte Element, das geht
00:02:31
Erscheinen Sie hier direkt
00:02:32
rechts vom Mittag und geht dann
00:02:35
verketten Sie das zweitwichtigste Element,
00:02:37
die 3., die 4., et cetera et cetera.
00:02:39
Und so ist in der Summe
00:02:40
Wir sollten 100% finden
00:02:42
eines Wertes im Vergleich dazu.
00:02:44
Offensichtlich ist all das,
00:02:44
sie ist in der Regel kumulativ,
00:02:45
denn dort zeigen wir ein Ganzes,
00:02:47
Es muss also gut dargestellt werden
00:02:49
ein globales Element,
00:02:49
So kann es z.B. die Zahl sein
00:02:51
des Gesamtgeschäfts der betroffenen Produkte.
00:02:53
Wie viel stellt es dar und was ist
00:02:55
das Gewicht jedes Produkts für die
00:02:57
Realisierung dieses Umsatzes dort.
00:03:00
Es wird empfohlen, 6 nicht zu überschreiten
00:03:03
oder sogar 8 Elemente im Camembert.
00:03:05
Dort habe ich also normalerweise 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
00:03:08
Normalerweise sollten wir also
00:03:10
aufhören. Tatsächlich
00:03:11
Diese werden ein wenig zu viel
00:03:13
Klein und nicht unbedingt leicht zu lesen.
00:03:17
Das andere Element, das Sie im Auge behalten sollten, ist
00:03:20
Es ist die Tatsache, dass in der Tat
00:03:22
Es ist eine Visualisierung
00:03:23
die sehr beliebt ist,
00:03:24
Hier sind wir also
00:03:26
Donut genannt,
00:03:27
aber Sie haben die Vollversion, also
00:03:29
die eigentlich als
00:03:31
Kreisdiagramm. An sich
00:03:32
Es ist genau dasselbe.
00:03:34
Das einzige Problem ist, dass,
00:03:36
glücklicherweise
00:03:37
Ich möchte sagen, dass wir diese Blöcke haben
00:03:38
die in der Reihenfolge ihrer Wichtigkeit geordnet sind,
00:03:40
Denn visuell voilà,
00:03:41
Zwischen diesen beiden, nun ja, das menschliche Auge
00:03:43
hat große Mühe, Winkel zu berechnen.
00:03:46
Es gibt also in der Regel
00:03:47
Zählung, wer der Größte ist
00:03:49
es sei denn, sie sind uns gegenüber klassifiziert,
00:03:51
Es ist extrem schwierig. Umgekehrt
00:03:52
hier oder wenn Sie Schwächen haben
00:03:54
Nuancen zwischen den Elementen,
00:03:55
Es gibt typischerweise zwischen diesen beiden,
00:03:56
Ich sehe es trotzdem,
00:03:58
Ich sehe, dass es eine leichte
00:04:00
Unterschied und deshalb ist dieser
00:04:01
weniger wichtig. Das Problem ist, dass
00:04:03
dass wir dort auf diesen Darstellungen
00:04:04
spricht nicht von Höhe, sondern von Winkel
00:04:06
und es ist äußerst schwierig,
00:04:08
Dies gilt umso mehr, wenn diese Vision
00:04:10
in Donuts, bei denen die
00:04:11
Die Mitte ist leer. Denn plötzlich
00:04:13
Wir haben nicht den Ausgangspunkt, der
00:04:15
erlauben Sie uns,
00:04:17
Visualisieren Sie den Winkel, der von
00:04:19
das Spiel.
00:04:19
Ich weiß also, dass es sehr beliebt ist.
00:04:22
Ich empfehle nicht, es zu verwenden
00:04:23
und es ist ein bisschen
00:04:24
Ein Gemeinplatz in Datavision
00:04:26
dass das Kreisdiagramm nicht unbedingt
00:04:29
Die beste Visualisierung, die Sie verwenden können.
00:04:30
Und wenn Sie sich in dieser Art von
00:04:33
Daten zu zeigen, nun, ich werde
00:04:35
Es wird dringend empfohlen, Diagramme zu erstellen
00:04:36
Bar, die meiner Meinung nach
00:04:38
viel klarer. Und so werden wir
00:04:40
in der Lage sein, mit dem Training zu beginnen
00:04:41
um sie zu erstellen.

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résultat(s)
00:00:01
Vamos descobrir um tema de
00:00:04
gráfico de cada capítulo,
00:00:06
e a ideia é assim que eu apresento a vocês
00:00:07
os tipos de gráficos disponíveis,
00:00:10
como funcionam, as vantagens,
00:00:11
as desvantagens de cada um deles.
00:00:13
Então, como você pode ver,
00:00:16
Vamos começar com tudo relacionado a
00:00:18
a comparação de elementos por
00:00:20
relação com os outros. E a partir disso,
00:00:23
teremos um arquivo Excel dedicado
00:00:24
o que nos permitirá criar
00:00:27
As visualizações em questão
00:00:28
e poder ir e candidatar-se
00:00:30
O que aprendemos em
00:00:32
A parte teórica dos dados
00:00:34
visualização para torná-lo o máximo
00:00:36
claro e o mais impactante possível.
00:00:39
Então, nesta primeira parte, o
00:00:41
Comparação de elementos
00:00:43
em relação uns aos outros.
00:00:45
Portanto, aqui o nosso objetivo não vai
00:00:47
ser para exibir uma tendência,
00:00:48
não vai ser para exibir
00:00:51
o
00:00:52
geolocalização ou outras coisas.
00:00:54
Aí queremos ter em relação a
00:00:56
às tipologias de elementos seus
00:00:58
valores associados e
00:00:59
especialmente para poder classificá-los
00:01:01
visualmente em ordem de importância. Portanto
00:01:03
tipicamente
00:01:03
Falaremos sobre vendas por produto,
00:01:06
Número de visitantes por fonte de tráfego
00:01:09
para um site, afluence
00:01:11
para um lugar, tráfego
00:01:14
o custo horário e para isso,
00:01:16
Teremos principalmente 2 tipos
00:01:19
gráficos que cada um tem suas variantes,
00:01:22
Assim, o gráfico de barras do qual nós
00:01:24
foi capaz de falar pouco antes pelo caminho,
00:01:27
o que realmente tornou possível exibir
00:01:29
então não uma distribuição de elementos
00:01:31
ou uma comparação,
00:01:32
mas sim uma evolução ao longo do tempo,
00:01:34
Então ele também pode ser usado para isso.
00:01:36
Enfim, aqui,
00:01:37
é um diagrama,
00:01:38
Consequentemente
00:01:38
em bares,
00:01:39
Pode-se muito bem imaginar aqui o
00:01:40
volume de negócios por produto,
00:01:42
então produto 1, produto 2, produto 3,
00:01:44
et cetera et cetera.
00:01:45
Assim, a altura da barra corresponde
00:01:46
o peso do elemento.
00:01:48
Pode ser considerado como um
00:01:49
incomum
00:01:50
Assim, podemos tender a não
00:01:51
não necessariamente usá-lo porque
00:01:53
que dizemos a nós mesmos que devemos fazer
00:01:54
algo mais procurado.
00:01:56
Tenha em mente que você precisa
00:01:58
procure o mais claro e aquele,
00:01:59
Normalmente, é extremamente claro.
00:02:01
Sabemos que, por ser classificado,
00:02:03
Bem, este elemento é maior do que este
00:02:05
é maior que este elemento,
00:02:07
et cetera et cetera.
00:02:08
E também temos uma ideia,
00:02:10
um pouco de grandeza. E
00:02:12
Então temos o gráfico de pizza,
00:02:13
Também chamado de Camembert em francês.
00:02:15
Então aqui a ideia é que a gente comece a partir
00:02:17
esse eixo. Então temos que imaginar um
00:02:19
relógio para ser muito claro,
00:02:21
para ler este tipo de itens.
00:02:23
Então começamos ao meio-dia e vamos
00:02:25
leia-o no sentido horário
00:02:27
um relógio. Então, geralmente, nós vamos
00:02:29
tem o maior elemento que vai
00:02:31
apareça aqui diretamente
00:02:32
à direita do meio-dia e depois vai
00:02:35
cadeia o segundo elemento mais importante,
00:02:37
a 3ª, a 4ª, et cetera et cetera.
00:02:39
E assim, no total,
00:02:40
Devemos encontrar 100%
00:02:42
de um valor comparado a esse.
00:02:44
Obviamente, tudo isso,
00:02:44
é normalmente cumulativo,
00:02:45
porque ali exibimos um todo,
00:02:47
Por isso, deve representar bem
00:02:49
um elemento global,
00:02:49
Assim pode ser, por exemplo, o número
00:02:51
da actividade total dos produtos em causa.
00:02:53
Quanto representa e o que é
00:02:55
o peso de cada produto para o
00:02:57
Realização dessa rotatividade ali.
00:03:00
É aconselhável não exceder 6
00:03:03
ou mesmo 8 elementos no Camembert.
00:03:05
Então lá eu normalmente tenho 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
00:03:08
Então, normalmente, devemos
00:03:10
parar. Realmente
00:03:11
Estes tornam-se um pouco demais
00:03:13
Pequeno e não necessariamente fácil de ler.
00:03:17
O outro elemento a ter em mente,
00:03:20
É o fato de que, de fato,
00:03:22
é uma visualização
00:03:23
que é muito popular,
00:03:24
Então aqui estamos nós sobre isso
00:03:26
chamado de rosquinha,
00:03:27
mas você tem a versão completa assim
00:03:29
que na verdade é chamado de
00:03:31
Gráfico de pizza. Em si mesmo
00:03:32
É exatamente a mesma coisa.
00:03:34
O único problema é que,
00:03:36
felizmente
00:03:37
Quero dizer que temos esses bloqueios
00:03:38
que são classificados por ordem de importância,
00:03:40
Porque visualmente voilà,
00:03:41
Entre estes dois, bem o olho humano
00:03:43
tem muita dificuldade para calcular ângulos.
00:03:46
Então, normalmente lá vai
00:03:47
Contagem de quem é o maior
00:03:49
a menos que sejam classificados para nós,
00:03:51
É extremamente difícil. Inversamente
00:03:52
aqui ou quando você tem fraquezas
00:03:54
nuances entre elementos,
00:03:55
Normalmente entre estes dois,
00:03:56
Eu vejo de qualquer maneira,
00:03:58
Vejo que há um ligeiro
00:04:00
diferença e, portanto, esta é
00:04:01
menos importante. O problema é
00:04:03
que lá nessas representações, nós
00:04:04
não fala de altura, mas de ângulo
00:04:06
e é extremamente difícil,
00:04:08
Ainda mais, nessa visão
00:04:10
em donuts onde o
00:04:11
O centro está vazio. Porque de repente
00:04:13
Não temos esse ponto de partida que poderia
00:04:15
permita-nos ter
00:04:17
visual do ângulo gerado por
00:04:19
o jogo.
00:04:19
Então eu sei que é extremamente popular.
00:04:22
Eu não recomendo usá-lo
00:04:23
e é um pouco
00:04:24
Um lugar comum na Datavision
00:04:26
que o gráfico de pizza não é necessariamente
00:04:29
A melhor visualização para usar.
00:04:30
E quando você está neste tipo de
00:04:33
dados para mostrar, bem eu vou
00:04:35
recomenda vivamente a diagramação
00:04:36
bar que é, na minha opinião,
00:04:38
muito mais claro. E assim faremos
00:04:40
ser capaz de iniciar o treinamento
00:04:41
para criá-los.

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résultat(s)
00:00:01
We zullen een thema ontdekken van
00:00:04
grafiek op elk hoofdstuk,
00:00:06
en het idee is zo dat ik jullie presenteer
00:00:07
de beschikbare soorten grafieken,
00:00:10
hoe ze werken, de voordelen,
00:00:11
de nadelen van elk van hen.
00:00:13
Dus daar zoals je kunt zien,
00:00:16
We beginnen met alles wat te maken heeft met
00:00:18
de vergelijking van elementen door
00:00:20
relatie met anderen. En dan van dat,
00:00:23
we zullen een speciaal Excel-bestand hebben
00:00:24
die ons in staat zal stellen om te creëren
00:00:27
De visualisaties in kwestie
00:00:28
en om te kunnen gaan solliciteren
00:00:30
Wat we hebben geleerd in
00:00:32
Het theoretische deel van de gegevens
00:00:34
visualisatie om het meest te maken
00:00:36
duidelijk en zo impactvol mogelijk.
00:00:39
Dus op dit eerste deel, de
00:00:41
Vergelijking van elementen
00:00:43
in relatie tot elkaar.
00:00:45
Hier gaat ons doel dus niet naartoe
00:00:47
een trend weer te geven,
00:00:48
zal niet worden weergegeven
00:00:51
de
00:00:52
geolocatie of andere dingen.
00:00:54
Daar willen we hebben met betrekking tot
00:00:56
aan typologieën van elementen hun
00:00:58
waarden die zijn gekoppeld en
00:00:59
vooral om ze te kunnen classificeren
00:01:01
visueel in volgorde van belangrijkheid. Daarom
00:01:03
typisch
00:01:03
We zullen het hebben over verkoop per product,
00:01:06
van bezoekers per verkeersbron
00:01:09
voor een website, welvaart
00:01:11
voor een plaats, verkeer
00:01:14
de uurkosten en daarvoor,
00:01:16
We zullen voornamelijk 2 soorten hebben
00:01:19
grafieken die elk hun varianten hebben,
00:01:22
Dus het staafdiagram waarvan we
00:01:24
was in staat om net daarvoor te spreken trouwens,
00:01:27
die het eigenlijk mogelijk maakte om weer te geven
00:01:29
dan geen verdeling van elementen
00:01:31
of een vergelijking,
00:01:32
maar eerder een evolutie in de tijd,
00:01:34
Daar kan het dus ook voor gebruikt worden.
00:01:36
Maar goed, hier,
00:01:37
het is een diagram,
00:01:38
Bijgevolg
00:01:38
in bars,
00:01:39
Men kan zich hier heel goed de
00:01:40
omzet per product,
00:01:42
dus product 1, product 2, product 3,
00:01:44
et cetera et cetera.
00:01:45
Dus de hoogte van de balk komt overeen
00:01:46
het gewicht van het element.
00:01:48
Het kan worden beschouwd als een
00:01:49
onconventioneel
00:01:50
We kunnen dus de neiging hebben om dat niet te doen
00:01:51
niet noodzakelijkerwijs gebruiken omdat
00:01:53
dat we onszelf vertellen dat we moeten doen
00:01:54
iets meer gewild.
00:01:56
Houd er rekening mee dat je
00:01:58
zoek naar de duidelijkste en die,
00:01:59
Meestal is het extreem duidelijk.
00:02:01
We weten dat, aangezien het geclassificeerd is,
00:02:03
Nou, dit element is groter dan dit
00:02:05
element is groter dan dit element,
00:02:07
et cetera et cetera.
00:02:08
En we hebben ook een idee,
00:02:10
Een beetje grandeur. En
00:02:12
Dan hebben we het cirkeldiagram,
00:02:13
Ook wel Camembert genoemd in het Frans.
00:02:15
Dus hier is het idee dat we uitgaan van
00:02:17
Die as. We moeten ons dus een
00:02:19
klok om heel duidelijk te zijn,
00:02:21
om dit soort items te lezen.
00:02:23
Dus we beginnen 's middags en we gaan
00:02:25
lees het met de klok mee
00:02:27
een horloge. Dus over het algemeen gaan we
00:02:29
hebben het grootste element dat gaat
00:02:31
hier direct verschijnen
00:02:32
rechts van de middag en dan gaat
00:02:35
keten het tweede belangrijkste element,
00:02:37
de 3e, de 4e, et cetera et cetera.
00:02:39
En dus, in totaal,
00:02:40
We moeten 100% vinden
00:02:42
van een waarde vergeleken daarmee.
00:02:44
Natuurlijk, dat alles,
00:02:44
het is normaal gesproken cumulatief,
00:02:45
omdat we daar een geheel tonen,
00:02:47
Het moet dus goed vertegenwoordigen
00:02:49
een globaal element,
00:02:49
Het kan dus bijvoorbeeld het nummer zijn
00:02:51
van de totale omzet van de betrokken producten.
00:02:53
Hoeveel vertegenwoordigt het en wat is
00:02:55
het gewicht van elk product voor de
00:02:57
Realisatie van deze omzet daar.
00:03:00
Het is raadzaam om niet meer dan 6
00:03:03
of zelfs 8 elementen in de Camembert.
00:03:05
Dus daar heb ik meestal 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
00:03:08
Dus normaal gesproken zouden we dat moeten doen
00:03:10
stoppen. Feitelijk
00:03:11
Deze worden een beetje te veel
00:03:13
Klein en niet per se makkelijk te lezen.
00:03:17
Het andere element om in gedachten te houden,
00:03:20
Het is het feit dat, inderdaad,
00:03:22
het is een visualisatie
00:03:23
die erg populair is,
00:03:24
Dus hier zijn we op dit
00:03:26
een donut genoemd,
00:03:27
maar je hebt de volledige versie dus
00:03:29
die eigenlijk de
00:03:31
Cirkeldiagram. Op zich
00:03:32
Het is precies hetzelfde.
00:03:34
Het enige probleem is dat,
00:03:36
gelukkig
00:03:37
Ik wil zeggen dat we die blokken hebben
00:03:38
die in volgorde van belangrijkheid zijn gerangschikt,
00:03:40
Want visueel voilà,
00:03:41
Tussen deze twee, nou ja het menselijk oog
00:03:43
heeft veel moeite met het berekenen van hoeken.
00:03:46
Dus er gaan meestal
00:03:47
Telling van wie de grootste is
00:03:49
tenzij ze aan ons zijn geclassificeerd,
00:03:51
Het is buitengewoon moeilijk. Omgekeerd
00:03:52
hier of wanneer je zwakke punten hebt
00:03:54
nuances tussen elementen,
00:03:55
er typisch tussen deze twee,
00:03:56
Ik zie het toch,
00:03:58
Ik zie dat er een lichte
00:04:00
verschil en daarom is deze
00:04:01
minder belangrijk. Het probleem is
00:04:03
dat daar op deze voorstellingen, wij
00:04:04
spreekt niet van hoogte maar van hoek
00:04:06
en het is buitengewoon moeilijk,
00:04:08
Meer nog, op deze visie
00:04:10
in donuts waar de
00:04:11
Het centrum is leeg. Want ineens
00:04:13
Dat uitgangspunt hebben we niet dat zou kunnen
00:04:15
Sta ons toe om
00:04:17
visueel de hoek gegenereerd door
00:04:19
het spel.
00:04:19
Dus ik weet dat het enorm populair is.
00:04:22
Ik raad het gebruik ervan niet aan
00:04:23
En het is een beetje
00:04:24
Een gemeenplaats in Datavision
00:04:26
dat het cirkeldiagram niet noodzakelijkerwijs
00:04:29
De beste visualisatie om te gebruiken.
00:04:30
En als je in dit soort
00:04:33
gegevens om te laten zien, nou dat zal ik doen
00:04:35
sterk aanbevelen om diagrammen te maken
00:04:36
bar die naar mijn mening
00:04:38
veel duidelijker. En dat zullen we ook doen
00:04:40
kunnen starten met trainen
00:04:41
om ze te maken.

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résultat(s)
00:00:01
Scopriremo un tema di
00:00:04
grafico su ciascun capitolo,
00:00:06
e l'idea è così che ti presento
00:00:07
i tipi di grafici disponibili,
00:00:10
come funzionano, i vantaggi,
00:00:11
gli svantaggi di ciascuno di essi.
00:00:13
Quindi ecco, come potete vedere,
00:00:16
Inizieremo con tutto ciò che riguarda
00:00:18
il confronto degli elementi da parte di
00:00:20
relazione con gli altri. E poi da quello,
00:00:23
avremo un file Excel dedicato
00:00:24
che ci permetterà di creare
00:00:27
Le visualizzazioni in questione
00:00:28
e di essere in grado di andare e applicare
00:00:30
Cosa abbiamo imparato in
00:00:32
La parte teorica dei dati
00:00:34
visualizzazione per renderlo il più
00:00:36
chiaro e il più incisivo possibile.
00:00:39
Quindi, su questa prima parte, il
00:00:41
Confronto degli elementi
00:00:43
in relazione l'uno con l'altro.
00:00:45
Quindi qui il nostro obiettivo non sta andando
00:00:47
essere quello di visualizzare una tendenza,
00:00:48
non sarà da visualizzare
00:00:51
Le
00:00:52
geolocalizzazione o altre cose.
00:00:54
Vorremmo avere in relazione a
00:00:56
alle tipologie di elementi loro
00:00:58
valori associati e
00:00:59
soprattutto per poterli classificare
00:01:01
visivamente in ordine di importanza. Pertanto
00:01:03
tipicamente
00:01:03
Parleremo di vendite per prodotto,
00:01:06
N. visitatori per fonte di traffico
00:01:09
per un sito web, affluenza
00:01:11
per un luogo, il traffico
00:01:14
il costo orario e per questo,
00:01:16
Avremo principalmente 2 tipi
00:01:19
grafici che hanno ciascuno le loro varianti,
00:01:22
Quindi il grafico a barre di cui abbiamo
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è stato in grado di parlare poco prima tra l'altro,
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che ha effettivamente reso possibile la visualizzazione
00:01:29
quindi non una distribuzione di elementi
00:01:31
o un confronto,
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ma piuttosto un'evoluzione nel tempo,
00:01:34
Quindi può essere usato anche per quello.
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Comunque, qui,
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è un diagramma,
00:01:38
Conseguentemente
00:01:38
nei bar,
00:01:39
Si può benissimo immaginare qui il
00:01:40
fatturato per prodotto,
00:01:42
quindi prodotto 1, prodotto 2, prodotto 3,
00:01:44
et cetera et cetera.
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Quindi l'altezza della barra corrisponde
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il peso dell'elemento.
00:01:48
Può essere considerato come un
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anticonvenzionale
00:01:50
Quindi possiamo tendere a non
00:01:51
non necessariamente usarlo perché
00:01:53
che diciamo a noi stessi che dobbiamo fare
00:01:54
qualcosa di più ricercato.
00:01:56
Tieni presente che devi
00:01:58
cerca il più chiaro e quello,
00:01:59
In genere, è estremamente chiaro.
00:02:01
Sappiamo che poiché è classificato,
00:02:03
Bene, questo elemento è più grande di questo
00:02:05
è più grande di questo elemento,
00:02:07
et cetera et cetera.
00:02:08
E abbiamo anche un'idea,
00:02:10
un po' di grandezza. E
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Poi abbiamo il grafico a torta,
00:02:13
Chiamato anche Camembert in francese.
00:02:15
Quindi ecco che partiamo da
00:02:17
quell'asse. Quindi dobbiamo immaginare un
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orologio per essere molto chiaro,
00:02:21
per leggere questo tipo di elementi.
00:02:23
Quindi iniziamo a mezzogiorno e andiamo
00:02:25
Leggilo in senso orario
00:02:27
un orologio. Quindi generalmente andiamo
00:02:29
avere l'elemento più grande che va
00:02:31
Appare qui direttamente
00:02:32
a destra di mezzogiorno e poi va
00:02:35
concatenare il secondo elemento più importante,
00:02:37
il 3°, il 4°, et cetera et cetera.
00:02:39
E così, in totale,
00:02:40
Dovremmo trovare il 100%
00:02:42
di un valore rispetto a quello.
00:02:44
Ovviamente, tutto ciò,
00:02:44
è normalmente cumulativo,
00:02:45
perché lì mostriamo un tutto,
00:02:47
Quindi deve rappresentare bene
00:02:49
un elemento globale,
00:02:49
Quindi può essere ad esempio il numero
00:02:51
del totale degli affari dei prodotti in questione.
00:02:53
Quanto rappresenta e cosa è
00:02:55
il peso di ciascun prodotto per il
00:02:57
Realizzazione di questo fatturato lì.
00:03:00
Si consiglia di non superare i 6
00:03:03
o anche 8 elementi nel Camembert.
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Quindi lì in genere ho 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
00:03:08
Quindi normalmente dovremmo
00:03:10
fermarsi. Infatti
00:03:11
Questi diventano un po 'troppo
00:03:13
Piccolo e non necessariamente facile da leggere.
00:03:17
L'altro elemento da tenere a mente,
00:03:20
È il fatto che, in effetti,
00:03:22
è una visualizzazione
00:03:23
che è molto popolare,
00:03:24
Quindi eccoci su questo
00:03:26
chiamato ciambella,
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ma hai la versione completa quindi
00:03:29
che in realtà è chiamato il
00:03:31
Grafico a torta. Di per sé
00:03:32
È esattamente la stessa cosa.
00:03:34
L'unico problema è che,
00:03:36
fortunatamente
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Voglio dire che abbiamo questi blocchi
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che sono classificati in ordine di importanza,
00:03:40
Perché visivamente voilà,
00:03:41
Tra questi due, bene l'occhio umano
00:03:43
ha molti problemi a calcolare gli angoli.
00:03:46
Quindi in genere ci sono
00:03:47
Conteggio di chi è il più grande
00:03:49
a meno che non siano classificati a noi,
00:03:51
È estremamente difficile. Al contrario
00:03:52
qui o quando hai punti deboli
00:03:54
sfumature tra gli elementi,
00:03:55
c'è tipicamente tra questi due,
00:03:56
Lo vedo comunque,
00:03:58
Vedo che c'è un leggero
00:04:00
differenza e quindi questo è
00:04:01
meno importante. Il problema è
00:04:03
che lì su queste rappresentazioni, noi
00:04:04
non parla di altezza ma di angolo
00:04:06
ed è estremamente difficile,
00:04:08
A maggior ragione, su questa visione
00:04:10
in ciambelle dove il
00:04:11
Il centro è vuoto. Perché all'improvviso
00:04:13
Non abbiamo quel punto di partenza che potrebbe
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permetterci di avere
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Visuale l'angolo generato da
00:04:19
il gioco.
00:04:19
Quindi so che è estremamente popolare.
00:04:22
Non consiglio di usarlo
00:04:23
ed è un po '
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Un luogo comune in Datavision
00:04:26
che il grafico a torta non è necessariamente
00:04:29
La migliore visualizzazione da usare.
00:04:30
E quando sei in questo tipo di
00:04:33
dati da mostrare, beh lo farò
00:04:35
consiglia vivamente di creare diagrammi
00:04:36
bar che è, a mio parere,
00:04:38
molto più chiaro. E così faremo
00:04:40
essere in grado di iniziare la formazione
00:04:41
per crearli.

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résultat(s)
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سوف نكتشف موضوع
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رسم بياني لكل فصل
00:00:06
والفكرة هكذا أقدم لكم
00:00:07
أنواع الرسوم البيانية المتاحة ،
00:00:10
كيف تعمل ، المزايا ،
00:00:11
عيوب كل واحد منهم.
00:00:13
لذلك هناك كما ترون ،
00:00:16
سنبدأ بكل ما يتعلق ب
00:00:18
مقارنة العناصر بواسطة
00:00:20
العلاقة مع الآخرين. ثم من ذلك ،
00:00:23
سيكون لدينا ملف Excel مخصص
00:00:24
مما سيسمح لنا بإنشاء
00:00:27
التصورات المعنية
00:00:28
وأن تكون قادرا على الذهاب والتقدم
00:00:30
ما تعلمناه في
00:00:32
الجزء النظري من البيانات
00:00:34
التصور لجعله أكثر
00:00:36
واضحة ومؤثرة قدر الإمكان.
00:00:39
إذن في هذا الجزء الأول ،
00:00:41
مقارنة العناصر
00:00:43
فيما يتعلق ببعضها البعض.
00:00:45
لذلك هنا هدفنا لن يذهب
00:00:47
يكون لعرض الاتجاه ،
00:00:48
لن يكون للعرض
00:00:51
ال
00:00:52
تحديد الموقع الجغرافي أو أشياء أخرى.
00:00:54
هناك نود أن يكون فيما يتعلق ب
00:00:56
لأنماط العناصر الخاصة بهم
00:00:58
القيم المقترنة و
00:00:59
خاصة لتكون قادرة على تصنيفها
00:01:01
بصريا حسب الأهمية. لذلك
00:01:03
نموذجيا
00:01:03
سنتحدث عن المبيعات حسب المنتج ،
00:01:06
عدد الزوار حسب مصدر حركة المرور
00:01:09
لموقع على شبكة الإنترنت، الثراء
00:01:11
لمكان ، حركة المرور
00:01:14
تكلفة الساعة ولهذا ،
00:01:16
سيكون لدينا أساسا 2 أنواع
00:01:19
الرسوم البيانية التي لكل منها متغيراتها
00:01:22
إذن التمثيل البياني الشريطي الذي
00:01:24
كان قادرا على التحدث من قبل بالمناسبة ،
00:01:27
مما جعل من الممكن بالفعل عرض
00:01:29
ثم ليس توزيع العناصر
00:01:31
أو مقارنة ،
00:01:32
بل بالأحرى تطور مع مرور الوقت ،
00:01:34
لذلك يمكن استخدامه أيضا لذلك.
00:01:36
على أي حال ، هنا ،
00:01:37
إنه رسم تخطيطي ،
00:01:38
وب التالي
00:01:38
في الحانات ،
00:01:39
يمكن للمرء أن يتخيل جيدا هنا
00:01:40
دوران حسب المنتج ،
00:01:42
إذن المنتج 1 ، المنتج 2 ، المنتج 3 ،
00:01:44
وما إلى ذلك.
00:01:45
لذا فإن ارتفاع الشريط يتوافق
00:01:46
وزن العنصر.
00:01:48
يمكن اعتباره بمثابة
00:01:49
تقليديه
00:01:50
لذلك يمكننا أن نميل إلى عدم
00:01:51
ليس بالضرورة استخدامه لأن
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أن نقول لأنفسنا أنه يجب علينا القيام به
00:01:54
شيء أكثر سعى بعد.
00:01:56
ضع في اعتبارك أنك بحاجة إلى ذلك
00:01:58
ابحث عن أوضح وهذا واحد ،
00:01:59
عادة ، من الواضح للغاية.
00:02:01
نحن نعلم أنه نظرا لأنه مصنف ،
00:02:03
حسنا ، هذا العنصر أكبر من هذا
00:02:05
أكبر من هذا العنصر
00:02:07
وما إلى ذلك.
00:02:08
ولدينا أيضا فكرة،
00:02:10
قليلا من العظمة. و
00:02:12
ثم لدينا المخطط الدائري ،
00:02:13
وتسمى أيضا كاممبرت بالفرنسية.
00:02:15
إذن الفكرة هنا هي أن نبدأ من
00:02:17
هذا المحور. لذلك علينا أن نتخيل
00:02:19
على مدار الساعة لتكون واضحة جدا ،
00:02:21
لقراءة هذا النوع من العناصر.
00:02:23
لذلك نبدأ عند الظهر ونذهب
00:02:25
اقرأها في اتجاه عقارب الساعة
00:02:27
ساعة. لذلك بشكل عام نذهب
00:02:29
لديك أكبر عنصر يذهب
00:02:31
تظهر هنا مباشرة
00:02:32
على يمين الظهر ثم يذهب
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سلسلة العنصر الثاني الأكثر أهمية ،
00:02:37
3 ، 4 ، وما إلى ذلك ، وما إلى ذلك.
00:02:39
وهكذا ، في المجموع ،
00:02:40
يجب أن نجد 100٪
00:02:42
من قيمة مقارنة بذلك.
00:02:44
من الواضح ، كل ذلك ،
00:02:44
عادة ما تكون تراكمية ،
00:02:45
لأننا نعرض هناك كلا ،
00:02:47
لذلك يجب أن تمثل بشكل جيد
00:02:49
عنصر عالمي،
00:02:49
لذلك يمكن أن يكون على سبيل المثال الرقم
00:02:51
من إجمالي الأعمال التجارية للمنتجات المعنية.
00:02:53
كم يمثل وما هو
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وزن كل منتج ل
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تحقيق هذا الدوران هناك.
00:03:00
ينصح بعدم تجاوز 6
00:03:03
أو حتى 8 عناصر في كاممبرت.
00:03:05
لذلك لدي عادة 1 ، 2 ، 3 ، 4 ، 5 ، 6 ، 7 ، 8 ،
00:03:08
لذلك عادة يجب علينا
00:03:10
وقف. فعلا
00:03:11
هذه تصبح أكثر من اللازم
00:03:13
صغيرة وليس بالضرورة سهلة القراءة.
00:03:17
العنصر الآخر الذي يجب أخذه في الاعتبار ،
00:03:20
إنها حقيقة أنه ، في الواقع ،
00:03:22
إنه تصور
00:03:23
التي تحظى بشعبية كبيرة ،
00:03:24
لذلك نحن هنا على هذا
00:03:26
يسمى دونات ،
00:03:27
ولكن لديك النسخة الكاملة لذلك
00:03:29
وهو ما يسمى في الواقع
00:03:31
مخطط دائري. في حد ذاته
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إنه بالضبط نفس الشيء.
00:03:34
المشكلة الوحيدة هي أن،
00:03:36
لِحُسْن اَلْحَظّ
00:03:37
أريد أن أقول أن لدينا هذه الكتل
00:03:38
التي يتم ترتيبها حسب الأهمية ،
00:03:40
لأن فويلا بصريا ،
00:03:41
بين هذين ، حسنا العين البشرية
00:03:43
لديه الكثير من المتاعب في حساب الزوايا.
00:03:46
لذلك عادة ما يذهب هناك
00:03:47
عدد من هو الأكبر
00:03:49
ما لم يتم تصنيفها لنا ،
00:03:51
إنه صعب للغاية. المقابل
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هنا أو عندما يكون لديك نقاط ضعف
00:03:54
الفروق الدقيقة بين العناصر ،
00:03:55
هناك عادة بين هذين ،
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أراه على أي حال ،
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أرى أن هناك طفيفا
00:04:00
الفرق وبالتالي هذا هو
00:04:01
أقل أهمية. المشكلة هي
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أنه هناك في هذه التمثيلات ، نحن
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لا يتحدث عن الارتفاع بل عن الزاوية
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وهو أمر صعب للغاية ،
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أكثر من ذلك ، على هذه الرؤية
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في الكعك حيث
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المركز فارغ. لأنه فجأة
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ليس لدينا نقطة البداية التي يمكن أن
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اسمح لنا أن يكون
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بصرية الزاوية الناتجة عن
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اللعبة.
00:04:19
لذلك أعلم أنها تحظى بشعبية كبيرة.
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لا أوصي باستخدامه
00:04:23
وهو قليلا
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أمر شائع في داتا فيجن
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أن المخطط الدائري ليس بالضرورة
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أفضل تصور للاستخدام.
00:04:30
وعندما تكون في هذا النوع من
00:04:33
البيانات لإظهار ، حسنا سأفعل
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يوصي بشدة الرسم التخطيطي
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شريط وهو ، في رأيي ،
00:04:38
أكثر وضوحا. ولذا سنقوم
00:04:40
تكون قادرة على بدء التدريب
00:04:41
لإنشائها.

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Bir tema keşfedeceğiz
00:00:04
her bölümdeki grafik,
00:00:06
ve fikir şu ki, size sunuyorum
00:00:07
mevcut grafik türleri,
00:00:10
nasıl çalıştıkları, avantajları,
00:00:11
her birinin dezavantajları.
00:00:13
Gördüğünüz gibi orada,
00:00:16
İle ilgili her şeyle başlayacağız
00:00:18
Elementlerin karşılaştırılması
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başkalarıyla ilişki. Ve sonra bundan,
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özel bir Excel dosyamız olacak
00:00:24
yaratmamıza izin verecek
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Söz konusu görselleştirmeler
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ve gidip başvurabilmek
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Öğrendiklerimiz
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Verilerin teorik kısmı
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En iyi şekilde yararlanmak için görselleştirme
00:00:36
açık ve mümkün olduğunca etkili.
00:00:39
Yani bu ilk bölümde,
00:00:41
Elemanların karşılaştırılması
00:00:43
birbirleriyle ilişkili olarak.
00:00:45
Yani burada hedefimiz gitmek değil
00:00:47
bir eğilim göstermek,
00:00:48
görüntülenmeyecek
00:00:51
Ve
00:00:52
coğrafi konum veya diğer şeyler.
00:00:54
Orada şunlarla ilgili olarak sahip olmak istiyoruz:
00:00:56
elemanların tipolojilerine
00:00:58
ilişkili değerler ve
00:00:59
özellikle onları sınıflandırabilmek için
00:01:01
görsel olarak önem sırasına göre. Bu yüzden
00:01:03
Genellikle
00:01:03
Ürüne göre satışlar hakkında konuşacağız,
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trafik kaynağına göre ziyaretçi sayısı
00:01:09
Bir web sitesi için, refah
00:01:11
bir yer için, trafik
00:01:14
saatlik maliyet ve bunun için,
00:01:16
Esas olarak 2 tipimiz olacak
00:01:19
Her birinin varyantları olan grafikler,
00:01:22
Yani çubuk grafiği
00:01:24
Bu arada biraz önce konuşabildim,
00:01:27
bu da aslında görüntülemeyi mümkün kıldı
00:01:29
o zaman elemanların dağılımı değil
00:01:31
veya bir karşılaştırma,
00:01:32
daha ziyade zaman içinde bir evrim,
00:01:34
Yani bunun için de kullanılabilir.
00:01:36
Her neyse, burada,
00:01:37
bu bir diyagramdır,
00:01:38
Bu yüzden
00:01:38
barlarda,
00:01:39
Burada çok iyi hayal edilebilir
00:01:40
ürüne göre ciro,
00:01:42
yani ürün 1, ürün 2, ürün 3,
00:01:44
et cetera et cetera.
00:01:45
Böylece çubuğun yüksekliği karşılık gelir
00:01:46
elemanın ağırlığı.
00:01:48
Olarak düşünülebilir
00:01:49
Alışılmamış
00:01:50
Bu yüzden yapmama eğiliminde olabiliriz
00:01:51
mutlaka kullanmamak zorunda değil çünkü
00:01:53
kendimize yapmamız gerektiğini söylediğimiz
00:01:54
daha çok aranan bir şey.
00:01:56
Şunları yapmanız gerektiğini unutmayın:
00:01:58
en açık olanı ve o olanı arayın,
00:01:59
Tipik olarak, son derece açıktır.
00:02:01
Biliyoruz ki, sınıflandırıldığı için,
00:02:03
Peki bu unsur bundan daha büyük
00:02:05
eleman bu elemandan daha büyükse,
00:02:07
et cetera et cetera.
00:02:08
Ve bizim de bir fikrimiz var,
00:02:10
biraz ihtişam. Ve
00:02:12
Sonra Pasta grafiğimiz var,
00:02:13
Fransızca'da Camembert olarak da adlandırılır.
00:02:15
İşte buradaki fikir,
00:02:17
bu eksen. Bu yüzden bir hayal etmeliyiz
00:02:19
saat çok net olmak gerekirse,
00:02:21
Bu tür öğeleri okumak için.
00:02:23
Böylece öğlen başlıyoruz ve gidiyoruz
00:02:25
Saat yönünde okuyun
00:02:27
bir saat. Bu yüzden genellikle gideriz
00:02:29
giden en büyük unsura sahip olmak
00:02:31
doğrudan burada görün
00:02:32
öğlen vaktinin sağında ve sonra gider
00:02:35
ikinci en önemli unsuru zincirlemek,
00:02:37
3., 4., et cetera et cetera.
00:02:39
Ve böylece, toplamda,
00:02:40
% 100'ü bulmalıyız
00:02:42
buna kıyasla bir değere sahip.
00:02:44
Açıkçası, tüm bunlar,
00:02:44
normalde kümülatiftir,
00:02:45
çünkü orada bir bütün sergiliyoruz,
00:02:47
Bu yüzden iyi temsil etmelidir
00:02:49
küresel bir unsur,
00:02:49
Yani örneğin sayı olabilir
00:02:51
İlgili ürünlerin toplam işinin.
00:02:53
Ne kadarını temsil ediyor ve nedir?
00:02:55
için her ürünün ağırlığı
00:02:57
Orada bu cironun gerçekleşmesi.
00:03:00
6'yı geçmemeniz önerilir
00:03:03
veya hatta Camembert'teki 8 element.
00:03:05
Yani orada tipik olarak 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
00:03:08
Yani normalde yapmalıyız
00:03:10
durmak. Aslında
00:03:11
Bunlar biraz fazla oluyor
00:03:13
Küçük ve okunması kolay değil.
00:03:17
Akılda tutulması gereken diğer unsur,
00:03:20
Gerçek şu ki, gerçekten,
00:03:22
bu bir görselleştirmedir
00:03:23
çok popüler olan,
00:03:24
İşte buradayız
00:03:26
çörek denir,
00:03:27
ama tam sürüme sahipsin, bu yüzden
00:03:29
aslında buna denir
00:03:31
Pasta grafik. Kendi içinde
00:03:32
Bu tamamen aynı şeydir.
00:03:34
Tek sorun şu ki,
00:03:36
iyi ki
00:03:37
Bu bloklara sahip olduğumuzu söylemek istiyorum
00:03:38
önem sırasına göre sıralanan,
00:03:40
Çünkü görsel olarak voilà,
00:03:41
Bu ikisi arasında, insan gözü
00:03:43
açıları hesaplamakta çok zorlanıyor.
00:03:46
Yani tipik olarak orada gider
00:03:47
En büyük kimin olduğu sayısı
00:03:49
bize göre sınıflandırılmadıkça,
00:03:51
Son derece zordur. Tersine
00:03:52
burada veya zayıf yönleriniz olduğunda
00:03:54
elemanlar arasındaki nüanslar,
00:03:55
tipik olarak bu ikisi arasında,
00:03:56
Yine de görüyorum,
00:03:58
Görüyorum ki ufak bir şey var
00:04:00
fark ve bu nedenle bu
00:04:01
daha az önemli. Sorun şu ki
00:04:03
Orada bu temsiller üzerinde, biz
00:04:04
yükseklikten değil, açıdan bahseder
00:04:06
ve bu son derece zordur,
00:04:08
Daha da fazlası, bu vizyonda
00:04:10
çöreklerde
00:04:11
Merkez boş. Çünkü aniden
00:04:13
Olabilecek bir başlangıç noktasına sahip değiliz.
00:04:15
sahip olmamıza izin ver
00:04:17
görsel tarafından oluşturulan açı
00:04:19
oyun.
00:04:19
Bu yüzden son derece popüler olduğunu biliyorum.
00:04:22
Kullanmanızı önermiyorum
00:04:23
ve bu biraz
00:04:24
Datavision'da yaygın bir durum
00:04:26
Pasta Grafiğin mutlaka
00:04:29
Kullanılacak en iyi görselleştirme.
00:04:30
Ve bu tür bir şeyde olduğunuzda
00:04:33
verileri göstereceğim, peki yapacağım
00:04:35
diyagram oluşturmayı şiddetle tavsiye eder
00:04:36
Bar, bence,
00:04:38
çok daha net. Ve böylece yapacağız
00:04:40
Eğitime başlayabilme
00:04:41
tıklayarak bunları oluşturun.

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résultat(s)
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Odkryjemy temat
00:00:04
wykres na każdym rozdziale,
00:00:06
a pomysł jest taki, jaki wam przedstawiam
00:00:07
rodzaje dostępnych wykresów,
00:00:10
jak działają, zalety,
00:00:11
wady każdego z nich.
00:00:13
Więc tam, jak widać,
00:00:16
Zaczniemy od wszystkiego, co jest związane z
00:00:18
porównanie elementów według
00:00:20
relacje z innymi. A potem,
00:00:23
będziemy mieli dedykowany plik Excel
00:00:24
co pozwoli nam tworzyć
00:00:27
Omawiane wizualizacje
00:00:28
i móc iść i aplikować
00:00:30
Czego nauczyliśmy się w
00:00:32
Część teoretyczna danych
00:00:34
wizualizacja, aby uczynić go jak największym
00:00:36
Jasne i tak efektowne, jak to możliwe.
00:00:39
Tak więc w tej pierwszej części,
00:00:41
Porównanie elementów
00:00:43
w stosunku do siebie.
00:00:45
Więc tutaj naszym celem nie jest pójście
00:00:47
być w celu wyświetlenia trendu,
00:00:48
nie będzie wyświetlany;
00:00:51
ten
00:00:52
geolokalizacja lub inne rzeczy.
00:00:54
Tam chcemy mieć w odniesieniu do
00:00:56
do typologii elementów ich
00:00:58
wartości, które są skojarzone i
00:00:59
zwłaszcza, aby móc je sklasyfikować
00:01:01
wizualnie w kolejności ważności. Więc
00:01:03
typowo
00:01:03
Porozmawiamy o sprzedaży według produktu,
00:01:06
odwiedzających według źródła ruchu
00:01:09
dla strony internetowej, zamożność
00:01:11
dla miejsca, ruchu
00:01:14
koszt godzinowy i za to,
00:01:16
Będziemy mieli głównie 2 typy
00:01:19
wykresy, z których każdy ma swoje warianty,
00:01:22
Tak więc wykres słupkowy, którego my
00:01:24
był w stanie mówić tuż przedtem przy okazji,
00:01:27
co faktycznie umożliwiło wyświetlenie
00:01:29
wtedy nie rozkład elementów
00:01:31
lub porównanie,
00:01:32
ale raczej ewolucja w czasie,
00:01:34
Więc może być również do tego używany.
00:01:36
W każdym razie, tutaj,
00:01:37
jest to schemat,
00:01:38
Więc
00:01:38
w barach,
00:01:39
Można sobie tutaj bardzo dobrze wyobrazić
00:01:40
obroty według produktów,
00:01:42
więc produkt 1, produkt 2, produkt 3,
00:01:44
et cetera et cetera.
00:01:45
Tak więc wysokość pręta odpowiada
00:01:46
waga elementu.
00:01:48
Można go uznać za
00:01:49
Niekonwencjonalne
00:01:50
Możemy więc nie mieć tendencji do
00:01:51
niekoniecznie go używać, ponieważ
00:01:53
że mówimy sobie, że musimy to zrobić
00:01:54
coś bardziej poszukiwanego.
00:01:56
Pamiętaj, że musisz
00:01:58
szukaj najwyraźniejszego i tego,
00:01:59
Zazwyczaj jest to bardzo jasne.
00:02:01
Wiemy, że skoro jest utajniony,
00:02:03
Cóż, ten element jest większy niż ten
00:02:05
element jest większy niż ten element,
00:02:07
et cetera et cetera.
00:02:08
I my też mamy pomysł,
00:02:10
odrobina wielkości. I
00:02:12
Następnie mamy wykres kołowy,
00:02:13
Zwany także Camembert w języku francuskim.
00:02:15
Chodzi o to, że zaczynamy od
00:02:17
tej osi. Musimy więc wyobrazić sobie
00:02:19
zegar, aby był bardzo wyraźny,
00:02:21
, aby przeczytać tego typu elementy.
00:02:23
Zaczynamy więc w południe i jedziemy
00:02:25
Odczyt zgodnie z ruchem wskazówek zegara
00:02:27
zegarek. Więc generalnie idziemy
00:02:29
mają największy element, który idzie
00:02:31
Pojawij się tutaj bezpośrednio
00:02:32
po prawej stronie południa, a następnie idzie
00:02:35
łańcuch drugi najważniejszy element,
00:02:37
3, 4 i tak dalej.
00:02:39
I tak w sumie,
00:02:40
Powinniśmy znaleźć 100%
00:02:42
o wartości w porównaniu z tym.
00:02:44
Oczywiście, wszystko to,
00:02:44
zwykle kumuluje się,
00:02:45
ponieważ tam wyświetlamy całość,
00:02:47
Musi więc dobrze reprezentować
00:02:49
element globalny,
00:02:49
Może to być więc na przykład liczba
00:02:51
całkowitej działalności handlowej danych produktów.
00:02:53
Ile reprezentuje i co to jest
00:02:55
waga każdego produktu dla
00:02:57
Realizacja tego obrotu tam.
00:03:00
Wskazane jest, aby nie przekraczać 6
00:03:03
lub nawet 8 elementów w camembercie.
00:03:05
Więc zazwyczaj mam 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
00:03:08
Normalnie więc powinniśmy
00:03:10
zatrzymać. Rzeczywiście
00:03:11
Tych staje się trochę za dużo
00:03:13
Mały i niekoniecznie łatwy do odczytania.
00:03:17
Drugi element, o którym należy pamiętać,
00:03:20
Faktem jest, że w istocie,
00:03:22
Jest to wizualizacja
00:03:23
który jest bardzo popularny,
00:03:24
Więc oto jesteśmy na tym
00:03:26
zwany pączkiem,
00:03:27
ale masz pełną wersję, więc
00:03:29
który w rzeczywistości nazywa się
00:03:31
Wykres kołowy. Sam w sobie
00:03:32
To jest dokładnie to samo.
00:03:34
Jedynym problemem jest to, że
00:03:36
na szczęście
00:03:37
Chcę powiedzieć, że mamy te bloki
00:03:38
które są uszeregowane według ważności,
00:03:40
Ponieważ wizualnie voilà,
00:03:41
Pomiędzy tymi dwoma, no cóż, ludzkie oko
00:03:43
ma wiele problemów z obliczaniem kątów.
00:03:46
Więc zazwyczaj nie idź
00:03:47
Liczba osób, które są największe
00:03:49
chyba że są nam sklasyfikowane,
00:03:51
Jest to niezwykle trudne. Odwrotnie
00:03:52
tutaj lub gdy masz słabości
00:03:54
niuanse między elementami,
00:03:55
zazwyczaj pomiędzy tymi dwoma,
00:03:56
I tak to widzę,
00:03:58
Widzę, że jest lekki
00:04:00
różnica, a zatem ta jest
00:04:01
mniej ważne. Problem polega na tym, że
00:04:03
że tam na tych reprezentacjach, my
00:04:04
nie mówi o wysokości, ale o kącie
00:04:06
i jest to niezwykle trudne,
00:04:08
Tym bardziej, w tej wizji
00:04:10
w pączkach, gdzie
00:04:11
Centrum jest puste. Bo nagle
00:04:13
Nie mamy tego punktu wyjścia, który mógłby
00:04:15
Pozwól nam mieć
00:04:17
wizualny kąt generowany przez
00:04:19
gra.
00:04:19
Wiem, że jest niezwykle popularny.
00:04:22
Nie polecam go używać
00:04:23
i to trochę
00:04:24
Powszechne w Datavision
00:04:26
że wykres kołowy niekoniecznie jest
00:04:29
Najlepsza wizualizacja do użycia.
00:04:30
A kiedy jesteś w tego typu
00:04:33
dane do pokazania, no cóż, zrobię to
00:04:35
Zdecydowanie zaleca tworzenie diagramów
00:04:36
bar, który moim zdaniem jest,
00:04:38
znacznie wyraźniej. I tak też zrobimy
00:04:40
być w stanie rozpocząć trening
00:04:41
, aby je utworzyć.

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résultat(s)
00:00:01
हम किसके विषय की खोज करेंगे?
00:00:04
प्रत्येक अध्याय पर ग्राफ,
00:00:06
और विचार यह है कि मैं आपके सामने प्रस्तुत करता हूं
00:00:07
उपलब्ध चार्ट के प्रकार,
00:00:10
वे कैसे काम करते हैं, फायदे,
00:00:11
उनमें से प्रत्येक के नुकसान।
00:00:13
तो जैसा कि आप देख सकते हैं,
00:00:16
हम किससे संबंधित हर चीज से शुरू करेंगे?
00:00:18
तत्वों की तुलना किसके द्वारा की जाती है?
00:00:20
दूसरों के साथ संबंध। और फिर उससे,
00:00:23
हमारे पास एक समर्पित एक्सेल फ़ाइल होगी
00:00:24
जो हमें बनाने की अनुमति देगा
00:00:27
प्रश्न में विज़ुअलाइज़ेशन
00:00:28
और जाकर आवेदन करने में सक्षम होना
00:00:30
हमने क्या सीखा
00:00:32
डेटा का सैद्धांतिक हिस्सा
00:00:34
इसे सबसे अधिक बनाने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन
00:00:36
जितना संभव हो उतना स्पष्ट और प्रभावशाली।
00:00:39
तो इस पहले भाग में,
00:00:41
तत्वों की तुलना
00:00:43
एक-दूसरे के संबंध में।
00:00:45
तो यहां हमारा उद्देश्य पूरा नहीं हो रहा है
00:00:47
एक प्रवृत्ति प्रदर्शित करने के लिए,
00:00:48
प्रदर्शित नहीं होने जा रहा है
00:00:51
वही
00:00:52
जियोलोकेशन या अन्य चीजें।
00:00:54
वहां हम किसके संबंध में रहना चाहते हैं?
00:00:56
तत्वों की टाइपोलॉजी के लिए
00:00:58
ऐसे मान जो संबद्ध हैं और
00:00:59
विशेष रूप से उन्हें वर्गीकृत करने में सक्षम होने के लिए
00:01:01
दृष्टि से महत्व के क्रम में। इसलिए
00:01:03
आमतौर पर
00:01:03
हम उत्पाद द्वारा बिक्री के बारे में बात करेंगे,
00:01:06
यातायात स्रोत द्वारा आगंतुकों की संख्या
00:01:09
एक वेबसाइट के लिए, समृद्धि
00:01:11
एक जगह के लिए, यातायात
00:01:14
प्रति घंटा लागत और उसके लिए,
00:01:16
हमारे पास मुख्य रूप से 2 प्रकार होंगे
00:01:19
ग्राफ़ कि प्रत्येक के अपने वेरिएंट हैं,
00:01:22
तो बार ग्राफ जिसका हम
00:01:24
वैसे ठीक पहले बोलने में सक्षम था,
00:01:27
जिसने वास्तव में प्रदर्शित करना संभव बना दिया
00:01:29
फिर तत्वों का वितरण नहीं
00:01:31
या एक तुलना,
00:01:32
बल्कि समय के साथ एक विकास,
00:01:34
इसलिए इसका इस्तेमाल उसके लिए भी किया जा सकता है।
00:01:36
वैसे भी, यहाँ,
00:01:37
यह एक आरेख है,
00:01:38
फलस्वरूप
00:01:38
सलाखों में,
00:01:39
यहां कोई भी बहुत अच्छी तरह से कल्पना कर सकता है
00:01:40
उत्पाद द्वारा कारोबार,
00:01:42
तो उत्पाद 1, उत्पाद 2, उत्पाद 3,
00:01:44
और वगैरह और वगैरह।
00:01:45
तो बार की ऊंचाई मेल खाती है
00:01:46
तत्व का वजन।
00:01:48
इसे इस रूप में माना जा सकता है
00:01:49
अपरंपरागत
00:01:50
तो हम नहीं कर सकते
00:01:51
जरूरी नहीं कि इसका उपयोग करें क्योंकि
00:01:53
कि हम खुद से कहते हैं कि हमें करना चाहिए
00:01:54
कुछ और मांग की जा रही है।
00:01:56
ध्यान रखें कि आपको इसकी आवश्यकता है
00:01:58
सबसे स्पष्ट और उस एक की तलाश करें,
00:01:59
आमतौर पर, यह बेहद स्पष्ट है।
00:02:01
हम जानते हैं कि चूंकि यह वर्गीकृत है,
00:02:03
वैसे यह तत्व इससे बड़ा है
00:02:05
तत्व इस तत्व से बड़ा है,
00:02:07
और वगैरह और वगैरह।
00:02:08
और हमारे पास भी एक विचार है,
00:02:10
थोड़ी सी भव्यता। और
00:02:12
फिर हमारे पास पाई चार्ट है,
00:02:13
फ्रेंच में कैमबर्ट भी कहा जाता है।
00:02:15
तो यहां विचार यह है कि हम कहां से शुरू करते हैं
00:02:17
वह धुरी। इसलिए हमें कल्पना करनी चाहिए कि
00:02:19
घड़ी बहुत स्पष्ट है,
00:02:21
इस प्रकार के आइटम पढ़ने के लिए।
00:02:23
तो हम दोपहर में शुरू करते हैं और हम जाते हैं
00:02:25
इसे घड़ी की तरह पढ़ें
00:02:27
एक घड़ी. आम तौर पर हम जाते हैं
00:02:29
सबसे बड़ा तत्व है जो जाता है
00:02:31
सीधे यहाँ दिखाई दें
00:02:32
दोपहर के दाईं ओर और फिर चला जाता है
00:02:35
श्रृंखला दूसरा सबसे महत्वपूर्ण तत्व,
00:02:37
तीसरा, चौथा, वगैरह आदि।
00:02:39
और इसलिए, कुल मिलाकर,
00:02:40
हमें 100% मिलना चाहिए
00:02:42
इसकी तुलना में एक मूल्य।
00:02:44
जाहिर है, यह सब,
00:02:44
यह सामान्य रूप से संचयी है,
00:02:45
क्योंकि वहां हम एक संपूर्ण प्रदर्शित करते हैं,
00:02:47
तो यह अच्छी तरह से प्रतिनिधित्व करना चाहिए
00:02:49
एक वैश्विक तत्व,
00:02:49
तो यह उदाहरण के लिए संख्या हो सकती है
00:02:51
संबंधित उत्पादों के कुल कारोबार की संख्या।
00:02:53
यह कितना दर्शाता है और क्या है
00:02:55
के लिए प्रत्येक उत्पाद का वजन
00:02:57
वहां इस कारोबार की प्राप्ति।
00:03:00
6 से अधिक नहीं होने की सलाह दी जाती है
00:03:03
या यहां तक कि कैमबर्ट में 8 तत्व।
00:03:05
तो वहां मेरे पास आम तौर पर 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
00:03:08
तो आम तौर पर हमें करना चाहिए
00:03:10
रुको। सचमुच
00:03:11
ये कुछ ज्यादा ही हो जाते हैं
00:03:13
छोटा और जरूरी नहीं कि पढ़ने में आसान हो।
00:03:17
ध्यान रखने के लिए दूसरा तत्व,
00:03:20
यह तथ्य है कि, वास्तव में,
00:03:22
यह एक विज़ुअलाइज़ेशन है
00:03:23
जो बहुत लोकप्रिय है,
00:03:24
तो यहाँ हम इस पर हैं
00:03:26
डोनट कहा जाता है,
00:03:27
लेकिन आपके पास पूर्ण संस्करण है
00:03:29
जिसे वास्तव में कहा जाता है
00:03:31
पाइ चार्ट। अपने आप में
00:03:32
यह बिल्कुल एक ही बात है।
00:03:34
एकमात्र समस्या यह है कि,
00:03:36
सौभाग्यवश
00:03:37
मैं कहना चाहता हूं कि हमारे पास ये ब्लॉक हैं
00:03:38
जिन्हें महत्व के क्रम में स्थान दिया गया है,
00:03:40
क्योंकि visually voilà,
00:03:41
इन दोनों के बीच, अच्छी तरह से मानव आंख
00:03:43
कोणों की गणना करने में बहुत परेशानी होती है।
00:03:46
तो वहाँ आम तौर पर जाते हैं
00:03:47
सबसे बड़ा कौन है इसकी गिनती
00:03:49
जब तक कि वे हमारे लिए वर्गीकृत नहीं किए जाते हैं,
00:03:51
यह अत्यंत कठिन है। इसके विपरीत
00:03:52
यहां या जब आपकी कमजोरियां होती हैं
00:03:54
तत्वों के बीच बारीकियां,
00:03:55
आमतौर पर इन दोनों के बीच,
00:03:56
मैं वैसे भी देखता हूं,
00:03:58
मैं देखता हूं कि थोड़ा सा है
00:04:00
अंतर और इसलिए यह एक है
00:04:01
कम महत्वपूर्ण. समस्या यह है कि
00:04:03
कि इन अभ्यावेदनों पर, हम
00:04:04
ऊंचाई की बात नहीं करती बल्कि कोण की बात करती है
00:04:06
और यह बेहद मुश्किल है,
00:04:08
इससे भी अधिक, इस दृष्टि पर
00:04:10
डोनट्स में जहां
00:04:11
केंद्र खाली है। क्योंकि अचानक
00:04:13
हमारे पास वह प्रारंभिक बिंदु नहीं है जो हो सकता है
00:04:15
हमें अनुमति दें
00:04:17
किसके द्वारा उत्पन्न कोण को दृश्यित करें?
00:04:19
खेल.
00:04:19
इसलिए मुझे पता है कि यह बेहद लोकप्रिय है।
00:04:22
मैं इसका उपयोग करने की सलाह नहीं देता
00:04:23
और यह थोड़ा सा है
00:04:24
Datavision में एक आम बात
00:04:26
कि पाई चार्ट जरूरी नहीं है
00:04:29
उपयोग करने के लिए सबसे अच्छा विज़ुअलाइज़ेशन।
00:04:30
और जब आप इस प्रकार के होते हैं
00:04:33
दिखाने के लिए डेटा, ठीक है मैं करूँगा
00:04:35
आरेखन की जोरदार सिफारिश करता है
00:04:36
बार जो, मेरी राय में है,
00:04:38
बहुत स्पष्ट. और इसलिए हम करेंगे
00:04:40
प्रशिक्षण शुरू करने में सक्षम हो
00:04:41
उन्हें बनाने के लिए।

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Kita akan menemukan tema
00:00:04
grafik pada setiap bab,
00:00:06
dan idenya adalah saya persembahkan kepada Anda
00:00:07
jenis grafik yang tersedia,
00:00:10
bagaimana mereka bekerja, kelebihannya,
00:00:11
kerugian masing-masing.
00:00:13
Jadi di sana seperti yang Anda lihat,
00:00:16
Kita akan mulai dengan segala sesuatu yang berhubungan dengan
00:00:18
Perbandingan elemen dengan
00:00:20
hubungan dengan orang lain. Dan kemudian dari itu,
00:00:23
kami akan memiliki file Excel khusus
00:00:24
yang akan memungkinkan kita untuk membuat
00:00:27
Visualisasi yang dimaksud
00:00:28
dan untuk dapat pergi dan melamar
00:00:30
Apa yang kami pelajari di
00:00:32
Bagian teoretis dari data
00:00:34
visualisasi untuk membuatnya paling banyak
00:00:36
jelas dan berdampak mungkin.
00:00:39
Jadi pada bagian pertama ini,
00:00:41
Perbandingan elemen
00:00:43
dalam hubungannya satu sama lain.
00:00:45
Jadi di sini tujuan kita tidak pergi
00:00:47
menjadi untuk menampilkan tren,
00:00:48
tidak akan ditampilkan
00:00:51
si
00:00:52
geolokasi atau hal lainnya.
00:00:54
Di sana kami ingin memiliki dalam kaitannya dengan
00:00:56
hingga tipologi elemen mereka
00:00:58
nilai yang terkait dan
00:00:59
terutama untuk dapat mengklasifikasikannya
00:01:01
secara visual dalam urutan kepentingan. Jadi
00:01:03
Biasanya
00:01:03
Kami akan berbicara tentang penjualan berdasarkan produk,
00:01:06
pengunjung berdasarkan sumber lalu lintas
00:01:09
Untuk situs web, kemakmuran
00:01:11
untuk tempat, lalu lintas
00:01:14
biaya per jam dan untuk itu,
00:01:16
Kami terutama akan memiliki 2 jenis
00:01:19
grafik yang masing-masing memiliki variannya,
00:01:22
Jadi grafik batang yang kita
00:01:24
Ngomong-ngomong, bisa berbicara sebelumnya,
00:01:27
yang sebenarnya memungkinkan untuk ditampilkan
00:01:29
maka bukan distribusi elemen
00:01:31
atau perbandingan,
00:01:32
melainkan evolusi dari waktu ke waktu,
00:01:34
Jadi bisa juga digunakan untuk itu.
00:01:36
Pokoknya, di sini,
00:01:37
itu adalah diagram,
00:01:38
Jadi
00:01:38
di bar,
00:01:39
Orang bisa membayangkan dengan sangat baik di sini
00:01:40
omset berdasarkan produk,
00:01:42
jadi produk 1, produk 2, produk 3,
00:01:44
dan lain-lain.
00:01:45
Jadi ketinggian bilah sesuai
00:01:46
berat elemen.
00:01:48
Ini dapat dianggap sebagai
00:01:49
tidak konvensional,
00:01:50
Jadi kita bisa cenderung tidak
00:01:51
belum tentu menggunakannya karena
00:01:53
bahwa kita mengatakan kepada diri kita sendiri bahwa kita harus melakukannya
00:01:54
sesuatu yang lebih dicari.
00:01:56
Ingatlah bahwa Anda perlu
00:01:58
cari yang paling jelas dan yang itu,
00:01:59
Biasanya, ini sangat jelas.
00:02:01
Kita tahu bahwa karena diklasifikasikan,
00:02:03
Nah, elemen ini lebih besar dari ini:
00:02:05
elemen lebih besar dari elemen ini,
00:02:07
dan lain-lain.
00:02:08
Dan kami juga punya ide,
00:02:10
Sedikit keagungan. Dan
00:02:12
Kemudian kita memiliki diagram Lingkaran,
00:02:13
Juga disebut Camembert dalam bahasa Prancis.
00:02:15
Jadi di sini idenya adalah kita mulai dari
00:02:17
sumbu itu. Jadi kita harus membayangkan
00:02:19
jam menjadi sangat jelas,
00:02:21
untuk membaca jenis item ini.
00:02:23
Jadi kita mulai pada siang hari dan kita pergi
00:02:25
Baca searah jarum jam
00:02:27
jam tangan. Jadi umumnya kita pergi
00:02:29
memiliki elemen terbesar yang berjalan
00:02:31
muncul di sini secara langsung
00:02:32
di sebelah kanan siang dan kemudian pergi
00:02:35
rantai elemen terpenting kedua,
00:02:37
tanggal 3, 4, dan lain-lain.
00:02:39
Jadi, secara total,
00:02:40
Kita harus menemukan 100%
00:02:42
dari nilai dibandingkan dengan itu.
00:02:44
Jelas, semua itu,
00:02:44
biasanya kumulatif,
00:02:45
karena di sana kami menampilkan keseluruhan,
00:02:47
Jadi itu harus mewakili dengan baik
00:02:49
elemen global,
00:02:49
Jadi bisa misalnya jumlahnya
00:02:51
dari total bisnis produk yang bersangkutan.
00:02:53
Berapa banyak yang diwakilinya dan apa itu
00:02:55
berat setiap produk untuk
00:02:57
Realisasi omset ini di sana.
00:03:00
Dianjurkan untuk tidak melebihi 6
00:03:03
atau bahkan 8 elemen di Camembert.
00:03:05
Jadi di sana saya biasanya memiliki 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
00:03:08
Jadi biasanya kita harus
00:03:10
Stop. Sebenarnya
00:03:11
Ini menjadi sedikit terlalu banyak
00:03:13
Kecil dan belum tentu mudah dibaca.
00:03:17
Elemen lain yang perlu diingat,
00:03:20
Ini adalah fakta bahwa, memang,
00:03:22
itu adalah visualisasi
00:03:23
yang sangat populer,
00:03:24
Jadi di sini kita berada di sini
00:03:26
disebut donat,
00:03:27
tetapi Anda memiliki versi lengkap jadi
00:03:29
yang sebenarnya disebut
00:03:31
Bagan pai. Dalam dirinya sendiri
00:03:32
Ini adalah hal yang persis sama.
00:03:34
Satu-satunya masalah adalah,
00:03:36
untungnya
00:03:37
Saya ingin mengatakan bahwa kami memiliki blok ini
00:03:38
yang diberi peringkat berdasarkan urutan kepentingan,
00:03:40
Karena secara visual voila,
00:03:41
Di antara keduanya, baik mata manusia
00:03:43
memiliki banyak kesulitan menghitung sudut.
00:03:46
Jadi biasanya ada pergi
00:03:47
Jumlah siapa yang terbesar
00:03:49
kecuali mereka diklasifikasikan kepada kami,
00:03:51
Ini sangat sulit. Sebaliknya
00:03:52
di sini atau ketika Anda memiliki kelemahan
00:03:54
nuansa antar elemen,
00:03:55
biasanya ada di antara keduanya,
00:03:56
Saya tetap melihatnya,
00:03:58
Saya melihat ada sedikit
00:04:00
perbedaan dan oleh karena itu yang satu ini adalah
00:04:01
kurang penting. Masalahnya adalah __________
00:04:03
bahwa pada representasi ini, kami
00:04:04
tidak berbicara tentang ketinggian tetapi sudut
00:04:06
dan itu sangat sulit,
00:04:08
Terlebih lagi, pada visi ini
00:04:10
di donat di mana
00:04:11
Pusat kosong. Karena tiba-tiba
00:04:13
Kami tidak memiliki titik awal yang bisa
00:04:15
Izinkan kami untuk memiliki
00:04:17
visual sudut yang dihasilkan oleh
00:04:19
permainan.
00:04:19
Jadi saya tahu ini sangat populer.
00:04:22
Saya tidak merekomendasikan menggunakannya
00:04:23
dan itu sedikit
00:04:24
Hal biasa di Datavision
00:04:26
bahwa Diagram Pai belum tentu
00:04:29
Visualisasi terbaik untuk digunakan.
00:04:30
Dan ketika Anda berada dalam jenis ini
00:04:33
data untuk ditampilkan, baik saya akan
00:04:35
Sangat merekomendasikan pembuatan diagram
00:04:36
bar yang, menurut saya,
00:04:38
jauh lebih jelas. Dan kami akan melakukannya
00:04:40
dapat memulai pelatihan
00:04:41
untuk membuatnya.

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résultat(s)
00:00:01
Vamos descobrir um tema de
00:00:04
gráfico de cada um dos capítulos,
00:00:06
E a ideia é, por isso vos apresento
00:00:07
os tipos de gráficos disponíveis,
00:00:10
como funcionam, os benefícios,
00:00:11
as desvantagens de cada um deles.
00:00:13
Então, lá como você pode ver,
00:00:16
Vamos começar com tudo relacionado a
00:00:18
Comparação dos elementos um a um
00:00:20
em relação aos outros. E a partir daí,
00:00:23
vamos ter um arquivo Excel dedicado
00:00:24
que nos permitirá criar
00:00:27
As visualizações em questão
00:00:28
e poder candidatar-se
00:00:30
O que pudemos aprender em
00:00:32
A parte teórica dos dados
00:00:34
visualização para torná-lo o máximo
00:00:36
claro e o mais impactante possível.
00:00:39
Assim, nesta primeira parte, o
00:00:41
Comparação de elementos
00:00:43
em relação uns aos outros.
00:00:45
Portanto, esse não é o nosso objetivo
00:00:47
ser para postar uma tendência,
00:00:48
não vai ser para exibir nenhum
00:00:51
o
00:00:52
geolocalização ou outras coisas.
00:00:54
Aí queremos ter em relação a
00:00:56
aos tipos de elementos que lhes são específicos.
00:00:58
valores associados a e
00:00:59
Acima de tudo, poder classificá-los
00:01:01
visualmente por ordem de importância. Por conseguinte,
00:01:03
tipicamente
00:01:03
Vamos falar sobre vendas por produto,
00:01:06
visitantes por fonte de tráfego
00:01:09
para um site, de afluência
00:01:11
para um lugar, tráfego
00:01:14
o custo horário e, para tal,
00:01:16
Vamos ter principalmente 2 tipos
00:01:19
gráficos, cada um com as suas próprias variantes,
00:01:22
Então, o gráfico de barras que nós
00:01:24
foi capaz de falar pouco antes pelo caminho,
00:01:27
que realmente tornou possível exibir
00:01:29
então não uma distribuição de elementos
00:01:31
ou uma comparação,
00:01:32
mas sim uma evolução ao longo do tempo,
00:01:34
Então ele pode ser usado para isso também.
00:01:36
Enfim, aqui,
00:01:37
é um diagrama,
00:01:38
Consequentemente
00:01:38
em bares,
00:01:39
Podemos muito bem imaginar aqui o
00:01:40
vendas por produto,
00:01:42
então produto 1, produto 2, produto 3,
00:01:44
et cetera.
00:01:45
Assim, a altura da barra corresponde
00:01:46
o peso do elemento.
00:01:48
Pode ser considerado como um
00:01:49
não convencionais,
00:01:50
Por isso, podemos tender a não
00:01:51
não necessariamente usá-lo porque
00:01:53
que dizemos a nós mesmos que temos de fazer
00:01:54
algo mais procurado.
00:01:56
Tenha em mente que você precisa
00:01:58
Procure o mais claro e este,
00:01:59
Normalmente, é extremamente claro.
00:02:01
Sabemos que, uma vez que está classificado,
00:02:03
Bem, este elemento é maior do que isso
00:02:05
é maior do que este elemento,
00:02:07
et cetera.
00:02:08
E também temos uma ideia,
00:02:10
um pouco de grandeza. e ainda
00:02:12
Então temos o gráfico de pizza,
00:02:13
Também chamado de Camembert em francês.
00:02:15
Portanto, a ideia aqui é que comecemos a partir de
00:02:17
esse eixo. Por isso, temos de imaginar um
00:02:19
relógio para ser muito claro,
00:02:21
para ler estes tipos de itens.
00:02:23
Então começamos ao meio-dia e vamos
00:02:25
leia-o no sentido horário
00:02:27
um relógio. Então, em geral, vamos
00:02:29
tem o maior elemento que vai
00:02:31
Apareça aqui diretamente
00:02:32
à direita do meio-dia e depois vai
00:02:35
ligar o segundo elemento mais importante,
00:02:37
a 3ª, a 4ª, et cetera et cetera.
00:02:39
E assim, no total,
00:02:40
Portanto, devemos encontrar 100%
00:02:42
de um valor comparado com isso.
00:02:44
Obviamente, tudo isso,
00:02:44
é normalmente cumulativo,
00:02:45
porque lá exibimos um todo,
00:02:47
Por isso, tem de representar bem
00:02:49
um elemento abrangente,
00:02:49
Assim, pode ser, por exemplo, o número
00:02:51
dos produtos em causa.
00:02:53
Quanto representa e o que é?
00:02:55
o peso de cada produto para a seringa
00:02:57
alcançar esse volume de negócios.
00:03:00
É aconselhável não exceder 6
00:03:03
ou mesmo 8 elementos no Camembert.
00:03:05
Então aqui eu normalmente tenho 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
00:03:08
Por isso, normalmente, devemos
00:03:10
parar. Na verdade
00:03:11
Estes ficam um pouco demais
00:03:13
pequeno e não necessariamente fácil de ler.
00:03:17
A outra coisa a ter em mente,
00:03:20
É o facto de, com efeito,
00:03:22
É uma visualização
00:03:23
que é muito popular,
00:03:24
Portanto, aqui estamos nós sobre isso
00:03:26
chamado de donut,
00:03:27
mas você tem a versão completa, então
00:03:29
que na verdade é chamado de
00:03:31
gráfico de pizza. Em si mesmo
00:03:32
É exatamente a mesma coisa.
00:03:34
O único problema é que,
00:03:36
Felizmente
00:03:37
Gostaria de dizer que temos esses bloqueios
00:03:38
ordenados por ordem de importância,
00:03:40
Porque visualmente lá está,
00:03:41
Entre estes dois, bem, o olho humano
00:03:43
tem muita dificuldade em calcular ângulos.
00:03:46
Por isso, normalmente vai
00:03:47
conta de quem é o maior
00:03:49
a menos que sejam classificados,
00:03:51
É extremamente difícil. Por outro lado,
00:03:52
aqui ou quando temos fraquezas
00:03:54
nuances entre os elementos,
00:03:55
normalmente entre estes dois,
00:03:56
Eu, pelo menos, vejo,
00:03:58
Vejo que há um ligeiro
00:04:00
e, portanto, que este é
00:04:01
menos importante. O problema é
00:04:03
que lá nessas representações, nós
00:04:04
Não fala de altura, mas de ângulo
00:04:06
E é extremamente difícil,
00:04:08
Ainda mais nesta visão
00:04:10
em donuts onde a seringa
00:04:11
O centro está vazio. Por causa do súbito
00:04:13
Não temos esse ponto de partida que poderia
00:04:15
permitir-nos ter uma boa compreensão do
00:04:17
o ângulo gerado pela seringa
00:04:19
o jogo.
00:04:19
Então eu sei que é extremamente popular.
00:04:22
Eu não recomendo usá-lo
00:04:23
E é um pouco
00:04:24
Um lugar-comum na visão de dados
00:04:26
que o gráfico de pizza não é necessariamente
00:04:29
a melhor visualização para usar.
00:04:30
E quando você está neste tipo de
00:04:33
dados para mostrar, bem, vou dizer-lhe
00:04:35
Altamente recomenda o diagrama
00:04:36
o que, na minha opinião, é
00:04:38
muito mais claro. E assim vamos
00:04:40
ser capaz de iniciar a formação
00:04:41
para criá-los.

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