Excel - Les graphiques de tendances disponibles Vidéo

Découvrez comment créer et personnaliser des graphiques de tendances dans Microsoft 365 en utilisant des données réelles.
Cette vidéo présente les courbes et les aires pour analyser l'évolution d'une tendance dans les données.
Obtenez des conseils pratiques pour afficher clairement les données chronologiques et les proportions pour mieux comprendre l'évolution de vos chiffres d'affaires, trafic mensuel ou courbes épidémiologiques.
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 de tendances professionnels et mieux comprendre vos données.

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Objectifs :

Comprendre les différentes visualisations utilisées pour analyser l'évolution des tendances dans les données, en se concentrant sur les courbes et les aires.

Chapitres :

Introduction aux Visualisations de Données
Dans cette section, nous allons explorer les visualisations qui sont essentielles pour analyser l'évolution des tendances dans les données. Nous nous concentrerons principalement sur deux grandes catégories : les courbes et les aires.
Les Courbes
Les courbes sont des graphiques classiques, souvent utilisés pour représenter des données chronologiques. Elles sont particulièrement efficaces pour montrer l'évolution des chiffres socio-démographiques, par exemple. - **Structure des Courbes** : - Les courbes sont créées en reliant des points qui représentent des valeurs associées à des dates ou à des périodes de temps. - Il est important de ne pas multiplier les courbes sur un même graphique, car cela peut entraîner un effet spaghetti, rendant la lecture illisible.
Les Aires
Les aires suivent une logique similaire aux courbes, mais elles permettent également d'afficher des notions de proportions. - **Utilisation des Aires** : - Chaque point est relié par un trait, et la hauteur de l'aire sur l'axe des ordonnées indique le poids de chaque catégorie à un instant donné. - Par exemple, si l'on analyse le chiffre d'affaires par produit, on peut visualiser quel produit a le plus contribué à l'évolution positive ou négative des ventes.
Applications Pratiques
Les courbes et les aires sont idéales pour afficher diverses données, telles que : - L'évolution du chiffre d'affaires - Le trafic mensuel sur un site web - Les courbes épidémiologiques, particulièrement pertinentes durant l'année 2020. Nous allons travailler sur ces concepts à l'aide d'un fichier Excel associé à cette partie.

FAQ :

Qu'est-ce qu'une visualisation de données?

Une visualisation de données est une représentation graphique qui permet de rendre les données plus compréhensibles et d'identifier des tendances ou des modèles.

Comment analyser une évolution de tendance?

Pour analyser une évolution de tendance, il est important de collecter des données sur une période donnée, de les représenter graphiquement (par exemple, avec des courbes ou des aires) et d'observer les variations dans le temps.

Quels sont les avantages d'utiliser des courbes pour représenter des données?

Les courbes permettent de visualiser facilement les tendances dans les données chronologiques, de comparer plusieurs séries de données et d'identifier des points de changement significatifs.

Qu'est-ce que l'effet spaghetti dans les graphiques?

L'effet spaghetti se produit lorsque plusieurs courbes sont tracées sur le même graphique, rendant la lecture difficile en raison de l'enchevêtrement des lignes.

Comment utiliser les aires pour représenter des données?

Les aires peuvent être utilisées pour montrer des proportions entre différentes catégories de données, en reliant des points par des traits et en remplissant les zones sous les courbes.

Quels types de données peuvent être représentés par des courbes épidémiologiques?

Les courbes épidémiologiques représentent généralement des données sur la propagation d'une maladie, comme le nombre de cas confirmés ou le taux d'infection au fil du temps.

Quelques cas d'usages :

Analyse des ventes par produit

Utiliser des courbes pour visualiser l'évolution du chiffre d'affaires par produit au fil du temps, permettant d'identifier les produits les plus performants et d'ajuster les stratégies de vente.

Suivi du trafic web

Représenter le trafic mensuel d'un site web à l'aide de graphiques pour analyser les tendances de fréquentation et optimiser le contenu en fonction des périodes de forte affluence.

Évaluation des tendances épidémiologiques

Utiliser des courbes épidémiologiques pour suivre la propagation d'une maladie, permettant aux professionnels de la santé de prendre des décisions éclairées sur les interventions nécessaires.

Comparaison des performances de produits

Utiliser des aires pour comparer les performances de différents produits en visualisant leur contribution au chiffre d'affaires total, facilitant ainsi la prise de décision sur les priorités de production.

Rapport d'analyse de données

Créer un rapport d'analyse de données en utilisant des courbes et des aires pour présenter des résultats de manière claire et visuelle, facilitant la communication des résultats aux parties prenantes.

Glossaire :

Visualisation

Représentation graphique de données pour faciliter leur compréhension et analyse.

Analyse d'évolution

Étude des changements dans les données au fil du temps pour identifier des tendances.

Courbes

Graphiques représentant des données chronologiques, où des points sont reliés par des traits pour montrer l'évolution des valeurs.

Aires

Graphiques similaires aux courbes, mais qui montrent des proportions et des volumes en reliant des points par des traits.

Effet spaghetti

Situation où plusieurs courbes sur un même graphique rendent la lecture illisible en créant un enchevêtrement de lignes.

Proportions

Rapport entre différentes catégories de données, souvent représenté par la hauteur des aires dans un graphique.

Chiffre d'affaires

Total des ventes d'une entreprise sur une période donnée, souvent analysé par produit ou service.

Trafic mensuel

Nombre de visiteurs ou d'interactions sur un site web sur une période d'un mois.

Courbes épidémiologiques

Graphiques montrant l'évolution de la propagation d'une maladie ou d'une infection dans le temps.

00:00:01

on va voir toutes les visualisations

00:00:03

qui ont trait à l'analyse d'une évolution,

00:00:05

d'une tendance dans les données et pour ça,

00:00:08

on va avoir deux grandes catégories

00:00:10

qui vont être les courbes et les aires.

00:00:13

Donc les courbes, est ce que j'ai

00:00:15

vraiment besoin de vous les présenter ?

00:00:17

Je pense que c'est le

00:00:19

graphique par excellence,

00:00:21

tout simplement le plus connu,

00:00:23

celui qu'on a vu en mathématique,

00:00:25

celui qu'on voit sur l'évolution des

00:00:27

chiffres socio-démographiques à la télé,

00:00:28

et cetera, et cetera.

00:00:31

Quand même, pour rappel, donc,

00:00:33

on va avoir par rapport alors

00:00:35

souvent à des dates ou en tout cas

00:00:38

un temps des valeurs associées,

00:00:40

donc ça va nous faire une multitude

00:00:42

de points et ces points on va les

00:00:44

relier par un trait qui va, du

00:00:47

coup, nous créer tout simplement

00:00:49

une courbe. Très utilisé,

00:00:51

comme je vous disais effectivement

00:00:53

sur des données chronologiques.

00:00:54

Attention cependant,

00:00:55

on pourrait potentiellement afficher

00:00:57

plusieurs courbes au sein du même graphique.

00:00:59

Éviter de les multiplier sinon

00:01:01

vous allez perdre en clarté de

00:01:03

lecture et on pourrait aboutir à ce

00:01:05

qu'on appelle un effet spaghetti,

00:01:07

c'est à dire des traits un petit peu partout

00:01:10

qui deviennent totalement illisibles.

00:01:11

D'un autre côté,

00:01:12

nous avons les aires qui vont reprendre un

00:01:15

petit peu la même logique que les courbes,

00:01:17

c'est à dire avoir un point par période

00:01:20

temporelle qu'on va relier via un trait,

00:01:22

à la différence près que là on va

00:01:25

aussi pouvoir avoir des notions

00:01:26

de proportions.

00:01:28

Là, vous voyez par exemple,

00:01:30

je vais avoir une vue globale

00:01:32

de la tendance. Donc ça,

00:01:34

c'est le trait le plus haut et si

00:01:36

je veux regarder un peu plus dans

00:01:38

le détail qui a eu le plus de poids

00:01:41

sur l'évolution,

00:01:42

qu'elle soit positive ou négative,

00:01:43

eh bien je pourrais regarder ici

00:01:45

les proportions. Imaginons que ça

00:01:47

soit un chiffre d'affaires par produit,

00:01:49

donc là produit A, B, C, D et là je

00:01:51

peux voir tout de suite que

00:01:53

potentiellement c'est le produit,

00:01:54

le produit jaune là qui a plus

00:01:56

que les autres peut-être participer à

00:01:58

l'évolution positive du chiffre d'affaires.

00:02:01

Donc là il faut bien avoir en tête

00:02:03

que du coup,

00:02:04

cette zone qui est... Elle a

00:02:06

une certaine hauteur du coup sur

00:02:08

l'axe des ordonnées

00:02:09

et c'est justement cette hauteur qui va

00:02:12

lui signifier le poids qu'elle a

00:02:14

à l'instant T vis-à-vis des autres

00:02:16

catégories qui se situent juste

00:02:18

en-dessous. Donc c'est idéal pour

00:02:19

effectivement afficher tout ce qui va

00:02:21

être évolution du chiffre d'affaires,

00:02:22

le trafic mensuel sur un site web ou

00:02:24

encore des courbes épidémiologiques.

00:02:26

On en a vu énormément sur l'année 2020

00:02:28

et d'ailleurs c'est ce sur quoi on va

00:02:31

travailler dans le fichier Excel

00:02:34

associé à cette partie.

00:00:01

Мы увидим все визуализации

00:00:03

которые относятся к анализу развития,

00:00:05

тенденция в данных, и для этого,

00:00:08

У нас будет две основные категории

00:00:10

которые будут кривыми и площадями.

00:00:13

Итак, кривые, у меня есть

00:00:15

Вам действительно нужно с ними познакомиться?

00:00:17

Я думаю, что это

00:00:19

График по преимуществу,

00:00:21

просто самый известный,

00:00:23

тот, который мы видели в математике,

00:00:25

Тот, который мы видим в эволюции

00:00:27

социально-демографические показатели на ТВ,

00:00:28

и так далее, и так далее.

00:00:31

Тем не менее, в качестве напоминания, поэтому,

00:00:33

Мы собираемся сравнить с тем, что было

00:00:35

часто на свиданиях или, по крайней мере,

00:00:38

время связанных ценностей,

00:00:40

Так что это сделает нас множеством

00:00:42

пунктов и эти пункты мы будем

00:00:44

Соединен линией, идущей от

00:00:47

Переворот, просто создайте нас

00:00:49

кривая. Широко используется,

00:00:51

как я на самом деле говорил вам

00:00:53

на исторических данных.

00:00:54

Однако будьте осторожны,

00:00:55

Потенциально можно было бы отобразить

00:00:57

несколько линий на одном графике.

00:00:59

В противном случае избегайте их умножения

00:01:01

Вы потеряете ясность

00:01:03

чтение, и мы могли бы прийти к этому

00:01:05

называется эффектом спагетти,

00:01:07

т.е. везде понемногу

00:01:10

которые становятся совершенно неразборчивыми.

00:01:11

С другой стороны

00:01:12

У нас есть области, которые возобновят

00:01:15

немного та же логика, что и кривые,

00:01:17

т.е. иметь одно очко за период

00:01:20

временные, которые мы соединим линией,

00:01:22

с той разницей, что туда мы идем

00:01:25

также уметь иметь понятия

00:01:26

пропорций.

00:01:28

Там, вы видите, например,

00:01:30

У меня будет глобальный взгляд

00:01:32

тренда. Таким образом, чтобы

00:01:34

Это самая высокая линия и если

00:01:36

Я хочу заглянуть немного больше в

00:01:38

Деталь, имевшая наибольший вес

00:01:41

об эволюции,

00:01:42

будь то положительный или отрицательный,

00:01:43

ну, я мог бы посмотреть здесь

00:01:45

Пропорции. Давайте представим, что это

00:01:47

либо оборот на продукт, либо

00:01:49

так что там порождаются A, B, C, D и там I

00:01:51

Сразу видно, что

00:01:53

потенциально это продукт,

00:01:54

Желтый продукт есть, у которого больше

00:01:56

в которых могут участвовать другие

00:01:58

положительная эволюция товарооборота.

00:02:01

Так что здесь вы должны иметь в виду

00:02:03

Что вдруг,

00:02:04

Этот район, который... У нее есть

00:02:06

определенная высота удара по

00:02:08

Ось Y

00:02:09

И именно эта высота идет

00:02:12

Расскажите ей, какой у нее вес

00:02:14

на данный момент T по отношению к остальным

00:02:16

Категории, которые просто

00:02:18

ниже. Так что он идеально подходит для:

00:02:19

Эффективно отображайте все, что идет

00:02:21

быть эволюцией товарооборота,

00:02:22

ежемесячный трафик на веб-сайте или

00:02:24

больше эпидемиологических кривых.

00:02:26

Мы видели их много в 2020 году

00:02:28

И, кроме того, это то, что мы собираемся сделать

00:02:31

работа в файле Excel

00:02:34

связан с этой частью.

00:00:01

We will see all the visualizations

00:00:03

which relate to the analysis of a development,

00:00:05

a trend in data and for that,

00:00:08

We're going to have two main categories

00:00:10

which will be the curves and the areas.

00:00:13

So the curves, do I have

00:00:15

Do you really need to introduce them to you?

00:00:17

I think it's the

00:00:19

chart par excellence,

00:00:21

simply the best known,

00:00:23

the one we have seen in mathematics,

00:00:25

The one we see on the evolution of

00:00:27

socio-demographic figures on TV,

00:00:28

et cetera, et cetera.

00:00:31

Still, as a reminder, therefore,

00:00:33

We're going to have compared to then

00:00:35

often on dates or at least

00:00:38

a time of associated values,

00:00:40

So it's going to make us a multitude

00:00:42

of points and these points we will

00:00:44

Connected by a line that goes, from the

00:00:47

Coup, simply create us

00:00:49

a curve. Widely used,

00:00:51

as I was actually telling you

00:00:53

on historical data.

00:00:54

Be careful though,

00:00:55

one could potentially display

00:00:57

multiple lines within the same chart.

00:00:59

Avoid multiplying them otherwise

00:01:01

You will lose clarity of

00:01:03

reading and we could arrive at this

00:01:05

called a spaghetti effect,

00:01:07

i.e. features a little bit everywhere

00:01:10

which become totally illegible.

00:01:11

On the other hand

00:01:12

We have the areas that will resume a

00:01:15

little bit the same logic as curves,

00:01:17

i.e. having one point per period

00:01:20

temporal that we will connect via a line,

00:01:22

with the difference that there we go

00:01:25

also be able to have notions

00:01:26

of proportions.

00:01:28

There, you see for example,

00:01:30

I will have a global view

00:01:32

of the trend. So that,

00:01:34

This is the highest line and if

00:01:36

I want to look a little more in

00:01:38

The detail that had the most weight

00:01:41

on evolution,

00:01:42

whether positive or negative,

00:01:43

well I could look here

00:01:45

proportions. Let's imagine that this

00:01:47

either a turnover per product, or

00:01:49

so there produces A, B, C, D and there I

00:01:51

can see right away that

00:01:53

potentially it is the product,

00:01:54

The yellow product there that has more

00:01:56

that others may participate in

00:01:58

the positive evolution of turnover.

00:02:01

So here you have to keep in mind

00:02:03

that suddenly,

00:02:04

This area which is... She has

00:02:06

a certain height of the blow on

00:02:08

the y-axis

00:02:09

And it is precisely this height that goes

00:02:12

tell her the weight she has

00:02:14

at the moment T vis-à-vis the others

00:02:16

Categories that are just

00:02:18

below. So it's ideal for

00:02:19

Effectively display everything that goes

00:02:21

be evolution of turnover,

00:02:22

monthly traffic on a website or

00:02:24

more epidemiological curves.

00:02:26

We have seen a lot of them in 2020

00:02:28

And besides, that's what we're going to

00:02:31

work in Excel file

00:02:34

associated with this part.

00:00:01

Veremos todas las visualizaciones

00:00:03

que se refieran al análisis de una evolución,

00:00:05

una tendencia en los datos y para eso,

00:00:08

Vamos a tener dos categorías principales

00:00:10

que serán las curvas y las zonas.

00:00:13

Así que las curvas, ¿tengo

00:00:15

¿Realmente necesitas presentártelos?

00:00:17

Creo que es el

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gráfico por excelencia,

00:00:21

simplemente el más conocido,

00:00:23

el que hemos visto en matemáticas,

00:00:25

El que vemos en la evolución de

00:00:27

cifras sociodemográficas en la televisión,

00:00:28

etcétera, etcétera.

00:00:31

Aún así, como recordatorio, por lo tanto,

00:00:33

Vamos a tener en comparación con entonces

00:00:35

a menudo en fechas o al menos

00:00:38

un tiempo de valores asociados,

00:00:40

Así que nos va a hacer una multitud

00:00:42

de puntos y estos puntos vamos a

00:00:44

Conectado por una línea que va, desde el

00:00:47

Golpe, simplemente créanos

00:00:49

una curva. Ampliamente utilizado,

00:00:51

como en realidad te estaba diciendo

00:00:53

sobre datos históricos.

00:00:54

Sin embargo, ten cuidado,

00:00:55

uno podría potencialmente mostrar

00:00:57

Varias líneas dentro del mismo gráfico.

00:00:59

Evita multiplicarlos de otra manera

00:01:01

Perderá claridad de

00:01:03

leyendo y podríamos llegar a esto

00:01:05

llamado efecto espagueti,

00:01:07

es decir, características un poco en todas partes

00:01:10

que se vuelven totalmente ilegibles.

00:01:11

Por otro lado

00:01:12

Tenemos las áreas que reanudarán un

00:01:15

un poco la misma lógica que las curvas,

00:01:17

es decir, tener un punto por período

00:01:20

temporal que conectaremos a través de una línea,

00:01:22

con la diferencia de que ahí vamos

00:01:25

también ser capaz de tener nociones

00:01:26

de proporciones.

00:01:28

Allí, ves por ejemplo,

00:01:30

Tendré una visión global

00:01:32

de la tendencia. Para

00:01:34

Esta es la línea más alta y si

00:01:36

Quiero mirar un poco más en

00:01:38

El detalle que tenía más peso

00:01:41

sobre la evolución,

00:01:42

ya sea positivo o negativo,

00:01:43

bueno me podria mirar aqui

00:01:45

Proporciones. Imaginemos que esto

00:01:47

bien un volumen de negocios por producto, o

00:01:49

así que allí produce A, B, C, D y allí yo

00:01:51

puede ver de inmediato que

00:01:53

potencialmente es el producto,

00:01:54

El producto amarillo que hay que más

00:01:56

en el que otros pueden participar

00:01:58

la evolución positiva de la facturación.

00:02:01

Así que aquí tienes que tener en cuenta

00:02:03

que de repente,

00:02:04

Esta zona que... Ella tiene

00:02:06

una cierta altura del golpe en

00:02:08

El eje Y

00:02:09

Y es precisamente esta altura la que va

00:02:12

Dígale el peso que tiene

00:02:14

por el momento T frente a los demás

00:02:16

Categorías que son solo

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abajo. Por lo tanto, es ideal para

00:02:19

Muestre eficazmente todo lo que va

00:02:21

ser evolución del volumen de negocios,

00:02:22

tráfico mensual en un sitio web o

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más curvas epidemiológicas.

00:02:26

Hemos visto muchos de ellos en 2020

00:02:28

Y además, eso es lo que vamos a hacer

00:02:31

trabajar en un archivo de Excel

00:02:34

asociado a esta parte.

00:00:01

Wir werden alle Visualisierungen sehen

00:00:03

die sich auf die Analyse einer Entwicklung beziehen,

00:00:05

einen Trend in den Daten und dafür

00:00:08

Wir werden zwei Hauptkategorien haben

00:00:10

das sind die Kurven und die Flächen.

00:00:13

Also die Kurven, habe ich

00:00:15

Müssen Sie sie Ihnen wirklich vorstellen?

00:00:17

Ich denke, es ist die

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Chart par excellence,

00:00:21

einfach das bekannteste,

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diejenige, die wir in der Mathematik gesehen haben,

00:00:25

Diejenige, die wir in der Entwicklung von

00:00:27

soziodemographische Zahlen im Fernsehen,

00:00:28

et cetera, et cetera.

00:00:31

Zur Erinnerung:

00:00:33

Wir werden im Vergleich zu damals

00:00:35

oft auf Verabredungen oder zumindest

00:00:38

eine Zeit der zugehörigen Werte,

00:00:40

Es wird uns also zu einer Vielzahl machen

00:00:42

von Punkten und diese Punkte werden wir

00:00:44

Verbunden durch eine Linie, die von der

00:00:47

Putsch, erschaffe uns einfach

00:00:49

eine Kurve. Weit verbreitet,

00:00:51

wie ich dir eigentlich gesagt habe

00:00:53

auf historischen Daten.

00:00:54

Sei aber vorsichtig,

00:00:55

Man könnte potenziell

00:00:57

mehrere Linien innerhalb desselben Diagramms.

00:00:59

Vermeiden Sie es, sie sonst zu multiplizieren

00:01:01

Sie verlieren die Klarheit über

00:01:03

Lektüre und wir könnten zu diesem

00:01:05

Spaghetti-Effekt,

00:01:07

d.h. Funktionen überall ein bisschen

00:01:10

die völlig unleserlich werden.

00:01:11

Auf der anderen Seite

00:01:12

Wir haben die Bereiche, in denen eine

00:01:15

ein bisschen die gleiche Logik wie Kurven,

00:01:17

d.h. einen Punkt pro Periode

00:01:20

temporal, die wir über eine Linie verbinden werden,

00:01:22

mit dem Unterschied, dass wir da sind

00:01:25

auch in der Lage sein, Vorstellungen zu haben

00:01:26

der Proportionen.

00:01:28

Dort sehen Sie zum Beispiel,

00:01:30

Ich werde eine globale Sicht haben

00:01:32

des Trends. Sodass

00:01:34

Dies ist die höchste Linie und wenn

00:01:36

Ich möchte ein wenig mehr hineinschauen

00:01:38

Das Detail, das das meiste Gewicht hatte

00:01:41

über die Evolution,

00:01:42

ob positiv oder negativ,

00:01:43

nun, ich könnte hier nachschauen

00:01:45

Proportionen. Stellen wir uns vor, dass dies

00:01:47

entweder einen Umsatz pro Produkt oder

00:01:49

so entsteht A, B, C, D und dort I

00:01:51

Ich kann sofort sehen, dass

00:01:53

Potenziell ist es das Produkt,

00:01:54

Das gelbe Produkt dort, das mehr hat

00:01:56

an denen andere teilnehmen können

00:01:58

die positive Entwicklung des Umsatzes.

00:02:01

Hier gilt es also zu beachten

00:02:03

dass plötzlich,

00:02:04

Dieses Gebiet, das... Sie hat

00:02:06

eine bestimmte Höhe des Schlages auf

00:02:08

Die Y-Achse

00:02:09

Und genau diese Höhe geht

00:02:12

Sag ihr, wie schwer sie ist

00:02:14

im Moment T gegenüber den anderen

00:02:16

Kategorien, die nur

00:02:18

unter. Es ist also ideal für

00:02:19

Zeigen Sie effektiv alles an, was geht

00:02:21

Evolution des Umsatzes,

00:02:22

monatlicher Traffic auf einer Website oder

00:02:24

mehr epidemiologische Kurven.

00:02:26

Wir haben im Jahr 2020 viele davon gesehen

00:02:28

Und außerdem werden wir das tun

00:02:31

Arbeiten in Excel-Datei

00:02:34

die mit diesem Teil verknüpft sind.

00:00:01

Veremos todas as visualizações

00:00:03

que se relacionem com a análise de um desenvolvimento,

00:00:05

uma tendência nos dados e, para isso,

00:00:08

Vamos ter duas categorias principais

00:00:10

que serão as curvas e as áreas.

00:00:13

Então as curvas, eu tenho

00:00:15

Você realmente precisa apresentá-los a você?

00:00:17

Acho que é o

00:00:19

gráfico por excelência,

00:00:21

simplesmente o mais conhecido,

00:00:23

a que vimos em matemática,

00:00:25

O que vemos na evolução de

00:00:27

números sociodemográficos na TV,

00:00:28

et cetera, et cetera.

00:00:31

Ainda assim, como um lembrete, portanto,

00:00:33

Vamos ter comparado a então

00:00:35

muitas vezes em datas ou pelo menos

00:00:38

um tempo de valores associados,

00:00:40

Então isso vai nos tornar uma multidão

00:00:42

de pontos e esses pontos nós vamos

00:00:44

Conectado por uma linha que vai, a partir do

00:00:47

Golpe, simplesmente nos crie

00:00:49

uma curva. Amplamente utilizado,

00:00:51

como eu estava realmente lhe dizendo

00:00:53

em dados históricos.

00:00:54

Mas cuidado,

00:00:55

um poderia potencialmente exibir

00:00:57

várias linhas dentro do mesmo gráfico.

00:00:59

Evite multiplicá-los caso contrário

00:01:01

Você perderá a clareza de

00:01:03

lendo e poderíamos chegar a isso

00:01:05

chamado efeito espaguete,

00:01:07

ou seja, apresenta um pouco em todos os lugares

00:01:10

que se tornam totalmente ilegíveis.

00:01:11

Por outro lado

00:01:12

Temos as áreas que vão retomar um

00:01:15

pouco a mesma lógica das curvas,

00:01:17

ou seja, ter um ponto por período

00:01:20

temporal que nos conectaremos através de uma linha,

00:01:22

com a diferença de que lá vamos nós

00:01:25

também ser capaz de ter noções

00:01:26

de proporções.

00:01:28

Lá, você vê, por exemplo,

00:01:30

Terei uma visão global

00:01:32

da tendência. De forma que

00:01:34

Esta é a linha mais alta e se

00:01:36

Quero olhar um pouco mais para dentro

00:01:38

O detalhe que teve mais peso

00:01:41

sobre a evolução,

00:01:42

positivas ou negativas,

00:01:43

bem eu poderia olhar aqui

00:01:45

Proporções. Vamos imaginar que isso

00:01:47

um volume de negócios por produto, ou

00:01:49

então lá produz A, B, C, D e lá eu

00:01:51

pode ver imediatamente que

00:01:53

potencialmente é o produto,

00:01:54

O produto amarelo lá que tem mais

00:01:56

que outros possam participar

00:01:58

a evolução positiva do volume de negócios.

00:02:01

Então aqui você tem que ter em mente

00:02:03

que de repente,

00:02:04

Esta área que é... Ela tem

00:02:06

uma certa altura do golpe em

00:02:08

o eixo y

00:02:09

E é justamente essa altura que vai

00:02:12

diga-lhe o peso que ela tem

00:02:14

no momento T vis-à-vis os outros

00:02:16

Categorias que são apenas

00:02:18

abaixo. Por isso, é ideal para

00:02:19

Exibir efetivamente tudo o que vai

00:02:21

ser evolução do volume de negócios,

00:02:22

tráfego mensal em um site ou

00:02:24

mais curvas epidemiológicas.

00:02:26

Vimos muitos deles em 2020

00:02:28

E, além disso, é isso que vamos fazer

00:02:31

trabalhar no arquivo do Excel

00:02:34

associado a esta parte.

00:00:01

We zullen alle visualisaties zien

00:00:03

die betrekking hebben op de analyse van een ontwikkeling,

00:00:05

een trend in data en daarvoor,

00:00:08

We krijgen twee hoofdcategorieën

00:00:10

dat zullen de bochten en de gebieden zijn.

00:00:13

Dus de rondingen, heb ik

00:00:15

Moet je ze echt aan je voorstellen?

00:00:17

Ik denk dat het de

00:00:19

Grafiek bij uitstek,

00:00:21

gewoon de bekendste,

00:00:23

degene die we in de wiskunde hebben gezien,

00:00:25

Degene die we zien over de evolutie van

00:00:27

sociaal-demografische cijfers op tv,

00:00:28

et cetera, et cetera.

00:00:31

Toch, ter herinnering, daarom,

00:00:33

We gaan het vergeleken hebben met toen

00:00:35

vaak op dates of in ieder geval

00:00:38

een tijd van geassocieerde waarden,

00:00:40

Dus het gaat ons een veelheid maken

00:00:42

van punten en deze punten zullen we

00:00:44

Verbonden door een lijn die gaat, van de

00:00:47

Coup, creëer ons gewoon

00:00:49

een bocht. Gebruikte

00:00:51

zoals ik je eigenlijk vertelde

00:00:53

op historische gegevens.

00:00:54

Wees echter voorzichtig,

00:00:55

men zou potentieel kunnen weergeven

00:00:57

meerdere lijnen binnen dezelfde grafiek.

00:00:59

Vermijd ze anders te vermenigvuldigen

00:01:01

U verliest de duidelijkheid van

00:01:03

lezen en we zouden tot dit kunnen komen

00:01:05

een spaghetti-effect genoemd,

00:01:07

d.w.z. overal een beetje functies

00:01:10

die totaal onleesbaar worden.

00:01:11

Aan de andere kant

00:01:12

We hebben de gebieden die een

00:01:15

beetje dezelfde logica als bochten,

00:01:17

d.w.z. één punt per periode hebben

00:01:20

tijdelijk dat we via een lijn zullen verbinden,

00:01:22

met het verschil dat we daar gaan

00:01:25

ook in staat zijn om noties te hebben

00:01:26

van proporties.

00:01:28

Daar zie je bijvoorbeeld,

00:01:30

Ik zal een globaal beeld hebben

00:01:32

van de trend. Zo dat

00:01:34

Dit is de hoogste lijn en als

00:01:36

Ik wil wat meer kijken in

00:01:38

Het detail dat het meeste gewicht in de schaal legde

00:01:41

over evolutie,

00:01:42

positief of negatief,

00:01:43

nou ik zou hier kunnen kijken

00:01:45

Verhoudingen. Laten we ons voorstellen dat dit

00:01:47

hetzij een omzet per product, of

00:01:49

dus daar produceert A, B, C, D en daar I

00:01:51

kan meteen zien dat

00:01:53

mogelijk is het het product,

00:01:54

Het gele product daar dat meer heeft

00:01:56

waar anderen aan kunnen deelnemen

00:01:58

de positieve evolutie van de omzet.

00:02:01

Hier moet je dus rekening mee houden

00:02:03

dat plotseling,

00:02:04

Dit gebied dat... Ze heeft

00:02:06

een bepaalde hoogte van de klap op

00:02:08

de y-as

00:02:09

En juist die hoogte gaat

00:02:12

Vertel haar het gewicht dat ze heeft

00:02:14

op dit moment T ten opzichte van de anderen

00:02:16

Categorieën die gewoon

00:02:18

onder. Het is dus ideaal voor

00:02:19

Geef effectief alles weer wat er gaat

00:02:21

de ontwikkeling van de omzet,

00:02:22

maandelijks verkeer op een website of

00:02:24

meer epidemiologische curves.

00:02:26

We hebben er veel van gezien in 2020

00:02:28

En bovendien, dat is wat we gaan doen

00:02:31

werken in Excel-bestand

00:02:34

geassocieerd met dit deel.

00:00:01

Vedremo tutte le visualizzazioni

00:00:03

che riguardano l'analisi di uno sviluppo,

00:00:05

una tendenza nei dati e per questo,

00:00:08

Avremo due categorie principali

00:00:10

quali saranno le curve e le aree.

00:00:13

Quindi le curve, ho

00:00:15

Hai davvero bisogno di presentarteli?

00:00:17

Penso che sia il

00:00:19

grafico per eccellenza,

00:00:21

semplicemente il più noto,

00:00:23

quello che abbiamo visto in matematica,

00:00:25

Quello che vediamo sull'evoluzione di

00:00:27

dati socio-demografici in TV,

00:00:28

eccetera, eccetera.

00:00:31

Tuttavia, come promemoria, quindi,

00:00:33

Avremo rispetto ad allora

00:00:35

spesso in date o almeno

00:00:38

un tempo di valori associati,

00:00:40

Quindi ci renderà una moltitudine

00:00:42

di punti e questi punti ci saranno

00:00:44

Collegati da una linea che va, dal

00:00:47

Colpo di stato, semplicemente creaci

00:00:49

una curva. Ampiamente usato,

00:00:51

come ti stavo dicendo

00:00:53

sui dati storici.

00:00:54

Fai attenzione però,

00:00:55

si potrebbe potenzialmente visualizzare

00:00:57

più linee all'interno dello stesso grafico.

00:00:59

Evita di moltiplicarli altrimenti

00:01:01

Perderai chiarezza di

00:01:03

leggendo e potremmo arrivare a questo

00:01:05

chiamato effetto spaghetti,

00:01:07

cioè caratteristiche un po 'ovunque

00:01:10

che diventano totalmente illeggibili.

00:01:11

D'altra parte

00:01:12

Abbiamo le aree che riprenderanno un

00:01:15

un po' la stessa logica delle curve,

00:01:17

cioè avere un punto per periodo

00:01:20

temporale che collegheremo tramite una linea,

00:01:22

con la differenza che ci andiamo

00:01:25

anche essere in grado di avere nozioni

00:01:26

di proporzioni.

00:01:28

Lì, vedi per esempio,

00:01:30

Avrò una visione globale

00:01:32

della tendenza. In modo che

00:01:34

Questa è la linea più alta e se

00:01:36

Voglio guardare un po 'di più in

00:01:38

Il dettaglio che ha avuto più peso

00:01:41

sull'evoluzione,

00:01:42

sia positivo che negativo,

00:01:43

beh potrei guardare qui

00:01:45

Proporzioni. Immaginiamo che questo

00:01:47

un fatturato per prodotto, oppure

00:01:49

quindi lì produce A, B, C, D e lì I

00:01:51

può vedere subito che

00:01:53

potenzialmente è il prodotto,

00:01:54

Il prodotto giallo lì che ha più

00:01:56

che altri possono partecipare a

00:01:58

l'evoluzione positiva del fatturato.

00:02:01

Quindi qui devi tenere a mente

00:02:03

che improvvisamente,

00:02:04

Questa zona che è... Ha

00:02:06

una certa altezza del colpo su

00:02:08

L'asse Y

00:02:09

Ed è proprio questa altezza che va

00:02:12

Dille il peso che ha

00:02:14

al momento T rispetto agli altri

00:02:16

Categorie che sono solo

00:02:18

sotto. Quindi è l'ideale per

00:02:19

Visualizza in modo efficace tutto ciò che va

00:02:21

essere evoluzione del fatturato,

00:02:22

traffico mensile su un sito Web o

00:02:24

più curve epidemiologiche.

00:02:26

Ne abbiamo visti molti nel 2020

00:02:28

E inoltre, questo è ciò che faremo

00:02:31

lavorare in file Excel

00:02:34

associato a questa parte.

00:00:01

سنرى كل التصورات

00:00:03

التي تتعلق بتحليل التنمية ،

00:00:05

اتجاه في البيانات ولهذا ،

00:00:08

سيكون لدينا فئتان رئيسيتان

00:00:10

والتي ستكون المنحنيات والمساحات.

00:00:13

لذا فإن المنحنيات ، هل لدي

00:00:15

هل تحتاج حقا إلى تقديمها لك؟

00:00:17

أعتقد أنه

00:00:19

الرسم البياني بامتياز ،

00:00:21

ببساطة الأكثر شهرة ،

00:00:23

الذي رأيناه في الرياضيات ،

00:00:25

الذي نراه في تطور

00:00:27

الأرقام الاجتماعية والديموغرافية على شاشة التلفزيون ،

00:00:28

وما إلى ذلك، وما إلى ذلك.

00:00:31

ومع ذلك ، للتذكير ، لذلك ،

00:00:33

سنقارن ذلك ب ذلك الحين

00:00:35

في كثير من الأحيان في التواريخ أو على الأقل

00:00:38

وقت القيم المرتبطة ،

00:00:40

لذلك سوف يجعلنا كثيرين

00:00:42

من النقاط وهذه النقاط سنقوم

00:00:44

متصل بخط يذهب ، من

00:00:47

انقلاب ، ببساطة خلقنا

00:00:49

منحنى. تستخدم على نطاق واسع ،

00:00:51

كما كنت أخبرك في الواقع

00:00:53

على البيانات التاريخية.

00:00:54

كن حذرا رغم ذلك ،

00:00:55

يمكن للمرء أن يعرض

00:00:57

خطوط متعددة داخل نفس الرسم البياني.

00:00:59

تجنب ضربها بطريقة أخرى

00:01:01

سوف تفقد وضوح

00:01:03

القراءة ويمكننا الوصول إلى هذا

00:01:05

يسمى تأثير السباغيتي ،

00:01:07

أي ميزات قليلا في كل مكان

00:01:10

التي تصبح غير مقروءة تماما.

00:01:11

من جهة أخرى

00:01:12

لدينا المناطق التي ستستأنف

00:01:15

قليلا نفس منطق المنحنيات ،

00:01:17

أي الحصول على نقطة واحدة لكل فترة

00:01:20

الزمني الذي سنتصل به عبر خط ،

00:01:22

مع اختلاف أننا نذهب هناك

00:01:25

أيضا أن تكون قادرة على الحصول على مفاهيم

00:01:26

من النسب.

00:01:28

هناك ، ترى على سبيل المثال ،

00:01:30

سيكون لدي نظرة عالمية

00:01:32

من الاتجاه. لذلك

00:01:34

هذا هو أعلى خط وإذا

00:01:36

أريد أن أنظر أكثر قليلا في

00:01:38

التفاصيل التي كان لها أكبر وزن

00:01:41

على التطور ،

00:01:42

سواء كانت إيجابية أو سلبية ،

00:01:43

حسنا ، يمكنني أن أنظر هنا

00:01:45

نسب. دعونا نتخيل أن هذا

00:01:47

إما دوران لكل منتج ، أو

00:01:49

لذلك هناك ينتج A ، B ، C ، D وهناك أنا

00:01:51

يمكن أن نرى على الفور أن

00:01:53

من المحتمل أن يكون المنتج ،

00:01:54

المنتج الأصفر هناك الذي يحتوي على المزيد

00:01:56

التي قد يشارك فيها الآخرون

00:01:58

التطور الإيجابي للدوران.

00:02:01

لذلك هنا عليك أن تضع في اعتبارك

00:02:03

فجأة،

00:02:04

هذه المنطقة التي هي ... لديها

00:02:06

ارتفاع معين من الضربة على

00:02:08

المحور الصادي

00:02:09

وهذا هو بالضبط الارتفاع الذي يذهب

00:02:12

أخبرها بالوزن الذي لديها

00:02:14

في الوقت الحالي T مقابل الآخرين

00:02:16

الفئات التي هي فقط

00:02:18

ادناه. لذلك فهو مثالي ل

00:02:19

عرض كل ما يحدث بشكل فعال

00:02:21

يكون تطور دوران ،

00:02:22

حركة المرور الشهرية على موقع ويب أو

00:02:24

المزيد من المنحنيات الوبائية.

00:02:26

لقد رأينا الكثير منهم في عام 2020

00:02:28

وإلى جانب ذلك ، هذا ما سنفعله

00:02:31

العمل في ملف اكسل

00:02:34

المرتبطة بهذا الجزء.

00:00:01

Tüm görselleştirmeleri göreceğiz

00:00:03

Bir gelişmenin analizi ile ilgili olan,

00:00:05

verilerde bir eğilim ve bunun için,

00:00:08

İki ana kategorimiz olacak

00:00:10

eğriler ve alanlar olacak.

00:00:13

Yani eğriler, bende var mı

00:00:15

Onları gerçekten size tanıtmanız gerekiyor mu?

00:00:17

Sanırım bu

00:00:19

mükemmel grafik,

00:00:21

sadece en iyi bilinen,

00:00:23

matematikte gördüğümüz,

00:00:25

Evriminde gördüğümüz

00:00:27

TV'de sosyo-demografik rakamlar,

00:00:28

ve diğerleri.

00:00:31

Yine de, bir hatırlatma olarak, bu nedenle,

00:00:33

O zamana kıyaslayacağız

00:00:35

genellikle tarihlerde veya en azından

00:00:38

ilişkili değerlerin zamanı,

00:00:40

Yani bu bizi çokluk haline getirecek

00:00:42

puanların ve bu puanların

00:00:44

Giden bir hatla bağlanmış,

00:00:47

Darbe, sadece bizi yaratın

00:00:49

bir eğri. Yaygın olarak kullanılan,

00:00:51

aslında sana söylediğim gibi

00:00:53

geçmiş veriler üzerinde.

00:00:54

Yine de dikkatli ol,

00:00:55

biri potansiyel olarak görüntülenebilir

00:00:57

aynı grafik içinde birden çok çizgi.

00:00:59

Aksi takdirde bunları çarpmaktan kaçının

00:01:01

Netliğini kaybedeceksin

00:01:03

Okuyarak ve buna ulaşabiliriz

00:01:05

spagetti etkisi olarak adlandırılan,

00:01:07

yani her yerde biraz özellik

00:01:10

tamamen okunaksız hale gelir.

00:01:11

Diğer yandan

00:01:12

Devam edecek alanlarımız var

00:01:15

eğrilerle biraz aynı mantık,

00:01:17

yani dönem başına bir puana sahip olmak

00:01:20

Bir hat üzerinden bağlayacağımız zamansal,

00:01:22

orada gittiğimiz farkla

00:01:25

ayrıca kavramlara sahip olabilme

00:01:26

oranlarındadır.

00:01:28

Orada, örneğin,

00:01:30

Küresel bir bakış açısına sahip olacağım

00:01:32

trendin. Böylece

00:01:34

Bu en yüksek çizgidir ve eğer

00:01:36

Biraz daha içeri bakmak istiyorum

00:01:38

En fazla ağırlığa sahip olan detay

00:01:41

evrim üzerine,

00:01:42

olumlu ya da olumsuz,

00:01:43

buraya bakabilirim

00:01:45

Oran -ları. Diyelim ki bu

00:01:47

ürün başına bir ciro veya

00:01:49

böylece orada A, B, C, D üretir ve orada I

00:01:51

bunu hemen görebiliyorum

00:01:53

potansiyel olarak üründür,

00:01:54

Orada daha fazlasına sahip sarı ürün

00:01:56

başkalarının katılabileceği

00:01:58

cironun olumlu evrimi.

00:02:01

Yani burada aklınızda bulundurmanız gerekenler

00:02:03

Bu birdenbire,

00:02:04

Bu alan... O var

00:02:06

Darbenin belirli bir yüksekliği

00:02:08

Y ekseni

00:02:09

Ve tam da bu yükseklik gidiyor

00:02:12

ona sahip olduğu ağırlığı söyle

00:02:14

şu anda diğerlerine karşı T

00:02:16

Sadece olan kategoriler

00:02:18

aşağıda. Bu yüzden şunlar için idealdir:

00:02:19

Giden her şeyi etkili bir şekilde görüntüleyin

00:02:21

cironun evrimi olmak,

00:02:22

bir web sitesinde aylık trafik veya

00:02:24

daha epidemiyolojik eğriler.

00:02:26

2020'de birçoğunu gördük

00:02:28

Ve ayrıca, yapacağımız şey budur

00:02:31

Excel dosyasında çalışmak

00:02:34

bu bölümle ilişkili.

00:00:01

Zobaczymy wszystkie wizualizacje

00:00:03

które odnoszą się do analizy rozwoju,

00:00:05

trend w danych i za to,

00:00:08

Będziemy mieli dwie główne kategorie

00:00:10

które będą krzywymi i obszarami.

00:00:13

Więc krzywe, czy mam

00:00:15

Czy naprawdę musisz je przedstawiać?

00:00:17

Myślę, że to

00:00:19

wykres par excellence,

00:00:21

po prostu najbardziej znane,

00:00:23

ten, który widzieliśmy w matematyce,

00:00:25

Ten, który widzimy na temat ewolucji

00:00:27

postacie społeczno-demograficzne w telewizji,

00:00:28

et cetera, et cetera.

00:00:31

Dla przypomnienia,

00:00:33

Będziemy mieli porównanie do wtedy

00:00:35

często na randki lub przynajmniej

00:00:38

czas powiązanych wartości,

00:00:40

To uczyni nas mnóstwem

00:00:42

punktów i te punkty będziemy

00:00:44

Połączony linią, która biegnie, od

00:00:47

Zamach stanu, po prostu nas stwórz

00:00:49

krzywa. Szeroko stosowany,

00:00:51

tak jak wam mówiłem

00:00:53

na danych historycznych.

00:00:54

Bądź jednak ostrożny,

00:00:55

można potencjalnie wyświetlić

00:00:57

Wiele linii na tym samym wykresie.

00:00:59

Unikaj mnożenia ich w inny sposób

00:01:01

Stracisz jasność

00:01:03

czytanie i moglibyśmy do tego dojść

00:01:05

zwany efektem spaghetti,

00:01:07

tzn. funkcje trochę wszędzie

00:01:10

które stają się całkowicie nieczytelne.

00:01:11

Z drugiej strony

00:01:12

Mamy obszary, które wznowią

00:01:15

trochę ta sama logika co krzywe,

00:01:17

tj. posiadanie jednego punktu na okres

00:01:20

czasowe, które połączymy linią,

00:01:22

z tą różnicą, że tam idziemy

00:01:25

Być również w stanie mieć pojęcia

00:01:26

proporcji.

00:01:28

Tam widzisz na przykład,

00:01:30

Będę miał globalny pogląd

00:01:32

trendu. Aby

00:01:34

Jest to najwyższa linia i jeśli

00:01:36

Chcę spojrzeć trochę bardziej w

00:01:38

Szczegół, który miał największą wagę

00:01:41

w sprawie ewolucji,

00:01:42

zarówno pozytywne, jak i negatywne,

00:01:43

cóż, mógłbym zajrzeć tutaj

00:01:45

Proporcje. Wyobraźmy sobie, że to

00:01:47

obrót przypadający na produkt, lub

00:01:49

więc tam produkuje A, B, C, D i tam I

00:01:51

widać to od razu, że

00:01:53

potencjalnie jest to produkt,

00:01:54

Żółty produkt, który ma więcej

00:01:56

w którym mogą uczestniczyć inne osoby

00:01:58

pozytywna ewolucja obrotów.

00:02:01

Więc tutaj musisz pamiętać

00:02:03

że nagle,

00:02:04

Ten obszar, który jest... Ona ma

00:02:06

pewna wysokość uderzenia na

00:02:08

Oś Y

00:02:09

I właśnie ta wysokość idzie

00:02:12

Powiedz jej, jaką ma wagę

00:02:14

w tej chwili T w stosunku do innych

00:02:16

Kategorie, które są po prostu

00:02:18

poniżej. Jest więc idealny do

00:02:19

Skutecznie wyświetlaj wszystko, co dzieje się

00:02:21

być ewolucją obrotów,

00:02:22

miesięczny ruch na stronie lub

00:02:24

więcej krzywych epidemiologicznych.

00:02:26

Widzieliśmy ich wiele w 2020 roku

00:02:28

A poza tym, do tego właśnie zmierzamy

00:02:31

praca w pliku Excel

00:02:34

związane z tą częścią.

00:00:01

हम सभी विज़ुअलाइज़ेशन देखेंगे

00:00:03

जो एक विकास के विश्लेषण से संबंधित है,

00:00:05

डेटा में एक प्रवृत्ति और उसके लिए,

00:00:08

हम दो मुख्य श्रेणियां रखने जा रहे हैं

00:00:10

जो मोड़ और क्षेत्र होंगे।

00:00:13

तो मोड़, क्या मेरे पास है

00:00:15

क्या आपको वास्तव में उन्हें अपने साथ पेश करने की आवश्यकता है?

00:00:17

मुझे लगता है कि यह है

00:00:19

उत्कृष्टता का चार्ट,

00:00:21

बस सबसे अच्छी तरह से जाना जाता है,

00:00:23

जिसे हमने गणित में देखा है,

00:00:25

जिसे हम किसके विकास पर देखते हैं?

00:00:27

टीवी पर सामाजिक-जनसांख्यिकीय आंकड़े,

00:00:28

वगैरह, वगैरह।

00:00:31

फिर भी, एक अनुस्मारक के रूप में, इसलिए,

00:00:33

हम तब की तुलना करने जा रहे हैं

00:00:35

अक्सर तारीखों पर या कम से कम

00:00:38

संबद्ध मूल्यों का समय,

00:00:40

तो यह हमें एक भीड़ बनाने जा रहा है

00:00:42

बिंदुओं और इन बिंदुओं की संख्या हम करेंगे

00:00:44

एक लाइन से जुड़ा हुआ है, जो नीचे से जाता है

00:00:47

तख्तापलट, बस हमें बनाओ

00:00:49

एक वक्र। व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है,

00:00:51

जैसा कि मैं वास्तव में आपको बता रहा था

00:00:53

ऐतिहासिक आंकड़ों पर।

00:00:54

हालांकि सावधान रहें,

00:00:55

एक संभावित रूप से प्रदर्शित कर सकता है

00:00:57

एक ही चार्ट के भीतर कई रेखाएँ.

00:00:59

उन्हें अन्यथा गुणा करने से बचें

00:01:01

आप स्पष्टता खो देंगे

00:01:03

पढ़ें और हम इस पर पहुंच सकते हैं

00:01:05

स्पेगेटी प्रभाव कहा जाता है,

00:01:07

यानी हर जगह थोड़ा सा फीचर्स

00:01:10

जो पूरी तरह से अस्पष्ट हो जाते हैं।

00:01:11

दूसरी ओर

00:01:12

हमारे पास ऐसे क्षेत्र हैं जो फिर से शुरू होंगे।

00:01:15

थोड़ा सा कर्व्स के समान तर्क,

00:01:17

यानी प्रति अवधि एक अंक होना

00:01:20

अस्थायी है कि हम एक लाइन के माध्यम से जुड़ेंगे,

00:01:22

इस अंतर के साथ कि हम वहां जाते हैं

00:01:25

धारणाएं रखने में भी सक्षम होना चाहिए

00:01:26

अनुपात की संख्या।

00:01:28

वहाँ, आप उदाहरण के लिए देखते हैं,

00:01:30

मेरे पास एक वैश्विक दृष्टिकोण होगा

00:01:32

प्रवृत्ति के बारे में। ताकि

00:01:34

यह उच्चतम रेखा है और यदि

00:01:36

मैं थोड़ा और देखना चाहता हूं

00:01:38

विवरण जिसमें सबसे अधिक वजन था

00:01:41

विकास पर,

00:01:42

चाहे सकारात्मक हो या नकारात्मक,

00:01:43

खैर, मैं यहाँ देख सकता हूँ

00:01:45

अनुपात। आइए कल्पना करें कि यह

00:01:47

या तो प्रति उत्पाद टर्नओवर, या

00:01:49

इसलिए वहाँ A, B, C, D और वहाँ I का उत्पादन होता है

00:01:51

तुरंत देख सकते हैं कि

00:01:53

संभवतः यह उत्पाद है,

00:01:54

वहां का पीला उत्पाद जिसमें अधिक है

00:01:56

जिसमें अन्य लोग भाग ले सकते हैं

00:01:58

टर्नओवर का सकारात्मक विकास।

00:02:01

तो यहां आपको ध्यान रखना होगा

00:02:03

अचानक,

00:02:04

यह क्षेत्र जो... उसके पास

00:02:06

उड़ान भरने की एक निश्चित ऊंचाई

00:02:08

y-अक्ष

00:02:09

और यह ठीक यही ऊंचाई है जो जाती है

00:02:12

उसे बताएं कि उसका वजन क्या है

00:02:14

इस समय T बनाम दूसरों की तुलना में

00:02:16

श्रेणियाँ जो सिर्फ हैं

00:02:18

नीचे। तो यह आदर्श है

00:02:19

प्रभावी रूप से सब कुछ प्रदर्शित करें जो जाता है

00:02:21

कारोबार का विकास हो,

00:02:22

किसी वेबसाइट पर मासिक ट्रैफ़िक या

00:02:24

अधिक महामारी विज्ञान वक्र।

00:02:26

हमने 2020 में उनमें से बहुत कुछ देखा है।

00:02:28

और इसके अलावा, यही वह है जो हम करने जा रहे हैं

00:02:31

Excel फ़ाइल में कार्य करें

00:02:34

इस भाग के साथ जुड़ा हुआ है।

00:00:01

Kita akan melihat semua visualisasi

00:00:03

yang berhubungan dengan analisis perkembangan,

00:00:05

tren dalam data dan untuk itu,

00:00:08

Kita akan memiliki dua kategori utama

00:00:10

yang akan menjadi kurva dan area.

00:00:13

Jadi kurva, apakah saya punya

00:00:15

Apakah Anda benar-benar perlu memperkenalkannya kepada Anda?

00:00:17

Saya pikir itu

00:00:19

grafik par excellence,

00:00:21

hanya yang paling terkenal,

00:00:23

yang telah kita lihat dalam matematika,

00:00:25

Yang kita lihat pada evolusi

00:00:27

angka sosial-demografis di TV,

00:00:28

dan sebagainya, dan sebagainya.

00:00:31

Namun, sebagai pengingat, oleh karena itu,

00:00:33

Kita akan membandingkan dengan saat itu

00:00:35

sering berkencan atau setidaknya

00:00:38

waktu nilai-nilai terkait,

00:00:40

Jadi itu akan membuat kita menjadi orang banyak

00:00:42

poin dan poin ini kami akan

00:00:44

Dihubungkan oleh garis yang pergi, dari

00:00:47

Kudeta, cukup buat kami

00:00:49

kurva. Banyak digunakan,

00:00:51

seperti yang sebenarnya saya katakan kepada Anda

00:00:53

pada data historis.

00:00:54

Namun berhati-hatilah,

00:00:55

satu berpotensi menampilkan

00:00:57

beberapa baris dalam bagan yang sama.

00:00:59

Hindari mengalikannya jika tidak

00:01:01

Anda akan kehilangan kejelasan

00:01:03

membaca dan kita bisa sampai pada ini

00:01:05

disebut efek spaghetti,

00:01:07

yaitu fitur sedikit di mana-mana

00:01:10

yang menjadi sama sekali tidak terbaca.

00:01:11

Dilain pihak

00:01:12

Kami memiliki area yang akan melanjutkan

00:01:15

sedikit logika yang sama dengan kurva,

00:01:17

yaitu memiliki satu poin per periode

00:01:20

temporal yang akan kita hubungkan melalui garis,

00:01:22

Dengan perbedaan bahwa di sana kita pergi

00:01:25

juga dapat memiliki gagasan

00:01:26

proporsi.

00:01:28

Di sana, Anda lihat misalnya,

00:01:30

Saya akan memiliki pandangan global

00:01:32

dari tren. Jadi itu

00:01:34

Ini adalah garis tertinggi dan jika

00:01:36

Saya ingin melihat sedikit lebih dalam

00:01:38

Detail yang memiliki bobot paling berat

00:01:41

tentang evolusi,

00:01:42

apakah positif atau negatif,

00:01:43

yah saya bisa melihat di sini

00:01:45

Proporsi. Mari kita bayangkan bahwa ini

00:01:47

baik omset per produk, atau

00:01:49

jadi di sana menghasilkan A, B, C, D dan di sana I

00:01:51

dapat langsung melihat bahwa

00:01:53

berpotensi itu adalah produk,

00:01:54

Produk kuning di sana yang memiliki lebih banyak

00:01:56

bahwa orang lain dapat berpartisipasi dalam

00:01:58

evolusi positif dari omset.

00:02:01

Jadi di sini Anda harus ingat

00:02:03

Tiba-tiba itu,

00:02:04

Daerah ini yang... Dia memiliki

00:02:06

ketinggian pukulan tertentu

00:02:08

sumbu y

00:02:09

Dan justru ketinggian inilah yang berjalan

00:02:12

Katakan padanya berat yang dia miliki

00:02:14

saat ini T vis-à-vis yang lain

00:02:16

Kategori yang hanya

00:02:18

bawah. Jadi sangat ideal untuk

00:02:19

Menampilkan semua yang berjalan secara efektif

00:02:21

menjadi evolusi omset,

00:02:22

lalu lintas bulanan di situs web atau

00:02:24

lebih banyak kurva epidemiologis.

00:02:26

Kami telah melihat banyak dari mereka pada tahun 2020

00:02:28

Dan selain itu, itulah yang akan kita lakukan

00:02:31

bekerja di file Excel

00:02:34

terkait dengan bagian ini.

00:00:01

Vamos ver todas as visualizações

00:00:03

que se relacionam com a análise de uma evolução,

00:00:05

uma tendência nos dados e, para isso,

00:00:08

Vamos ter duas categorias principais

00:00:10

que vão ser as curvas e as áreas.

00:00:13

Então as curvas, é que eu tenho

00:00:15

Você realmente precisa apresentá-los a você?

00:00:17

Eu acho que esse é o

00:00:19

Gráfico por excelência,

00:00:21

simplesmente o mais conhecido,

00:00:23

o que vimos na matemática,

00:00:25

o que vemos na evolução da

00:00:27

dados sociodemográficos na TV,

00:00:28

et cetera, et cetera.

00:00:31

Ainda assim, como lembrete,

00:00:33

Vamos ter em relação então

00:00:35

muitas vezes em datas ou pelo menos em

00:00:38

um tempo de valores associados,

00:00:40

Então isso vai nos tornar uma multidão

00:00:42

pontos e esses pontos vão ser

00:00:44

conecte-se por uma linha que vai, de

00:00:47

Nós só queremos criar um monte de

00:00:49

uma curva. Amplamente utilizado,

00:00:51

Como eu estava realmente dizendo a você

00:00:53

em dados de séries cronológicas.

00:00:54

Tenha cuidado, porém,

00:00:55

Poderíamos potencialmente exibir

00:00:57

várias linhas dentro do mesmo gráfico.

00:00:59

Evite multiplicá-los de outra forma

00:01:01

você vai perder a clareza de

00:01:03

lendo e poderíamos acabar com isso

00:01:05

chamado efeito espaguete,

00:01:07

ou seja, filas por todo o lado

00:01:10

que se tornam totalmente ilegíveis.

00:01:11

Por outro lado

00:01:12

Temos as áreas que vão assumir um

00:01:15

um pouco a mesma lógica das curvas,

00:01:17

ou seja, ter um ponto por período

00:01:20

que vamos ligar através de uma linha,

00:01:22

A única diferença é que vamos

00:01:25

também ser capaz de ter noções

00:01:26

proporções.

00:01:28

Lá, você vê, por exemplo,

00:01:30

Vou ter uma visão global

00:01:32

da tendência. Então, isso,

00:01:34

Este é o golpe mais alto e se

00:01:36

Eu quero olhar um pouco mais para dentro

00:01:38

O detalhe que tinha mais peso

00:01:41

sobre a evolução,

00:01:42

quer sejam positivos ou negativos,

00:01:43

Bem, eu poderia olhar aqui

00:01:45

proporções. Vamos imaginar isso

00:01:47

ou um volume de negócios por produto, ou

00:01:49

então lá produz A, B, C, D e lá eu

00:01:51

Você pode ver imediatamente que

00:01:53

potencialmente é o produto,

00:01:54

o produto amarelo lá que tem mais

00:01:56

que outros possam estar a participar

00:01:58

a evolução positiva das vendas.

00:02:01

Então você tem que ter em mente

00:02:03

que, consequentemente,

00:02:04

Esta área, que é... Ela tem

00:02:06

uma certa altura do golpe em

00:02:08

eixo y

00:02:09

E é precisamente essa altura que vai

00:02:12

deixe-a saber quanto peso ela tem

00:02:14

no momento T em relação aos outros

00:02:16

categorias que ficam aquém

00:02:18

abaixo. Por isso, é ideal para

00:02:19

realmente mostrar tudo o que vai

00:02:21

ser uma mudança no volume de negócios,

00:02:22

tráfego mensal para um site, ou

00:02:24

curvas epidemiológicas.

00:02:26

Vimos muita coisa em 2020

00:02:28

E é para isso que vamos

00:02:31

trabalhar em arquivo do Excel

00:02:34

associado a esta parte.

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