Power BI - Les influenceurs clés Tutoriels

Découvrez comment utiliser les outils Microsoft 365 pour améliorer votre marketing et votre communication grâce à cette formation vidéo.
Apprenez à identifier les bons outils pour votre usage, à améliorer votre communication interne et externe, à collaborer autour de la production de supports marketing, à organiser et suivre votre projet efficacement, à collecter des informations auprès des prospects et à présenter des visuels attractifs.
Cette vidéo s'adresse aux responsables marketing et communication ainsi qu'à leurs équipes, du niveau débutant à intermédiaire.
Retenez ces astuces pour une utilisation efficace des outils Microsoft 365.

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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est d'explorer les visuels d'intelligence artificielle, en mettant l'accent sur l'utilisation des influenceurs clés pour comprendre les données. La vidéo aborde également la construction de narrations intelligentes basées sur des graphiques et des données, tout en soulignant les défis rencontrés lors de l'utilisation de ces outils.

Chapitres :

Introduction aux Visuels d'Intelligence Artificielle
Dans cette section, nous allons examiner les visuels d'intelligence artificielle, en particulier un tableau qui a été réduit pour se concentrer sur les influenceurs clés. L'objectif est de comprendre comment ces visuels peuvent aider à visualiser les données de manière plus efficace.
Utilisation des Influenceurs Clés
Les influenceurs clés servent à identifier des corrélations et à fournir des explications sur les données. Contrairement à une simple décomposition linéaire, ces visuels cherchent à établir des relations significatives. Bien que l'auteur ait rencontré des difficultés à faire fonctionner cet outil avec ses jeux de données, il encourage les utilisateurs à tester cette fonctionnalité avec d'autres ensembles de données.
Analyse des Données
L'auteur sélectionne les champs d'intérêt, notamment le nombre de participants par année. Il observe que le nombre de participants augmente avec le temps, illustré par une courbe de tendance. Bien que cette recommandation ne soit pas très pertinente, elle démontre comment l'outil peut identifier des corrélations entre les variables.
Construction de Narrations Intelligentes
La narration intelligente s'appuie sur les graphiques déjà affichés. L'auteur montre comment cette fonctionnalité peut extraire des insights des données, bien que les résultats ne soient pas toujours significatifs. Par exemple, il mentionne que la région Auvergne Rhône Alpes représentait une certaine proportion de participants en 2018.
Personnalisation et Automatisation
Les utilisateurs ont la possibilité de personnaliser les phrases générées par l'outil, ce qui permet d'automatiser certains commentaires. Bien que la fonctionnalité soit encore en développement, elle offre un potentiel pour améliorer l'analyse des données à l'avenir.
Conclusion
En résumé, cette vidéo met en lumière l'importance des visuels d'intelligence artificielle et des influenceurs clés pour comprendre les données. Bien que des défis subsistent dans l'utilisation de ces outils, leur potentiel pour fournir des insights significatifs est prometteur. L'évolution de ces technologies pourrait transformer la manière dont nous analysons et interprétons les données.

FAQ :

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle dans le contexte des données?

L'intelligence artificielle dans le contexte des données fait référence à l'utilisation d'algorithmes et de modèles pour analyser des données et en tirer des conclusions, souvent en identifiant des tendances ou des corrélations.

Comment les visuels aident-ils à comprendre les données?

Les visuels, comme les graphiques et les tableaux, aident à simplifier la présentation des données, rendant les informations plus accessibles et compréhensibles, ce qui facilite l'analyse et la prise de décision.

Qu'est-ce qu'une corrélation et pourquoi est-elle importante?

Une corrélation est une relation entre deux variables qui montre comment elles changent ensemble. Elle est importante car elle peut indiquer des tendances et des relations causales potentielles, aidant à mieux comprendre les données.

Comment fonctionne la narration intelligente?

La narration intelligente utilise des algorithmes pour analyser les données affichées et générer automatiquement des commentaires ou des insights, fournissant ainsi des explications et des statistiques pertinentes sur les données.

Quels outils peuvent être utilisés pour visualiser des données?

Il existe plusieurs outils pour visualiser des données, tels que Tableau, Power BI, et Google Data Studio, qui permettent de créer des graphiques, des tableaux et d'autres représentations visuelles des données.

Quelques cas d'usages :

Analyse des tendances de participation

Utiliser des visuels pour analyser les tendances de participation à des événements au fil des ans, permettant aux organisateurs d'identifier des périodes de forte affluence et d'ajuster leur stratégie marketing en conséquence.

Identification des corrélations entre variables

Appliquer des techniques d'intelligence artificielle pour identifier des corrélations entre différentes variables, comme le nombre de participants et les années, afin d'optimiser les ressources et les efforts de planification.

Génération de rapports automatisés

Utiliser la narration intelligente pour générer des rapports automatisés sur les performances des événements, fournissant des insights et des statistiques clés sans nécessiter une analyse manuelle approfondie.

Optimisation des campagnes marketing

Analyser les données de participation et les corrélations pour optimiser les campagnes marketing, en ciblant les périodes et les segments de marché les plus prometteurs.

Amélioration de l'expérience utilisateur

Utiliser des visuels et des insights pour améliorer l'expérience utilisateur lors d'événements, en adaptant les offres et les services en fonction des tendances observées dans les données.

Glossaire :

Intelligence Artificielle

Domaine de l'informatique qui vise à créer des systèmes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine, comme la compréhension du langage, la reconnaissance d'images, et la prise de décision.

Visuel

Représentation graphique de données ou d'informations, souvent utilisée pour faciliter la compréhension et l'analyse.

Corrélations

Relation statistique entre deux variables, indiquant comment elles varient ensemble. Par exemple, une augmentation du nombre de participants peut être corrélée à une augmentation des années.

Nuage de points

Graphique qui utilise des points pour représenter les valeurs de deux variables différentes, permettant d'observer des tendances ou des corrélations.

Narration intelligente

Fonctionnalité qui génère automatiquement des commentaires ou des insights basés sur les données affichées, visant à fournir des explications et des statistiques pertinentes.

Insight

Compréhension ou découverte significative obtenue à partir de l'analyse de données, souvent utilisée pour prendre des décisions éclairées.

00:00:00

On va continuer dans les visuels

00:00:03

d'intelligence artificielle,

00:00:04

donc j'ai réduit un petit peu la taille de

00:00:07

ce tableau là pour ensuite s'intéresser.

00:00:11

Au 2e item, qui se trouve ici qui se

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trouve être les influenceurs clés.

00:00:15

Alors à quoi sert ce nouveau visuel ?

00:00:16

Et bien l'idée c'est que là on va lui

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rentrer des valeurs et non pas ici.

00:00:20

Afficher une décomposition qui est

00:00:21

relativement linéaire n’y a pas c'est

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marqué intelligence artificielle il y a

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pas tellement d'intelligence là-dedans,

00:00:26

c'est juste une manière de visualiser

00:00:28

les données.

00:00:29

Par contre ici dans les influenceurs clés

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il va vraiment chercher des corrélations,

00:00:33

des explications pour vous

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aider à comprendre les données.

00:00:36

Alors je vous avoué que j'ai eu beaucoup

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de mal à le faire fonctionner sur les

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jeux de données dont je disposais.

00:00:41

Donc j'ai réussi à le faire fonctionner

00:00:43

que dans un cas et qui n'est pas

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malheureusement qui n'est pas très pertinent,

00:00:46

donc je m'en excuse d'avance si

00:00:49

vous travaillez à terme sur d'autres

00:00:50

jeux de données,

00:00:51

ce que j'espère pour vous.

00:00:52

Et bien il faudra retester du coup

00:00:55

cette fonctionnalité dans des cas

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où potentiellement c'est un peu

00:00:59

plus intelligent de le faire.

00:01:00

Alors on va quand même le faire pour

00:01:02

comprendre le système donc on va

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aller ici sélectionner les champs

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qui nous intéressent et donc dans le

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seul cas dans le cas ça fonctionne,

00:01:09

ça va être le nombre de participants

00:01:12

par année.

00:01:13

Qui se situe ici et je vais placer

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du coup les années dans l'élément qui

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était analysé et qui doit expliquer

00:01:19

par le nombre de participants.

00:01:25

Oui, alors ça rame un peu,

00:01:28

on va le laisser faire.

00:01:34

Voilà. Donc on va. Hop.

00:01:40

On va être un petit peu tout ça.

00:01:46

Donc il va nous dire bon bah des choses

00:01:48

pas très intelligentes quand je vous les

00:01:50

comme je vous l'ai dit donc en gros il me

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dit que le nombre de participants augmente.

00:01:54

Au fur et à mesure que les que les années

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augmentent et donc il va même afficher un

00:02:00

magnifique visuel pour m'expliquer ça.

00:02:03

Avec une courbe de tendance et

00:02:04

qu'en gros il me dit en moyenne,

00:02:05

quand le nombre de participants augmente,

00:02:07

année augmente également.

00:02:09

Je sais, ce n’est pas fou comme recommandation,

00:02:12

mais c'est juste pour vous montrer

00:02:14

l'idée où là typiquement vous

00:02:15

lui avez donné des valeurs et lui

00:02:16

instantanément ce qu'il a été,

00:02:17

ce qu'il a été cherché,

00:02:18

c'est décorrélations et effectivement

00:02:20

nous on sait qu'il existe

00:02:23

une corrélation entre les 2 et

00:02:25

là ça recommandation à les pas

00:02:27

forcément très pertinente.

00:02:28

Mais il faut bien garder en tête

00:02:30

que lui ne considère pas qu’une

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année c'est une année en fait il va

00:02:34

juste prendre ça comme une valeur

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numérique et pour le coup ça c'est

00:02:37

super intéressant quand même puisque

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il a eu le réflexe d'aller creuser

00:02:40

un chercher un nuage de points,

00:02:41

de faire une corrélation.

00:02:42

Et donc de pouvoir dire que, en moyenne,

00:02:45

quand le nombre de participants augmente,

00:02:46

l'année augmente donc,

00:02:47

il a déduit que là,

00:02:48

il y avait une…

00:02:51

Comment dire une influence de

00:02:52

l'indicateur par rapport à l'autre et

00:02:54

donc quand l'augmente l'autre augmente

00:02:56

également donc à tester sur

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d'autres jeux de données en ajoutant

00:02:59

d'autres colonnes d'explications.

00:03:01

Pour rappel,

00:03:01

…

00:03:02

Ici dans les visualisations,

00:03:03

vous pouvez ici rajouter d'autres

00:03:05

champs pour aller expliquer une

00:03:07

valeur donc il ne faut pas hésiter à

00:03:09

le faire mais là vraiment dans mon

00:03:11

cas j'ai testé plein de combinaisons

00:03:12

et je n'avais. Rien d'intéressant.

00:03:14

Voilà,

00:03:14

on va tout de suite attaquer un

00:03:18

autre élément qui est un petit peu,

00:03:21

qui est un petit peu une extension

00:03:23

de cet item-là qui est la

00:03:27

construction de narration intelligente.

00:03:29

Alors on va voir si effectivement cette

00:03:32

cette narration est intelligente,

00:03:35

donc ici ce tableau-là.

00:03:41

Alors oui, alors effectivement donc en

00:03:43

fait la narration intelligente va se

00:03:46

baser sur les graphiques qu'on a déjà

00:03:48

potentiellement affichés à la page,

00:03:50

donc il faut se mettre dans un espace où

00:03:52

on a déjà eu quelque chose d'intéressant,

00:03:54

d'afficher donc par exemple on va aller dans

00:03:57

un onglet où il y a beaucoup de données.

00:03:58

Voilà par exemple celui-ci,

00:03:59

on a affiché plein de choses,

00:04:01

on va juste allonger un petit

00:04:02

peu encore la taille de la page.

00:04:05

On va le passer à. 1800. Voilà.

00:04:10

Et on va aller rajouter notre

00:04:14

narration intelligente.

00:04:15

Ici et donc en gros,

00:04:17

il va aller chercher des choses en fait,

00:04:19

dans les données donc ça

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correspond un petit peu à la,

00:04:21

à la recherche d'un Insight,

00:04:22

et donc alors ?

00:04:24

Ce n’est pas toujours super

00:04:25

intéressant en faut pas se mentir,

00:04:28

mais ça a le mérite d'exister.

00:04:29

Je pense que ça sera amené

00:04:31

à évoluer dans le temps.

00:04:33

Donc par exemple, voilà,

00:04:34

il va me remonter la catégorie.

00:04:36

Enfin,

00:04:36

la région principale,

00:04:38

donc Auvergne Rhône-Alpes représentait

00:04:41

30 13,80% sur les participants,

00:04:43

2018 dans l'ensemble de vos régions,

00:04:46

le volume de participants va de ça à ça.

00:04:49

Voilà donc en gros c'est me donner un

00:04:51

petit peu des stats et par exemple oui

00:04:54

overload dans le domaine est composé de.

00:04:57

Alors là,

00:04:58

c'est là,

00:04:58

je ne comprends pas au vert Grenoble

00:05:00

dans le domaine est composé de.

00:05:05

8,14% à partir de participants de 1018.

00:05:09

Eh bien voilà.

00:05:11

Ouais, par contre ce qu'on peut faire,

00:05:13

c'est ici potentiellement,

00:05:14

aller cliquer sur la valeur pour aller

00:05:16

encore rajouter potentiellement des.

00:05:18

De des explications pour voir

00:05:20

la rajouter ici des valeurs.

00:05:21

Donc il y a plein de champs de

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personnalisation, c'est à dire ?

00:05:24

Vous partez ici sur une date de base,

00:05:26

mais vous avez aussi la possibilité

00:05:27

de créer vos propres phrases.

00:05:29

Donc le processus est assez complexe

00:05:30

Donc la fonctionnalité n’est pas

00:05:32

encore folle quand je vous disais

00:05:34

si je peux me permettre donc je vais

00:05:36

pas forcément rentrer dans le détail,

00:05:38

mais vous pouvez écrire.

00:05:40

Le la, la méthode donc,

00:05:43

que vous souhaitiez calculer.

00:05:44

Donc je ne sais pas non,

00:05:46

je ne vais pas forcément faire

00:05:47

d'exemples mais voilà en tout cas

00:05:49

vous pouvez faire vos propres phrases

00:05:50

dynamiques et donc allez un petit

00:05:52

peu automatiser les potentiels

00:05:53

commentaires que vous pourriez

00:05:55

mettre dans une discussion.

00:05:58

Enfin, dans une bonne.

00:05:59

Dans une boîte de texte.

00:06:00

Voilà donc ça,

00:06:01

le mérite d'exister.

00:06:02

Et je pense que ça sera amené à

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perfectionner dans le temps puisque pour B,

00:06:07

forcément,

00:06:08

sachant que c'est une tendance

00:06:09

de marcher va de plus en plus

00:06:12

développer ce type d'outils là.

00:00:00

We will continue in the visuals

00:00:03

artificial intelligence,

00:00:04

So I reduced the size of

00:00:07

This table there to then be interested.

00:00:11

In the 2nd item, which is found here which is

00:00:13

finds to be the key influencers.

00:00:15

So what is the purpose of this new visual?

00:00:16

Well, the idea is that there we go to him

00:00:18

Enter values and not here.

00:00:20

View a decomposition that is

00:00:21

relatively linear there is not it is

00:00:23

Tagged artificial intelligence ago

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not so much intelligence in it,

00:00:26

it's just a way to visualize

00:00:28

data.

00:00:29

On the other hand here in the key influencers

00:00:30

he will really look for correlations,

00:00:33

Explanations for you

00:00:34

Help understand the data.

00:00:36

So I confess that I had a lot

00:00:38

of difficulty to make it work on the

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datasets I had.

00:00:41

So I managed to make it work

00:00:43

only in a case and which is not

00:00:44

unfortunately which is not very relevant,

00:00:46

So I apologize in advance if

00:00:49

you are eventually working on others

00:00:50

datasets,

00:00:51

What I hope for you huh.

00:00:52

Well, we will have to retest suddenly

00:00:55

This feature in cases

00:00:57

where potentially it's a bit

00:00:59

smarter to do it.

00:01:00

So we're still going to do it for

00:01:02

understand the system so we will

00:01:04

Go here Select fields

00:01:05

which interest us and therefore in the

00:01:07

only case in case it works,

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it's going to be the number of participants

00:01:12

per year.

00:01:13

Which is here and I will place

00:01:15

So the years in the element that

00:01:17

was analyzed and who must explain

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by the number of participants.

00:01:25

Yes, so it rows a little,

00:01:28

We're going to let him do it.

00:01:34

There you go. So here we go. Gee-up.

00:01:40

We're going to be a little bit of all that.

00:01:46

So he's going to tell us good things

00:01:48

not very smart when I tell you

00:01:50

As I told you basically he

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says the number of participants is increasing.

00:01:54

As the years

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increase and so it will even display a

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Beautiful visual to explain this to me.

00:02:03

With a trendline and

00:02:04

that basically he tells me on average,

00:02:05

when the number of participants increases,

00:02:07

year also increases.

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I know, it's not crazy as a recommendation,

00:02:12

but that's just to show you

00:02:14

The idea where there typically you

00:02:15

gave him values and

00:02:16

instantly what it was,

00:02:17

what has been sought,

00:02:18

it is decorrelations and indeed

00:02:20

We know that there is

00:02:23

a correlation between the 2 and

00:02:25

There it recommends to the steps

00:02:27

necessarily very relevant.

00:02:28

But we must keep in mind

00:02:30

that he does not consider that a

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year is a year in fact it will

00:02:34

just take it as a value

00:02:35

digital and for once that's

00:02:37

Super interesting anyway since

00:02:38

He had the reflex to go digging

00:02:40

a search for a point cloud,

00:02:41

to make a correlation.

00:02:42

And therefore to be able to say that, on average,

00:02:45

when the number of participants increases,

00:02:46

The year therefore increases,

00:02:47

He deduced that there,

00:02:48

There was a front page.

00:02:51

How to say an influence of

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the indicator in relation to the other and

00:02:54

So when the increases the other increases

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also so to test eh on

00:02:58

other datasets by adding

00:02:59

Other columns of explanations huh.

00:03:01

As a reminder,

00:03:01

huh.

00:03:02

Here in the visualizations,

00:03:03

You can add more

00:03:05

fields to go and explain a front page

00:03:07

value therefore do not hesitate to

00:03:09

Do it but really there in my

00:03:11

Case I tested a lot of combinations

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and I didn't. Nothing interesting.

00:03:14

There you go

00:03:14

We will immediately attack a

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Another element that is a little bit,

00:03:21

which is a bit of an extension

00:03:23

of this item which is the

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Smart storytelling construction.

00:03:29

So we will see if indeed this

00:03:32

this narrative and is intelligent,

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So this is the picture.

00:03:41

So yes, so indeed in

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makes intelligent storytelling will happen

00:03:46

Build on the graphs we already have

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potentially displayed on the page,

00:03:50

So you have to put yourself in a space where

00:03:52

We've already had something interesting,

00:03:54

to display so for example we will go to

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a tab where there is a lot of data.

00:03:58

Here is for example this one,

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we posted a lot of things,

00:04:01

We're just going to lengthen a little

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little more than the size of the page.

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We're going to go to 1800. There you go.

00:04:10

And we're going to add our

00:04:14

intelligent storytelling.

00:04:15

Here and so roughly,

00:04:17

He's going to go get things actually,

00:04:19

in the data so that

00:04:20

corresponds a little bit to the,

00:04:21

looking for an Insight huh,

00:04:22

So what?

00:04:24

It's not always great

00:04:25

interesting in not to lie,

00:04:28

But it has the merit of existing.

00:04:29

I think it will be brought

00:04:31

to evolve over time.

00:04:33

So for example, there you have it,

00:04:34

He's going to put me up the category.

00:04:36

Finally

00:04:36

the main region,

00:04:38

so Auvergne Rhône-Alpes represented

00:04:41

30 13.80% on participants,

00:04:43

2018 in all your regions,

00:04:46

The volume of participants goes from that to that.

00:04:49

So that's basically giving me a

00:04:51

little bit of stats and for example yes

00:04:54

Overload in the domain is composed of.

00:04:57

So there,

00:04:58

This is it

00:04:58

I don't understand in the green Grenoble

00:05:00

In the field is composed of.

00:05:05

8.14% from 1018 participants.

00:05:09

Well, there you have it.

00:05:11

yes, what we can do,

00:05:13

It is here potentially,

00:05:14

Go click on the value to go

00:05:16

Still potentially add.

00:05:18

Explanations to see

00:05:20

add values here.

00:05:21

So there are plenty of fields of

00:05:23

Personalization, that is?

00:05:24

You go here on a basic date,

00:05:26

but you also have the possibility

00:05:27

create your own sentences.

00:05:29

So the process is quite complex

00:05:30

so I and the feature is not

00:05:32

Still crazy when I told you

00:05:34

if I may be permitted then I will

00:05:36

not necessarily going into detail,

00:05:38

But you can write.

00:05:40

The la, the method therefore,

00:05:43

that you want to calculate.

00:05:44

So I don't know no,

00:05:46

I'm not necessarily going to

00:05:47

examples but here it is anyway

00:05:49

You can make your own sentences

00:05:50

dynamic and so go a little

00:05:52

can automate potentials

00:05:53

Comments you could

00:05:55

Put in in a discussion.

00:05:58

Well, in a good one.

00:05:59

In a text box.

00:06:00

So that's it,

00:06:01

the merit of existing.

00:06:02

And I think it's going to have to happen

00:06:05

improve over time since for B,

00:06:07

necessarily

00:06:08

knowing that it is a trend

00:06:09

to walk goes more and more

00:06:12

develop this type of tool.

00:00:00

Wir werden in den Visuals fortfahren

00:00:03

künstliche Intelligenz

00:00:04

Also habe ich die Größe von

00:00:07

Diese Tabelle gibt es dann interessiert zu sein.

00:00:11

Im 2. Punkt, der hier zu finden ist, ist

00:00:13

findet die wichtigsten Einflussfaktoren.

00:00:15

Was ist also der Zweck dieses neuen Visuals?

00:00:16

Nun, die Idee ist, dass wir dort zu ihm gehen

00:00:18

Geben Sie Werte ein und nicht hier.

00:00:20

Anzeigen einer Zerlegung, die

00:00:21

relativ linear gibt es nicht

00:00:23

Verschlagwortet mit Künstliche Intelligenz vor

00:00:25

nicht so viel Intelligenz darin,

00:00:26

Es ist nur eine Möglichkeit, zu visualisieren

00:00:28

Daten.

00:00:29

Auf der anderen Seite hier in den wichtigsten Influencern

00:00:30

er wird wirklich nach Zusammenhängen suchen,

00:00:33

Erläuterungen für Sie

00:00:34

Helfen Sie, die Daten zu verstehen.

00:00:36

Ich gestehe, dass ich viel hatte

00:00:38

Es ist schwierig, es auf die

00:00:40

Datensätze, die ich hatte.

00:00:41

So habe ich es geschafft, dass es funktioniert

00:00:43

nur in einem Fall und der nicht

00:00:44

leider nicht sehr relevant,

00:00:46

Also entschuldige ich mich im Voraus, wenn

00:00:49

Sie arbeiten schließlich an anderen

00:00:50

Dateien

00:00:51

Was ich für dich hoffe, huh.

00:00:52

Nun, wir werden plötzlich erneut testen müssen

00:00:55

Diese Funktion in Fällen

00:00:57

wo es möglicherweise ein bisschen ist

00:00:59

Intelligenter, um es zu tun.

00:01:00

Also werden wir es immer noch tun für

00:01:02

Verstehen Sie das System, so dass wir

00:01:04

Hier klicken Felder auswählen

00:01:05

die uns interessieren und daher in der

00:01:07

nur Fall für den Fall, dass es funktioniert,

00:01:09

Es wird die Anzahl der Teilnehmer sein

00:01:12

pro Jahr.

00:01:13

Was ist hier und ich werde platzieren

00:01:15

Also die Jahre in dem Element, dass

00:01:17

analysiert wurde und wer muss erklären

00:01:19

durch die Anzahl der Teilnehmer.

00:01:25

Ja, also rudert es ein wenig,

00:01:28

Wir werden ihn das machen lassen.

00:01:34

Bitte schön. Also los geht's. Gee-up.

00:01:40

Wir werden ein bisschen von all dem sein.

00:01:46

Also wird er uns gute Dinge erzählen

00:01:48

nicht sehr schlau, wenn ich es Ihnen sage

00:01:50

Wie ich Ihnen im Grunde gesagt habe, hat er

00:01:52

sagt, dass die Zahl der Teilnehmer steigt.

00:01:54

Wie die Jahre

00:01:57

erhöhen und so wird sogar eine

00:02:00

Schönes Bild, um mir das zu erklären.

00:02:03

Mit einer Trendlinie und

00:02:04

dass er mir im Grunde im Durchschnitt sagt,

00:02:05

wenn die Teilnehmerzahl steigt,

00:02:07

Jahr nimmt ebenfalls zu.

00:02:09

Ich weiß, es ist nicht verrückt als Empfehlung,

00:02:12

Aber das ist nur, um Ihnen zu zeigen

00:02:14

Die Idee, wo es typischerweise Sie

00:02:15

gab ihm Werte und

00:02:16

sofort, was es war,

00:02:17

was gesucht wurde,

00:02:18

Es ist Dekorrelationen und in der Tat

00:02:20

Wir wissen, dass es

00:02:23

eine Korrelation zwischen der 2 und

00:02:25

Dort empfiehlt sie zu den Schritten

00:02:27

notwendigerweise sehr relevant.

00:02:28

Aber wir müssen im Auge behalten,

00:02:30

daß er nicht der Ansicht ist, daß eine

00:02:32

Jahr ist ein Jahr, in der Tat wird es

00:02:34

Nehmen Sie es einfach als Wert

00:02:35

digital und ausnahmsweise

00:02:37

Super interessant sowieso da

00:02:38

Er hatte den Reflex zu graben

00:02:40

eine Suche nach einer Punktwolke,

00:02:41

, um eine Korrelation herzustellen.

00:02:42

Und deshalb sagen zu können, dass im Durchschnitt

00:02:45

wenn die Teilnehmerzahl steigt,

00:02:46

Das Jahr erhöht sich also,

00:02:47

Er folgerte, dass dort,

00:02:48

Es gab eine Titelseite.

00:02:51

Wie man einen Einfluss von sagt

00:02:52

der Indikator im Verhältnis zum anderen und

00:02:54

Wenn also die erhöht wird, steigt die andere

00:02:56

auch so zu testen eh auf

00:02:58

Andere Datensätze durch Hinzufügen

00:02:59

Andere Spalten mit Erklärungen huh.

00:03:01

Zur Erinnerung:

00:03:01

hä.

00:03:02

Hier in den Visualisierungen,

00:03:03

Sie können weitere hinzufügen

00:03:05

Felder, um eine Titelseite zu erklären

00:03:07

Wert zögern Sie daher nicht,

00:03:09

Tun Sie es, aber wirklich da in meinem

00:03:11

Fall I habe viele Kombinationen getestet

00:03:12

und ich tat es nicht. Nichts Interessantes.

00:03:14

Bitte schön

00:03:14

Wir werden sofort einen

00:03:18

Ein weiteres Element, das ein bisschen ist,

00:03:21

was ein bisschen eine Erweiterung ist

00:03:23

von diesem Posten, der die

00:03:27

Smarte Storytelling-Konstruktion.

00:03:29

Wir werden also sehen, ob dies tatsächlich

00:03:32

dieses Narrativ und ist intelligent,

00:03:35

Das ist also das Bild.

00:03:41

Also ja, so in der Tat in

00:03:43

macht intelligentes Storytelling möglich

00:03:46

Bauen Sie auf den Grafiken auf, die wir bereits haben

00:03:48

möglicherweise auf der Seite angezeigt,

00:03:50

Sie müssen sich also in einen Raum versetzen, in dem

00:03:52

Wir hatten schon etwas Interessantes,

00:03:54

um anzuzeigen, so gehen wir zum Beispiel zu

00:03:57

Eine Registerkarte, auf der viele Daten vorhanden sind.

00:03:58

Hier ist zum Beispiel dieses,

00:03:59

Wir haben viele Dinge gepostet,

00:04:01

Wir werden nur ein wenig verlängern

00:04:02

wenig mehr als die Größe der Seite.

00:04:05

Wir gehen ins Jahr 1800. Bitte schön.

00:04:10

Und wir werden unsere

00:04:14

Intelligentes Storytelling.

00:04:15

Hier und so ungefähr,

00:04:17

Er wird tatsächlich Dinge holen,

00:04:19

in den Daten, so dass

00:04:20

entspricht ein wenig dem,

00:04:21

auf der Suche nach einem Einblick huh,

00:04:22

Na und?

00:04:24

Es ist nicht immer großartig

00:04:25

interessant, nicht zu lügen,

00:04:28

Aber es hat das Verdienst, zu existieren.

00:04:29

Ich denke, es wird gebracht werden

00:04:31

sich im Laufe der Zeit weiterzuentwickeln.

00:04:33

So, zum Beispiel, da hast du es,

00:04:34

Er wird mich in die Kategorie einordnen.

00:04:36

Endlich

00:04:36

die Hauptstadtregion,

00:04:38

so Auvergne Rhône-Alpes vertreten

00:04:41

30 13,80% auf Teilnehmer,

00:04:43

2018 in all Ihren Regionen,

00:04:46

Das Teilnehmeraufkommen geht von diesem zu jenseits.

00:04:49

Das gibt mir im Grunde genommen eine

00:04:51

kleine Statistiken und zum Beispiel ja

00:04:54

Überladung in der Domäne setzt sich zusammen aus.

00:04:57

Also da,

00:04:58

Das ist es

00:04:58

Ich verstehe nicht im grünen Grenoble

00:05:00

Im Feld besteht aus.

00:05:05

8,14% von 1018 Teilnehmern.

00:05:09

Nun, da hast du es.

00:05:11

Ja, was wir tun können,

00:05:13

Es ist hier potentiell,

00:05:14

Klicken Sie auf den zu gehenden Wert

00:05:16

Immer noch potenziell hinzufügen.

00:05:18

Erläuterungen zu sehen

00:05:20

Fügen Sie hier Werte hinzu.

00:05:21

Es gibt also viele Felder von

00:05:23

Personalisierung, das heißt?

00:05:24

Sie gehen hier zu einem einfachen Datum,

00:05:26

Sie haben aber auch die Möglichkeit

00:05:27

Erstellen Sie Ihre eigenen Sätze.

00:05:29

Der Prozess ist also ziemlich komplex

00:05:30

also ich und das Feature ist nicht

00:05:32

Immer noch verrückt, als ich es dir erzählte

00:05:34

wenn ich darf, dann werde ich

00:05:36

nicht unbedingt ins Detail gehen,

00:05:38

Aber du kannst schreiben.

00:05:40

Die la, die Methode also,

00:05:43

die Sie berechnen möchten.

00:05:44

Also ich weiß nicht nein,

00:05:46

Ich werde nicht unbedingt

00:05:47

Beispiele, aber hier ist es trotzdem

00:05:49

Sie können Ihre eigenen Sätze bilden

00:05:50

dynamisch und so ein wenig gehen

00:05:52

kann Potenziale automatisieren

00:05:53

Kommentare, die Sie könnten

00:05:55

Beteiligen Sie sich an einer Diskussion.

00:05:58

Nun, in einem guten.

00:05:59

In einem Textfeld.

00:06:00

So, das war's,

00:06:01

das Verdienst des Bestehens.

00:06:02

Und ich denke, es wird passieren müssen

00:06:05

Verbesserung im Laufe der Zeit, da für B,

00:06:07

notwendigerweise

00:06:08

wissen, dass es ein Trend ist

00:06:09

zu Fuß geht immer mehr

00:06:12

Entwickeln Sie diese Art von Werkzeug.

00:00:00

Continuaremos en las visuales

00:00:03

inteligencia artificial

00:00:04

Así que reduje el tamaño de

00:00:07

Esta mesa hay para luego estar interesado.

00:00:11

En el 2º elemento, que se encuentra aquí, que es

00:00:13

encuentra ser el influencers clave.

00:00:15

Entonces, ¿cuál es el propósito de este nuevo visual?

00:00:16

Bueno, la idea es que ahí vayamos a él

00:00:18

Introduzca valores y no aquí.

00:00:20

Ver una descomposición que es

00:00:21

relativamente lineal no hay que es

00:00:23

Etiquetado inteligencia artificial ago

00:00:25

no tanta inteligencia en él,

00:00:26

Es solo una forma de visualizar

00:00:28

datos.

00:00:29

Por otro lado aquí en los influencers clave

00:00:30

realmente buscará correlaciones,

00:00:33

Explicaciones para ti

00:00:34

Ayudar a entender los datos.

00:00:36

Así que confieso que tenía mucho

00:00:38

de dificultad para hacer que funcione en el

00:00:40

conjuntos de datos que tenía.

00:00:41

Así que logré hacerlo funcionar

00:00:43

sólo en un caso y que no es

00:00:44

desafortunadamente lo cual no es muy relevante,

00:00:46

Así que pido disculpas de antemano si

00:00:49

Eventualmente estás trabajando en otros

00:00:50

Datasets

00:00:51

Lo que espero para ti eh.

00:00:52

Bueno, tendremos que volver a probar de repente

00:00:55

Esta característica en casos

00:00:57

donde potencialmente es un poco

00:00:59

más inteligente para hacerlo.

00:01:00

Así que todavía vamos a hacerlo por

00:01:02

entender el sistema por lo que vamos a

00:01:04

Ir aquí Seleccionar campos

00:01:05

que nos interesan y por tanto en el

00:01:07

único caso en caso de que funcione,

00:01:09

Va a ser el número de participantes

00:01:12

por año.

00:01:13

Que está aquí y voy a colocar

00:01:15

Así que los años en el elemento que

00:01:17

fue analizado y quién debe explicar

00:01:19

por el número de participantes.

00:01:25

Sí, así que rema un poco,

00:01:28

Vamos a dejar que lo haga.

00:01:34

Aquí tienes. Así que aquí vamos. Vaya.

00:01:40

Vamos a ser un poco de todo eso.

00:01:46

Así que nos va a decir cosas buenas

00:01:48

no muy inteligente cuando te lo digo

00:01:50

Como te dije básicamente él

00:01:52

dice que el número de participantes está aumentando.

00:01:54

Como los años

00:01:57

aumentar y así incluso mostrará un

00:02:00

Hermoso visual para explicarme esto.

00:02:03

Con una línea de tendencia y

00:02:04

que básicamente me dice en promedio,

00:02:05

cuando aumenta el número de participantes,

00:02:07

año también aumenta.

00:02:09

Lo sé, no es una locura como recomendación,

00:02:12

pero eso es solo para mostrarte

00:02:14

La idea donde normalmente hay

00:02:15

le dio valores y

00:02:16

instantáneamente lo que era,

00:02:17

lo que se ha buscado,

00:02:18

es decoraciones y de hecho

00:02:20

Sabemos que hay

00:02:23

una correlación entre el 2 y

00:02:25

Allí se recomienda a los pasos

00:02:27

necesariamente muy relevante.

00:02:28

Pero debemos tener en cuenta

00:02:30

que no considera que un

00:02:32

año es un año, de hecho lo hará

00:02:34

Solo tómalo como un valor

00:02:35

digital y por una vez eso es

00:02:37

Super interesante de todos modos ya que

00:02:38

Tuvo el reflejo de ir a cavar

00:02:40

una búsqueda de una nube de puntos,

00:02:41

para hacer una correlación.

00:02:42

Y, por lo tanto, poder decir que, en promedio,

00:02:45

cuando aumenta el número de participantes,

00:02:46

Por lo tanto, el año aumenta,

00:02:47

Dedujo que allí,

00:02:48

Había una portada.

00:02:51

Cómo decir una influencia de

00:02:52

el indicador en relación con el otro y

00:02:54

Así que cuando el aumenta el otro aumenta

00:02:56

También para probar eh en

00:02:58

Otros conjuntos de datos agregando

00:02:59

Otras columnas de explicaciones eh.

00:03:01

Como recordatorio,

00:03:01

eh.

00:03:02

Aquí en las visualizaciones,

00:03:03

Puedes añadir más

00:03:05

Campos para ir y explicar una portada

00:03:07

Por lo tanto, no dude en

00:03:09

Hazlo pero realmente hay en mi

00:03:11

Caso He probado muchas combinaciones

00:03:12

y no lo hice. Nada interesante.

00:03:14

Aquí tienes

00:03:14

Atacaremos inmediatamente a un

00:03:18

Otro elemento que es un poco,

00:03:21

que es un poco una extensión

00:03:23

de este punto que es el

00:03:27

Construcción inteligente de storytelling.

00:03:29

Así que veremos si efectivamente esto

00:03:32

esta narrativa y es inteligente,

00:03:35

Así que esta es la imagen.

00:03:41

Así que sí, así que de hecho en

00:03:43

hace que la narración inteligente suceda

00:03:46

Construir sobre los gráficos que ya tenemos

00:03:48

potencialmente mostrados en la página,

00:03:50

Así que tienes que ponerte en un espacio donde

00:03:52

Ya hemos tenido algo interesante,

00:03:54

para mostrar así por ejemplo iremos a

00:03:57

Una pestaña donde hay muchos datos.

00:03:58

Aquí está, por ejemplo, este,

00:03:59

Publicamos muchas cosas,

00:04:01

Solo vamos a alargar un poco

00:04:02

poco más que el tamaño de la página.

00:04:05

Vamos a ir a 1800. Aquí tienes.

00:04:10

Y vamos a añadir nuestro

00:04:14

Narración inteligente.

00:04:15

Aquí y así aproximadamente,

00:04:17

Él va a ir a buscar cosas en realidad,

00:04:19

en los datos para que

00:04:20

corresponde un poco a la,

00:04:21

buscando un Insight eh,

00:04:22

¿Y qué?

00:04:24

No siempre es genial

00:04:25

interesante en no mentir,

00:04:28

Pero tiene el mérito de existir.

00:04:29

Creo que se traerá

00:04:31

para evolucionar con el tiempo.

00:04:33

Entonces, por ejemplo, ahí lo tienes,

00:04:34

Me va a poner en la categoría.

00:04:36

Finalmente

00:04:36

la región principal,

00:04:38

así Auvernia Rhône-Alpes representada

00:04:41

30 13,80% sobre los participantes,

00:04:43

2018 en todas sus regiones,

00:04:46

El volumen de participantes va de eso a aquello.

00:04:49

Así que eso básicamente me está dando un

00:04:51

Un poco de estadísticas y por ejemplo sí

00:04:54

La sobrecarga en el dominio se compone de.

00:04:57

Así que allí,

00:04:58

Esto es

00:04:58

No entiendo en el verde Grenoble

00:05:00

En el campo se compone de.

00:05:05

8,14% de 1018 participantes.

00:05:09

Bueno, ahí lo tienes.

00:05:11

Sí, lo que podemos hacer,

00:05:13

Está aquí potencialmente,

00:05:14

Ir haga clic en el valor para ir

00:05:16

Todavía potencialmente agregar.

00:05:18

Explicaciones para ver

00:05:20

Agregue valores aquí.

00:05:21

Así que hay un montón de campos de

00:05:23

¿Personalización, eso es?

00:05:24

Vas aquí en una fecha básica,

00:05:26

pero también tienes la posibilidad

00:05:27

Crea tus propias oraciones.

00:05:29

Así que el proceso es bastante complejo

00:05:30

así que yo y la característica no es

00:05:32

Todavía loco cuando te lo dije

00:05:34

si se me permite, entonces lo haré

00:05:36

no necesariamente entrar en detalles,

00:05:38

Pero puedes escribir.

00:05:40

El la, el método por lo tanto,

00:05:43

que desea calcular.

00:05:44

Así que no sé no,

00:05:46

No necesariamente voy a

00:05:47

Ejemplos, pero aquí está de todos modos

00:05:49

Puedes hacer tus propias oraciones

00:05:50

dinámico y así ir un poco

00:05:52

puede automatizar potenciales

00:05:53

Comentarios que podrías

00:05:55

Poner en una discusión.

00:05:58

Bueno, en uno bueno.

00:05:59

En un cuadro de texto.

00:06:00

Así que eso es todo,

00:06:01

el mérito de existir.

00:06:02

Y creo que va a tener que suceder

00:06:05

mejorar con el tiempo desde para B,

00:06:07

necesariamente

00:06:08

Saber que es una tendencia

00:06:09

Caminar va cada vez más

00:06:12

Desarrollar este tipo de herramienta.

00:00:00

We gaan verder in de visuals

00:00:03

kunstmatige intelligentie

00:00:04

Dus heb ik de grootte van

00:00:07

Deze tafel is er om dan geïnteresseerd te zijn.

00:00:11

In het 2e item, dat hier te vinden is, is

00:00:13

blijkt de belangrijkste beïnvloeders te zijn.

00:00:15

Dus wat is het doel van deze nieuwe visual?

00:00:16

Nou, het idee is dat we daar naar hem toe gaan.

00:00:18

Voer waarden in en niet hier.

00:00:20

Een decompositie weergeven die

00:00:21

relatief lineair is er niet het is

00:00:23

Tagged kunstmatige intelligentie geleden

00:00:25

niet zozeer intelligentie erin,

00:00:26

het is gewoon een manier om te visualiseren

00:00:28

gegevens.

00:00:29

Aan de andere kant hier in de belangrijkste beïnvloeders

00:00:30

hij zal echt op zoek gaan naar correlaties,

00:00:33

Uitleg voor u

00:00:34

Help de gegevens te begrijpen.

00:00:36

Dus ik moet bekennen dat ik veel had

00:00:38

van moeilijkheid om het te laten werken op de

00:00:40

datasets die ik had.

00:00:41

Dus ik slaagde erin om het te laten werken

00:00:43

alleen in een geval en dat niet

00:00:44

helaas wat niet erg relevant is,

00:00:46

Dus ik verontschuldig me bij voorbaat als

00:00:49

je werkt uiteindelijk aan anderen

00:00:50

Datasets

00:00:51

Wat ik voor je hoop hè.

00:00:52

Nou, we zullen plotseling opnieuw moeten testen

00:00:55

Deze functie in gevallen

00:00:57

waar het potentieel een beetje

00:00:59

slimmer om het te doen.

00:01:00

Dus we gaan het nog steeds doen voor

00:01:02

het systeem begrijpen, dus we zullen

00:01:04

Ga hier Selecteer velden

00:01:05

die ons interesseren en dus in de

00:01:07

alleen in het geval dat het werkt,

00:01:09

het gaat om het aantal deelnemers

00:01:12

per jaar.

00:01:13

Die is hier en ik zal plaatsen

00:01:15

Dus de jaren in het element dat

00:01:17

werd geanalyseerd en wie moet uitleggen

00:01:19

door het aantal deelnemers.

00:01:25

Ja, dus het roeit een beetje,

00:01:28

We gaan het hem laten doen.

00:01:34

Daar ga je. Dus daar gaan we. Goh.

00:01:40

Daar gaan we een beetje van genieten.

00:01:46

Dus hij gaat ons goede dingen vertellen

00:01:48

niet erg slim als ik het je vertel

00:01:50

Zoals ik je al zei, hij

00:01:52

zegt dat het aantal deelnemers toeneemt.

00:01:54

Als de jaren

00:01:57

verhogen en dus zal het zelfs een

00:02:00

Mooi visueel om mij dit uit te leggen.

00:02:03

Met een trendlijn en

00:02:04

dat hij me eigenlijk gemiddeld vertelt,

00:02:05

wanneer het aantal deelnemers toeneemt,

00:02:07

jaar neemt ook toe.

00:02:09

Ik weet het, het is niet gek als aanbeveling,

00:02:12

maar dat is alleen maar om je te laten zien

00:02:14

Het idee waar je meestal bent

00:02:15

gaf hem waarden en

00:02:16

meteen wat het was,

00:02:17

wat gezocht is,

00:02:18

het is decorrelations en inderdaad

00:02:20

We weten dat er

00:02:23

een correlatie tussen de 2 en

00:02:25

Daar beveelt het aan om de stappen

00:02:27

noodzakelijkerwijs zeer relevant.

00:02:28

Maar we moeten in gedachten houden

00:02:30

dat hij niet van mening is dat een

00:02:32

jaar is een jaar in feite zal het

00:02:34

neem het gewoon als een waarde

00:02:35

digitaal en voor één keer is dat

00:02:37

Super interessant sowieso sinds

00:02:38

Hij had de reflex om te gaan graven.

00:02:40

een zoektocht naar een puntenwolk,

00:02:41

om een correlatie te maken.

00:02:42

En dus om te kunnen zeggen dat, gemiddeld,

00:02:45

wanneer het aantal deelnemers toeneemt,

00:02:46

Het jaar stijgt dus,

00:02:47

Hij leidde daaruit af dat,

00:02:48

Er was een voorpagina.

00:02:51

Hoe een invloed van

00:02:52

de indicator ten opzichte van de andere en

00:02:54

Dus wanneer de verhogingen de andere toeneemt

00:02:56

ook zo om eh op te testen

00:02:58

andere datasets door toe te voegen

00:02:59

Andere kolommen met uitleg hè.

00:03:01

Ter herinnering,

00:03:01

hè.

00:03:02

Hier in de visualisaties,

00:03:03

U kunt meer toevoegen

00:03:05

velden om een voorpagina uit te leggen

00:03:07

waarde aarzel daarom niet om

00:03:09

Doe het maar echt daar in mijn

00:03:11

Case Ik heb veel combinaties getest

00:03:12

en dat deed ik niet. Niets interessants.

00:03:14

Daar ga je

00:03:14

We zullen onmiddellijk een

00:03:18

Nog een element dat een beetje is,

00:03:21

wat een beetje een uitbreiding is

00:03:23

van dit artikel, zijnde de

00:03:27

Slimme storytelling constructie.

00:03:29

Dus we zullen zien of dit inderdaad

00:03:32

dit verhaal en is intelligent,

00:03:35

Dit is het plaatje.

00:03:41

Dus ja, dus inderdaad in

00:03:43

maakt intelligente storytelling zal gebeuren

00:03:46

Bouw voort op de grafieken die we al hebben

00:03:48

mogelijk weergegeven op de pagina,

00:03:50

Je moet jezelf dus in een ruimte plaatsen waar

00:03:52

We hebben al iets interessants gehad,

00:03:54

om weer te geven, dus we gaan bijvoorbeeld naar

00:03:57

een tabblad waar veel gegevens zijn.

00:03:58

Hier is bijvoorbeeld deze,

00:03:59

we hebben veel dingen gepost,

00:04:01

We gaan gewoon een beetje verlengen

00:04:02

weinig meer dan de grootte van de pagina.

00:04:05

We gaan naar 1800. Daar ga je.

00:04:10

En we gaan onze

00:04:14

intelligente storytelling.

00:04:15

Hier en zo ruwweg,

00:04:17

Hij gaat dingen halen,

00:04:19

in de gegevens zodat

00:04:20

komt een beetje overeen met de,

00:04:21

op zoek naar een Insight hè,

00:04:22

En dus?

00:04:24

Het is niet altijd geweldig

00:04:25

interessant om niet te liegen,

00:04:28

Maar het heeft de verdienste dat het bestaat.

00:04:29

Ik denk dat het gebracht zal worden

00:04:31

om in de loop van de tijd te evolueren.

00:04:33

Dus bijvoorbeeld, daar heb je het,

00:04:34

Hij gaat me in de categorie plaatsen.

00:04:36

Eindelijk

00:04:36

de belangrijkste regio,

00:04:38

zo auvergne Rhône-Alpes vertegenwoordigd

00:04:41

30 13,80% op deelnemers,

00:04:43

2018 in al uw regio's,

00:04:46

Het deelnemersvolume gaat van dat naar dat.

00:04:49

Dus dat geeft me eigenlijk een

00:04:51

beetje statistieken en bijvoorbeeld ja

00:04:54

Overbelasting in het domein bestaat uit.

00:04:57

Dus daar,

00:04:58

Dit is het

00:04:58

Ik begrijp het niet in het groene Grenoble

00:05:00

In het veld is samengesteld uit.

00:05:05

8,14% van 1018 deelnemers.

00:05:09

Nou, daar heb je het.

00:05:11

Ja, wat we kunnen doen,

00:05:13

Het is hier potentieel,

00:05:14

Klik op de waarde om te gaan

00:05:16

Nog steeds potentieel toevoegen.

00:05:18

Uitleg te zien

00:05:20

voeg hier waarden toe.

00:05:21

Er zijn dus genoeg velden van

00:05:23

Personalisatie, welteverstaan?

00:05:24

Je gaat hier op een basisdate,

00:05:26

maar je hebt ook de mogelijkheid

00:05:27

maak je eigen zinnen.

00:05:29

Het proces is dus vrij complex

00:05:30

dus ik en de functie is niet

00:05:32

Nog steeds gek toen ik het je vertelde

00:05:34

als ik mag worden toegestaan dan zal ik

00:05:36

niet per se in detail treden,

00:05:38

Maar je kunt wel schrijven.

00:05:40

De la, de methode dus,

00:05:43

die je wilt berekenen.

00:05:44

Dus ik weet het niet nee,

00:05:46

Ik ga niet per se

00:05:47

voorbeelden maar hier is het toch

00:05:49

Je kunt je eigen zinnen maken

00:05:50

dynamisch en zo gaan een beetje

00:05:52

kan potentieel automatiseren

00:05:53

Opmerkingen die u zou kunnen

00:05:55

Zet in een discussie.

00:05:58

Nou ja, in een goede.

00:05:59

In een tekstvak.

00:06:00

Dus dat is het,

00:06:01

de verdienste van het bestaan.

00:06:02

En ik denk dat het zal moeten gebeuren

00:06:05

verbeteren in de loop van de tijd sinds voor B,

00:06:07

noodzakelijk

00:06:08

wetende dat het een trend is

00:06:09

lopen gaat steeds meer

00:06:12

dit soort gereedschap ontwikkelen.

00:00:00

Continuaremos nos visuais

00:00:03

inteligência artificial

00:00:04

Então eu reduzi o tamanho de

00:00:07

Essa tabela aí para depois se interessar.

00:00:11

No 2º item, que se encontra aqui que é

00:00:13

Encontra-se como os principais influenciadores.

00:00:15

Então, qual é o propósito deste novo visual?

00:00:16

Bem, a ideia é que lá vamos nós para ele

00:00:18

Insira valores e não aqui.

00:00:20

Exibir uma decomposição que é

00:00:21

relativamente linear não é

00:00:23

Tagged inteligência artificial atrás

00:00:25

não tanta inteligência nele,

00:00:26

é apenas uma maneira de visualizar

00:00:28

dados.

00:00:29

Por outro lado, aqui nos principais influenciadores

00:00:30

ele realmente procurará correlações,

00:00:33

Explicações para você

00:00:34

Ajude a entender os dados.

00:00:36

Então confesso que tive muita coisa

00:00:38

de dificuldade para fazê-lo funcionar no

00:00:40

conjuntos de dados que eu tinha.

00:00:41

Então eu consegui fazê-lo funcionar

00:00:43

apenas num caso e que não seja

00:00:44

infelizmente, o que não é muito relevante,

00:00:46

Por isso, peço desculpas antecipadamente se

00:00:49

você está eventualmente trabalhando nos outros

00:00:50

Datasets

00:00:51

O que eu espero para você hein.

00:00:52

Bem, teremos que testar novamente de repente

00:00:55

Esse recurso em casos

00:00:57

onde potencialmente é um pouco

00:00:59

mais inteligente para fazê-lo.

00:01:00

Então nós ainda vamos fazer isso para

00:01:02

entender o sistema para que possamos

00:01:04

Acesse aqui Selecione campos

00:01:05

que nos interessam e, portanto, no

00:01:07

apenas caso em caso de funcionar,

00:01:09

vai ser o número de participantes

00:01:12

por ano.

00:01:13

Que está aqui e eu vou colocar

00:01:15

Então, os anos no elemento que

00:01:17

foi analisado e quem deve explicar

00:01:19

pelo número de participantes.

00:01:25

Sim, por isso rema um pouco,

00:01:28

Vamos deixá-lo fazer isso.

00:01:34

Aí está. Então vamos lá. Pô.

00:01:40

Nós vamos ser um pouco de tudo isso.

00:01:46

Então ele vai nos dizer coisas boas

00:01:48

não muito inteligente quando eu lhe digo

00:01:50

Como eu lhe disse basicamente ele

00:01:52

diz que o número de participantes está aumentando.

00:01:54

Como os anos

00:01:57

aumentar e por isso ele ainda exibirá um

00:02:00

Lindo visual para me explicar isso.

00:02:03

Com uma linha de tendência e

00:02:04

que basicamente ele me diz, em média,

00:02:05

quando o número de participantes aumenta,

00:02:07

ano também aumenta.

00:02:09

Eu sei, não é loucura como uma recomendação,

00:02:12

mas isso é só para te mostrar

00:02:14

A ideia de onde normalmente você

00:02:15

deu-lhe valores e

00:02:16

instantaneamente o que era,

00:02:17

o que foi procurado,

00:02:18

é decorrelations e de fato

00:02:20

Sabemos que existe

00:02:23

uma correlação entre o 2 e o

00:02:25

Lá ele recomenda os passos

00:02:27

necessariamente muito relevante.

00:02:28

Mas devemos ter em mente

00:02:30

que ele não considera que um

00:02:32

ano é um ano de fato que ele vai

00:02:34

basta tomá-lo como um valor

00:02:35

digital e, por uma vez, isso é

00:02:37

Super interessante de qualquer maneira desde

00:02:38

Ele teve o reflexo de ir cavar

00:02:40

uma pesquisa por uma nuvem de pontos,

00:02:41

para fazer uma correlação.

00:02:42

E, portanto, poder dizer que, em média,

00:02:45

quando o número de participantes aumenta,

00:02:46

O ano, portanto, aumenta,

00:02:47

Ele deduziu que ali,

00:02:48

Havia uma primeira página.

00:02:51

Como dizer uma influência de

00:02:52

o indicador em relação ao outro e

00:02:54

Então, quando o aumenta o outro aumenta

00:02:56

também assim para testar eh em

00:02:58

outros conjuntos de dados adicionando

00:02:59

Outras colunas de explicações hein.

00:03:01

Como lembrete,

00:03:01

hem.

00:03:02

Aqui nas visualizações,

00:03:03

Você pode adicionar mais

00:03:05

campos para ir e explicar uma página inicial

00:03:07

valor, portanto, não hesite em

00:03:09

Faça isso, mas realmente lá no meu

00:03:11

Caso eu testei um monte de combinações

00:03:12

e eu não. Nada interessante.

00:03:14

Lá vai você

00:03:14

Atacaremos imediatamente um

00:03:18

Outro elemento que é um pouco,

00:03:21

o que é um pouco de uma extensão

00:03:23

deste item que é o

00:03:27

Construção inteligente de storytelling.

00:03:29

Então, vamos ver se de fato isso

00:03:32

esta narrativa e é inteligente,

00:03:35

Então, este é o quadro.

00:03:41

Então, sim, então de fato em

00:03:43

faz com que a narrativa inteligente aconteça

00:03:46

Construa sobre os gráficos que já temos

00:03:48

potencialmente exibido na página,

00:03:50

Então você tem que se colocar em um espaço onde

00:03:52

Já tivemos algo interessante,

00:03:54

para exibir, por exemplo, vamos para

00:03:57

uma guia onde há muitos dados.

00:03:58

Aqui está, por exemplo, este,

00:03:59

nós postamos um monte de coisas,

00:04:01

Vamos apenas alongar um pouco

00:04:02

pouco mais do que o tamanho da página.

00:04:05

Vamos para 1800. Aí está.

00:04:10

E nós vamos adicionar o nosso

00:04:14

narrativa inteligente.

00:04:15

Aqui e tão grosseiramente,

00:04:17

Ele vai buscar as coisas na verdade,

00:04:19

nos dados para que

00:04:20

corresponde um pouco a,

00:04:21

à procura de um Insight hein,

00:04:22

E daí?

00:04:24

Nem sempre é ótimo

00:04:25

interessante em não mentir,

00:04:28

Mas tem o mérito de existir.

00:04:29

Acho que vai ser trazido

00:04:31

para evoluir ao longo do tempo.

00:04:33

Então, por exemplo, aí está,

00:04:34

Ele vai me colocar na categoria.

00:04:36

Finalmente

00:04:36

a região principal,

00:04:38

então Auvergne Rhône-Alpes representou

00:04:41

30 13,80% sobre os participantes,

00:04:43

2018 em todas as vossas regiões,

00:04:46

O volume de participantes vai de lá para cá.

00:04:49

Então, isso é basicamente me dar um

00:04:51

um pouco de estatísticas e, por exemplo, sim

00:04:54

A sobrecarga no domínio é composta por.

00:04:57

Então, aí,

00:04:58

É isso

00:04:58

Eu não entendo no verde Grenoble

00:05:00

No campo é composto por.

00:05:05

8,14% de 1018 participantes.

00:05:09

Bem, aí está.

00:05:11

Sim, o que podemos fazer,

00:05:13

Está aqui potencialmente,

00:05:14

Vá clicar no valor para ir

00:05:16

Ainda potencialmente adicionar.

00:05:18

Explicações a ver

00:05:20

adicione valores aqui.

00:05:21

Portanto, há uma abundância de campos de

00:05:23

Personalização, isto é?

00:05:24

Você vai aqui em uma data básica,

00:05:26

mas você também tem a possibilidade

00:05:27

crie suas próprias frases.

00:05:29

Portanto, o processo é bastante complexo.

00:05:30

então eu e o recurso não é

00:05:32

Ainda louco quando eu te disse

00:05:34

se me for permitido, então eu vou

00:05:36

não necessariamente entrando em detalhes,

00:05:38

Mas você pode escrever.

00:05:40

O la, o método, portanto,

00:05:43

que você deseja calcular.

00:05:44

Então eu não sei não,

00:05:46

Eu não vou necessariamente

00:05:47

exemplos, mas aqui está de qualquer maneira

00:05:49

Você pode fazer suas próprias frases

00:05:50

dinâmico e assim vá um pouco

00:05:52

pode automatizar potenciais

00:05:53

Comentários que você poderia

00:05:55

Coloque em uma discussão.

00:05:58

Bem, em uma boa.

00:05:59

Em uma caixa de texto.

00:06:00

Então é isso,

00:06:01

o mérito de existir.

00:06:02

E eu acho que isso vai ter que acontecer

00:06:05

melhorar ao longo do tempo desde para B,

00:06:07

necessariamente

00:06:08

sabendo que é uma tendência

00:06:09

para andar vai mais e mais

00:06:12

desenvolver este tipo de ferramenta.

00:00:00

Będziemy kontynuować w wizualizacjach

00:00:03

sztuczna inteligencja

00:00:04

Więc zmniejszyłem rozmiar

00:00:07

Ta tabela tam być zainteresowanym.

00:00:11

W 2. pozycji, która znajduje się tutaj, która jest

00:00:13

okazuje się być kluczowymi wpływowymi.

00:00:15

Jaki jest więc cel tej nowej wizualizacji?

00:00:16

Cóż, chodzi o to, że tam idziemy do niego

00:00:18

Wprowadź wartości, a nie tutaj.

00:00:20

Wyświetlanie rozkładu, który jest

00:00:21

względnie liniowy nie ma go jest

00:00:23

Tagged sztuczna inteligencja temu

00:00:25

nie tyle inteligencji w tym,

00:00:26

To tylko sposób na wizualizację

00:00:28

dane.

00:00:29

Z drugiej strony tutaj w kluczowych influencerach

00:00:30

naprawdę będzie szukał korelacji,

00:00:33

Wyjaśnienia dla Ciebie

00:00:34

Pomóż zrozumieć dane.

00:00:36

Przyznaję więc, że miałem dużo

00:00:38

trudności, aby działał na

00:00:40

zbiory danych, które miałem.

00:00:41

Udało mi się to zadziałać

00:00:43

tylko w przypadku, który nie jest

00:00:44

niestety, który nie jest zbyt istotny,

00:00:46

Więc z góry przepraszam, jeśli

00:00:49

W końcu pracujesz nad innymi

00:00:50

Zestawach danych

00:00:51

Czego ci życzę, huh.

00:00:52

Cóż, będziemy musieli nagle ponownie przetestować

00:00:55

Ta funkcja w przypadkach

00:00:57

gdzie potencjalnie jest to trochę

00:00:59

mądrzej, aby to zrobić.

00:01:00

Więc nadal będziemy to robić dla

00:01:02

zrozumieć system, więc będziemy

00:01:04

Przejdź tutaj Wybierz pola

00:01:05

które nas interesują, a zatem w

00:01:07

tylko w przypadku, gdy działa,

00:01:09

Będzie to liczba uczestników

00:01:12

Rocznie.

00:01:13

Który jest tutaj i umieszczę

00:01:15

Czyli lata w elemencie, który

00:01:17

został przeanalizowany i kto musi wyjaśnić

00:01:19

według liczby uczestników.

00:01:25

Tak, więc trochę wiosłuje,

00:01:28

Pozwolimy mu to zrobić.

00:01:34

Proszę bardzo. No to zaczynamy. O rany.

00:01:40

Będziemy trochę tego wszystkiego.

00:01:46

Więc powie nam dobre rzeczy

00:01:48

niezbyt mądry, kiedy ci mówię

00:01:50

Jak już mówiłem, w zasadzie on

00:01:52

mówi, że liczba uczestników rośnie.

00:01:54

Jak lata

00:01:57

i tak wyświetli nawet

00:02:00

Piękny obraz, aby mi to wyjaśnić.

00:02:03

Z linią trendu i

00:02:04

że w zasadzie mówi mi średnio,

00:02:05

gdy liczba uczestników wzrasta,

00:02:07

rok również wzrasta.

00:02:09

Wiem, to nie jest szalone jako rekomendacja,

00:02:12

Ale to tylko po to, aby ci pokazać

00:02:14

Pomysł, w którym zazwyczaj ty

00:02:15

dał mu wartości i

00:02:16

natychmiast co to było,

00:02:17

czego poszukiwano,

00:02:18

To jest decorrelacje i rzeczywiście

00:02:20

Wiemy, że jest

00:02:23

korelacja między 2 i

00:02:25

Tam zaleca kroki

00:02:27

koniecznie bardzo istotne.

00:02:28

Ale musimy pamiętać

00:02:30

że nie uważa, że

00:02:32

rok jest rokiem, w rzeczywistości będzie

00:02:34

po prostu przyjmij to jako wartość

00:02:35

cyfrowy i tym razem

00:02:37

Super interesujące w każdym razie, ponieważ

00:02:38

Miał odruch, by kopać

00:02:40

poszukiwanie chmury punktów,

00:02:41

, aby utworzyć korelację.

00:02:42

I dlatego, aby móc powiedzieć, że średnio,

00:02:45

gdy liczba uczestników wzrasta,

00:02:46

W związku z tym rok wzrasta,

00:02:47

Wydedukował, że tam,

00:02:48

Była pierwsza strona.

00:02:51

Jak powiedzieć wpływ

00:02:52

wskaźnik w stosunku do drugiego, oraz

00:02:54

Więc gdy wzrasta, inne wzrasta

00:02:56

również tak do testowania eh na

00:02:58

Inne zestawy danych przez dodanie

00:02:59

Inne kolumny wyjaśnień huh.

00:03:01

Przypominamy, że

00:03:01

Prawda.

00:03:02

Tutaj w wizualizacjach,

00:03:03

Możesz dodać więcej

00:03:05

Pola, które należy przejść i wyjaśnić stronę główną

00:03:07

Dlatego nie wahaj się

00:03:09

Zrób to, ale naprawdę tam w moim

00:03:11

Case I testował wiele kombinacji

00:03:12

a ja nie. Nic ciekawego.

00:03:14

Proszę bardzo

00:03:14

Natychmiast zaatakujemy

00:03:18

Kolejny element, który jest trochę,

00:03:21

co jest trochę rozszerzeniem

00:03:23

niniejszego punktu, który jest

00:03:27

Inteligentna konstrukcja opowiadania historii.

00:03:29

Zobaczymy więc, czy rzeczywiście tak

00:03:32

ta narracja i jest inteligentna,

00:03:35

To jest obraz.

00:03:41

Więc tak, tak rzeczywiście w

00:03:43

sprawia, że inteligentne opowiadanie historii będzie miało miejsce

00:03:46

Buduj na wykresach, które już mamy

00:03:48

potencjalnie wyświetlane na stronie,

00:03:50

Musisz więc postawić się w przestrzeni, w której

00:03:52

Mieliśmy już coś ciekawego,

00:03:54

aby wyświetlić tak, na przykład, przejdziemy do

00:03:57

Karta, na której znajduje się dużo danych.

00:03:58

Oto na przykład ten,

00:03:59

Opublikowaliśmy wiele rzeczy,

00:04:01

Po prostu trochę się wydłużymy

00:04:02

niewiele więcej niż rozmiar strony.

00:04:05

Przejdziemy do 1800. Proszę bardzo.

00:04:10

Dodamy nasze

00:04:14

Inteligentne opowiadanie historii.

00:04:15

Tutaj i tak z grubsza,

00:04:17

On pójdzie po rzeczy,

00:04:19

w danych, tak aby

00:04:20

odpowiada trochę,

00:04:21

szukam wglądu huh,

00:04:22

Więc co?

00:04:24

Nie zawsze jest świetnie

00:04:25

interesujące w nie kłamać,

00:04:28

Ale ma tę zaletę, że istnieje.

00:04:29

Myślę, że zostanie wniesiony

00:04:31

ewoluować w czasie.

00:04:33

Na przykład, masz to,

00:04:34

Umieści mnie w tej kategorii.

00:04:36

W końcu

00:04:36

główny region,

00:04:38

tak reprezentował Owernię Rodan-Alpy

00:04:41

30 13,80% na uczestników,

00:04:43

2018 we wszystkich Twoich regionach,

00:04:46

Liczba uczestników przechodzi od tego do tego.

00:04:49

To w zasadzie daje mi

00:04:51

trochę statystyk i na przykład tak

00:04:54

Przeciążenie w domenie składa się z.

00:04:57

Więc tam,

00:04:58

To jest to

00:04:58

Nie rozumiem w zielonym Grenoble

00:05:00

W terenie składa się z.

00:05:05

8,14% od 1018 uczestników.

00:05:09

Cóż, masz to.

00:05:11

Tak, co możemy zrobić,

00:05:13

Jest tutaj potencjalnie,

00:05:14

Idź, kliknij wartość, aby przejść

00:05:16

Nadal potencjalnie dodaj.

00:05:18

Wyjaśnienia do zobaczenia

00:05:20

Dodaj wartości tutaj.

00:05:21

Tak więc istnieje wiele dziedzin

00:05:23

Personalizacja, to znaczy?

00:05:24

Jedziesz tu w podstawowej dacie,

00:05:26

Ale masz też taką możliwość;

00:05:27

Twórz własne zdania.

00:05:29

Tak więc proces jest dość złożony

00:05:30

więc ja i funkcja nie jest

00:05:32

Wciąż szalony, kiedy ci powiedziałem

00:05:34

jeśli mi pozwolą, zrobię to

00:05:36

niekoniecznie wchodząc w szczegóły,

00:05:38

Ale możesz pisać.

00:05:40

La, metoda zatem,

00:05:43

, które chcesz obliczyć.

00:05:44

Więc nie wiem, nie,

00:05:46

Niekoniecznie zamierzam

00:05:47

przykłady, ale tutaj i tak jest

00:05:49

Możesz tworzyć własne zdania

00:05:50

dynamiczny i tak idź trochę

00:05:52

potrafi zautomatyzować potencjały

00:05:53

Komentarze, które możesz

00:05:55

Weź udział w dyskusji.

00:05:58

Cóż, w dobrym.

00:05:59

W polu tekstowym.

00:06:00

To wszystko,

00:06:01

zasługa istnienia.

00:06:02

I myślę, że to będzie musiało się stać

00:06:05

poprawiają się z czasem, ponieważ dla B,

00:06:07

koniecznie

00:06:08

wiedząc, że jest to trend

00:06:09

chodzić coraz bardziej

00:06:12

Opracuj tego typu narzędzie.

00:00:00

हम दृश्यों में जारी रखेंगे

00:00:03

कृत्रिम बुद्धि

00:00:04

तो मैंने आकार कम कर दिया

00:00:07

यह तालिका वहां दिलचस्पी लेने के लिए है।

00:00:11

दूसरे आइटम में, जो यहाँ पाया जाता है, कौन सा है?

00:00:13

प्रमुख प्रभावशाली व्यक्ति पाया जाता है।

00:00:15

तो इस नए दृश्य का उद्देश्य क्या है?

00:00:16

खैर, विचार यह है कि वहां हम उसके पास जाते हैं

00:00:18

मान दर्ज करें और यहां नहीं।

00:00:20

एक अपघटन देखें जो है

00:00:21

अपेक्षाकृत रैखिक नहीं है

00:00:23

टैग की गई कृत्रिम बुद्धि पहले

00:00:25

इसमें इतनी बुद्धिमत्ता नहीं है,

00:00:26

यह सिर्फ कल्पना करने का एक तरीका है

00:00:28

डेटा।

00:00:29

दूसरी ओर यहां प्रमुख प्रभावशाली लोगों में

00:00:30

वह वास्तव में सहसंबंधों की तलाश करेगा,

00:00:33

आपके लिए स्पष्टीकरण

00:00:34

डेटा को समझने में मदद करें।

00:00:36

तो मैं स्वीकार करता हूं कि मेरे पास बहुत कुछ था

00:00:38

इस पर काम करने में कठिनाई

00:00:40

डेटासेट मेरे पास थे।

00:00:41

इसलिए मैं इसे काम करने में कामयाब रहा

00:00:43

केवल एक मामले में और जो नहीं है

00:00:44

दुर्भाग्य से जो बहुत प्रासंगिक नहीं है,

00:00:46

तो मैं पहले से माफी मांगता हूं अगर

00:00:49

आप अंततः दूसरों पर काम कर रहे हैं

00:00:50

डेटासेट

00:00:51

मैं आपके लिए क्या आशा करता हूं, है ना।

00:00:52

खैर, हमें अचानक फिर से परीक्षण करना होगा

00:00:55

मामलों में यह सुविधा

00:00:57

जहां संभावित रूप से यह थोड़ा सा है

00:00:59

इसे करने के लिए स्मार्ट।

00:01:00

तो हम अभी भी इसके लिए ऐसा करने जा रहे हैं

00:01:02

सिस्टम को समझें इसलिए हम करेंगे

00:01:04

यहां जाएं फ़ील्ड चुनें

00:01:05

जो हमें दिलचस्पी देते हैं और इसलिए इसमें

00:01:07

केवल मामले में अगर यह काम करता है,

00:01:09

यह प्रतिभागियों की संख्या होने जा रही है

00:01:12

प्रति वर्ष।

00:01:13

जो यहाँ है और मैं रखूँगा

00:01:15

तो तत्व में वर्षों

00:01:17

विश्लेषण किया गया था और किसे समझाना चाहिए

00:01:19

प्रतिभागियों की संख्या से।

00:01:25

हाँ, तो यह थोड़ा पंक्तिबद्ध है,

00:01:28

हम उसे ऐसा करने देंगे।

00:01:34

तुम वहाँ जाओ। तो यहाँ हम चलते हैं। जी-अप।

00:01:40

हम उस सब का थोड़ा सा हिस्सा बनने जा रहे हैं।

00:01:46

तो वह हमें अच्छी बातें बताने जा रहा है।

00:01:48

जब मैं आपको बताता हूं तो बहुत स्मार्ट नहीं

00:01:50

जैसा कि मैंने आपको बताया कि मूल रूप से वह

00:01:52

प्रतिभागियों की संख्या बढ़ रही है।

00:01:54

वर्षों के रूप में

00:01:57

वृद्धि और इसलिए यह एक भी प्रदर्शित करेगा

00:02:00

मुझे यह समझाने के लिए सुंदर दृश्य।

00:02:03

एक ट्रेंडलाइन के साथ और

00:02:04

मूल रूप से वह मुझे औसतन बताता है,

00:02:05

जब प्रतिभागियों की संख्या बढ़ जाती है,

00:02:07

साल भी बढ़ता है।

00:02:09

मुझे पता है, यह एक सिफारिश के रूप में पागल नहीं है,

00:02:12

लेकिन यह सिर्फ आपको दिखाने के लिए है

00:02:14

विचार जहां आप आम तौर पर होते हैं

00:02:15

उसे मूल्य दिए और

00:02:16

तुरंत यह क्या था,

00:02:17

क्या मांगा गया है,

00:02:18

यह सजावट है और वास्तव में

00:02:20

हम जानते हैं कि वहाँ है

00:02:23

2 और 2 के बीच एक सहसंबंध

00:02:25

वहां यह चरणों की सिफारिश करता है

00:02:27

आवश्यक रूप से बहुत प्रासंगिक है।

00:02:28

लेकिन हमें ध्यान रखना चाहिए

00:02:30

कि वह इस पर विचार नहीं करता है

00:02:32

वर्ष वास्तव में एक वर्ष है।

00:02:34

बस इसे एक मूल्य के रूप में लें

00:02:35

डिजिटल और एक बार के लिए यह है

00:02:37

सुपर दिलचस्प वैसे भी

00:02:38

उसके पास खुदाई करने के लिए रिफ्लेक्स था

00:02:40

एक बिंदु क्लाउड की खोज,

00:02:41

सहसंबंध बनाना।

00:02:42

और इसलिए यह कहने में सक्षम होना, औसतन,

00:02:45

जब प्रतिभागियों की संख्या बढ़ जाती है,

00:02:46

इसलिए वर्ष बढ़ता है,

00:02:47

उन्होंने कहा कि वहां,

00:02:48

एक फ्रंट पेज था।

00:02:51

किसके प्रभाव को कहें?

00:02:52

दूसरे के संबंध में संकेतक और

00:02:54

तो जब बढ़ता है तो दूसरा बढ़ जाता है

00:02:56

इसका परीक्षण करने के लिए भी

00:02:58

जोड़कर अन्य डेटासेट

00:02:59

स्पष्टीकरण के अन्य कॉलम हुह।

00:03:01

एक अनुस्मारक के रूप में,

00:03:01

ना।

00:03:02

यहां विज़ुअलाइज़ेशन में,

00:03:03

आप और अधिक जोड़ सकते हैं

00:03:05

फ्रंट पेज पर जाकर समझाने के लिए फ़ील्ड

00:03:07

मूल्य इसलिए संकोच न करें

00:03:09

यह करो, लेकिन वास्तव में मेरे अंदर है

00:03:11

केस मैंने बहुत सारे संयोजनों का परीक्षण किया

00:03:12

और मैंने नहीं किया। कुछ भी दिलचस्प नहीं है.

00:03:14

तुम वहाँ जाओ

00:03:14

हम तुरंत हमला करेंगे।

00:03:18

एक और तत्व जो थोड़ा सा है,

00:03:21

जो थोड़ा विस्तार है

00:03:23

इस आइटम में से कौन सा है

00:03:27

स्मार्ट स्टोरीटेलिंग निर्माण।

00:03:29

तो हम देखेंगे कि क्या वास्तव में यह

00:03:32

यह कथा और बुद्धिमान है,

00:03:35

तो यह तस्वीर है।

00:03:41

तो हाँ, तो वास्तव में

00:03:43

बुद्धिमान कहानी कहने का काम होगा

00:03:46

हमारे पास पहले से मौजूद ग्राफ़ पर निर्माण करें

00:03:48

संभावित रूप से पृष्ठ पर प्रदर्शित,

00:03:50

तो आपको खुद को एक ऐसी जगह पर रखना होगा जहां

00:03:52

हमारे पास पहले से ही कुछ दिलचस्प है,

00:03:54

प्रदर्शित करने के लिए इसलिए उदाहरण के लिए हम जाएंगे

00:03:57

एक टैब जहां बहुत सारा डेटा है।

00:03:58

यहाँ उदाहरण के लिए यह है,

00:03:59

हमने बहुत सी चीजें पोस्ट कीं,

00:04:01

हम बस थोड़ा लंबा करने जा रहे हैं

00:04:02

पृष्ठ के आकार से थोड़ा अधिक।

00:04:05

हम 1800 में जा रहे हैं। तुम वहाँ जाओ।

00:04:10

और हम अपने जोड़ रहे हैं

00:04:14

बुद्धिमान कहानी।

00:04:15

यहाँ और इसलिए मोटे तौर पर,

00:04:17

वह वास्तव में चीजों को प्राप्त करने जा रहा है,

00:04:19

डेटा में ताकि

00:04:20

थोड़ा सा मेल खाती है,

00:04:21

एक अंतर्दृष्टि की तलाश है,

00:04:22

तो क्या?

00:04:24

यह हमेशा महान नहीं है

00:04:25

झूठ न बोलने में दिलचस्प है,

00:04:28

लेकिन इसमें मौजूदा की योग्यता है।

00:04:29

मुझे लगता है कि इसे लाया जाएगा

00:04:31

समय के साथ विकसित होना।

00:04:33

उदाहरण के लिए, आपके पास यह है,

00:04:34

वह मुझे श्रेणी में रखने जा रहा है।

00:04:36

अंततः

00:04:36

मुख्य क्षेत्र,

00:04:38

तो ऑवर्गेन रोने-एल्प्स का प्रतिनिधित्व किया गया

00:04:41

प्रतिभागियों पर 30 13.80%,

00:04:43

2018 आपके सभी क्षेत्रों में,

00:04:46

प्रतिभागियों की मात्रा उस से उस तक जाती है।

00:04:49

तो यह मूल रूप से मुझे एक मौका दे रहा है

00:04:51

थोड़े से आंकड़े और उदाहरण के लिए हाँ

00:04:54

डोमेन में अधिभार किससे बना है?

00:04:57

तो वहाँ,

00:04:58

यह बात है

00:04:58

मुझे हरे रंग के ग्रेनोबल में समझ में नहीं आता

00:05:00

मैदान में किससे बना है?

00:05:05

1018 प्रतिभागियों में से 8.14%।

00:05:09

खैर, वहां आपके पास यह है।

00:05:11

हाँ, हम क्या कर सकते हैं,

00:05:13

यह यहाँ संभावित रूप से है,

00:05:14

जाने के लिए मान पर क्लिक करें

00:05:16

अभी भी संभावित रूप से जोड़ें।

00:05:18

देखने के लिए स्पष्टीकरण

00:05:20

यहां मान जोड़ें।

00:05:21

तो वहाँ के बहुत सारे क्षेत्र हैं

00:05:23

निजीकरण, यही है?

00:05:24

आप यहां एक मूल तिथि पर जाते हैं,

00:05:26

लेकिन आपके पास संभावना भी है

00:05:27

अपने स्वयं के वाक्य बनाएं।

00:05:29

इसलिए प्रक्रिया काफी जटिल है

00:05:30

तो मैं और सुविधा नहीं है

00:05:32

अभी भी पागल जब मैंने आपको बताया

00:05:34

अगर मुझे अनुमति दी जा सकती है तो मैं करूंगा

00:05:36

जरूरी नहीं कि विस्तार से जा रहा हो,

00:05:38

लेकिन आप लिख सकते हैं।

00:05:40

ला, विधि इसलिए,

00:05:43

जिसकी आप गणना करना चाहते हैं।

00:05:44

तो मुझे नहीं पता,

00:05:46

जरूरी नहीं कि मैं जा रहा हूं

00:05:47

उदाहरण लेकिन यहां यह वैसे भी है

00:05:49

आप अपने स्वयं के वाक्य बना सकते हैं

00:05:50

गतिशील और इसलिए थोड़ा आगे बढ़ें

00:05:52

क्षमता को स्वचालित कर सकते हैं

00:05:53

टिप्पणियाँ आप कर सकते हैं

00:05:55

चर्चा में डालो।

00:05:58

खैर, एक अच्छे में।

00:05:59

एक पाठ बॉक्स में.

00:06:00

तो बस इतना ही,

00:06:01

मौजूदा की योग्यता।

00:06:02

और मुझे लगता है कि यह होने जा रहा है

00:06:05

बी के लिए समय के साथ सुधार,

00:06:07

अनिवार्य रूप से

00:06:08

यह जानते हुए कि यह एक प्रवृत्ति है

00:06:09

चलना अधिक से अधिक हो जाता है

00:06:12

इस प्रकार के उपकरण विकसित करें।

00:00:00

Continueremo nelle immagini

00:00:03

intelligenza artificiale

00:00:04

Così ho ridotto le dimensioni di

00:00:07

Questo tavolo c'è per poi essere interessato.

00:00:11

Nel 2 ° elemento, che si trova qui che è

00:00:13

trova di essere gli influencer chiave.

00:00:15

Qual è lo scopo di questa nuova visuale?

00:00:16

Bene, l'idea è che lì andiamo da lui

00:00:18

Immettere i valori e non qui.

00:00:20

Visualizzare una scomposizione che è

00:00:21

relativamente lineare non c'è è

00:00:23

Tagged intelligenza artificiale fa

00:00:25

non così tanta intelligenza in esso,

00:00:26

è solo un modo per visualizzare

00:00:28

dati.

00:00:29

D'altra parte qui negli influencer chiave

00:00:30

cercherà davvero le correlazioni,

00:00:33

Spiegazioni per te

00:00:34

Aiuta a comprendere i dati.

00:00:36

Quindi confesso che ho avuto molto

00:00:38

di difficoltà per farlo funzionare sul

00:00:40

set di dati che avevo.

00:00:41

Così sono riuscito a farlo funzionare

00:00:43

solo in un caso e che non lo è

00:00:44

purtroppo che non è molto rilevante,

00:00:46

Quindi mi scuso in anticipo se

00:00:49

alla fine stai lavorando su altri

00:00:50

Dataset

00:00:51

Quello che spero per te eh.

00:00:52

Bene, dovremo ritestare improvvisamente

00:00:55

Questa funzione nei casi

00:00:57

dove potenzialmente è un po '

00:00:59

Più intelligente per farlo.

00:01:00

Quindi lo faremo ancora per

00:01:02

comprendere il sistema in modo da poter

00:01:04

Vai qui Seleziona campi

00:01:05

che ci interessano e quindi nel

00:01:07

solo caso nel caso in cui funzioni,

00:01:09

sarà il numero di partecipanti

00:01:12

all'anno.

00:01:13

Che è qui e metterò

00:01:15

Quindi gli anni nell'elemento che

00:01:17

è stato analizzato e chi deve spiegare

00:01:19

dal numero di partecipanti.

00:01:25

Sì, quindi rema un po ',

00:01:28

Lo lasceremo fare.

00:01:34

Ecco. Quindi eccoci qui. Accidenti.

00:01:40

Saremo un po' tutto questo.

00:01:46

Quindi ci dirà cose buone

00:01:48

non molto intelligente quando te lo dico

00:01:50

Come ti ho detto fondamentalmente lui

00:01:52

dice che il numero di partecipanti è in aumento.

00:01:54

Come gli anni

00:01:57

aumentare e così visualizzerà anche un

00:02:00

Bella visuale per spiegarmi questo.

00:02:03

Con una linea di tendenza e

00:02:04

che in pratica mi dice in media,

00:02:05

quando aumenta il numero dei partecipanti,

00:02:07

anno aumenta anche.

00:02:09

Lo so, non è folle come raccomandazione,

00:02:12

ma questo è solo per mostrarti

00:02:14

L'idea dove c'è tipicamente

00:02:15

gli ha dato valori e

00:02:16

istantaneamente quello che era,

00:02:17

ciò che è stato cercato,

00:02:18

è decorrelazioni e anzi

00:02:20

Sappiamo che c'è

00:02:23

una correlazione tra il 2 e

00:02:25

Lì consiglia ai passaggi

00:02:27

necessariamente molto rilevante.

00:02:28

Ma dobbiamo tenere a mente

00:02:30

che egli non ritiene che un

00:02:32

anno è un anno in realtà lo farà

00:02:34

basta prenderlo come valore

00:02:35

digitale e per una volta è così

00:02:37

Super interessante comunque dato che

00:02:38

Aveva il riflesso di andare a scavare

00:02:40

la ricerca di una nuvola di punti,

00:02:41

per fare una correlazione.

00:02:42

E quindi poter dire che, in media,

00:02:45

quando aumenta il numero dei partecipanti,

00:02:46

L'anno quindi aumenta,

00:02:47

Egli dedusse che lì,

00:02:48

C'era una prima pagina.

00:02:51

Come dire un'influenza di

00:02:52

l'indicatore rispetto all'altro e

00:02:54

Quindi quando l'altro aumenta l'altro aumenta

00:02:56

anche così da testare eh su

00:02:58

Altri set di dati mediante l'aggiunta di

00:02:59

Altre colonne di spiegazioni eh.

00:03:01

Come promemoria,

00:03:01

eh.

00:03:02

Qui nelle visualizzazioni,

00:03:03

Puoi aggiungerne altri

00:03:05

campi per andare a spiegare una prima pagina

00:03:07

valore quindi non esitate a

00:03:09

Fallo ma davvero lì nel mio

00:03:11

Caso ho testato molte combinazioni

00:03:12

e non l'ho fatto. Niente di interessante.

00:03:14

Ecco

00:03:14

Attaccheremo immediatamente un

00:03:18

Un altro elemento che è un po ',

00:03:21

che è un po 'un'estensione

00:03:23

di questa voce che è il

00:03:27

Costruzione intelligente dello storytelling.

00:03:29

Quindi vedremo se effettivamente questo

00:03:32

questa narrazione ed è intelligente,

00:03:35

Questa è l'immagine.

00:03:41

Quindi sì, così in effetti in

00:03:43

rende possibile lo storytelling intelligente

00:03:46

Costruisci sui grafici che abbiamo già

00:03:48

potenzialmente visualizzato sulla pagina,

00:03:50

Quindi devi metterti in uno spazio in cui

00:03:52

Abbiamo già avuto qualcosa di interessante,

00:03:54

per visualizzare così ad esempio andremo a

00:03:57

Una scheda in cui sono presenti molti dati.

00:03:58

Ecco ad esempio questo,

00:03:59

abbiamo pubblicato un sacco di cose,

00:04:01

Stiamo solo andando ad allungare un po '

00:04:02

poco più della dimensione della pagina.

00:04:05

Andremo al 1800. Ecco.

00:04:10

E aggiungeremo il nostro

00:04:14

Storytelling intelligente.

00:04:15

Qui e così approssimativamente,

00:04:17

Andrà a prendere le cose in realtà,

00:04:19

nei dati in modo che

00:04:20

corrisponde un po' alla,

00:04:21

alla ricerca di un Insight eh,

00:04:22

E allora?

00:04:24

Non è sempre bello

00:04:25

interessante nel non mentire,

00:04:28

Ma ha il merito di esistere.

00:04:29

Penso che sarà portato

00:04:31

per evolversi nel tempo.

00:04:33

Quindi, per esempio, il gioco è fatto,

00:04:34

Mi metterà in cima alla categoria.

00:04:36

Finalmente

00:04:36

la regione principale,

00:04:38

così Auvergne Rhône-Alpes rappresentato

00:04:41

30 13,80% sui partecipanti,

00:04:43

2018 in tutte le vostre regioni,

00:04:46

Il volume dei partecipanti va da quello a quello.

00:04:49

Quindi questo mi sta fondamentalmente dando un

00:04:51

un po 'di statistiche e per esempio sì

00:04:54

L'overload nel dominio è composto da.

00:04:57

Quindi lì,

00:04:58

Questo è tutto

00:04:58

Non capisco nel verde Grenoble

00:05:00

Nel campo è composto da.

00:05:05

8,14% da 1018 partecipanti.

00:05:09

Bene, il gioco è fatto.

00:05:11

Sì, cosa possiamo fare,

00:05:13

È qui potenzialmente,

00:05:14

Vai clicca sul valore per andare

00:05:16

Ancora potenzialmente aggiungere.

00:05:18

Spiegazioni da vedere

00:05:20

Aggiungi valori qui.

00:05:21

Quindi ci sono molti campi di

00:05:23

Personalizzazione, cioè?

00:05:24

Vai qui in una data di base,

00:05:26

ma hai anche la possibilità

00:05:27

Crea le tue frasi.

00:05:29

Quindi il processo è piuttosto complesso

00:05:30

quindi io e la funzione non lo è

00:05:32

Ancora pazzo quando te l'ho detto

00:05:34

se mi sarà permesso, lo farò

00:05:36

non necessariamente entrando nei dettagli,

00:05:38

Ma sai scrivere.

00:05:40

Il la, il metodo quindi,

00:05:43

che vuoi calcolare.

00:05:44

Quindi non so di no,

00:05:46

Non ho necessariamente intenzione di

00:05:47

Esempi ma eccolo comunque

00:05:49

Puoi creare le tue frasi

00:05:50

dinamico e così vai un po '

00:05:52

può automatizzare i potenziali

00:05:53

Commenti che potresti

00:05:55

Inserisci in una discussione.

00:05:58

Bene, in uno buono.

00:05:59

In una casella di testo.

00:06:00

Questo è tutto,

00:06:01

il merito di esistere.

00:06:02

E penso che dovrà succedere

00:06:05

migliorare nel tempo da quando per B,

00:06:07

necessariamente

00:06:08

sapendo che è una tendenza

00:06:09

camminare va sempre più

00:06:12

Sviluppa questo tipo di strumento.

00:00:00

Kami akan melanjutkan dalam visual

00:00:03

kecerdasan buatan,

00:00:04

Jadi saya mengurangi ukuran

00:00:07

Tabel ini di sana untuk kemudian tertarik.

00:00:11

Pada item ke-2, yang ditemukan di sini yaitu

00:00:13

menemukan untuk menjadi influencer kunci.

00:00:15

Jadi apa tujuan dari visual baru ini?

00:00:16

Nah, idenya adalah bahwa di sana kita pergi kepadanya

00:00:18

Masukkan nilai dan bukan di sini.

00:00:20

Melihat dekomposisi yang

00:00:21

relatif linier tidak ada itu

00:00:23

Tagged kecerdasan buatan yang lalu

00:00:25

tidak begitu banyak kecerdasan di dalamnya,

00:00:26

itu hanya cara untuk memvisualisasikan

00:00:28

data.

00:00:29

Di sisi lain di sini di influencer utama

00:00:30

dia akan benar-benar mencari korelasi,

00:00:33

Penjelasan untuk Anda

00:00:34

Membantu memahami data.

00:00:36

Jadi saya akui bahwa saya punya banyak

00:00:38

kesulitan untuk membuatnya bekerja pada

00:00:40

himpunan data yang saya miliki.

00:00:41

Jadi saya berhasil membuatnya bekerja

00:00:43

hanya dalam kasus dan yang tidak

00:00:44

sayangnya yang tidak terlalu relevan,

00:00:46

Jadi saya mohon maaf sebelumnya jika

00:00:49

Anda akhirnya mengerjakan orang lain

00:00:50

Dataset

00:00:51

Apa yang saya harapkan untuk Anda ya.

00:00:52

Nah, kita harus menguji ulang secara tiba-tiba

00:00:55

Fitur ini dalam kasus

00:00:57

di mana berpotensi itu sedikit

00:00:59

lebih pintar untuk melakukannya.

00:01:00

Jadi kami masih akan melakukannya untuk

00:01:02

memahami sistem sehingga kami akan

00:01:04

Buka di sini Pilih bidang

00:01:05

yang menarik bagi kami dan karenanya dalam

00:01:07

hanya kasus jika berhasil,

00:01:09

itu akan menjadi jumlah peserta

00:01:12

per tahun.

00:01:13

Yang ada di sini dan saya akan menempatkan

00:01:15

Jadi tahun-tahun dalam elemen itu

00:01:17

dianalisis dan siapa yang harus menjelaskan

00:01:19

dengan jumlah peserta.

00:01:25

Ya, jadi baris sedikit,

00:01:28

Kami akan membiarkan dia melakukannya.

00:01:34

Dan itu dia. Jadi ini dia. Wah.

00:01:40

Kita akan menjadi sedikit dari semua itu.

00:01:46

Jadi dia akan memberi tahu kita hal-hal baik

00:01:48

tidak terlalu pintar ketika saya memberi tahu Anda

00:01:50

Seperti yang saya katakan pada dasarnya dia

00:01:52

mengatakan jumlah peserta meningkat.

00:01:54

Seperti tahun-tahun

00:01:57

meningkatkan dan bahkan akan menampilkan

00:02:00

Visual yang indah untuk menjelaskan hal ini kepada saya.

00:02:03

Dengan garis tren dan

00:02:04

bahwa pada dasarnya dia mengatakan kepada saya rata-rata,

00:02:05

ketika jumlah peserta meningkat,

00:02:07

tahun juga meningkat.

00:02:09

Saya tahu, itu tidak gila sebagai rekomendasi,

00:02:12

tapi itu hanya untuk menunjukkan kepada Anda

00:02:14

Ide di mana biasanya ada Anda

00:02:15

memberinya nilai-nilai dan

00:02:16

seketika apa itu,

00:02:17

apa yang telah dicari,

00:02:18

itu adalah dekorelasi dan memang

00:02:20

Kita tahu bahwa ada

00:02:23

korelasi antara 2 dan

00:02:25

Di sana ia merekomendasikan ke langkah-langkahnya

00:02:27

tentu sangat relevan.

00:02:28

Tapi kita harus ingat

00:02:30

bahwa dia tidak menganggap bahwa a

00:02:32

tahun adalah tahun sebenarnya akan

00:02:34

anggap saja sebagai nilai

00:02:35

digital dan untuk sekali itu

00:02:37

Sangat menarik kok sejak

00:02:38

Dia memiliki refleks untuk pergi menggali

00:02:40

pencarian untuk point cloud,

00:02:41

untuk membuat korelasi.

00:02:42

Dan karena itu untuk dapat mengatakan bahwa, rata-rata,

00:02:45

ketika jumlah peserta meningkat,

00:02:46

Oleh karena itu, tahun ini meningkat,

00:02:47

Dia menyimpulkan bahwa di sana,

00:02:48

Ada halaman depan.

00:02:51

Bagaimana mengatakan pengaruh

00:02:52

indikator dalam kaitannya dengan yang lain dan

00:02:54

Jadi ketika meningkat yang lain meningkat

00:02:56

juga jadi untuk menguji eh pada

00:02:58

himpunan data lain dengan menambahkan

00:02:59

Kolom penjelasan lainnya ya.

00:03:01

Sebagai pengingat,

00:03:01

ya.

00:03:02

Di sini, di visualisasi,

00:03:03

Anda dapat menambahkan lebih banyak

00:03:05

bidang untuk masuk dan menjelaskan halaman depan

00:03:07

oleh karena itu jangan ragu untuk

00:03:09

Lakukan tapi benar-benar ada di saya

00:03:11

Kasus saya menguji banyak kombinasi

00:03:12

dan saya tidak melakukannya. Tidak ada yang menarik.

00:03:14

Dan itu dia

00:03:14

Kami akan segera menyerang

00:03:18

Elemen lain yang sedikit,

00:03:21

yang merupakan sedikit ekstensi

00:03:23

dari item ini yang merupakan

00:03:27

Konstruksi penceritaan yang cerdas.

00:03:29

Jadi kita akan lihat apakah memang ini

00:03:32

narasi ini dan cerdas,

00:03:35

Jadi inilah gambarnya.

00:03:41

Jadi ya, jadi memang di

00:03:43

membuat penceritaan yang cerdas akan terjadi

00:03:46

Bangun di atas grafik yang sudah kita miliki

00:03:48

berpotensi ditampilkan di halaman,

00:03:50

Jadi, Anda harus menempatkan diri Anda di ruang di mana

00:03:52

Kami sudah memiliki sesuatu yang menarik,

00:03:54

untuk menampilkannya misalnya kita akan pergi ke

00:03:57

tab di mana ada banyak data.

00:03:58

Berikut ini misalnya yang ini,

00:03:59

kami memposting banyak hal,

00:04:01

Kami hanya akan memperpanjang sedikit

00:04:02

sedikit lebih dari ukuran halaman.

00:04:05

Kita akan pergi ke tahun 1800. Dan itu dia.

00:04:10

Dan kami akan menambahkan

00:04:14

mendongeng yang cerdas.

00:04:15

Di sini dan di sekitar itu,

00:04:17

Dia akan pergi mendapatkan sesuatu yang sebenarnya,

00:04:19

dalam data sehingga

00:04:20

sesuai sedikit dengan,

00:04:21

mencari Insight ya,

00:04:22

Lalu apa?

00:04:24

Itu tidak selalu bagus

00:04:25

menarik untuk tidak berbohong,

00:04:28

Tapi itu memiliki kelebihan yang ada.

00:04:29

Saya pikir itu akan dibawa

00:04:31

untuk berkembang dari waktu ke waktu.

00:04:33

Jadi misalnya, begitulah,

00:04:34

Dia akan menempatkan saya di kategori.

00:04:36

Akhirnya

00:04:36

wilayah utama,

00:04:38

jadi Auvergne Rhône-Alpes diwakili

00:04:41

30 13,80% pada peserta,

00:04:43

2018 di semua wilayah Anda,

00:04:46

Volume peserta beralih dari itu ke itu.

00:04:49

Jadi itu pada dasarnya memberi saya

00:04:51

sedikit statistik dan misalnya ya

00:04:54

Kelebihan beban dalam domain terdiri dari.

00:04:57

Jadi di sana,

00:04:58

Ini dia

00:04:58

Saya tidak mengerti di Grenoble hijau

00:05:00

Di lapangan terdiri dari.

00:05:05

8,14% dari 1018 peserta.

00:05:09

Nah, begitulah.

00:05:11

Ya, apa yang bisa kita lakukan,

00:05:13

Di sini berpotensi,

00:05:14

Klik pada nilai untuk pergi

00:05:16

Masih berpotensi menambahkan.

00:05:18

Penjelasan untuk dilihat

00:05:20

Tambahkan nilai di sini.

00:05:21

Jadi ada banyak bidang

00:05:23

Personalisasi, yaitu?

00:05:24

Anda pergi ke sini pada tanggal dasar,

00:05:26

tetapi Anda juga memiliki kemungkinan

00:05:27

Buat kalimat Anda sendiri.

00:05:29

Jadi prosesnya cukup kompleks

00:05:30

jadi saya dan fiturnya tidak

00:05:32

Masih gila saat kubilang

00:05:34

jika saya diizinkan maka saya akan

00:05:36

belum tentu masuk ke detail,

00:05:38

Tapi Anda bisa menulis.

00:05:40

La, metode oleh karena itu,

00:05:43

yang ingin Anda hitung.

00:05:44

Jadi saya tidak tahu tidak,

00:05:46

Saya belum tentu akan melakukannya

00:05:47

contoh tapi ini dia sih

00:05:49

Anda dapat membuat kalimat sendiri

00:05:50

dinamis dan begitu pergi sedikit

00:05:52

Dapat mengotomatisasi potensi

00:05:53

Komentar yang Anda bisa

00:05:55

Masukkan ke dalam diskusi.

00:05:58

Nah, yang bagus.

00:05:59

Dalam kotak teks.

00:06:00

Jadi itu saja,

00:06:01

kelebihan yang ada.

00:06:02

Dan saya pikir itu harus terjadi

00:06:05

meningkat dari waktu ke waktu karena untuk B,

00:06:07

Selalu

00:06:08

Mengetahui bahwa itu adalah tren

00:06:09

untuk berjalan semakin banyak

00:06:12

Kembangkan alat jenis ini.

00:00:00

Vamos continuar com o visual

00:00:03

inteligência artificial,

00:00:04

Então eu reduzi o tamanho do

00:00:07

essa mesa lá e depois se interesse.

00:00:11

No 2º item, que está localizado aqui, que é

00:00:13

Sejam os principais influenciadores.

00:00:15

Então, qual é o objetivo deste novo visual?

00:00:16

Bem, a ideia é que vamos dar-lhe um

00:00:18

insira valores e não aqui.

00:00:20

Ver uma decomposição que é

00:00:21

Relativamente linear, não há

00:00:23

Tagged inteligência artificial ago

00:00:25

Nem tanta inteligência nele,

00:00:26

é apenas uma forma de visualizar

00:00:28

dados.

00:00:29

Por outro lado, aqui nos principais influenciadores

00:00:30

Ele realmente vai procurar correlações,

00:00:33

Explicações para si

00:00:34

ajudar a compreender os dados.

00:00:36

Então eu tenho que admitir que eu tive um monte de

00:00:38

difícil fazê-lo funcionar no

00:00:40

conjuntos de dados que eu tinha.

00:00:41

Então eu consegui fazê-lo funcionar

00:00:43

do que num caso e que não é

00:00:44

infelizmente, o que não é muito relevante,

00:00:46

Por isso, peço desde já desculpa se

00:00:49

Você está trabalhando em outros projetos no futuro.

00:00:50

conjuntos de dados,

00:00:51

o que eu espero para você.

00:00:52

Bem, teremos que testar novamente

00:00:55

este recurso em casos

00:00:57

onde potencialmente é um pouco

00:00:59

mais inteligente para fazê-lo.

00:01:00

Por isso, ainda vamos fazê-lo para

00:01:02

entender o sistema, então vamos

00:01:04

Vá aqui Selecionar Campos

00:01:05

que nos interessa e, por conseguinte, no

00:01:07

apenas no caso de funcionar,

00:01:09

Vai ser o número de participantes

00:01:12

por ano.

00:01:13

Quem está aqui e eu vou colocar

00:01:15

Como resultado, os anos no elemento que

00:01:17

foi analisada e que deve explicar

00:01:19

pelo número de participantes.

00:01:25

Sim, então é um pouco de arrasto

00:01:28

Vamos deixá-lo fazer isso.

00:01:34

Aqui tens. Então vamos lá. Gee-up.

00:01:40

Vamos ser um pouco de tudo isso.

00:01:46

Então ele vai nos dizer bem, bem, as coisas

00:01:48

não muito inteligente quando eu lhe digo

00:01:50

Como lhe disse, basicamente,

00:01:52

diz que o número de participantes está a aumentar.

00:01:54

Com o passar dos anos,

00:01:57

aumentar e por isso vai mesmo exibir um

00:02:00

Visual maravilhoso para me explicar isso.

00:02:03

Com uma linha de tendência e

00:02:04

que basicamente ele me diz em média,

00:02:05

quando o número de participantes aumenta,

00:02:07

ano também está aumentando.

00:02:09

Eu sei, não é uma recomendação maluca,

00:02:12

Mas é só para te mostrar

00:02:14

A ideia de onde normalmente você

00:02:15

deu-lhe valores e deu-lhe

00:02:16

instantaneamente o que tem sido,

00:02:17

o que ele tem procurado,

00:02:18

É decoro e até mesmo

00:02:20

Sabemos que existe

00:02:23

uma correlação entre os 2 e

00:02:25

Aí recomenda os passos

00:02:27

Obviamente muito relevante.

00:02:28

Mas você tem que ter em mente

00:02:30

que não considera que uma

00:02:32

ano é um ano na verdade vai

00:02:34

apenas tome isso como um valor

00:02:35

digital e pronto;

00:02:37

Super interessante de qualquer maneira desde

00:02:38

Ele teve o reflexo de ir cavar

00:02:40

um olhar para um gráfico de dispersão,

00:02:41

para fazer uma correlação.

00:02:42

E assim poder dizer que, em média,

00:02:45

quando o número de participantes aumenta,

00:02:46

Assim, o ano aumenta,

00:02:47

Ele deduziu que ali,

00:02:48

Havia uma primeira página.

00:02:51

Como saber uma pressão de

00:02:52

o indicador em relação ao outro, e

00:02:54

Assim, quando um aumenta, o outro aumenta

00:02:56

Também para ser testado eh, eh, em

00:02:58

outros conjuntos de dados adicionando

00:02:59

Outras colunas de explicações eh.

00:03:01

Como lembrete,

00:03:01

hein.

00:03:02

Aqui nas visualizações,

00:03:03

Aqui você pode adicionar mais

00:03:05

campos para ir e explicar uma primeira página

00:03:07

valor, por isso não hesite em

00:03:09

fazê-lo, mas realmente lá no meu

00:03:11

Testei muitas combinações

00:03:12

E eu não. Nada interessante.

00:03:14

Aqui tens

00:03:14

Vamos atacar um

00:03:18

Outro elemento que é um pouco,

00:03:21

que é um pouco de uma extensão

00:03:23

deste ponto que é o

00:03:27

Construção inteligente de storytelling.

00:03:29

Então vamos ver se esse é realmente o caso.

00:03:32

esta narrativa e é inteligente,

00:03:35

Portanto, esta é esta tabela.

00:03:41

Então, sim, de fato em

00:03:43

Faz com que a narrativa inteligente vá para o

00:03:46

com base nos gráficos que já temos

00:03:48

potencialmente exibido na página,

00:03:50

Então você tem que se colocar em um espaço onde

00:03:52

Já tivemos algo interessante,

00:03:54

Então, por exemplo, vamos para

00:03:57

uma guia onde há muitos dados.

00:03:58

Aqui está este, por exemplo,

00:03:59

Nós postamos um monte de coisas,

00:04:01

Vamos apenas alongar um pouco

00:04:02

nem mesmo o tamanho da página.

00:04:05

Nós vamos movê-lo para. 1800. Aqui tens.

00:04:10

E nós vamos adicionar o nosso

00:04:14

Narrativa inteligente.

00:04:15

Aqui e assim, basicamente,

00:04:17

Ele vai buscar as coisas na verdade,

00:04:19

nos dados para que ele

00:04:20

corresponde um pouco à,

00:04:21

procurando um Insight hein,

00:04:22

E daí?

00:04:24

Nem sempre é ótimo

00:04:25

Interessante, convenhamos,

00:04:28

Mas tem o mérito de existir.

00:04:29

Acho que vai ser trazido

00:04:31

para evoluir ao longo do tempo.

00:04:33

Então, por exemplo, lá vai você,

00:04:34

Ele vai me levar para cima na categoria.

00:04:36

Finalmente

00:04:36

a região principal,

00:04:38

assim Auvergne Rhône-Alpes representada

00:04:41

30 13,80% sobre os participantes,

00:04:43

2018 em todas as suas regiões,

00:04:46

O volume de participantes vai disso para aquilo.

00:04:49

Então isso é basicamente me dar um

00:04:51

um pouco de estatísticas e, por exemplo, sim

00:04:54

A sobrecarga no domínio é composta por.

00:04:57

E aí,

00:04:58

É isso

00:04:58

Eu não entendo o verde Grenoble

00:05:00

no campo é composto por.

00:05:05

8,14% de 1018 participantes.

00:05:09

Pois bem.

00:05:11

Sim, mas o que podemos fazer

00:05:13

Está aqui potencialmente,

00:05:14

Vá clicar no valor para ir

00:05:16

ainda potencialmente adicionar alguns.

00:05:18

Explicações para ver

00:05:20

Adicione valores aqui.

00:05:21

Portanto, há muitos campos de

00:05:23

Personalização, ou seja?

00:05:24

Você está saindo daqui em uma data básica,

00:05:26

Mas você também tem a opção de

00:05:27

Crie as suas próprias frases.

00:05:29

Portanto, o processo é bastante complexo

00:05:30

Então eu e o recurso não é

00:05:32

Ainda louco quando eu te disse

00:05:34

Se eu puder pagar, eu vou

00:05:36

não necessariamente entrar em detalhes,

00:05:38

mas você pode escrever.

00:05:40

O la, o método, então,

00:05:43

que você deseja calcular.

00:05:44

Então eu não sei não,

00:05:46

Eu não vou necessariamente fazer

00:05:47

exemplos, mas é isso mesmo assim

00:05:49

Você pode fazer suas próprias frases

00:05:50

dinâmico e assim ir um pouco

00:05:52

O potencial pode ser automatizado

00:05:53

comentários que poderá conseguir

00:05:55

entrar em discussão.

00:05:58

Bem, em uma boa.

00:05:59

Em uma caixa de texto.

00:06:00

Aí está,

00:06:01

o mérito de existir.

00:06:02

E acho que vai ser

00:06:05

perfeito ao longo do tempo desde para B,

00:06:07

necessariamente

00:06:08

saber que é uma tendência

00:06:09

Caminhar vai ficar cada vez maior

00:06:12

desenvolver este tipo de ferramenta.

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