Power BI - Les courbes et les aires Vidéo

Découvrez comment utiliser les courbes et les aires pour une utilisation professionnelle dans Microsoft 365 grâce à cette vidéo informative.
Cette vidéo présente les étapes clés pour comprendre les différences entre les courbes et les aires dans Microsoft Power BI et comment choisir le type de graphique le plus adapté à vos données.
Obtenez des conseils pratiques pour choisir les visuels appropriés en fonction de vos objectifs de communication et de vos données, ainsi que pour personnaliser la mise en forme de vos graphiques pour optimiser la lisibilité et la compréhension.
Suivez cette vidéo pour en savoir plus sur l'utilisation des courbes et des aires dans Microsoft 365 et comment cela peut vous aider à améliorer la présentation et l'analyse de vos données.

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On continue avec l'affichage des tendances,
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donc ici on va utiliser principalement
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2 types de visualisations qui
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sont les courbes et les airs.
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Alors on va revenir quand même aux
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basiques pour comprendre ce qu'est une
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courbe et aussi ce qui est une aire,
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même si c'est l'extension d'une courbe.
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Donc en gros ce qu'on va,
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ce qu'on la définition d'une courbe,
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c'est que chaque arrête de la courbe
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représente un point avec des coordonnées
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XYZ reliées en au suivant par un trait.
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Donc en réalité une courbe
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ça n'est qu'un,
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qu'une succession de points.
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Donc de coordonnées XY qu'on va les relier
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via une courbe et donc visuellement après,
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ça va afficher effectivement cette,
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ce train qu'on va voir qui est
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spécifique des courbes,
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enfin qui est très,
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qui n’est pas forcément droit mais en
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tout cas cette liaison qui est
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qui est affichée donc très utilisée
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pour des données chronologiques comme
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je vous l'ai dit en introduction,
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il est familier à la plupart des
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gens donc c'est bien de l'utiliser
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parce que tout le monde sait lire
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normalement une courbe attention on
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ne peut pas avoir trop de courbes
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sur un même graphique effectivement,
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sinon vous allez avoir un effet
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spaghetti donc si par exemple
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vous allez avoir 10 ou 20 ou 30
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valeurs affichées sur une cour.
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Donc, en fonction des catégories.
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Eh bien,
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ça va avoir un effet un petit peu spaghetti.
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D'ailleurs,
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c'est ce que on va voir un petit peu ici,
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mais je n’ai pas eu trop le choix,
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donc il faut quand même
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l'utiliser avec parcimonie,
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qu'on a énormément de valeur affichée.
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Sinon il y a tellement de courbes
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à l'écran qu'on arrive plus à s'y
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retrouver et ensuite on a son,
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son frère,
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son cousin,
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peu importe en tout cas un équivalent qui
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sont les airs donc qu'il reprend pour
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base un graphique en courbe mais il va
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venir remplir la zone sous la courbe.
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Donc vous voyez ici c'est coloré
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sous les différentes zones.
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Et ça permet d'accéder à des
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visualisations difficiles à comprendre
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avec uniquement des courbes,
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notamment pour comprendre les proportions,
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,
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qui ont mené par exemple à
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la hauteur d'une courbe.
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Encore une fois,
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je reprends l'exemple que je vous
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donnais tout à l'heure sur les ventes
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d'une entreprise par produit et
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bien si on affiche juste le total
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des ventes et bien évidemment on
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n'a pas le détail des produits.
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Par contre,
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si en dessous on va afficher chacune
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des aires qui correspond à un type
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de produit et bien visuellement
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on va tout de suite comprendre
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qui a été le plus impactant sur
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les ventes parmi les produits.
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Et attention, dans certains cas,
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il est au contraire plus difficile de
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comprendre l'évolution des valeurs,
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notamment sur les aires empilées.
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Et donc ici,
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effectivement on ne va pas s'attacher
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totalement à la valeur en elle-même,
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mais plutôt à la l'évolution
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de la répartition entre les
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différentes catégories.
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Donc tout cela est très théorique.
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Je vous rassure, on va aller les utiliser,
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donc des petits exemples pour comprendre
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dans quel cas il faut l'utiliser.
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Donc effectivement,
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évolution par chiffre d'affaires.
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Trafic mensuel sur un site web où
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encore des courbes PE et épidémie.
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Et voilà, j'ai du mal épidémiologique,
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on est encore en plein dedans avec
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le COVID où on a été largement
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habitué à ces courbes là et on
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retourne dans pour B pour aller
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créer ces premières courbes.
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Euh.
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Ici, notre tri MAP est donc on va aller ici
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créer un nouvel onglet pour les courbes.
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On va faire rapidement notre
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personnalisation, ajuster à la page,
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on va aller agrandir un petit peu la page.
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En personnaliser on va le
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passer à 1500 pour être large.
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1500 pixels et on va pouvoir attaquer nos
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visualisations et donc on va faire quelque
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chose d'assez simple pour l'instant,
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donc on va les sélectionner ici.
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Le graphique en courbe ?
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On va aller chercher les
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valeurs qui nous intéressent,
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donc comme d'habitude,
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on va attaquer le nombre
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de participants 2018.
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Et on va aller rajouter la notion alors
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non en fait on ne va pas utiliser celle-là,
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on va plutôt réutiliser le nombre
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de participants totaux qu'on avait au
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global par année et donc on va aller
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ici dans ce tableau là en participant
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par année et on va prendre le nombre
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de participants pour les valeurs et.
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On va aller afficher dans l'axe les années
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et donc on va avoir quelque chose comme ça.
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Voilà qu'on avait déjà vu un
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petit peu en introduction.
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Avec une vue en histogramme et voilà,
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on se retrouve avec un joli groupe courbe,
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alors vous voyez qu'on survole une
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courbe qu'on va voir ici un curseur.
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Et si vous cliquez du coup,
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il va vous isoler le point et
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vous dire par exemple, en 1994,
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le nombre de participants qu'on avait
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dans les festivals de cette année-là.
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Donc ça a été assez vite,
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?
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Pour créer une courbe,
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il n’y a pas grand-chose à configurer puisque
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ici on est sur un pas extrêmement simple,
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de de, juste d'un,
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d'un volume de participants
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par rapport à une année.
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Donc là on est vraiment dans des données
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chronologiques comme on avait pu en parler.
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Et donc en plus de ça,
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on va faire un petit peu de personnalisation
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donc déjà on va aller ajouter ce
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qu'on appelle une courbe de tendance,
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donc on va aller ici dans les dans
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le champ analytique et on va aller
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ici dans le champ courbe de tendance.
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Et on va aller l'ajouter.
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Donc la courbe de tendance va
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tout simplement dire en gros voilà
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sur l'ensemble de la courbe.
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Voici une droite qui va au mieux
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se rapprocher des points.
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En fait, qui sont ici donc en haut,
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c'est le meilleur, c'est le.
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C'est le meilleur traçage,
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donc ce qu'on appelle aussi
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une régression linéaire.
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Donc c'est le fait que cette courbe
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là si on fait la soustraction
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des distances ici avec la courbe
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pour chacun des points,
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Eh bien c'est cette courbe
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là qui représente la,
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la valeur la plus faible.
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Voilà bon je ce n’est pas le sujet,
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…
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c'est vraiment des statistiques.
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Retenez juste que du coup ça va vous
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afficher ce qu'on appelle le trend.
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La tendance globale sur notre courbe
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et en plus de ça on va pouvoir faire
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autre chose qui est très intéressant
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c'est pouvoir ajouter des prévisions.
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Donc là en gros il va se baser sur.
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La courbe que j'ai actuellement et donc
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il va pouvoir estimer dans le futur,
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qu'est-ce que ça donne donc par exemple ici,
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il m'a mis par défaut 10 points.
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Qu'est-ce que symbolise 10 points ?
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En fait, c'est les 10 années suivantes et
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donc par rapport à ma courbe d'évolution,
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il va me dire que lui,
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ce qu'il estime par exemple pour 2000.
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Alors la courbe ne connaît pas le COVID
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évidemment parce que là c'est
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des données qu'on n'a pas encore, mais.
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Voilà donc il va vous
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donner ici la prévision.
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Pour 2023 pour 2025, et cetera donc,
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qui est plutôt cohérent par
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rapport à la
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à la tendance globale sur
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sur la fin de l'année.
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On voit qu'il a quasiment tiré un trait là,
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sur les.
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Sur les 5,
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10 dernières années pour obtenir ça
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et donc vous allez avoir la droite
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Noire qui est la prévision officielle
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entre guillemets et ensuite la limite
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supérieure et limite inférieure
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qui correspond à l'intervalle,
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ce qu'on appelle l'intervalle de confiance.
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Donc en gros il estime qu’il y a de
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très fortes probabilités que du coup
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la prévision soit entre ces 2 valeurs
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et fatalement plus on s'éloigne.
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Dans le temps et moins,
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il est sûr de de lui, entre guillemets,
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donc plus.
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L'écart de la zone grise augmente donc plus.
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L'incertitude est là.
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Donc là encore une fois c'est
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de la pure statistique.
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Mais voilà,
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on a rajouté pas mal d'informations
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intéressantes sur cette courbe-là.
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On va pouvoir continuer, non ?
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Notre création de courbes.
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Pour afficher une courbe multi
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métrique parce que comme on voit
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ici un petit peu sur le schéma,
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on a la capacité d'afficher plusieurs
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courbes à la fois avec chacune leur échelle.
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Donc ici on va partir sur
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cette visualisation,
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alors en Max on va choisir un axe
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temporel qui va nous permettre d'afficher
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plusieurs valeurs numériques
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et donc ici ce qu'on va faire,
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c'est qu'on va se baser sur la date de
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sur la date de création de des festivals.
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Donc ici on va aller le mettre.
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Sur notre axe.
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Comme ceci, après évidemment,
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on va rajouter des valeurs,
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on va rajouter le volume de de festival,
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?
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Pour chacune de ces dates de création.
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Donc pour ça on va aller chercher
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notre colonne de qui contient le
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nom et le code de la manifestation.
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On va ajouter dans les valeurs
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et là on va bien s'assurer que.
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Et bien oui,
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voilà parfait donc en gros ce qu'on a ici,
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c'est le volume de.
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De festivals en fonction de
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leur année de création.
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Donc on va fatalement,
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il y a assez peu de création
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de festivals sur les,
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sur les sur les années lointaines.
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On va seulement un qui est
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la fête de l'humanité.
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Pour information, et après,
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on va retrouver de plus en plus de festivals,
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donc là 52, 77, et cetera et cetera.
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Et en plus de ça,
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on va,
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alors on va peut-être juste
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effectivement filtrer,
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donc là on va voir aussi comment
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filtrer sur un graphique,
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donc ici on va aller rajouter le
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cet onglet là et on va dire que
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on ne souhaite pas forcément les
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valeurs qu'on va appeler parasite,
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c'est à dire les valeurs à
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les points juste une valeur.
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ça rallonge la
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courbe et donc ça nous intéresse
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pas tellement et donc ce qu'on va
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dire c'est que on souhaite que le
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nombre de festivals donc qui est ?
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Toc, toc, toc,
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voilà le nombre de festivals qui est ici.
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On va lui indiquer qu'il doit
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forcément être supérieur à un,
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donc avec une valeur minimale à 2,
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ce qui va nous permettre,
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voilà de zoomer d'autant plus
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sur notre graphique.
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Et là,
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est-ce qu’on n’irait pas zoomer encore plus ?
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Non allez, on va rester,
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on va,
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on va rester là-dessus donc évidemment .
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Là,
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vu que je l'ai mis que sur ce
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visuel là ça ne va pas,
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ça ne va pas impacter les autres visuels.
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Et en plus de ça, donc on va aller rajouter
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également la moyenne de participants,
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donc on va aller chercher nos participants.
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Et on va les rajouter dans les valeurs.
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Et donc ce qu'on va faire ici, c'est
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qu'on va plutôt afficher la moyenne ici.
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Pour avoir du coup ces 2
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représentations graphiques et. On va ?
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On va se rend compte qu'un petit problème,
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que là Ah oui alors du coup c'est
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de ma faute ça, ce que j'ai mis ?
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Les moyens de participants et je l'ai
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pas mis dans la valeur secondaire,
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donc voilà, on va le faire ici,
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je vais un petit peu agrandir pour que
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vous puissiez voir donc en gros là,
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comme vous le voyez,
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on va avoir 2 échelles ici
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donc ici on va avoir là.
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Le nombre de de créations de de,
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de festivals.
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Donc ici,
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ça va être cette première échelle là
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et on voit qu'on a aussi l'échelle
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du nombre de moyens de participants.
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Donc en gros on va prendre pour chaque
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année de création le nombre de festivals
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qui ont été créés et pour ces festivals,
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on va calculer la moyenne
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de participants en 2019,
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donc là c'est encore une fois pour
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montrer un petit peu toutes les
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fonctionnalités qui existent et on
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avait aussi la possibilité d'aller
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extraire le minimum,
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potentiellement le maximum.
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Voilà,
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ça nous fait encore d'autres courbes.
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Et potentiellement aussi la somme,
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, tout simplement.
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Donc là on voit qu'on a une
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très forte corrélation.
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Entre les 2,
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ce qui est aussi lié au fait que j'ai
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créé en toutes les toutes les données
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et donc on va rester sur les moyennes.
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Comme ceci et en plus de ça,
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on va aller rajouter une ligne de moyenne,
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donc on va aller ici.
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Dans les données analytiques
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et on va les rajouter.
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Notre ligne de moyenne.
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Voilà, donc ça sera ici pour cette valeur-là,
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donc en moyenne,
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on avait à peu près.
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Voilà 48000 participants.
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Voilà donc ici c'est intéressant,
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notamment pour essayer de montrer des
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certaines corrélations entre 2 entre 2.
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Oui, c'est ça entre 2 métriques,
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entre 2 valeurs numériques et ce qui
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est intéressant c'est que du coup les
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échelles vont être adaptées parce que là
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on n'est pas du tout sur la même valeur.
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Ici on est sur des centaines,
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ici on est quasiment sur des
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centaines de milliers ,
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ça va de 40000 à 60000 et donc au moins
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on peut avoir au moins une échelle
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ou les 2 puissent se juxtaposer et
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donc potentiellement voir que si
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l'un monte est-ce que l'autre monde,
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si l'un baisse, est-ce que l'autre baisse ?
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Et cetera, et cetera.
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Et en plus de ça,
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ça n'empêche pas d'avoir la capacité
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d'ajouter nos informations analytiques.
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C'est là notamment une moyenne.
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Donc voilà pour les courbes multi métriques,
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on va continuer avec les airs,
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donc les airs elles se situent ici.
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Donc je vais aller prendre le premier.
00:12:14
Donc qui est le graphique en R
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et à l'intérieur de ça,
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on va aller prendre à nouveau notre
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date de création de festival.
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Donc, qui est ici ?
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Voilà,
00:12:24
on va aller rajouter en plus de
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ça le domaine pour la légende.
00:12:31
Donc le domaine, il est ici.
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Et finalement,
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on va aller rajouter les valeurs
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qui correspondront à.
00:12:43
Le nombre de.
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Domaine participant qu'on pourra avoir.
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Excusez-moi le nombre de festivals
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qui ont été créés et donc pour ça
00:12:54
on va aller rechercher encore une
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fois notre colonne. Nom et code.
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On va les placer ici dans les valeurs.
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On va bien vérifier qu'il me fait la somme,
00:13:02
donc là on est bon.
00:13:04
On va pouvoir aussi effectuer un zoom
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en ce coup-ci et plutôt se concentrer
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à partir des années peut-être des
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années quatre-vingt et donc pour ça,
00:13:13
on va aller appliquer ici un nouveau
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filtre avec la date de la date de
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création et on voit que quand je
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rajoute une date en fait il va,
00:13:21
il va me rajouter un ensemble d'éléments ici,
00:13:23
l'année, le trimestre,
00:13:24
le mois et le jour alors que je
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ne sélectionnais qu'un champ.
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Parce qu'en réalité,
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quand je type une colonne au
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format date et bien en fait,
00:13:31
il va aller me créer ce qu'on
00:13:33
appelle une hiérarchie de date et
00:13:34
donc aller me créer des colonnes
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entre guillemets virtuelles qui vont
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uniquement contenir soit l'année,
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le trimestre, le mois, le jour.
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Ça c'est vraiment super intéressant
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puisqu’après on va pouvoir jouer
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avec ça et dire par exemple,
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je ne sélectionne que l'année dans
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ce dans cet élément ici par exemple,
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là je ne prendrai que voilà l'année
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et donc ne pas intéresser forcément
00:13:53
à la granularité des jours.
00:13:55
Alors là j'ai tout cassé,
00:13:57
je vais aller le remettre.
00:13:58
Ici,
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voilà parfait et donc ici au niveau des fils,
00:14:02
ça va être la même chose,
00:14:02
c'est que je vais retrouver cet ensemble
00:14:04
de valeurs donc avec les années,
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les jours,
00:14:06
les mois,
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les trimestres et donc sur ce visuel
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on va aller appliquer un filtre
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qui m'indique que le l'année doit
00:14:14
être supérieure à on va mettre.
00:14:18
10 970 et on va cliquer sur
00:14:20
appliquer le filtre.
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Voilà donc pour avoir déjà quelque chose
00:14:24
d'un peu plus intéressant visuellement.
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Et donc ici alors attention,
00:14:28
ce n'est pas un histogramme.
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Un excusez-moi un une courbe en air
00:14:31
cumule parce que s’il n’y a pas d'addition
00:14:33
à faire entre les différents auteurs,
00:14:35
donc là c'est juste une accumulation de
00:14:38
valeur et on voit qu'en plus de ça il
00:14:41
y a là les musiques actuelles .
00:14:44
Donc là ces catégories-là qui
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écrasent complètement les autres
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donc ceci n'est pas forcément le
00:14:49
plus simple à lire donc par contre
00:14:51
ce qu'on va pouvoir faire c'est
00:14:53
potentiellement reprendre ce tableau-là,
00:14:55
le copier et le coller.
00:14:57
Le placer en dessous est plutôt
00:15:00
utiliser des empiles.
00:15:04
Comme ceci et donc là l'idée,
00:15:05
c'est que en réalité du coup.
00:15:08
La hauteur ici correspond à exactement là.
00:15:11
Le nombre de participants,
00:15:12
donc en gros ça devra, ça doit reprendre.
00:15:14
En gros cette courbe que vous avez
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ici celle qu'on a déjà calculé,
00:15:18
donc le nombre de participants en fonction
00:15:20
de l'année de création du Festival.
00:15:23
Et donc ici, vous avez l'autre détail donc,
00:15:24
si j'agrandis un petit peu.
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Alors ce n’est pas autant hop là ?
00:15:30
Juste un petit peu.
00:15:32
Voilà donc on voit ici
00:15:33
que y a une cumulation,
00:15:35
donc ça sera seulement le total ,
00:15:36
qui, qui qui indiquera le nombre total
00:15:38
de de de participants par création
00:15:40
et par contre là on voit que y a
00:15:43
potentiellement une évolution dans le
00:15:45
temps de qui prend la plus grande part.
00:15:47
Est-ce que y a des sujets
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qui qui émergent plus ou moins,
00:15:50
et cetera et cetera ?
00:15:53
Donc voilà pour la visualisation en Air,
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Empile et on va les rajouter.
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Une dernière réalisation de
00:16:00
bonus qui est ma foi très jolie.
00:16:02
Vous allez la voir,
00:16:03
il faut prendre un peu le coup
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de main pour la lire,
00:16:06
mais je tenais à vous la montrer.
00:16:07
Donc on voit qu'on est encore un petit
00:16:09
peu au bout de notre visualisation,
00:16:11
donc on va aller ici,
00:16:12
on va aller.
00:16:16
On va aller personnaliser la taille
00:16:18
de la page, on va mettre 1700
00:16:21
pour un petit peu de place voilà,
00:16:24
et on va faire ce qu'on appelle des
00:16:27
graphiques en ruban et donc pour
00:16:29
ça on va aller le sélectionner,
00:16:31
donc il se situe ici. Alors là,
00:16:34
ça va être assez difficile à expliquer,
00:16:35
donc je vais plutôt créer le visuel et
00:16:37
après on y revient et donc ce qu'on va faire,
00:16:39
c'est que on va aller se concentrer
00:16:42
sur la date de début du Festival,
00:16:44
donc ici on va se rendre là et on
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va justement utiliser ce système
00:16:48
de hiérarchisation de dates pour
00:16:51
sélectionner uniquement le mois.
00:16:52
Donc je vous disais c'est tout
00:16:53
à fait possible d'isoler,
00:16:54
donc là je ne prends que le mois
00:16:55
et là ce qui est intéressant c'est
00:16:57
que du coup Eh bien je vais pouvoir
00:16:59
avoir une analyse dans le temps de
00:17:00
l'année 2019 avec le volume. Par mois.
00:17:04
Et donc je vais aller rajouter les régions.
00:17:07
Donc ici on va aller.
00:17:09
Dans les régions, les régions, les régions.
00:17:12
Qui sont toujours au même endroit,
00:17:14
mais que j'ai du mal à trouver
00:17:16
qu'on va mettre les gens d'ici.
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Et on va les rajouter,
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notre volume de participants
00:17:21
en 2018 comme ceci et donc là,
00:17:24
qu'est-ce que ça représente ici ?
00:17:26
Alors déjà,
00:17:27
on voit qu'on a un certain nombre
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de de de valeurs à vide ?
00:17:30
Donc ça veut dire ça,
00:17:31
c'est toutes les,
00:17:32
c'est tous les festivals où je n'ai
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pas de valeur de date,
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de début et donc pour ça on va pouvoir
00:17:37
les supprimer en faisant une nouvelle fois
00:17:39
un filtre et donc ici dire date de début.
00:17:42
On va rajouter un filtre de base qui n'est
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donc non ça sera un filtre avant c'est.
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On va dire qu'il n'est pas vide.
00:17:51
Et donc ça va aller.
00:17:53
Ah alors non,
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il ne me l’enlève pas.
00:17:57
Bon alors c'est la région non ?
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Non date de début ça devrait fonctionner.
00:18:02
Alors attendez.
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Qu'est-ce que j'ai fait ? Qui ne va pas ?
00:18:09
Donc on va tout prendre,
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sauf les valeurs vides.
00:18:12
Voilà, ça marche mieux comme ça.
00:18:14
Donc là j'ai tout sélectionné ici.
00:18:15
Sauf les valeurs vides et donc
00:18:17
ce qui est intéressant ici,
00:18:18
c'est qu'on va voir en gros là le
00:18:21
poids de chaque région au cours de l'année
00:18:24
pour la fréquentation des festivals.
00:18:26
Donc on voit ici par exemple,
00:18:28
donc je vais essayer encore d'agrandir
00:18:29
pour que vous puissiez bien voir ça,
00:18:31
c'est clair.
00:18:33
La police est un petit peu petit,
00:18:35
on va vraiment mettre toutes les chances
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de notre côté pour grouper.
00:18:38
Alors, c'est quand même pas mal comme ça,
00:18:40
donc ici en gros ce que vous avez c'est
00:18:42
donc les fameux rubans dont on parlait,
00:18:44
c'est à dire que là vous avez
00:18:46
une liaison par exemple ici
00:18:47
pour je crois que c'est ouais,
00:18:48
c'est ça c'est l'Auvergne,
00:18:49
donc vous voyez que le ruban de
00:18:51
l’Auvergne ici il n’y a pas de
00:18:53
discontinuité et ce qui est intéressant
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c'est qu'en gros la valeur du haut
00:18:56
c'est toujours la valeur la plus
00:18:57
forte donc ici par exemple pour
00:18:59
le mois de mars c'est Auvergne
00:19:01
Rhône-Alpes qui avait eu le plus
00:19:03
de participants à ces festivals.
00:19:04
On voit aussi au global,
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la fréquentation au cours de l'année
00:19:07
pour les festivals où évidemment,
00:19:08
tout ce qu'on centre enfin,
00:19:09
tout y a une grosse partie qui
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se concentre sur le thé.
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Mais c'est intéressant de voir
00:19:12
c'est qu’au mois de mars,
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on a aussi une petite fréquentation
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et on voit par contre que,
00:19:16
à partir de septembre,
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il y a plus grand chose qui se passe.
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Donc Pour rappel,
00:19:21
on est sur là le mois de début de
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de chaque festival et donc à chaque
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fois qu'il va y avoir en gros des
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dépassements c'est presque une course
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ici et bien en fait les rubans
00:19:31
vont changer de position par exemple,
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ici j'ai l’Ile-de-France qui représente
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le plus de participants en avril.
00:19:38
Et donc il va aller doubler au vert
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qu’on n’a pas en passer au-dessus de lui
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puisqu’encore une fois les valeurs
00:19:43
sont classées du plus grand au plus petit.
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On voit qu'on a aussi des
00:19:46
zones un petit peu visuelles,
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c'est à dire que là on a des rectangles.
00:19:50
Alors à quoi ils servent ?
00:19:51
En gros ils vous indiquent dans cette
00:19:53
zone que c'est exactement la bonne
00:19:56
hauteur du carreau entre guillemets,
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du ruban pour vous dire que là,
00:20:01
visuellement et mathématiquement c'est
00:20:02
ça que ça représente proportionnellement
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vis-à-vis des autres valeurs et dès
00:20:05
qu'on va sortir de ça on va plutôt
00:20:07
être sûr de la représentation visuelle,
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on va sortir du ruban.
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Et donc potentiellement avoir voilà,
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selon le déclassement,
00:20:12
qu'on va avoir là, par exemple,
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ici sur Île-de-France,
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on voit qu'on chute totalement
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sur juillet.
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Et donc le ruban Laval largement s'affiner.
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Donc, ce qui compte la vraie
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hauteur de chaque case, en fait,
00:20:27
c'est celle qui se situe en grisé.
00:20:30
Donc moi je la trouve vraiment
00:20:31
sympa
00:20:32
Cette visualisation,
00:20:33
elle est plutôt bien,
00:20:34
elle est plutôt intuitive,
00:20:36
donc n'hésitez pas à l'utiliser
00:20:37
dans vos différents graphiques
00:20:39
et on en a terminé sur tous
00:20:41
les sujets avec les courbes.

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résultat(s)
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We continue with the display of trends,
00:00:05
So here we will use mainly
00:00:07
2 types of visualizations that
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are curves and airs.
00:00:10
So we're going to come back to the
00:00:12
basics to understand what is a
00:00:13
curve and also what is an area,
00:00:14
even if it is the extension of one of a curve.
00:00:17
So basically what we're going to,
00:00:18
what is the definition of a curve,
00:00:20
It is that each stop of the curve
00:00:22
represents a point with coordinates
00:00:24
XYZ connected to the next by a line.
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So in reality a curve
00:00:29
it's just one,
00:00:30
than a succession of points.
00:00:32
So XY coordinates that we will connect them
00:00:34
via a curve and therefore visually after,
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It will actually display this this,
00:00:39
This train that we will see which is
00:00:41
specific for curves,
00:00:42
well, which is very,
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which is not necessarily straight but in
00:00:44
Any case this this link which is
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which is displayed so widely used
00:00:47
for time-series data such as
00:00:49
I told you in the introduction,
00:00:50
It is familiar to most
00:00:52
people so it's good to use it
00:00:53
Because everyone can read
00:00:55
normally an attention curve on
00:00:56
can't have too many curves
00:00:58
on the same graph indeed,
00:01:01
otherwise you will have an effect
00:01:02
spaghetti so if for example
00:01:04
You're going to have 10 or 20 or 30
00:01:06
Values displayed on a courtyard.
00:01:07
So, depending on the categories.
00:01:09
Well
00:01:09
It's going to have a little spaghetti effect.
00:01:11
By the way
00:01:11
That's what we're going to see a little bit here,
00:01:13
but I didn't have much choice,
00:01:15
So you still have to
00:01:17
use it sparingly,
00:01:18
that we have a lot of value displayed.
00:01:19
Otherwise there are so many curves
00:01:21
on the screen that we can no longer get there
00:01:23
find and then we have his sound,
00:01:25
brother
00:01:26
his cousin,
00:01:26
In any case, it does not matter an equivalent that
00:01:28
are the tunes he takes up for
00:01:30
bases a line chart but it will
00:01:32
come fill the area under the curve.
00:01:34
So you see here it's colorful
00:01:36
under the different areas.
00:01:37
And it allows access to
00:01:39
Hard-to-understand visualizations
00:01:41
with only curves,
00:01:42
in particular to understand the proportions,
00:01:45
huh
00:01:46
which led, for example, to
00:01:47
the height of a curve.
00:01:48
Once again
00:01:49
Let me take the example that I will take for you.
00:01:50
Earlier on sales
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one company per product, and
00:01:54
well if we just display the total
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of sales and of course we
00:01:58
does not have the details of the products.
00:01:59
On the other hand
00:02:00
if below we will display each
00:02:02
areas that correspond to a type
00:02:04
of product and visually well
00:02:05
We will immediately understand
00:02:07
which was the most impactful on
00:02:10
sales among products.
00:02:12
And beware, in some cases,
00:02:13
On the contrary, it is more difficult to
00:02:16
understand the evolution of values,
00:02:18
especially on stacked areas.
00:02:21
And so here,
00:02:22
Indeed we will not attach ourselves
00:02:24
totally to the value itself,
00:02:27
but rather to the evolution
00:02:29
of the distribution between
00:02:30
different categories.
00:02:32
So this is all very theoretical.
00:02:33
I assure you, we will go use them,
00:02:35
So small examples to understand
00:02:37
in which case it should be used.
00:02:39
So indeed,
00:02:40
Evolution by turnover.
00:02:41
Monthly traffic on a website or
00:02:44
more PE and epidemic curves.
00:02:46
And now, I'm having epidemiological trouble,
00:02:49
We're still in the middle of it with
00:02:51
COVID where we have been largely
00:02:53
accustomed to these curves there and we
00:02:55
returns to B to go
00:02:57
Create these first curves.
00:03:01
Uh.
00:03:04
Here, our MAP sorting is so we'll go here
00:03:08
Create a new tab for curves.
00:03:12
We will quickly make our
00:03:15
personalization, adjust to the page,
00:03:17
We're going to enlarge the page a little bit.
00:03:21
Customize it we will the
00:03:22
go to 1500 to be wide.
00:03:26
1500 pixels and we will be able to attack our
00:03:29
visualizations and so we're going to do some
00:03:31
Something simple enough for now,
00:03:33
So we're going to select them here.
00:03:34
The line chart?
00:03:37
We're going to get the
00:03:38
values that interest us,
00:03:39
So as usual,
00:03:40
We will attack the number
00:03:43
of participants 2018.
00:03:44
And we're going to add the notion then
00:03:48
no in fact we will not use this one,
00:03:51
Instead, we will reuse the number
00:03:53
of total participants we had at
00:03:55
global by year and so we will go
00:03:57
Here in this table there we participate
00:03:59
per year and we will take the number
00:04:02
of participants for values and.
00:04:03
We will go to display in the axis the years
00:04:07
And so we're going to have something like that.
00:04:09
Here we had already seen a
00:04:11
A little bit in introduction.
00:04:12
With a histogram view and voila,
00:04:14
We end up with a nice curved group,
00:04:16
then you see that we fly over a
00:04:17
curve that we will see here a cursor.
00:04:19
And if you click,
00:04:20
It will isolate you the point and
00:04:21
tell you, for example, in 1994,
00:04:23
the number of participants we had
00:04:27
in the festivals of that year.
00:04:31
So it was pretty fast,
00:04:32
huh?
00:04:33
To create a curve,
00:04:34
There is not much to configure since
00:04:35
Here we are on an extremely simple step,
00:04:37
eh of de, just of one,
00:04:38
a volume of participants
00:04:39
compared to one year.
00:04:40
So here we are really in data
00:04:42
chronological as we had been able to talk about.
00:04:44
And so on top of that,
00:04:45
We're going to do a little bit of customization
00:04:48
So already we will add this
00:04:50
called a trendline,
00:04:52
So we're going to go here in the
00:04:55
the analytical field and we will go
00:04:57
here in the trendline field.
00:05:00
And we're going to add it.
00:05:03
So the trend line goes
00:05:04
Simply say basically here it is.
00:05:06
over the entire curve.
00:05:08
Here is a right that goes to the best
00:05:10
get closer to the points.
00:05:12
In fact, who are here at the top,
00:05:14
It's the best, it's the.
00:05:16
This is the best tracing,
00:05:17
So what is also called
00:05:18
linear regression.
00:05:19
So it's the fact that this curve
00:05:21
there if we do the subtraction
00:05:23
distances here with the curve
00:05:25
for each of the points,
00:05:26
Well it's this curve
00:05:28
there which represents the,
00:05:29
the lowest value.
00:05:30
That's okay I'm not the point,
00:05:32
it's the,
00:05:33
These are really statistics.
00:05:34
Just remember that suddenly it will suit you
00:05:36
Display what is called the trend.
00:05:38
The overall trend on our curve
00:05:40
And on top of that we will be able to do
00:05:42
something else that is very interesting
00:05:44
it is being able to add forecasts.
00:05:46
So basically it's going to be based on.
00:05:50
The curve I currently have and therefore
00:05:53
he will be able to estimate in the future,
00:05:54
What gives, for example, here,
00:05:56
He gave me 10 points by default.
00:05:58
What does 10 points symbolize?
00:05:59
In fact, it's the next 10 years and
00:06:01
So in relation to my evolution curve,
00:06:03
He will tell me that he,
00:06:05
This he estimates, for example, for 2000.
00:06:07
So the curve doesn't know COVID
00:06:09
Obviously because this is what it is
00:06:11
Data that we do not have yet, but.
00:06:13
So that's it for you.
00:06:15
give the forecast here.
00:06:17
For 2023 for 2025, et cetera,
00:06:20
which is rather consistent by
00:06:21
report to the in relation to the,
00:06:22
to the overall trend on
00:06:24
at the end of the year.
00:06:25
We see that he has almost drawn a line there,
00:06:27
on the.
00:06:28
Of the 5,
00:06:28
Last 10 years to get that
00:06:30
And so you're going to have the right
00:06:32
Black which is the official forecast
00:06:34
in quotation marks and then the limit
00:06:36
upper and lower limit
00:06:37
which corresponds to the interval,
00:06:39
This is called the confidence interval.
00:06:40
So basically he thinks that there are
00:06:43
very high probability that suddenly
00:06:45
the forecast is between these 2 values
00:06:47
and inevitably the further away we get.
00:06:49
In time and less,
00:06:51
he is sure of himself, in quotation marks,
00:06:53
so more.
00:06:54
The gap in the grey area therefore increases further.
00:06:56
The uncertainty is there.
00:06:57
So here again it is
00:06:59
pure statistics.
00:07:00
But here's the thing,
00:07:01
We added a lot of information
00:07:03
interesting on this curve there.
00:07:08
We'll be able to continue, right?
00:07:11
Our creation of curves.
00:07:14
To display a multi curve
00:07:15
metric because as we see
00:07:17
here a little bit on the diagram,
00:07:19
we have the ability to display several
00:07:21
curves at once with each their scale.
00:07:24
So here we will go on
00:07:27
This visualization,
00:07:28
then in Max we will choose an axis
00:07:30
temporal that will allow us to display
00:07:33
Multiple multiple numeric values
00:07:34
And so here what we're going to do,
00:07:36
It is that we will base ourselves on the date of
00:07:39
on the date of creation of festivals.
00:07:42
So here we're going to put it on.
00:07:44
On our axis.
00:07:45
Like this, after obviously,
00:07:47
we will add values,
00:07:49
We will add the volume of festival,
00:07:52
huh?
00:07:53
For each of these creation dates.
00:07:54
So for that we're going to go get
00:07:56
Our column of which contains the
00:07:59
Name and code of the event.
00:08:00
We will add in the values
00:08:02
And there we will make sure that.
00:08:04
Well, yes,
00:08:05
So that's basically perfect what we have here,
00:08:07
This is the volume of.
00:08:09
Festivals according to
00:08:12
their year of creation.
00:08:14
So we will inevitably,
00:08:15
There is quite little creation
00:08:17
festivals on,
00:08:19
on the sur on the distant years.
00:08:23
We will only one that is
00:08:24
The festival of humanity.
00:08:26
For information, and after,
00:08:27
we will find more and more festivals,
00:08:30
So there 52, 77, et cetera et cetera.
00:08:35
And on top of that,
00:08:36
we go,
00:08:36
so maybe we'll just
00:08:38
effectively filter,
00:08:39
So here we will also see how
00:08:40
filter on a chart,
00:08:41
So here we will add the
00:08:44
this tab there and we will say that
00:08:45
We do not necessarily want them to
00:08:47
values that we will call parasite,
00:08:48
i.e. the values at
00:08:50
Points just a value.
00:08:52
Bah it lengthens the
00:08:53
curve and therefore it interests us
00:08:55
not so much and so what we will
00:08:57
To say is that we want the
00:08:59
Number of festivals so who is?
00:09:02
Toc, knock, knock,
00:09:03
That's the number of festivals that's here.
00:09:05
We will tell him that he must
00:09:07
necessarily be greater than one,
00:09:10
so with a minimum value of 2,
00:09:12
which will allow us,
00:09:13
That's to zoom in all the more
00:09:16
on our chart.
00:09:18
And there,
00:09:19
Wouldn't we zoom in even more?
00:09:21
No come on, we'll stay,
00:09:23
we go,
00:09:23
We'll stay on that so obviously huh.
00:09:25
There
00:09:25
since I put it only on this
00:09:27
visual there it does not go,
00:09:28
It's not going to impact the other visuals.
00:09:34
And on top of that, so we're going to go and add
00:09:37
also the average number of participants,
00:09:40
So we're going to pick up our participants.
00:09:45
And we will add them to the values.
00:09:47
And so what we're going to do here is
00:09:49
that we will rather display the average here.
00:09:53
To have these 2
00:09:56
graphical representations and. Are we going?
00:09:59
We will realize that a small problem,
00:10:00
that there Ah yes then suddenly it is
00:10:01
Of my fault that, what did I put?
00:10:05
The means of participants and I have it
00:10:06
not set in the secondary value,
00:10:08
So there you have it, we're going to do it here,
00:10:09
I'm going to enlarge a little bit so that
00:10:11
So you can see roughly there,
00:10:13
As you can see,
00:10:14
We're going to have 2 scales here
00:10:16
So here we will have the.
00:10:18
The number of of creations of,
00:10:20
festivals.
00:10:21
So here,
00:10:22
It's going to be that first scale there.
00:10:24
and we see that we also have the scale
00:10:25
the number of means of participants.
00:10:27
So basically we're going to take for each
00:10:29
Year of creation Number of festivals
00:10:31
that have been created and for these festivals,
00:10:34
We will calculate the average
00:10:35
of participants in 2019,
00:10:36
So here it is once again for
00:10:38
show a little bit of all the
00:10:40
features that exist and on
00:10:41
also had the option to go
00:10:43
extract the minimum,
00:10:44
potentially the maximum.
00:10:46
There you go
00:10:46
It makes us still other curves.
00:10:49
And potentially also the sum,
00:10:51
huh, plain and simple.
00:10:52
So here we see that we have a
00:10:54
Very strong correlation.
00:10:55
Between the 2,
00:10:56
which is also related to the fact that I have
00:10:58
created in all data
00:11:00
And so we will stay on average.
00:11:03
Like this and on top of that,
00:11:05
we will add a line of average,
00:11:08
So we're going to go here.
00:11:09
In analytical data
00:11:10
and we will add them.
00:11:12
Our average line.
00:11:14
That's it, so it will be here for this value there,
00:11:16
So on average,
00:11:17
We had pretty much.
00:11:19
That's 48,000 participants.
00:11:24
So here it's interesting,
00:11:26
In particular to try to show
00:11:29
some correlations between 2 between 2.
00:11:31
Yes, it's that between 2 metrics,
00:11:32
between 2 numerical values and what
00:11:34
is interesting is that suddenly the
00:11:35
scales will be adapted because there
00:11:37
We are not at all on the same value.
00:11:38
Here we are on hundreds,
00:11:40
Here we are almost on
00:11:41
hundreds of thousands huh,
00:11:42
it goes from 40000 to 60000 and therefore at least
00:11:45
we can have at least one scale
00:11:47
or the 2 can be juxtaposed and
00:11:49
So potentially see that if
00:11:50
one goes up is the other world,
00:11:52
If one goes down, does the other go down?
00:11:54
et cetera, et cetera.
00:11:54
And on top of that,
00:11:55
It does not prevent to have the capacity
00:11:58
to add our analytical information.
00:11:59
This is an average.
00:12:04
So so much for multimetric curves,
00:12:06
we will continue with the air,
00:12:09
So the air they are located here.
00:12:12
So I'll go take the first one.
00:12:14
So who is the R chart
00:12:15
And inside that,
00:12:16
We're going to take our
00:12:19
date of creation of festival.
00:12:21
So who's here?
00:12:24
There you go
00:12:24
We will add in addition to
00:12:27
That the domain for the legend.
00:12:31
So the domain, it's here.
00:12:34
And finally,
00:12:35
We will go add the values
00:12:37
which will correspond to.
00:12:43
The number of.
00:12:45
Participating area that we can have.
00:12:49
Excuse me for the number of festivals
00:12:51
that were created and therefore for that
00:12:54
We're going to look for another
00:12:56
times our column. Name and code.
00:12:58
We will place them here in the values.
00:13:00
We will check that he makes me the sum,
00:13:02
So here we are good.
00:13:04
We will also be able to zoom
00:13:06
in this shot and rather focus
00:13:08
from the years of the
00:13:10
eighties and so for that,
00:13:13
We will apply here a new
00:13:15
filter with the date of the date of
00:13:17
Creation and we see that when I
00:13:19
adds a date in fact it goes,
00:13:21
He will add me a set of elements here,
00:13:23
the year, the quarter,
00:13:24
the month and the day as I
00:13:26
selected only one field.
00:13:27
Because in reality,
00:13:28
When I type a column at
00:13:30
Date format and well in fact,
00:13:31
He's going to go and create for me what we
00:13:33
calls a date hierarchy and
00:13:34
So go create columns for me
00:13:35
in virtual quotes that go
00:13:37
only contain either the year,
00:13:38
the quarter, the month, the day.
00:13:40
That's really super interesting
00:13:41
since after we will be able to play
00:13:43
with that and say for example,
00:13:44
I only select the year in in
00:13:46
this in this element here for example,
00:13:48
there I will take only here the year
00:13:50
and therefore not necessarily interesting
00:13:53
to the granularity of days.
00:13:55
So there I broke everything,
00:13:57
I'm going to go and put it back.
00:13:58
Here
00:13:59
This is perfect and so here at the level of the wires,
00:14:02
it's going to be the same,
00:14:02
is that I will find this set
00:14:04
values therefore with the years,
00:14:05
days,
00:14:06
months,
00:14:07
The quarters and therefore on this visual
00:14:09
We're going to apply a filter
00:14:11
which tells me that the year must
00:14:14
be superior to we will put.
00:14:18
10 970 and we will click on
00:14:20
Apply the filter.
00:14:22
So that's it to already have something
00:14:24
a little more visually interesting.
00:14:26
And so here then be careful,
00:14:28
It is not a histogram.
00:14:29
Excuse me an air curve
00:14:31
cumulates because if there is no addition
00:14:33
to be done between the different authors,
00:14:35
So here it's just an accumulation of
00:14:38
value and we see that in addition to that it
00:14:41
There is the current music huh.
00:14:44
So there these categories there which
00:14:46
completely crush others
00:14:47
So this is not necessarily the
00:14:49
Easier to read so on the other hand
00:14:51
What we will be able to do is
00:14:53
potentially take up this table there,
00:14:55
copy and paste it.
00:14:57
Placing it underneath is rather
00:15:00
use stacks.
00:15:04
Like this and therefore the idea,
00:15:05
It is that in reality the la.
00:15:08
The height here corresponds to exactly the.
00:15:11
The number of participants,
00:15:12
So basically it will have to, it has to resume.
00:15:14
Basically this curve that you have
00:15:16
here the one that has already been calculated,
00:15:18
therefore the number of participants in function
00:15:20
of the year of creation of the Festival.
00:15:23
And so here you have the other detail so,
00:15:24
if I expand a little bit.
00:15:27
So it's not so much hop there?
00:15:30
Just a little bit.
00:15:32
So here we see
00:15:33
there is cumulation,
00:15:35
so it will only be the total huh,
00:15:36
who, who will indicate the total number
00:15:38
of of participants by creation
00:15:40
And on the other hand there we see that there is
00:15:43
potentially an evolution in the
00:15:45
time of who takes the largest share.
00:15:47
Are there any of the
00:15:49
that emerge more or less,
00:15:50
et cetera et cetera?
00:15:53
So that's it for the visualization in Air,
00:15:56
Stack and we'll add them.
00:15:58
A last achievement of
00:16:00
bonus which is my faith very pretty.
00:16:02
You will see it,
00:16:03
You have to take a little hit
00:16:05
hand to read it,
00:16:06
But I wanted to show it to you.
00:16:07
So we see that we are still a small
00:16:09
little at the end of our visualization,
00:16:11
so we're going to go here,
00:16:12
We're going to go.
00:16:16
We will go customize the size
00:16:18
From the page, we will put 1700
00:16:21
for a little space here,
00:16:24
And we're going to do what we call
00:16:27
ribbon charts and therefore for
00:16:29
We're going to select it,
00:16:31
So it's located here. So there,
00:16:34
It's going to be pretty hard to explain,
00:16:35
So I'm going to create the visual and
00:16:37
Then we come back to it and therefore what we are going to do,
00:16:39
is that we will go to concentrate
00:16:42
on the start date of the Festival,
00:16:44
So here we will go there and we
00:16:46
will use precisely this system
00:16:48
date prioritization for
00:16:51
Select only the month.
00:16:52
So I told you that's all
00:16:53
to make it possible to isolate,
00:16:54
So here I only take the month
00:16:55
And here what is interesting is
00:16:57
that suddenly I will be able to
00:16:59
have an analysis in time of
00:17:00
the year 2019 with volume. Per month.
00:17:04
And so I'm going to go and add the regions.
00:17:07
So here we will go.
00:17:09
In regions, regions, regions.
00:17:12
Who are always in the same place,
00:17:14
but that I have trouble finding
00:17:16
that we will put the people from here.
00:17:18
And we will add them,
00:17:19
Our volume of participants
00:17:21
in 2018 like this and so there,
00:17:24
What does it represent here?
00:17:26
So already,
00:17:27
We see that we have a number of
00:17:29
From empty values eh ?
00:17:30
So that means that,
00:17:31
it's all,
00:17:32
It's all the festivals where I don't
00:17:34
no date value,
00:17:35
from the beginning and so for that we will be able to
00:17:37
delete them by doing it again
00:17:39
A filter and so here say start date.
00:17:42
We will add a basic filter that is not
00:17:45
So no it will be a filter before it is.
00:17:48
We will say that it is not empty.
00:17:51
And so it's going to be okay.
00:17:53
Oh no,
00:17:54
He doesn't take it away from me.
00:17:57
Well then it's the region isn't it?
00:17:59
No start date it should work.
00:18:02
So wait.
00:18:05
What did I do? Who is wrong?
00:18:09
So we're going to take everything,
00:18:11
except empty values.
00:18:12
That's it, it works better that way.
00:18:14
So there I selected everything here.
00:18:15
Except empty values and therefore
00:18:17
what's interesting here,
00:18:18
It is that we will see roughly there the the
00:18:21
Weight of each region during the year
00:18:24
for festival attendance.
00:18:26
So we see here for example,
00:18:28
so I'll try to enlarge again
00:18:29
so you can see that,
00:18:31
Is that clear.
00:18:33
The font is a little small,
00:18:35
We're really going to put all the chances
00:18:37
On our side to goupier what.
00:18:38
So, it's still not bad like that,
00:18:40
So here basically what you have is
00:18:42
So the famous ribbons we were talking about,
00:18:44
that is to say that there you have
00:18:46
a link for example here
00:18:47
for I think it's yeah,
00:18:48
that's what Auvergne is all about,
00:18:49
So you see that the ribbon of
00:18:51
Auvergne eh here there is no
00:18:53
discontinuity and what is interesting
00:18:54
It is that roughly the value of the top
00:18:56
It's always the most valuable
00:18:57
strong so here for example for
00:18:59
the month of March is Auvergne
00:19:01
Rhône-Alpes who had had the most
00:19:03
of participants in these festivals.
00:19:04
We also see overall,
00:19:05
attendance during the year
00:19:07
for festivals where obviously,
00:19:08
everything we finally center,
00:19:09
Everything has a big part that
00:19:11
focuses on tea.
00:19:12
But it's interesting to see
00:19:12
It is that in the month of March,
00:19:14
We also have a small attendance
00:19:15
and we see on the other hand that,
00:19:16
from September,
00:19:17
There's more going on.
00:19:20
So as a reminder,
00:19:21
We are on the the month of the beginning of
00:19:23
of each festival and therefore to each
00:19:25
times that there are going to be basically
00:19:27
Overtaking is almost a race
00:19:28
eh here and well actually the ribbons
00:19:31
will change position for example,
00:19:32
here I have the island-of-France which represents
00:19:35
the most participants in April.
00:19:38
And so it's going to double to green.
00:19:39
that we have not passed over him
00:19:41
since once again the values
00:19:43
are ranked from largest to smallest.
00:19:45
We see that we also have
00:19:46
areas a little visual,
00:19:48
That is to say that there we have rectangles.
00:19:50
So what are they for?
00:19:51
Basically they tell you in this
00:19:53
area that it is exactly the right one
00:19:56
height of the tile in quotation marks,
00:19:58
ribbon to tell you that there,
00:20:01
visually and mathematically it is
00:20:02
what it represents proportionally
00:20:04
vis-à-vis other values and from
00:20:05
that we're going to get out of this we're going to
00:20:07
be sure of the visual representation,
00:20:08
We're going to get out of the ribbon.
00:20:10
And so potentially have here,
00:20:12
according to the decommissioning,
00:20:12
that we will have there, for example,
00:20:14
here on Île-de-France,
00:20:16
We see that we fall totally
00:20:18
on July.
00:20:20
And so the Laval ribbon largely refine.
00:20:24
So, what matters the real
00:20:25
height of each box, in fact,
00:20:27
It is the one that is shaded.
00:20:30
So I really find it
00:20:31
Nice huh this.
00:20:32
This visualization,
00:20:33
she's pretty good,
00:20:34
it is rather intuitive,
00:20:36
So feel free to use it
00:20:37
in your different charts
00:20:39
and we're done on all of them
00:20:41
subjects with curves.

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résultat(s)
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Wir fahren fort mit der Anzeige von Trends,
00:00:05
Hier werden wir also hauptsächlich
00:00:07
2 Arten von Visualisierungen, die
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sind Kurven und Airs.
00:00:10
Wir werden also auf die
00:00:12
Grundlagen, um zu verstehen, was ein
00:00:13
Kurve und auch, was eine Fläche ist,
00:00:14
auch wenn es sich um die Verlängerung einer Kurve handelt.
00:00:17
Also im Grunde das, was wir tun werden,
00:00:18
was ist die Definition einer Kurve,
00:00:20
Es ist, dass jeder Stopp der Kurve
00:00:22
stellt einen Punkt mit Koordinaten dar
00:00:24
XYZ ist durch eine Leitung mit dem nächsten verbunden.
00:00:28
In Wirklichkeit ist also eine Kurve
00:00:29
Es ist nur eine,
00:00:30
als eine Abfolge von Punkten.
00:00:32
Also XY-Koordinaten, dass wir sie verbinden werden
00:00:34
über eine Kurve und damit optisch nach,
00:00:36
Es wird dies tatsächlich anzeigen,
00:00:39
Dieser Zug, den wir sehen werden, der ist
00:00:41
spezifisch für Kurven,
00:00:42
Nun, was sehr ist,
00:00:43
die nicht unbedingt gerade ist, aber in
00:00:44
Auf jeden Fall ist dies dieser Link, der
00:00:46
die so weit verbreitet angezeigt wird
00:00:47
für Zeitreihendaten wie
00:00:49
Ich habe dir in der Einleitung gesagt,
00:00:50
Es ist den meisten bekannt
00:00:52
Leute, also ist es gut, es zu benutzen
00:00:53
Weil jeder lesen kann
00:00:55
normalerweise eine Aufmerksamkeitskurve auf
00:00:56
kann nicht zu viele Kurven haben
00:00:58
in der gleichen Grafik in der Tat,
00:01:01
Andernfalls haben Sie eine Wirkung
00:01:02
Spaghetti also, wenn zum Beispiel
00:01:04
Sie werden 10 oder 20 oder 30 haben
00:01:06
Werte, die auf einem Hof angezeigt werden.
00:01:07
Also, abhängig von den Kategorien.
00:01:09
Brunnen
00:01:09
Es wird einen kleinen Spaghetti-Effekt haben.
00:01:11
Übrigens
00:01:11
Das ist es, was wir hier ein wenig sehen werden,
00:01:13
aber ich hatte nicht viel Wahl,
00:01:15
Sie müssen also noch
00:01:17
sparsam damit umgehen,
00:01:18
dass wir viel Wert angezeigt bekommen.
00:01:19
Sonst gibt es so viele Kurven
00:01:21
auf dem Bildschirm, dass wir nicht mehr dorthin gelangen können
00:01:23
finden und dann haben wir seinen Klang,
00:01:25
Bruder
00:01:26
sein Cousin,
00:01:26
In jedem Fall spielt es keine Rolle, dass ein Äquivalent
00:01:28
sind die Melodien, für die er aufgreift
00:01:30
Basiert ein Liniendiagramm, aber es wird
00:01:32
Füllen Sie den Bereich unter der Kurve aus.
00:01:34
Sie sehen also, hier ist es bunt
00:01:36
unter den verschiedenen Bereichen.
00:01:37
Und es ermöglicht den Zugriff auf
00:01:39
Schwer verständliche Visualisierungen
00:01:41
nur mit Kurven,
00:01:42
insbesondere um die Proportionen zu verstehen,
00:01:45
hä
00:01:46
was z.B. dazu führte, dass
00:01:47
Die Höhe einer Kurve.
00:01:48
Noch einmal
00:01:49
Lassen Sie mich das Beispiel nehmen, das ich für Sie nehmen werde.
00:01:50
Früher im Verkauf
00:01:53
ein Unternehmen pro Produkt und
00:01:54
Nun, wenn wir nur die Summe anzeigen
00:01:56
des Vertriebs und natürlich wir
00:01:58
hat nicht die Details der Produkte.
00:01:59
Auf der anderen Seite
00:02:00
Wenn unten werden wir jeden anzeigen
00:02:02
Bereiche, die einem Typ entsprechen
00:02:04
des Produkts und optisch gut
00:02:05
Wir werden sofort verstehen
00:02:07
was den größten Einfluss auf
00:02:10
Umsatz mit Produkten.
00:02:12
Und Vorsicht, in einigen Fällen,
00:02:13
Im Gegenteil, es ist schwieriger,
00:02:16
die Entwicklung von Werten zu verstehen,
00:02:18
vor allem auf gestapelten Flächen.
00:02:21
Und so hier,
00:02:22
In der Tat werden wir uns nicht anhängen
00:02:24
ganz auf den Wert selbst,
00:02:27
sondern eher zur Evolution
00:02:29
der Verteilung zwischen
00:02:30
verschiedene Kategorien.
00:02:32
Das ist also alles sehr theoretisch.
00:02:33
Ich versichere Ihnen, wir werden sie benutzen,
00:02:35
So kleine Beispiele zum Verstehen
00:02:37
In diesem Fall sollte es verwendet werden.
00:02:39
In der Tat,
00:02:40
Entwicklung nach Umsatz.
00:02:41
Monatlicher Traffic auf einer Website oder
00:02:44
mehr PE- und Epidemiekurven.
00:02:46
Und jetzt habe ich epidemiologische Probleme,
00:02:49
Wir sind immer noch mittendrin mit
00:02:51
COVID, wo wir weitgehend waren
00:02:53
an diese Kurven dort gewöhnt und wir
00:02:55
kehrt zu B zurück, um zu gehen
00:02:57
Erstellen Sie diese ersten Kurven.
00:03:01
Äh.
00:03:04
Hier ist unsere MAP-Sortierung, also gehen wir hierher
00:03:08
Erstellen Sie eine neue Registerkarte für Kurven.
00:03:12
Wir machen schnell unsere
00:03:15
Personalisierung, Anpassung an die Seite,
00:03:17
Wir werden die Seite ein wenig vergrößern.
00:03:21
Passen Sie es an, wir werden die
00:03:22
Gehen Sie bis 1500, um breit zu sein.
00:03:26
1500 Pixel und wir werden in der Lage sein, unsere
00:03:29
Visualisierungen und so werden wir einige machen
00:03:31
Etwas Einfaches für jetzt,
00:03:33
Also werden wir sie hier auswählen.
00:03:34
Das Liniendiagramm?
00:03:37
Wir werden die
00:03:38
Werte, die uns interessieren,
00:03:39
Also wie immer,
00:03:40
Wir werden die Nummer angreifen
00:03:43
der Teilnehmer 2018.
00:03:44
Und wir werden den Begriff dann hinzufügen
00:03:48
nein, in der Tat werden wir diesen nicht verwenden,
00:03:51
Stattdessen werden wir die Nummer wiederverwenden
00:03:53
der gesamten Teilnehmer, die wir bei
00:03:55
Global nach Jahr und so werden wir gehen
00:03:57
Hier in dieser Tabelle nehmen wir teil
00:03:59
pro Jahr und wir nehmen die Nummer
00:04:02
der Teilnehmer für Werte und.
00:04:03
Wir werden in der Achse die Jahre anzeigen
00:04:07
Und so werden wir so etwas haben.
00:04:09
Hier hatten wir bereits eine
00:04:11
Ein wenig in der Einleitung.
00:04:12
Mit einer Histogrammansicht und voila,
00:04:14
Am Ende haben wir eine schöne geschwungene Gruppe,
00:04:16
Dann sehen Sie, dass wir über einen
00:04:17
Kurve, die wir hier einen Cursor sehen werden.
00:04:19
Und wenn Sie klicken,
00:04:20
Es wird Sie den Punkt isolieren und
00:04:21
Sagen Sie Ihnen zum Beispiel im Jahr 1994,
00:04:23
die Anzahl der Teilnehmer, die wir hatten
00:04:27
in den Festivals dieses Jahres.
00:04:31
Es ging also ziemlich schnell,
00:04:32
hä?
00:04:33
Um eine Kurve zu erstellen,
00:04:34
Es gibt nicht viel zu konfigurieren, da
00:04:35
Hier sind wir auf einem extrem einfachen Schritt,
00:04:37
eh von de, nur von einem,
00:04:38
eine Anzahl von Teilnehmern
00:04:39
im Vergleich zu einem Jahr.
00:04:40
Hier sind wir also wirklich in Daten
00:04:42
chronologisch, wie wir sprechen konnten.
00:04:44
Und so weiter,
00:04:45
Wir werden ein wenig Anpassungen vornehmen
00:04:48
Also werden wir dies bereits hinzufügen
00:04:50
als Trendlinie bezeichnet,
00:04:52
Also gehen wir hier in die
00:04:55
das analytische Feld und wir werden gehen
00:04:57
hier im Trendlinienfeld.
00:05:00
Und wir werden es hinzufügen.
00:05:03
Die Trendlinie geht also
00:05:04
Sagen Sie einfach, dass es im Grunde hier ist.
00:05:06
über die gesamte Kurve.
00:05:08
Hier ist ein Recht, das zum Besten geht
00:05:10
Nähern Sie sich den Punkten.
00:05:12
In der Tat, wer hier an der Spitze ist,
00:05:14
Es ist das Beste, es ist das.
00:05:16
Dies ist die beste Nachverfolgung,
00:05:17
Was also auch genannt wird
00:05:18
Lineare Regression.
00:05:19
Es ist also die Tatsache, dass diese Kurve
00:05:21
dort, wenn wir die Subtraktion machen
00:05:23
Entfernungen hier mit der Kurve
00:05:25
für jeden der Punkte,
00:05:26
Nun, es ist diese Kurve
00:05:28
Dort, die die
00:05:29
Der niedrigste Wert.
00:05:30
Das ist okay, ich bin nicht der Punkt,
00:05:32
Es ist die
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Das sind wirklich Statistiken.
00:05:34
Denken Sie daran, dass es plötzlich zu Ihnen passt
00:05:36
Zeigen Sie den so genannten Trend an.
00:05:38
Der Gesamttrend auf unserer Kurve
00:05:40
Und darüber hinaus werden wir in der Lage sein,
00:05:42
etwas anderes, das sehr interessant ist
00:05:44
Es ist in der Lage, Prognosen hinzuzufügen.
00:05:46
Im Grunde wird es also darauf basieren.
00:05:50
Die Kurve, die ich derzeit habe und daher
00:05:53
Er wird in Zukunft abschätzen können,
00:05:54
Was gibt es zum Beispiel hier,
00:05:56
Er gab mir standardmäßig 10 Punkte.
00:05:58
Was symbolisieren 10 Punkte?
00:05:59
In der Tat sind es die nächsten 10 Jahre und
00:06:01
Also in Bezug auf meine Evolutionskurve,
00:06:03
Er wird mir sagen, dass er,
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Dies schätzt er zum Beispiel für das Jahr 2000.
00:06:07
Die Kurve kennt COVID also nicht
00:06:09
Offensichtlich, weil es das ist, was es ist, was es ist
00:06:11
Daten, die wir noch nicht haben, aber.
00:06:13
Das war's für Sie.
00:06:15
Geben Sie die Prognose hier an.
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Für 2023 für 2025 et cetera,
00:06:20
was ziemlich konsistent ist durch
00:06:21
Bericht an die in Bezug auf die,
00:06:22
zum allgemeinen Trend am
00:06:24
Ende des Jahres.
00:06:25
Wir sehen, dass er da fast einen Schlussstrich gezogen hat,
00:06:27
am.
00:06:28
Von den 5,
00:06:28
Letzte 10 Jahre, um das zu bekommen
00:06:30
Und so haben Sie das richtige
00:06:32
Schwarz, das ist die offizielle Vorhersage
00:06:34
in Anführungszeichen und dann der Grenzwert
00:06:36
Ober- und Untergrenze
00:06:37
was dem Intervall entspricht,
00:06:39
Dies wird als Konfidenzintervall bezeichnet.
00:06:40
Im Grunde denkt er, dass es
00:06:43
sehr hohe Wahrscheinlichkeit, dass plötzlich
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Die Prognose liegt zwischen diesen 2 Werten
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Und je weiter wir uns entfernen, desto unweigerlich.
00:06:49
In der Zeit und weniger,
00:06:51
er ist sich seiner selbst sicher, in Anführungszeichen,
00:06:53
so mehr.
00:06:54
Die Kluft in der Grauzone vergrößert sich also weiter.
00:06:56
Die Unsicherheit ist da.
00:06:57
Also auch hier ist es wieder
00:06:59
Reine Statistik.
00:07:00
Aber hier ist die Sache,
00:07:01
Wir haben viele Informationen hinzugefügt
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Interessant auf dieser Kurve dort.
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Wir können weitermachen, oder?
00:07:11
Unsere Erstellung von Kurven.
00:07:14
So zeigen Sie eine Mehrfachkurve an
00:07:15
Metrik, weil, wie wir sehen
00:07:17
hier ein wenig zum Diagramm,
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Wir haben die Möglichkeit, mehrere anzuzeigen
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Kurven auf einmal mit jeder ihrer Skala.
00:07:24
Also hier geht es weiter
00:07:27
Diese Visualisierung,
00:07:28
dann wählen wir in Max eine Achse
00:07:30
Zeitlich, die es uns ermöglichen,
00:07:33
Mehrere numerische Werte
00:07:34
Und also hier, was wir tun werden,
00:07:36
Es geht darum, dass wir uns auf das Datum stützen werden, an dem
00:07:39
am Tag der Gründung von Festivals.
00:07:42
Also hier werden wir es anziehen.
00:07:44
Auf unserer Achse.
00:07:45
So, nachdem offensichtlich
00:07:47
Wir werden Werte hinzufügen,
00:07:49
Wir werden das Volumen des Festivals hinzufügen,
00:07:52
hä?
00:07:53
Für jedes dieser Erstellungsdaten.
00:07:54
Also dafür werden wir gehen
00:07:56
Unsere Kolumne enthält die
00:07:59
Name und Code der Veranstaltung.
00:08:00
Wir werden die Werte hinzufügen
00:08:02
Und dafür werden wir sorgen.
00:08:04
Nun, ja
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Das ist also im Grunde perfekt, was wir hier haben,
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Dies ist das Volumen von.
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Festivals nach
00:08:12
ihr Schöpfungsjahr.
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Wir werden also unvermeidlich,
00:08:15
Es gibt ziemlich wenig Schöpfung
00:08:17
Festivals auf,
00:08:19
auf der sur auf den fernen Jahren.
00:08:23
Wir werden nur eine, die
00:08:24
Das Fest der Menschlichkeit.
00:08:26
Zur Information und danach,
00:08:27
Wir werden immer mehr Festivals finden,
00:08:30
Also gibt es 52, 77, et cetera et cetera.
00:08:35
Und obendrein,
00:08:36
wir gehen,
00:08:36
Also vielleicht werden wir einfach
00:08:38
effektiv filtern,
00:08:39
Hier werden wir also auch sehen, wie
00:08:40
Filter auf einem Diagramm,
00:08:41
Hier fügen wir also die
00:08:44
Diese Registerkarte dort und wir werden sagen, dass
00:08:45
Wir wollen nicht unbedingt, dass sie
00:08:47
Werte, die wir Parasiten nennen werden,
00:08:48
d.h. die Werte bei
00:08:50
Punkte nur ein Wert.
00:08:52
Bah es verlängert die
00:08:53
Kurve und deshalb interessiert es uns
00:08:55
nicht so sehr und so was wir werden
00:08:57
Zu sagen ist, dass wir die
00:08:59
Anzahl der Festivals, also wer ist?
00:09:02
Toc, klopfen, klopfen,
00:09:03
Das ist die Anzahl der Festivals, die hier sind.
00:09:05
Wir werden ihm sagen, dass er
00:09:07
notwendigerweise größer als eins sein,
00:09:10
also mit einem Mindestwert von 2,
00:09:12
die es uns ermöglichen wird,
00:09:13
Das ist umso mehr zu zoomen
00:09:16
auf unserer Tabelle.
00:09:18
Und da,
00:09:19
Würden wir nicht noch mehr hineinzoomen?
00:09:21
Nein komm schon, wir bleiben,
00:09:23
wir gehen,
00:09:23
Wir bleiben dabei, also offensichtlich, huh.
00:09:25
Dort
00:09:25
da ich es nur auf dieses
00:09:27
visuell dort geht es nicht,
00:09:28
Es wird sich nicht auf die anderen Visuals auswirken.
00:09:34
Und obendrein werden wir gehen und hinzufügen
00:09:37
auch die durchschnittliche Teilnehmerzahl,
00:09:40
Also holen wir unsere Teilnehmer ab.
00:09:45
Und wir werden sie zu den Werten hinzufügen.
00:09:47
Und was wir hier tun werden, ist
00:09:49
dass wir hier eher den Durchschnitt anzeigen werden.
00:09:53
Um diese 2 zu haben
00:09:56
grafische Darstellungen und. Gehen wir?
00:09:59
Wir werden erkennen, dass ein kleines Problem,
00:10:00
dass da Ah ja dann plötzlich ist es
00:10:01
Von meiner Schuld, was habe ich getan?
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Die Mittel der Teilnehmer und ich habe es
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nicht im sekundären Wert festgelegt,
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So, da hast du es, wir werden es hier tun,
00:10:09
Ich werde ein wenig vergrößern, damit
00:10:11
So kann man dort grob sehen,
00:10:13
Wie Sie sehen können
00:10:14
Wir werden hier 2 Skalen haben
00:10:16
Hier werden wir also die haben.
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Die Anzahl der Kreationen von,
00:10:20
Festivals.
00:10:21
Also hier,
00:10:22
Es wird diese erste Skala dort sein.
00:10:24
Und wir sehen, dass wir auch die Skala haben
00:10:25
die Anzahl der Mittel der Teilnehmer.
00:10:27
Also im Grunde genommen nehmen wir für jeden
00:10:29
Gründungsjahr Anzahl der Festivals
00:10:31
die geschaffen wurden und für diese Festivals,
00:10:34
Wir berechnen den Durchschnitt
00:10:35
der Teilnehmer im Jahr 2019,
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Hier ist es also wieder für
00:10:38
Zeigen Sie ein wenig von all den
00:10:40
Vorhandene und vorhandene Features
00:10:41
hatte auch die Option zu gehen
00:10:43
Extrahieren Sie das Minimum,
00:10:44
potentiell das Maximum.
00:10:46
Bitte schön
00:10:46
Es macht uns noch andere Kurven.
00:10:49
Und möglicherweise auch die Summe,
00:10:51
Huh, schlicht und einfach.
00:10:52
Hier sehen wir also, dass wir eine
00:10:54
Sehr starke Korrelation.
00:10:55
Zwischen den 2,
00:10:56
was auch damit zusammenhängt, dass ich
00:10:58
in allen Daten erstellt
00:11:00
Und so werden wir im Durchschnitt bleiben.
00:11:03
So und obendrein,
00:11:05
Wir fügen eine Zeile des Durchschnitts hinzu,
00:11:08
Also gehen wir hierher.
00:11:09
In analytischen Daten
00:11:10
Und wir werden sie hinzufügen.
00:11:12
Unsere durchschnittliche Linie.
00:11:14
Das ist es, also wird es hier für diesen Wert dort sein,
00:11:16
Also im Durchschnitt,
00:11:17
Wir hatten so ziemlich viel.
00:11:19
Das sind 48.000 Teilnehmer.
00:11:24
Also hier ist es interessant,
00:11:26
Insbesondere zu versuchen,
00:11:29
Einige Korrelationen zwischen 2 zwischen 2.
00:11:31
Ja, es ist so, dass zwischen 2 Metriken,
00:11:32
zwischen 2 numerischen Werten und was
00:11:34
Interessant ist, dass plötzlich die
00:11:35
Die Skalen werden angepasst, da
00:11:37
Wir sind überhaupt nicht auf dem gleichen Wert.
00:11:38
Hier sind wir auf Hunderte,
00:11:40
Hier sind wir fast auf
00:11:41
Hunderttausende huh,
00:11:42
Es geht von 40000 bis 60000 und damit mindestens
00:11:45
Wir können mindestens eine Skala haben
00:11:47
oder die 2 kann nebeneinander gestellt werden und
00:11:49
Sehen Sie also möglicherweise, dass, wenn
00:11:50
Das eine geht hinauf ist die andere Welt,
00:11:52
Wenn einer untergeht, sinkt dann der andere?
00:11:54
et cetera, et cetera.
00:11:54
Und obendrein,
00:11:55
Es verhindert nicht, die Kapazität zu haben
00:11:58
, um unsere analytischen Informationen hinzuzufügen.
00:11:59
Dies ist ein Durchschnitt.
00:12:04
Soviel zu multimetrischen Kurven,
00:12:06
Wir werden mit der Luft weitermachen,
00:12:09
Also die Luft, in der sie sich hier befinden.
00:12:12
Also nehme ich den ersten.
00:12:14
Wer ist also das R-Diagramm?
00:12:15
Und darin,
00:12:16
Wir werden unsere
00:12:19
Gründungsdatum des Festivals.
00:12:21
Also, wer ist hier?
00:12:24
Bitte schön
00:12:24
Wir werden zusätzlich zu
00:12:27
Das ist die Domäne für die Legende.
00:12:31
Also die Domain, sie ist hier.
00:12:34
Und schließlich
00:12:35
Wir werden die Werte hinzufügen
00:12:37
die entsprechen wird.
00:12:43
Die Anzahl von.
00:12:45
Teilnehmender Bereich, den wir haben können.
00:12:49
Entschuldigen Sie die Anzahl der Festivals
00:12:51
die geschaffen wurden und daher dafür
00:12:54
Wir werden nach einem anderen suchen
00:12:56
mal unsere Kolumne. Name und Code.
00:12:58
Wir werden sie hier in den Werten platzieren.
00:13:00
Wir werden überprüfen, ob er mir die Summe macht,
00:13:02
Hier sind wir also gut.
00:13:04
Wir werden auch in der Lage sein, zu zoomen
00:13:06
in dieser Aufnahme und eher fokussieren
00:13:08
aus den Jahren der
00:13:10
achtziger Jahre und so weiter,
00:13:13
Wir werden hier eine neue
00:13:15
Filtern Sie mit dem Datum des Datums von
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Schöpfung und wir sehen das, wenn ich
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fügt ein Datum hinzu, in der Tat geht es,
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Er wird mir hier eine Reihe von Elementen hinzufügen,
00:13:23
das Jahr, das Quartal,
00:13:24
den Monat und den Tag, an dem ich
00:13:26
Nur ein Feld ausgewählt.
00:13:27
Denn in Wirklichkeit
00:13:28
Wenn ich eine Spalte bei
00:13:30
Datumsformat und in der Tat,
00:13:31
Er wird gehen und für mich schaffen, was wir
00:13:33
ruft eine Datumshierarchie auf und
00:13:34
Also erstelle Spalten für mich
00:13:35
in virtuellen Zitaten, die gehen
00:13:37
nur entweder das Jahr enthalten,
00:13:38
Das Quartal, der Monat, der Tag.
00:13:40
Das ist wirklich super interessant
00:13:41
denn danach werden wir spielen können
00:13:43
damit und sagen Sie zum Beispiel,
00:13:44
Ich wähle nur das Jahr in in
00:13:46
Dies in diesem Element hier zum Beispiel,
00:13:48
dort werde ich nur hier das Jahr mitnehmen
00:13:50
und daher nicht unbedingt interessant
00:13:53
auf die Granularität von Tagen.
00:13:55
Da habe ich also alles kaputt gemacht,
00:13:57
Ich werde gehen und es zurücklegen.
00:13:58
Hier
00:13:59
Das ist perfekt und so hier auf der Ebene der Drähte,
00:14:02
Es wird das gleiche sein,
00:14:02
ist, dass ich dieses Set finden werde
00:14:04
Werte also mit den Jahren,
00:14:05
Tage
00:14:06
Monate
00:14:07
Die Quartiere und damit auf diesem visuellen
00:14:09
Wir werden einen Filter anwenden
00:14:11
was mir sagt, dass das Jahr
00:14:14
Überlegen sein, als wir setzen werden.
00:14:18
10 970 und wir klicken auf
00:14:20
Wenden Sie den Filter an.
00:14:22
Das war's also, um schon etwas zu haben
00:14:24
Etwas visuell interessanter.
00:14:26
Und so hier dann seid vorsichtig,
00:14:28
Es ist kein Histogramm.
00:14:29
Entschuldigen Sie eine Luftkurve
00:14:31
kumuliert, weil wenn keine Addition vorhanden ist
00:14:33
zwischen den verschiedenen Autoren,
00:14:35
Hier ist es also nur eine Anhäufung von
00:14:38
Und wir sehen, dass es darüber hinaus
00:14:41
Es gibt die aktuelle Musik, huh.
00:14:44
Es gibt also diese Kategorien, die
00:14:46
andere komplett zermalmen
00:14:47
Dies ist also nicht unbedingt die
00:14:49
Leichter zu lesen, also auf der anderen Seite
00:14:51
Was wir tun können, ist
00:14:53
möglicherweise diese Tabelle dort aufnehmen,
00:14:55
Kopieren Sie es und fügen Sie es ein.
00:14:57
Es darunter zu platzieren ist eher
00:15:00
Verwenden Sie Stacks.
00:15:04
So und damit die Idee,
00:15:05
Es ist, dass in Wirklichkeit die la.
00:15:08
Die Höhe entspricht hier genau dem.
00:15:11
die Anzahl der Teilnehmer,
00:15:12
Also muss es im Grunde genommen wieder aufgenommen werden.
00:15:14
Im Grunde diese Kurve, die Sie haben
00:15:16
hier diejenige, die bereits berechnet wurde,
00:15:18
Daher ist die Anzahl der Teilnehmer in Funktion
00:15:20
des Gründungsjahres des Festivals.
00:15:23
Und so haben Sie hier das andere Detail, also,
00:15:24
wenn ich ein wenig expandiere.
00:15:27
Es ist also nicht so viel Hopfen?
00:15:30
Nur ein bisschen.
00:15:32
Hier sehen wir also
00:15:33
es gibt Kumulation,
00:15:35
Es wird also nur das totale huh sein,
00:15:36
wer, wer gibt die Gesamtzahl an
00:15:38
Anzahl der Teilnehmer durch Kreation
00:15:40
Und auf der anderen Seite sehen wir, dass es
00:15:43
Möglicherweise eine Evolution in der
00:15:45
Zeit, wer den größten Anteil hat.
00:15:47
Gibt es irgendwelche der
00:15:49
die mehr oder weniger entstehen,
00:15:50
et cetera et cetera?
00:15:53
Das war's also für die Visualisierung in Air,
00:15:56
Stapeln Sie und wir fügen sie hinzu.
00:15:58
Eine letzte Errungenschaft von
00:16:00
Bonus, der mein Glaube sehr hübsch ist.
00:16:02
Sie werden es sehen,
00:16:03
Sie müssen einen kleinen Schlag einstecken
00:16:05
Hand, um es zu lesen,
00:16:06
Aber ich wollte es Ihnen zeigen.
00:16:07
Wir sehen also, dass wir noch klein sind.
00:16:09
wenig am Ende unserer Visualisierung,
00:16:11
Also gehen wir hierher,
00:16:12
Wir werden gehen.
00:16:16
Wir werden die Größe anpassen
00:16:18
Von der Seite werden wir 1700 setzen
00:16:21
für ein wenig Platz hier,
00:16:24
Und wir werden tun, was wir nennen
00:16:27
Ribbon-Diagramme und damit für
00:16:29
Wir werden es auswählen,
00:16:31
Es befindet sich also hier. Also da,
00:16:34
Es wird ziemlich schwer zu erklären sein,
00:16:35
Also werde ich die visuellen und
00:16:37
Dann kommen wir darauf zurück und darauf, was wir tun werden,
00:16:39
ist, dass wir uns konzentrieren werden
00:16:42
am Startdatum des Festivals,
00:16:44
Also hier werden wir dorthin gehen und wir
00:16:46
wird genau dieses System verwenden
00:16:48
Datumspriorisierung für
00:16:51
Wählen Sie nur den Monat aus.
00:16:52
Also habe ich dir gesagt, dass das alles ist
00:16:53
um eine Isolierung zu ermöglichen,
00:16:54
Also hier nehme ich nur den Monat
00:16:55
Und hier ist das Interessante
00:16:57
dass ich plötzlich in der Lage sein werde,
00:16:59
eine Analyse in der Zeit von
00:17:00
Das Jahr 2019 mit Volumen. Pro Monat.
00:17:04
Und so werde ich die Regionen hinzufügen.
00:17:07
Also los geht's.
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In Regionen, Regionen, Regionen.
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die immer am selben Ort sind,
00:17:14
aber dass ich Schwierigkeiten habe, zu finden
00:17:16
dass wir die Leute von hier absetzen werden.
00:17:18
Und wir werden sie hinzufügen,
00:17:19
Unser Teilnehmeraufkommen
00:17:21
im Jahr 2018 so und so dort,
00:17:24
Was bedeutet es hier?
00:17:26
Also schon,
00:17:27
Wir sehen, dass wir eine Reihe von
00:17:29
Aus leeren Werten eh ?
00:17:30
Das bedeutet also, dass
00:17:31
Es ist alles,
00:17:32
Es sind all die Festivals, auf denen ich nicht bin
00:17:34
kein Datumswert,
00:17:35
Von Anfang an und damit werden wir in der Lage sein,
00:17:37
Löschen Sie sie, indem Sie es erneut tun
00:17:39
Ein Filter und so hier Startdatum sagen.
00:17:42
Wir fügen einen Basisfilter hinzu, der nicht
00:17:45
Also nein, es wird ein Filter sein, bevor es ist.
00:17:48
Wir werden sagen, dass es nicht leer ist.
00:17:51
Und so wird es okay sein.
00:17:53
Oh nein
00:17:54
Er nimmt es mir nicht weg.
00:17:57
Nun, dann ist es die Region, nicht wahr?
00:17:59
Kein Startdatum es sollte funktionieren.
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Also warten Sie.
00:18:05
Was habe ich getan? Wer irrt sich?
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Also nehmen wir alles,
00:18:11
außer leere Werte.
00:18:12
Das war's, so funktioniert es besser.
00:18:14
Also habe ich hier alles ausgewählt.
00:18:15
Ausgenommen leere Werte und daher
00:18:17
was hier interessant ist,
00:18:18
Es ist, dass wir dort ungefähr die die
00:18:21
Gewicht jeder Region im Laufe des Jahres
00:18:24
für den Festivalbesuch.
00:18:26
So sehen wir hier zum Beispiel,
00:18:28
also werde ich versuchen, wieder zu vergrößern
00:18:29
so können Sie sehen, dass,
00:18:31
Ist das klar.
00:18:33
Die Schrift ist etwas klein,
00:18:35
Wir werden wirklich alle Chancen nutzen
00:18:37
Auf unserer Seite zu goupier was.
00:18:38
Also, es ist immer noch nicht schlecht so,
00:18:40
Also hier im Grunde ist das, was Sie haben,
00:18:42
Also die berühmten Bänder, über die wir gesprochen haben,
00:18:44
Das heißt, dort haben Sie
00:18:46
einen Link zum Beispiel hier
00:18:47
denn ich denke, es ist ja,
00:18:48
darum geht es in der Auvergne,
00:18:49
Sie sehen also, dass das Band von
00:18:51
Auvergne eh hier gibt es keine
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Diskontinuität und was interessant ist
00:18:54
Es ist, dass ungefähr der Wert der Spitze
00:18:56
Es ist immer das wertvollste
00:18:57
stark also hier zum Beispiel für
00:18:59
der Monat März ist Auvergne
00:19:01
Rhône-Alpes, das am meisten
00:19:03
der Teilnehmer an diesen Festivals.
00:19:04
Wir sehen auch insgesamt,
00:19:05
Anwesenheit während des Jahres
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für Festivals, bei denen natürlich,
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alles, was wir endlich zentrieren,
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Alles hat einen großen Anteil, dass
00:19:11
konzentriert sich auf Tee.
00:19:12
Aber es ist interessant zu sehen
00:19:12
Es ist, dass im Monat März,
00:19:14
Wir haben auch eine kleine Besucherzahl
00:19:15
und wir sehen andererseits, dass
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ab September,
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Es ist noch mehr los.
00:19:20
Also zur Erinnerung,
00:19:21
Wir befinden uns im Monat des Beginns des
00:19:23
von jedem Festival und damit zu jedem
00:19:25
Zeiten, die es im Grunde genommen geben wird
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Überholen ist fast ein Rennen
00:19:28
eh hier und naja eigentlich die Bänder
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wechselt z.B. die Position,
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hier habe ich die Insel Frankreich, die
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die meisten Teilnehmer im April.
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Und so wird es sich auf Grün verdoppeln.
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dass wir ihn nicht übergangen haben
00:19:41
da wieder einmal die Werte
00:19:43
werden vom größten zum kleinsten Rang geordnet.
00:19:45
Wir sehen, dass wir auch
00:19:46
Bereiche ein wenig visuell,
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Das heißt, dort haben wir Rechtecke.
00:19:50
Wozu dienen sie also?
00:19:51
Grundsätzlich sagen sie Ihnen in diesem
00:19:53
Bereich, in dem es genau der richtige ist
00:19:56
Höhe der Kachel in Anführungszeichen,
00:19:58
Ribbon, um Ihnen zu sagen, dass dort,
00:20:01
visuell und mathematisch ist es
00:20:02
was es proportional darstellt
00:20:04
gegenüber anderen Werten und von
00:20:05
Dass wir da rauskommen werden, werden wir
00:20:07
Achten Sie auf die visuelle Darstellung,
00:20:08
Wir werden aus dem Band herauskommen.
00:20:10
Und so potentiell hier haben,
00:20:12
gemäß der Stilllegung,
00:20:12
die wir dort haben werden, zum Beispiel,
00:20:14
hier auf der Île-de-France,
00:20:16
Wir sehen, dass wir total fallen
00:20:18
im Juli.
00:20:20
Und so verfeinert sich das Laval Band weitgehend.
00:20:24
Also, worauf es ankommt, ist das Echte
00:20:25
Höhe jeder Box, in der Tat,
00:20:27
Es ist derjenige, der schattiert ist.
00:20:30
Also finde ich es wirklich
00:20:31
Schön, huh das.
00:20:32
Diese Visualisierung,
00:20:33
Sie ist ziemlich gut,
00:20:34
es ist eher intuitiv,
00:20:36
Also fühlen Sie sich frei, es zu benutzen
00:20:37
in Ihren verschiedenen Diagrammen
00:20:39
und wir sind mit allen fertig
00:20:41
Motive mit Kurven.

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résultat(s)
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Seguimos con el despliegue de tendencias,
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Así que aquí vamos a utilizar principalmente
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2 tipos de visualizaciones que
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son curvas y aires.
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Así que vamos a volver al
00:00:12
Conceptos básicos para entender qué es un
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curva y también lo que es un área,
00:00:14
incluso si es la extensión de una de una curva.
00:00:17
Así que básicamente lo que vamos a,
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cuál es la definición de una curva,
00:00:20
Es que cada parada de la curva
00:00:22
representa un punto con coordenadas
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XYZ conectado al siguiente por una línea.
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Así que en realidad una curva
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es solo uno,
00:00:30
que una sucesión de puntos.
00:00:32
Así que coordenadas XY que las conectaremos
00:00:34
a través de una curva y, por lo tanto, visualmente después,
00:00:36
En realidad mostrará esto esto,
00:00:39
Este tren que veremos cuál es
00:00:41
específico para curvas,
00:00:42
bueno, que es muy,
00:00:43
que no es necesariamente recto pero en
00:00:44
En cualquier caso, este este enlace que es
00:00:46
que se muestra tan ampliamente utilizado
00:00:47
para datos de series temporales como
00:00:49
Te dije en la introducción,
00:00:50
Es familiar para la mayoría
00:00:52
personas, así que es bueno usarlo
00:00:53
Porque todo el mundo sabe leer
00:00:55
normalmente una curva de atención en
00:00:56
No puede tener demasiadas curvas
00:00:58
En el mismo gráfico, de hecho,
00:01:01
de lo contrario tendrás un efecto
00:01:02
espaguetis así que si por ejemplo
00:01:04
Vas a tener 10 o 20 o 30
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Valores mostrados en un patio.
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Entonces, dependiendo de las categorías.
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Pozo
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Va a tener un pequeño efecto espagueti.
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A propósito
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Eso es lo que vamos a ver un poco aquí,
00:01:13
pero no tenía muchas opciones,
00:01:15
Así que todavía tienes que
00:01:17
úselo con moderación,
00:01:18
que tenemos mucho valor mostrado.
00:01:19
De lo contrario, hay tantas curvas
00:01:21
en la pantalla que ya no podemos llegar allí
00:01:23
encontrar y luego tenemos su sonido,
00:01:25
hermano
00:01:26
su primo,
00:01:26
En cualquier caso, no importa un equivalente que
00:01:28
son las melodías que toma para
00:01:30
basa un gráfico de líneas, pero lo hará
00:01:32
Ven a llenar el área debajo de la curva.
00:01:34
Así que ves aquí es colorido
00:01:36
bajo las diferentes áreas.
00:01:37
Y permite el acceso a
00:01:39
Visualizaciones difíciles de entender
00:01:41
con sólo curvas,
00:01:42
en particular, para comprender las proporciones,
00:01:45
eh
00:01:46
lo que llevó, por ejemplo, a
00:01:47
La altura de una curva.
00:01:48
Otra vez
00:01:49
Permítanme tomar el ejemplo que tomaré para ustedes.
00:01:50
Ventas anteriores
00:01:53
una empresa por producto, y
00:01:54
Bueno, si solo mostramos el total
00:01:56
de ventas y por supuesto
00:01:58
no tiene los detalles de los productos.
00:01:59
Por otro lado
00:02:00
Si a continuación mostraremos cada uno
00:02:02
áreas que corresponden a un tipo
00:02:04
de producto y visualmente bien
00:02:05
Entenderemos inmediatamente
00:02:07
que fue el más impactante en
00:02:10
ventas entre productos.
00:02:12
Y cuidado, en algunos casos,
00:02:13
Por el contrario, es más difícil
00:02:16
comprender la evolución de los valores,
00:02:18
especialmente en áreas apiladas.
00:02:21
Y así aquí,
00:02:22
De hecho, no nos apegaremos
00:02:24
totalmente al valor mismo,
00:02:27
sino más bien a la evolución
00:02:29
de la distribución entre
00:02:30
diferentes categorías.
00:02:32
Así que todo esto es muy teórico.
00:02:33
Te aseguro, iremos usándolos,
00:02:35
Así que pequeños ejemplos para entender
00:02:37
en cuyo caso debe utilizarse.
00:02:39
Así que, de hecho,
00:02:40
Evolución por volumen de negocios.
00:02:41
Tráfico mensual en un sitio web o
00:02:44
más PE y curvas epidémicas.
00:02:46
Y ahora, estoy teniendo problemas epidemiológicos,
00:02:49
Todavía estamos en medio de esto con
00:02:51
COVID donde hemos estado en gran medida
00:02:53
acostumbrados a estas curvas hay y nosotros
00:02:55
vuelve a B to go
00:02:57
Crea estas primeras curvas.
00:03:01
Este.
00:03:04
Aquí, nuestra clasificación MAP es así que iremos aquí
00:03:08
Cree una nueva pestaña para las curvas.
00:03:12
Rápidamente haremos nuestro
00:03:15
personalización, ajustar a la página,
00:03:17
Vamos a ampliar un poco la página.
00:03:21
Personalizarlo haremos el
00:03:22
Ir a 1500 para ser ancho.
00:03:26
1500 píxeles y podremos atacar nuestro
00:03:29
visualizaciones y así vamos a hacer algunas
00:03:31
Algo bastante simple por ahora,
00:03:33
Así que vamos a seleccionarlos aquí.
00:03:34
¿El gráfico de líneas?
00:03:37
Vamos a conseguir el
00:03:38
valores que nos interesan,
00:03:39
Así que, como de costumbre,
00:03:40
Atacaremos el número
00:03:43
de participantes 2018.
00:03:44
Y vamos a añadir la noción entonces
00:03:48
No, de hecho, no usaremos este,
00:03:51
En su lugar, reutilizaremos el número
00:03:53
del total de participantes que tuvimos en
00:03:55
global por año y así iremos
00:03:57
Aquí en esta mesa participamos
00:03:59
por año y tomaremos el número
00:04:02
de participantes para valores y.
00:04:03
Iremos a mostrar en el eje los años
00:04:07
Y, entonces, vamos a tener algo así.
00:04:09
Aquí ya habíamos visto un
00:04:11
Un poco en introducción.
00:04:12
Con una vista de histograma y listo,
00:04:14
Terminamos con un bonito grupo curvo,
00:04:16
Entonces ves que volamos sobre un
00:04:17
curva que veremos aquí un cursor.
00:04:19
Y si haces clic,
00:04:20
Te aislará el punto y
00:04:21
decirle, por ejemplo, en 1994,
00:04:23
el número de participantes que tuvimos
00:04:27
en los festivales de ese año.
00:04:31
Así que fue bastante rápido,
00:04:32
¿eh?
00:04:33
Para crear una curva,
00:04:34
No hay mucho que configurar ya que
00:04:35
Aquí estamos en un paso extremadamente simple,
00:04:37
eh de de, sólo de uno,
00:04:38
un volumen de participantes
00:04:39
en comparación con un año.
00:04:40
Así que aquí estamos realmente en datos
00:04:42
cronológico como habíamos podido hablar.
00:04:44
Y además de eso,
00:04:45
Vamos a hacer un poco de personalización
00:04:48
Así que ya vamos a añadir esto
00:04:50
llamada línea de tendencia,
00:04:52
Así que vamos a ir aquí en el
00:04:55
el campo analítico e iremos
00:04:57
aquí en el campo Línea de tendencia.
00:05:00
Y vamos a agregarlo.
00:05:03
Así que la línea de tendencia va
00:05:04
Simplemente diga básicamente aquí está.
00:05:06
en toda la curva.
00:05:08
Aquí hay un derecho que va a lo mejor
00:05:10
Acércate a los puntos.
00:05:12
De hecho, que están aquí en la cima,
00:05:14
Es lo mejor, es el.
00:05:16
Este es el mejor rastreo,
00:05:17
Entonces, ¿qué también se llama
00:05:18
Regresión lineal.
00:05:19
Así que es el hecho de que esta curva
00:05:21
ahí si hacemos la resta
00:05:23
Distancias aquí con la curva
00:05:25
para cada uno de los puntos,
00:05:26
Bueno, es esta curva
00:05:28
allí que representa el,
00:05:29
el valor más bajo.
00:05:30
Está bien, no soy el punto,
00:05:32
es el,
00:05:33
Estas son realmente estadísticas.
00:05:34
Solo recuerda que de repente te conviene.
00:05:36
Muestra lo que se llama la tendencia.
00:05:38
La tendencia general en nuestra curva
00:05:40
Y encima podremos hacer
00:05:42
algo más que es muy interesante
00:05:44
es poder agregar pronósticos.
00:05:46
Así que básicamente se va a basar en.
00:05:50
La curva que tengo actualmente y por lo tanto
00:05:53
podrá estimar en el futuro,
00:05:54
Lo que da, por ejemplo, aquí,
00:05:56
Me dio 10 puntos por defecto.
00:05:58
¿Qué simbolizan 10 puntos?
00:05:59
De hecho, son los próximos 10 años y
00:06:01
Entonces, en relación con mi curva de evolución,
00:06:03
Él me dirá que él,
00:06:05
Esto lo estima, por ejemplo, para el año 2000.
00:06:07
Así que la curva no conoce COVID
00:06:09
Obviamente porque esto es lo que es
00:06:11
Datos que aún no tenemos, pero.
00:06:13
Así que eso es todo para ti.
00:06:15
Da el pronóstico aquí.
00:06:17
Para 2023 para 2025, etcétera,
00:06:20
lo cual es bastante consistente por
00:06:21
informar al en relación con el,
00:06:22
a la tendencia general en
00:06:24
a finales de año.
00:06:25
Vemos que casi ha trazado una línea allí,
00:06:27
en el.
00:06:28
De los 5,
00:06:28
Últimos 10 años para conseguir eso
00:06:30
Y así vas a tener el derecho
00:06:32
Negro que es el pronóstico oficial
00:06:34
entre comillas y, a continuación, el límite
00:06:36
Límite superior e inferior
00:06:37
que corresponde al intervalo,
00:06:39
Esto se denomina intervalo de confianza.
00:06:40
Así que básicamente piensa que hay
00:06:43
probabilidad muy alta de que de repente
00:06:45
El pronóstico está entre estos 2 valores
00:06:47
e inevitablemente cuanto más nos alejamos.
00:06:49
En tiempo y menos,
00:06:51
está seguro de sí mismo, entre comillas,
00:06:53
así que más.
00:06:54
Por lo tanto, la brecha en el área gris aumenta aún más.
00:06:56
La incertidumbre está ahí.
00:06:57
Así que aquí de nuevo está
00:06:59
Pura estadística.
00:07:00
Pero aquí está la cosa,
00:07:01
Agregamos mucha información
00:07:03
interesante en esta curva allí.
00:07:08
Podremos continuar, ¿verdad?
00:07:11
Nuestra creación de curvas.
00:07:14
Para mostrar una curva múltiple
00:07:15
métrica porque como vemos
00:07:17
Aquí un poco en el diagrama,
00:07:19
Tenemos la capacidad de mostrar varios
00:07:21
curvas a la vez con cada una su escala.
00:07:24
Así que aquí vamos a seguir
00:07:27
Esta visualización,
00:07:28
luego en Max elegiremos un eje
00:07:30
temporal que nos permitirá visualizar
00:07:33
Varios valores numéricos múltiples
00:07:34
Y aquí lo que vamos a hacer,
00:07:36
Es que nos basaremos en la fecha de
00:07:39
en la fecha de creación de los festivales.
00:07:42
Así que aquí vamos a ponérnoslo.
00:07:44
En nuestro eje.
00:07:45
Así, después de obviamente,
00:07:47
añadiremos valores,
00:07:49
Añadiremos el volumen de festival,
00:07:52
¿eh?
00:07:53
Para cada una de estas fechas de creación.
00:07:54
Así que para eso vamos a ir a buscar
00:07:56
Nuestra columna contiene el
00:07:59
Nombre y código del evento.
00:08:00
Añadiremos los valores
00:08:02
Y ahí nos aseguraremos de eso.
00:08:04
Bueno, sí
00:08:05
Así que eso es básicamente perfecto lo que tenemos aquí,
00:08:07
Este es el volumen de.
00:08:09
Festivales según
00:08:12
su año de creación.
00:08:14
Así que inevitablemente,
00:08:15
Hay muy poca creación
00:08:17
festivales en,
00:08:19
en el sur en los años lejanos.
00:08:23
Sólo tendremos uno que sea
00:08:24
El festival de la humanidad.
00:08:26
Para información, y después,
00:08:27
encontraremos más y más festivales,
00:08:30
Así que hay 52, 77, etcétera, etcétera.
00:08:35
Y además de eso,
00:08:36
Vamos
00:08:36
Así que tal vez solo
00:08:38
filtrar eficazmente,
00:08:39
Así que aquí también veremos cómo
00:08:40
filtrar en un gráfico,
00:08:41
Así que aquí añadiremos el
00:08:44
esta pestaña hay y diremos que
00:08:45
No necesariamente queremos que
00:08:47
valores que llamaremos parásito,
00:08:48
es decir, los valores en
00:08:50
Puntos solo un valor.
00:08:52
Bah alarga el
00:08:53
curva y por lo tanto nos interesa
00:08:55
no tanto y así lo haremos
00:08:57
Decir es que queremos el
00:08:59
Número de festivales, ¿quién es?
00:09:02
Toc, knock, knock,
00:09:03
Ese es el número de festivales que hay aquí.
00:09:05
Le diremos que debe
00:09:07
necesariamente ser mayor que uno,
00:09:10
así que con un valor mínimo de 2,
00:09:12
lo que nos permitirá,
00:09:13
Eso es para acercar aún más
00:09:16
en nuestro gráfico.
00:09:18
Y allí,
00:09:19
¿No nos acercaríamos aún más?
00:09:21
No vamos, nos quedaremos,
00:09:23
Vamos
00:09:23
Nos quedaremos en eso, así que obviamente eh.
00:09:25
Allí
00:09:25
ya que lo puse solo en esto
00:09:27
visual allí no va,
00:09:28
No va a afectar a las otras imágenes.
00:09:34
Y además de eso, vamos a ir y agregar
00:09:37
también el número medio de participantes,
00:09:40
Así que vamos a recoger a nuestros participantes.
00:09:45
Y los agregaremos a los valores.
00:09:47
Y, entonces, lo que vamos a hacer aquí es
00:09:49
que más bien mostraremos el promedio aquí.
00:09:53
Para tener estos 2
00:09:56
representaciones gráficas y. ¿Vamos?
00:09:59
Nos daremos cuenta de que un pequeño problema,
00:10:00
que hay Ah sí entonces de repente es
00:10:01
De mi culpa eso, ¿qué puse?
00:10:05
Los medios de los participantes y yo lo tengo
00:10:06
no establecido en el valor secundario,
00:10:08
Así que ahí lo tienen, lo vamos a hacer aquí,
00:10:09
Voy a ampliar un poco para que
00:10:11
Así que puedes ver aproximadamente allí,
00:10:13
Como puedes ver,
00:10:14
Vamos a tener 2 escalas aquí
00:10:16
Así que aquí tendremos el.
00:10:18
El número de de creaciones de,
00:10:20
Festivales.
00:10:21
Así que aquí,
00:10:22
Va a ser esa primera escala allí.
00:10:24
y vemos que también tenemos la escala
00:10:25
el número de medias de los participantes.
00:10:27
Así que básicamente vamos a tomar para cada
00:10:29
Año de creación Número de festivales
00:10:31
que han sido creados y para estos festivales,
00:10:34
Calcularemos el promedio
00:10:35
de participantes en 2019,
00:10:36
Así que aquí está una vez más para
00:10:38
Mostrar un poco de todos los
00:10:40
Características que existen y activadas
00:10:41
También tenía la opción de ir
00:10:43
extraer el mínimo,
00:10:44
potencialmente el máximo.
00:10:46
Aquí tienes
00:10:46
Nos hace aún otras curvas.
00:10:49
Y potencialmente también la suma,
00:10:51
Eh, simple y llanamente.
00:10:52
Así que aquí vemos que tenemos un
00:10:54
Correlación muy fuerte.
00:10:55
Entre los 2,
00:10:56
que también está relacionado con el hecho de que tengo
00:10:58
creado en todos los datos
00:11:00
Y así nos quedaremos en promedio.
00:11:03
Así y encima de eso,
00:11:05
añadiremos una línea de promedio,
00:11:08
Así que vamos a ir aquí.
00:11:09
En datos analíticos
00:11:10
y los añadiremos.
00:11:12
Nuestra línea promedio.
00:11:14
Eso es todo, así que estará aquí por este valor allí,
00:11:16
Entonces, en promedio,
00:11:17
Teníamos bastante.
00:11:19
Eso es 48,000 participantes.
00:11:24
Así que aquí es interesante,
00:11:26
En particular para tratar de mostrar
00:11:29
algunas correlaciones entre 2 entre 2.
00:11:31
Sí, es que entre 2 métricas,
00:11:32
entre 2 valores numéricos y qué
00:11:34
es interesante es que de repente el
00:11:35
Las escalas se adaptarán porque hay
00:11:37
No estamos en absoluto en el mismo valor.
00:11:38
Aquí estamos en cientos,
00:11:40
Aquí estamos casi en
00:11:41
cientos de miles eh,
00:11:42
va de 40000 a 60000 y por lo tanto al menos
00:11:45
Podemos tener al menos una escala
00:11:47
o el 2 se puede yuxtaponer y
00:11:49
Así que potencialmente ver que si
00:11:50
uno sube es el otro mundo,
00:11:52
Si uno baja, ¿el otro baja?
00:11:54
etcétera, etcétera.
00:11:54
Y además de eso,
00:11:55
No impide tener la capacidad
00:11:58
para añadir nuestra información analítica.
00:11:59
Esto es un promedio.
00:12:04
Hasta aquí las curvas multimétricas,
00:12:06
Continuaremos con el aire,
00:12:09
Así que el aire que se encuentran aquí.
00:12:12
Así que iré a tomar el primero.
00:12:14
Entonces, ¿quién es el gráfico R?
00:12:15
Y dentro de eso,
00:12:16
Vamos a tomar nuestro
00:12:19
Fecha de creación del festival.
00:12:21
Entonces, ¿quién está aquí?
00:12:24
Aquí tienes
00:12:24
Añadiremos además de
00:12:27
Que el dominio para la leyenda.
00:12:31
Así que el dominio, está aquí.
00:12:34
Y finalmente,
00:12:35
Iremos añadiendo los valores
00:12:37
que corresponderá a.
00:12:43
El número de.
00:12:45
Área participante que podemos tener.
00:12:49
Discúlpeme por el número de festivales
00:12:51
que fueron creados y por lo tanto para eso
00:12:54
Vamos a buscar otro
00:12:56
veces nuestra columna. Nombre y código.
00:12:58
Los colocaremos aquí en los valores.
00:13:00
Comprobaremos que me hace la suma,
00:13:02
Así que aquí estamos bien.
00:13:04
También podremos hacer zoom
00:13:06
en esta toma y más bien enfoque
00:13:08
de los años de la
00:13:10
años ochenta y así para eso,
00:13:13
Aplicaremos aquí un nuevo
00:13:15
filtrar con la fecha de la fecha de
00:13:17
Creación y lo vemos cuando yo
00:13:19
agrega una fecha de hecho va,
00:13:21
Él me agregará un conjunto de elementos aquí,
00:13:23
el año, el trimestre,
00:13:24
el mes y el día como yo
00:13:26
seleccionó solo un campo.
00:13:27
Porque en realidad,
00:13:28
Cuando escribo una columna en
00:13:30
Formato de fecha y bueno, de hecho,
00:13:31
Él va a ir y crear para mí lo que nosotros
00:13:33
llama a una jerarquía de fechas y
00:13:34
Así que ve a crear columnas para mí
00:13:35
en cotizaciones virtuales que van
00:13:37
sólo contienen el año,
00:13:38
el trimestre, el mes, el día.
00:13:40
Eso es realmente súper interesante
00:13:41
ya que después podremos jugar
00:13:43
con eso y decir por ejemplo,
00:13:44
Solo selecciono el año en en
00:13:46
Esto en este elemento aquí, por ejemplo,
00:13:48
allí llevaré solo aquí el año
00:13:50
y, por lo tanto, no necesariamente interesante
00:13:53
a la granularidad de los días.
00:13:55
Así que ahí rompí todo,
00:13:57
Voy a ir y volver a ponerlo.
00:13:58
Aquí
00:13:59
Esto es perfecto y así aquí al nivel de los cables,
00:14:02
va a ser lo mismo,
00:14:02
es que voy a encontrar este conjunto
00:14:04
valores por lo tanto con los años,
00:14:05
Días
00:14:06
Meses
00:14:07
Los cuartos y por lo tanto en este visual
00:14:09
Vamos a aplicar un filtro
00:14:11
lo que me dice que el año debe
00:14:14
Ser superior a lo que pondremos.
00:14:18
10 970 y haremos clic en
00:14:20
Aplique el filtro.
00:14:22
Así que eso es todo para tener ya algo
00:14:24
un poco más interesante visualmente.
00:14:26
Y aquí tened cuidado,
00:14:28
No es un histograma.
00:14:29
Disculpe una curva de aire
00:14:31
acumula porque si no hay adición
00:14:33
a realizar entre los diferentes autores,
00:14:35
Así que aquí es sólo una acumulación de
00:14:38
valor y vemos que además de eso
00:14:41
Está la música actual eh.
00:14:44
Así que hay estas categorías que
00:14:46
aplastar completamente a los demás
00:14:47
Así que esto no es necesariamente el
00:14:49
Más fácil de leer, por otro lado,
00:14:51
Lo que podremos hacer es
00:14:53
potencialmente ocupar esta tabla allí,
00:14:55
Cópialo y pégalo.
00:14:57
Colocarlo debajo es más bien
00:15:00
Usar pilas.
00:15:04
Así y por lo tanto la idea,
00:15:05
Es que en realidad el la.
00:15:08
La altura aquí corresponde exactamente a la.
00:15:11
El número de participantes,
00:15:12
Así que básicamente tendrá que hacerlo, tiene que reanudarse.
00:15:14
Básicamente esta curva que tienes
00:15:16
aquí el que ya ha sido calculado,
00:15:18
por lo tanto, el número de participantes en función
00:15:20
del año de creación del Festival.
00:15:23
Y aquí tenéis el otro detalle así,
00:15:24
si me expando un poco.
00:15:27
¿Así que no es tanto salto allí?
00:15:30
Solo un poco.
00:15:32
Así que aquí vemos
00:15:33
hay acumulación,
00:15:35
Así que solo será el total eh,
00:15:36
quién, quién indicará el número total
00:15:38
de de participantes por creación
00:15:40
Y por otro lado vemos que hay
00:15:43
potencialmente una evolución en el
00:15:45
tiempo de quién se lleva la mayor parte.
00:15:47
¿Hay alguno de los
00:15:49
que surjan más o menos,
00:15:50
et cetera et cetera?
00:15:53
Así que eso es todo para la visualización en Air,
00:15:56
Pila y los agregaremos.
00:15:58
Un último logro de
00:16:00
bonificación que es mi fe muy bonita.
00:16:02
Lo verás,
00:16:03
Tienes que recibir un pequeño golpe
00:16:05
mano para leerlo,
00:16:06
Pero quería mostrárselo.
00:16:07
Así vemos que todavía somos un pequeño
00:16:09
poco al final de nuestra visualización,
00:16:11
Así que vamos a ir aquí,
00:16:12
Vamos a ir.
00:16:16
Iremos personalizando el tamaño
00:16:18
Desde la página, pondremos 1700
00:16:21
para un poco de espacio aquí,
00:16:24
Y vamos a hacer lo que llamamos
00:16:27
gráficos de cinta y, por lo tanto, para
00:16:29
Vamos a seleccionarlo,
00:16:31
Así que se encuentra aquí. Así que allí,
00:16:34
Va a ser bastante difícil de explicar,
00:16:35
Así que voy a crear lo visual y
00:16:37
Luego volvemos a ello y, por lo tanto, lo que vamos a hacer,
00:16:39
es que iremos a concentrarnos
00:16:42
en la fecha de inicio del Festival,
00:16:44
Así que aquí iremos allí y
00:16:46
utilizará precisamente este sistema
00:16:48
Priorización de fechas para
00:16:51
Seleccione solo el mes.
00:16:52
Así que te dije que eso es todo
00:16:53
para permitir el aislamiento,
00:16:54
Así que aquí solo tomo el mes
00:16:55
Y aquí lo interesante es
00:16:57
que de repente podré
00:16:59
tener un análisis en el tiempo de
00:17:00
el año 2019 con volumen. Por mes.
00:17:04
Y, entonces, voy a ir y agregar las regiones.
00:17:07
Así que aquí iremos.
00:17:09
En regiones, regiones, regiones.
00:17:12
Que están siempre en el mismo lugar,
00:17:14
pero que tengo problemas para encontrar
00:17:16
que pondremos a la gente de aquí.
00:17:18
Y los añadiremos,
00:17:19
Nuestro volumen de participantes
00:17:21
en 2018 así y así,
00:17:24
¿Qué representa aquí?
00:17:26
Así que ya,
00:17:27
Vemos que tenemos una serie de
00:17:29
De valores vacíos eh ?
00:17:30
Eso significa que,
00:17:31
es todo,
00:17:32
Son todos los festivales en los que no
00:17:34
sin valor de fecha,
00:17:35
desde el principio y para eso seremos capaces de
00:17:37
Elimínelos haciéndolo de nuevo
00:17:39
Un filtro y aquí dicen fecha de inicio.
00:17:42
Añadiremos un filtro básico que no sea
00:17:45
Así que no, será un filtro antes de que lo sea.
00:17:48
Diremos que no está vacío.
00:17:51
Y así va a estar bien.
00:17:53
No
00:17:54
Él no me lo quita.
00:17:57
Bueno, entonces es la región, ¿no?
00:17:59
Sin fecha de inicio debería funcionar.
00:18:02
Así que espera.
00:18:05
¿Qué hice? ¿Quién está equivocado?
00:18:09
Así que vamos a tomar todo,
00:18:11
excepto valores vacíos.
00:18:12
Eso es todo, funciona mejor de esa manera.
00:18:14
Así que ahí seleccioné todo aquí.
00:18:15
Excepto valores vacíos y, por lo tanto,
00:18:17
Lo que es interesante aquí,
00:18:18
Es que veremos aproximadamente allí el
00:18:21
Peso de cada región durante el año
00:18:24
para la asistencia al festival.
00:18:26
Así vemos aquí, por ejemplo,
00:18:28
así que intentaré ampliar de nuevo
00:18:29
Así que puedes ver eso,
00:18:31
Está claro.
00:18:33
La fuente es un poco pequeña,
00:18:35
Realmente vamos a poner todas las oportunidades
00:18:37
De nuestro lado para goupier qué.
00:18:38
Entonces, todavía no está mal así,
00:18:40
Así que aquí básicamente lo que tienes es
00:18:42
Así que las famosas cintas de las que hablábamos,
00:18:44
es decir que ahí tienes
00:18:46
un enlace por ejemplo aquí
00:18:47
porque creo que es sí,
00:18:48
de eso se trata Auvernia,
00:18:49
Así que ves que la cinta de
00:18:51
Auvernia eh aquí no hay
00:18:53
La discontinuidad y lo interesante
00:18:54
Es que aproximadamente el valor de la parte superior
00:18:56
Siempre es lo más valioso
00:18:57
fuerte así que aquí por ejemplo para
00:18:59
el mes de marzo es Auvernia
00:19:01
Rhône-Alpes que había tenido más
00:19:03
de participantes en estos festivales.
00:19:04
También vemos en general,
00:19:05
Asistencia durante el año
00:19:07
para festivales donde obviamente,
00:19:08
todo lo que finalmente centramos,
00:19:09
Todo tiene una gran parte que
00:19:11
Se centra en el té.
00:19:12
Pero es interesante ver
00:19:12
Es que en el mes de marzo,
00:19:14
También tenemos una pequeña asistencia
00:19:15
Y vemos por otro lado que,
00:19:16
a partir de septiembre,
00:19:17
Hay más cosas sucediendo.
00:19:20
Así que como recordatorio,
00:19:21
Estamos en el mes del comienzo de
00:19:23
de cada festival y por lo tanto a cada uno
00:19:25
tiempos que van a haber básicamente
00:19:27
Adelantar es casi una carrera
00:19:28
eh aquí y bueno en realidad las cintas
00:19:31
cambiará de posición, por ejemplo,
00:19:32
aquí tengo la isla-de-Francia que representa
00:19:35
la mayor cantidad de participantes en abril.
00:19:38
Y así se va a duplicar a verde.
00:19:39
que no le hemos pasado por encima
00:19:41
ya que una vez más los valores
00:19:43
se clasifican de mayor a menor.
00:19:45
Vemos que también tenemos
00:19:46
áreas un poco visuales,
00:19:48
Es decir que ahí tenemos rectángulos.
00:19:50
Entonces, ¿para qué sirven?
00:19:51
Básicamente te lo dicen en esto
00:19:53
área que es exactamente la correcta
00:19:56
altura del mosaico entre comillas,
00:19:58
cinta para decirte que allí,
00:20:01
visual y matemáticamente es
00:20:02
lo que representa proporcionalmente
00:20:04
frente a otros valores y desde
00:20:05
que vamos a salir de esto, vamos a
00:20:07
estar seguro de la representación visual,
00:20:08
Vamos a salir de la cinta.
00:20:10
Y así potencialmente tener aquí,
00:20:12
según el desmantelamiento,
00:20:12
que tendremos allí, por ejemplo,
00:20:14
aquí en Île-de-France,
00:20:16
Vemos que caemos totalmente
00:20:18
en julio.
00:20:20
Y así, la cinta de Laval se refina en gran medida.
00:20:24
Entonces, lo que importa lo real
00:20:25
altura de cada caja, de hecho,
00:20:27
Es el que está sombreado.
00:20:30
Así que realmente lo encuentro
00:20:31
Bonito eh esto.
00:20:32
Esta visualización,
00:20:33
ella es bastante buena,
00:20:34
es bastante intuitivo,
00:20:36
Así que siéntete libre de usarlo
00:20:37
en tus diferentes gráficos
00:20:39
y hemos terminado en todos ellos
00:20:41
sujetos con curvas.

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résultat(s)
00:00:00
We gaan door met het weergeven van trends,
00:00:05
Dus hier zullen we voornamelijk gebruiken
00:00:07
2 soorten visualisaties die
00:00:09
zijn bochten en luchten.
00:00:10
Dus we gaan terugkomen op de
00:00:12
basisprincipes om te begrijpen wat een
00:00:13
curve en ook wat is een gebied,
00:00:14
zelfs als het de verlenging is van een van een curve.
00:00:17
Dus eigenlijk wat we gaan doen,
00:00:18
wat is de definitie van een curve,
00:00:20
Het is dat elke stop van de curve
00:00:22
vertegenwoordigt een punt met coördinaten
00:00:24
XYZ verbonden met de volgende door een lijn.
00:00:28
Dus in werkelijkheid een curve
00:00:29
het is er maar één,
00:00:30
dan een opeenvolging van punten.
00:00:32
Dus XY-coördinaten dat we ze zullen verbinden
00:00:34
via een bocht en dus visueel erna,
00:00:36
Het zal dit daadwerkelijk weergeven,
00:00:39
Deze trein die we zullen zien welke is
00:00:41
specifiek voor curven,
00:00:42
nou ja, dat is heel erg,
00:00:43
die niet per se recht is, maar in
00:00:44
Hoe dan ook deze link die
00:00:46
die zo veel wordt gebruikt
00:00:47
voor tijdreeksgegevens zoals
00:00:49
Ik zei u in de inleiding:
00:00:50
Het is bekend bij de meesten
00:00:52
mensen dus het is goed om het te gebruiken
00:00:53
Omdat iedereen kan lezen
00:00:55
normaal gesproken een aandachtscurve op
00:00:56
kan niet te veel curves hebben
00:00:58
op dezelfde grafiek inderdaad,
00:01:01
anders heb je effect
00:01:02
spaghetti dus als bijvoorbeeld
00:01:04
Je krijgt er 10 of 20 of 30
00:01:06
Waarden weergegeven op een binnenplaats.
00:01:07
Afhankelijk van de categorieën dus.
00:01:09
Goed
00:01:09
Het zal een beetje spaghetti-effect hebben.
00:01:11
Trouwens
00:01:11
Dat gaan we hier een beetje zien,
00:01:13
maar ik had niet veel keus,
00:01:15
Je moet dus nog steeds
00:01:17
gebruik het spaarzaam,
00:01:18
dat we veel waarde hebben laten zien.
00:01:19
Anders zijn er zoveel bochten
00:01:21
op het scherm dat we er niet meer kunnen komen
00:01:23
vinden en dan hebben we zijn geluid,
00:01:25
Broer
00:01:26
zijn neef,
00:01:26
Het maakt in ieder geval geen equivalent uit dat
00:01:28
zijn de deuntjes waar hij voor opneemt
00:01:30
baseert een lijndiagram, maar het zal
00:01:32
kom het gebied onder de curve vullen.
00:01:34
Zo zie je hier dat het kleurrijk is
00:01:36
onder de verschillende gebieden.
00:01:37
En het geeft toegang tot
00:01:39
Moeilijk te begrijpen visualisaties
00:01:41
met alleen rondingen,
00:01:42
in het bijzonder om de verhoudingen te begrijpen,
00:01:45
hè
00:01:46
wat bijvoorbeeld leidde tot
00:01:47
de hoogte van een curve.
00:01:48
Nog een keer
00:01:49
Laat ik het voorbeeld nemen dat ik voor u zal nemen.
00:01:50
Eerder op de verkoop
00:01:53
één bedrijf per product, en
00:01:54
nou als we alleen het totaal weergeven
00:01:56
van de verkoop en natuurlijk wij
00:01:58
heeft niet de details van de producten.
00:01:59
Aan de andere kant
00:02:00
als hieronder zullen we elke
00:02:02
gebieden die overeenkomen met een type
00:02:04
van product en visueel goed
00:02:05
We zullen het onmiddellijk begrijpen
00:02:07
die de meeste impact had op
00:02:10
verkoop tussen producten.
00:02:12
En pas op, in sommige gevallen,
00:02:13
Integendeel, het is moeilijker om
00:02:16
de evolutie van waarden begrijpen,
00:02:18
vooral op gestapelde gebieden.
00:02:21
En dus hier,
00:02:22
We zullen ons inderdaad niet hechten
00:02:24
volledig naar de waarde zelf,
00:02:27
maar eerder aan de evolutie
00:02:29
van de verdeling tussen
00:02:30
verschillende categorieën.
00:02:32
Dit is dus allemaal heel theoretisch.
00:02:33
Ik verzeker je, we zullen ze gaan gebruiken,
00:02:35
Dus kleine voorbeelden om te begrijpen
00:02:37
in dat geval moet het worden gebruikt.
00:02:39
Dus inderdaad,
00:02:40
Evolutie naar omzet.
00:02:41
Maandelijks verkeer op een website of
00:02:44
meer PE- en epidemische curves.
00:02:46
En nu heb ik epidemiologische problemen,
00:02:49
We zitten er nog middenin met
00:02:51
COVID waar we grotendeels zijn geweest
00:02:53
gewend aan deze bochten daar en wij
00:02:55
keert terug naar B to go
00:02:57
Maak deze eerste curves.
00:03:01
Uh.
00:03:04
Hier is onze MAP-sortering dus we gaan hierheen
00:03:08
Maak een nieuw tabblad voor curven.
00:03:12
We zullen snel onze
00:03:15
personalisatie, aanpassen aan de pagina,
00:03:17
We gaan de pagina een beetje vergroten.
00:03:21
Pas het aan, we zullen de
00:03:22
ga naar 1500 om breed te zijn.
00:03:26
1500 pixels en we zullen in staat zijn om onze
00:03:29
visualisaties en dus gaan we wat doen
00:03:31
Iets eenvoudigs voor nu,
00:03:33
Dus we gaan ze hier selecteren.
00:03:34
Het lijndiagram?
00:03:37
We gaan de
00:03:38
waarden die ons interesseren,
00:03:39
Dus zoals gewoonlijk,
00:03:40
We zullen het nummer aanvallen
00:03:43
van de deelnemers 2018.
00:03:44
En we gaan het begrip dan toevoegen
00:03:48
Nee in feite zullen we deze niet gebruiken,
00:03:51
In plaats daarvan zullen we het nummer hergebruiken
00:03:53
van het totaal aantal deelnemers dat we hadden op
00:03:55
wereldwijd per jaar en dus gaan we
00:03:57
Hier in deze tabel daar nemen we deel
00:03:59
per jaar en we nemen het aantal
00:04:02
van deelnemers voor waarden en.
00:04:03
We gaan de jaren in de as weergeven
00:04:07
En dus gaan we zoiets hebben.
00:04:09
Hier hadden we al een
00:04:11
Een beetje in de inleiding.
00:04:12
Met een histogramweergave en voila,
00:04:14
We eindigen met een mooie gebogen groep,
00:04:16
dan zie je dat we over een
00:04:17
curve die we hier een cursor zullen zien.
00:04:19
En als je klikt,
00:04:20
Het zal je isoleren van het punt en
00:04:21
vertel u bijvoorbeeld in 1994,
00:04:23
het aantal deelnemers dat we hadden
00:04:27
in de feesten van dat jaar.
00:04:31
Het ging dus vrij snel,
00:04:32
hè?
00:04:33
Als u een curve wilt maken,
00:04:34
Er is niet veel te configureren sinds
00:04:35
Hier zijn we op een uiterst eenvoudige stap,
00:04:37
eh van de, slechts van één,
00:04:38
een aantal deelnemers
00:04:39
vergeleken met een jaar.
00:04:40
Dus hier zijn we echt in data
00:04:42
chronologisch zoals we het hadden kunnen noemen.
00:04:44
En daarbovenop,
00:04:45
We gaan een beetje maatwerk doen
00:04:48
Dus we zullen dit alvast toevoegen
00:04:50
een trendlijn genoemd,
00:04:52
Dus we gaan hierheen in de
00:04:55
het analytische veld en we zullen gaan
00:04:57
hier in het trendlijnveld.
00:05:00
En we gaan het toevoegen.
00:05:03
Zo gaat de trendlijn
00:05:04
Zeg gewoon in principe hier is het.
00:05:06
over de hele curve.
00:05:08
Hier is een recht dat naar het beste gaat
00:05:10
dichter bij de punten komen.
00:05:12
Sterker nog, wie staan hier aan de top,
00:05:14
Het is het beste, het is de.
00:05:16
Dit is de beste tracering,
00:05:17
Dus wat wordt ook wel
00:05:18
lineaire regressie.
00:05:19
Het is dus het feit dat deze curve
00:05:21
daar als we de aftrekking doen
00:05:23
afstanden hier met de curve
00:05:25
voor elk van de punten,
00:05:26
Nou, het is deze curve
00:05:28
daar die de,
00:05:29
de laagste waarde.
00:05:30
Dat is oké, ik ben niet het punt,
00:05:32
het is de,
00:05:33
Dit zijn echt statistieken.
00:05:34
Vergeet niet dat het plotseling bij je past
00:05:36
Geef weer wat de trend wordt genoemd.
00:05:38
De algemene trend op onze curve
00:05:40
En bovendien zullen we in staat zijn om
00:05:42
iets anders dat erg interessant is
00:05:44
het is in staat zijn om voorspellingen toe te voegen.
00:05:46
Dus eigenlijk zal het gebaseerd zijn op.
00:05:50
De curve die ik momenteel heb en dus
00:05:53
hij zal in de toekomst kunnen inschatten,
00:05:54
Wat geeft bijvoorbeeld hier,
00:05:56
Hij gaf me standaard 10 punten.
00:05:58
Wat symboliseert 10 punten?
00:05:59
In feite is het de komende 10 jaar en
00:06:01
Dus met betrekking tot mijn evolutiecurve,
00:06:03
Hij zal me vertellen dat hij,
00:06:05
Dat schat hij bijvoorbeeld voor 2000.
00:06:07
Dus de curve kent COVID niet
00:06:09
Uiteraard omdat dit is wat het is
00:06:11
Gegevens die we nog niet hebben, maar.
00:06:13
Dus dat is het voor jou.
00:06:15
geef hier de voorspelling.
00:06:17
Voor 2023 voor 2025, et cetera,
00:06:20
wat vrij consistent is door
00:06:21
verslag uit te brengen aan de,
00:06:22
naar de algemene trend op
00:06:24
aan het einde van het jaar.
00:06:25
We zien dat hij daar bijna een lijn heeft getrokken,
00:06:27
op de.
00:06:28
Van de 5,
00:06:28
Laatste 10 jaar om dat te krijgen
00:06:30
En dus heb je het recht
00:06:32
Zwart wat de officiële voorspelling is
00:06:34
tussen aanhalingstekens en dan de limiet
00:06:36
boven- en ondergrens
00:06:37
die overeenkomt met het interval,
00:06:39
Dit wordt het betrouwbaarheidsinterval genoemd.
00:06:40
Dus eigenlijk denkt hij dat er
00:06:43
zeer grote kans dat plotseling
00:06:45
de prognose ligt tussen deze 2 waarden
00:06:47
en onvermijdelijk hoe verder we weg komen.
00:06:49
In de tijd en minder,
00:06:51
hij is zeker van zichzelf, tussen aanhalingstekens,
00:06:53
dus meer.
00:06:54
De kloof in het grijze gebied loopt daardoor verder op.
00:06:56
De onzekerheid is er.
00:06:57
Dus ook hier is het
00:06:59
pure statistieken.
00:07:00
Maar hier is het ding,
00:07:01
We hebben veel informatie toegevoegd
00:07:03
interessant op deze curve daar.
00:07:08
We kunnen toch doorgaan?
00:07:11
Onze creatie van curves.
00:07:14
Een meervoudige curve weergeven
00:07:15
metrisch omdat zoals we zien
00:07:17
hier een klein beetje op het diagram,
00:07:19
we hebben de mogelijkheid om meerdere weer te geven
00:07:21
curven tegelijk met elk hun schaal.
00:07:24
Dus hier gaan we verder
00:07:27
Deze visualisatie,
00:07:28
dan kiezen we in Max een as
00:07:30
temporaal dat ons in staat stelt om weer te geven
00:07:33
Meerdere meervoudige numerieke waarden
00:07:34
Dus hier wat we gaan doen,
00:07:36
Het is dat we ons zullen baseren op de datum van
00:07:39
op de datum van oprichting van festivals.
00:07:42
Dus hier gaan we het op zetten.
00:07:44
Op onze as.
00:07:45
Zo, na uiteraard,
00:07:47
we zullen waarden toevoegen,
00:07:49
We zullen het volume van het festival toevoegen,
00:07:52
hè?
00:07:53
Voor elk van deze aanmaakdatums.
00:07:54
Dus daarvoor gaan we
00:07:56
Onze column bevat de
00:07:59
Naam en code van het evenement.
00:08:00
We zullen de waarden toevoegen
00:08:02
En daar gaan we voor zorgen.
00:08:04
Nou, ja,
00:08:05
Dus dat is eigenlijk perfect wat we hier hebben,
00:08:07
Dit is het volume van.
00:08:09
Festivals volgens
00:08:12
hun scheppingsjaar.
00:08:14
Dus we zullen onvermijdelijk,
00:08:15
Er is vrij weinig creatie
00:08:17
festivals op,
00:08:19
op de hoogte op de verre jaren.
00:08:23
We zullen er maar één zijn die
00:08:24
Het feest van de mensheid.
00:08:26
Voor informatie, en daarna,
00:08:27
we zullen steeds meer festivals vinden,
00:08:30
Er zijn dus 52, 77, et cetera et cetera.
00:08:35
En bovendien,
00:08:36
we gaan,
00:08:36
dus misschien doen we het gewoon
00:08:38
effectief filteren,
00:08:39
Dus hier zullen we ook zien hoe
00:08:40
filteren op een grafiek,
00:08:41
Dus hier zullen we de
00:08:44
dit tabblad daar en we zullen zeggen dat
00:08:45
We willen niet per se dat ze
00:08:47
waarden die we parasiet zullen noemen,
00:08:48
d.w.z. de waarden op
00:08:50
Punten slechts een waarde.
00:08:52
Bah het verlengt de
00:08:53
curve en daarom interesseert het ons
00:08:55
niet zozeer en zo wat we zullen doen
00:08:57
Om te zeggen is dat we willen dat de
00:08:59
Aantal festivals dus wie wel?
00:09:02
Toc, klop, klop,
00:09:03
Dat is het aantal festivals dat hier is.
00:09:05
We zullen hem vertellen dat hij
00:09:07
noodzakelijkerwijs groter zijn dan één,
00:09:10
dus met een minimumwaarde van 2,
00:09:12
die ons in staat zal stellen,
00:09:13
Dat is om des te meer in te zoomen
00:09:16
op onze grafiek.
00:09:18
En daar,
00:09:19
Zouden we niet nog meer inzoomen?
00:09:21
Nee kom op, we blijven,
00:09:23
we gaan,
00:09:23
Daar blijven we dus natuurlijk op staan hè.
00:09:25
Daar
00:09:25
aangezien ik het alleen op deze
00:09:27
visueel daar gaat het niet,
00:09:28
Het zal geen invloed hebben op de andere visuals.
00:09:34
En daarbovenop, dus we gaan toevoegen
00:09:37
ook het gemiddelde aantal deelnemers,
00:09:40
Dus we gaan onze deelnemers ophalen.
00:09:45
En we zullen ze toevoegen aan de waarden.
00:09:47
Dus wat we hier gaan doen is
00:09:49
dat we hier liever het gemiddelde zullen weergeven.
00:09:53
Om deze 2
00:09:56
grafische weergaven en. Gaan we?
00:09:59
We zullen ons realiseren dat een klein probleem,
00:10:00
dat er Ah ja dan ineens is het
00:10:01
Van mijn schuld dat, wat heb ik gezet?
00:10:05
De middelen van deelnemers en ik heb het
00:10:06
niet ingesteld in de secundaire waarde,
00:10:08
Dus daar heb je het, we gaan het hier doen,
00:10:09
Ik ga een beetje vergroten zodat
00:10:11
Zo zie je daar ongeveer,
00:10:13
Zoals je kunt zien,
00:10:14
We gaan hier 2 schalen hebben
00:10:16
Dus hier zullen we de hebben.
00:10:18
Het aantal creaties van,
00:10:20
Festivals.
00:10:21
Dus hier,
00:10:22
Het wordt die eerste schaal daar.
00:10:24
en we zien dat we ook de schaal hebben
00:10:25
het aantal middelen van de deelnemers.
00:10:27
Dus eigenlijk gaan we voor elk
00:10:29
Jaar van oprichting Aantal festivals
00:10:31
die zijn gemaakt en voor deze feesten,
00:10:34
We berekenen het gemiddelde
00:10:35
van de deelnemers in 2019,
00:10:36
Dus hier is het weer voor
00:10:38
toon een beetje van alle
00:10:40
functies die bestaan en zijn ingeschakeld
00:10:41
had ook de optie om te gaan
00:10:43
het minimum extraheren,
00:10:44
potentieel het maximum.
00:10:46
Daar ga je
00:10:46
Het maakt ons nog andere curves.
00:10:49
En mogelijk ook de som,
00:10:51
huh, duidelijk en eenvoudig.
00:10:52
Dus hier zien we dat we een
00:10:54
Zeer sterke correlatie.
00:10:55
Tussen de 2,
00:10:56
wat ook te maken heeft met het feit dat ik
00:10:58
gemaakt in alle gegevens
00:11:00
En dus blijven we gemiddeld.
00:11:03
Zoals dit en daarbovenop,
00:11:05
we zullen een regel van gemiddeld toevoegen,
00:11:08
Dus we gaan hierheen.
00:11:09
In analytische gegevens
00:11:10
en we zullen ze toevoegen.
00:11:12
Onze gemiddelde lijn.
00:11:14
Dat is het, dus het zal hier zijn voor deze waarde daar,
00:11:16
Gemiddeld dus,
00:11:17
We hadden zo'n beetje.
00:11:19
Dat zijn 48.000 deelnemers.
00:11:24
Dus hier is het interessant,
00:11:26
In het bijzonder om te proberen te laten zien
00:11:29
sommige correlaties tussen 2 tussen 2.
00:11:31
Ja, het is dat tussen 2 statistieken,
00:11:32
tussen 2 numerieke waarden en wat
00:11:34
is interessant is dat plotseling de
00:11:35
schalen zullen worden aangepast omdat er
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We zitten helemaal niet op dezelfde waarde.
00:11:38
Hier zijn we op honderden,
00:11:40
Hier zijn we bijna op
00:11:41
honderdduizenden hè,
00:11:42
het gaat van 40000 naar 60000 en dus minstens
00:11:45
we kunnen ten minste één schaal hebben
00:11:47
of de 2 kunnen naast elkaar worden geplaatst en
00:11:49
Dus zie dat mogelijk als
00:11:50
de ene gaat omhoog is de andere wereld,
00:11:52
Als de ene naar beneden gaat, gaat de andere dan naar beneden?
00:11:54
et cetera, et cetera.
00:11:54
En bovendien,
00:11:55
Het belet niet om de capaciteit te hebben
00:11:58
om onze analytische informatie toe te voegen.
00:11:59
Dit is een gemiddelde.
00:12:04
Tot zover de multimetrische krommen,
00:12:06
we gaan door met de lucht,
00:12:09
Dus de lucht die ze hier bevinden.
00:12:12
Dus ik ga de eerste nemen.
00:12:14
Dus wie is de R-grafiek
00:12:15
En daarbinnen,
00:12:16
We gaan onze
00:12:19
datum van oprichting van het festival.
00:12:21
Dus wie is hier?
00:12:24
Daar ga je
00:12:24
We zullen toevoegen in aanvulling op
00:12:27
Dat is het domein voor de legende.
00:12:31
Dus het domein, het is hier.
00:12:34
En tot slot,
00:12:35
We gaan de waarden toevoegen
00:12:37
waar zal overeenkomen.
00:12:43
Het aantal van.
00:12:45
Deelnemend gebied dat we kunnen hebben.
00:12:49
Pardon voor het aantal festivals
00:12:51
die zijn gemaakt en dus daarvoor
00:12:54
We gaan op zoek naar een andere
00:12:56
keer onze column. Naam en code.
00:12:58
We zullen ze hier in de waarden plaatsen.
00:13:00
We zullen controleren of hij mij de som maakt,
00:13:02
Dus hier zijn we goed.
00:13:04
We zullen ook kunnen inzoomen
00:13:06
in deze opname en liever scherpstellen
00:13:08
uit de jaren van de
00:13:10
tachtig en zo daarvoor,
00:13:13
We zullen hier een nieuwe
00:13:15
filter met de datum van de datum van
00:13:17
Schepping en dat zien we als ik
00:13:19
voegt een datum toe in feite gaat het,
00:13:21
Hij zal me hier een reeks elementen toevoegen,
00:13:23
het jaar, het kwartaal,
00:13:24
de maand en de dag zoals ik
00:13:26
slechts één veld geselecteerd.
00:13:27
Want in werkelijkheid,
00:13:28
Wanneer ik een kolom typ op
00:13:30
Datumnotatie en goed in feite,
00:13:31
Hij gaat voor mij creëren wat we
00:13:33
roept een datumhiërarchie aan en
00:13:34
Dus ga columns voor me maken
00:13:35
in virtuele aanhalingstekens die gaan
00:13:37
alleen het jaartal bevatten,
00:13:38
het kwartaal, de maand, de dag.
00:13:40
Dat is echt super interessant
00:13:41
omdat we daarna in staat zullen zijn om te spelen
00:13:43
daarmee en zeg bijvoorbeeld,
00:13:44
Ik selecteer alleen het jaar in in
00:13:46
dit in dit element hier bijvoorbeeld,
00:13:48
daar zal ik alleen hier het jaar nemen
00:13:50
en dus niet per se interessant
00:13:53
tot de granulariteit van dagen.
00:13:55
Dus daar brak ik alles,
00:13:57
Ik ga het terugzetten.
00:13:58
Hier
00:13:59
Dit is perfect en dus hier ter hoogte van de draden,
00:14:02
het zal hetzelfde zijn,
00:14:02
is dat ik deze set zal vinden
00:14:04
waarden dus met de jaren,
00:14:05
Dagen
00:14:06
Maanden
00:14:07
De kwartalen en dus op deze visual
00:14:09
We gaan een filter toepassen
00:14:11
die me vertelt dat het jaar
00:14:14
superieur zijn aan wij zullen zetten.
00:14:18
10 970 en we klikken op
00:14:20
Pas het filter toe.
00:14:22
Dus dat is het om al iets te hebben
00:14:24
een beetje visueel interessanter.
00:14:26
En dus hier dan voorzichtig zijn,
00:14:28
Het is geen histogram.
00:14:29
Pardon een luchtcurve
00:14:31
cumuleert omdat als er geen optelling is
00:14:33
te doen tussen de verschillende auteurs,
00:14:35
Dus hier is het gewoon een opeenstapeling van
00:14:38
waarde en dat zien we daarnaast ook.
00:14:41
Er is de huidige muziek hè.
00:14:44
Dus daar zijn deze categorieën die
00:14:46
anderen volledig verpletteren
00:14:47
Dit is dus niet noodzakelijk de
00:14:49
Makkelijker te lezen dus aan de andere kant
00:14:51
Wat we zullen kunnen doen is
00:14:53
eventueel deze tabel daar opnemen,
00:14:55
kopieer en plak het.
00:14:57
Het plaatsen eronder is eerder
00:15:00
gebruik stapels.
00:15:04
Zoals dit en dus het idee,
00:15:05
Het is dat in werkelijkheid de la.
00:15:08
De hoogte komt hier overeen met precies de.
00:15:11
Het aantal deelnemers,
00:15:12
Dus eigenlijk zal het moeten, het moet hervatten.
00:15:14
Eigenlijk deze curve die je hebt
00:15:16
hier degene die al berekend is,
00:15:18
dus het aantal deelnemers in functie
00:15:20
van het jaar van oprichting van het Festival.
00:15:23
En hier heb je dus het andere detail,
00:15:24
als ik een beetje uitbreid.
00:15:27
Dus het is niet zozeer hop daar?
00:15:30
Een klein beetje.
00:15:32
Dus hier zien we
00:15:33
er is cumulatie,
00:15:35
dus het zal alleen het totaal zijn he,
00:15:36
wie, wie het totale aantal zal aangeven
00:15:38
van deelnemers door creatie
00:15:40
En aan de andere kant zien we daar dat er
00:15:43
potentieel een evolutie in de
00:15:45
tijd van wie het grootste aandeel neemt.
00:15:47
Zijn er een van de
00:15:49
die min of meer naar voren komen,
00:15:50
et cetera et cetera?
00:15:53
Dus dat is het voor de visualisatie in Air,
00:15:56
Stapel en we voegen ze toe.
00:15:58
Een laatste wapenfeit van
00:16:00
bonus die is mijn geloof erg mooi.
00:16:02
Je zult het zien,
00:16:03
Je moet een kleine klap krijgen
00:16:05
hand om het te lezen,
00:16:06
Maar ik wilde het je laten zien.
00:16:07
Zo zien we dat we nog een kleine
00:16:09
weinig aan het einde van onze visualisatie,
00:16:11
dus we gaan hierheen,
00:16:12
We gaan.
00:16:16
We gaan de maat aanpassen
00:16:18
Van de pagina zullen we 1700 plaatsen
00:16:21
voor een beetje ruimte hier,
00:16:24
En we gaan doen wat we noemen
00:16:27
lintkaarten en dus voor
00:16:29
We gaan het selecteren,
00:16:31
Het is hier dus gevestigd. Dus daar,
00:16:34
Het zal vrij moeilijk uit te leggen zijn,
00:16:35
Dus ik ga de visuele en
00:16:37
Dan komen we erop terug en dus wat we gaan doen,
00:16:39
is dat we ons gaan concentreren
00:16:42
op de startdatum van het Festival,
00:16:44
Dus hier gaan we heen en we
00:16:46
zal precies dit systeem gebruiken
00:16:48
datumprioritering voor
00:16:51
Selecteer alleen de maand.
00:16:52
Dus ik zei je dat dat alles is
00:16:53
om het mogelijk te maken om te isoleren,
00:16:54
Dus hier neem ik alleen de maand
00:16:55
En wat hier interessant is, is
00:16:57
dat ik ineens in staat zal zijn om
00:16:59
een analyse hebben in de tijd van
00:17:00
het jaar 2019 met volume. Per maand.
00:17:04
En dus ga ik de regio's toevoegen.
00:17:07
Dus daar gaan we.
00:17:09
In regio's, regio's, regio's.
00:17:12
Die altijd op dezelfde plaats zijn,
00:17:14
maar die ik moeilijk kan vinden
00:17:16
dat we de mensen van hieruit zullen zetten.
00:17:18
En we zullen ze toevoegen,
00:17:19
Ons deelnemersaantal
00:17:21
in 2018 zo en zo daar,
00:17:24
Wat stelt het hier voor?
00:17:26
Dus nu al,
00:17:27
We zien dat we een aantal
00:17:29
Van lege waarden hè ?
00:17:30
Dat betekent dus dat,
00:17:31
het is alles,
00:17:32
Het zijn allemaal festivals waar ik dat niet doe
00:17:34
geen datumwaarde,
00:17:35
vanaf het begin en dus daarvoor zullen we in staat zijn om
00:17:37
verwijder ze door het opnieuw te doen
00:17:39
Een filter en dus hier zeg maar startdatum.
00:17:42
We voegen een basisfilter toe dat niet
00:17:45
Dus nee het zal een filter zijn voordat het is.
00:17:48
We zullen zeggen dat het niet leeg is.
00:17:51
En dus komt het goed.
00:17:53
Oh nee,
00:17:54
Hij neemt het me niet af.
00:17:57
Dan is het toch de regio?
00:17:59
Geen startdatum het zou moeten werken.
00:18:02
Dus wacht.
00:18:05
Wat heb ik gedaan? Wie heeft er ongelijk?
00:18:09
Dus we gaan alles nemen,
00:18:11
behalve lege waarden.
00:18:12
Dat is het, het werkt beter op die manier.
00:18:14
Dus daar heb ik hier alles geselecteerd.
00:18:15
Behalve lege waarden en dus
00:18:17
wat hier interessant is,
00:18:18
Het is dat we daar ongeveer de
00:18:21
Gewicht van elke regio gedurende het jaar
00:18:24
voor festivalbezoek.
00:18:26
Zo zien we hier bijvoorbeeld,
00:18:28
dus ik zal proberen om weer te vergroten
00:18:29
zodat je dat kunt zien,
00:18:31
Is dat duidelijk.
00:18:33
Het lettertype is een beetje klein,
00:18:35
We gaan echt alle kansen geven
00:18:37
Aan onze kant om goupier wat.
00:18:38
Het is dus nog steeds niet slecht zo,
00:18:40
Dus hier is eigenlijk wat je hebt
00:18:42
Dus de beroemde linten waar we het over hadden,
00:18:44
dat wil zeggen dat je daar hebt
00:18:46
een link bijvoorbeeld hier
00:18:47
want ik denk dat het ja is,
00:18:48
dat is waar auvergne om draait,
00:18:49
Zo zie je dat het lint van
00:18:51
Auvergne eh hier is er geen
00:18:53
discontinuïteit en wat interessant is
00:18:54
Het is dat ongeveer de waarde van de top
00:18:56
Het is altijd het meest waardevol
00:18:57
sterk dus hier bijvoorbeeld voor
00:18:59
de maand maart is Auvergne
00:19:01
Rhône-Alpes die het meeste had gehad
00:19:03
van de deelnemers aan deze festivals.
00:19:04
We zien ook in het algemeen,
00:19:05
aanwezigheid gedurende het jaar
00:19:07
voor festivals waar uiteraard,
00:19:08
alles wat we uiteindelijk centreren,
00:19:09
Alles heeft een groot aandeel dat
00:19:11
richt zich op thee.
00:19:12
Maar het is interessant om te zien
00:19:12
Het is dat in de maand maart,
00:19:14
We hebben ook een kleine opkomst
00:19:15
en we zien aan de andere kant dat,
00:19:16
vanaf september,
00:19:17
Er is meer aan de hand.
00:19:20
Dus ter herinnering,
00:19:21
We zijn op de maand van het begin van
00:19:23
van elk festival en dus van elk
00:19:25
tijden dat er in principe
00:19:27
Inhalen is bijna een race
00:19:28
eh hier en nou ja eigenlijk de linten
00:19:31
zal bijvoorbeeld van positie veranderen,
00:19:32
hier heb ik het eiland-van-Frankrijk dat vertegenwoordigt
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de meeste deelnemers in april.
00:19:38
En dus gaat het verdubbelen naar groen.
00:19:39
dat we hem niet zijn gepasseerd
00:19:41
sinds wederom de waarden
00:19:43
zijn gerangschikt van grootste tot kleinste.
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We zien dat we ook
00:19:46
gebieden een beetje visueel,
00:19:48
Dat wil zeggen dat we daar rechthoeken hebben.
00:19:50
Waar zijn ze dan voor?
00:19:51
In principe vertellen ze je in dit
00:19:53
gebied dat het precies de juiste is
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hoogte van de tegel tussen aanhalingstekens,
00:19:58
lint om u te vertellen dat daar,
00:20:01
visueel en wiskundig is het
00:20:02
wat het proportioneel vertegenwoordigt
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ten opzichte van andere waarden en van
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dat we hieruit gaan komen we
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wees zeker van de visuele weergave,
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We gaan uit het lint komen.
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En zo mogelijk hebben hier,
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volgens de ontmanteling,
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dat we daar bijvoorbeeld zullen hebben,
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hier op Île-de-France,
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We zien dat we helemaal vallen
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op juli.
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En dus wordt het Laval-lint grotendeels verfijnd.
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Dus, wat belangrijk is de echte
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hoogte van elke doos, in feite,
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Het is degene die in de schaduw staat.
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Dus ik vind het echt
00:20:31
Leuk hè.
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Deze visualisatie,
00:20:33
ze is best goed,
00:20:34
het is nogal intuïtief,
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Dus voel je vrij om het te gebruiken
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in uw verschillende grafieken
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en we zijn klaar met ze allemaal
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onderwerpen met rondingen.

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résultat(s)
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Continuamos com a exibição de tendências,
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Então, aqui vamos usar principalmente
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2 tipos de visualizações que
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são curvas e ares.
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Então vamos voltar ao
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noções básicas para entender o que é um
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curva e também o que é uma área,
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mesmo que seja a extensão de uma de uma curva.
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Então, basicamente, o que vamos,
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qual é a definição de uma curva,
00:00:20
É que a cada parada da curva
00:00:22
representa um ponto com coordenadas
00:00:24
XYZ conectado ao próximo por uma linha.
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Então, na realidade, uma curva
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é apenas um,
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do que uma sucessão de pontos.
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Então, coordenadas XY que vamos conectá-los
00:00:34
através de uma curva e, portanto, visualmente após,
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Ele realmente exibirá isso,
00:00:39
Este trem que vamos ver qual é
00:00:41
específico para curvas,
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bem, o que é muito,
00:00:43
que não é necessariamente reto, mas em
00:00:44
Qualquer caso, este link que é
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que é exibido tão amplamente utilizado
00:00:47
para dados de séries temporais, como
00:00:49
Eu lhe disse na introdução,
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É familiar para a maioria
00:00:52
pessoas por isso é bom usá-lo
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Porque todos sabem ler
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normalmente uma curva de atenção em
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não pode ter muitas curvas
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no mesmo gráfico, de fato,
00:01:01
caso contrário, você terá um efeito
00:01:02
espaguete assim se por exemplo
00:01:04
Você vai ter 10 ou 20 ou 30
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Valores exibidos em um pátio.
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Então, dependendo das categorias.
00:01:09
Poço
00:01:09
Vai ter um pouco de efeito espaguete.
00:01:11
A propósito
00:01:11
É isso que vamos ver um pouco aqui,
00:01:13
mas eu não tinha muita escolha,
00:01:15
Então você ainda tem que
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use-o com moderação,
00:01:18
que temos muito valor exibido.
00:01:19
Caso contrário, há tantas curvas
00:01:21
na tela que não podemos mais chegar lá
00:01:23
encontrar e então temos o seu som,
00:01:25
irmão
00:01:26
seu primo,
00:01:26
Em qualquer caso, não importa um equivalente que
00:01:28
são as músicas que ele assume para
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baseia um gráfico de linhas, mas ele
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venha preencher a área sob a curva.
00:01:34
Então você vê aqui que é colorido
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nas diferentes áreas.
00:01:37
E permite o acesso a
00:01:39
Visualizações difíceis de entender
00:01:41
com apenas curvas,
00:01:42
em especial para compreender as proporções,
00:01:45
hem
00:01:46
o que levou, por exemplo, a
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a altura de uma curva.
00:01:48
Mais uma vez
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Deixe-me tomar o exemplo que vou tomar para você.
00:01:50
Mais cedo nas vendas
00:01:53
uma empresa por produto, e
00:01:54
bem, se apenas exibirmos o total
00:01:56
de vendas e, claro, nós
00:01:58
não tem os detalhes dos produtos.
00:01:59
Por outro lado
00:02:00
se abaixo exibiremos cada um
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áreas que correspondem a um tipo
00:02:04
de produto e visualmente bem
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Entenderemos imediatamente
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que foi o mais impactante em
00:02:10
vendas entre produtos.
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E cuidado, em alguns casos,
00:02:13
Pelo contrário, é mais difícil
00:02:16
compreender a evolução dos valores,
00:02:18
especialmente em áreas empilhadas.
00:02:21
E assim, aqui,
00:02:22
Na verdade, não nos apegaremos
00:02:24
totalmente ao valor em si,
00:02:27
mas sim à evolução
00:02:29
da distribuição entre
00:02:30
diferentes categorias.
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Então, isso tudo é muito teórico.
00:02:33
Garanto-lhe, vamos usá-los,
00:02:35
Exemplos tão pequenos para entender
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nesse caso, deve ser utilizado.
00:02:39
Então, de fato,
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Evolução por volume de negócios.
00:02:41
Tráfego mensal em um site ou
00:02:44
mais curvas de EP e epidemia.
00:02:46
E agora, estou tendo problemas epidemiológicos,
00:02:49
Ainda estamos no meio disso com
00:02:51
COVID onde estivemos em grande parte
00:02:53
acostumados com essas curvas lá e nós
00:02:55
retorna a B para ir
00:02:57
Crie essas primeiras curvas.
00:03:01
Uh.
00:03:04
Aqui, nossa classificação de MAP é então vamos aqui
00:03:08
Crie uma nova guia para curvas.
00:03:12
Faremos rapidamente o nosso
00:03:15
personalização, ajustar à página,
00:03:17
Vamos ampliar um pouco a página.
00:03:21
Personalizá-lo vamos o
00:03:22
vá para 1500 para ser largo.
00:03:26
1500 pixels e seremos capazes de atacar o nosso
00:03:29
visualizações e assim vamos fazer algumas
00:03:31
Algo simples o suficiente por enquanto,
00:03:33
Então vamos selecioná-los aqui.
00:03:34
O gráfico de linhas?
00:03:37
Nós vamos ter o
00:03:38
valores que nos interessam,
00:03:39
Então, como de costume,
00:03:40
Vamos atacar o número
00:03:43
dos participantes em 2018.
00:03:44
E vamos adicionar a noção então
00:03:48
não, na verdade, não vamos usar este,
00:03:51
Em vez disso, reutilizaremos o número
00:03:53
do total de participantes que tivemos em
00:03:55
global por ano e assim iremos
00:03:57
Aqui nesta tabela lá participamos
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por ano e vamos tomar o número
00:04:02
dos participantes por valores e.
00:04:03
Vamos exibir no eixo os anos
00:04:07
E então vamos ter algo assim.
00:04:09
Aqui já tínhamos visto um
00:04:11
Um pouco na introdução.
00:04:12
Com uma vista de histograma e voilà,
00:04:14
Acabamos com um bom grupo curvo,
00:04:16
então você vê que nós voamos sobre um
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curva que veremos aqui um cursor.
00:04:19
E se você clicar,
00:04:20
Ele irá isolá-lo o ponto e
00:04:21
dizer-lhe, por exemplo, em 1994,
00:04:23
o número de participantes que tivemos
00:04:27
nas festas daquele ano.
00:04:31
Então foi bem rápido,
00:04:32
hem?
00:04:33
Para criar uma curva,
00:04:34
Não há muito o que configurar, já que
00:04:35
Aqui estamos em um passo extremamente simples,
00:04:37
eh de de, só de um,
00:04:38
um volume de participantes
00:04:39
em comparação com um ano.
00:04:40
Então, aqui estamos realmente em dados
00:04:42
cronológico como pudemos falar.
00:04:44
E ainda por cima,
00:04:45
Vamos fazer um pouco de personalização
00:04:48
Então, já vamos adicionar isso
00:04:50
chamado de linha de tendência,
00:04:52
Então nós vamos aqui no
00:04:55
o campo analítico e nós iremos
00:04:57
aqui no campo da linha de tendência.
00:05:00
E vamos adicioná-lo.
00:05:03
Assim, a linha de tendência vai
00:05:04
Simplesmente diga basicamente aqui está.
00:05:06
ao longo de toda a curva.
00:05:08
Aqui está um direito que vai para o melhor
00:05:10
aproxime-se dos pontos.
00:05:12
De fato, quem está aqui no topo,
00:05:14
É o melhor, é o.
00:05:16
Este é o melhor rastreamento,
00:05:17
Então, o que também é chamado de
00:05:18
regressão linear.
00:05:19
Então é o fato de que essa curva
00:05:21
lá se fizermos a subtração
00:05:23
distâncias aqui com a curva
00:05:25
para cada um dos pontos,
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Bem, é essa curva
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lá que representa o,
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o valor mais baixo.
00:05:30
Tudo bem, eu não sou o ponto,
00:05:32
é o,
00:05:33
Estas são realmente estatísticas.
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Apenas lembre-se de que, de repente, ele vai se adequar a você
00:05:36
Exiba o que é chamado de tendência.
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A tendência geral em nossa curva
00:05:40
E ainda por cima poderemos fazer
00:05:42
outra coisa que é muito interessante
00:05:44
é ser capaz de adicionar previsões.
00:05:46
Então, basicamente, será baseado em.
00:05:50
A curva que tenho atualmente e, portanto,
00:05:53
ele será capaz de estimar no futuro,
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O que dá, por exemplo, aqui,
00:05:56
Ele me deu 10 pontos por padrão.
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O que simbolizam 10 pontos?
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Na verdade, são os próximos 10 anos e
00:06:01
Então, em relação à minha curva de evolução,
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Ele me dirá que ele,
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Isso ele estima, por exemplo, para 2000.
00:06:07
Então a curva não conhece a COVID
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Obviamente porque é isso que é
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Dados que ainda não temos, mas.
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Então é isso para você.
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dê a previsão aqui.
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Para 2023 para 2025, etc.,
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o que é bastante consistente por
00:06:21
relatório ao em relação ao,
00:06:22
à tendência global em
00:06:24
no final do ano.
00:06:25
Vemos que ele quase traçou uma linha ali,
00:06:27
no.
00:06:28
Dos 5,
00:06:28
Últimos 10 anos para conseguir isso
00:06:30
E assim você vai ter o direito
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Preto que é a previsão oficial
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entre aspas e, em seguida, o limite
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limite superior e inferior
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que corresponda ao intervalo,
00:06:39
Isso é chamado de intervalo de confiança.
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Então, basicamente, ele acha que existem
00:06:43
probabilidade muito alta de que, de repente,
00:06:45
a previsão é entre estes 2 valores
00:06:47
e, inevitavelmente, quanto mais longe ficamos.
00:06:49
No tempo e menos,
00:06:51
ele tem certeza de si mesmo, entre aspas,
00:06:53
muito mais.
00:06:54
Por conseguinte, a diferença na zona cinzenta aumenta ainda mais.
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A incerteza existe.
00:06:57
Então, aqui novamente está
00:06:59
estatísticas puras.
00:07:00
Mas aqui está a coisa,
00:07:01
Adicionamos muitas informações
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interessante nessa curva aí.
00:07:08
Poderemos continuar, certo?
00:07:11
Nossa criação de curvas.
00:07:14
Para exibir uma curva múltipla
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métrica porque, como vemos,
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aqui um pouco sobre o diagrama,
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temos a capacidade de exibir vários
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curvas de uma só vez com cada uma de suas escalas.
00:07:24
Então, aqui vamos continuar
00:07:27
Esta visualização,
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então em Max vamos escolher um eixo
00:07:30
temporal que nos permitirá exibir
00:07:33
Vários valores numéricos múltiplos
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E aqui o que vamos fazer,
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É que vamos nos basear na data de
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na data de criação dos festivais.
00:07:42
Então aqui vamos colocá-lo.
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No nosso eixo.
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Assim, depois, obviamente,
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agregaremos valores,
00:07:49
Vamos adicionar o volume do festival,
00:07:52
hem?
00:07:53
Para cada uma dessas datas de criação.
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Então, para isso, nós vamos buscar
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Nossa coluna contém o
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Nome e código do evento.
00:08:00
Vamos adicionar os valores
00:08:02
E aí vamos nos certificar disso.
00:08:04
Bem, sim,
00:08:05
Então isso é basicamente perfeito o que temos aqui,
00:08:07
Este é o volume de.
00:08:09
Festivais de acordo com
00:08:12
o seu ano de criação.
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Então, inevitavelmente, nós iremos,
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Há muito pouca criação
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festivais em,
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nos anos distantes.
00:08:23
Nós só vamos um que é
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A festa da humanidade.
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Para informação, e depois,
00:08:27
vamos encontrar mais e mais festivais,
00:08:30
Então há 52, 77, et cetera et cetera.
00:08:35
E ainda por cima,
00:08:36
nós vamos,
00:08:36
então talvez nós apenas
00:08:38
filtrar eficazmente,
00:08:39
Então, aqui também veremos como
00:08:40
filtro em um gráfico,
00:08:41
Então, aqui vamos adicionar o
00:08:44
essa aba lá e vamos dizer que
00:08:45
Não queremos necessariamente que eles o façam
00:08:47
valores que chamaremos de parasita,
00:08:48
ou seja, os valores em
00:08:50
Aponta apenas um valor.
00:08:52
Bah alonga o
00:08:53
curva e, portanto, nos interessa
00:08:55
nem tanto e assim o que vamos
00:08:57
Dizer é que queremos o
00:08:59
Número de festivais, então quem é?
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Toc, bater, bater,
00:09:03
Esse é o número de festivais que está aqui.
00:09:05
Vamos dizer-lhe que ele deve
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necessariamente ser maior que um,
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portanto, com um valor mínimo de 2,
00:09:12
o que nos permitirá,
00:09:13
Isso é para ampliar ainda mais
00:09:16
no nosso gráfico.
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E aí,
00:09:19
Não aumentaríamos ainda mais?
00:09:21
Não, vamos lá, vamos ficar,
00:09:23
nós vamos,
00:09:23
Vamos ficar nisso tão obviamente hein.
00:09:25
Ali
00:09:25
uma vez que eu coloquei apenas sobre isso
00:09:27
visual lá não vai,
00:09:28
Não vai impactar os outros visuais.
00:09:34
E além disso, então vamos adicionar
00:09:37
também o número médio de participantes,
00:09:40
Então, vamos pegar nossos participantes.
00:09:45
E vamos adicioná-los aos valores.
00:09:47
E então o que vamos fazer aqui é
00:09:49
que vamos sim mostrar a média aqui.
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Para ter estes 2
00:09:56
representações gráficas e. Vamos lá?
00:09:59
Perceberemos que um pequeno problema,
00:10:00
que lá Ah sim então de repente é
00:10:01
Da minha culpa essa, o que eu coloquei?
00:10:05
Os meios dos participantes e eu temos
00:10:06
não definido no valor secundário,
00:10:08
Então aí está, nós vamos fazer isso aqui,
00:10:09
Vou ampliar um pouco para que
00:10:11
Então você pode ver mais ou menos lá,
00:10:13
Como você pode ver,
00:10:14
Vamos ter 2 escalas aqui
00:10:16
Então, aqui teremos o.
00:10:18
O número de criações de,
00:10:20
Festivais.
00:10:21
Então, aqui,
00:10:22
Vai ser essa primeira escala lá.
00:10:24
e vemos que também temos a escala
00:10:25
o número de meios de participantes.
00:10:27
Então, basicamente, vamos levar para cada
00:10:29
Ano de criação Número de festivais
00:10:31
que foram criados e para estes festivais,
00:10:34
Calcularemos a média
00:10:35
dos participantes em 2019,
00:10:36
Então, aqui está mais uma vez para
00:10:38
mostrar um pouco de todos os
00:10:40
recursos que existem e em
00:10:41
também tinha a opção de ir
00:10:43
extrair o mínimo,
00:10:44
potencialmente o máximo.
00:10:46
Lá vai você
00:10:46
Isso nos faz ainda outras curvas.
00:10:49
E potencialmente também a soma,
00:10:51
hein, pura e simplesmente.
00:10:52
Então, aqui vemos que temos um
00:10:54
Correlação muito forte.
00:10:55
Entre os 2,
00:10:56
que também está relacionado com o fato de que eu tenho
00:10:58
criado em todos os dados
00:11:00
E assim vamos ficar em média.
00:11:03
Como este e em cima daquilo,
00:11:05
vamos adicionar uma linha de média,
00:11:08
Então nós vamos aqui.
00:11:09
Em dados analíticos
00:11:10
e vamos adicioná-los.
00:11:12
Nossa linha média.
00:11:14
É isso, então vai estar aqui por esse valor lá,
00:11:16
Então, em média,
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Tivemos praticamente isso.
00:11:19
São 48 mil participantes.
00:11:24
Então aqui é interessante,
00:11:26
Em particular para tentar mostrar
00:11:29
algumas correlações entre 2 entre 2.
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Sim, é que entre 2 métricas,
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entre 2 valores numéricos e o que
00:11:34
é interessante é que de repente o
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as escalas serão adaptadas porque há
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Não estamos de todo no mesmo valor.
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Aqui estamos às centenas,
00:11:40
Aqui estamos quase em
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centenas de milhares hein,
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vai de 40000 a 60000 e, portanto, pelo menos
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podemos ter pelo menos uma escala
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ou o 2 pode ser justaposto e
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Então, potencialmente, veja que se
00:11:50
um sobe é o outro mundo,
00:11:52
Se um desce, o outro desce?
00:11:54
et cetera, et cetera.
00:11:54
E ainda por cima,
00:11:55
Não impede que tenha a capacidade
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para adicionar nossas informações analíticas.
00:11:59
Esta é uma média.
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Tanto para curvas multimétricas,
00:12:06
continuaremos com o ar,
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Então, o ar que eles estão localizados aqui.
00:12:12
Então eu vou pegar o primeiro.
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Então, quem é o gráfico R
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E dentro disso,
00:12:16
Nós vamos levar o nosso
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data de criação do festival.
00:12:21
Então, quem está aqui?
00:12:24
Lá vai você
00:12:24
Vamos adicionar além de
00:12:27
Que o domínio para a lenda.
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Então, o domínio, está aqui.
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E, finalmente,
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Vamos adicionar os valores
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a que corresponderá.
00:12:43
O número de.
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Área participante que podemos ter.
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Desculpe-me pelo número de festivais
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que foram criados e, portanto, para isso
00:12:54
Vamos procurar outro
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vezes a nossa coluna. Nome e código.
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Vamos colocá-los aqui nos valores.
00:13:00
Vamos verificar se ele me faz a soma,
00:13:02
Então, aqui estamos bons.
00:13:04
Também poderemos ampliar
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nesta tomada e sim foco
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dos anos do
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anos oitenta e assim por diante,
00:13:13
Vamos aplicar aqui um novo
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filtrar com a data da data de
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Criação e nós vemos isso quando eu
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adiciona uma data de fato que vai,
00:13:21
Ele vai me adicionar um conjunto de elementos aqui,
00:13:23
o ano, o trimestre,
00:13:24
o mês e o dia como eu
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selecionou apenas um campo.
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Porque, na realidade,
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Quando digito uma coluna em
00:13:30
Formato de data e bem de fato,
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Ele vai criar para mim o que nós
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chama uma hierarquia de data e
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Então vá criar colunas para mim
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em citações virtuais que vão
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conter apenas o ano,
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o trimestre, o mês, o dia.
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Isso é realmente super interessante
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uma vez que depois poderemos jogar
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com isso e dizer, por exemplo,
00:13:44
Eu só seleciono o ano em
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isso neste elemento aqui, por exemplo,
00:13:48
lá eu vou levar só aqui o ano
00:13:50
e, portanto, não necessariamente interessante
00:13:53
à granularidade dos dias.
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Então lá eu quebrei tudo,
00:13:57
Vou colocá-lo de volta.
00:13:58
Aqui
00:13:59
Isso é perfeito e assim aqui no nível dos fios,
00:14:02
vai ser a mesma coisa,
00:14:02
é que eu vou encontrar este conjunto
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valores, portanto, com os anos,
00:14:05
Dias
00:14:06
Meses
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Os quartos e, portanto, neste visual
00:14:09
Vamos aplicar um filtro
00:14:11
que me diz que o ano deve
00:14:14
ser superior a nós vamos colocar.
00:14:18
10 970 e clicaremos em
00:14:20
Aplique o filtro.
00:14:22
Então é isso já ter alguma coisa
00:14:24
um pouco mais visualmente interessante.
00:14:26
E então aqui tenha cuidado,
00:14:28
Não é um histograma.
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Desculpe-me uma curva de ar
00:14:31
cumula porque se não houver adição
00:14:33
a ser feito entre os diferentes autores,
00:14:35
Então, aqui é apenas um acúmulo de
00:14:38
valor e vemos que além disso
00:14:41
Tem a música atual hein.
00:14:44
Então há essas categorias lá que
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esmagar completamente os outros
00:14:47
Portanto, este não é necessariamente o
00:14:49
Mais fácil de ler, por outro lado
00:14:51
O que poderemos fazer é
00:14:53
potencialmente ocupar esta mesa lá,
00:14:55
copie e cole.
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Colocá-lo por baixo é bastante
00:15:00
use pilhas.
00:15:04
Assim e, portanto, a ideia,
00:15:05
É que na realidade o la.
00:15:08
A altura aqui corresponde exatamente a.
00:15:11
O número de participantes,
00:15:12
Então, basicamente, ele vai ter que, ele tem que retomar.
00:15:14
Basicamente essa curva que você tem
00:15:16
aqui o que já foi calculado,
00:15:18
portanto, o número de participantes na função
00:15:20
do ano de criação do Festival.
00:15:23
E então aqui você tem o outro detalhe assim,
00:15:24
se eu expandir um pouco.
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Então não é tanto salto lá?
00:15:30
Só um pouquinho.
00:15:32
Então, aqui vemos
00:15:33
há acumulação,
00:15:35
então será só o total hein,
00:15:36
quem, quem indicará o número total
00:15:38
de participantes por criação
00:15:40
E, por outro lado, vemos que há
00:15:43
potencialmente uma evolução no
00:15:45
tempo de quem leva a maior parte.
00:15:47
Existe algum dos
00:15:49
que surjam mais ou menos,
00:15:50
et cetera et cetera?
00:15:53
Então é isso para a visualização no ar,
00:15:56
Empilhe e nós os adicionaremos.
00:15:58
Uma última conquista de
00:16:00
bônus que é a minha fé muito bonita.
00:16:02
Você vai vê-lo,
00:16:03
Você tem que levar um pequeno golpe
00:16:05
mão para lê-lo,
00:16:06
Mas eu queria mostrá-lo para você.
00:16:07
Assim, vemos que ainda somos um pequeno
00:16:09
pouco no final da nossa visualização,
00:16:11
então nós vamos aqui,
00:16:12
Nós vamos.
00:16:16
Vamos personalizar o tamanho
00:16:18
A partir da página, vamos colocar 1700
00:16:21
por um pouco de espaço aqui,
00:16:24
E vamos fazer o que chamamos de
00:16:27
gráficos de faixa de opções e, portanto, para
00:16:29
Nós vamos selecioná-lo,
00:16:31
Então ele está localizado aqui. Então, aí,
00:16:34
Vai ser muito difícil de explicar,
00:16:35
Então eu vou criar o visual e
00:16:37
Então voltamos a ele e, portanto, o que vamos fazer,
00:16:39
é que vamos nos concentrar
00:16:42
na data de início do Festival,
00:16:44
Então aqui nós vamos lá e nós
00:16:46
usará precisamente este sistema
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priorização de data para
00:16:51
Selecione apenas o mês.
00:16:52
Então eu te disse que é tudo isso
00:16:53
para permitir o isolamento,
00:16:54
Então aqui eu só levo o mês
00:16:55
E aqui o que é interessante é
00:16:57
que de repente eu serei capaz de
00:16:59
ter uma análise no tempo de
00:17:00
o ano de 2019 com volume. Por mês.
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E então eu vou e adiciono as regiões.
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Então vamos lá.
00:17:09
Em regiões, regiões, regiões.
00:17:12
Que estão sempre no mesmo lugar,
00:17:14
mas que eu tenho dificuldade em encontrar
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que vamos colocar o povo daqui.
00:17:18
E vamos adicioná-los,
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Nosso volume de participantes
00:17:21
em 2018 assim e assim por diante,
00:17:24
O que isso representa aqui?
00:17:26
Então, já,
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Vemos que temos um número de
00:17:29
De valores vazios hein?
00:17:30
Então isso significa que,
00:17:31
é tudo,
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São todos os festivais onde eu não
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sem valor de data,
00:17:35
desde o início e assim por isso seremos capazes de
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excluí-los fazendo isso novamente
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Um filtro e assim aqui dizer data de início.
00:17:42
Adicionaremos um filtro básico que não é
00:17:45
Então não, será um filtro antes que seja.
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Diremos que não está vazio.
00:17:51
E então vai ficar tudo bem.
00:17:53
Ah, não,
00:17:54
Ele não tira isso de mim.
00:17:57
Bem, então é a região, não é?
00:17:59
Sem data de início, ele deve funcionar.
00:18:02
Então espere.
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O que eu fiz? Quem está errado?
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Então nós vamos levar tudo,
00:18:11
exceto valores vazios.
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É isso, funciona melhor assim.
00:18:14
Então lá eu selecionei tudo aqui.
00:18:15
Exceto valores vazios e, portanto,
00:18:17
o que é interessante aqui,
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É que veremos mais ou menos lá o
00:18:21
Peso de cada região durante o ano
00:18:24
para a participação no festival.
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Então vemos aqui, por exemplo,
00:18:28
então vou tentar ampliar novamente
00:18:29
para que você possa ver que,
00:18:31
Isso está claro.
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A fonte é um pouco pequena,
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Nós realmente vamos colocar todas as chances
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Do nosso lado para goupier o que.
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Então, ainda não é ruim assim,
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Então, aqui basicamente o que você tem é
00:18:42
Então, as famosas fitas de que estávamos falando,
00:18:44
ou seja, que aí você tem
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um link, por exemplo, aqui
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pois eu acho que sim,
00:18:48
é disso que se trata Auvergne,
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Então você vê que a fita de
00:18:51
Auvergne eh aqui não há
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descontinuidade e o que é interessante
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É que aproximadamente o valor do topo
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É sempre o mais valioso
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forte assim aqui, por exemplo, para
00:18:59
o mês de março é Auvergne
00:19:01
Ródano-Alpes que teve mais
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dos participantes nestes festivais.
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Também vemos no geral,
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assiduidade durante o ano
00:19:07
para festivais onde, obviamente,
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tudo o que finalmente centramos,
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Tudo tem uma grande parte que
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concentra-se no chá.
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Mas é interessante ver
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É que no mês de março,
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Temos também uma pequena participação
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e vemos, por outro lado, que,
00:19:16
a partir de Setembro,
00:19:17
Há mais acontecendo.
00:19:20
Então, como um lembrete,
00:19:21
Estamos no mês do início de
00:19:23
de cada festival e, portanto, a cada um
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vezes que haverá basicamente
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Ultrapassagem é quase uma corrida
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eh aqui e bem na verdade as fitas
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mudará de posição, por exemplo,
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aqui tenho a ilha-de-França que representa
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o maior número de participantes em abril.
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E assim vai dobrar para verde.
00:19:39
que não passamos por cima dele
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uma vez que mais uma vez os valores
00:19:43
são classificados do maior para o menor.
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Vemos que também temos
00:19:46
áreas um pouco visuais,
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Ou seja, temos retângulos.
00:19:50
Então, para que servem?
00:19:51
Basicamente eles te dizem nisso
00:19:53
área que é exatamente a certa
00:19:56
altura do mosaico entre aspas,
00:19:58
fita para lhe dizer que lá,
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visual e matematicamente é
00:20:02
o que representa proporcionalmente
00:20:04
vis-à-vis outros valores e de
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que nós vamos sair disso nós vamos
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certificar-se da representação visual,
00:20:08
Vamos sair da fita.
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E assim potencialmente tem aqui,
00:20:12
de acordo com o desmantelamento,
00:20:12
que teremos lá, por exemplo,
00:20:14
aqui em Île-de-France,
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Vemos que caímos totalmente
00:20:18
em julho.
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E assim a fita Laval refina em grande parte.
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Então, o que importa o real
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altura de cada caixa, de fato,
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É o que está sombreado.
00:20:30
Então eu realmente acho que
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Bom hein isso.
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Esta visualização,
00:20:33
ela é muito boa,
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é bastante intuitivo,
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Então, sinta-se livre para usá-lo
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em seus diferentes gráficos
00:20:39
e estamos acabados em todos eles
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sujeitos com curvas.

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résultat(s)
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Kontynuujemy wyświetlanie trendów,
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Więc tutaj będziemy używać głównie
00:00:07
2 rodzaje wizualizacji, które
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to krzywe i powietrze.
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Wrócimy więc do
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Podstawy, aby zrozumieć, co to jest
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krzywa, a także co to jest obszar,
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nawet jeśli jest to przedłużenie jednej z krzywych.
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Więc w zasadzie to, do czego zmierzamy,
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jaka jest definicja krzywej,
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Chodzi o to, że każdy przystanek krzywej
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reprezentuje punkt ze współrzędnymi
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XYZ połączony z następnym linią.
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Tak więc w rzeczywistości krzywa
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to tylko jeden,
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niż ciąg punktów.
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Więc współrzędne XY, że je połączymy
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za pomocą krzywej, a zatem wizualnie po,
00:00:36
To faktycznie wyświetli to,
00:00:39
Ten pociąg, który zobaczymy, który jest
00:00:41
specyficzne dla krzywych,
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cóż, co jest bardzo,
00:00:43
który niekoniecznie jest prosty, ale w
00:00:44
W każdym razie to ten link, który jest
00:00:46
który jest tak szeroko stosowany
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dla danych szeregów czasowych, takich jak:
00:00:49
Powiedziałem ci we wstępie,
00:00:50
Jest znany większości
00:00:52
ludzi, więc dobrze jest z niego korzystać
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Ponieważ każdy potrafi czytać
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Zwykle krzywa uwagi na
00:00:56
nie może mieć zbyt wielu krzywych
00:00:58
na tym samym wykresie,
00:01:01
w przeciwnym razie będziesz miał wpływ
00:01:02
spaghetti więc jeśli na przykład
00:01:04
Będziesz miał 10, 20 lub 30
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Wartości wyświetlane na dziedzińcu.
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Tak więc, w zależności od kategorii.
00:01:09
Studnia
00:01:09
To będzie miało mały efekt spaghetti.
00:01:11
Przy okazji
00:01:11
To właśnie zobaczymy tutaj trochę,
00:01:13
ale nie miałem wielkiego wyboru,
00:01:15
Więc nadal musisz
00:01:17
używaj go oszczędnie,
00:01:18
że mamy dużą wartość wyświetlaną.
00:01:19
W przeciwnym razie jest tak wiele krzywych
00:01:21
na ekranie, że nie możemy już tam dotrzeć
00:01:23
znaleźć i wtedy mamy jego dźwięk,
00:01:25
brat
00:01:26
jego kuzyn,
00:01:26
W każdym razie nie ma znaczenia, że
00:01:28
to melodie, do których się wybiera
00:01:30
Opiera się na wykresie liniowym, ale będzie
00:01:32
Przyjdź wypełnić obszar pod krzywą.
00:01:34
Widzicie, że jest kolorowo
00:01:36
w różnych obszarach.
00:01:37
I umożliwia dostęp do
00:01:39
Trudne do zrozumienia wizualizacje
00:01:41
tylko z krzywymi,
00:01:42
w szczególności w celu zrozumienia proporcji,
00:01:45
Prawda
00:01:46
co doprowadziło na przykład do
00:01:47
wysokość krzywej.
00:01:48
Jeszcze raz
00:01:49
Pozwólcie, że wezmę przykład, który wezmę dla was.
00:01:50
Wcześniej na wyprzedażach
00:01:53
jedna firma na produkt, oraz
00:01:54
Cóż, jeśli po prostu wyświetlimy sumę
00:01:56
sprzedaży i oczywiście my
00:01:58
nie ma szczegółów produktów.
00:01:59
Z drugiej strony
00:02:00
jeśli poniżej wyświetlimy każdy
00:02:02
obszary odpowiadające typowi
00:02:04
produktu i wizualnie dobrze
00:02:05
Natychmiast zrozumiemy
00:02:07
który miał największy wpływ na
00:02:10
sprzedaż wśród produktów.
00:02:12
I uważaj, w niektórych przypadkach,
00:02:13
Wręcz przeciwnie, trudniej jest
00:02:16
zrozumieć ewolucję wartości,
00:02:18
Zwłaszcza na ułożonych w stos obszarach.
00:02:21
I tak tutaj,
00:02:22
W rzeczywistości nie będziemy się przywiązywać
00:02:24
całkowicie do samej wartości,
00:02:27
ale raczej do ewolucji
00:02:29
podziału między
00:02:30
różne kategorie.
00:02:32
To wszystko jest bardzo teoretyczne.
00:02:33
Zapewniam cię, że pójdziemy z nich korzystać,
00:02:35
Tak małe przykłady do zrozumienia
00:02:37
w takim przypadku należy go użyć.
00:02:39
A więc rzeczywiście,
00:02:40
Ewolucja według obrotów.
00:02:41
Miesięczny ruch na stronie lub
00:02:44
więcej PE i krzywych epidemii.
00:02:46
A teraz mam kłopoty epidemiologiczne,
00:02:49
Wciąż jesteśmy w środku tego z
00:02:51
COVID, gdzie byliśmy w dużej mierze
00:02:53
Przyzwyczailiśmy się do tych krzywizn tam i my
00:02:55
wraca do B, aby przejść
00:02:57
Utwórz te pierwsze krzywe.
00:03:01
Uh.
00:03:04
Tutaj jest nasze sortowanie MAP, więc pojedziemy tutaj
00:03:08
Utwórz nową kartę dla krzywych.
00:03:12
Szybko wykonamy nasze
00:03:15
personalizacja, dopasowanie do strony,
00:03:17
Powiększymy trochę stronę.
00:03:21
Dostosuj go, będziemy
00:03:22
Idź do 1500, aby być szerokim.
00:03:26
1500 pikseli i będziemy mogli zaatakować nasze
00:03:29
wizualizacje, a więc zrobimy trochę
00:03:31
Coś dość prostego na razie,
00:03:33
Więc wybierzemy je tutaj.
00:03:34
Wykres liniowy?
00:03:37
Dostaniemy
00:03:38
wartości, które nas interesują,
00:03:39
Tak jak zwykle,
00:03:40
Zaatakujemy numer
00:03:43
uczestników 2018.
00:03:44
Dodamy wtedy pojęcie
00:03:48
nie, w rzeczywistości nie będziemy używać tego,
00:03:51
Zamiast tego ponownie użyjemy numeru
00:03:53
wszystkich uczestników, których mieliśmy w
00:03:55
globalnie po roku i tak pójdziemy
00:03:57
Tutaj w tej tabeli uczestniczymy
00:03:59
rocznie, a my weźmiemy liczbę
00:04:02
uczestników dla wartości i.
00:04:03
Przejdziemy do wyświetlania w osi lat
00:04:07
Będziemy mieli coś takiego.
00:04:09
Tutaj już widzieliśmy
00:04:11
Trochę na wstępie.
00:04:12
Z widokiem histogramu i voila,
00:04:14
Kończymy z ładną zakrzywioną grupą,
00:04:16
Potem widzicie, że przelatujemy nad
00:04:17
krzywej, którą zobaczymy tutaj kursor.
00:04:19
A jeśli klikniesz,
00:04:20
To odizoluje cię punkt i
00:04:21
powiedz ci na przykład w 1994 r.,
00:04:23
liczba uczestników, których mieliśmy
00:04:27
na festiwalach tego roku.
00:04:31
Więc to było dość szybkie,
00:04:32
Prawda?
00:04:33
Aby utworzyć krzywą,
00:04:34
Od tego czasu nie ma zbyt wiele do skonfigurowania
00:04:35
Tutaj jesteśmy na niezwykle prostym kroku,
00:04:37
eh z de, tylko z jednego,
00:04:38
liczba uczestników
00:04:39
w porównaniu do jednego roku.
00:04:40
Więc tutaj naprawdę jesteśmy w danych
00:04:42
chronologicznie, o czym mogliśmy porozmawiać.
00:04:44
A na dodatek,
00:04:45
Zrobimy trochę personalizacji
00:04:48
Więc już to dodamy
00:04:50
zwana linią trendu,
00:04:52
Więc pojedziemy tutaj w
00:04:55
pole analityczne i pójdziemy
00:04:57
tutaj w polu Linia trendu.
00:05:00
I dodamy to.
00:05:03
Tak więc linia trendu idzie
00:05:04
Po prostu powiedz w zasadzie tutaj, że tak jest.
00:05:06
na całej krzywej.
00:05:08
Oto prawo, które trafia do najlepszych
00:05:10
Zbliż się do punktów.
00:05:12
W rzeczywistości, którzy są tutaj na szczycie,
00:05:14
To jest najlepsze, to.
00:05:16
To jest najlepsze śledzenie,
00:05:17
Więc to, co jest również nazywane
00:05:18
regresja liniowa.
00:05:19
To fakt, że ta krzywa
00:05:21
Tam, jeśli zrobimy odejmowanie
00:05:23
odległości tutaj z krzywą
00:05:25
dla każdego z punktów,
00:05:26
Cóż, to jest ta krzywa
00:05:28
tam, który reprezentuje
00:05:29
najniższa wartość.
00:05:30
W porządku, nie o to mi chodzi,
00:05:32
to,
00:05:33
To są naprawdę statystyki.
00:05:34
Pamiętaj tylko, że nagle będzie Ci pasować
00:05:36
Wyświetl to, co nazywa się trendem.
00:05:38
Ogólny trend na naszej krzywej
00:05:40
A na dodatek będziemy w stanie to zrobić
00:05:42
coś jeszcze, co jest bardzo interesujące
00:05:44
Jest w stanie dodawać prognozy.
00:05:46
Zasadniczo będzie to oparte na.
00:05:50
Krzywa, którą obecnie mam, a zatem
00:05:53
będzie w stanie oszacować w przyszłości,
00:05:54
Co daje na przykład tutaj,
00:05:56
Domyślnie dał mi 10 punktów.
00:05:58
Co symbolizuje 10 punktów?
00:05:59
W rzeczywistości jest to następne 10 lat i
00:06:01
Tak więc w odniesieniu do mojej krzywej ewolucji,
00:06:03
Powie mi, że on,
00:06:05
Szacuje to na przykład na rok 2000.
00:06:07
Więc krzywa nie zna COVID
00:06:09
Oczywiście, ponieważ tak właśnie jest
00:06:11
Dane, których jeszcze nie mamy, ale.
00:06:13
To wszystko dla Ciebie.
00:06:15
Podaj prognozę tutaj.
00:06:17
Na rok 2023 na 2025 r. i tak dalej,
00:06:20
co jest raczej spójne przez
00:06:21
Sprawozdanie do W związku z,
00:06:22
do ogólnej tendencji w zakresie
00:06:24
pod koniec roku.
00:06:25
Widzimy, że prawie narysował tam linię,
00:06:27
na.
00:06:28
Z 5,
00:06:28
Ostatnie 10 lat, aby to osiągnąć
00:06:30
A więc będziesz miał prawo
00:06:32
Czarny, który jest oficjalną prognozą
00:06:34
w cudzysłowie, a następnie limit
00:06:36
górna i dolna granica
00:06:37
która odpowiada interwałowi,
00:06:39
Nazywa się to przedziałem ufności.
00:06:40
Zasadniczo więc myśli, że istnieją
00:06:43
bardzo duże prawdopodobieństwo, że nagle
00:06:45
Prognoza mieści się między tymi 2 wartościami
00:06:47
i nieuchronnie, im dalej się oddalamy.
00:06:49
W czasie i mniej,
00:06:51
jest pewny siebie, w cudzysłowie,
00:06:53
To nie wszystko.
00:06:54
W związku z tym luka w szarej strefie jeszcze się powiększa.
00:06:56
Niepewność istnieje.
00:06:57
Więc tutaj znowu jest
00:06:59
czysta statystyka.
00:07:00
Ale o to chodzi,
00:07:01
Dodaliśmy wiele informacji
00:07:03
Ciekawe na tej krzywej tam.
00:07:08
Będziemy mogli kontynuować, prawda?
00:07:11
Nasze tworzenie krzywych.
00:07:14
Aby wyświetlić wiele krzywych
00:07:15
metryczny, ponieważ jak widzimy
00:07:17
tutaj trochę na schemacie,
00:07:19
mamy możliwość wyświetlenia kilku
00:07:21
krzywe od razu z każdą ich skalą.
00:07:24
Przejdziemy dalej
00:07:27
Ta wizualizacja,
00:07:28
następnie w Max wybierzemy oś
00:07:30
czasowe, które pozwolą nam wyświetlić
00:07:33
Wiele wartości liczbowych
00:07:34
A więc oto, co zamierzamy zrobić,
00:07:36
Chodzi o to, że oprzemy się na dacie
00:07:39
w dniu utworzenia festiwali.
00:07:42
Więc tutaj to założymy.
00:07:44
Na naszej osi.
00:07:45
W ten sposób, po oczywiście,
00:07:47
dodamy wartości,
00:07:49
Dodamy objętość festiwalu,
00:07:52
Prawda?
00:07:53
Dla każdej z tych dat utworzenia.
00:07:54
Więc za to pójdziemy po
00:07:56
Nasza kolumna zawiera
00:07:59
Nazwa i kod zdarzenia.
00:08:00
Dodamy wartości
00:08:02
I tam się o tym upewnimy.
00:08:04
Otóż tak,
00:08:05
To jest w zasadzie doskonałe to, co tu mamy,
00:08:07
To jest objętość.
00:08:09
Festiwale według
00:08:12
rok ich stworzenia.
00:08:14
Więc nieuchronnie,
00:08:15
Jest dość mało kreacji
00:08:17
festiwale na,
00:08:19
Na sur na odległe lata.
00:08:23
Będziemy tylko jednym, który jest
00:08:24
Święto ludzkości.
00:08:26
Dla informacji, a potem,
00:08:27
znajdziemy coraz więcej festiwali,
00:08:30
Tak więc jest 52, 77, et cetera et cetera.
00:08:35
A na dodatek,
00:08:36
Idziemy,
00:08:36
Więc może po prostu
00:08:38
skutecznie filtrować,
00:08:39
Więc tutaj zobaczymy również, jak
00:08:40
filtrowanie na wykresie,
00:08:41
Więc tutaj dodamy
00:08:44
Ta zakładka tam i powiemy, że
00:08:45
Niekoniecznie tego chcemy
00:08:47
wartości, które nazwiemy pasożytem,
00:08:48
tj. wartości w
00:08:50
Punkty tylko wartość.
00:08:52
Bah to wydłuża
00:08:53
krzywej i dlatego nas interesuje
00:08:55
nie tak bardzo i tak co będziemy
00:08:57
Powiedzieć, że chcemy
00:08:59
Liczba festiwali, więc kto jest?
00:09:02
Toc, puk, puk,
00:09:03
Tyle festiwali tu jest.
00:09:05
Powiemy, że musi
00:09:07
koniecznie być większe niż jeden,
00:09:10
czyli o minimalnej wartości 2,
00:09:12
co nam pozwoli,
00:09:13
To jeszcze bardziej powiększenie
00:09:16
na naszej liście.
00:09:18
A tam,
00:09:19
Czy nie powiększylibyśmy jeszcze bardziej?
00:09:21
Nie, chodź, zostaniemy,
00:09:23
Idziemy,
00:09:23
Pozostaniemy przy tym, więc oczywiście huh.
00:09:25
Tam
00:09:25
ponieważ umieściłem go tylko na tym
00:09:27
wizualnie tam nie idzie,
00:09:28
Nie wpłynie to na inne efekty wizualne.
00:09:34
A na dodatek, więc przejdziemy i dodamy
00:09:37
również średnia liczba uczestników,
00:09:40
Więc zabierzemy naszych uczestników.
00:09:45
I dodamy je do wartości.
00:09:47
Zamierzamy to zrobić
00:09:49
że będziemy tu raczej wyświetlać średnią.
00:09:53
Aby mieć te 2
00:09:56
reprezentacje graficzne i. Idziemy?
00:09:59
Uświadomimy sobie, że mały problem,
00:10:00
że tam Ach, tak, to nagle jest
00:10:01
Z mojej winy, że co umieściłem?
00:10:05
Środki uczestników i ja to mam
00:10:06
nieustawione w wartości drugorzędnej,
00:10:08
Więc masz to, zrobimy to tutaj,
00:10:09
Zamierzam trochę powiększyć, aby
00:10:11
Więc możesz zobaczyć z grubsza tam,
00:10:13
Jak widać,
00:10:14
Będziemy mieli tutaj 2 skale
00:10:16
Więc tutaj będziemy mieli.
00:10:18
Liczba kreacji,
00:10:20
Festiwale.
00:10:21
Więc tutaj,
00:10:22
To będzie ta pierwsza skala.
00:10:24
I widzimy, że mamy też skalę
00:10:25
liczbę środków uczestnictwa.
00:10:27
Więc w zasadzie weźmiemy za każdego
00:10:29
Rok powstania Liczba festiwali
00:10:31
które zostały stworzone i dla tych festiwali,
00:10:34
Obliczymy średnią
00:10:35
uczestników w 2019 r.,
00:10:36
Więc oto po raz kolejny dla
00:10:38
pokaż trochę wszystkich
00:10:40
Funkcje, które istnieją i są włączone
00:10:41
miał również opcję pójścia
00:10:43
wyodrębnić minimum,
00:10:44
potencjalnie maksymalna.
00:10:46
Proszę bardzo
00:10:46
To sprawia, że jesteśmy jeszcze innymi krzywymi.
00:10:49
A potencjalnie także suma,
00:10:51
Huh, proste i proste.
00:10:52
Widzimy więc, że mamy
00:10:54
Bardzo silna korelacja.
00:10:55
Pomiędzy 2,
00:10:56
co wiąże się również z faktem, że mam
00:10:58
utworzone we wszystkich danych
00:11:00
I tak pozostaniemy średnio.
00:11:03
W ten sposób i na dodatek,
00:11:05
dodamy linię średniej,
00:11:08
Więc pójdziemy tutaj.
00:11:09
W danych analitycznych
00:11:10
i dodamy je.
00:11:12
Nasza średnia linia.
00:11:14
To wszystko, więc będzie tutaj dla tej wartości tam,
00:11:16
Tak więc średnio,
00:11:17
Mieliśmy całkiem sporo.
00:11:19
To 48 000 uczestników.
00:11:24
Więc tutaj jest ciekawe,
00:11:26
W szczególności, aby spróbować pokazać
00:11:29
Pewne korelacje między 2 między 2.
00:11:31
Tak, to między 2 metrykami,
00:11:32
między 2 wartościami liczbowymi a czym
00:11:34
Interesujące jest to, że nagle
00:11:35
Skale zostaną dostosowane, ponieważ nie
00:11:37
Wcale nie jesteśmy na tej samej wartości.
00:11:38
Oto jesteśmy na setki,
00:11:40
Tutaj jesteśmy prawie na
00:11:41
setki tysięcy huh,
00:11:42
Wynosi od 40000 do 60000, a zatem co najmniej
00:11:45
Możemy mieć co najmniej jedną skalę
00:11:47
lub 2 można zestawić i
00:11:49
Więc potencjalnie zobacz, że jeśli
00:11:50
jeden idzie w górę to inny świat,
00:11:52
Jeśli jeden idzie w dół, czy drugi idzie w dół?
00:11:54
et cetera, et cetera.
00:11:54
A na dodatek,
00:11:55
Nie przeszkadza to w posiadaniu zdolności
00:11:58
, aby dodać nasze informacje analityczne.
00:11:59
To jest średnia.
00:12:04
To tyle, jeśli chodzi o krzywe wielometryczne,
00:12:06
będziemy kontynuować z powietrzem,
00:12:09
Więc powietrze znajdują się tutaj.
00:12:12
Więc pójdę wziąć pierwszy.
00:12:14
Więc kim jest wykres R
00:12:15
A w środku,
00:12:16
Weźmiemy nasze
00:12:19
data powstania festiwalu.
00:12:21
Więc kto tu jest?
00:12:24
Proszę bardzo
00:12:24
Dodamy dodatkowo do
00:12:27
Że domena dla legendy.
00:12:31
Więc domena, jest tutaj.
00:12:34
I wreszcie,
00:12:35
Pójdziemy dodać wartości
00:12:37
które będą odpowiadać.
00:12:43
Liczba.
00:12:45
Obszar uczestniczący, który możemy mieć.
00:12:49
Przepraszam za liczbę festiwali
00:12:51
które zostały stworzone, a zatem do tego
00:12:54
Będziemy szukać innego
00:12:56
razy nasza kolumna. Nazwa i kod.
00:12:58
Umieścimy je tutaj w wartościach.
00:13:00
Sprawdzimy, czy robi mi sumę,
00:13:02
Więc tutaj jesteśmy dobrzy.
00:13:04
Będziemy mogli również powiększyć
00:13:06
w tym ujęciu i raczej skupić się
00:13:08
z lat
00:13:10
lata osiemdziesiąte i tak dalej,
00:13:13
Zastosujemy tutaj nowy
00:13:15
filtr z datą daty
00:13:17
Stworzenie i widzimy, że kiedy
00:13:19
dodaje datę, w rzeczywistości idzie,
00:13:21
Doda mi tutaj zestaw elementów,
00:13:23
rok, kwartał,
00:13:24
miesiąc i dzień jak ja
00:13:26
Wybrano tylko jedno pole.
00:13:27
Ponieważ w rzeczywistości
00:13:28
Gdy wpisuję kolumnę w polu
00:13:30
Format daty i dobrze,
00:13:31
On pójdzie i stworzy dla mnie to, co my
00:13:33
wywołuje hierarchię dat i
00:13:34
Więc idź utworzyć kolumny dla mnie
00:13:35
w wirtualnych cytatach, które idą
00:13:37
zawierają tylko rok,
00:13:38
kwartał, miesiąc, dzień.
00:13:40
To naprawdę bardzo interesujące
00:13:41
ponieważ po będziemy mogli grać
00:13:43
z tym i powiedzmy na przykład,
00:13:44
Wybieram tylko rok w
00:13:46
To w tym elemencie tutaj na przykład,
00:13:48
tam wezmę tylko tutaj rok
00:13:50
i dlatego niekoniecznie interesujące
00:13:53
do szczegółowości dni.
00:13:55
Więc tam zepsułem wszystko,
00:13:57
Pójdę i odłożę go z powrotem.
00:13:58
Tu
00:13:59
To jest idealne i tak tutaj na poziomie przewodów,
00:14:02
Będzie tak samo,
00:14:02
jest że znajdę ten zestaw
00:14:04
wartości zatem z latami,
00:14:05
Dni
00:14:06
Miesiące
00:14:07
Kwartały, a zatem na tym wizualnym
00:14:09
Zastosujemy filtr
00:14:11
co mówi mi, że rok musi
00:14:14
Bądź lepszy od tego, co umieścimy.
00:14:18
10 970 i klikniemy
00:14:20
Zastosuj filtr.
00:14:22
Więc to tyle, żeby już coś mieć
00:14:24
trochę ciekawsze wizualnie.
00:14:26
A więc tutaj bądź ostrożny,
00:14:28
To nie jest histogram.
00:14:29
Przepraszam za krzywą powietrza
00:14:31
kumuluje bo jeśli nie ma dodatku
00:14:33
do zrobienia między różnymi autorami,
00:14:35
Więc tutaj jest to tylko nagromadzenie
00:14:38
wartość i widzimy, że oprócz tego
00:14:41
Jest aktualna muzyka, huh.
00:14:44
Więc tam są te kategorie, które
00:14:46
całkowicie zmiażdżyć innych
00:14:47
Więc niekoniecznie jest to
00:14:49
Z drugiej strony łatwiejsze do odczytania, więc
00:14:51
To, co będziemy mogli zrobić, to
00:14:53
potencjalnie zająć się tym stołem,
00:14:55
Skopiuj i wklej go.
00:14:57
Umieszczenie go pod spodem jest raczej
00:15:00
Użyj stosów.
00:15:04
Jak to, a więc pomysł,
00:15:05
Chodzi o to, że w rzeczywistości la.
00:15:08
Wysokość tutaj odpowiada dokładnie.
00:15:11
Liczba uczestników,
00:15:12
Więc w zasadzie będzie musiał, musi zostać wznowiony.
00:15:14
Zasadniczo ta krzywa, którą masz
00:15:16
tutaj ten, który został już obliczony,
00:15:18
Zatem liczba uczestników funkcji
00:15:20
roku powstania Festiwalu.
00:15:23
A więc tutaj masz inny szczegół, więc,
00:15:24
jeśli trochę rozwinę.
00:15:27
Czyli nie jest tam tyle hopu?
00:15:30
Tylko trochę.
00:15:32
Widzimy więc
00:15:33
istnieje kumulacja,
00:15:35
więc będzie to tylko totalne huh,
00:15:36
kto, kto wskaże całkowitą liczbę
00:15:38
uczestników według kreacji
00:15:40
A z drugiej strony widzimy, że jest
00:15:43
potencjalnie ewolucja w
00:15:45
czas kto ma największy udział.
00:15:47
Czy jest jakiś z
00:15:49
które pojawiają się mniej lub bardziej,
00:15:50
et cetera et cetera?
00:15:53
To tyle, jeśli chodzi o wizualizację w Air,
00:15:56
Ułóż w stos, a my je dodamy.
00:15:58
Ostatnie osiągnięcie
00:16:00
bonus, który jest moją wiarą bardzo ładny.
00:16:02
Zobaczysz to,
00:16:03
Musisz trochę uderzyć
00:16:05
ręka, aby ją przeczytać,
00:16:06
Ale chciałem wam to pokazać.
00:16:07
Widzimy więc, że wciąż jesteśmy mali
00:16:09
trochę na końcu naszej wizualizacji,
00:16:11
Więc pójdziemy tutaj,
00:16:12
Idziemy.
00:16:16
Dostosujemy rozmiar
00:16:18
Ze strony umieścimy 1700
00:16:21
na trochę miejsca tutaj,
00:16:24
I zrobimy to, co nazywamy
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wykresy wstążkowe, a zatem dla
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Wybierzemy go,
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Więc znajduje się tutaj. Więc tam,
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Trudno będzie to wytłumaczyć,
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Więc zamierzam stworzyć wizualne i
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Potem wracamy do tego, a zatem do tego, co zamierzamy zrobić,
00:16:39
jest to, że pójdziemy się skoncentrować
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w dniu rozpoczęcia Festiwalu,
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Więc tutaj pójdziemy tam i my
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użyje właśnie tego systemu
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Priorytetyzacja dat dla
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Wybierz tylko miesiąc.
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Więc powiedziałem wam, że to wszystko
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w celu umożliwienia izolacji,
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Więc tutaj biorę tylko miesiąc
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I tutaj interesujące jest to, że
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że nagle będę w stanie
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przeprowadzić analizę w czasie
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Rok 2019 z wolumenem. Miesięcznie.
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Przejdę więc i dodam regiony.
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Więc zaczynamy.
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W regionach, regionach, regionach.
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Którzy są zawsze w tym samym miejscu,
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ale że mam problem ze znalezieniem
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że umieścimy ludzi stąd.
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I dodamy je,
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Liczba uczestników
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w 2018 roku jak to i tak tam,
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Co to tutaj oznacza?
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Więc już,
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Widzimy, że mamy wiele
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Z pustych wartości, co?
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Oznacza to, że
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to wszystko,
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To wszystkie festiwale, na których nie mam
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brak wartości daty,
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od początku i tak do tego będziemy mogli
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Usuń je, robiąc to ponownie
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Filtr i tak tutaj powiedz data rozpoczęcia.
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Dodamy podstawowy filtr, który nie jest
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Więc nie, to będzie filtr, zanim będzie.
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Powiemy, że nie jest pusty.
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I tak będzie dobrze.
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O nie,
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On mi tego nie odbiera.
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No cóż, to region, prawda?
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Brak daty rozpoczęcia powinno działać.
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Więc poczekaj.
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Co zrobiłem? Kto się myli?
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Więc weźmiemy wszystko,
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z wyjątkiem pustych wartości.
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To wszystko, działa lepiej w ten sposób.
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Więc tam wybrałem wszystko tutaj.
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Z wyjątkiem pustych wartości, a zatem
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co tu ciekawe,
00:18:18
Chodzi o to, że zobaczymy tam z grubsza
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Waga każdego regionu w ciągu roku
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za udział w festiwalu.
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Widzimy tu na przykład,
00:18:28
więc postaram się powiększyć jeszcze raz
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więc widzicie, że,
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Czy to jasne.
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Czcionka jest trochę mała,
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Naprawdę wykorzystamy wszystkie szanse
00:18:37
Z naszej strony do goupier co.
00:18:38
Więc nadal nie jest tak źle,
00:18:40
Więc w zasadzie to, co macie, to
00:18:42
Więc słynne wstążki, o których mówiliśmy,
00:18:44
To znaczy, że masz
00:18:46
link na przykład tutaj
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bo myślę, że tak,
00:18:48
o to właśnie chodzi w Owernii,
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Widzicie więc, że wstążka
00:18:51
Owernia, eh tu nie ma
00:18:53
nieciągłość i co ciekawe
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Chodzi o to, że z grubsza wartość góry
00:18:56
To zawsze najcenniejsze
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silny więc tutaj na przykład dla
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miesiąc marzec to Owernia
00:19:01
Rodan-Alpy, które miały najwięcej
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uczestników tych festiwali.
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Widzimy również ogólnie,
00:19:05
Frekwencja w ciągu roku
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na festiwale, gdzie oczywiście,
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wszystko, co w końcu wyśrodkujemy,
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Wszystko ma dużą rolę, że
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Skupia się na herbacie.
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Ale to interesujące zobaczyć
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Chodzi o to, że w miesiącu marcu,
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Mamy też małą frekwencję
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Z drugiej strony widzimy, że:
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od września,
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Dzieje się nie wszystko.
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Dla przypomnienia,
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Jesteśmy w miesiącu początku
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każdego festiwalu, a zatem każdemu
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Czasy, które będą w zasadzie
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Wyprzedzanie to prawie wyścig
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eh tutaj i właściwie wstążki
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zmieni na przykład pozycję,
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tutaj mam wyspę Francji, która reprezentuje
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najwięcej uczestników w kwietniu.
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Podwoi się do zielonego.
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że nie pominęliśmy Go
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ponieważ po raz kolejny wartości
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są klasyfikowane od największych do najmniejszych.
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Widzimy, że mamy również
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obszary trochę wizualne,
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To znaczy, że mamy prostokąty.
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Więc do czego służą?
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Zasadniczo mówią ci w tym
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obszar, który jest dokładnie ten właściwy
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wysokość płytki w cudzysłowie,
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wstążka, aby powiedzieć, że tam,
00:20:01
wizualnie i matematycznie jest
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co reprezentuje proporcjonalnie
00:20:04
w stosunku do innych wartości i od
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że wyjdziemy z tego, zamierzamy
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upewnij się o wizualnej reprezentacji,
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Wyjdziemy ze wstążki.
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I tak potencjalnie mają tutaj,
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zgodnie z likwidacją,
00:20:12
które będziemy tam mieć, na przykład,
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tutaj na Île-de-France,
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Widzimy, że całkowicie upadamy;
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w lipcu.
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I tak wstążka Laval w dużej mierze wyrafinowana.
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Liczy się więc rzeczywistość
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wysokość każdego pudełka, w rzeczywistości,
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To ten, który jest zacieniony.
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Więc naprawdę to znajduję
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Ładne, huh to.
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Ta wizualizacja,
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jest całkiem dobra,
00:20:34
jest raczej intuicyjny,
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Więc nie krępuj się go używać
00:20:37
na różnych wykresach
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I skończyliśmy na nich wszystkich
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obiekty z krzywymi.

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résultat(s)
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हम रुझानों के प्रदर्शन के साथ जारी रखते हैं,
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तो यहां हम मुख्य रूप से उपयोग करेंगे
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विज़ुअलाइज़ेशन के 2 प्रकार जो
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घुमावदार और हवाएं हैं।
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इसलिए हम वापस आने जा रहे हैं
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समझने के लिए मूल बातें क्या है
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वक्र और यह भी कि एक क्षेत्र क्या है,
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भले ही यह एक वक्र का विस्तार हो।
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तो मूल रूप से हम क्या करने जा रहे हैं,
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वक्र की परिभाषा क्या है,
00:00:20
यह है कि वक्र का प्रत्येक स्टॉप
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निर्देशांक के साथ एक बिंदु का प्रतिनिधित्व करता है
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XYZ एक लाइन द्वारा अगले से जुड़ा हुआ है।
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तो वास्तव में एक वक्र
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यह सिर्फ एक है,
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अंकों के उत्तराधिकार की तुलना में।
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तो XY निर्देशांक है कि हम उन्हें कनेक्ट करेंगे
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एक वक्र के माध्यम से और इसलिए नेत्रहीन रूप से बाद में,
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यह वास्तव में यह प्रदर्शित करेगा,
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यह ट्रेन जिसे हम देखेंगे कि कौन सी है?
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वक्रों के लिए विशिष्ट,
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ठीक है, जो बहुत है,
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जो जरूरी नहीं कि सीधा हो, लेकिन
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किसी भी मामले में यह लिंक है जो है
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जो इतने व्यापक रूप से प्रदर्शित किया जाता है
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समय-श्रृंखला डेटा के लिए जैसे
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मैंने आपको परिचय में बताया,
00:00:50
यह अधिकांश के लिए परिचित है
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लोगों के लिए इसका उपयोग करना अच्छा है
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क्योंकि हर कोई पढ़ सकता है
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आम तौर पर एक ध्यान वक्र
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बहुत अधिक मोड़ नहीं हो सकते हैं
00:00:58
वास्तव में एक ही ग्राफ पर,
00:01:01
अन्यथा आपको प्रभाव पड़ेगा
00:01:02
स्पेगेटी तो यदि उदाहरण के लिए
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आपके पास 10 या 20 या 30 होने जा रहे हैं
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प्रांगण पर प्रदर्शित मान.
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इसलिए, श्रेणियों के आधार पर।
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अच्छा
00:01:09
इसका थोड़ा स्पेगेटी प्रभाव होने जा रहा है।
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वैसे तो
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यही हम यहाँ थोड़ा सा देखने जा रहे हैं,
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लेकिन मेरे पास ज्यादा विकल्प नहीं थे,
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तो आपको अभी भी करना है
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इसे संयम से उपयोग करें,
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कि हमारे पास बहुत सारे मूल्य प्रदर्शित हैं।
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अन्यथा इतने सारे मोड़ हैं
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स्क्रीन पर जिसे हम अब वहां नहीं पहुंच सकते
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खोजें और फिर हमारे पास उसकी आवाज़ है,
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भाई
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उसका चचेरा भाई,
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किसी भी मामले में, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि
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वे धुनें हैं जिनके लिए वह लेते हैं
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एक लाइन चार्ट आधारित है लेकिन यह होगा
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वक्र के नीचे के क्षेत्र को भरें।
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तो आप यहां देखते हैं कि यह रंगीन है
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विभिन्न क्षेत्रों के तहत।
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और यह पहुंच की अनुमति देता है
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समझने में मुश्किल विज़ुअलाइज़ेशन
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केवल मोड़ों के साथ,
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विशेष रूप से अनुपात को समझने के लिए,
00:01:45
ना
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उदाहरण के लिए, जिसके कारण
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एक वक्र की ऊंचाई।
00:01:48
एक बार और
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मैं वह उदाहरण लेता हूं जिसे मैं आपके लिए लूंगा।
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बिक्री पर पहले
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प्रति उत्पाद एक कंपनी, और
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ठीक है अगर हम सिर्फ कुल प्रदर्शित करते हैं
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बिक्री और निश्चित रूप से हम
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उत्पादों का विवरण नहीं है।
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दूसरी ओर
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यदि नीचे हम प्रत्येक प्रदर्शित करेंगे
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क्षेत्र जो एक प्रकार के अनुरूप हैं
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उत्पाद की संख्या और दृष्टि अच्छी तरह से
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हम तुरंत समझ जाएंगे
00:02:07
जिस पर सबसे अधिक प्रभाव पड़ा
00:02:10
उत्पादों के बीच बिक्री।
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और सावधान रहें, कुछ मामलों में,
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इसके विपरीत, यह अधिक कठिन है
00:02:16
मूल्यों के विकास को समझें,
00:02:18
विशेष रूप से ढेर वाले क्षेत्रों पर।
00:02:21
और इसलिए यहाँ,
00:02:22
वास्तव में हम खुद को संलग्न नहीं करेंगे
00:02:24
पूरी तरह से मूल्य के लिए,
00:02:27
बल्कि विकास के लिए
00:02:29
के बीच वितरण
00:02:30
विभिन्न श्रेणियाँ.
00:02:32
तो यह सब बहुत सैद्धांतिक है।
00:02:33
मैं आपको विश्वास दिलाता हूं, हम उनका उपयोग करेंगे,
00:02:35
समझने के लिए इतने छोटे उदाहरण
00:02:37
इस मामले में इसका उपयोग किया जाना चाहिए।
00:02:39
तो वास्तव में,
00:02:40
कारोबार द्वारा विकास।
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किसी वेबसाइट पर मासिक ट्रैफ़िक या
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अधिक पीई और महामारी मोड़।
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और अब, मुझे महामारी विज्ञान की परेशानी हो रही है,
00:02:49
हम अभी भी इसके बीच में हैं
00:02:51
कोविड जहां हम काफी हद तक रहे हैं
00:02:53
वहां इन मोड़ों के आदी और हम
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B को जाने के लिए लौटें
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इन पहले वक्रों को बनाएं।
00:03:01
उह।
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यहां, हमारी एमएपी सॉर्टिंग है इसलिए हम यहां जाएंगे
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कर्व्स के लिए एक नया टैब बनाएँ.
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हम जल्दी से अपना बना लेंगे
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वैयक्तिकरण, पृष्ठ पर समायोजित करें,
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हम पृष्ठ को थोड़ा बड़ा करने जा रहे हैं।
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इसे अनुकूलित करें हम करेंगे
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चौड़ा होने के लिए 1500 पर जाएं।
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1500 पिक्सेल और हम अपने पर हमला करने में सक्षम होंगे
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विज़ुअलाइज़ेशन और इसलिए हम कुछ करने जा रहे हैं
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अभी के लिए काफी सरल,
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इसलिए हम उन्हें यहां चुनने जा रहे हैं।
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लाइन चार्ट?
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हम इसे प्राप्त करने जा रहे हैं
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मूल्य जो हमारी रुचि रखते हैं,
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हमेशा की तरह,
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हम नंबर पर हमला करेंगे
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प्रतिभागियों की संख्या 2018।
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और हम तब धारणा जोड़ने जा रहे हैं
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वास्तव में हम इसका उपयोग नहीं करेंगे,
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इसके बजाय, हम संख्या का पुन: उपयोग करेंगे
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हमारे पास कुल प्रतिभागियों की संख्या
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साल दर साल वैश्विक और इसलिए हम जाएंगे
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यहां इस तालिका में हम भाग लेते हैं
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प्रति वर्ष और हम संख्या लेंगे
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मूल्यों के लिए प्रतिभागियों की संख्या और
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हम वर्षों तक अक्ष में प्रदर्शित करने के लिए जाएंगे
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और इसलिए हम ऐसा कुछ करने जा रहे हैं।
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यहां हमने पहले ही एक देखा था
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परिचय में थोड़ा सा।
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एक हिस्टोग्राम दृश्य और वोइला के साथ,
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हम एक अच्छे घुमावदार समूह के साथ समाप्त होते हैं,
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फिर आप देखते हैं कि हम एक के ऊपर उड़ते हैं
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वक्र जिसे हम यहां एक कर्सर देखेंगे।
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और यदि आप क्लिक करते हैं,
00:04:20
यह आपको बिंदु को अलग कर देगा और
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उदाहरण के लिए, 1994 में,
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हमारे पास प्रतिभागियों की संख्या
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उस वर्ष के त्योहारों में।
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तो यह बहुत तेज था,
00:04:32
ना?
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वक्र बनाने के लिए,
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कॉन्फ़िगर करने के लिए बहुत कुछ नहीं है
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यहां हम एक बेहद सरल कदम पर हैं,
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बस एक के बारे में,
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प्रतिभागियों की एक मात्रा
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एक साल की तुलना में।
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तो यहां हम वास्तव में डेटा में हैं
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कालानुक्रमिक जैसा कि हम बात करने में सक्षम थे।
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और इसलिए इसके शीर्ष पर,
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हम थोड़ा अनुकूलन करने जा रहे हैं
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तो पहले से ही हम इसे जोड़ देंगे
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एक ट्रेंडलाइन कहा जाता है,
00:04:52
इसलिए हम यहाँ यहाँ जा रहे हैं
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विश्लेषणात्मक क्षेत्र और हम जाएंगे
00:04:57
यहां ट्रेंडलाइन क्षेत्र में।
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और हम इसे जोड़ने जा रहे हैं।
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तो ट्रेंड लाइन चली जाती है
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बस मूल रूप से कहें कि यह यहां है।
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पूरे वक्र पर।
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यहां एक अधिकार है जो सबसे अच्छा जाता है
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बिंदुओं के करीब जाओ।
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वास्तव में, यहां शीर्ष पर कौन हैं,
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यह सबसे अच्छा है, यह है।
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यह सबसे अच्छा अनुरेखण है,
00:05:17
तो क्या कहा जाता है
00:05:18
रैखिक प्रतिगमन।
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तो यह तथ्य है कि यह वक्र
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वहां अगर हम घटाव करते हैं
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वक्र के साथ यहां की दूरी
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प्रत्येक बिंदु के लिए,
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खैर, यह यह वक्र है
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वहाँ जो दर्शाता है,
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सबसे कम मूल्य।
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यह ठीक है, मैं बात नहीं कर रहा हूँ,
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यह है,
00:05:33
ये वास्तव में आंकड़े हैं।
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बस याद रखें कि अचानक यह आपको सूट करेगा
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प्रदर्शित करें कि प्रवृत्ति क्या कहलाती है.
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हमारे वक्र पर समग्र प्रवृत्ति
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और इसके शीर्ष पर हम ऐसा करने में सक्षम होंगे
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कुछ और जो बहुत दिलचस्प है
00:05:44
यह पूर्वानुमान जोड़ने में सक्षम हो रहा है।
00:05:46
तो मूल रूप से यह आधारित होने जा रहा है।
00:05:50
वर्तमान में मेरे पास जो वक्र है और इसलिए
00:05:53
वह भविष्य में अनुमान लगाने में सक्षम होगा,
00:05:54
उदाहरण के लिए, यहाँ क्या देता है,
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उन्होंने मुझे डिफ़ॉल्ट रूप से 10 अंक दिए।
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10 अंक क्या दर्शाते हैं?
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वास्तव में, यह अगले 10 साल है और
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तो मेरे विकास वक्र के संबंध में,
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वह मुझे बताएगा कि वह,
00:06:05
उदाहरण के लिए, 2000 के लिए उनका अनुमान है।
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इसलिए वक्र को कोविड का पता नहीं है
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जाहिर है क्योंकि यह वही है
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डेटा जो हमारे पास अभी तक नहीं है, लेकिन।
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तो यह आपके लिए है।
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पूर्वानुमान यहाँ दें।
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2023 के लिए 2025, आदि,
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जो इसके अनुरूप है
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के संबंध में रिपोर्ट करें,
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समग्र प्रवृत्ति के लिए
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साल के अंत में।
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हम देखते हैं कि उन्होंने वहां लगभग एक रेखा खींच दी है,
00:06:27
पर.
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5 में से,
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इसे हासिल करने के लिए पिछले 10 साल
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और इसलिए आपको अधिकार मिलने जा रहा है
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ब्लैक जो आधिकारिक पूर्वानुमान है
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उद्धरण चिह्नों में और फिर सीमा
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ऊपरी और निचली सीमा
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जो अंतराल से मेल खाती है,
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इसे आत्मविश्वास अंतराल कहा जाता है।
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तो मूल रूप से वह सोचता है कि वहां हैं
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बहुत अधिक संभावना है कि अचानक
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पूर्वानुमान इन 2 मानों के बीच है
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और अनिवार्य रूप से हम जितना आगे जाते हैं।
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समय में और कम,
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वह उद्धरण चिह्नों में, खुद के बारे में निश्चित है,
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तो और अधिक.
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इसलिए ग्रे क्षेत्र में अंतर और बढ़ जाता है।
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अनिश्चितता बनी हुई है।
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तो यहाँ फिर से यह है
00:06:59
शुद्ध आंकड़े।
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लेकिन यहाँ बात है,
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हमने बहुत सारी जानकारी जोड़ी
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वहां इस वक्र पर दिलचस्प है।
00:07:08
हम जारी रखने में सक्षम होंगे, है ना?
00:07:11
वक्रों का हमारा निर्माण।
00:07:14
एक बहु वक्र प्रदर्शित करने के लिए
00:07:15
मीट्रिक क्योंकि जैसा कि हम देखते हैं
00:07:17
यहाँ आरेख पर थोड़ा सा,
00:07:19
हमारे पास कई प्रदर्शित करने की क्षमता है
00:07:21
उनके प्रत्येक पैमाने के साथ एक बार में मोड़।
00:07:24
तो यहां हम आगे बढ़ेंगे
00:07:27
यह विज़ुअलाइज़ेशन,
00:07:28
फिर मैक्स में हम एक अक्ष चुनेंगे
00:07:30
अस्थायी जो हमें प्रदर्शित करने की अनुमति देगा
00:07:33
एकाधिक एकाधिक संख्यात्मक मान
00:07:34
और इसलिए यहाँ हम क्या करने जा रहे हैं,
00:07:36
यह है कि हम खुद को किस तारीख पर आधारित करेंगे?
00:07:39
त्योहारों के निर्माण की तारीख पर।
00:07:42
तो यहां हम इसे रखने जा रहे हैं।
00:07:44
हमारी धुरी पर।
00:07:45
इस तरह, स्पष्ट रूप से,
00:07:47
हम मूल्य जोड़ेंगे,
00:07:49
हम त्योहार की मात्रा जोड़ देंगे,
00:07:52
ना?
00:07:53
इनमें से प्रत्येक रचना तिथि के लिए।
00:07:54
तो इसके लिए हम जाने जा रहे हैं
00:07:56
जिसके हमारे कॉलम में शामिल हैं
00:07:59
घटना का नाम और कोड.
00:08:00
हम मूल्यों में जोड़देंगे
00:08:02
और वहां हम यह सुनिश्चित करेंगे।
00:08:04
सही है
00:08:05
तो यह मूल रूप से सही है जो हमारे पास यहां है,
00:08:07
यह मात्रा है।
00:08:09
त्योहारों के अनुसार
00:08:12
उनके निर्माण का वर्ष।
00:08:14
तो हम अनिवार्य रूप से करेंगे,
00:08:15
काफी कम सृजन है
00:08:17
त्योहारों पर,
00:08:19
दूर के वर्षों में सुर पर।
00:08:23
हम केवल एक ही करेंगे जो है
00:08:24
मानवता का पर्व।
00:08:26
जानकारी के लिए, और बाद में,
00:08:27
हमें अधिक से अधिक त्योहार मिलेंगे,
00:08:30
तो वहाँ 52, 77, वगैरह और वगैरह।
00:08:35
और इसके ऊपर,
00:08:36
हम चलते हैं,
00:08:36
तो शायद हम बस करेंगे
00:08:38
प्रभावी रूप से फ़िल्टर करें,
00:08:39
तो यहां हम यह भी देखेंगे कि कैसे
00:08:40
चार्ट पर फ़िल्टर करें,
00:08:41
तो यहां हम जोड़ देंगे
00:08:44
यह टैब वहां है और हम कहेंगे कि
00:08:45
हम जरूरी नहीं चाहते कि वे ऐसा करें।
00:08:47
मूल्य जिन्हें हम परजीवी कहेंगे,
00:08:48
यानी मूल्य
00:08:50
सिर्फ एक मूल्य इंगित करता है।
00:08:52
यह लंबाई को लंबा करता है
00:08:53
वक्र और इसलिए यह हमें दिलचस्पी देता है
00:08:55
इतना नहीं और तो हम क्या करेंगे
00:08:57
कहने का मतलब यह है कि हम चाहते हैं
00:08:59
त्योहारों की संख्या तो कौन है?
00:09:02
टोक, दस्तक, दस्तक,
00:09:03
यहां त्योहारों की संख्या इतनी है।
00:09:05
हम उससे कहेंगे कि उसे करना चाहिए
00:09:07
आवश्यक रूप से एक से बड़ा होना चाहिए,
00:09:10
तो 2 के न्यूनतम मूल्य के साथ,
00:09:12
जो हमें अनुमति देगा,
00:09:13
यह सब कुछ और अधिक ज़ूम करने के लिए है
00:09:16
हमारे चार्ट पर।
00:09:18
और वहाँ,
00:09:19
क्या हम और भी अधिक ज़ूम इन नहीं करेंगे?
00:09:21
मत आओ, हम रहेंगे,
00:09:23
हम चलते हैं,
00:09:23
हम उस पर बने रहेंगे, तो जाहिर है कि हुह।
00:09:25
वहाँ
00:09:25
चूंकि मैंने इसे केवल इस पर रखा है
00:09:27
वहां दृश्य यह नहीं जाता है,
00:09:28
यह अन्य दृश्यों को प्रभावित नहीं करने जा रहा है।
00:09:34
और इसके शीर्ष पर, इसलिए हम जाने और जोड़ने जा रहे हैं
00:09:37
प्रतिभागियों की औसत संख्या भी,
00:09:40
इसलिए हम अपने प्रतिभागियों को लेने जा रहे हैं।
00:09:45
और हम उन्हें मूल्यों में जोड़ देंगे।
00:09:47
और इसलिए हम यहां क्या करने जा रहे हैं
00:09:49
कि हम यहां औसत प्रदर्शित करेंगे।
00:09:53
इन 2 को पाने के लिए
00:09:56
ग्राफिकल अभ्यावेदन और। क्या हम जा रहे हैं?
00:09:59
हम महसूस करेंगे कि एक छोटी सी समस्या,
00:10:00
कि हाँ, तो अचानक यह है
00:10:01
मेरी गलती यह है कि मैंने क्या रखा?
00:10:05
प्रतिभागियों के साधन और मेरे पास यह है
00:10:06
द्वितीयक मान में सेट नहीं है,
00:10:08
तो वहां आपके पास यह है, हम इसे यहां करने जा रहे हैं,
00:10:09
मैं थोड़ा बड़ा करने जा रहा हूं ताकि
00:10:11
तो आप मोटे तौर पर वहां देख सकते हैं,
00:10:13
जैसा कि आप देख सकते हैं,
00:10:14
हम यहां 2 पैमाने रखने जा रहे हैं
00:10:16
तो यहां हमारे पास होगा।
00:10:18
की रचनाओं की संख्या,
00:10:20
त्योहारों।
00:10:21
तो यहाँ,
00:10:22
यह वहां पहला पैमाना होने जा रहा है।
00:10:24
और हम देखते हैं कि हमारे पास पैमाना भी है
00:10:25
प्रतिभागियों के साधनों की संख्या।
00:10:27
तो मूल रूप से हम प्रत्येक के लिए लेने जा रहे हैं
00:10:29
सृजन का वर्ष त्योहारों की संख्या
00:10:31
जो बनाए गए हैं और इन त्योहारों के लिए,
00:10:34
हम औसत की गणना करेंगे
00:10:35
2019 में प्रतिभागियों की संख्या,
00:10:36
तो यहां यह एक बार फिर से है
00:10:38
सब का थोड़ा सा दिखाओ
00:10:40
ऐसी विशेषताएं जो मौजूद हैं और चालू हैं
00:10:41
जाने का विकल्प भी था
00:10:43
न्यूनतम निकालें,
00:10:44
संभावित रूप से अधिकतम।
00:10:46
तुम वहाँ जाओ
00:10:46
यह हमें अभी भी अन्य मोड़ बनाता है।
00:10:49
और संभावित रूप से राशि भी,
00:10:51
हुह, सादा और सरल।
00:10:52
तो यहां हम देखते हैं कि हमारे पास एक है
00:10:54
बहुत मजबूत सहसंबंध।
00:10:55
2 के बीच,
00:10:56
जो इस तथ्य से भी संबंधित है कि मेरे पास है
00:10:58
सभी डेटा में बनाया गया
00:11:00
और इसलिए हम औसत पर रहेंगे।
00:11:03
इस तरह और उसके ऊपर,
00:11:05
हम औसत की एक पंक्ति जोड़ देंगे,
00:11:08
इसलिए हम यहां जा रहे हैं।
00:11:09
विश्लेषणात्मक डेटा में
00:11:10
और हम उन्हें जोड़ देंगे।
00:11:12
हमारी औसत लाइन।
00:11:14
यही वह है, इसलिए यह इस मूल्य के लिए यहां होगा,
00:11:16
तो औसतन,
00:11:17
हमारे पास काफी कुछ था।
00:11:19
इसमें 48,000 प्रतिभागी शामिल हैं।
00:11:24
तो यहाँ यह दिलचस्प है,
00:11:26
विशेष रूप से दिखाने की कोशिश करने के लिए
00:11:29
2 के बीच 2 के बीच कुछ सहसंबंध।
00:11:31
हाँ, यह 2 मीट्रिक के बीच है,
00:11:32
2 संख्यात्मक मानों के बीच और क्या
00:11:34
दिलचस्प बात यह है कि अचानक
00:11:35
तराजू को अनुकूलित किया जाएगा क्योंकि वहां
00:11:37
हम एक ही मूल्य पर बिल्कुल नहीं हैं।
00:11:38
यहाँ हम सैकड़ों में हैं,
00:11:40
यहाँ हम लगभग चालू हैं
00:11:41
सैकड़ों हजारों हुह,
00:11:42
यह 40000 से 60000 तक जाता है और इसलिए कम से कम
00:11:45
हमारे पास कम से कम एक पैमाना हो सकता है
00:11:47
या 2 को जोड़ा जा सकता है और
00:11:49
तो संभावित रूप से देखें कि
00:11:50
एक ऊपर जाता है दूसरी दुनिया,
00:11:52
यदि एक नीचे जाता है, तो क्या दूसरा नीचे जाता है?
00:11:54
वगैरह, वगैरह।
00:11:54
और इसके ऊपर,
00:11:55
यह क्षमता रखने से नहीं रोकता है
00:11:58
हमारी विश्लेषणात्मक जानकारी जोड़ने के लिए।
00:11:59
यह एक औसत है।
00:12:04
मल्टीमेट्रिक कर्व्स के लिए इतना कुछ,
00:12:06
हम हवा के साथ जारी रखेंगे,
00:12:09
तो हवा वे यहाँ स्थित हैं।
00:12:12
इसलिए मैं पहला ले जाऊंगा।
00:12:14
तो R चार्ट कौन है?
00:12:15
और उसके अंदर,
00:12:16
हम अपना लेने जा रहे हैं
00:12:19
उत्सव के निर्माण की तारीख।
00:12:21
तो यहाँ कौन है?
00:12:24
तुम वहाँ जाओ
00:12:24
हम इसके अलावा जोड़ेंगे
00:12:27
यह किंवदंती के लिए डोमेन है।
00:12:31
तो डोमेन, यह यहाँ है.
00:12:34
और अंत में,
00:12:35
हम मूल्यों को जोड़देंगे
00:12:37
जो इसके अनुरूप होगा।
00:12:43
की संख्या।
00:12:45
भाग लेने वाला क्षेत्र जो हमारे पास हो सकता है।
00:12:49
त्योहारों की संख्या के लिए मुझे क्षमा करें
00:12:51
जो बनाए गए थे और इसलिए इसके लिए
00:12:54
हम एक और की तलाश करने जा रहे हैं
00:12:56
हमारे कॉलम को बार। नाम और कोड।
00:12:58
हम उन्हें यहां मूल्यों में रखेंगे।
00:13:00
हम जांच करेंगे कि वह मुझे राशि बनाता है,
00:13:02
तो यहाँ हम अच्छे हैं।
00:13:04
हम ज़ूम भी कर पाएंगे
00:13:06
इस शॉट में और बल्कि फोकस
00:13:08
वर्षों से
00:13:10
अस्सी के दशक और उसके लिए,
00:13:13
हम यहां एक नया आवेदन करेंगे
00:13:15
दिनांक की तारीख के साथ फ़िल्टर करें
00:13:17
सृष्टि और हम इसे तब देखते हैं जब मैं
00:13:19
वास्तव में एक तारीख जोड़ता है,
00:13:21
वह मुझे यहां तत्वों का एक सेट जोड़ देगा,
00:13:23
वर्ष, तिमाही,
00:13:24
महीना और दिन जैसा मैं
00:13:26
केवल एक फ़ील्ड का चयन किया.
00:13:27
क्योंकि वास्तव में,
00:13:28
जब मैं एक कॉलम टाइप करता हूं
00:13:30
तिथि प्रारूप और वास्तव में अच्छी तरह से,
00:13:31
वह जाएगा और मेरे लिए वह बनाएगा जो हमने बनाया है।
00:13:33
दिनांक पदानुक्रम कहते हैं और
00:13:34
तो जाओ मेरे लिए कॉलम बनाएँ
00:13:35
आभासी उद्धरणों में जो जाते हैं
00:13:37
केवल वर्ष में से कोई एक है,
00:13:38
तिमाही, महीना, दिन।
00:13:40
यह वास्तव में सुपर दिलचस्प है
00:13:41
चूंकि इसके बाद हम खेल पाएंगे
00:13:43
इसके साथ और उदाहरण के लिए कहें,
00:13:44
मैं केवल वर्ष का चयन करता हूं
00:13:46
उदाहरण के लिए इस तत्व में यहां,
00:13:48
वहां मैं केवल साल भर यहां ले जाऊंगा।
00:13:50
और इसलिए जरूरी दिलचस्प नहीं है
00:13:53
दिनों की बारीकियों के लिए।
00:13:55
तो वहाँ मैंने सब कुछ तोड़ दिया,
00:13:57
मैं जाऊंगा और इसे वापस रखूंगा।
00:13:58
यहाँ
00:13:59
यह एकदम सही है और इसलिए यहां तारों के स्तर पर,
00:14:02
यह एक ही होने जा रहा है,
00:14:02
यह है कि मुझे यह सेट मिल जाएगा
00:14:04
इसलिए वर्षों के साथ मूल्य,
00:14:05
दिन
00:14:06
महीने
00:14:07
क्वार्टर और इसलिए इस दृश्य पर
00:14:09
हम एक फ़िल्टर लागू करने जा रहे हैं
00:14:11
जो मुझे बताता है कि साल जरूरी है
00:14:14
हम जितना रखेंगे उससे बेहतर बनो।
00:14:18
10 970 और हम इस पर क्लिक करेंगे
00:14:20
फ़िल्टर लागू करें.
00:14:22
तो यह पहले से ही कुछ है
00:14:24
थोड़ा और अधिक दिलचस्प।
00:14:26
और तो यहाँ सावधान रहें,
00:14:28
यह हिस्टोग्राम नहीं है।
00:14:29
मुझे एक वायु वक्र क्षमा करें
00:14:31
क्यूमुलेट्स क्योंकि अगर कोई अतिरिक्त नहीं है
00:14:33
विभिन्न लेखकों के बीच किया जाना है,
00:14:35
तो यहां यह सिर्फ एक संचय है
00:14:38
मूल्य और हम देखते हैं कि इसके अलावा
00:14:41
वर्तमान संगीत है।
00:14:44
तो वहां ये श्रेणियां हैं जो
00:14:46
दूसरों को पूरी तरह से कुचल दो
00:14:47
तो यह जरूरी नहीं है कि
00:14:49
दूसरी ओर पढ़ने में आसान
00:14:51
हम क्या कर पाएंगे?
00:14:53
संभावित रूप से इस तालिका को वहां ले जाएं,
00:14:55
इसे कॉपी और पेस्ट करें।
00:14:57
इसे नीचे रखना इसके बजाय है
00:15:00
ढेर का उपयोग करें।
00:15:04
इस तरह और इसलिए विचार,
00:15:05
यह वास्तव में ला है।
00:15:08
यहां की ऊंचाई बिल्कुल उसी से मेल खाती है।
00:15:11
प्रतिभागियों की संख्या,
00:15:12
इसलिए मूल रूप से इसे फिर से शुरू करना होगा।
00:15:14
मूल रूप से यह वक्र जो आपके पास है
00:15:16
यहां एक जो पहले से ही गणना की गई है,
00:15:18
इसलिए समारोह में प्रतिभागियों की संख्या
00:15:20
महोत्सव के निर्माण के वर्ष का।
00:15:23
और इसलिए यहां आपके पास अन्य विवरण हैं,
00:15:24
अगर मैं थोड़ा विस्तार करूं।
00:15:27
तो वहां इतना हॉप नहीं है?
00:15:30
बस थोड़ा सा।
00:15:32
तो यहां हम देखते हैं
00:15:33
वहाँ अनुकरण है,
00:15:35
तो यह केवल कुल होगा,
00:15:36
कौन, कौन कुल संख्या इंगित करेगा
00:15:38
सृजन द्वारा प्रतिभागियों की संख्या
00:15:40
और दूसरी ओर हम देखते हैं कि वहाँ है
00:15:43
संभावित रूप से दुनिया में एक विकास
00:15:45
सबसे बड़ा हिस्सा कौन लेता है।
00:15:47
क्या उनमें से कोई है?
00:15:49
जो कम या ज्यादा उभरते हैं,
00:15:50
और वगैरह और वगैरह?
00:15:53
तो यह हवा में विज़ुअलाइज़ेशन के लिए है,
00:15:56
स्टैक और हम उन्हें जोड़ देंगे।
00:15:58
की एक अंतिम उपलब्धि
00:16:00
बोनस जो मेरा विश्वास बहुत सुंदर है।
00:16:02
आप इसे देखेंगे,
00:16:03
आपको थोड़ा हिट लेना होगा
00:16:05
इसे पढ़ने के लिए हाथ,
00:16:06
लेकिन मैं इसे आपको दिखाना चाहता था।
00:16:07
तो हम देखते हैं कि हम अभी भी एक छोटे हैं
00:16:09
हमारे विज़ुअलाइज़ेशन के अंत में थोड़ा,
00:16:11
तो हम यहाँ जा रहे हैं,
00:16:12
हम जा रहे हैं।
00:16:16
हम आकार को अनुकूलित करेंगे
00:16:18
पृष्ठ से, हम 1700 डालेंगे
00:16:21
यहाँ थोड़ी सी जगह के लिए,
00:16:24
और हम वही करने जा रहे हैं जिसे हम कहते हैं
00:16:27
रिबन चार्ट और इसलिए
00:16:29
हम इसका चयन करने जा रहे हैं,
00:16:31
तो यह यहाँ स्थित है। तो वहाँ,
00:16:34
यह समझाना बहुत मुश्किल होने जा रहा है,
00:16:35
तो मैं दृश्य बनाने जा रहा हूं और
00:16:37
फिर हम उस पर वापस आते हैं और इसलिए हम क्या करने जा रहे हैं,
00:16:39
यह है कि हम ध्यान केंद्रित करने के लिए जाएंगे
00:16:42
महोत्सव की शुरुआत की तारीख पर,
00:16:44
तो यहां हम वहां जाएंगे और हम
00:16:46
ठीक इस प्रणाली का उपयोग करेंगे
00:16:48
तिथि प्राथमिकता के लिए
00:16:51
केवल महीने का चयन करें।
00:16:52
तो मैंने आपको बताया कि यह सब है
00:16:53
अलग-थलग रहना संभव बनाने के लिए,
00:16:54
तो यहां मैं केवल एक महीना लेता हूं
00:16:55
और यहां क्या दिलचस्प है
00:16:57
कि अचानक मैं कर पाऊंगा
00:16:59
समय में एक विश्लेषण करें
00:17:00
वॉल्यूम के साथ वर्ष 2019। प्रति माह।
00:17:04
और इसलिए मैं जा रहा हूं और क्षेत्रों को जोड़ने जा रहा हूं।
00:17:07
तो यहां हम जाएंगे।
00:17:09
क्षेत्रों, क्षेत्रों, क्षेत्रों में।
00:17:12
जो हमेशा एक ही स्थान पर रहते हैं,
00:17:14
लेकिन मुझे खोजने में परेशानी होती है
00:17:16
कि हम यहां से लोगों को बाहर निकालेंगे।
00:17:18
और हम उन्हें जोड़ देंगे,
00:17:19
प्रतिभागियों की हमारी मात्रा
00:17:21
2018 में इस तरह और वहां,
00:17:24
यह यहाँ क्या दर्शाता है?
00:17:26
तो पहले से ही,
00:17:27
हम देखते हैं कि हमारे पास कई हैं
00:17:29
खाली मानों से eh?
00:17:30
तो इसका मतलब है कि,
00:17:31
यह सब है,
00:17:32
यह सभी त्योहार हैं जहां मैं नहीं करता हूं।
00:17:34
कोई दिनांक मान नहीं,
00:17:35
शुरुआत से और इसलिए हम इसके लिए सक्षम होंगे।
00:17:37
इसे फिर से करके उन्हें हटा दें
00:17:39
एक फ़िल्टर और इसलिए यहां प्रारंभ तिथि कहते हैं।
00:17:42
हम एक बुनियादी फ़िल्टर जोड़ देंगे जो नहीं है
00:17:45
तो नहीं, यह पहले एक फिल्टर होगा।
00:17:48
हम कहेंगे कि यह खाली नहीं है।
00:17:51
और इसलिए यह ठीक होने जा रहा है।
00:17:53
अरे नहीं
00:17:54
वह इसे मुझसे दूर नहीं करता है।
00:17:57
तो यह क्षेत्र है, है ना?
00:17:59
कोई प्रारंभ तिथि नहीं है कि यह काम करना चाहिए।
00:18:02
तो रुकिए।
00:18:05
मैंने क्या किया? कौन गलत है?
00:18:09
तो हम सब कुछ लेने जा रहे हैं,
00:18:11
खाली मूल्यों को छोड़कर।
00:18:12
यही है, यह इस तरह से बेहतर काम करता है।
00:18:14
तो वहां मैंने यहां सब कुछ चुना।
00:18:15
खाली मानों को छोड़कर और इसलिए
00:18:17
यहाँ क्या दिलचस्प है,
00:18:18
यह है कि हम मोटे तौर पर वहां देखेंगे
00:18:21
वर्ष के दौरान प्रत्येक क्षेत्र का वजन
00:18:24
त्योहार की उपस्थिति के लिए।
00:18:26
तो हम उदाहरण के लिए यहां देखते हैं,
00:18:28
तो मैं फिर से विस्तार करने की कोशिश करूंगा
00:18:29
तो आप देख सकते हैं कि,
00:18:31
क्या वह स्पष्ट है।
00:18:33
फ़ॉन्ट थोड़ा छोटा है,
00:18:35
हम वास्तव में सभी मौके बनाने जा रहे हैं।
00:18:37
हमारी तरफ से क्या करना है।
00:18:38
तो, यह अभी भी ऐसा बुरा नहीं है,
00:18:40
तो यहां मूल रूप से आपके पास क्या है
00:18:42
तो जिन प्रसिद्ध रिबन के बारे में हम बात कर रहे थे,
00:18:44
कहने का मतलब यह है कि आपके पास वहां है
00:18:46
उदाहरण के लिए एक लिंक यहाँ
00:18:47
क्योंकि मुझे लगता है कि यह हाँ है,
00:18:48
ऑवर्गेन के बारे में यही सब कुछ है,
00:18:49
तो आप देखते हैं कि रिबन
00:18:51
यहां कोई नहीं है
00:18:53
अलगाव और क्या दिलचस्प है
00:18:54
यह है कि मोटे तौर पर शीर्ष का मूल्य
00:18:56
यह हमेशा सबसे मूल्यवान है
00:18:57
उदाहरण के लिए यहां मजबूत
00:18:59
मार्च का महीना ऑवर्गेन है
00:19:01
रोने-एल्प्स जिनके पास सबसे ज्यादा था
00:19:03
इन उत्सवों में भाग लेने वालों की संख्या।
00:19:04
हम कुल मिलाकर यह भी देखते हैं,
00:19:05
वर्ष के दौरान उपस्थिति
00:19:07
त्योहारों के लिए जहां स्पष्ट रूप से,
00:19:08
सब कुछ हम अंत में केंद्र में हैं,
00:19:09
हर चीज का एक बड़ा हिस्सा है कि
00:19:11
चाय पर ध्यान केंद्रित करता है।
00:19:12
लेकिन यह देखना दिलचस्प है
00:19:12
यह मार्च के महीने में है,
00:19:14
हमारे पास एक छोटी उपस्थिति भी है
00:19:15
और हम दूसरी ओर देखते हैं कि,
00:19:16
सितंबर से,
00:19:17
और भी बहुत कुछ चल रहा है।
00:19:20
तो एक अनुस्मारक के रूप में,
00:19:21
हम किसके शुरुआत के महीने पर हैं?
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प्रत्येक त्योहार के लिए और इसलिए प्रत्येक के लिए
00:19:25
समय जो मूल रूप से होने जा रहा है
00:19:27
ओवरटेकिंग लगभग एक दौड़ है
00:19:28
यहाँ और अच्छी तरह से वास्तव में रिबन
00:19:31
उदाहरण के लिए स्थिति बदल जाएगा,
00:19:32
यहां मेरे पास फ्रांस का द्वीप है जो प्रतिनिधित्व करता है
00:19:35
अप्रैल में सबसे अधिक प्रतिभागी।
00:19:38
और इसलिए यह दोगुना से हरे रंग में जा रहा है।
00:19:39
कि हमने उसे पार नहीं किया है
00:19:41
एक बार फिर से मूल्य
00:19:43
उन्हें सबसे बड़े से सबसे छोटे स्थान पर रखा गया है।
00:19:45
हम देखते हैं कि हमारे पास भी है
00:19:46
थोड़ा दृश्य क्षेत्र,
00:19:48
कहने का तात्पर्य यह है कि वहाँ हमारे पास आयताकार हैं।
00:19:50
तो वे किस लिए हैं?
00:19:51
मूल रूप से वे आपको इस में बताते हैं
00:19:53
क्षेत्र कि यह बिल्कुल सही है
00:19:56
उद्धरण चिह्नों में टाइल की ऊंचाई,
00:19:58
रिबन आपको यह बताने के लिए वहां,
00:20:01
दृष्टि और गणितीय रूप से यह है
00:20:02
यह आनुपातिक रूप से क्या दर्शाता है
00:20:04
अन्य मूल्यों की तुलना में और
00:20:05
कि हम इससे बाहर निकलने जा रहे हैं, हम जा रहे हैं
00:20:07
दृश्य प्रतिनिधित्व के बारे में सुनिश्चित रहें,
00:20:08
हम रिबन से बाहर निकलने जा रहे हैं।
00:20:10
और इसलिए संभावित रूप से यहां है,
00:20:12
डीकमीशनिंग के अनुसार,
00:20:12
उदाहरण के लिए, हमारे पास वहां होगा,
00:20:14
यहाँ आइले-डी-फ्रांस पर,
00:20:16
हम देखते हैं कि हम पूरी तरह से गिर जाते हैं
00:20:18
जुलाई में।
00:20:20
और इसलिए लावल रिबन काफी हद तक परिष्कृत हो जाता है।
00:20:24
तो, असली क्या मायने रखता है
00:20:25
प्रत्येक बॉक्स की ऊंचाई, वास्तव में,
00:20:27
यह वह है जो छायांकित है।
00:20:30
तो मुझे वास्तव में यह लगता है
00:20:31
अच्छा है ना.
00:20:32
यह विज़ुअलाइज़ेशन,
00:20:33
वह बहुत अच्छा है,
00:20:34
यह काफी सहज है,
00:20:36
इसलिए इसका उपयोग करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें
00:20:37
अपने अलग-अलग चार्ट में
00:20:39
और हम उन सभी पर काम कर रहे हैं
00:20:41
वक्रों वाले विषय।

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résultat(s)
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Continuiamo con la visualizzazione delle tendenze,
00:00:05
Quindi qui useremo principalmente
00:00:07
2 tipi di visualizzazioni che
00:00:09
sono curve e arie.
00:00:10
Quindi torneremo al
00:00:12
Nozioni di base per capire cos'è un
00:00:13
curva e anche cos'è un'area,
00:00:14
anche se è l'estensione di una di una curva.
00:00:17
Quindi, fondamentalmente, quello che stiamo andando,
00:00:18
qual è la definizione di curva,
00:00:20
È che ogni arresto della curva
00:00:22
rappresenta un punto con coordinate
00:00:24
XYZ collegato al successivo da una linea.
00:00:28
Quindi in realtà una curva
00:00:29
è solo uno,
00:00:30
di una successione di punti.
00:00:32
Quindi le coordinate XY che li collegheremo
00:00:34
attraverso una curva e quindi visivamente dopo,
00:00:36
In realtà visualizzerà questo questo,
00:00:39
Questo treno che vedremo che è
00:00:41
specifico per curve,
00:00:42
beh, che è molto,
00:00:43
che non è necessariamente dritto ma in
00:00:44
In ogni caso questo link che è
00:00:46
che viene visualizzato così ampiamente utilizzato
00:00:47
per dati di serie temporali come
00:00:49
Ti ho detto nell'introduzione,
00:00:50
È familiare ai più
00:00:52
persone quindi è bene usarlo
00:00:53
Perché tutti sanno leggere
00:00:55
normalmente una curva di attenzione su
00:00:56
non può avere troppe curve
00:00:58
sullo stesso grafico infatti,
00:01:01
altrimenti avrai un effetto
00:01:02
spaghetti quindi se per esempio
00:01:04
Ne avrai 10 o 20 o 30
00:01:06
Valori visualizzati su un cortile.
00:01:07
Quindi, a seconda delle categorie.
00:01:09
Bene
00:01:09
Avrà un piccolo effetto spaghetti.
00:01:11
A proposito
00:01:11
Questo è ciò che vedremo un po 'qui,
00:01:13
ma non avevo molta scelta,
00:01:15
Quindi devi ancora
00:01:17
usarlo con parsimonia,
00:01:18
che abbiamo un sacco di valore visualizzato.
00:01:19
Altrimenti ci sono tante curve
00:01:21
sullo schermo che non possiamo più arrivarci
00:01:23
trovare e poi abbiamo il suo suono,
00:01:25
fratello
00:01:26
suo cugino,
00:01:26
In ogni caso, non importa un equivalente che
00:01:28
sono i brani che riprende per
00:01:30
basa un grafico a linee ma lo farà
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Vieni a riempire l'area sotto la curva.
00:01:34
Quindi vedete qui è colorato
00:01:36
sotto le diverse aree.
00:01:37
E consente l'accesso a
00:01:39
Visualizzazioni di difficile comprensione
00:01:41
con solo curve,
00:01:42
in particolare per capire le proporzioni,
00:01:45
eh
00:01:46
che ha portato, ad esempio, a
00:01:47
Altezza di una curva.
00:01:48
Ancora una volta
00:01:49
Permettetemi di prendere l'esempio che prenderò per voi.
00:01:50
Prima delle vendite
00:01:53
un'azienda per prodotto, e
00:01:54
beh se mostriamo solo il totale
00:01:56
delle vendite e naturalmente noi
00:01:58
non ha i dettagli dei prodotti.
00:01:59
D'altra parte
00:02:00
se sotto mostreremo ciascuno
00:02:02
aree che corrispondono a un tipo
00:02:04
di prodotto e visivamente bene
00:02:05
Capiremo subito
00:02:07
che è stato il più impattante su
00:02:10
vendite tra i prodotti.
00:02:12
E attenzione, in alcuni casi,
00:02:13
Al contrario, è più difficile
00:02:16
comprendere l'evoluzione dei valori,
00:02:18
soprattutto su aree impilate.
00:02:21
E così qui,
00:02:22
Infatti non ci attaccheremo
00:02:24
totalmente al valore stesso,
00:02:27
ma piuttosto all'evoluzione
00:02:29
della distribuzione tra
00:02:30
diverse categorie.
00:02:32
Quindi tutto questo è molto teorico.
00:02:33
Vi assicuro, andremo ad usarli,
00:02:35
Quindi piccoli esempi da capire
00:02:37
nel qual caso dovrebbe essere usato.
00:02:39
Quindi, in effetti,
00:02:40
Evoluzione per fatturato.
00:02:41
Traffico mensile su un sito Web o
00:02:44
più PE e curve epidemiche.
00:02:46
E ora, sto avendo problemi epidemiologici,
00:02:49
Siamo ancora nel bel mezzo di esso con
00:02:51
COVID dove siamo stati in gran parte
00:02:53
abituati a queste curve ci siamo e noi
00:02:55
ritorna a B per andare
00:02:57
Create queste prime curve.
00:03:01
Uh.
00:03:04
Qui, il nostro ordinamento MAP è così andremo qui
00:03:08
Create una nuova scheda per le curve.
00:03:12
Faremo rapidamente il nostro
00:03:15
personalizzazione, adattamento alla pagina,
00:03:17
Ingrandiremo un po' la pagina.
00:03:21
Personalizzarlo lo faremo
00:03:22
Vai a 1500 per essere largo.
00:03:26
1500 pixel e saremo in grado di attaccare il nostro
00:03:29
visualizzazioni e quindi faremo alcuni
00:03:31
Qualcosa di abbastanza semplice per ora,
00:03:33
Quindi li selezioneremo qui.
00:03:34
Il grafico a linee?
00:03:37
Otterremo il
00:03:38
valori che ci interessano,
00:03:39
Come al solito,
00:03:40
Attaccheremo il numero
00:03:43
N. partecipanti 2018.
00:03:44
E aggiungeremo il concetto allora
00:03:48
No, infatti non useremo questo,
00:03:51
Invece, riutilizzeremo il numero
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del totale dei partecipanti che abbiamo avuto a
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globale per anno e così andremo
00:03:57
Qui in questa tabella partecipiamo
00:03:59
all'anno e prenderemo il numero
00:04:02
dei partecipanti per valori e.
00:04:03
Andremo a visualizzare nell'asse gli anni
00:04:07
E quindi avremo qualcosa del genere.
00:04:09
Qui avevamo già visto un
00:04:11
Un po 'nell'introduzione.
00:04:12
Con una vista istogramma e voilà,
00:04:14
Finiamo con un bel gruppo curvo,
00:04:16
Poi vedi che sorvoliamo un
00:04:17
curva che vedremo qui un cursore.
00:04:19
E se clicchi,
00:04:20
Ti isolerà il punto e
00:04:21
Dirvi, per esempio, nel 1994,
00:04:23
il numero di partecipanti che abbiamo avuto
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nei festival di quell'anno.
00:04:31
Quindi è stato abbastanza veloce,
00:04:32
eh?
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Per creare una curva,
00:04:34
Non c'è molto da configurare poiché
00:04:35
Eccoci su un passo estremamente semplice,
00:04:37
eh di de, solo di uno,
00:04:38
un volume di partecipanti
00:04:39
rispetto a un anno.
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Quindi eccoci davvero nei dati
00:04:42
cronologico come avevamo potuto parlare.
00:04:44
E così via,
00:04:45
Faremo un po' di personalizzazione
00:04:48
Quindi già aggiungeremo questo
00:04:50
chiamata linea di tendenza,
00:04:52
Quindi andremo qui nel
00:04:55
il campo analitico e andremo
00:04:57
qui nel campo della linea di tendenza.
00:05:00
E lo aggiungeremo.
00:05:03
Quindi la linea di tendenza va
00:05:04
Basta dire fondamentalmente eccolo qui.
00:05:06
su tutta la curva.
00:05:08
Ecco un diritto che va al meglio
00:05:10
Avvicinati ai punti.
00:05:12
Infatti, chi è qui in cima,
00:05:14
È il migliore, è il.
00:05:16
Questo è il miglior tracciato,
00:05:17
Quindi ciò che viene anche chiamato
00:05:18
regressione lineare.
00:05:19
Quindi è il fatto che questa curva
00:05:21
lì se facciamo la sottrazione
00:05:23
distanze qui con la curva
00:05:25
per ciascuno dei punti,
00:05:26
Beh, è questa curva
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là che rappresenta il,
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il valore più basso.
00:05:30
Va bene non sono io il punto,
00:05:32
è il,
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Queste sono davvero statistiche.
00:05:34
Ricorda solo che all'improvviso ti si addice
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Visualizza quella che viene chiamata la tendenza.
00:05:38
L'andamento generale della nostra curva
00:05:40
E per di più saremo in grado di fare
00:05:42
qualcos'altro che è molto interessante
00:05:44
è essere in grado di aggiungere previsioni.
00:05:46
Quindi fondamentalmente sarà basato su.
00:05:50
La curva che ho attualmente e quindi
00:05:53
sarà in grado di stimare in futuro,
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Cosa dà, ad esempio, qui,
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Mi ha dato 10 punti di default.
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Cosa simboleggiano i 10 punti?
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In effetti, sono i prossimi 10 anni e
00:06:01
Quindi, in relazione alla mia curva di evoluzione,
00:06:03
Mi dirà che egli,
00:06:05
Egli stima, ad esempio, per il 2000.
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Quindi la curva non conosce COVID
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Ovviamente perché di questo si tratta
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Dati che non abbiamo ancora, ma.
00:06:13
Quindi questo è tutto per te.
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Dai le previsioni qui.
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Per il 2023 per il 2025, eccetera,
00:06:20
che è piuttosto coerente con
00:06:21
riferire al in relazione alla,
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alla tendenza generale su
00:06:24
alla fine dell'anno.
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Vediamo che ha quasi tracciato una linea lì,
00:06:27
sulla.
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Dei 5,
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Ultimi 10 anni per ottenerlo
00:06:30
E quindi avrai il diritto
00:06:32
Nero che è la previsione ufficiale
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tra virgolette e quindi il limite
00:06:36
limite superiore e inferiore
00:06:37
che corrisponde all'intervallo,
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Questo è chiamato intervallo di confidenza.
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Quindi fondamentalmente pensa che ci siano
00:06:43
altissima probabilità che improvvisamente
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La previsione è compresa tra questi 2 valori
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e inevitabilmente più ci allontaniamo.
00:06:49
In tempo e meno,
00:06:51
è sicuro di sé, tra virgolette,
00:06:53
molto di più.
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Il divario nella zona grigia aumenta quindi ulteriormente.
00:06:56
L'incertezza c'è.
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Quindi eccolo di nuovo qui
00:06:59
statistiche pure.
00:07:00
Ma ecco la cosa,
00:07:01
Abbiamo aggiunto molte informazioni
00:07:03
interessante su questa curva lì.
00:07:08
Saremo in grado di continuare, giusto?
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La nostra creazione di curve.
00:07:14
Per visualizzare una curva multipla
00:07:15
metrica perché come vediamo
00:07:17
Ecco un po 'sul diagramma,
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Abbiamo la possibilità di visualizzare diversi
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curve contemporaneamente con ciascuna la loro scala.
00:07:24
Quindi qui andremo avanti
00:07:27
Questa visualizzazione,
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quindi in Max sceglieremo un asse
00:07:30
temporale che ci permetterà di visualizzare
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Più valori numerici multipli
00:07:34
E quindi ecco cosa faremo,
00:07:36
È che ci baseremo sulla data di
00:07:39
alla data di creazione dei festival.
00:07:42
Quindi eccoci qui.
00:07:44
Sul nostro asse.
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In questo modo, dopo ovviamente,
00:07:47
aggiungeremo valori,
00:07:49
Aggiungeremo il volume del festival,
00:07:52
eh?
00:07:53
Per ognuna di queste date di creazione.
00:07:54
Quindi per questo andremo a prendere
00:07:56
La nostra colonna contiene il
00:07:59
Nome e codice dell'evento.
00:08:00
Aggiungeremo i valori
00:08:02
E lì faremo in modo che.
00:08:04
Beh, sì
00:08:05
Quindi questo è fondamentalmente perfetto quello che abbiamo qui,
00:08:07
Questo è il volume di.
00:08:09
Festival secondo
00:08:12
il loro anno di creazione.
00:08:14
Quindi inevitabilmente,
00:08:15
C'è abbastanza poca creazione
00:08:17
festival su,
00:08:19
sul sur negli anni lontani.
00:08:23
Ne faremo solo uno che è
00:08:24
La festa dell'umanità.
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Per informazioni, e dopo,
00:08:27
troveremo sempre più festival,
00:08:30
Quindi ci 52, 77, eccetera eccetera.
00:08:35
E per di più,
00:08:36
andiamo,
00:08:36
quindi forse ci limiteremo a
00:08:38
filtrare efficacemente,
00:08:39
Quindi qui vedremo anche come
00:08:40
filtrare su un grafico,
00:08:41
Quindi qui aggiungeremo il
00:08:44
questa scheda c'è e diremo che
00:08:45
Non vogliamo necessariamente che lo facciano.
00:08:47
valori che chiameremo parassita,
00:08:48
cioè i valori a
00:08:50
Punti solo un valore.
00:08:52
Bah allunga il
00:08:53
curva e quindi ci interessa
00:08:55
non tanto e così quello che faremo
00:08:57
Per dire è che vogliamo il
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Numero di festival quindi chi è?
00:09:02
Toc, bussare, bussare,
00:09:03
Questo è il numero di festival che c'è qui.
00:09:05
Gli diremo che deve
00:09:07
necessariamente essere maggiore di uno,
00:09:10
quindi con un valore minimo di 2,
00:09:12
che ci permetterà,
00:09:13
Questo per ingrandire ancora di più
00:09:16
sul nostro grafico.
00:09:18
E lì,
00:09:19
Non ingrandiremmo ancora di più?
00:09:21
No dai, resteremo,
00:09:23
andiamo,
00:09:23
Rimarremo su questo, quindi ovviamente eh.
00:09:25
Lì
00:09:25
dato che l'ho messo solo su questo
00:09:27
visivo lì non va,
00:09:28
Non avrà alcun impatto sulle altre immagini.
00:09:34
E per di più, quindi andremo e aggiungeremo
00:09:37
anche il numero medio di partecipanti,
00:09:40
Quindi andremo a prendere i nostri partecipanti.
00:09:45
E li aggiungeremo ai valori.
00:09:47
E quindi quello che faremo qui è
00:09:49
che piuttosto mostreremo la media qui.
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Per avere questi 2
00:09:56
rappresentazioni grafiche e. Andiamo?
00:09:59
Ci renderemo conto che un piccolo problema,
00:10:00
che c'è Ah sì poi all'improvviso è
00:10:01
Di colpa mia, cosa ho messo?
00:10:05
I mezzi dei partecipanti e ce l'ho
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non impostato nel valore secondario,
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Quindi il gioco è fatto, lo faremo qui,
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Ho intenzione di allargare un po 'in modo che
00:10:11
Quindi puoi vedere approssimativamente lì,
00:10:13
Come puoi vedere,
00:10:14
Avremo 2 scale qui
00:10:16
Quindi qui avremo il.
00:10:18
Il numero di delle creazioni di,
00:10:20
Festival.
00:10:21
Quindi qui,
00:10:22
Sarà quella prima scala lì.
00:10:24
e vediamo che abbiamo anche la scala
00:10:25
il numero di mezzi dei partecipanti.
00:10:27
Quindi fondamentalmente prenderemo per ogni
00:10:29
Anno di creazione Numero di festival
00:10:31
che sono stati creati e per questi festival,
00:10:34
Calcoleremo la media
00:10:35
dei partecipanti nel 2019,
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Quindi eccolo ancora una volta per
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Mostra un po 'di tutto il
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Funzionalità esistenti e su
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aveva anche la possibilità di andare
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estrarre il minimo,
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potenzialmente il massimo.
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Ecco
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Ci fa ancora altre curve.
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E potenzialmente anche la somma,
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eh, chiaro e semplice.
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Quindi qui vediamo che abbiamo un
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Correlazione molto forte.
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Tra i 2,
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che è anche legato al fatto che ho
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creato in tutti i dati
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E quindi rimarremo in media.
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Come questo e per di più,
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aggiungeremo una linea di media,
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Quindi andremo qui.
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Nei dati analitici
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e li aggiungeremo.
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La nostra linea media.
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Questo è tutto, quindi sarà qui per questo valore lì,
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Quindi, in media,
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Abbiamo avuto più o meno.
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Sono 48.000 partecipanti.
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Quindi ecco che è interessante,
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In particolare per cercare di mostrare
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alcune correlazioni tra 2 tra 2.
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Sì, è che tra 2 metriche,
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tra 2 valori numerici e cosa
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è interessante è che improvvisamente il
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Le scale saranno adattate perché ci sono
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Non siamo affatto sullo stesso valore.
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Eccoci a centinaia,
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Eccoci quasi arrivati
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centinaia di migliaia eh,
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va da 40000 a 60000 e quindi almeno
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possiamo avere almeno una scala
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oppure il 2 può essere giustapposto e
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Quindi potenzialmente vedere che se
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uno sale è l'altro mondo,
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Se uno va giù, l'altro va giù?
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eccetera, eccetera.
00:11:54
E per di più,
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Non impedisce di avere la capacità
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per aggiungere le nostre informazioni analitiche.
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Questa è una media.
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Questo per quanto riguarda le curve multimetriche,
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continueremo con l'aria,
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Quindi l'aria si trovano qui.
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Quindi andrò a prendere il primo.
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Quindi chi è il grafico R
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E all'interno di questo,
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Prenderemo il nostro
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Data di creazione del festival.
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Quindi chi c'è qui?
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Ecco
00:12:24
Aggiungeremo in aggiunta a
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Che il dominio per la leggenda.
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Quindi il dominio, è qui.
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E infine,
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Andremo ad aggiungere i valori
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che corrisponderà a.
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Il numero di.
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Area partecipante che possiamo avere.
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Scusatemi per il numero di festival
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che sono stati creati e quindi per quello
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Ne cercheremo un altro
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volte la nostra rubrica. Nome e codice.
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Li collocheremo qui nei valori.
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Controlleremo che mi faccia la somma,
00:13:02
Quindi qui siamo a posto.
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Saremo anche in grado di ingrandire
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in questo scatto e piuttosto messa a fuoco
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dagli anni del
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anni ottanta e così per quello,
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Applicheremo qui un nuovo
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filtrare con la data della data di
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Creazione e lo vediamo quando io
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aggiunge una data infatti va,
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Mi aggiungerà una serie di elementi qui,
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l'anno, il trimestre,
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il mese e il giorno come I
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selezionato un solo campo.
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Perché in realtà,
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Quando si digita una colonna in
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Formato della data e bene infatti,
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Andrà a creare per me quello che noi
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chiama una gerarchia di date e
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Quindi vai a creare colonne per me
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in virgolette virtuali che vanno
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contengono solo l'anno,
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il trimestre, il mese, il giorno.
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È davvero super interessante
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dal momento che dopo saremo in grado di giocare
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con questo e dire per esempio,
00:13:44
Seleziono solo l'anno in
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questo in questo elemento qui per esempio,
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lì porterò solo qui l'anno
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e quindi non necessariamente interessante
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alla granularità dei giorni.
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Così lì ho rotto tutto,
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Ho intenzione di andare a rimetterlo.
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Qui
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Questo è perfetto e quindi qui a livello dei fili,
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sarà lo stesso,
00:14:02
è che troverò questo set
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valori quindi con gli anni,
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Giorni
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Mesi
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I quarti e quindi su questo visual
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Applicheremo un filtro
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che mi dice che l'anno deve
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essere superiore a noi metteremo.
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10 970 e faremo clic su
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Applicare il filtro.
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Quindi è tutto per avere già qualcosa
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un po 'più visivamente interessante.
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E allora ecco che stai attento,
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Non è un istogramma.
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Scusami una curva d'aria
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si accumula perché se non c'è addizione
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da fare tra i diversi autori,
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Quindi qui è solo un accumulo di
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valore e vediamo che in aggiunta a ciò
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C'è la musica attuale eh.
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Quindi ci sono queste categorie che
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schiacciare completamente gli altri
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Quindi questo non è necessariamente il
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Più facile da leggere così d'altra parte
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Quello che saremo in grado di fare è
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potenzialmente prendere questo tavolo lì,
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Copialo e incollalo.
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Posizionarlo sotto è piuttosto
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Usa le pile.
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Come questo e quindi l'idea,
00:15:05
È che in realtà il la.
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L'altezza qui corrisponde esattamente alla.
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Il numero di partecipanti,
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Quindi fondamentalmente dovrà, deve riprendere.
00:15:14
Fondamentalmente questa curva che hai
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ecco quello che è già stato calcolato,
00:15:18
quindi il numero di partecipanti in funzione
00:15:20
dell'anno di creazione del Festival.
00:15:23
E quindi ecco l'altro dettaglio così,
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se mi espando un po '.
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Quindi non è tanto hop lì?
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Solo un po '.
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Quindi qui vediamo
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c'è cumulo,
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quindi sarà solo il totale eh,
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chi, chi indicherà il numero totale
00:15:38
di dei partecipanti per creazione
00:15:40
E d'altra parte vediamo che c'è
00:15:43
potenzialmente un'evoluzione nel
00:15:45
tempo di chi prende la quota maggiore.
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Ce ne sono tra i
00:15:49
che emergono più o meno,
00:15:50
et cetera et cetera?
00:15:53
Quindi questo è tutto per la visualizzazione in aria,
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Impila e li aggiungeremo.
00:15:58
Un ultimo risultato di
00:16:00
bonus che è la mia fede molto carina.
00:16:02
Lo vedrai,
00:16:03
Devi prendere un piccolo colpo
00:16:05
mano per leggerlo,
00:16:06
Ma volevo mostrarvelo.
00:16:07
Quindi vediamo che siamo ancora un piccolo
00:16:09
poco alla fine della nostra visualizzazione,
00:16:11
Quindi andremo qui,
00:16:12
Andremo.
00:16:16
Andremo a personalizzare le dimensioni
00:16:18
Dalla pagina, metteremo 1700
00:16:21
per un po 'di spazio qui,
00:16:24
E faremo quello che chiamiamo
00:16:27
grafici a nastro e quindi per
00:16:29
Lo selezioneremo,
00:16:31
Quindi si trova qui. Quindi lì,
00:16:34
Sarà piuttosto difficile da spiegare,
00:16:35
Quindi ho intenzione di creare il visual e
00:16:37
Poi torniamo su di esso e quindi su cosa faremo,
00:16:39
è che andremo a concentrarci
00:16:42
alla data di inizio del Festival,
00:16:44
Quindi qui andremo lì e noi
00:16:46
utilizzerà proprio questo sistema
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Prioritizzazione delle date per
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Seleziona solo il mese.
00:16:52
Quindi ti ho detto che è tutto
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per rendere possibile l'isolamento,
00:16:54
Quindi qui prendo solo il mese
00:16:55
E qui ciò che è interessante è
00:16:57
che all'improvviso sarò in grado di
00:16:59
avere un'analisi nel tempo di
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l'anno 2019 con volume. Al mese.
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E quindi andrò ad aggiungere le regioni.
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Quindi eccoci qui.
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In regioni, regioni, regioni.
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Che sono sempre nello stesso posto,
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ma che ho difficoltà a trovare
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che metteremo le persone da qui.
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E li aggiungeremo,
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Il nostro volume di partecipanti
00:17:21
nel 2018 così e così via,
00:17:24
Cosa rappresenta qui?
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Quindi già,
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Vediamo che abbiamo un certo numero di
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Da valori vuoti eh ?
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Ciò significa che,
00:17:31
è tutto,
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Sono tutti i festival in cui non lo faccio
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nessun valore di data,
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Fin dall'inizio e quindi per questo saremo in grado di
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eliminarli facendolo di nuovo
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Un filtro e quindi qui dire data di inizio.
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Aggiungeremo un filtro di base che non è
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Quindi no, sarà un filtro prima che lo sia.
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Diremo che non è vuoto.
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E quindi andrà tutto bene.
00:17:53
Oh no
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Non me lo toglie.
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Beh, allora è la regione, non è vero?
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Nessuna data di inizio dovrebbe funzionare.
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Quindi aspetta.
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Cosa ho fatto? Chi ha torto?
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Quindi prenderemo tutto,
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tranne i valori vuoti.
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Questo è tutto, funziona meglio in questo modo.
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Quindi lì ho selezionato tutto qui.
00:18:15
Tranne i valori vuoti e quindi
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cosa c'è di interessante qui,
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È che vedremo approssimativamente lì il
00:18:21
Peso di ogni regione durante l'anno
00:18:24
per la partecipazione al festival.
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Quindi vediamo qui per esempio,
00:18:28
quindi proverò ad ingrandire di nuovo
00:18:29
Quindi puoi vedere che,
00:18:31
E' chiaro?
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Il carattere è un po 'piccolo,
00:18:35
Metteremo davvero tutte le possibilità
00:18:37
Dalla nostra parte per goupier cosa.
00:18:38
Quindi, non è ancora male così,
00:18:40
Quindi qui fondamentalmente quello che hai è
00:18:42
Quindi i famosi nastri di cui stavamo parlando,
00:18:44
vale a dire che lì hai
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un link per esempio qui
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perché penso che sia sì,
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ecco cos'è l'Alvernia,
00:18:49
Quindi vedi che il nastro di
00:18:51
Alvernia eh qui non c'è
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Discontinuità e cosa è interessante
00:18:54
È che approssimativamente il valore del top
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È sempre il più prezioso
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forte quindi qui ad esempio per
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il mese di marzo è Alvernia
00:19:01
Rodano-Alpi che aveva avuto il maggior numero di
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dei partecipanti a questi festival.
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Vediamo anche nel complesso,
00:19:05
Frequenza durante l'anno
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per i festival dove ovviamente,
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tutto ciò che finalmente centriamo,
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Tutto ha una grande parte che
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si concentra sul tè.
00:19:12
Ma è interessante vedere
00:19:12
È che nel mese di marzo,
00:19:14
Abbiamo anche una piccola partecipazione
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e vediamo d'altra parte che,
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da settembre,
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C'è di più.
00:19:20
Quindi, come promemoria,
00:19:21
Siamo nel mese dell'inizio di
00:19:23
di ogni festival e quindi ad ogni
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volte che ci saranno fondamentalmente
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Il sorpasso è quasi una gara
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eh qui e bene in realtà i nastri
00:19:31
cambierà posizione, ad esempio,
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qui ho l'isola di Francia che rappresenta
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il maggior numero di partecipanti ad aprile.
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E quindi raddoppierà in verde.
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che non siamo passati sopra di lui
00:19:41
poiché ancora una volta i valori
00:19:43
sono classificati dal più grande al più piccolo.
00:19:45
Vediamo che abbiamo anche
00:19:46
aree un po 'visive,
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Vale a dire che lì abbiamo rettangoli.
00:19:50
A cosa servono?
00:19:51
Fondamentalmente ti dicono in questo
00:19:53
area che è esattamente quella giusta
00:19:56
altezza della tessera tra virgolette,
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nastro per dirti che lì,
00:20:01
visivamente e matematicamente è
00:20:02
Cosa rappresenta proporzionalmente
00:20:04
rispetto ad altri valori e da
00:20:05
che ne usciremo
00:20:07
essere sicuri della rappresentazione visiva,
00:20:08
Usciremo dal nastro.
00:20:10
E così potenzialmente hanno qui,
00:20:12
secondo la disattivazione,
00:20:12
che avremo lì, per esempio,
00:20:14
qui sull'Île-de-France,
00:20:16
Vediamo che cadiamo totalmente
00:20:18
a luglio.
00:20:20
E così il nastro Laval si affina in gran parte.
00:20:24
Quindi, ciò che conta il vero
00:20:25
altezza di ogni scatola, infatti,
00:20:27
È quello che è ombreggiato.
00:20:30
Quindi lo trovo davvero
00:20:31
Bello eh questo.
00:20:32
Questa visualizzazione,
00:20:33
è abbastanza brava,
00:20:34
è piuttosto intuitivo,
00:20:36
Quindi sentiti libero di usarlo
00:20:37
nei diversi grafici
00:20:39
e abbiamo finito su tutti loro
00:20:41
soggetti con curve.

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résultat(s)
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Kami melanjutkan dengan tampilan tren,
00:00:05
Jadi di sini kita akan menggunakan terutama
00:00:07
2 jenis visualisasi yang
00:00:09
adalah kurva dan udara.
00:00:10
Jadi kita akan kembali ke
00:00:12
dasar-dasar untuk memahami apa itu
00:00:13
kurva dan juga apa itu area,
00:00:14
bahkan jika itu adalah perpanjangan dari salah satu kurva.
00:00:17
Jadi pada dasarnya apa yang akan kita lakukan,
00:00:18
apa definisi kurva,
00:00:20
Itu adalah bahwa setiap perhentian kurva
00:00:22
mewakili titik dengan koordinat
00:00:24
XYZ terhubung ke yang berikutnya dengan garis.
00:00:28
Jadi pada kenyataannya kurva
00:00:29
itu hanya satu,
00:00:30
daripada suksesi poin.
00:00:32
Jadi koordinat XY yang akan kita hubungkan
00:00:34
melalui kurva dan karena itu secara visual setelah,
00:00:36
Ini benar-benar akan menampilkan ini,
00:00:39
Kereta ini yang akan kita lihat yaitu
00:00:41
khusus untuk kurva,
00:00:42
yah, yang sangat,
00:00:43
yang belum tentu lurus tapi di
00:00:44
Bagaimanapun tautan ini yang
00:00:46
yang ditampilkan begitu banyak digunakan
00:00:47
untuk data deret waktu seperti
00:00:49
Sudah kubilang di pendahuluan,
00:00:50
Ini akrab bagi sebagian besar orang
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orang-orang jadi itu baik untuk menggunakannya
00:00:53
Karena semua orang bisa membaca
00:00:55
biasanya kurva perhatian pada
00:00:56
tidak dapat memiliki terlalu banyak kurva
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pada grafik yang sama memang,
00:01:01
jika tidak, Anda akan memiliki efek
00:01:02
spageti jadi kalau misalnya
00:01:04
Anda akan memiliki 10 atau 20 atau 30
00:01:06
Nilai ditampilkan di halaman.
00:01:07
Jadi, tergantung kategorinya.
00:01:09
Sumur
00:01:09
Ini akan memiliki sedikit efek spageti.
00:01:11
Omong-omong
00:01:11
Itulah yang akan kita lihat sedikit di sini,
00:01:13
tapi saya tidak punya banyak pilihan,
00:01:15
Jadi, Anda masih harus
00:01:17
gunakan dengan hemat,
00:01:18
bahwa kita memiliki banyak nilai yang ditampilkan.
00:01:19
Kalau tidak, ada begitu banyak kurva
00:01:21
di layar yang tidak bisa lagi kita dapatkan di sana
00:01:23
temukan dan kemudian kita memiliki suaranya,
00:01:25
saudara
00:01:26
sepupunya,
00:01:26
Bagaimanapun, tidak masalah yang setara dengan itu
00:01:28
adalah lagu-lagu yang dia ambil untuk
00:01:30
mendasarkan bagan garis tetapi akan
00:01:32
Ayo isi area di bawah kurva.
00:01:34
Jadi Anda lihat di sini warna-warni
00:01:36
di bawah area yang berbeda.
00:01:37
Dan itu memungkinkan akses ke
00:01:39
Visualisasi yang sulit dipahami
00:01:41
dengan hanya kurva,
00:01:42
khususnya untuk memahami proporsi,
00:01:45
ya
00:01:46
yang menyebabkan, misalnya, ke
00:01:47
ketinggian kurva.
00:01:48
Sekali lagi
00:01:49
Izinkan saya mengambil contoh yang akan saya ambil untuk Anda.
00:01:50
Sebelumnya pada penjualan
00:01:53
satu perusahaan per produk, dan
00:01:54
nah kalo kita pake aja aja pake totalnya
00:01:56
penjualan dan tentu saja kami
00:01:58
tidak memiliki detail produk.
00:01:59
Dilain pihak
00:02:00
jika di bawah ini kami akan menampilkan masing-masing
00:02:02
Area yang sesuai dengan tipe
00:02:04
produk dan secara visual dengan baik
00:02:05
Kami akan segera mengerti
00:02:07
yang paling berdampak pada
00:02:10
penjualan antar produk.
00:02:12
Dan berhati-hatilah, dalam beberapa kasus,
00:02:13
Sebaliknya, lebih sulit untuk
00:02:16
memahami evolusi nilai,
00:02:18
terutama pada area yang ditumpuk.
00:02:21
Dan di sini,
00:02:22
Memang kami tidak akan melampirkan diri kami sendiri
00:02:24
sepenuhnya untuk nilai itu sendiri,
00:02:27
melainkan pada evolusi
00:02:29
dari distribusi antara
00:02:30
kategori yang berbeda.
00:02:32
Jadi ini semua sangat teoretis.
00:02:33
Saya jamin, kami akan menggunakannya,
00:02:35
Contoh kecil untuk dipahami
00:02:37
dalam hal ini harus digunakan.
00:02:39
Jadi memang,
00:02:40
Evolusi dengan omset.
00:02:41
Lalu lintas bulanan di situs web atau
00:02:44
lebih banyak kurva PE dan epidemi.
00:02:46
Dan sekarang, saya mengalami masalah epidemiologis,
00:02:49
Kami masih berada di tengah-tengahnya dengan
00:02:51
COVID di mana kita sebagian besar berada
00:02:53
terbiasa dengan kurva ini di sana dan kami
00:02:55
kembali ke B untuk pergi
00:02:57
Buat kurva pertama ini.
00:03:01
Eh.
00:03:04
Di sini, penyortiran MAP kami jadi kami akan pergi ke sini
00:03:08
Buat tab baru untuk kurva.
00:03:12
Kami akan segera membuat
00:03:15
personalisasi, sesuaikan dengan halaman,
00:03:17
Kita akan memperbesar halaman sedikit.
00:03:21
Sesuaikan itu kita akan
00:03:22
pergi ke 1500 untuk menjadi lebar.
00:03:26
1500 piksel dan kami akan dapat menyerang kami
00:03:29
visualisasi dan karenanya kita akan melakukan beberapa
00:03:31
Sesuatu yang cukup sederhana untuk saat ini,
00:03:33
Jadi kita akan memilihnya di sini.
00:03:34
Bagan garis?
00:03:37
Kita akan mendapatkan
00:03:38
nilai-nilai yang menarik bagi kita,
00:03:39
Jadi seperti biasa,
00:03:40
Kami akan menyerang nomornya
00:03:43
peserta 2018.
00:03:44
Dan kita akan menambahkan gagasan itu kemudian
00:03:48
tidak sebenarnya kami tidak akan menggunakan yang ini,
00:03:51
Sebagai gantinya, kami akan menggunakan kembali nomor tersebut
00:03:53
dari total peserta yang kami miliki di
00:03:55
global oleh tahun dan kita akan pergi
00:03:57
Di sini, di tabel ini kami berpartisipasi
00:03:59
per tahun dan kami akan mengambil nomornya
00:04:02
peserta untuk nilai-nilai dan.
00:04:03
Kami akan pergi untuk menampilkan di sumbu tahun
00:04:07
Jadi kita akan memiliki sesuatu seperti itu.
00:04:09
Di sini kami telah melihat
00:04:11
Sedikit dalam pendahuluan.
00:04:12
Dengan tampilan histogram dan voila,
00:04:14
Kami berakhir dengan grup melengkung yang bagus,
00:04:16
kemudian Anda melihat bahwa kami terbang di atas
00:04:17
kurva yang akan kita lihat di sini kursor.
00:04:19
Dan jika Anda mengklik,
00:04:20
Ini akan mengisolasi Anda intinya dan
00:04:21
memberi tahu Anda, misalnya, pada tahun 1994,
00:04:23
jumlah peserta yang kami miliki
00:04:27
di festival tahun itu.
00:04:31
Jadi itu cukup cepat,
00:04:32
ya?
00:04:33
Untuk membuat kurva,
00:04:34
Tidak banyak yang bisa dikonfigurasi karena
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Di sini kita berada pada langkah yang sangat sederhana,
00:04:37
eh dari de, hanya dari satu,
00:04:38
volume peserta
00:04:39
dibandingkan dengan satu tahun.
00:04:40
Jadi di sini kita benar-benar dalam data
00:04:42
kronologis seperti yang bisa kami bicarakan.
00:04:44
Dan di atas itu,
00:04:45
Kami akan melakukan sedikit penyesuaian
00:04:48
Jadi sudah kita tambahkan ini
00:04:50
disebut garis tren,
00:04:52
Jadi kita akan pergi ke sini di
00:04:55
bidang analitis dan kami akan pergi
00:04:57
di sini, di bidang garis tren.
00:05:00
Dan kami akan menambahkannya.
00:05:03
Jadi garis tren berjalan
00:05:04
Cukup katakan pada dasarnya ini dia.
00:05:06
di seluruh kurva.
00:05:08
Inilah hak yang menuju yang terbaik
00:05:10
Lebih dekat ke poin.
00:05:12
Faktanya, siapa yang ada di sini di atas,
00:05:14
Itu yang terbaik, itu yang.
00:05:16
Ini adalah pelacakan terbaik,
00:05:17
Jadi apa yang juga disebut
00:05:18
regresi linier.
00:05:19
Jadi fakta bahwa kurva ini
00:05:21
di sana jika kita melakukan pengurangan
00:05:23
jarak di sini dengan kurva
00:05:25
untuk masing-masing poin,
00:05:26
Nah itu kurva ini
00:05:28
di sana yang mewakili,
00:05:29
nilai terendah.
00:05:30
Tidak apa-apa saya bukan intinya,
00:05:32
itu adalah,
00:05:33
Ini benar-benar statistik.
00:05:34
Ingatlah bahwa tiba-tiba itu cocok untuk Anda
00:05:36
Tampilkan apa yang disebut tren.
00:05:38
Tren keseluruhan pada kurva kami
00:05:40
Dan di atas itu kita akan dapat melakukannya
00:05:42
sesuatu yang lain yang sangat menarik
00:05:44
itu bisa menambahkan perkiraan.
00:05:46
Jadi pada dasarnya itu akan didasarkan pada.
00:05:50
Kurva yang saya miliki saat ini dan oleh karena itu
00:05:53
Dia akan dapat memperkirakan di masa depan,
00:05:54
Apa yang memberi, misalnya, di sini,
00:05:56
Dia memberi saya 10 poin secara default.
00:05:58
Apa yang dilambangkan oleh 10 poin?
00:05:59
Faktanya, ini adalah 10 tahun ke depan dan
00:06:01
Jadi dalam kaitannya dengan kurva evolusi saya,
00:06:03
Dia akan memberitahuku bahwa dia,
00:06:05
Ini dia perkirakan, misalnya, untuk tahun 2000.
00:06:07
Jadi kurvanya tidak tahu COVID
00:06:09
Jelas karena inilah adanya
00:06:11
Data yang belum kita miliki, tapi.
00:06:13
Jadi itu saja untuk Anda.
00:06:15
Berikan ramalannya di sini.
00:06:17
Untuk tahun 2023 tahun 2025, dst.
00:06:20
yang agak konsisten oleh
00:06:21
melaporkan kepada yang sehubungan dengan,
00:06:22
ke tren keseluruhan pada
00:06:24
di akhir tahun.
00:06:25
Kita melihat bahwa dia hampir menarik garis di sana,
00:06:27
pada.
00:06:28
Dari 5,
00:06:28
10 tahun terakhir untuk mendapatkan itu
00:06:30
Jadi, Anda akan memiliki hak
00:06:32
Hitam yang merupakan perkiraan resmi
00:06:34
dalam tanda kutip dan kemudian batasnya
00:06:36
batas atas dan bawah
00:06:37
yang sesuai dengan interval,
00:06:39
Ini disebut interval kepercayaan.
00:06:40
Jadi pada dasarnya dia berpikir bahwa ada
00:06:43
probabilitas sangat tinggi yang tiba-tiba
00:06:45
perkiraannya adalah antara 2 nilai ini
00:06:47
dan mau tidak mau semakin jauh kita dapatkan.
00:06:49
Dalam waktu dan kurang,
00:06:51
dia yakin pada dirinya sendiri, dalam tanda kutip,
00:06:53
lebih dari itu.
00:06:54
Oleh karena itu, kesenjangan di area abu-abu semakin meningkat.
00:06:56
Ketidakpastian ada di sana.
00:06:57
Jadi di sini lagi itu adalah
00:06:59
statistik murni.
00:07:00
Tapi inilah masalahnya,
00:07:01
Kami menambahkan banyak informasi
00:07:03
menarik pada kurva ini di sana.
00:07:08
Kita akan bisa melanjutkan, kan?
00:07:11
Penciptaan kurva kami.
00:07:14
Untuk menampilkan multi kurva
00:07:15
metrik karena seperti yang kita lihat
00:07:17
di sini sedikit pada diagram,
00:07:19
kami memiliki kemampuan untuk menampilkan beberapa
00:07:21
kurva sekaligus dengan masing-masing skalanya.
00:07:24
Jadi di sini kita akan melanjutkan
00:07:27
Visualisasi ini,
00:07:28
maka di Max kita akan memilih sumbu
00:07:30
temporal yang akan memungkinkan kita untuk menampilkan
00:07:33
Beberapa nilai numerik
00:07:34
Jadi inilah yang akan kita lakukan,
00:07:36
Itu adalah bahwa kita akan mendasarkan diri pada tanggal
00:07:39
pada tanggal pembuatan festival.
00:07:42
Jadi di sini kita akan memakainya.
00:07:44
Pada poros kita.
00:07:45
Seperti ini, setelah jelas,
00:07:47
kami akan menambahkan nilai,
00:07:49
Kami akan menambahkan volume festival,
00:07:52
ya?
00:07:53
Untuk masing-masing tanggal pembuatan ini.
00:07:54
Jadi untuk itu kita akan pergi mendapatkan
00:07:56
Kolom kami yang berisi
00:07:59
Nama dan kode acara.
00:08:00
Kami akan menambahkan nilai
00:08:02
Dan di sana kami akan memastikan itu.
00:08:04
Yah, ya,
00:08:05
Jadi pada dasarnya itulah yang sempurna apa yang kita miliki di sini,
00:08:07
Ini adalah volume dari.
00:08:09
Festival menurut
00:08:12
tahun penciptaan mereka.
00:08:14
Jadi mau tidak mau,
00:08:15
Ada sedikit kreasi
00:08:17
festival pada,
00:08:19
pada sur pada tahun-tahun yang jauh.
00:08:23
Kami hanya akan satu yang
00:08:24
Festival kemanusiaan.
00:08:26
Sebagai informasi, dan setelahnya,
00:08:27
kita akan menemukan semakin banyak festival,
00:08:30
Jadi ada 52, 77, dkk.
00:08:35
Dan di atas itu,
00:08:36
kami pergi,
00:08:36
jadi mungkin kita hanya akan
00:08:38
menyaring secara efektif,
00:08:39
Jadi di sini kita juga akan melihat caranya
00:08:40
filter pada bagan,
00:08:41
Jadi di sini kita akan menambahkan
00:08:44
tab ini ada dan kami akan mengatakan itu
00:08:45
Kami tidak selalu menginginkan mereka
00:08:47
nilai-nilai yang akan kita sebut parasit,
00:08:48
yaitu nilai-nilai di
00:08:50
Poin hanya nilai.
00:08:52
Bah itu memperpanjang
00:08:53
kurva dan karena itu menarik minat kita
00:08:55
tidak begitu banyak dan begitu apa yang akan kita lakukan
00:08:57
Untuk mengatakan adalah bahwa kita menginginkan
00:08:59
Jumlah festival jadi siapa?
00:09:02
Toc, ketuk, ketuk,
00:09:03
Itulah jumlah festival yang ada di sini.
00:09:05
Kami akan memberitahunya bahwa dia harus
00:09:07
harus lebih besar dari satu,
00:09:10
jadi dengan nilai minimal 2,
00:09:12
yang akan memungkinkan kami,
00:09:13
Itu untuk memperbesar lebih banyak
00:09:16
di grafik kami.
00:09:18
Dan di sana,
00:09:19
Bukankah kita akan memperbesar lebih banyak lagi?
00:09:21
Tidak ayo, kami akan tinggal,
00:09:23
kami pergi,
00:09:23
Kami akan tetap pada itu jadi jelas ya.
00:09:25
Sana
00:09:25
karena saya hanya meletakkannya di sini
00:09:27
visual di sana itu tidak pergi,
00:09:28
Ini tidak akan memengaruhi visual lainnya.
00:09:34
Dan di atas itu, jadi kita akan pergi dan menambahkan
00:09:37
juga jumlah rata-rata peserta,
00:09:40
Jadi kita akan menjemput peserta kita.
00:09:45
Dan kami akan menambahkannya ke nilai-nilai.
00:09:47
Jadi yang akan kita lakukan di sini adalah
00:09:49
bahwa kita lebih suka menampilkan rata-rata di sini.
00:09:53
Untuk memiliki 2 ini
00:09:56
representasi grafis dan. Apakah kita akan pergi?
00:09:59
Kami akan menyadari bahwa masalah kecil,
00:10:00
bahwa di sana Ah ya lalu tiba-tiba itu
00:10:01
Dari kesalahan saya itu, apa yang saya masukkan?
00:10:05
Sarana peserta dan saya memilikinya
00:10:06
tidak diatur dalam nilai sekunder,
00:10:08
Jadi begitulah, kami akan melakukannya di sini,
00:10:09
Saya akan memperbesar sedikit sehingga
00:10:11
Jadi Anda bisa melihat kira-kira di sana,
00:10:13
Seperti yang Anda lihat,
00:10:14
Kita akan memiliki 2 skala di sini
00:10:16
Jadi di sini kita akan memiliki.
00:10:18
Jumlah kreasi,
00:10:20
Festival.
00:10:21
Jadi di sini,
00:10:22
Ini akan menjadi skala pertama di sana.
00:10:24
dan kami melihat bahwa kami juga memiliki skala
00:10:25
jumlah sarana peserta.
00:10:27
Jadi pada dasarnya kita akan mengambil untuk masing-masing
00:10:29
Tahun penciptaan Jumlah festival
00:10:31
yang telah dibuat dan untuk festival ini,
00:10:34
Kami akan menghitung rata-rata
00:10:35
jumlah peserta tahun 2019,
00:10:36
Jadi ini sekali lagi untuk
00:10:38
tampilkan sedikit dari semua
00:10:40
fitur yang ada dan aktif
00:10:41
juga memiliki opsi untuk pergi
00:10:43
ekstrak minimum,
00:10:44
berpotensi maksimal.
00:10:46
Dan itu dia
00:10:46
Itu membuat kita masih kurva lain.
00:10:49
Dan berpotensi juga jumlahnya,
00:10:51
ya, polos dan sederhana.
00:10:52
Jadi di sini kita melihat bahwa kita memiliki
00:10:54
Korelasi yang sangat kuat.
00:10:55
Antara 2,
00:10:56
yang juga terkait dengan fakta yang saya miliki
00:10:58
Dibuat di semua data
00:11:00
Jadi kami akan tetap rata-rata.
00:11:03
Seperti ini dan di atas itu,
00:11:05
kami akan menambahkan garis rata-rata,
00:11:08
Jadi kita akan pergi ke sini.
00:11:09
Dalam data analitis
00:11:10
dan kami akan menambahkannya.
00:11:12
Garis rata-rata kami.
00:11:14
Itu saja, jadi akan ada di sini untuk nilai ini di sana,
00:11:16
Jadi rata-rata,
00:11:17
Kami memiliki cukup banyak.
00:11:19
Itu berarti 48.000 peserta.
00:11:24
Jadi ini menarik,
00:11:26
Khususnya untuk mencoba menunjukkan
00:11:29
beberapa korelasi antara 2 antara 2.
00:11:31
Ya, itu antara 2 metrik,
00:11:32
antara 2 nilai numerik dan apa
00:11:34
menarik adalah bahwa tiba-tiba
00:11:35
timbangan akan diadaptasi karena di sana
00:11:37
Kami sama sekali tidak memiliki nilai yang sama.
00:11:38
Di sini kita berada di ratusan,
00:11:40
Di sini kita hampir aktif
00:11:41
ratusan ribu ya,
00:11:42
itu berubah dari 40000 menjadi 60000 dan oleh karena itu setidaknya
00:11:45
kita dapat memiliki setidaknya satu skala
00:11:47
atau 2 dapat disandingkan dan
00:11:49
Jadi berpotensi melihat bahwa jika
00:11:50
yang satu naik adalah dunia lain,
00:11:52
Jika yang satu turun, apakah yang lain turun?
00:11:54
et cetera, et cetera.
00:11:54
Dan di atas itu,
00:11:55
Itu tidak mencegah untuk memiliki kapasitas
00:11:58
untuk menambahkan informasi analitis kami.
00:11:59
Ini rata-rata.
00:12:04
Begitu banyak untuk kurva multimetrik,
00:12:06
kami akan melanjutkan dengan udara,
00:12:09
Jadi udara mereka berada di sini.
00:12:12
Jadi saya akan mengambil yang pertama.
00:12:14
Jadi siapa grafik R
00:12:15
Dan di dalamnya,
00:12:16
Kami akan mengambil
00:12:19
tanggal pembuatan festival.
00:12:21
Jadi siapa disini?
00:12:24
Dan itu dia
00:12:24
Kami akan menambahkan selain
00:12:27
Itu domain untuk legenda.
00:12:31
Jadi domainnya, ada di sini.
00:12:34
Dan akhirnya,
00:12:35
Kami akan menambahkan nilai
00:12:37
yang akan sesuai dengan.
00:12:43
Jumlah.
00:12:45
Area partisipasi yang bisa kita miliki.
00:12:49
Permisi untuk jumlah festival
00:12:51
yang diciptakan dan oleh karena itu untuk itu
00:12:54
Kita akan mencari yang lain
00:12:56
kali kolom kita. Nama dan kode.
00:12:58
Kami akan menempatkannya di sini dalam nilai-nilai.
00:13:00
Kami akan memeriksa bahwa dia memberi saya jumlah,
00:13:02
Jadi di sini kami baik-baik saja.
00:13:04
Kami juga akan dapat memperbesar
00:13:06
dalam bidikan ini dan agak fokus
00:13:08
dari tahun-tahun
00:13:10
delapan puluhan dan seterusnya untuk itu,
00:13:13
Kami akan menerapkan di sini yang baru
00:13:15
filter dengan tanggal tanggal
00:13:17
Penciptaan dan kita melihat itu ketika saya
00:13:19
menambahkan tanggal sebenarnya itu berjalan,
00:13:21
Dia akan menambahkan saya satu set elemen di sini,
00:13:23
tahun, kuartal,
00:13:24
bulan dan hari seperti saya
00:13:26
hanya memilih satu bidang.
00:13:27
Karena pada kenyataannya,
00:13:28
Saat saya mengetik kolom di
00:13:30
Format tanggal dan sebenarnya,
00:13:31
Dia akan pergi dan menciptakan untuk saya apa yang kita
00:13:33
memanggil hierarki tanggal dan
00:13:34
Jadi buat kolom untuk saya
00:13:35
dalam tanda kutip virtual yang pergi
00:13:37
hanya berisi salah satu tahun,
00:13:38
kuartal, bulan, hari.
00:13:40
Itu sangat menarik
00:13:41
karena setelah kita akan bisa bermain
00:13:43
dengan itu dan katakan misalnya,
00:13:44
Saya hanya memilih tahun di
00:13:46
ini dalam elemen ini di sini misalnya,
00:13:48
di sana saya hanya akan mengambil di sini tahun ini
00:13:50
dan karena itu belum tentu menarik
00:13:53
untuk granularitas hari.
00:13:55
Jadi di sana saya merusak segalanya,
00:13:57
Aku akan pergi dan mengembalikannya.
00:13:58
Sini
00:13:59
Ini sempurna dan di sini di tingkat kabel,
00:14:02
itu akan sama,
00:14:02
adalah bahwa saya akan menemukan set ini
00:14:04
nilai karena itu dengan tahun,
00:14:05
Hari
00:14:06
Bulan
00:14:07
Perempat dan karenanya pada visual ini
00:14:09
Kita akan menerapkan filter
00:14:11
yang memberi tahu saya bahwa tahun ini harus
00:14:14
lebih unggul dari yang akan kita tempatkan.
00:14:18
10 970 dan kami akan mengklik
00:14:20
Terapkan filter.
00:14:22
Jadi itu saja untuk sudah memiliki sesuatu
00:14:24
sedikit lebih menarik secara visual.
00:14:26
Jadi di sini maka berhati-hatilah,
00:14:28
Ini bukan histogram.
00:14:29
Permisi kurva udara
00:14:31
kumulates karena kalau tidak ada penambahan
00:14:33
untuk dilakukan antara penulis yang berbeda,
00:14:35
Jadi di sini itu hanya akumulasi dari
00:14:38
nilai dan kita melihat bahwa selain itu
00:14:41
Ada musik saat ini ya.
00:14:44
Jadi ada kategori-kategori ini di sana yang
00:14:46
benar-benar menghancurkan orang lain
00:14:47
Jadi ini belum tentu
00:14:49
Lebih mudah dibaca di sisi lain
00:14:51
Apa yang akan dapat kita lakukan adalah
00:14:53
berpotensi mengambil tabel ini di sana,
00:14:55
Salin dan tempel.
00:14:57
Menempatkannya di bawahnya agak
00:15:00
gunakan tumpukan.
00:15:04
Seperti ini dan karena itu idenya,
00:15:05
Pada kenyataannya itu la.
00:15:08
Ketinggian di sini sesuai dengan persis.
00:15:11
Jumlah peserta,
00:15:12
Jadi pada dasarnya harus, itu harus dilanjutkan.
00:15:14
Pada dasarnya kurva ini yang Anda miliki
00:15:16
di sini yang sudah dihitung,
00:15:18
oleh karena itu jumlah peserta dalam fungsi
00:15:20
tahun penciptaan Festival.
00:15:23
Jadi di sini Anda memiliki detail lainnya jadi,
00:15:24
jika saya berkembang sedikit.
00:15:27
Jadi tidak begitu banyak melompat ke sana?
00:15:30
Hanya sedikit.
00:15:32
Jadi di sini kita melihat
00:15:33
ada penumpukan,
00:15:35
jadi hanya akan total ya,
00:15:36
siapa, siapa yang akan menunjukkan jumlah total
00:15:38
dari peserta berdasarkan kreasi
00:15:40
Dan di sisi lain di sana kita melihat bahwa ada
00:15:43
berpotensi evolusi dalam
00:15:45
waktu siapa yang mengambil bagian terbesar.
00:15:47
Apakah ada salah satu
00:15:49
yang muncul kurang lebih,
00:15:50
et cetera et cetera?
00:15:53
Jadi itu saja untuk visualisasi di Air,
00:15:56
Tumpuk dan kami akan menambahkannya.
00:15:58
Pencapaian terakhir dari
00:16:00
bonus yang merupakan iman saya sangat cantik.
00:16:02
Anda akan melihatnya,
00:16:03
Anda harus menerima sedikit pukulan
00:16:05
tangan untuk membacanya,
00:16:06
Tapi saya ingin menunjukkannya kepada Anda.
00:16:07
Jadi kita lihat bahwa kita masih kecil
00:16:09
sedikit di akhir visualisasi kita,
00:16:11
Jadi kita akan pergi ke sini,
00:16:12
Kita akan pergi.
00:16:16
Kami akan menyesuaikan ukurannya
00:16:18
Dari halaman tersebut, kami akan menempatkan 1700
00:16:21
untuk sedikit ruang di sini,
00:16:24
Dan kami akan melakukan apa yang kami sebut
00:16:27
bagan pita dan oleh karena itu untuk
00:16:29
Kita akan memilihnya,
00:16:31
Jadi itu terletak di sini. Jadi di sana,
00:16:34
Akan sangat sulit untuk dijelaskan,
00:16:35
Jadi saya akan membuat visual dan
00:16:37
Kemudian kita kembali ke sana dan karena itu apa yang akan kita lakukan,
00:16:39
adalah bahwa kita akan pergi untuk berkonsentrasi
00:16:42
pada tanggal mulai Festival,
00:16:44
Jadi di sini kita akan pergi ke sana dan kita
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akan menggunakan sistem ini dengan tepat
00:16:48
prioritas tanggal untuk
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Pilih hanya bulan.
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Jadi sudah kubilang itu saja
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untuk memungkinkan isolasi,
00:16:54
Jadi di sini saya hanya mengambil bulan
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Dan di sini yang menarik adalah
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yang tiba-tiba saya akan bisa
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memiliki analisis pada saat
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tahun 2019 dengan volume. Per bulan.
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Jadi saya akan pergi dan menambahkan wilayah.
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Jadi di sini kita akan pergi.
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Di wilayah, wilayah, wilayah.
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Yang selalu berada di tempat yang sama,
00:17:14
tetapi saya kesulitan menemukan
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bahwa kami akan menempatkan orang-orang dari sini.
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Dan kami akan menambahkannya,
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Volume peserta kami
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di tahun 2018 seperti ini dan seterusnya,
00:17:24
Apa yang diwakilinya di sini?
00:17:26
Jadi sudah,
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Kami melihat bahwa kami memiliki sejumlah
00:17:29
Dari nilai kosong ya ?
00:17:30
Jadi itu artinya,
00:17:31
itu saja,
00:17:32
Ini semua festival di mana saya tidak
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tidak ada nilai tanggal,
00:17:35
dari awal dan untuk itu kita akan dapat
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hapus dengan melakukannya lagi
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Filter dan di sini katakanlah tanggal mulai.
00:17:42
Kami akan menambahkan filter dasar yang tidak
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Jadi tidak, itu akan menjadi filter sebelum itu.
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Kami akan mengatakan bahwa itu tidak kosong.
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Jadi itu akan baik-baik saja.
00:17:53
Oh tidak,
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Dia tidak mengambilnya dariku.
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Nah kalau begitu wilayahnya bukan?
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Tidak ada tanggal mulai yang seharusnya berfungsi.
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Jadi tunggu.
00:18:05
Apa yang saya lakukan? Siapa yang salah?
00:18:09
Jadi kita akan mengambil semuanya,
00:18:11
kecuali nilai kosong.
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Itu saja, ia bekerja lebih baik dengan cara itu.
00:18:14
Jadi di sana saya memilih semuanya di sini.
00:18:15
Kecuali nilai kosong dan karenanya
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yang menarik disini,
00:18:18
Itu adalah bahwa kita akan melihat kira-kira di sana
00:18:21
Berat masing-masing wilayah sepanjang tahun
00:18:24
untuk kehadiran festival.
00:18:26
Jadi kita lihat di sini misalnya,
00:18:28
jadi saya akan mencoba memperbesar lagi
00:18:29
sehingga Anda dapat melihat bahwa,
00:18:31
Apakah itu jelas.
00:18:33
Fontnya agak kecil,
00:18:35
Kami benar-benar akan menempatkan semua peluang
00:18:37
Di pihak kami untuk mencungkil apa.
00:18:38
Jadi, masih lumayan seperti itu,
00:18:40
Jadi di sini pada dasarnya apa yang Anda miliki adalah
00:18:42
Jadi pita terkenal yang kita bicarakan,
00:18:44
artinya di sana Anda memiliki
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link misalnya disini
00:18:47
karena saya pikir itu ya,
00:18:48
itulah yang dimaksud dengan Auvergne,
00:18:49
Jadi Anda melihat bahwa pita
00:18:51
Auvergne eh di sini tidak ada
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Diskontinuitas dan apa yang menarik
00:18:54
Itu kira-kira nilai atas
00:18:56
Itu selalu yang paling berharga
00:18:57
kuat jadi di sini misalnya untuk
00:18:59
bulan Maret adalah Auvergne
00:19:01
Rhône-Alpes yang memiliki paling banyak
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peserta dalam festival ini.
00:19:04
Kami juga melihat secara keseluruhan,
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kehadiran sepanjang tahun
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untuk festival di mana jelas,
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semuanya akhirnya kami pusatkan,
00:19:09
Semuanya memiliki peran besar yang
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berfokus pada teh.
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Tapi menarik untuk dilihat
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Itu adalah bahwa di bulan Maret,
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Kami juga memiliki sedikit kehadiran
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dan kita melihat di sisi lain bahwa,
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mulai September,
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Masih banyak lagi yang terjadi.
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Jadi sebagai pengingat,
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Kami berada di bulan awal
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dari setiap festival dan oleh karena itu untuk masing-masing
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saat-saat yang pada dasarnya akan ada
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Menyalip hampir merupakan perlombaan
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eh di sini dan yah sebenarnya pitanya
00:19:31
akan berubah posisi misalnya,
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di sini saya memiliki pulau-of-France yang mewakili
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peserta terbanyak pada bulan April.
00:19:38
Dan itu akan berlipat ganda menjadi hijau.
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bahwa kita belum melewatinya
00:19:41
karena sekali lagi nilai-nilainya
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diberi peringkat dari yang terbesar hingga terkecil.
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Kami melihat bahwa kami juga memiliki
00:19:46
area sedikit visual,
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Artinya di sana kita memiliki persegi panjang.
00:19:50
Jadi untuk apa mereka?
00:19:51
Pada dasarnya mereka memberi tahu Anda dalam hal ini
00:19:53
area yang tepat
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tinggi ubin dalam tanda kutip,
00:19:58
pita untuk memberi tahu Anda bahwa di sana,
00:20:01
secara visual dan matematis itu
00:20:02
Apa yang diwakilinya secara proporsional
00:20:04
vis-à-vis nilai lain dan dari
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bahwa kita akan keluar dari ini yang akan kita lakukan
00:20:07
pastikan representasi visual,
00:20:08
Kita akan keluar dari pita.
00:20:10
Dan berpotensi ada di sini,
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Menurut penonaktifan,
00:20:12
yang akan kita miliki di sana, misalnya,
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di sini, di Île-de-France,
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Kami melihat bahwa kami jatuh sepenuhnya
00:20:18
pada bulan Juli.
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Maka pita Laval sebagian besar disempurnakan.
00:20:24
Jadi, yang penting yang sebenarnya
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tinggi setiap kotak, pada kenyataannya,
00:20:27
Itu adalah salah satu yang diarsir.
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Jadi saya benar-benar menemukannya
00:20:31
Bagus ya ini.
00:20:32
Visualisasi ini,
00:20:33
dia cukup bagus,
00:20:34
ini agak intuitif,
00:20:36
Jadi jangan ragu untuk menggunakannya
00:20:37
di grafik Anda yang berbeda
00:20:39
dan kita sudah selesai pada semuanya
00:20:41
subjek dengan kurva.

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Continuamos com a exibição de tendências,
00:00:05
Então aqui vamos usar principalmente
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2 tipos de visualizações que
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são as curvas e os ares.
00:00:10
Então vamos voltar ao
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informações básicas para compreender o que é um
00:00:13
curva e também o que é uma área,
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mesmo que seja a extensão de uma curva.
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Então, basicamente, o que vamos fazer,
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o que definimos uma curva,
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é que cada aresta da curva
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representa um ponto com coordenadas
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XYZ conectado ao próximo por uma linha.
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Então, na verdade, uma curva
00:00:29
É apenas um,
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do que uma sucessão de pontos.
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Então, coordenadas XY que vamos conectá-los
00:00:34
através de uma curva e, portanto, visualmente depois,
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Vai realmente mostrar isso,
00:00:39
Esse trem que a gente vai ver é
00:00:41
curvas específicas,
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bem, o que é muito,
00:00:43
que não é necessariamente reto, mas em
00:00:44
Em qualquer caso, esta conexão que é
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que é exibido muito usado
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para dados de séries cronológicas, tais como:
00:00:49
Como disse na introdução,
00:00:50
É familiar para a maioria
00:00:52
pessoas, por isso é bom usá-lo
00:00:53
Porque todos sabem ler
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Normalmente, uma curva tenha cuidado em
00:00:56
Não pode ter muitas curvas
00:00:58
No mesmo gráfico, de facto,
00:01:01
caso contrário, você terá um efeito
00:01:02
espaguete assim se por exemplo
00:01:04
Você vai ter 10, 20 ou 30
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valores exibidos em um quintal.
00:01:07
Então, dependendo das categorias.
00:01:09
Bem
00:01:09
Vai ter um pouco de efeito espaguete.
00:01:11
A propósito
00:01:11
É isso que vamos ver um pouco aqui,
00:01:13
Mas eu não tinha muita escolha,
00:01:15
Por isso, ainda tem de o fazer
00:01:17
usá-lo com moderação,
00:01:18
que temos muito valor exibido.
00:01:19
Caso contrário, há tantas curvas
00:01:21
na tela que não podemos mais chegar lá
00:01:23
encontrar e então temos o seu,
00:01:25
irmão
00:01:26
seu primo,
00:01:26
Em todo o caso, não existe equivalente que
00:01:28
são as músicas que ele usa para
00:01:30
com base num gráfico de linhas, mas
00:01:32
preencha a área sob a curva.
00:01:34
Então você vê aqui que é colorido
00:01:36
sob as diferentes áreas.
00:01:37
E dá-lhe acesso a
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Visualizações difíceis de entender
00:01:41
apenas com curvas,
00:01:42
em particular, para compreender as proporções,
00:01:45
,
00:01:46
que conduziram, por exemplo, a
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a altura de uma curva.
00:01:48
Mais uma vez
00:01:49
Permitam-me que use o exemplo que vos dei
00:01:50
Eu estava falando anteriormente sobre vendas
00:01:53
de uma empresa por produto e
00:01:54
bom se apenas exibirmos o total
00:01:56
vendas e, claro, nós
00:01:58
não tem os detalhes dos produtos.
00:01:59
Por outro lado
00:02:00
Se por baixo vamos mostrar cada um
00:02:02
áreas que correspondem a um tipo
00:02:04
produto e bem visualmente
00:02:05
Vamos entender logo
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que teve o maior impacto na
00:02:10
vendas entre produtos.
00:02:12
E tenha cuidado, em alguns casos,
00:02:13
Pelo contrário, é mais difícil
00:02:16
compreender a evolução dos valores,
00:02:18
especialmente em áreas empilhadas.
00:02:21
E assim aqui,
00:02:22
Na verdade, não vamos nos apegar
00:02:24
totalmente ao valor em si,
00:02:27
mas sim à evolução
00:02:29
da distribuição entre os
00:02:30
diferentes categorias.
00:02:32
Portanto, tudo isto é muito teórico.
00:02:33
Eu garanto a vocês, nós vamos usá-los,
00:02:35
Então, aqui estão alguns exemplos para ajudá-lo a entender
00:02:37
quando usá-lo.
00:02:39
Então, de fato,
00:02:40
Evolução por volume de negócios.
00:02:41
Tráfego mensal para um website onde
00:02:44
EP e curvas epidêmicas.
00:02:46
E aí está, estou com problemas epidemiológicos,
00:02:49
Ainda estamos no meio disso com
00:02:51
COVID onde estivemos em grande parte
00:02:53
habituados a estas curvas e nós
00:02:55
voltar para B para ir
00:02:57
Crie estas primeiras curvas.
00:03:01
Uh.
00:03:04
Aqui, nosso tipo MAP é então vamos passar por aqui
00:03:08
Crie uma nova guia para curvas.
00:03:12
Nós vamos fazer o nosso
00:03:15
personalização, ajuste à página,
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Vamos tornar a página um pouco maior.
00:03:21
Personalize-o, nós vamos
00:03:22
vá para 1500 para ser largo.
00:03:26
1500 pixels e seremos capazes de atacar o nosso
00:03:29
visualizações e por isso vamos fazer alguma coisa
00:03:31
Coisa muito simples por enquanto,
00:03:33
Então vamos selecioná-los aqui.
00:03:34
O gráfico de linhas?
00:03:37
Nós vamos buscar o
00:03:38
valores que nos interessam,
00:03:39
Assim, como de costume,
00:03:40
Vamos atacar o número
00:03:43
Participantes de 2018.
00:03:44
E nós vamos adicionar a noção então
00:03:48
Não, não vamos usar esse,
00:03:51
Em vez disso, vamos reutilizar o número
00:03:53
total de participantes que tivemos no
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por ano e assim vamos
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Aqui nesta tabela lá participando
00:03:59
por ano e vamos pegar o número
00:04:02
dos participantes por valores e.
00:04:03
Vamos mostrar no eixo os anos
00:04:07
E então vamos ter algo assim.
00:04:09
Já tínhamos visto um
00:04:11
um pouco na introdução.
00:04:12
Com uma visão de histograma e voila,
00:04:14
Acabamos com uma bela banda curva,
00:04:16
Então você vê que estamos sobrevoando um
00:04:17
curva que vamos ver aqui um deslize.
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E se você clicar nele,
00:04:20
Vai isolá-lo o ponto e
00:04:21
Por exemplo, em 1994,
00:04:23
o número de participantes que tivemos
00:04:27
nas festas desse ano.
00:04:31
Então foi muito rápido,
00:04:32
?
00:04:33
Para criar uma curva,
00:04:34
Não há muito para configurar desde então
00:04:35
Aqui estamos em um passo extremamente simples,
00:04:37
de, apenas de um,
00:04:38
um volume de participantes
00:04:39
em comparação com um ano.
00:04:40
Então, aqui estamos realmente em dados
00:04:42
cronológica, como pudemos falar.
00:04:44
E ainda por cima,
00:04:45
Vamos fazer um pouco de personalização
00:04:48
Então já vamos acrescentar isso
00:04:50
chamada de linha de tendência,
00:04:52
Então nós vamos passar aqui no
00:04:55
o campo analítico e nós vamos
00:04:57
aqui no campo da linha de tendência.
00:05:00
E nós vamos adicioná-lo.
00:05:03
Então, a linha de tendência vai
00:05:04
Basta dizer basicamente que é isso
00:05:06
ao longo de toda a curva.
00:05:08
Aqui está uma linha reta que vai melhor
00:05:10
Aproxime-se dos pontos.
00:05:12
Na verdade, quem está aqui tão lá em cima,
00:05:14
É o melhor, é o.
00:05:16
É o melhor traçado,
00:05:17
Então, o que também é chamado de
00:05:18
uma regressão linear.
00:05:19
Então é o fato de que essa curva
00:05:21
lá se fizermos a subtração
00:05:23
distâncias aqui da curva
00:05:25
para cada um dos pontos,
00:05:26
Bem, é esta curva
00:05:28
onde representa o,
00:05:29
o valor mais baixo.
00:05:30
É isso, não é esse o ponto,
00:05:32
...
00:05:33
São realmente estatísticas.
00:05:34
Lembre-se de que você está bem
00:05:36
exiba o que é chamado de tendência.
00:05:38
A tendência geral na nossa curva
00:05:40
E ainda por cima, vamos conseguir fazer
00:05:42
Outra coisa que é muito interessante
00:05:44
é ser capaz de adicionar previsões.
00:05:46
Então, basicamente, vai ser baseado.
00:05:50
A curva que eu tenho atualmente e assim
00:05:53
Ele será capaz de estimar no futuro,
00:05:54
Então, como é aqui, por exemplo,
00:05:56
Ele faltou 10 pontos.
00:05:58
O que simboliza 10 pontos?
00:05:59
Na verdade, são os próximos 10 anos e
00:06:01
Então, em relação à minha curva de evolução,
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Ele vai me dizer que ele,
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É o que ele estima para 2000, por exemplo.
00:06:07
Então a curva não conhece a Covid
00:06:09
Obviamente, porque é
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Dados que ainda não temos, mas.
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Então é isso, vai te dar um
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Dê a previsão aqui.
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Para 2023 para 2025, et cetera,
00:06:20
o que é bastante coerente por
00:06:21
Relatório ao
00:06:22
à tendência geral em
00:06:24
até ao final do ano.
00:06:25
Podemos ver que ele quase traçou uma linha lá,
00:06:27
na.
00:06:28
Dos 5,
00:06:28
Últimos 10 anos para conseguir isso
00:06:30
E assim você vai ter o direito
00:06:32
Preto que é a previsão oficial
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entre aspas e, em seguida, o limite
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Limites superior e inferior
00:06:37
que corresponde ao intervalo,
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Isso é chamado de intervalo de confiança.
00:06:40
Então, basicamente, ele acha que há muito
00:06:43
probabilidade muito elevada de que, como resultado,
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A previsão é entre estes 2 valores
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E, inevitavelmente, quanto mais longe você for.
00:06:49
Com o tempo e menos,
00:06:51
Ele está seguro de si mesmo, entre aspas,
00:06:53
e muito mais.
00:06:54
Assim, a diferença de área cinzenta aumenta mais.
00:06:56
A incerteza existe.
00:06:57
Então, novamente, é
00:06:59
estatísticas puras.
00:07:00
Mas aqui está a coisa,
00:07:01
Adicionámos muita informação
00:07:03
interessante nessa curva.
00:07:08
Vamos conseguir continuar, certo?
00:07:11
O nosso design de curvas.
00:07:14
Para exibir uma curva múltipla
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métrica porque como vemos
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Aqui está um pouco no diagrama,
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Temos a capacidade de exibir vários
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curvas de cada vez, cada uma com a sua própria escala.
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Então aqui vamos continuar
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esta visualização,
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então no Max vamos escolher um eixo
00:07:30
que nos permitirá exibir
00:07:33
Vários valores numéricos
00:07:34
E aqui o que vamos fazer,
00:07:36
é que vamos baseá-lo na data de
00:07:39
na data de criação dos festivais.
00:07:42
Então aqui vamos colocá-lo.
00:07:44
No nosso eixo.
00:07:45
Assim, depois obviamente,
00:07:47
vamos acrescentar valores,
00:07:49
Vamos adicionar o volume do festival,
00:07:52
?
00:07:53
Para cada uma dessas datas de criação.
00:07:54
Então, para isso, nós vamos buscar
00:07:56
A nossa coluna contém o
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nome e código do evento.
00:08:00
Vamos agregar os valores
00:08:02
E vamos garantir isso.
00:08:04
Pois, sim
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Então isso é basicamente perfeito o que temos aqui,
00:08:07
Este é o volume de.
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Festivais baseados em
00:08:12
o ano em que foram criados.
00:08:14
Então nós vamos, fatalmente,
00:08:15
Não há muita criação
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festivais sobre o,
00:08:19
nos anos longínquos.
00:08:23
Nós só vamos para um que é
00:08:24
A Festa da Humanidade.
00:08:26
Para sua informação, e após,
00:08:27
Vamos encontrar cada vez mais festivais,
00:08:30
Portanto, há 52, 77, et cetera et cetera.
00:08:35
E ainda por cima,
00:08:36
Nós vamos,
00:08:36
Então, talvez nós apenas vamos
00:08:38
filtrar eficazmente,
00:08:39
Então aqui também vamos ver como
00:08:40
filtrar num gráfico,
00:08:41
Então aqui vamos e adicionar o
00:08:44
essa aba aí e vamos dizer que
00:08:45
Não os queremos necessariamente
00:08:47
valores que vamos chamar de parasita,
00:08:48
ou seja, os valores a serem
00:08:50
Os pontos apenas um valor.
00:08:52
Prolonga a
00:08:53
e por isso estamos interessados em
00:08:55
nem tanto e assim o que vamos fazer
00:08:57
é que queremos o
00:08:59
Então, quem são os festivais?
00:09:02
Bater, bater, bater,
00:09:03
É assim que muitos festivais estão aqui.
00:09:05
Vamos dizer-lhe que tem de o fazer
00:09:07
ser necessariamente maior do que um,
00:09:10
assim, com um valor mínimo de 2,
00:09:12
o que nos permitirá,
00:09:13
Isso é aumentar ainda mais o zoom
00:09:16
no nosso gráfico.
00:09:18
E depois
00:09:19
Não ampliaríamos ainda mais?
00:09:21
Não vamos lá, vamos ficar,
00:09:23
Nós vamos,
00:09:23
Vamos continuar nisso, obviamente.
00:09:25
Lá
00:09:25
desde que eu coloquei só sobre isso
00:09:27
Visualmente, não está certo,
00:09:28
Não vai impactar os outros visuais.
00:09:34
E ainda por cima, vamos acrescentar
00:09:37
também o número médio de participantes,
00:09:40
Por isso, vamos buscar os nossos participantes.
00:09:45
E vamos adicioná-los de volta aos valores.
00:09:47
E então o que vamos fazer aqui é
00:09:49
que vamos mostrar a média aqui.
00:09:53
Para ter estes 2
00:09:56
representações gráficas e. Vamos?
00:09:59
Vamos perceber que um pequeno problema,
00:10:00
Ah, sim, então é
00:10:01
A culpa é minha no que eu coloco?
00:10:05
Os participantes significam e eu tenho-o
00:10:06
não definido no valor secundário,
00:10:08
Então, lá está, nós vamos fazer aqui,
00:10:09
Vou torná-lo um pouco maior para que
00:10:11
Então você pode ver basicamente lá,
00:10:13
Como você pode ver,
00:10:14
Vamos ter 2 escalas aqui
00:10:16
Então aqui nós vamos ter lá.
00:10:18
O número de criações de,
00:10:20
festivais.
00:10:21
Então aqui estamos,
00:10:22
Vai ser essa primeira escala lá
00:10:24
E vemos que também temos a escala
00:10:25
o número de participantes.
00:10:27
Então, basicamente, vamos levar para cada um
00:10:29
Ano de criação número de festivais
00:10:31
que foram criados e para estes festivais,
00:10:34
Vamos calcular a média
00:10:35
participantes em 2019,
00:10:36
Então aqui está novamente para
00:10:38
mostrar um pouco de todos os
00:10:40
Recursos que existem e estão disponíveis
00:10:41
também tinha a opção de ir
00:10:43
extrair o mínimo,
00:10:44
potencialmente o máximo.
00:10:46
Aqui tens
00:10:46
Dá-nos ainda mais curvas.
00:10:49
E potencialmente também a soma,
00:10:51
Simplesmente.
00:10:52
Então aqui vemos que temos um
00:10:54
correlação muito forte.
00:10:55
Entre os 2,
00:10:56
o que também está relacionado com o facto de eu ter
00:10:58
criado em todos os dados
00:11:00
E por isso vamos nos ater às médias.
00:11:03
Assim e ainda por cima,
00:11:05
Vamos adicionar uma linha média,
00:11:08
Então nós vamos passar por aqui.
00:11:09
Em dados analíticos
00:11:10
E vamos adicioná-los de volta.
00:11:12
A nossa linha média.
00:11:14
É isso, então vai estar aqui por esse valor,
00:11:16
Assim, em média,
00:11:17
Nós tivemos muito.
00:11:19
São 48000 participantes.
00:11:24
Então aqui é interessante,
00:11:26
especialmente para tentar mostrar
00:11:29
algumas correlações entre 2 e 2.
00:11:31
Sim, é isso entre 2 métricas,
00:11:32
entre 2 valores numéricos e o quê
00:11:34
é interessante é que, como resultado, o
00:11:35
as escalas vão ser adaptadas porque não
00:11:37
Não estamos de todo no mesmo valor.
00:11:38
Aqui estamos em centenas,
00:11:40
Aqui estamos quase em cima do muro
00:11:41
centenas de milhares,
00:11:42
Vai de 40000 a 60000 e assim pelo menos
00:11:45
Pode ter pelo menos uma escada
00:11:47
onde os 2 podem ser justapostos e
00:11:49
então potencialmente veja que se
00:11:50
Um sobe é o outro mundo,
00:11:52
Se um desce, o outro desce?
00:11:54
Et cetera, et cetera.
00:11:54
E ainda por cima,
00:11:55
Isso não significa que você não possa ter a capacidade de
00:11:58
para adicionar a nossa informação analítica.
00:11:59
Esta é uma média.
00:12:04
Então é isso para curvas multimétricas,
00:12:06
Vamos continuar com o ar,
00:12:09
Então, os ares, eles estão localizados aqui.
00:12:12
Então eu vou pegar o primeiro.
00:12:14
Então esse é o gráfico R
00:12:15
E dentro disso,
00:12:16
Vamos buscar o nosso de novo
00:12:19
data de criação do festival.
00:12:21
Então, quem está aqui?
00:12:24
Aqui tens
00:12:24
Nós vamos e adicionar além de
00:12:27
Esse é o domínio da legenda.
00:12:31
Então o domínio, está aqui.
00:12:34
E, finalmente,
00:12:35
Vamos somar os valores
00:12:37
que vai corresponder.
00:12:43
O número de.
00:12:45
Domínio participante que poderemos ter.
00:12:49
Desculpem-me o número de festivais
00:12:51
que foram criados e, portanto, para isso
00:12:54
Vamos procurar mais um
00:12:56
vezes a nossa coluna. Nome e código.
00:12:58
Vamos colocá-los aqui nos valores.
00:13:00
Vamos nos certificar de que ele me resume,
00:13:02
Então aqui estamos.
00:13:04
Também vamos poder aumentar o zoom
00:13:06
neste tempo e bastante foco
00:13:08
dos anos talvez do
00:13:10
anos oitenta e assim por isso,
00:13:13
Vamos aplicar um novo aqui.
00:13:15
Filtrar com a data da seringa
00:13:17
e vemos isso quando eu
00:13:19
acrescenta uma data de facto que irá,
00:13:21
Vai me adicionar um conjunto de elementos aqui,
00:13:23
ano, trimestre,
00:13:24
o mês e o dia como eu
00:13:26
selecionou apenas um campo.
00:13:27
Porque, na realidade,
00:13:28
Quando digito uma coluna para
00:13:30
formato de data e bem na verdade,
00:13:31
Ele vai criar para mim o que nós
00:13:33
chama uma hierarquia de data e
00:13:34
Então vá e crie colunas para mim
00:13:35
entre aspas virtuais que
00:13:37
conter apenas o ano,
00:13:38
o trimestre, o mês, o dia.
00:13:40
Isso é muito interessante
00:13:41
Porque assim poderemos jogar
00:13:43
com isto e diga, por exemplo,
00:13:44
Só seleciono o ano em
00:13:46
Isto neste elemento aqui, por exemplo,
00:13:48
Só vou tomar este ano
00:13:50
e, portanto, não necessariamente interessante
00:13:53
à granularidade dos dias.
00:13:55
Então eu quebrei tudo,
00:13:57
Eu vou colocá-lo de volta.
00:13:58
Aqui
00:13:59
Isso é perfeito e por isso aqui ao nível dos fios,
00:14:02
Vai ser a mesma coisa,
00:14:02
É que eu vou encontrar esse conjunto novamente
00:14:04
ao longo dos anos,
00:14:05
Dias
00:14:06
Meses
00:14:07
os quartos e, portanto, neste visual
00:14:09
Vamos aplicar um filtro
00:14:11
isso diz-me que o ano deve
00:14:14
ser maior do que vamos colocar.
00:14:18
10.970 e vamos clicar
00:14:20
Aplique o filtro.
00:14:22
Então é isso já ter alguma coisa
00:14:24
um pouco mais interessante visualmente.
00:14:26
E por isso aqui tenha cuidado,
00:14:28
Este não é um histograma.
00:14:29
Uma desculpa para mim uma curva no ar
00:14:31
porque se não houver adição
00:14:33
a realizar entre os diferentes autores,
00:14:35
Então isso é apenas um acúmulo de
00:14:38
valor e podemos ver que ainda por cima há
00:14:41
Isto é música contemporânea.
00:14:44
Portanto, existem estas categorias que
00:14:46
esmagar completamente os outros
00:14:47
Portanto, não é necessariamente esse o caso.
00:14:49
Mais fácil de ler embora
00:14:51
O que vamos conseguir fazer é
00:14:53
potencialmente retomar essa imagem,
00:14:55
copie e cole.
00:14:57
Colocá-lo por baixo é bastante
00:15:00
Use pilhas.
00:15:04
Assim e daí a ideia,
00:15:05
na verdade, é apenas isso.
00:15:08
A altura aqui é exatamente lá.
00:15:11
O número de participantes,
00:15:12
Então, basicamente, vai ter que fazer, tem que retomar.
00:15:14
Basicamente, essa curva que você tem
00:15:16
aqui está o que já calculamos,
00:15:18
assim, o número de participantes de acordo com
00:15:20
do ano em que o Festival foi criado.
00:15:23
E então aqui você tem o outro detalhe assim,
00:15:24
se eu torná-lo um pouco maior.
00:15:27
Então não é tão pular lá?
00:15:30
Só um pouco.
00:15:32
Então é isso, nós vemos aqui
00:15:33
que existe uma acumulação,
00:15:35
então vai ser apenas o total,
00:15:36
quem, quem mostrará o número total
00:15:38
Número de participantes por criação
00:15:40
E, por outro lado, vemos que há
00:15:43
potencialmente uma evolução na
00:15:45
tempo de quem fica com a maior parte.
00:15:47
Existem tópicos
00:15:49
que emergem mais ou menos,
00:15:50
et cetera et cetera?
00:15:53
Então é isso para a visualização do ar,
00:15:56
Empilha-os e vamos adicioná-los de volta.
00:15:58
Uma realização final de
00:16:00
Bônus, que é a minha fé muito bonita.
00:16:02
Você vai ver,
00:16:03
Você tem que tomar um pouco
00:16:05
mão para lê-lo,
00:16:06
mas eu queria mostrá-lo a vocês.
00:16:07
Então vemos que ainda estamos um pouco
00:16:09
Logo após a nossa visualização,
00:16:11
Então nós vamos passar por aqui,
00:16:12
Nós vamos.
00:16:16
Vamos personalizar o tamanho
00:16:18
da página, vamos colocar 1700
00:16:21
Para um pouco de espaço, aqui está,
00:16:24
E vamos fazer o que chamamos de
00:16:27
gráficos da faixa de opções e, portanto, para
00:16:29
Essa vai ser a seleção,
00:16:31
Então ele está localizado aqui. E aí,
00:16:34
Vai ser muito difícil explicar,
00:16:35
Então eu vou criar o visual e
00:16:37
depois voltamos a ela e, portanto, o que vamos fazer,
00:16:39
é que vamos nos concentrar
00:16:42
na data de início do Festival,
00:16:44
Então aqui nós vamos lá e nós vamos
00:16:46
vai usar este sistema
00:16:48
priorização de data para
00:16:51
Selecione apenas o mês.
00:16:52
Então eu disse que é isso
00:16:53
possibilitar o isolamento,
00:16:54
Então agora eu só estou tomando o mês
00:16:55
E o que é interessante aqui é
00:16:57
Então eu vou ser capaz de
00:16:59
Faça uma análise ao longo do tempo de
00:17:00
o ano de 2019 com o volume. Por mês.
00:17:04
E então eu vou adicionar as regiões.
00:17:07
Então aqui vamos nós.
00:17:09
Em regiões, regiões, regiões.
00:17:12
Que estão sempre no mesmo lugar,
00:17:14
mas estou tendo dificuldade em encontrar
00:17:16
que vamos colocar as pessoas daqui.
00:17:18
E vamos adicioná-los de volta,
00:17:19
O nosso volume de participantes
00:17:21
em 2018 como este e assim por diante,
00:17:24
O que representa aqui?
00:17:26
Então, já,
00:17:27
Podemos ver que temos uma série de
00:17:29
de valores vazios?
00:17:30
Isso significa que,
00:17:31
É tudo o,
00:17:32
São todos os festivais em que nunca estive
00:17:34
sem valor de data,
00:17:35
e para isso vamos ser capazes de
00:17:37
removê-los fazendo-o novamente
00:17:39
Um filtro e por isso aqui dizer data de início.
00:17:42
Vamos adicionar um filtro básico que não é
00:17:45
Então não, vai ser um filtro antes de ser.
00:17:48
Digamos que não está vazio.
00:17:51
E tudo bem.
00:17:53
Oh, não
00:17:54
Ele não tira isso de mim.
00:17:57
Ok, então essa é a região, não é?
00:17:59
Sem data de início deve funcionar.
00:18:02
Então espere.
00:18:05
O que é que eu fiz? Quem está errado?
00:18:09
Então nós vamos levar tudo,
00:18:11
exceto valores vazios.
00:18:12
É isso, funciona melhor assim.
00:18:14
Então lá eu tenho tudo selecionado aqui.
00:18:15
Exceto para valores vazios e, portanto,
00:18:17
O que é interessante aqui,
00:18:18
é que vamos ver basicamente o
00:18:21
peso de cada região durante o ano
00:18:24
para a participação em festivais.
00:18:26
Assim vemos aqui, por exemplo,
00:18:28
Então vou tentar torná-lo maior novamente
00:18:29
para que você possa ver isso bem,
00:18:31
Fui claro.
00:18:33
A fonte é um pouco pequena,
00:18:35
Vamos realmente colocar todas as chances para frente
00:18:37
do nosso lado para o grupo.
00:18:38
Então, ainda é muito bom,
00:18:40
Então, aqui basicamente o que você tem é
00:18:42
Então, as famosas fitas de que estávamos falando,
00:18:44
ou seja, aí está
00:18:46
Um link, por exemplo, aqui
00:18:47
Pois eu acho que sim,
00:18:48
é disso que se trata Auvergne,
00:18:49
Então você vê que a fita de
00:18:51
Auvergne aqui não há
00:18:53
Descontinuidade e o que é interessante
00:18:54
é que basicamente o valor do topo
00:18:56
é sempre o valor mais valioso
00:18:57
Então, aqui, por exemplo, para
00:18:59
o mês de março é Auvergne
00:19:01
Ródano-Alpes que teve mais
00:19:03
participantes nestes festivais.
00:19:04
Vemos também no mundo global,
00:19:05
Assiduidade durante o ano
00:19:07
Para festivais onde, obviamente,
00:19:08
tudo o que está finalmente centrado,
00:19:09
Há uma grande parte disso que
00:19:11
concentra-se no chá.
00:19:12
Mas é interessante ver
00:19:12
é que no mês de março,
00:19:14
Temos também um pequeno número de visitantes
00:19:15
E vemos, por outro lado, que,
00:19:16
a partir de setembro,
00:19:17
Já não há muita coisa a acontecer.
00:19:20
Então, como um lembrete,
00:19:21
Este é o mês do início do ano.
00:19:23
de cada festival e, portanto, em cada
00:19:25
tempos em que vai haver basicamente
00:19:27
Ultrapassagem, é quase uma corrida
00:19:28
aqui e bem realmente as fitas
00:19:31
mudarão de posição, por exemplo,
00:19:32
aqui tenho a Ile-de-France que representa
00:19:35
o maior número de participantes em abril.
00:19:38
E por isso vai dobrar para verde
00:19:39
que não temos que passar por cima dele
00:19:41
porque mais uma vez os valores
00:19:43
são classificados do maior para o menor.
00:19:45
Podemos ver que também temos
00:19:46
áreas que são um pouco visuais,
00:19:48
Ou seja, aqui temos retângulos.
00:19:50
Então, para que eles são usados?
00:19:51
Basicamente, eles dizem isso
00:19:53
área que é exatamente a certa
00:19:56
altura do mosaico entre aspas,
00:19:58
fita para dizer que lá,
00:20:01
Visualmente e matematicamente, é
00:20:02
o que representa proporcionalmente
00:20:04
em relação a outros valores e do
00:20:05
que nós vamos sair dessa, nós vamos
00:20:07
certifique-se da representação visual,
00:20:08
Vamos sair da fita.
00:20:10
E então potencialmente tem isso,
00:20:12
dependendo do downgrade,
00:20:12
que vamos ter lá, por exemplo,
00:20:14
aqui na Île-de-France,
00:20:16
Vemos que estamos totalmente em queda
00:20:18
em julho.
00:20:20
E assim a fita Laval é muito refinada.
00:20:24
Portanto, o que conta é o real
00:20:25
altura de cada quadrado, na verdade,
00:20:27
Este é o que está sombreado.
00:20:30
Então eu realmente acho isso
00:20:31
agradável
00:20:32
Esta visualização,
00:20:33
Ela é muito boa,
00:20:34
é bastante intuitivo,
00:20:36
então sinta-se livre para usá-lo
00:20:37
nos seus diferentes gráficos
00:20:39
E acabamos com todos eles
00:20:41
Indivíduos com curvas.

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