Excel - Le nuage de points Vidéo

Découvrez comment créer des graphiques de nuage de points dans Microsoft 365 en utilisant des données réelles.
Cette vidéo présente les étapes clés pour ajouter des points, personnaliser les axes et les étiquettes de données, et choisir la bonne visualisation en fonction de vos données.
Obtenez des conseils pratiques pour afficher clairement les relations entre deux ou plusieurs propriétés pour mieux comprendre l'évolution de vos chiffres d'affaires, trafic mensuel ou courbes épidémiologiques.
Cette ressource est utile pour tous les professionnels souhaitant améliorer leur compréhension de la datavisualisation dans Microsoft 365. Suivez cette formation pour créer facilement des graphiques de nuage de points professionnels et mieux comprendre vos données.

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va avoir ce jeu de données qui est ici. Donc,

00:00:05

pour rappel, vous avez sur chacune des

00:00:07

sections de cours sur les graphiques,

00:00:09

à chaque fois vous allez avoir un dossier

00:00:12

dans les documents de cours,

00:00:14

donc ici dans étape_4,_visualisation_de_vos_données

00:00:16

et dans 4_relation_entre_propriétés,

00:00:19

vous avez ce cours qui est ici et donc à

00:00:21

l'intérieur, vous allez avoir ce tableau qui

00:00:23

contient des informations sur des produits,

00:00:25

donc à savoir leur prix,

00:00:27

le taux de conversion,

00:00:28

donc là il faut se projeter sur un

00:00:31

site e-commerce où pour 100 personnes

00:00:34

qui mettent ce produit en panier

00:00:36

combien vont aller finalement le commander ?

00:00:39

Est-ce qu'il va y avoir de la déperdition sur

00:00:41

chacune des étapes du tunnel d'achat ?

00:00:44

Ensuite, on aura le chiffre d'affaires

00:00:47

qui a été généré par le produit.

00:00:50

Et finalement, à quelle catégorie,

00:00:52

quel type de relation

00:00:55

avec le produit.

00:00:57

Donc on va avoir trois réponses

00:00:59

à trouver pour

00:01:01

les questions qui sont dans

00:01:02

ce document. Et la première,

00:01:04

c'est existe-t-il une relation entre le

00:01:06

taux de conversion et le prix du produit.

00:01:08

Donc pour ça, on va

00:01:10

aller sélectionner les deux colonnes en question,

00:01:12

donc le prix du produit et le

00:01:14

taux de conversion.

00:01:15

On va aller ici dans l'Insertion,

00:01:16

aller dans le Nuage de points et aller ici

00:01:20

sélectionner cette visualisation

00:01:21

Nuage de points.

00:01:23

On va aller un petit peu l'étendre ici.

00:01:28

Et donc on voit qu'effectivement

00:01:30

il semble y avoir quelque chose,

00:01:32

donc là je ne cache rien,

00:01:33

ce sont exactement les données qui étaient

00:01:36

présentes dans la présentation,

00:01:38

sur la partie théorique.

00:01:39

Donc chaque point,

00:01:40

pour rappel,

00:01:41

représente un produit et donc

00:01:43

effectivement là on sent qu'il y

00:01:45

a quand même potentiellement une

00:01:47

corrélation qui peut exister entre les deux.

00:01:50

Et pour ça, on va

00:01:54

ajouter une courbe de tendance.

00:01:58

Ici.

00:02:01

Courbe de tendance qui va nous permettre

00:02:03

effectivement d'aller valider.

00:02:04

On voit que tous les points sont assez

00:02:05

proches de cette courbe de tendance qui

00:02:07

indique qu'il y a potentiellement

00:02:09

effectivement une relation entre le taux

00:02:11

de conversion et le prix du produit.

00:02:12

Qu'est ce que ça veut dire ?

00:02:14

C'est que tout simplement,

00:02:17

plus le prix du produit est élevé et

00:02:19

plus le taux de conversion est faible,

00:02:22

ce qui pourrait peut-être expliquer

00:02:23

effectivement par des personnes qui

00:02:25

réfléchissent un petit peu plus sur

00:02:26

la vraie volonté d'acheter le

00:02:28

produit parce que c'est assez engageant

00:02:30

pour eux en termes financiers.

00:02:33

Donc là j'ai rajouté ma courbe de tendance.

00:02:35

Petit souci que je peux voir,

00:02:36

c'est que du coup l'échelle commence à 0

00:02:38

au lieu de commencer par le premier point,

00:02:40

ce qui fait qu'il y a la moitié

00:02:42

du graphique qui est vide.

00:02:43

Donc pour ça, on va pouvoir le

00:02:45

corriger ici en cliquant

00:02:46

sur l'axe des abscisses,

00:02:47

aller sur mise en forme de l'axe et

00:02:50

ici aller placer un minimum qui

00:02:51

sera un peu plus haut,

00:02:53

donc là par exemple on peut le mettre à 70.

00:02:58

Et du coup on pourra

00:03:00

même le mettre à 80.

00:03:04

Voilà et là, du coup,

00:03:05

ça permet d'espacer beaucoup plus

00:03:07

les points les uns entre les autres,

00:03:09

de bien utiliser tout l'espace

00:03:10

du graphique et en plus de ça de

00:03:13

mettre potentiellement en valeur

00:03:14

justement des

00:03:15

valeurs aberrantes avec typiquement,

00:03:17

ici, ce point qui est

00:03:19

un petit peu éloigné,

00:03:20

même si quand même il reste dans la tendance.

00:03:22

Donc rien d'alarmiste par rapport

00:03:25

aux autres.

00:00:02

У меня будет этот набор данных, который находится здесь. Следовательно

00:00:05

Напоминаем, что у вас есть на каждом из

00:00:07

разделы курса на графиках,

00:00:09

Каждый раз у вас будет файл

00:00:12

в материалах курса,

00:00:14

Итак, здесь, в étape_4,_visualisation_de_vos_données

00:00:16

и в 4_relation_entre_propriétés,

00:00:19

У вас есть этот курс, который находится здесь и, следовательно, в

00:00:21

Внутри у вас будет эта картина, которая

00:00:23

содержит информацию о продукте,

00:00:25

так что именно их цена,

00:00:27

коэффициент конверсии,

00:00:28

Итак, здесь мы должны спроецировать себя на

00:00:31

Сайт электронной коммерции на 100 человек

00:00:34

Кто положил этот товар в корзину

00:00:36

Сколько их наконец закажут?

00:00:39

Будет ли потеря на

00:00:41

Каждый шаг воронки покупок?

00:00:44

Тогда у нас будет оборот

00:00:47

который был сгенерирован продуктом.

00:00:50

И, наконец, к какой категории,

00:00:52

Какие отношения

00:00:55

с продуктом.

00:00:57

Итак, у нас будет три ответа

00:00:59

Чтобы найти

00:01:01

Вопросы, которые есть в

00:01:02

настоящего документа. И первое,

00:01:04

Есть ли связь между

00:01:06

коэффициент конверсии и цена товара.

00:01:08

Так что для этого мы будем

00:01:10

Идите и выберите два столбца, о которых идет речь,

00:01:12

Таким образом, цена продукта и

00:01:14

Показатель.

00:01:15

Мы собираемся пойти сюда, в Вставку,

00:01:16

перейдите в Облако очков и перейдите сюда

00:01:20

Выберите эту визуализацию

00:01:21

Диаграмма рассеяния.

00:01:23

Здесь мы собираемся немного расширить его.

00:01:28

И мы видим, что это действительно

00:01:30

вроде что-то есть,

00:01:32

Так что там я ничего не скрываю,

00:01:33

Это именно те данные, которые были

00:01:36

присутствовать на презентации,

00:01:38

по теоретической части.

00:01:39

Так что каждый пункт,

00:01:40

Напоминаем, что

00:01:41

представляет собой продукт и, следовательно,

00:01:43

Действительно, там мы чувствуем, что есть

00:01:45

по-прежнему потенциально имеет

00:01:47

корреляция, которая может существовать между ними.

00:01:50

И для этого мы будем

00:01:54

Добавьте линию тренда.

00:01:58

Здесь.

00:02:01

Линия тренда, которая позволит нам

00:02:03

Эффективно, чтобы пройти проверку.

00:02:04

Мы видим, что по всем пунктам достаточно

00:02:05

близко к этой линии тренда, которая

00:02:07

указывает на то, что потенциально существует

00:02:09

Эффективно взаимосвязь между ставкой

00:02:11

конверсия и цена товара.

00:02:12

Что это значит?

00:02:14

Это очень просто,

00:02:17

чем выше цена товара, и

00:02:19

чем ниже коэффициент конверсии,

00:02:22

что, возможно, могло бы объяснить

00:02:23

эффективно людьми, которые

00:02:25

Поразмышляйте еще немного о

00:02:26

Истинное желание купить

00:02:28

продукт, потому что он довольно привлекателен

00:02:30

для них в финансовом плане.

00:02:33

Итак, я добавил свою линию тренда.

00:02:35

Маленькое беспокойство, которое я вижу,

00:02:36

разве что вдруг шкала начинается с 0

00:02:38

вместо того, чтобы начинать с первого пункта,

00:02:40

что делает его половиной

00:02:42

пустой диаграммы.

00:02:43

Так что для этого мы сможем

00:02:45

Исправьте здесь, нажав

00:02:46

по оси X,

00:02:47

Перейдите в раздел «Форматирование оси» и

00:02:50

Вот идите разместите минимум, который

00:02:51

будет чуть выше,

00:02:53

Так, там, например, мы можем поставить его на 70.

00:02:58

И вдруг мы сможем

00:03:00

даже поставил на 80.

00:03:04

Вот и там, вдруг,

00:03:05

Это позволяет вам пространство гораздо больше

00:03:07

промежуточные точки,

00:03:09

Используйте все пространство с пользой

00:03:10

графика и поверх графика

00:03:13

Потенциально выделять

00:03:14

Точно

00:03:15

выбросы с типично,

00:03:17

Вот, этот момент, который

00:03:19

чуть-чуть далеко,

00:03:20

Даже если он все еще остается в тренде.

00:03:22

Так что ничего паникерского по сравнению с

00:03:25

другим.

00:00:02

Going to have this dataset that's here. Therefore

00:00:05

As a reminder, you have on each of the

00:00:07

course sections on graphs,

00:00:09

Each time you will have a file

00:00:12

in course materials,

00:00:14

So here in étape_4,_visualisation_de_vos_données

00:00:16

and in 4_relation_entre_propriétés,

00:00:19

You have this course that is here and therefore at

00:00:21

Inside, you're going to have this painting that

00:00:23

contains product information,

00:00:25

so namely their price,

00:00:27

the conversion rate,

00:00:28

So here we must project ourselves on a

00:00:31

e-commerce site where for 100 people

00:00:34

who put this product in a basket

00:00:36

How many will finally order it?

00:00:39

Is there going to be a loss on

00:00:41

Each step of the purchase funnel?

00:00:44

Then we will have the turnover

00:00:47

that was generated by the product.

00:00:50

And finally, to which category,

00:00:52

what kind of relationship

00:00:55

with the product.

00:00:57

So we're going to have three answers

00:00:59

to find for

00:01:01

The questions that are in

00:01:02

this document. And the first,

00:01:04

Is there a relationship between the

00:01:06

conversion rate and product price.

00:01:08

So for that, we will

00:01:10

go and select the two columns in question,

00:01:12

So the price of the product and the

00:01:14

conversion rate.

00:01:15

We're going to go here in Insertion,

00:01:16

go to the Points Cloud and go here

00:01:20

Select this visualization

00:01:21

Scatterplot.

00:01:23

We're going to expand it a little bit here.

00:01:28

And so we see that indeed

00:01:30

there seems to be something,

00:01:32

So there I hide nothing,

00:01:33

This is exactly the data that was

00:01:36

present in the presentation,

00:01:38

on the theoretical part.

00:01:39

So every point,

00:01:40

As a reminder,

00:01:41

represents a product and therefore

00:01:43

Indeed there we feel that there is

00:01:45

still potentially has a

00:01:47

correlation that can exist between the two.

00:01:50

And for that, we will

00:01:54

Add a trendline.

00:01:58

Here.

00:02:01

Trend line that will allow us

00:02:03

Effectively to go validate.

00:02:04

We see that all the points are quite

00:02:05

close to this trend line which

00:02:07

indicates that there is potentially

00:02:09

Effectively a relationship between the rate

00:02:11

conversion and the price of the product.

00:02:12

What does that mean?

00:02:14

It is that quite simply,

00:02:17

the higher the price of the product, and

00:02:19

the lower the conversion rate,

00:02:22

which could perhaps explain

00:02:23

effectively by people who

00:02:25

reflect a little more on

00:02:26

the true will to buy the

00:02:28

product because it's quite engaging

00:02:30

for them in financial terms.

00:02:33

So there I added my trend line.

00:02:35

Small concern that I can see,

00:02:36

is that suddenly the scale starts at 0

00:02:38

instead of starting with the first point,

00:02:40

which makes it half

00:02:42

of the chart that is empty.

00:02:43

So for that, we'll be able to

00:02:45

correct here by clicking

00:02:46

on the x-axis,

00:02:47

go to axis formatting and

00:02:50

Here go place a minimum that

00:02:51

will be a little higher,

00:02:53

So there for example we can put it at 70.

00:02:58

And suddenly we will be able to

00:03:00

even put it at 80.

00:03:04

That's and there, suddenly,

00:03:05

it allows you to space much more

00:03:07

points in between,

00:03:09

make good use of all the space

00:03:10

of the graph and on top of that of

00:03:13

potentially highlight

00:03:14

Precisely

00:03:15

outliers with typically,

00:03:17

Here, this point which is

00:03:19

a little bit distant,

00:03:20

even if it still remains in the trend.

00:03:22

So nothing alarmist compared to

00:03:25

to others.

00:00:02

Voy a tener este conjunto de datos que está aquí. Por lo tanto

00:00:05

Como recordatorio, tiene en cada uno de los

00:00:07

secciones del curso sobre gráficos,

00:00:09

Cada vez que tengas un archivo

00:00:12

en los materiales del curso,

00:00:14

Así que aquí en étape_4,_visualisation_de_vos_données

00:00:16

y en 4_relation_entre_propriétés,

00:00:19

Tienes este curso que está aquí y por lo tanto en

00:00:21

En el interior, vas a tener esta pintura que

00:00:23

contiene información del producto,

00:00:25

es decir, su precio,

00:00:27

el tipo de conversión,

00:00:28

Así que aquí debemos proyectarnos en un

00:00:31

Sitio de comercio electrónico donde para 100 personas

00:00:34

Quién puso este producto en una canasta

00:00:36

¿Cuántos finalmente lo pedirán?

00:00:39

¿Va a haber una pérdida en

00:00:41

¿Cada paso del embudo de compra?

00:00:44

Entonces tendremos la facturación

00:00:47

que fue generado por el producto.

00:00:50

Y finalmente, a qué categoría,

00:00:52

qué tipo de relación

00:00:55

con el producto.

00:00:57

Así que vamos a tener tres respuestas

00:00:59

para encontrar

00:01:01

Las preguntas que están en

00:01:02

este documento. Y la primera,

00:01:04

¿Existe una relación entre el

00:01:06

tasa de conversión y precio del producto.

00:01:08

Así que para eso, vamos a

00:01:10

ir y seleccionar las dos columnas en cuestión,

00:01:12

Así que el precio del producto y el

00:01:14

tasa de conversión.

00:01:15

Vamos a ir aquí en Inserción,

00:01:16

ir a la nube de puntos y vaya aquí

00:01:20

Seleccione esta visualización

00:01:21

Diagrama de dispersión.

00:01:23

Vamos a ampliarlo un poco aquí.

00:01:28

Y así lo vemos de hecho

00:01:30

parece haber algo,

00:01:32

Así que ahí no escondo nada,

00:01:33

Estos son exactamente los datos que fueron

00:01:36

presente en la presentación,

00:01:38

en la parte teórica.

00:01:39

Así que cada punto,

00:01:40

Como recordatorio,

00:01:41

representa un producto y, por lo tanto,

00:01:43

De hecho, allí sentimos que hay

00:01:45

todavía potencialmente tiene un

00:01:47

correlación que puede existir entre los dos.

00:01:50

Y para eso,

00:01:54

Añade una línea de tendencia.

00:01:58

Aquí.

00:02:01

Línea de tendencia que nos permitirá

00:02:03

Efectivamente para ir validando.

00:02:04

Vemos que todos los puntos son bastante

00:02:05

cerca de esta línea de tendencia que

00:02:07

indica que hay potencialmente

00:02:09

Efectivamente una relación entre la tasa

00:02:11

conversión y el precio del producto.

00:02:12

¿Qué significa eso?

00:02:14

Es que simplemente,

00:02:17

cuanto mayor sea el precio del producto, y

00:02:19

cuanto menor sea la tasa de conversión,

00:02:22

lo que tal vez podría explicar

00:02:23

efectivamente por personas que

00:02:25

Reflexiona un poco más sobre

00:02:26

La verdadera voluntad de comprar el

00:02:28

producto porque es bastante atractivo

00:02:30

para ellos en términos financieros.

00:02:33

Así que allí agregué mi línea de tendencia.

00:02:35

Pequeña preocupación que puedo ver,

00:02:36

es que de repente la escala comienza en 0

00:02:38

en lugar de comenzar con el primer punto,

00:02:40

lo que lo convierte en la mitad

00:02:42

del gráfico que está vacío.

00:02:43

Así que para eso, seremos capaces de

00:02:45

Corrija aquí haciendo clic en

00:02:46

en el eje x,

00:02:47

Vaya a Formato de ejes y

00:02:50

Aquí ir colocando un mínimo que

00:02:51

será un poco más alto,

00:02:53

Así que allí, por ejemplo, podemos ponerlo en 70.

00:02:58

Y de repente seremos capaces de

00:03:00

incluso lo puso en 80.

00:03:04

Eso es y ahí, de repente,

00:03:05

Te permite espaciar mucho más

00:03:07

puntos intermedios,

00:03:09

Hacer un buen uso de todo el espacio

00:03:10

del gráfico y encima del de

00:03:13

Potencialmente destacado

00:03:14

Precisamente

00:03:15

valores atípicos con típicamente,

00:03:17

Aquí, este punto que es

00:03:19

un poco distante,

00:03:20

incluso si todavía se mantiene en la tendencia.

00:03:22

Así que nada alarmista comparado con

00:03:25

a otros.

00:00:02

Ich werde diesen Datensatz haben, der hier ist. Deshalb

00:00:05

Zur Erinnerung: Sie haben auf jedem der

00:00:07

Kursabschnitte zu Graphen,

00:00:09

Jedes Mal, wenn Sie eine Datei haben

00:00:12

in den Kursmaterialien,

00:00:14

Also hier in étape_4,_visualisation_de_vos_données

00:00:16

und in 4_relation_entre_propriétés,

00:00:19

Sie haben diesen Kurs, der hier ist und daher bei

00:00:21

Im Inneren werden Sie dieses Gemälde haben, das

00:00:23

enthält Produktinformationen,

00:00:25

also nämlich ihr Preis,

00:00:27

die Umwandlungsrate,

00:00:28

Hier müssen wir uns also auf eine

00:00:31

E-Commerce-Website für 100 Personen

00:00:34

die dieses Produkt in einen Warenkorb gelegt haben

00:00:36

Wie viele werden es schließlich bestellen?

00:00:39

Wird es einen Verlust auf

00:00:41

Jeder Schritt des Kauftrichters?

00:00:44

Dann haben wir den Umsatz

00:00:47

die durch das Produkt generiert wurde.

00:00:50

Und schließlich, zu welcher Kategorie,

00:00:52

Was für eine Art von Beziehung?

00:00:55

mit dem Produkt.

00:00:57

Wir werden also drei Antworten haben

00:00:59

zu finden für

00:01:01

Die Fragen, die in

00:01:02

dieses Dokuments. Und die erste,

00:01:04

Gibt es einen Zusammenhang zwischen den

00:01:06

Conversion-Rate und Produktpreis.

00:01:08

Dafür werden wir

00:01:10

Gehen Sie und wählen Sie die beiden fraglichen Spalten aus,

00:01:12

Der Preis des Produkts und die

00:01:14

Umrechnungskurs.

00:01:15

Wir gehen hier in Insertion,

00:01:16

Gehen Sie zur Punktewolke und gehen Sie hier

00:01:20

Wählen Sie diese Visualisierung aus

00:01:21

Streudiagramm.

00:01:23

Wir werden es hier ein wenig erweitern.

00:01:28

Und so sehen wir das in der Tat

00:01:30

da scheint etwas zu sein,

00:01:32

Da verstecke ich also nichts,

00:01:33

Das sind genau die Daten, die

00:01:36

in der Präsentation anwesend sind,

00:01:38

auf den theoretischen Teil.

00:01:39

Also jeder Punkt,

00:01:40

Zur Erinnerung:

00:01:41

ein Produkt darstellt und daher

00:01:43

In der Tat haben wir das Gefühl, dass es

00:01:45

hat potenziell immer noch eine

00:01:47

Korrelation, die zwischen den beiden bestehen kann.

00:01:50

Und dafür werden wir

00:01:54

Fügen Sie eine Trendlinie hinzu.

00:01:58

Hier.

00:02:01

Trendlinie, die es uns ermöglicht,

00:02:03

Effektiv, um zu validieren.

00:02:04

Wir sehen, dass alle Punkte ziemlich

00:02:05

in der Nähe dieser Trendlinie, die

00:02:07

weist darauf hin, dass es potenziell

00:02:09

Effektiv ist eine Beziehung zwischen der Rate

00:02:11

Umrechnung und den Preis des Produkts.

00:02:12

Was bedeutet das?

00:02:14

Es ist ganz einfach,

00:02:17

je höher der Preis des Produkts, und

00:02:19

je niedriger die Conversion-Rate,

00:02:22

was vielleicht erklären könnte

00:02:23

wirksam von Menschen, die

00:02:25

Reflektieren Sie ein wenig mehr über

00:02:26

Der wahre Wille, die

00:02:28

Produkt, weil es ziemlich ansprechend ist

00:02:30

für sie in finanzieller Hinsicht.

00:02:33

Dort habe ich also meine Trendlinie hinzugefügt.

00:02:35

Kleine Sorge, die ich sehen kann,

00:02:36

ist, dass die Skala plötzlich bei 0 beginnt

00:02:38

Anstatt mit dem ersten Punkt zu beginnen,

00:02:40

was es zur Hälfte macht

00:02:42

des Diagramms, das leer ist.

00:02:43

Dafür werden wir in der Lage sein,

00:02:45

Korrigieren Sie hier, indem Sie auf

00:02:46

auf der x-Achse,

00:02:47

Gehen Sie zu Achsenformatierung und

00:02:50

Hier gehen Sie ein Minimum, das

00:02:51

wird etwas höher sein,

00:02:53

Dort können wir es zum Beispiel auf 70 setzen.

00:02:58

Und plötzlich werden wir in der Lage sein,

00:03:00

Ich habe es sogar auf 80 gesetzt.

00:03:04

Das ist und da, plötzlich,

00:03:05

Es ermöglicht Ihnen, viel mehr Platz zu haben

00:03:07

Punkte dazwischen,

00:03:09

Nutzen Sie den gesamten Platz gut aus

00:03:10

des Graphen und zusätzlich zu dem von

00:03:13

Potenzielles Highlight

00:03:14

Genau

00:03:15

Ausreißer mit typischerweise,

00:03:17

Hier, dieser Punkt, der

00:03:19

ein bisschen fern,

00:03:20

Auch wenn es immer noch im Trend liegt.

00:03:22

Also nichts Alarmistisches im Vergleich zu

00:03:25

für andere.

00:00:02

Vai ter esse conjunto de dados que está aqui. Portanto

00:00:05

Como um lembrete, você tem em cada um dos

00:00:07

seções do curso sobre gráficos,

00:00:09

Cada vez que você tiver um arquivo

00:00:12

nos materiais do curso,

00:00:14

Então aqui no étape_4._visualisation_de_vos_données

00:00:16

e em 4_relation_entre_propriétés,

00:00:19

Você tem esse curso que está aqui e, portanto, em

00:00:21

Lá dentro, você vai ter essa pintura que

00:00:23

contém informações sobre o produto,

00:00:25

assim, ou seja, o seu preço,

00:00:27

a taxa de conversão,

00:00:28

Portanto, aqui devemos nos projetar em um

00:00:31

site de e-commerce onde para 100 pessoas

00:00:34

que colocaram este produto em uma cesta

00:00:36

Quantos vão finalmente encomendá-lo?

00:00:39

Vai haver uma perda em

00:00:41

Cada etapa do funil de compra?

00:00:44

Depois teremos o volume de negócios

00:00:47

que foi gerado pelo produto.

00:00:50

E, finalmente, para qual categoria,

00:00:52

que tipo de relacionamento

00:00:55

com o produto.

00:00:57

Então nós vamos ter três respostas

00:00:59

para encontrar para

00:01:01

As perguntas que estão em

00:01:02

este documento. E o primeiro,

00:01:04

Existe uma relação entre o

00:01:06

taxa de conversão e preço do produto.

00:01:08

Então, para isso, nós vamos

00:01:10

vá e selecione as duas colunas em questão,

00:01:12

Assim, o preço do produto e o

00:01:14

taxa de conversão.

00:01:15

Vamos aqui na Inserção,

00:01:16

vá para a Nuvem de Pontos e acesse aqui

00:01:20

Selecione esta visualização

00:01:21

Gráfico de dispersão.

00:01:23

Vamos expandir um pouco aqui.

00:01:28

E assim vemos isso de fato

00:01:30

parece haver algo,

00:01:32

Então aí eu não escondo nada,

00:01:33

Esses são exatamente os dados que foram

00:01:36

presente na apresentação,

00:01:38

na parte teórica.

00:01:39

Então, cada ponto,

00:01:40

Como lembrete,

00:01:41

representa um produto e, portanto,

00:01:43

De facto, aí sentimos que há

00:01:45

ainda potencialmente tem um

00:01:47

correlação que pode existir entre os dois.

00:01:50

E para isso, vamos

00:01:54

Adicione uma linha de tendência.

00:01:58

Aqui.

00:02:01

Linha de tendência que nos permitirá

00:02:03

Efetivamente para ir validar.

00:02:04

Vemos que todos os pontos são bastante

00:02:05

perto desta linha de tendência que

00:02:07

indica que há potencialmente

00:02:09

Efetivamente uma relação entre a taxa

00:02:11

conversão e o preço do produto.

00:02:12

O que isso significa?

00:02:14

É que, muito simplesmente,

00:02:17

quanto maior o preço do produto, e

00:02:19

quanto menor a taxa de conversão,

00:02:22

o que talvez pudesse explicar

00:02:23

efetivamente por pessoas que

00:02:25

reflita um pouco mais sobre

00:02:26

a verdadeira vontade de comprar o

00:02:28

produto porque é bastante envolvente

00:02:30

para eles em termos financeiros.

00:02:33

Então lá eu adicionei minha linha de tendência.

00:02:35

Pequena preocupação que eu posso ver,

00:02:36

é que de repente a escala começa em 0

00:02:38

Em vez de começar pelo primeiro ponto,

00:02:40

o que o torna metade

00:02:42

do gráfico que está vazio.

00:02:43

Então, para isso, vamos conseguir

00:02:45

Corrija aqui clicando em

00:02:46

no eixo x,

00:02:47

Vá para Formatação de Eixo e

00:02:50

Aqui vai colocar um mínimo que

00:02:51

será um pouco mais alto,

00:02:53

Então, por exemplo, podemos colocá-lo em 70.

00:02:58

E de repente seremos capazes de

00:03:00

chegou a colocá-lo em 80.

00:03:04

Isso e aí, de repente,

00:03:05

ele permite que você espaçar muito mais

00:03:07

pontos intermédios,

00:03:09

fazer bom uso de todo o espaço

00:03:10

do gráfico e em cima do de

00:03:13

Destaque potencial

00:03:14

Precisamente

00:03:15

outliers com tipicamente,

00:03:17

Aqui, este ponto que é

00:03:19

um pouco distante,

00:03:20

mesmo que ainda permaneça na tendência.

00:03:22

Portanto, nada alarmista comparado a

00:03:25

para outros.

00:00:02

Gaat deze dataset hebben die hier is. Daarom

00:00:05

Ter herinnering, je hebt op elk van de

00:00:07

cursussecties over grafieken,

00:00:09

Elke keer heb je een bestand

00:00:12

in cursusmateriaal,

00:00:14

Dus hier in étape_4,_visualisation_de_vos_données

00:00:16

en in 4_relation_entre_propriétés,

00:00:19

Je hebt deze cursus die hier en dus bij

00:00:21

Binnenin heb je dit schilderij dat

00:00:23

productinformatie bevat,

00:00:25

dus namelijk hun prijs,

00:00:27

de omrekeningskoers,

00:00:28

Dus hier moeten we onszelf projecteren op een

00:00:31

e-commerce site waar voor 100 personen

00:00:34

wie dit product in een winkelmandje heeft gelegd

00:00:36

Hoeveel zullen het uiteindelijk bestellen?

00:00:39

Gaat er een verlies op

00:00:41

Elke stap van de aankooptrechter?

00:00:44

Dan hebben we de omzet

00:00:47

die door het product werd gegenereerd.

00:00:50

En tot slot, naar welke categorie,

00:00:52

wat voor soort relatie

00:00:55

met het product.

00:00:57

Dus we gaan drie antwoorden hebben

00:00:59

te vinden voor

00:01:01

De vragen die in

00:01:02

dit document. En de eerste,

00:01:04

Is er een relatie tussen de

00:01:06

conversieratio en productprijs.

00:01:08

Dus daarvoor zullen we

00:01:10

ga en selecteer de twee kolommen in kwestie,

00:01:12

Dus de prijs van het product en de

00:01:14

omrekeningskoers.

00:01:15

We gaan hier in Insertion,

00:01:16

ga naar de Points Cloud en ga hierheen

00:01:20

Selecteer deze visualisatie

00:01:21

Scatterplot.

00:01:23

We gaan het hier een beetje uitbreiden.

00:01:28

En dat zien we dus inderdaad

00:01:30

er lijkt iets te zijn,

00:01:32

Dus daar verberg ik niets,

00:01:33

Dit zijn precies de gegevens die

00:01:36

aanwezig zijn in de presentatie,

00:01:38

op het theoretische gedeelte.

00:01:39

Dus elk punt,

00:01:40

Ter herinnering,

00:01:41

vertegenwoordigt een product en daarom

00:01:43

Daar hebben we inderdaad het gevoel dat er

00:01:45

heeft nog steeds potentieel een

00:01:47

correlatie die tussen de twee kan bestaan.

00:01:50

En daarvoor zullen we

00:01:54

Voeg een trendlijn toe.

00:01:58

Hier.

00:02:01

Trendlijn die ons in staat zal stellen

00:02:03

Effectief om te gaan valideren.

00:02:04

We zien dat alle punten behoorlijk zijn

00:02:05

dicht bij deze trendlijn die

00:02:07

geeft aan dat er potentieel

00:02:09

Effectief een relatie tussen het tarief

00:02:11

conversie en de prijs van het product.

00:02:12

Wat moet dat betekenen?

00:02:14

Het is zo eenvoudig,

00:02:17

hoe hoger de prijs van het product, en

00:02:19

hoe lager de omrekeningskoers,

00:02:22

Dat zou misschien kunnen verklaren

00:02:23

effectief door mensen die

00:02:25

Denk wat meer na over

00:02:26

de ware wil om de

00:02:28

product omdat het heel boeiend is

00:02:30

voor hen in financiële termen.

00:02:33

Dus daar heb ik mijn trendlijn toegevoegd.

00:02:35

Kleine zorg die ik kan zien,

00:02:36

is dat ineens de schaal begint bij 0

00:02:38

in plaats van te beginnen met het eerste punt,

00:02:40

waardoor het de helft is

00:02:42

van de grafiek die leeg is.

00:02:43

Dus daarvoor zullen we in staat zijn om

00:02:45

Corrigeer hier door te klikken op

00:02:46

op de x-as,

00:02:47

ga naar asopmaak en

00:02:50

Hier ga je een minimum plaatsen dat

00:02:51

zal een beetje hoger zijn,

00:02:53

Dus daar kunnen we het bijvoorbeeld op 70 zetten.

00:02:58

En ineens zullen we dat kunnen

00:03:00

zet het zelfs op 80.

00:03:04

Dat is en daar, ineens,

00:03:05

het stelt je in staat om veel meer ruimte te maken

00:03:07

punten daartussenin,

00:03:09

Maak goed gebruik van alle ruimte

00:03:10

van de grafiek en bovenop die van

00:03:13

potentieel hoogtepunt

00:03:14

Precies

00:03:15

uitschieters met typisch,

00:03:17

Hier, dit punt dat is

00:03:19

een beetje afstandelijk,

00:03:20

ook al blijft het nog steeds in de trend.

00:03:22

Dus niets alarmistisch vergeleken met

00:03:25

aan anderen.

00:00:02

Avremo questo set di dati che è qui. Pertanto

00:00:05

Come promemoria, hai su ciascuno dei

00:00:07

sezioni del corso su grafici,

00:00:09

Ogni volta che avrai un file

00:00:12

nei materiali del corso,

00:00:14

Quindi qui in étape_4._visualisation_de_vos_données

00:00:16

e in 4_relation_entre_propriétés,

00:00:19

Hai questo corso che è qui e quindi a

00:00:21

All'interno, avrai questo dipinto che

00:00:23

contiene informazioni sul prodotto,

00:00:25

vale a dire il loro prezzo,

00:00:27

il tasso di conversione,

00:00:28

Quindi qui dobbiamo proiettarci su un

00:00:31

sito e-commerce dove per 100 persone

00:00:34

chi ha messo questo prodotto in un cestino

00:00:36

Quanti alla fine lo ordineranno?

00:00:39

Ci sarà una perdita su

00:00:41

Ogni fase del funnel di acquisto?

00:00:44

Poi avremo il fatturato

00:00:47

che è stato generato dal prodotto.

00:00:50

E infine, a quale categoria,

00:00:52

Che tipo di relazione

00:00:55

con il prodotto.

00:00:57

Quindi avremo tre risposte

00:00:59

da trovare per

00:01:01

Le domande che sono in

00:01:02

questo documento. E il primo,

00:01:04

Esiste una relazione tra i

00:01:06

tasso di conversione e prezzo del prodotto.

00:01:08

Quindi, per questo, lo faremo

00:01:10

vai e seleziona le due colonne in questione,

00:01:12

Quindi il prezzo del prodotto e il

00:01:14

tasso di conversione.

00:01:15

Andremo qui in Inserimento,

00:01:16

vai alla Nuvola di Punti e vai qui

00:01:20

Seleziona questa visualizzazione

00:01:21

Grafico a dispersione.

00:01:23

Lo espanderemo un po 'qui.

00:01:28

E così vediamo che in effetti

00:01:30

sembra che ci sia qualcosa,

00:01:32

Quindi non nascondo nulla,

00:01:33

Questo è esattamente il dato che è stato

00:01:36

presente nella presentazione,

00:01:38

sulla parte teorica.

00:01:39

Quindi ogni punto,

00:01:40

Come promemoria,

00:01:41

rappresenta un prodotto e quindi

00:01:43

In effetti lì sentiamo che c'è

00:01:45

ha ancora potenzialmente un

00:01:47

correlazione che può esistere tra i due.

00:01:50

E per questo, lo faremo

00:01:54

Aggiungi una linea di tendenza.

00:01:58

Qui.

00:02:01

Linea di tendenza che ci permetterà

00:02:03

Effettivamente per andare a convalidare.

00:02:04

Vediamo che tutti i punti sono abbastanza

00:02:05

vicino a questa linea di tendenza che

00:02:07

indica che c'è potenzialmente

00:02:09

Effettivamente una relazione tra il tasso

00:02:11

conversione e il prezzo del prodotto.

00:02:12

Cosa significa?

00:02:14

È che molto semplicemente,

00:02:17

maggiore è il prezzo del prodotto, e

00:02:19

più basso è il tasso di conversione,

00:02:22

che potrebbe forse spiegare

00:02:23

efficacemente da persone che

00:02:25

riflettere un po 'di più su

00:02:26

la vera volontà di acquistare il

00:02:28

prodotto perché è abbastanza coinvolgente

00:02:30

per loro in termini finanziari.

00:02:33

Quindi lì ho aggiunto la mia linea di tendenza.

00:02:35

Piccola preoccupazione che posso vedere,

00:02:36

è che improvvisamente la scala inizia da 0

00:02:38

invece di iniziare con il primo punto,

00:02:40

che lo rende metà

00:02:42

del grafico vuoto.

00:02:43

Quindi, per questo, saremo in grado di

00:02:45

Correggi qui cliccando

00:02:46

sull'asse x,

00:02:47

Vai a Formattazione degli assi e

00:02:50

Qui vai posto un minimo che

00:02:51

sarà un po 'più alto,

00:02:53

Quindi lì per esempio possiamo metterlo a 70.

00:02:58

E improvvisamente saremo in grado di

00:03:00

anche metterlo a 80.

00:03:04

Questo è e lì, improvvisamente,

00:03:05

Ti permette di spaziare molto di più

00:03:07

punti intermedi,

00:03:09

Fai buon uso di tutto lo spazio

00:03:10

del grafico e in cima a quello di

00:03:13

potenzialmente evidenziare

00:03:14

Proprio

00:03:15

valori anomali con tipicamente,

00:03:17

Ecco, questo punto che è

00:03:19

un po' distante,

00:03:20

anche se rimane ancora in tendenza.

00:03:22

Quindi nulla di allarmista rispetto a

00:03:25

agli altri.

00:00:02

سيكون لديك مجموعة البيانات هذه هنا. لذلك

00:00:05

للتذكير ، لديك على كل من

00:00:07

أقسام الدورة على الرسوم البيانية ،

00:00:09

في كل مرة سيكون لديك ملف

00:00:12

في مواد الدورة ،

00:00:14

حتى هنا في étape_4,_visualisation_de_vos_données

00:00:16

وفي 4_relation_entre_propriétés ،

00:00:19

لديك هذه الدورة الموجودة هنا وبالتالي في

00:00:21

في الداخل ، ستحصل على هذه اللوحة التي

00:00:23

يحتوي على معلومات المنتج ،

00:00:25

أي سعرها ،

00:00:27

معدل التحويل ،

00:00:28

لذلك هنا يجب أن نسقط أنفسنا على

00:00:31

موقع للتجارة الإلكترونية حيث يتسع ل 100 شخص

00:00:34

من وضع هذا المنتج في سلة

00:00:36

كم عدد الذين سيطلبونها في النهاية؟

00:00:39

هل ستكون هناك خسارة في

00:00:41

كل خطوة من خطوات قمع الشراء؟

00:00:44

ثم سيكون لدينا دوران

00:00:47

التي تم إنشاؤها بواسطة المنتج.

00:00:50

وأخيرا ، إلى أي فئة ،

00:00:52

أي نوع من العلاقة

00:00:55

مع المنتج.

00:00:57

إذن، سيكون لدينا ثلاث إجابات

00:00:59

للعثور على

00:01:01

الأسئلة الموجودة في

00:01:02

هذه الوثيقة. والأول،

00:01:04

هل هناك علاقة بين

00:01:06

معدل التحويل وسعر المنتج.

00:01:08

لذلك ، سنقوم

00:01:10

اذهب وحدد العمودين المعنيين ،

00:01:12

وبالتالي فإن سعر المنتج و

00:01:14

معدل التحويل.

00:01:15

سنذهب هنا في الإدراج ،

00:01:16

انتقل إلى سحابة النقاط وانتقل إلى هنا

00:01:20

حدد هذا المرئيات

00:01:21

مبعثر.

00:01:23

سنقوم بتوسيعه قليلا هنا.

00:01:28

وهكذا نرى ذلك بالفعل

00:01:30

يبدو أن هناك شيئا ما ،

00:01:32

لذلك هناك لا أخفي شيئا ،

00:01:33

هذه هي بالضبط البيانات التي كانت

00:01:36

حاضر في العرض التقديمي ،

00:01:38

على الجزء النظري.

00:01:39

لذلك كل نقطة ،

00:01:40

للتذكير،

00:01:41

يمثل منتجا وبالتالي

00:01:43

في الواقع هناك نشعر أن هناك

00:01:45

لا يزال من المحتمل أن يكون لديه

00:01:47

الارتباط الذي يمكن أن يوجد بين الاثنين.

00:01:50

ولهذا ، سنقوم

00:01:54

أضف خط اتجاه.

00:01:58

هنا.

00:02:01

خط الاتجاه الذي سيسمح لنا

00:02:03

على نحو فعال للذهاب التحقق من الصحة.

00:02:04

نرى أن جميع النقاط تماما

00:02:05

بالقرب من خط الاتجاه هذا الذي

00:02:07

يشير إلى احتمال وجود

00:02:09

علاقة فعالة بين المعدل

00:02:11

التحويل وسعر المنتج.

00:02:12

ماذا يعني ذلك؟

00:02:14

هذا بكل بساطة ،

00:02:17

كلما ارتفع سعر المنتج ، و

00:02:19

كلما انخفض معدل التحويل ،

00:02:22

وهو ما يمكن أن يفسر

00:02:23

بشكل فعال من قبل الأشخاص الذين

00:02:25

التفكير أكثر قليلا في

00:02:26

الإرادة الحقيقية لشراء

00:02:28

المنتج لأنه جذاب للغاية

00:02:30

بالنسبة لهم من الناحية المالية.

00:02:33

لذلك أضفت خط الاتجاه الخاص بي.

00:02:35

قلق صغير أستطيع أن أرى ،

00:02:36

هو أنه فجأة يبدأ المقياس عند 0

00:02:38

بدلا من البدء بالنقطة الأولى ،

00:02:40

مما يجعلها نصف

00:02:42

من المخطط الفارغ.

00:02:43

لذلك ، سنكون قادرين على

00:02:45

صحيح هنا بالنقر فوق

00:02:46

على المحور السيني ،

00:02:47

انتقل إلى تنسيق المحور و

00:02:50

هنا اذهب ضع الحد الأدنى الذي

00:02:51

سيكون أعلى قليلا ،

00:02:53

لذلك هناك على سبيل المثال يمكننا وضعها عند 70.

00:02:58

وفجأة سنكون قادرين على

00:03:00

حتى وضعها في 80.

00:03:04

هذا وهناك ، فجأة ،

00:03:05

يسمح لك بمساحة أكبر بكثير

00:03:07

نقاط بينهما ،

00:03:09

استفد جيدا من كل المساحة

00:03:10

من التمثيل البياني وفوق التمثيل البياني

00:03:13

يحتمل تسليط الضوء

00:03:14

بالضبط

00:03:15

القيم المتطرفة مع عادة ،

00:03:17

هنا ، هذه النقطة التي هي

00:03:19

بعيد قليلا ،

00:03:20

حتى لو كان لا يزال في الاتجاه.

00:03:22

لذلك لا شيء مثير للقلق مقارنة ب

00:03:25

للآخرين.

00:00:02

Burada bulunan bu veri kümesine sahip olacağım. Bu yüzden

00:00:05

Bir hatırlatma olarak, her birinde

00:00:07

grafikler üzerine ders bölümleri,

00:00:09

Her seferinde bir dosyanız olacak

00:00:12

ders materyallerinde,

00:00:14

Yani burada, étape_4,_visualisation_de_vos_données

00:00:16

ve 4_relation_entre_propriétés,

00:00:19

Burada ve dolayısıyla şu konumda olan bu kursa sahipsiniz:

00:00:21

İçinde, şu resme sahip olacaksın:

00:00:23

ürün bilgilerini içeren,

00:00:25

yani fiyatları,

00:00:27

dönüşüm oranı,

00:00:28

Bu yüzden burada kendimizi bir

00:00:31

100 kişilik e-ticaret sitesi

00:00:34

Bu ürünü bir sepete kim koydu

00:00:36

Sonunda kaç kişi sipariş edecek?

00:00:39

Bir kayıp olacak mı

00:00:41

Satın alma hunisinin her adımı?

00:00:44

O zaman ciroya sahip olacağız

00:00:47

ürün tarafından oluşturulan.

00:00:50

Ve son olarak, hangi kategoriye,

00:00:52

ne tür bir ilişki

00:00:55

ürünle birlikte.

00:00:57

Yani üç cevabımız olacak

00:00:59

bulmak için

00:01:01

İçinde yer alan sorular

00:01:02

Bu belge. Ve birincisi,

00:01:04

Arasında bir ilişki var mı

00:01:06

dönüşüm oranı ve ürün fiyatı.

00:01:08

Bunun için de şunları yapacağız:

00:01:10

gidin ve söz konusu iki sütunu seçin,

00:01:12

Yani ürünün fiyatı ve

00:01:14

dönüşüm oranı.

00:01:15

Buraya Insertion'da gideceğiz,

00:01:16

Puan Bulutu'na gidin ve buraya gidin

00:01:20

Bu görselleştirmeyi seçin

00:01:21

Dağılım grafiği.

00:01:23

Burada biraz genişleteceğiz.

00:01:28

Ve böylece gerçekten de şunu görüyoruz

00:01:30

bir şey var gibi görünüyor,

00:01:32

Bu yüzden orada hiçbir şey saklamıyorum,

00:01:33

Bu tam olarak olan verilerdir

00:01:36

sunumda hazır bulunan,

00:01:38

teorik kısımda.

00:01:39

Yani her nokta,

00:01:40

Bir hatırlatma olarak,

00:01:41

bir ürünü temsil eder ve bu nedenle

00:01:43

Gerçekten de orada olduğunu hissediyoruz

00:01:45

hala potansiyel olarak bir

00:01:47

ikisi arasında var olabilecek korelasyon.

00:01:50

Ve bunun için yapacağız

00:01:54

Eğilim çizgisi ekleyin.

00:01:58

Burada.

00:02:01

Bize izin verecek trend çizgisi

00:02:03

Etkili bir şekilde doğrulamak için.

00:02:04

Tüm noktaların oldukça iyi olduğunu görüyoruz

00:02:05

Bu trend çizgisine yakın olan

00:02:07

potansiyel olarak var olduğunu gösterir

00:02:09

Oran arasında etkili bir ilişki

00:02:11

dönüşüm ve ürünün fiyatı.

00:02:12

Bu ne demek?

00:02:14

Bu oldukça basit,

00:02:17

ürünün fiyatı ne kadar yüksekse, ve

00:02:19

dönüşüm oranı ne kadar düşükse,

00:02:22

belki de açıklayabilir

00:02:23

etkili bir şekilde insanlar tarafından

00:02:25

biraz daha fazla düşünün

00:02:26

satın almak için gerçek irade

00:02:28

ürün çünkü oldukça ilgi çekici

00:02:30

onlar için finansal açıdan.

00:02:33

Bu yüzden oraya trend çizgimi ekledim.

00:02:35

Görebildiğim küçük bir endişe,

00:02:36

aniden ölçeğin 0'dan başlamasıdır

00:02:38

ilk noktadan başlamak yerine,

00:02:40

bu da onu yarı yarıya yapar

00:02:42

boş olan grafiğin

00:02:43

Yani bunun için şunları yapabileceğiz:

00:02:45

tıklayarak buradan düzeltin

00:02:46

x ekseninde,

00:02:47

Eksen biçimlendirmesine gidin ve

00:02:50

İşte git en azından

00:02:51

biraz daha yüksek olacak,

00:02:53

Yani orada örneğin 70'e koyabiliriz.

00:02:58

Ve aniden yapabileceğiz

00:03:00

hatta 80'e bile koydu.

00:03:04

Bu ve orada, aniden,

00:03:05

çok daha fazla yer açmanızı sağlar

00:03:07

aradaki noktalar,

00:03:09

Tüm alanı iyi kullanın

00:03:10

grafiğin ve grafiğin üstüne

00:03:13

potansiyel olarak vurgulayın

00:03:14

Tam

00:03:15

tipik olarak aykırı değerler,

00:03:17

İşte, bu nokta

00:03:19

biraz uzak,

00:03:20

hala trendde kalsa bile.

00:03:22

Yani hiçbir şey ile karşılaştırıldığında alarmist bir şey

00:03:25

diğerlerine.

00:00:02

Będzie miał ten zestaw danych, który jest tutaj. Więc

00:00:05

Przypominamy, że masz na każdym z

00:00:07

sekcje kursu na wykresach,

00:00:09

Za każdym razem będziesz mieć plik

00:00:12

w materiałach szkoleniowych,

00:00:14

Więc tutaj, w étape_4,_visualisation_de_vos_données

00:00:16

oraz w 4_relation_entre_propriétés,

00:00:19

Masz ten kurs, który jest tutaj i dlatego na

00:00:21

W środku będziecie mieli ten obraz, który

00:00:23

zawiera informacje o produkcie,

00:00:25

a mianowicie ich cena,

00:00:27

kurs przeliczeniowy,

00:00:28

Więc tutaj musimy projektować siebie na

00:00:31

Witryna e-commerce, w której dla 100 osób

00:00:34

kto włożył ten produkt do koszyka

00:00:36

Ilu w końcu go zamówi?

00:00:39

Czy będzie strata na

00:00:41

Każdy krok lejka zakupowego?

00:00:44

Wtedy będziemy mieli obrót

00:00:47

który został wygenerowany przez produkt.

00:00:50

I wreszcie, do której kategorii,

00:00:52

jaki rodzaj relacji

00:00:55

z produktem.

00:00:57

Będziemy mieli trzy odpowiedzi

00:00:59

, aby znaleźć dla

00:01:01

Pytania, które są w

00:01:02

niniejszego dokumentu. I pierwsza,

00:01:04

Czy istnieje związek między

00:01:06

współczynnik konwersji i cena produktu.

00:01:08

W tym celu

00:01:10

idź i wybierz dwie kolumny, o których mowa,

00:01:12

Tak więc cena produktu i

00:01:14

Kurs.

00:01:15

Pójdziemy tutaj w Insertion,

00:01:16

przejdź do chmury punktów i przejdź tutaj

00:01:20

Wybierz tę wizualizację.

00:01:21

Wykres punktowy.

00:01:23

Rozwiniemy go trochę tutaj.

00:01:28

I rzeczywiście to widzimy

00:01:30

Wydaje się, że coś w tym jest,

00:01:32

Więc tam nic nie ukrywam,

00:01:33

To są dokładnie te dane, które były

00:01:36

obecny w prezentacji,

00:01:38

w części teoretycznej.

00:01:39

Więc każdy punkt,

00:01:40

Przypominamy, że

00:01:41

reprezentuje produkt, a zatem

00:01:43

Rzeczywiście, czujemy, że tak jest

00:01:45

nadal potencjalnie ma

00:01:47

korelacja, która może istnieć między nimi.

00:01:50

I w tym celu

00:01:54

Dodaj linię trendu.

00:01:58

Tu.

00:02:01

Linia trendu, która nam pozwoli

00:02:03

Skutecznie, aby przejść do walidacji.

00:02:04

Widzimy, że wszystkie punkty są dość

00:02:05

blisko tej linii trendu, która

00:02:07

wskazuje, że istnieje potencjalnie

00:02:09

Efektywna relacja między stawką

00:02:11

konwersja i cena produktu.

00:02:12

Co to oznacza?

00:02:14

Chodzi o to, że po prostu,

00:02:17

im wyższa cena produktu, oraz

00:02:19

im niższy współczynnik konwersji,

00:02:22

co być może mogłoby wyjaśnić

00:02:23

skutecznie przez osoby, które

00:02:25

Zastanów się trochę więcej nad

00:02:26

Prawdziwa wola zakupu

00:02:28

produkt, ponieważ jest dość wciągający

00:02:30

dla nich pod względem finansowym.

00:02:33

Więc tam dodałem moją linię trendu.

00:02:35

Mała troska, którą widzę,

00:02:36

jest to, że nagle skala zaczyna się od 0

00:02:38

zamiast zaczynać od pierwszego punktu,

00:02:40

co czyni go połową

00:02:42

wykresu, który jest pusty.

00:02:43

W tym celu będziemy w stanie

00:02:45

popraw tutaj, klikając

00:02:46

na osi X,

00:02:47

Przejdź do formatowania osi i

00:02:50

Tutaj idź umieścić minimum, że

00:02:51

będzie trochę wyżej,

00:02:53

Na przykład możemy to określić na 70.

00:02:58

I nagle będziemy w stanie

00:03:00

nawet na 80.

00:03:04

To i tam, nagle,

00:03:05

Pozwala na znacznie więcej przestrzeni

00:03:07

punkty pomiędzy,

00:03:09

Wykorzystaj dobrze całą przestrzeń

00:03:10

wykresu i na górze

00:03:13

potencjalnie wyróżnij

00:03:14

Dokładnie

00:03:15

wartości odstające z typowo,

00:03:17

Tutaj ten punkt, który jest

00:03:19

trochę odległy,

00:03:20

nawet jeśli nadal pozostaje w trendzie.

00:03:22

Więc nic alarmistycznego w porównaniu do

00:03:25

innym.

00:00:02

इस डेटासेट को रखने जा रहा है जो यहां है। इसलिए

00:00:05

एक अनुस्मारक के रूप में, आपके पास प्रत्येक पर है

00:00:07

ग्राफ़ पर पाठ्यक्रम अनुभाग,

00:00:09

हर बार आपके पास एक फ़ाइल होगी

00:00:12

पाठ्यक्रम सामग्री में,

00:00:14

तो यहाँ étape_4,_visualisation_de_vos_données

00:00:16

और 4_relation_entre_propriétés में,

00:00:19

आपके पास यह कोर्स है जो यहां है और इसलिए

00:00:21

अंदर, आपके पास यह पेंटिंग होने जा रही है जो

00:00:23

उत्पाद जानकारी शामिल है,

00:00:25

तो अर्थात् उनकी कीमत,

00:00:27

रूपांतरण दर,

00:00:28

तो यहां हमें खुद को एक पर प्रोजेक्ट करना चाहिए

00:00:31

ई-कॉमर्स साइट जहां 100 लोगों के लिए

00:00:34

जो इस उत्पाद को टोकरी में डालते हैं

00:00:36

अंत में कितने लोग इसे ऑर्डर करेंगे?

00:00:39

क्या नुकसान होने वाला है?

00:00:41

खरीद फ़नल का प्रत्येक चरण?

00:00:44

तब हमारे पास कारोबार होगा

00:00:47

जो उत्पाद द्वारा उत्पन्न किया गया था।

00:00:50

और अंत में, किस श्रेणी में,

00:00:52

किस तरह का रिश्ता

00:00:55

उत्पाद के साथ।

00:00:57

तो हमारे पास तीन जवाब होंगे।

00:00:59

खोजने के लिए

00:01:01

जो प्रश्न हैं

00:01:02

यह दस्तावेज़. और पहला,

00:01:04

क्या दोनों के बीच कोई संबंध है?

00:01:06

रूपांतरण दर और उत्पाद मूल्य।

00:01:08

तो इसके लिए, हम करेंगे

00:01:10

जाओ और प्रश्न में दो स्तंभों का चयन करें,

00:01:12

तो उत्पाद की कीमत और

00:01:14

रूपांतरण दर.

00:01:15

हम सम्मिलन में यहाँ जा रहे हैं,

00:01:16

पॉइंट्स क्लाउड पर जाएं और यहां जाएं

00:01:20

इस विज़ुअलाइज़ेशन का चयन करें

00:01:21

स्कैटरप्लॉट।

00:01:23

हम इसे यहां थोड़ा विस्तार ति करने जा रहे हैं।

00:01:28

और इसलिए हम वास्तव में देखते हैं

00:01:30

कुछ तो लगता है,

00:01:32

तो वहाँ मैं कुछ भी नहीं छिपाता,

00:01:33

यह वास्तव में डेटा है जो था

00:01:36

प्रस्तुति में उपस्थित,

00:01:38

सैद्धांतिक भाग पर।

00:01:39

तो हर बात,

00:01:40

एक अनुस्मारक के रूप में,

00:01:41

एक उत्पाद का प्रतिनिधित्व करता है और इसलिए

00:01:43

वास्तव में वहां हम महसूस करते हैं कि वहाँ है

00:01:45

अभी भी संभावित रूप से एक है

00:01:47

सहसंबंध जो दोनों के बीच मौजूद हो सकता है।

00:01:50

और इसके लिए, हम करेंगे

00:01:54

एक ट्रेंडलाइन जोड़ें.

00:01:58

यहाँ।

00:02:01

ट्रेंड लाइन जो हमें अनुमति देगी

00:02:03

प्रभावी रूप से मान्य होने के लिए।

00:02:04

हम देखते हैं कि सभी बिंदु काफी हैं

00:02:05

इस प्रवृत्ति रेखा के करीब कौन सा

00:02:07

इंगित करता है कि संभावित रूप से है

00:02:09

प्रभावी रूप से दर के बीच एक संबंध

00:02:11

रूपांतरण और उत्पाद की कीमत।

00:02:12

उसका क्या मतलब है?

00:02:14

यह काफी सरल है,

00:02:17

उत्पाद की कीमत जितनी अधिक होगी, और

00:02:19

रूपांतरण दर जितनी कम होगी,

00:02:22

जो शायद समझा सकता है

00:02:23

प्रभावी रूप से उन लोगों द्वारा जो

00:02:25

थोड़ा और प्रतिबिंबित करें

00:02:26

खरीदने की सच्ची इच्छा

00:02:28

उत्पाद क्योंकि यह काफी आकर्षक है

00:02:30

वित्तीय दृष्टि से उनके लिए।

00:02:33

तो वहां मैंने अपनी ट्रेंड लाइन जोड़ दी।

00:02:35

छोटी चिंता जो मैं देख सकता हूं,

00:02:36

यह है कि अचानक पैमाना 0 से शुरू होता है

00:02:38

पहले बिंदु से शुरू करने के बजाय,

00:02:40

जो इसे आधा बनाता है

00:02:42

खाली चार्ट का.

00:02:43

तो इसके लिए, हम सक्षम होंगे

00:02:45

क्लिक करके यहां सही करें

00:02:46

x-अक्ष पर,

00:02:47

अक्ष स्वरूपण पर जाएं और

00:02:50

यहां कम से कम एक जगह रखें कि

00:02:51

थोड़ा ऊंचा होगा,

00:02:53

उदाहरण के लिए हम इसे 70 पर रख सकते हैं।

00:02:58

और अचानक हम कर पाएंगे

00:03:00

यहां तक कि इसे 80 पर भी रखें।

00:03:04

यह और वहां है, अचानक,

00:03:05

यह आपको बहुत अधिक स्थान देने की अनुमति देता है

00:03:07

बीच में अंक,

00:03:09

सभी अंतरिक्ष का अच्छा उपयोग करें

00:03:10

ग्राफ के शीर्ष पर और उसके शीर्ष पर

00:03:13

संभावित हाइलाइट

00:03:14

ठीक

00:03:15

आम तौर पर आउटलायर्स के साथ,

00:03:17

यहाँ, यह मुद्दा जो है

00:03:19

थोड़ी दूर,

00:03:20

भले ही यह अभी भी प्रवृत्ति में बना हुआ है।

00:03:22

तो इसकी तुलना में कुछ भी अलार्म नहीं है

00:03:25

दूसरों के लिए।

00:00:02

Akan memiliki dataset ini yang ada di sini. Jadi

00:00:05

Sebagai pengingat, Anda memiliki masing-masing

00:00:07

bagian kursus pada grafik,

00:00:09

Setiap kali Anda akan memiliki file

00:00:12

dalam materi kursus,

00:00:14

Jadi di sini di étape_4,_visualisation_de_vos_données

00:00:16

dan dalam 4_relation_entre_propriétés,

00:00:19

Anda memiliki kursus ini yang ada di sini dan karenanya di

00:00:21

Di dalam, Anda akan memiliki lukisan ini yang

00:00:23

berisi informasi produk,

00:00:25

jadi yaitu harga mereka,

00:00:27

tingkat konversi,

00:00:28

Jadi di sini kita harus memproyeksikan diri kita pada

00:00:31

Situs e-commerce tempat untuk 100 orang

00:00:34

Siapa yang memasukkan produk ini ke dalam keranjang

00:00:36

Berapa banyak yang akhirnya akan memesannya?

00:00:39

Apakah akan ada kerugian pada

00:00:41

Setiap langkah corong pembelian?

00:00:44

Maka kita akan memiliki omset

00:00:47

yang dihasilkan oleh produk.

00:00:50

Dan akhirnya, ke kategori mana,

00:00:52

hubungan seperti apa

00:00:55

dengan produk.

00:00:57

Jadi kita akan memiliki tiga jawaban

00:00:59

untuk menemukan

00:01:01

Pertanyaan-pertanyaan yang ada di

00:01:02

dokumen ini. Dan yang pertama,

00:01:04

Apakah ada hubungan antara

00:01:06

tingkat konversi dan harga produk.

00:01:08

Jadi untuk itu, kami akan

00:01:10

pergi dan pilih dua kolom yang dimaksud,

00:01:12

Jadi harga produk dan

00:01:14

tingkat konversi.

00:01:15

Kita akan pergi ke sini di Penyisipan,

00:01:16

pergi ke Points Cloud dan pergi di sini

00:01:20

Pilih visualisasi ini

00:01:21

Scatterplot.

00:01:23

Kami akan mengembangkannya sedikit di sini.

00:01:28

Jadi kita melihat itu memang

00:01:30

sepertinya ada sesuatu,

00:01:32

Jadi di sana saya tidak menyembunyikan apa pun,

00:01:33

Ini persis data yang

00:01:36

hadir dalam presentasi,

00:01:38

pada bagian teoretis.

00:01:39

Jadi setiap poin,

00:01:40

Sebagai pengingat,

00:01:41

mewakili produk dan oleh karena itu

00:01:43

Memang di sana kita merasa bahwa ada

00:01:45

masih berpotensi memiliki

00:01:47

korelasi yang bisa ada di antara keduanya.

00:01:50

Dan untuk itu, kami akan melakukannya

00:01:54

Tambahkan garis tren.

00:01:58

Sini.

00:02:01

Garis tren yang akan memungkinkan kita

00:02:03

Secara efektif untuk memvalidasi.

00:02:04

Kami melihat bahwa semua poin cukup

00:02:05

dekat dengan garis tren ini yang

00:02:07

menunjukkan bahwa ada potensi

00:02:09

Secara efektif hubungan antara tarif

00:02:11

konversi dan harga produk.

00:02:12

Apa maksudnya?

00:02:14

Itu cukup sederhana,

00:02:17

semakin tinggi harga produk, dan

00:02:19

semakin rendah tingkat konversi,

00:02:22

yang mungkin bisa menjelaskan

00:02:23

secara efektif oleh orang-orang yang

00:02:25

Renungkan sedikit lebih banyak tentang

00:02:26

keinginan sejati untuk membeli

00:02:28

produk karena cukup menarik

00:02:30

bagi mereka dalam hal keuangan.

00:02:33

Jadi di sana saya menambahkan garis tren saya.

00:02:35

Kekhawatiran kecil yang bisa saya lihat,

00:02:36

adalah bahwa tiba-tiba skala dimulai dari 0

00:02:38

alih-alih memulai dengan poin pertama,

00:02:40

yang membuatnya setengah

00:02:42

dari bagan yang kosong.

00:02:43

Jadi untuk itu, kita akan bisa

00:02:45

Koreksi di sini dengan mengklik

00:02:46

pada sumbu x,

00:02:47

masuk ke pemformatan sumbu dan

00:02:50

Di sini pergi menempatkan minimum yang

00:02:51

akan sedikit lebih tinggi,

00:02:53

Jadi di sana misalnya kita bisa meletakkannya di 70.

00:02:58

Dan tiba-tiba kita akan bisa

00:03:00

Bahkan meletakkannya di 80.

00:03:04

Itu dan di sana, tiba-tiba,

00:03:05

Ini memungkinkan Anda untuk memberi ruang lebih banyak

00:03:07

poin di antaranya,

00:03:09

manfaatkan semua ruang dengan baik

00:03:10

dari grafik dan di atas grafik

00:03:13

berpotensi disorot

00:03:14

Persis

00:03:15

outlier dengan biasanya,

00:03:17

Di sini, poin ini yaitu

00:03:19

agak jauh,

00:03:20

Bahkan jika itu masih tetap dalam tren.

00:03:22

Jadi tidak ada yang mengkhawatirkan dibandingkan dengan

00:03:25

kepada orang lain.

00:00:02

vai ter esse conjunto de dados que está aqui. Por conseguinte,

00:00:05

Como lembrete, você tem em cada um dos

00:00:07

seções do curso em gráficos,

00:00:09

Cada vez que você vai receber uma pasta

00:00:12

nos materiais didáticos,

00:00:14

Então, aqui em étape_4._visualisation_de_vos_données

00:00:16

e, em 4_relation_entre_propriétés,

00:00:19

Você tem este curso que está aqui e assim por diante

00:00:21

Lá dentro, você vai ter essa pintura que

00:00:23

contém informações sobre o produto,

00:00:25

ou seja, o seu preço,

00:00:27

a taxa de conversão,

00:00:28

Então aqui você tem que se projetar em um

00:00:31

Site de e-commerce onde para 100 pessoas

00:00:34

que colocam este produto num carrinho de compras

00:00:36

Quantos acabarão por encomendá-lo?

00:00:39

Vai haver alguma perda em

00:00:41

Cada etapa do funil de compra?

00:00:44

Depois teremos o volume de negócios

00:00:47

que foi gerado pelo produto.

00:00:50

E, finalmente, a que categoria,

00:00:52

Que tipo de relação

00:00:55

com o produto.

00:00:57

Então, vamos ter três respostas

00:00:59

Para ser encontrado para

00:01:01

As questões que estão no

00:01:02

este documento. E o primeiro,

00:01:04

Existe uma relação entre o

00:01:06

taxa de conversão e o preço do produto.

00:01:08

Então, para isso, nós vamos

00:01:10

selecione as duas colunas em questão,

00:01:12

por conseguinte, o preço do produto e o

00:01:14

taxa de conversão.

00:01:15

Nós vamos aqui na Inserção,

00:01:16

vá para o Scatter Cloud e vá aqui

00:01:20

Selecione esta visualização

00:01:21

Gráfico de dispersão.

00:01:23

Vamos expandir um pouco aqui.

00:01:28

E assim vemos isso de fato

00:01:30

Parece haver algo,

00:01:32

Então eu não estou escondendo nada,

00:01:33

Estes são exatamente os dados que foram

00:01:36

presente na apresentação,

00:01:38

na parte teórica.

00:01:39

Assim, cada ponto,

00:01:40

Como lembrete,

00:01:41

representa um produto e, por conseguinte,

00:01:43

De facto, há uma sensação de que existe

00:01:45

ainda tem potencialmente um

00:01:47

correlação que pode existir entre os dois.

00:01:50

E para isso, nós vamos

00:01:54

Adicione uma linha de tendência.

00:01:58

Aqui.

00:02:01

Linha de tendência que nos permitirá

00:02:03

na verdade, para ir e validar.

00:02:04

Podemos ver que todos os pontos são suficientes

00:02:05

perto desta linha de tendência que

00:02:07

indica que existe potencialmente uma

00:02:09

efetivamente uma relação entre o

00:02:11

e o preço do produto.

00:02:12

O que é que isso significa?

00:02:14

Muito simplesmente,

00:02:17

quanto mais elevado for o preço do produto, e

00:02:19

quanto mais baixa for a taxa de conversão,

00:02:22

o que talvez pudesse explicar

00:02:23

na verdade, por pessoas que

00:02:25

Pense um pouco mais sobre

00:02:26

a vontade real de comprar o

00:02:28

produto porque é bastante envolvente

00:02:30

para eles, em termos financeiros.

00:02:33

Então aí eu adicionei minha linha de tendência.

00:02:35

Pequeno problema que eu posso ver,

00:02:36

é que, de repente, a escala começa em 0

00:02:38

Em vez de começar pelo primeiro ponto,

00:02:40

o que significa que há metade

00:02:42

do gráfico que está vazio.

00:02:43

Então, para isso, nós vamos ser capazes de

00:02:45

Corrija aqui clicando em

00:02:46

no eixo x,

00:02:47

Vá para Formatação de Eixos e

00:02:50

Aqui vá e coloque um mínimo que

00:02:51

será um pouco mais alto,

00:02:53

Então, lá, por exemplo, podemos definir para 70.

00:02:58

E de repente seremos capazes de

00:03:00

até mesmo defini-lo para 80.

00:03:04

É isso, e aí,

00:03:05

Ele permite que você espalhe muito mais

00:03:07

os pontos entre si,

00:03:09

Aproveite bem todo o espaço

00:03:10

do gráfico e em cima disso

00:03:13

Potencialmente realçar

00:03:14

Precisamente o

00:03:15

valores anómalos com tipicamente,

00:03:17

Aqui, este ponto que é

00:03:19

um pouco longe,

00:03:20

mesmo que ainda permaneça na tendência.

00:03:22

Portanto, nada alarmista comparado com

00:03:25

para outros.

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