Excel - Les graphiques de classement par importance Tutoriels

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

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Disponible dans Microsoft365

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on va découvrir une thématique de

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graphique sur chacun des chapitres,

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et l'idée c'est donc je vous présente

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les types de graphiques disponibles,

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leur fonctionnement, les avantages,

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les inconvénients de chacun d'entre eux.

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Donc là comme vous pouvez le voir,

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on va démarrer sur tout ce qui concerne

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la comparaison d'éléments les uns par

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rapport aux autres. Et ensuite de ça,

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on va avoir un fichier Excel dédié

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qui va nous permettre donc de créer

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les visualisations en question

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et de pouvoir aller appliquer

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ce qu'on a pu apprendre dans

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la partie théorique de la data

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visualisation pour rendre ça le plus

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clair et le plus percutant possible.

00:00:39

Donc sur cette première partie, la

00:00:41

comparaison des éléments

00:00:43

les uns par rapport aux autres.

00:00:45

Donc là notre objectif ne va pas

00:00:47

être d'afficher une tendance,

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ne va pas être d'afficher de

00:00:51

00:00:52

géolocalisation ou d'autres choses.

00:00:54

Là on souhaite avoir par rapport

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à des typologies d'éléments leurs

00:00:58

valeurs qui sont associées et

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surtout pouvoir les classer

00:01:01

visuellement par ordre d'importance. Donc,

00:01:03

typiquement,

00:01:03

on va parler de ventes par produit,

00:01:06

de visiteurs par source de trafic

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pour un site internet, d'affluence

00:01:11

pour un lieu, trafic

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du coût horaire et pour ça,

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on va avoir principalement avoir 2 types

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de graphiques qui ont chacun leurs variantes,

00:01:22

donc le diagramme à barres dont on

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a pu parler juste avant d'ailleurs,

00:01:27

qui permettait effectivement d'afficher

00:01:29

alors non pas une répartition d'éléments

00:01:31

ou une comparaison,

00:01:32

mais plutôt une évolution dans le temps,

00:01:34

donc ça peut être aussi utilisé pour ça.

00:01:36

Quoi qu'il en soit, ici,

00:01:37

c'est un diagramme,

00:01:38

du coup,

00:01:38

en barres,

00:01:39

on peut très bien imaginer ici le

00:01:40

chiffre d'affaires par produit,

00:01:42

donc produit 1, produit 2, produit 3,

00:01:44

et cetera et cetera.

00:01:45

Donc la hauteur de la barre correspond

00:01:46

au poids de l'élément.

00:01:48

Ça peut être considéré comme un

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peu classique,

00:01:50

donc on peut avoir tendance à ne

00:01:51

pas forcément l'utiliser parce

00:01:53

qu'on se dit qu'il faut faire

00:01:54

quelque chose de plus recherché.

00:01:56

Gardez bien en tête qu'il faut

00:01:58

chercher le plus clair et celui là,

00:01:59

typiquement, il est extrêmement clair.

00:02:01

On sait que vu que c'est classé,

00:02:03

eh bien cet élément est plus grand que cet

00:02:05

élément est plus grand que cet élément,

00:02:07

et cetera et cetera.

00:02:08

Et on a aussi une idée,

00:02:10

un petit peu des grandeurs. Et

00:02:12

ensuite nous avons le pie chart,

00:02:13

aussi appelé le camembert en français.

00:02:15

Donc là l'idée c'est qu'on part de

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cet axe-là. Donc il faut imaginer une

00:02:19

horloge pour être très clair,

00:02:21

pour lire ce type d'éléments.

00:02:23

Donc on démarre à midi et on va

00:02:25

le lire dans le sens des aiguilles

00:02:27

d'une montre. Donc généralement on va

00:02:29

avoir le plus gros élément qui va

00:02:31

apparaître ici directement

00:02:32

sur la droite de midi et ensuite va

00:02:35

enchaîner le deuxième élément le plus important,

00:02:37

le 3ème, le 4ème, et cetera et cetera.

00:02:39

Et donc, au total,

00:02:40

on devrait trouver du coup 100 %

00:02:42

d'une valeur par rapport à ça.

00:02:44

Évidemment, tout ça,

00:02:44

c'est normalement cumulatif,

00:02:45

parce que là on affiche un tout,

00:02:47

donc ça doit bien représenter

00:02:49

un élément global,

00:02:49

donc ça peut être par exemple le chiffre

00:02:51

d'affaires total des produits concernés.

00:02:53

Combien représente-t-il et quel est

00:02:55

le poids de chaque produit pour la

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réalisation de ce chiffre d'affaire là.

00:03:00

On conseille de ne pas dépasser 6

00:03:03

voire 8 éléments dans le camembert.

00:03:05

Donc là j'en ai typiquement 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

00:03:08

donc là normalement on devrait

00:03:10

s'arrêter. Effectivement,

00:03:11

ceux-ci deviennent un petit peu trop

00:03:13

petit et pas forcément facile à lire.

00:03:17

L'autre élément à avoir en tête,

00:03:20

c'est le fait que, effectivement,

00:03:22

c'est une visualisation

00:03:23

qui est très populaire,

00:03:24

donc là on est sur ce

00:03:26

qu'on appelle un donuts,

00:03:27

mais vous avez la version pleine donc

00:03:29

qui s'appelle effectivement le

00:03:31

pie chart. En soi,

00:03:32

c'est exactement la même chose.

00:03:34

Le seul souci, c'est que,

00:03:36

heureusement,

00:03:37

j'ai envie de dire qu'on a ces blocs

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qui sont classés par ordre d'importance,

00:03:40

parce que visuellement voilà,

00:03:41

entre ces deux-là, eh bien l'œil humain

00:03:43

a beaucoup de mal à calculer des angles.

00:03:46

Donc là typiquement se rendre

00:03:47

compte de qui est le plus grand

00:03:49

sauf si on nous les classe,

00:03:51

c'est extrêmement difficile. À l'inverse,

00:03:52

ici ou quand on a des faibles

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nuances entre les éléments,

00:03:55

là typiquement entre ces deux-là,

00:03:56

moi en tout cas je le vois,

00:03:58

je vois qu'il y a une légère

00:04:00

différence et donc que celui-là est

00:04:01

moins important. Le problème c'est

00:04:03

que là sur ces représentations, on

00:04:04

ne parle pas de hauteur mais d'angle

00:04:06

et c'est extrêmement difficile,

00:04:08

encore plus du coup, sur cette vision

00:04:10

en donuts où le

00:04:11

centre est vide. Car du coup

00:04:13

on n'a pas ce point de départ qui pourrait

00:04:15

nous permettre justement d'avoir en

00:04:17

visuel l'angle que génère

00:04:19

la partie.

00:04:19

Donc je sais que c'est extrêmement populaire.

00:04:22

Je vous déconseille de l'utiliser

00:04:23

et c'est un peu

00:04:24

un lieu commun dans la datavision

00:04:26

que le pie chart n'est pas forcément

00:04:29

la meilleure visualisation à utiliser.

00:04:30

Et quand vous êtes dans ce type de

00:04:33

données à montrer, eh bien je vous

00:04:35

conseille fortement le diagramme

00:04:36

à barres qui est, selon moi,

00:04:38

beaucoup plus clair. Et donc on va

00:04:40

pouvoir commencer à s'entraîner

00:04:41

à les créer.

00:00:01

Мы откроем для себя тему

00:00:04

график по каждой главе,

00:00:06

и идея такова, что я вам представляю

00:00:07

доступные типы графиков,

00:00:10

как они работают, преимущества,

00:00:11

Недостатки каждого из них.

00:00:13

Итак, как вы можете видеть,

00:00:16

Начнем со всего, что связано с

00:00:18

Сравнение элементов по

00:00:20

отношения к другим. И потом, из этого,

00:00:23

у нас будет специальный файл Excel

00:00:24

что позволит нам создавать

00:00:27

Рассматриваемые визуализации

00:00:28

и иметь возможность пойти и подать заявку

00:00:30

Что мы узнали в

00:00:32

Теоретическая часть данных

00:00:34

визуализация, чтобы сделать его максимально

00:00:36

Понятно и максимально эффектно.

00:00:39

Итак, в этой первой части

00:00:41

Сравнение элементов

00:00:43

по отношению друг к другу.

00:00:45

Так что здесь наша цель не идет

00:00:47

быть для отображения тренда,

00:00:48

не будет отображаться

00:00:51

тем

00:00:52

геолокация или другие вещи.

00:00:54

Там мы хотели бы иметь в отношении

00:00:56

к типологиям элементов их

00:00:58

значения, которые связаны и

00:00:59

Тем более, чтобы иметь возможность их классифицировать

00:01:01

визуально в порядке важности. Следовательно

00:01:03

типично

00:01:03

Мы поговорим о продажах по продуктам,

00:01:06

посетителей по источникам трафика

00:01:09

для веб-сайта, изобилие

00:01:11

для места, трафика

00:01:14

почасовая стоимость и для этого,

00:01:16

У нас будет в основном 2 типа

00:01:19

графики, каждый из которых имеет свои варианты,

00:01:22

Итак, гистограмма, из которой мы

00:01:24

Кстати, незадолго до этого смог выступить,

00:01:27

что собственно и делало возможным отображение

00:01:29

то не распределение элементов

00:01:31

или сравнение,

00:01:32

а скорее эволюция с течением времени,

00:01:34

Так что его также можно использовать для этого.

00:01:36

Во всяком случае, здесь,

00:01:37

это диаграмма,

00:01:38

Следовательно

00:01:38

в барах,

00:01:39

Здесь очень хорошо можно представить

00:01:40

оборачиваемость по продуктам,

00:01:42

Итак, продукт 1, продукт 2, продукт 3,

00:01:44

и так далее, и так далее.

00:01:45

Таким образом, высота планки соответствует

00:01:46

вес элемента.

00:01:48

Его можно рассматривать как

00:01:49

нетрадиционный

00:01:50

Таким образом, мы можем стремиться не делать этого

00:01:51

Не обязательно использовать его, потому что

00:01:53

что мы говорим себе, что мы должны делать

00:01:54

что-то более востребованное.

00:01:56

Имейте в виду, что вам необходимо

00:01:58

Ищите самое ясное и то,

00:01:59

Как правило, это предельно ясно.

00:02:01

Мы знаем, что, поскольку он засекречен,

00:02:03

Ну, этот элемент больше, чем этот;

00:02:05

элемент больше, чем этот элемент,

00:02:07

и так далее, и так далее.

00:02:08

И у нас тоже есть идея,

00:02:10

Немного величия. И

00:02:12

Тогда у нас есть круговая диаграмма,

00:02:13

Также называется камамбер по-французски.

00:02:15

Итак, идея заключается в том, что мы начинаем с

00:02:17

Эта ось. Таким образом, мы должны представить себе

00:02:19

часы, чтобы быть очень четкими,

00:02:21

для чтения этого типа элементов.

00:02:23

Итак, мы начинаем в полдень и идем

00:02:25

Прочтите его по часовой стрелке

00:02:27

часы. Так что в целом мы идем

00:02:29

иметь самый большой элемент, который идет

00:02:31

Смотрите здесь напрямую

00:02:32

справа от полудня, а затем идет

00:02:35

цепочка второй по важности элемент,

00:02:37

3-й, 4-й и так далее, и так далее.

00:02:39

И так, в итоге,

00:02:40

Мы должны найти 100%

00:02:42

ценности по сравнению с этим.

00:02:44

Очевидно, что все это,

00:02:44

он обычно кумулятивный,

00:02:45

потому что там мы показываем целое,

00:02:47

Так что он должен хорошо представлять

00:02:49

глобальный элемент,

00:02:49

Так что это может быть, например, число

00:02:51

общего объема деятельности соответствующих продуктов.

00:02:53

Сколько он представляет и что такое

00:02:55

Вес каждого изделия для

00:02:57

Реализации этого товарооборота нет.

00:03:00

Желательно не превышать 6

00:03:03

или даже 8 элементов в камамбере.

00:03:05

Итак, у меня обычно есть 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

00:03:08

Так что обычно мы должны

00:03:10

остановка. Действительно

00:03:11

Их становится слишком много

00:03:13

Маленький и не обязательно легко читаемый.

00:03:17

Другой элемент, о котором следует помнить,

00:03:20

Дело в том, что, действительно,

00:03:22

Это визуализация

00:03:23

который пользуется большой популярностью,

00:03:24

Итак, вот мы об этом

00:03:26

называется пончиком,

00:03:27

но у вас есть полная версия, так что

00:03:29

который на самом деле называется

00:03:31

Секторная диаграмма. Само по себе

00:03:32

Это ровно то же самое.

00:03:34

Единственная проблема заключается в том, что,

00:03:36

к счастью

00:03:37

Я хочу сказать, что у нас есть эти блоки

00:03:38

которые ранжированы в порядке важности,

00:03:40

Потому что визуально вуаля,

00:03:41

Между этими двумя, ну, человеческий глаз

00:03:43

Имеет много проблем с расчетом углов.

00:03:46

Так что обычно идут

00:03:47

Количество тех, кто самый большой

00:03:49

если они не засекречены для нас,

00:03:51

Это крайне сложно. Наоборот

00:03:52

здесь или когда у вас есть слабости

00:03:54

нюансы между элементами,

00:03:55

Обычно между этими двумя,

00:03:56

Я все равно вижу это,

00:03:58

Я вижу, что есть небольшой

00:04:00

Разница и, следовательно, эта

00:04:01

менее важный. Проблема заключается в__________

00:04:03

что там, на этих представлениях, мы

00:04:04

говорит не о высоте, а об угле

00:04:06

И это крайне трудно,

00:04:08

Тем более, на этом видении

00:04:10

В пончиках, где

00:04:11

Центр пуст. Потому что вдруг

00:04:13

У нас нет той отправной точки, которая могла бы

00:04:15

Позвольте нам иметь

00:04:17

визуальный угол, создаваемый

00:04:19

Игра.

00:04:19

Так что я знаю, что это чрезвычайно популярно.

00:04:22

Я не рекомендую его использовать

00:04:23

И это немного

00:04:24

Обычное дело в Datavision

00:04:26

что круговая диаграмма не обязательно

00:04:29

Лучшая визуализация для использования.

00:04:30

И когда вы находитесь в этом типе

00:04:33

данные показать, ну я сделаю

00:04:35

Настоятельно рекомендует строить диаграммы

00:04:36

Бар, который, на мой взгляд, является

00:04:38

гораздо понятнее. И так мы и будем

00:04:40

иметь возможность приступить к тренировкам

00:04:41

для их создания.

00:00:01

We will discover a theme of

00:00:04

graph on each chapter,

00:00:06

and the idea is so I present to you

00:00:07

the types of charts available,

00:00:10

how they work, the advantages,

00:00:11

the disadvantages of each of them.

00:00:13

So there as you can see,

00:00:16

We'll start with everything related to

00:00:18

the comparison of elements by

00:00:20

relationship to others. And then from that,

00:00:23

we will have a dedicated Excel file

00:00:24

which will allow us to create

00:00:27

The visualizations in question

00:00:28

and to be able to go and apply

00:00:30

What we learned in

00:00:32

The theoretical part of the data

00:00:34

visualization to make it the most

00:00:36

clear and as impactful as possible.

00:00:39

So on this first part, the

00:00:41

Comparison of elements

00:00:43

in relation to each other.

00:00:45

So here our objective is not going

00:00:47

be to display a trend,

00:00:48

is not going to be to display

00:00:51

the

00:00:52

geolocation or other things.

00:00:54

There we wish to have in relation to

00:00:56

to typologies of elements their

00:00:58

values that are associated and

00:00:59

especially to be able to classify them

00:01:01

visually in order of importance. Therefore

00:01:03

typically

00:01:03

We will talk about sales by product,

00:01:06

of visitors by traffic source

00:01:09

for a website, affluence

00:01:11

for a place, traffic

00:01:14

the hourly cost and for that,

00:01:16

We will have mainly have 2 types

00:01:19

graphs that each have their variants,

00:01:22

So the bar graph of which we

00:01:24

was able to speak just before by the way,

00:01:27

which actually made it possible to display

00:01:29

then not a distribution of elements

00:01:31

or a comparison,

00:01:32

but rather an evolution over time,

00:01:34

So it can also be used for that.

00:01:36

Anyway, here,

00:01:37

it is a diagram,

00:01:38

Consequently

00:01:38

in bars,

00:01:39

One can very well imagine here the

00:01:40

turnover by product,

00:01:42

so product 1, product 2, product 3,

00:01:44

et cetera et cetera.

00:01:45

So the height of the bar corresponds

00:01:46

the weight of the element.

00:01:48

It can be considered as a

00:01:49

unconventional,

00:01:50

So we can tend not to

00:01:51

not necessarily use it because

00:01:53

that we tell ourselves that we must do

00:01:54

something more sought after.

00:01:56

Keep in mind that you need to

00:01:58

look for the clearest and that one,

00:01:59

Typically, it is extremely clear.

00:02:01

We know that since it is classified,

00:02:03

Well this element is bigger than this

00:02:05

element is larger than this element,

00:02:07

et cetera et cetera.

00:02:08

And we also have an idea,

00:02:10

a little bit of grandeur. And

00:02:12

Then we have the Pie chart,

00:02:13

Also called Camembert in French.

00:02:15

So here the idea is that we start from

00:02:17

that axis. So we have to imagine a

00:02:19

clock to be very clear,

00:02:21

to read this type of items.

00:02:23

So we start at noon and we go

00:02:25

read it clockwise

00:02:27

a watch. So generally we go

00:02:29

have the biggest element that goes

00:02:31

appear here directly

00:02:32

on the right of noon and then goes

00:02:35

chain the second most important element,

00:02:37

the 3rd, the 4th, et cetera et cetera.

00:02:39

And so, in total,

00:02:40

We should find 100%

00:02:42

of a value compared to that.

00:02:44

Obviously, all that,

00:02:44

it is normally cumulative,

00:02:45

because there we display a whole,

00:02:47

So it must represent well

00:02:49

a global element,

00:02:49

So it can be for example the number

00:02:51

of total business of the products concerned.

00:02:53

How much does it represent and what is

00:02:55

the weight of each product for the

00:02:57

Realization of this turnover there.

00:03:00

It is advisable not to exceed 6

00:03:03

or even 8 elements in the Camembert.

00:03:05

So there I typically have 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

00:03:08

So normally we should

00:03:10

stop. Actually

00:03:11

These become a little too much

00:03:13

Small and not necessarily easy to read.

00:03:17

The other element to keep in mind,

00:03:20

It is the fact that, indeed,

00:03:22

it is a visualization

00:03:23

which is very popular,

00:03:24

So here we are on this

00:03:26

called a donut,

00:03:27

but you have the full version so

00:03:29

which is actually called the

00:03:31

Pie chart. In itself

00:03:32

It is exactly the same thing.

00:03:34

The only problem is that,

00:03:36

fortunately

00:03:37

I want to say that we have these blocks

00:03:38

which are ranked in order of importance,

00:03:40

Because visually voilà,

00:03:41

Between these two, well the human eye

00:03:43

has a lot of trouble calculating angles.

00:03:46

So there typically go

00:03:47

Count of who is the largest

00:03:49

unless they are classified to us,

00:03:51

It is extremely difficult. Conversely

00:03:52

here or when you have weaknesses

00:03:54

nuances between elements,

00:03:55

there typically between these two,

00:03:56

I see it anyway,

00:03:58

I see that there is a slight

00:04:00

difference and therefore this one is

00:04:01

less important. The problem is

00:04:03

that there on these representations, we

00:04:04

does not speak of height but of angle

00:04:06

and it is extremely difficult,

00:04:08

Even more so, on this vision

00:04:10

in donuts where the

00:04:11

Center is empty. Because suddenly

00:04:13

We do not have that starting point that could

00:04:15

allow us to have

00:04:17

visual the angle generated by

00:04:19

the game.

00:04:19

So I know it's extremely popular.

00:04:22

I do not recommend using it

00:04:23

and it's a bit

00:04:24

A commonplace in Datavision

00:04:26

that the Pie Chart is not necessarily

00:04:29

The best visualization to use.

00:04:30

And when you are in this type of

00:04:33

data to show, well I will

00:04:35

strongly recommends diagramming

00:04:36

bar which is, in my opinion,

00:04:38

much clearer. And so we will

00:04:40

be able to start training

00:04:41

to create them.

00:00:01

Descubriremos un tema de

00:00:04

gráfico en cada capítulo,

00:00:06

y la idea es que te lo presento

00:00:07

los tipos de gráficos disponibles,

00:00:10

cómo funcionan, las ventajas,

00:00:11

las desventajas de cada uno de ellos.

00:00:13

Así que allí, como puedes ver,

00:00:16

Empezaremos con todo lo relacionado con

00:00:18

La comparación de elementos por

00:00:20

relación con los demás. Y luego de eso,

00:00:23

tendremos un archivo Excel dedicado

00:00:24

lo que nos permitirá crear

00:00:27

Las visualizaciones en cuestión

00:00:28

y poder ir y aplicar

00:00:30

Lo que aprendimos en

00:00:32

La parte teórica de los datos

00:00:34

Visualización para aprovecharla al máximo

00:00:36

claro y lo más impactante posible.

00:00:39

Así que en esta primera parte, el

00:00:41

Comparación de elementos

00:00:43

en relación entre sí.

00:00:45

Así que aquí nuestro objetivo no va

00:00:47

ser para mostrar una tendencia,

00:00:48

no va a ser para mostrar

00:00:51

00:00:52

geolocalización u otras cosas.

00:00:54

Allí queremos tener en relación con

00:00:56

a tipologías de elementos sus

00:00:58

valores asociados y

00:00:59

Especialmente para poder clasificarlos

00:01:01

visualmente en orden de importancia. Por lo tanto

00:01:03

típicamente

00:01:03

Hablaremos de ventas por producto,

00:01:06

Número de visitantes por fuente de tráfico

00:01:09

para un sitio web, afluencia

00:01:11

para un lugar, tráfico

00:01:14

el costo por hora y para eso,

00:01:16

Tendremos principalmente 2 tipos

00:01:19

gráficos que tienen cada uno sus variantes,

00:01:22

Así que el gráfico de barras del que

00:01:24

fue capaz de hablar justo antes por cierto,

00:01:27

que realmente hizo posible mostrar

00:01:29

entonces no es una distribución de elementos

00:01:31

o una comparación,

00:01:32

sino más bien una evolución en el tiempo,

00:01:34

Así que también se puede utilizar para eso.

00:01:36

De todos modos, aquí,

00:01:37

es un diagrama,

00:01:38

Por consiguiente

00:01:38

en bares,

00:01:39

Uno puede muy bien imaginar aquí el

00:01:40

volumen de negocios por producto,

00:01:42

así que producto 1, producto 2, producto 3,

00:01:44

et cetera et cetera.

00:01:45

Así que la altura de la barra corresponde

00:01:46

el peso del elemento.

00:01:48

Se puede considerar como un

00:01:49

libre de reglas

00:01:50

Así que podemos tender a no

00:01:51

no necesariamente usarlo porque

00:01:53

que nos decimos a nosotros mismos que debemos hacer

00:01:54

algo más buscado.

00:01:56

Tenga en cuenta que necesita

00:01:58

busca el más claro y ese,

00:01:59

Por lo general, es extremadamente claro.

00:02:01

Sabemos que dado que está clasificado,

00:02:03

Bueno, este elemento es más grande que esto

00:02:05

es más grande que este elemento,

00:02:07

et cetera et cetera.

00:02:08

Y también tenemos una idea,

00:02:10

un poco de grandeza. Y

00:02:12

Luego tenemos el gráfico circular,

00:02:13

También se llama Camembert en francés.

00:02:15

Así que aquí la idea es que partamos de

00:02:17

ese eje. Así que tenemos que imaginar un

00:02:19

reloj para ser muy claro,

00:02:21

para leer este tipo de artículos.

00:02:23

Así que empezamos al mediodía y vamos

00:02:25

Léalo en el sentido de las agujas del reloj

00:02:27

un reloj. Así que generalmente vamos

00:02:29

tener el elemento más grande que va

00:02:31

aparecer aquí directamente

00:02:32

a la derecha del mediodía y luego va

00:02:35

encadenar el segundo elemento más importante,

00:02:37

el 3º, el 4º, etcétera, etcétera.

00:02:39

Y así, en total,

00:02:40

Deberíamos encontrar el 100%

00:02:42

de un valor comparado con eso.

00:02:44

Obviamente, todo eso,

00:02:44

normalmente es acumulativo,

00:02:45

porque allí mostramos un todo,

00:02:47

Por lo tanto, debe representar bien

00:02:49

un elemento global,

00:02:49

Así puede ser por ejemplo el número

00:02:51

del negocio total de los productos en cuestión.

00:02:53

Cuánto representa y qué es

00:02:55

el peso de cada producto para el

00:02:57

Realización de esta facturación allí.

00:03:00

Es recomendable no superar los 6

00:03:03

o incluso 8 elementos en el Camembert.

00:03:05

Así que ahí normalmente tengo 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

00:03:08

Así que normalmente deberíamos

00:03:10

parar. Realmente

00:03:11

Estos se vuelven un poco demasiado

00:03:13

Pequeño y no necesariamente fácil de leer.

00:03:17

El otro elemento a tener en cuenta,

00:03:20

Es el hecho de que, de hecho,

00:03:22

Es una visualización

00:03:23

que es muy popular,

00:03:24

Así que aquí estamos en esto

00:03:26

llamado donut,

00:03:27

pero tienes la versión completa así que

00:03:29

que en realidad se llama el

00:03:31

Gráfico circular. En sí mismo

00:03:32

Es exactamente lo mismo.

00:03:34

El único problema es que,

00:03:36

afortunadamente

00:03:37

Quiero decir que tenemos estos bloques

00:03:38

que se clasifican por orden de importancia,

00:03:40

Porque visualmente voilà,

00:03:41

Entre estos dos, bueno el ojo humano

00:03:43

Tiene muchos problemas para calcular ángulos.

00:03:46

Así que normalmente van

00:03:47

Conteo de quién es el más grande

00:03:49

a menos que estén clasificados para nosotros,

00:03:51

Es extremadamente difícil. En cambio

00:03:52

aquí o cuando tienes debilidades

00:03:54

matices entre elementos,

00:03:55

Típicamente entre estos dos,

00:03:56

Lo veo de todos modos,

00:03:58

Veo que hay un ligero

00:04:00

diferencia y por lo tanto este es

00:04:01

menos importante. El problema es

00:04:03

que allí en estas representaciones,

00:04:04

no habla de altura sino de ángulo

00:04:06

y es extremadamente difícil,

00:04:08

Aún más, en esta visión

00:04:10

en rosquillas donde el

00:04:11

El centro está vacío. Porque de repente

00:04:13

No tenemos ese punto de partida que podría

00:04:15

permitirnos tener

00:04:17

visual el ángulo generado por

00:04:19

el juego.

00:04:19

Así que sé que es extremadamente popular.

00:04:22

No recomiendo usarlo

00:04:23

y es un poco

00:04:24

Un lugar común en Datavision

00:04:26

que el gráfico circular no es necesariamente

00:04:29

La mejor visualización para usar.

00:04:30

Y cuando estás en este tipo de

00:04:33

datos para mostrar, bueno lo haré

00:04:35

recomienda encarecidamente la diagramación

00:04:36

bar que es, en mi opinión,

00:04:38

mucho más claro. Y así lo haremos

00:04:40

ser capaz de empezar a entrenar

00:04:41

para crearlos.

00:00:01

Wir werden ein Thema entdecken:

00:00:04

Diagramm zu jedem Kapitel,

00:00:06

und die Idee ist, so präsentiere ich euch

00:00:07

die verfügbaren Arten von Diagrammen,

00:00:10

wie sie funktionieren, die Vorteile,

00:00:11

die Nachteile jedes einzelnen von ihnen.

00:00:13

So da, wie Sie sehen können,

00:00:16

Wir beginnen mit allem, was mit

00:00:18

Der Vergleich von Elementen durch

00:00:20

Beziehung zu anderen. Und dann,

00:00:23

Wir werden eine dedizierte Excel-Datei haben

00:00:24

die es uns ermöglichen wird,

00:00:27

Die fraglichen Visualisierungen

00:00:28

und sich bewerben zu können

00:00:30

Was wir gelernt haben in

00:00:32

Der theoretische Teil der Daten

00:00:34

Visualisierung, um das Beste daraus zu machen

00:00:36

klar und so wirkungsvoll wie möglich.

00:00:39

In diesem ersten Teil ist die

00:00:41

Vergleich von Elementen

00:00:43

im Verhältnis zueinander.

00:00:45

Hier ist es also nicht unser Ziel

00:00:47

einen Trend darzustellen,

00:00:48

wird nicht angezeigt werden

00:00:51

das

00:00:52

Geolokalisierung oder andere Dinge.

00:00:54

Dort wünschen wir uns in Bezug auf

00:00:56

zu Typologien von Elementen, deren

00:00:58

Werte, die zugeordnet sind, und

00:00:59

vor allem, um sie einordnen zu können

00:01:01

visuell in der Reihenfolge ihrer Wichtigkeit. Deshalb

00:01:03

typischerweise

00:01:03

Wir werden über den Verkauf nach Produkt sprechen,

00:01:06

Anzahl der Besucher nach Traffic-Quelle

00:01:09

für eine Website, Wohlstand

00:01:11

für einen Ort, Verkehr

00:01:14

die Stundenkosten und dafür,

00:01:16

Wir werden hauptsächlich 2 Typen haben

00:01:19

Graphen, die jeweils ihre Varianten haben,

00:01:22

Das Balkendiagramm, von dem wir

00:01:24

konnte übrigens kurz zuvor sprechen,

00:01:27

die es tatsächlich möglich machte,

00:01:29

dann keine Verteilung der Elemente

00:01:31

oder ein Vergleich,

00:01:32

sondern eine Evolution im Laufe der Zeit,

00:01:34

Es kann also auch dafür verwendet werden.

00:01:36

Wie auch immer, hier,

00:01:37

Es ist ein Diagramm,

00:01:38

Infolgedessen

00:01:38

in Bars,

00:01:39

Man kann sich hier sehr gut vorstellen, dass die

00:01:40

Umsatz nach Produkt,

00:01:42

also Produkt 1, Produkt 2, Produkt 3,

00:01:44

et cetera et cetera.

00:01:45

Die Höhe des Balkens entspricht also

00:01:46

Das Gewicht des Elements.

00:01:48

Es kann als ein

00:01:49

unkonventionell

00:01:50

Wir können also dazu neigen,

00:01:51

Verwenden Sie es nicht unbedingt, weil

00:01:53

dass wir uns sagen, dass wir

00:01:54

etwas Begehrteres.

00:01:56

Denken Sie daran, dass Sie Folgendes tun müssen:

00:01:58

suche das klarste und jenes,

00:01:59

In der Regel ist es extrem klar.

00:02:01

Wir wissen, dass, da es klassifiziert ist,

00:02:03

Nun, dieses Element ist größer als das

00:02:05

-Element größer als dieses Element ist,

00:02:07

et cetera et cetera.

00:02:08

Und wir haben auch eine Idee,

00:02:10

Ein bisschen Grandezza. Und

00:02:12

Dann haben wir das Tortendiagramm,

00:02:13

Auf Französisch auch Camembert genannt.

00:02:15

Hier ist also die Idee, dass wir von

00:02:17

diese Achse. Wir müssen uns also eine

00:02:19

Uhr, um ganz klar zu sein,

00:02:21

, um diese Art von Elementen zu lesen.

00:02:23

Also starten wir mittags und los geht's

00:02:25

Lesen Sie es im Uhrzeigersinn

00:02:27

eine Uhr. Also gehen wir im Allgemeinen

00:02:29

haben das größte Element, das geht

00:02:31

Erscheinen Sie hier direkt

00:02:32

rechts vom Mittag und geht dann

00:02:35

verketten Sie das zweitwichtigste Element,

00:02:37

die 3., die 4., et cetera et cetera.

00:02:39

Und so ist in der Summe

00:02:40

Wir sollten 100% finden

00:02:42

eines Wertes im Vergleich dazu.

00:02:44

Offensichtlich ist all das,

00:02:44

sie ist in der Regel kumulativ,

00:02:45

denn dort zeigen wir ein Ganzes,

00:02:47

Es muss also gut dargestellt werden

00:02:49

ein globales Element,

00:02:49

So kann es z.B. die Zahl sein

00:02:51

des Gesamtgeschäfts der betroffenen Produkte.

00:02:53

Wie viel stellt es dar und was ist

00:02:55

das Gewicht jedes Produkts für die

00:02:57

Realisierung dieses Umsatzes dort.

00:03:00

Es wird empfohlen, 6 nicht zu überschreiten

00:03:03

oder sogar 8 Elemente im Camembert.

00:03:05

Dort habe ich also normalerweise 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

00:03:08

Normalerweise sollten wir also

00:03:10

aufhören. Tatsächlich

00:03:11

Diese werden ein wenig zu viel

00:03:13

Klein und nicht unbedingt leicht zu lesen.

00:03:17

Das andere Element, das Sie im Auge behalten sollten, ist

00:03:20

Es ist die Tatsache, dass in der Tat

00:03:22

Es ist eine Visualisierung

00:03:23

die sehr beliebt ist,

00:03:24

Hier sind wir also

00:03:26

Donut genannt,

00:03:27

aber Sie haben die Vollversion, also

00:03:29

die eigentlich als

00:03:31

Kreisdiagramm. An sich

00:03:32

Es ist genau dasselbe.

00:03:34

Das einzige Problem ist, dass,

00:03:36

glücklicherweise

00:03:37

Ich möchte sagen, dass wir diese Blöcke haben

00:03:38

die in der Reihenfolge ihrer Wichtigkeit geordnet sind,

00:03:40

Denn visuell voilà,

00:03:41

Zwischen diesen beiden, nun ja, das menschliche Auge

00:03:43

hat große Mühe, Winkel zu berechnen.

00:03:46

Es gibt also in der Regel

00:03:47

Zählung, wer der Größte ist

00:03:49

es sei denn, sie sind uns gegenüber klassifiziert,

00:03:51

Es ist extrem schwierig. Umgekehrt

00:03:52

hier oder wenn Sie Schwächen haben

00:03:54

Nuancen zwischen den Elementen,

00:03:55

Es gibt typischerweise zwischen diesen beiden,

00:03:56

Ich sehe es trotzdem,

00:03:58

Ich sehe, dass es eine leichte

00:04:00

Unterschied und deshalb ist dieser

00:04:01

weniger wichtig. Das Problem ist, dass

00:04:03

dass wir dort auf diesen Darstellungen

00:04:04

spricht nicht von Höhe, sondern von Winkel

00:04:06

und es ist äußerst schwierig,

00:04:08

Dies gilt umso mehr, wenn diese Vision

00:04:10

in Donuts, bei denen die

00:04:11

Die Mitte ist leer. Denn plötzlich

00:04:13

Wir haben nicht den Ausgangspunkt, der

00:04:15

erlauben Sie uns,

00:04:17

Visualisieren Sie den Winkel, der von

00:04:19

das Spiel.

00:04:19

Ich weiß also, dass es sehr beliebt ist.

00:04:22

Ich empfehle nicht, es zu verwenden

00:04:23

und es ist ein bisschen

00:04:24

Ein Gemeinplatz in Datavision

00:04:26

dass das Kreisdiagramm nicht unbedingt

00:04:29

Die beste Visualisierung, die Sie verwenden können.

00:04:30

Und wenn Sie sich in dieser Art von

00:04:33

Daten zu zeigen, nun, ich werde

00:04:35

Es wird dringend empfohlen, Diagramme zu erstellen

00:04:36

Bar, die meiner Meinung nach

00:04:38

viel klarer. Und so werden wir

00:04:40

in der Lage sein, mit dem Training zu beginnen

00:04:41

um sie zu erstellen.

00:00:01

Vamos descobrir um tema de

00:00:04

gráfico de cada capítulo,

00:00:06

e a ideia é assim que eu apresento a vocês

00:00:07

os tipos de gráficos disponíveis,

00:00:10

como funcionam, as vantagens,

00:00:11

as desvantagens de cada um deles.

00:00:13

Então, como você pode ver,

00:00:16

Vamos começar com tudo relacionado a

00:00:18

a comparação de elementos por

00:00:20

relação com os outros. E a partir disso,

00:00:23

teremos um arquivo Excel dedicado

00:00:24

o que nos permitirá criar

00:00:27

As visualizações em questão

00:00:28

e poder ir e candidatar-se

00:00:30

O que aprendemos em

00:00:32

A parte teórica dos dados

00:00:34

visualização para torná-lo o máximo

00:00:36

claro e o mais impactante possível.

00:00:39

Então, nesta primeira parte, o

00:00:41

Comparação de elementos

00:00:43

em relação uns aos outros.

00:00:45

Portanto, aqui o nosso objetivo não vai

00:00:47

ser para exibir uma tendência,

00:00:48

não vai ser para exibir

00:00:51

00:00:52

geolocalização ou outras coisas.

00:00:54

Aí queremos ter em relação a

00:00:56

às tipologias de elementos seus

00:00:58

valores associados e

00:00:59

especialmente para poder classificá-los

00:01:01

visualmente em ordem de importância. Portanto

00:01:03

tipicamente

00:01:03

Falaremos sobre vendas por produto,

00:01:06

Número de visitantes por fonte de tráfego

00:01:09

para um site, afluence

00:01:11

para um lugar, tráfego

00:01:14

o custo horário e para isso,

00:01:16

Teremos principalmente 2 tipos

00:01:19

gráficos que cada um tem suas variantes,

00:01:22

Assim, o gráfico de barras do qual nós

00:01:24

foi capaz de falar pouco antes pelo caminho,

00:01:27

o que realmente tornou possível exibir

00:01:29

então não uma distribuição de elementos

00:01:31

ou uma comparação,

00:01:32

mas sim uma evolução ao longo do tempo,

00:01:34

Então ele também pode ser usado para isso.

00:01:36

Enfim, aqui,

00:01:37

é um diagrama,

00:01:38

Consequentemente

00:01:38

em bares,

00:01:39

Pode-se muito bem imaginar aqui o

00:01:40

volume de negócios por produto,

00:01:42

então produto 1, produto 2, produto 3,

00:01:44

et cetera et cetera.

00:01:45

Assim, a altura da barra corresponde

00:01:46

o peso do elemento.

00:01:48

Pode ser considerado como um

00:01:49

incomum

00:01:50

Assim, podemos tender a não

00:01:51

não necessariamente usá-lo porque

00:01:53

que dizemos a nós mesmos que devemos fazer

00:01:54

algo mais procurado.

00:01:56

Tenha em mente que você precisa

00:01:58

procure o mais claro e aquele,

00:01:59

Normalmente, é extremamente claro.

00:02:01

Sabemos que, por ser classificado,

00:02:03

Bem, este elemento é maior do que este

00:02:05

é maior que este elemento,

00:02:07

et cetera et cetera.

00:02:08

E também temos uma ideia,

00:02:10

um pouco de grandeza. E

00:02:12

Então temos o gráfico de pizza,

00:02:13

Também chamado de Camembert em francês.

00:02:15

Então aqui a ideia é que a gente comece a partir

00:02:17

esse eixo. Então temos que imaginar um

00:02:19

relógio para ser muito claro,

00:02:21

para ler este tipo de itens.

00:02:23

Então começamos ao meio-dia e vamos

00:02:25

leia-o no sentido horário

00:02:27

um relógio. Então, geralmente, nós vamos

00:02:29

tem o maior elemento que vai

00:02:31

apareça aqui diretamente

00:02:32

à direita do meio-dia e depois vai

00:02:35

cadeia o segundo elemento mais importante,

00:02:37

a 3ª, a 4ª, et cetera et cetera.

00:02:39

E assim, no total,

00:02:40

Devemos encontrar 100%

00:02:42

de um valor comparado a esse.

00:02:44

Obviamente, tudo isso,

00:02:44

é normalmente cumulativo,

00:02:45

porque ali exibimos um todo,

00:02:47

Por isso, deve representar bem

00:02:49

um elemento global,

00:02:49

Assim pode ser, por exemplo, o número

00:02:51

da actividade total dos produtos em causa.

00:02:53

Quanto representa e o que é

00:02:55

o peso de cada produto para o

00:02:57

Realização dessa rotatividade ali.

00:03:00

É aconselhável não exceder 6

00:03:03

ou mesmo 8 elementos no Camembert.

00:03:05

Então lá eu normalmente tenho 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

00:03:08

Então, normalmente, devemos

00:03:10

parar. Realmente

00:03:11

Estes tornam-se um pouco demais

00:03:13

Pequeno e não necessariamente fácil de ler.

00:03:17

O outro elemento a ter em mente,

00:03:20

É o fato de que, de fato,

00:03:22

é uma visualização

00:03:23

que é muito popular,

00:03:24

Então aqui estamos nós sobre isso

00:03:26

chamado de rosquinha,

00:03:27

mas você tem a versão completa assim

00:03:29

que na verdade é chamado de

00:03:31

Gráfico de pizza. Em si mesmo

00:03:32

É exatamente a mesma coisa.

00:03:34

O único problema é que,

00:03:36

felizmente

00:03:37

Quero dizer que temos esses bloqueios

00:03:38

que são classificados por ordem de importância,

00:03:40

Porque visualmente voilà,

00:03:41

Entre estes dois, bem o olho humano

00:03:43

tem muita dificuldade para calcular ângulos.

00:03:46

Então, normalmente lá vai

00:03:47

Contagem de quem é o maior

00:03:49

a menos que sejam classificados para nós,

00:03:51

É extremamente difícil. Inversamente

00:03:52

aqui ou quando você tem fraquezas

00:03:54

nuances entre elementos,

00:03:55

Normalmente entre estes dois,

00:03:56

Eu vejo de qualquer maneira,

00:03:58

Vejo que há um ligeiro

00:04:00

diferença e, portanto, esta é

00:04:01

menos importante. O problema é

00:04:03

que lá nessas representações, nós

00:04:04

não fala de altura, mas de ângulo

00:04:06

e é extremamente difícil,

00:04:08

Ainda mais, nessa visão

00:04:10

em donuts onde o

00:04:11

O centro está vazio. Porque de repente

00:04:13

Não temos esse ponto de partida que poderia

00:04:15

permita-nos ter

00:04:17

visual do ângulo gerado por

00:04:19

o jogo.

00:04:19

Então eu sei que é extremamente popular.

00:04:22

Eu não recomendo usá-lo

00:04:23

e é um pouco

00:04:24

Um lugar comum na Datavision

00:04:26

que o gráfico de pizza não é necessariamente

00:04:29

A melhor visualização para usar.

00:04:30

E quando você está neste tipo de

00:04:33

dados para mostrar, bem eu vou

00:04:35

recomenda vivamente a diagramação

00:04:36

bar que é, na minha opinião,

00:04:38

muito mais claro. E assim faremos

00:04:40

ser capaz de iniciar o treinamento

00:04:41

para criá-los.

00:00:01

We zullen een thema ontdekken van

00:00:04

grafiek op elk hoofdstuk,

00:00:06

en het idee is zo dat ik jullie presenteer

00:00:07

de beschikbare soorten grafieken,

00:00:10

hoe ze werken, de voordelen,

00:00:11

de nadelen van elk van hen.

00:00:13

Dus daar zoals je kunt zien,

00:00:16

We beginnen met alles wat te maken heeft met

00:00:18

de vergelijking van elementen door

00:00:20

relatie met anderen. En dan van dat,

00:00:23

we zullen een speciaal Excel-bestand hebben

00:00:24

die ons in staat zal stellen om te creëren

00:00:27

De visualisaties in kwestie

00:00:28

en om te kunnen gaan solliciteren

00:00:30

Wat we hebben geleerd in

00:00:32

Het theoretische deel van de gegevens

00:00:34

visualisatie om het meest te maken

00:00:36

duidelijk en zo impactvol mogelijk.

00:00:39

Dus op dit eerste deel, de

00:00:41

Vergelijking van elementen

00:00:43

in relatie tot elkaar.

00:00:45

Hier gaat ons doel dus niet naartoe

00:00:47

een trend weer te geven,

00:00:48

zal niet worden weergegeven

00:00:51

00:00:52

geolocatie of andere dingen.

00:00:54

Daar willen we hebben met betrekking tot

00:00:56

aan typologieën van elementen hun

00:00:58

waarden die zijn gekoppeld en

00:00:59

vooral om ze te kunnen classificeren

00:01:01

visueel in volgorde van belangrijkheid. Daarom

00:01:03

typisch

00:01:03

We zullen het hebben over verkoop per product,

00:01:06

van bezoekers per verkeersbron

00:01:09

voor een website, welvaart

00:01:11

voor een plaats, verkeer

00:01:14

de uurkosten en daarvoor,

00:01:16

We zullen voornamelijk 2 soorten hebben

00:01:19

grafieken die elk hun varianten hebben,

00:01:22

Dus het staafdiagram waarvan we

00:01:24

was in staat om net daarvoor te spreken trouwens,

00:01:27

die het eigenlijk mogelijk maakte om weer te geven

00:01:29

dan geen verdeling van elementen

00:01:31

of een vergelijking,

00:01:32

maar eerder een evolutie in de tijd,

00:01:34

Daar kan het dus ook voor gebruikt worden.

00:01:36

Maar goed, hier,

00:01:37

het is een diagram,

00:01:38

Bijgevolg

00:01:38

in bars,

00:01:39

Men kan zich hier heel goed de

00:01:40

omzet per product,

00:01:42

dus product 1, product 2, product 3,

00:01:44

et cetera et cetera.

00:01:45

Dus de hoogte van de balk komt overeen

00:01:46

het gewicht van het element.

00:01:48

Het kan worden beschouwd als een

00:01:49

onconventioneel

00:01:50

We kunnen dus de neiging hebben om dat niet te doen

00:01:51

niet noodzakelijkerwijs gebruiken omdat

00:01:53

dat we onszelf vertellen dat we moeten doen

00:01:54

iets meer gewild.

00:01:56

Houd er rekening mee dat je

00:01:58

zoek naar de duidelijkste en die,

00:01:59

Meestal is het extreem duidelijk.

00:02:01

We weten dat, aangezien het geclassificeerd is,

00:02:03

Nou, dit element is groter dan dit

00:02:05

element is groter dan dit element,

00:02:07

et cetera et cetera.

00:02:08

En we hebben ook een idee,

00:02:10

Een beetje grandeur. En

00:02:12

Dan hebben we het cirkeldiagram,

00:02:13

Ook wel Camembert genoemd in het Frans.

00:02:15

Dus hier is het idee dat we uitgaan van

00:02:17

Die as. We moeten ons dus een

00:02:19

klok om heel duidelijk te zijn,

00:02:21

om dit soort items te lezen.

00:02:23

Dus we beginnen 's middags en we gaan

00:02:25

lees het met de klok mee

00:02:27

een horloge. Dus over het algemeen gaan we

00:02:29

hebben het grootste element dat gaat

00:02:31

hier direct verschijnen

00:02:32

rechts van de middag en dan gaat

00:02:35

keten het tweede belangrijkste element,

00:02:37

de 3e, de 4e, et cetera et cetera.

00:02:39

En dus, in totaal,

00:02:40

We moeten 100% vinden

00:02:42

van een waarde vergeleken daarmee.

00:02:44

Natuurlijk, dat alles,

00:02:44

het is normaal gesproken cumulatief,

00:02:45

omdat we daar een geheel tonen,

00:02:47

Het moet dus goed vertegenwoordigen

00:02:49

een globaal element,

00:02:49

Het kan dus bijvoorbeeld het nummer zijn

00:02:51

van de totale omzet van de betrokken producten.

00:02:53

Hoeveel vertegenwoordigt het en wat is

00:02:55

het gewicht van elk product voor de

00:02:57

Realisatie van deze omzet daar.

00:03:00

Het is raadzaam om niet meer dan 6

00:03:03

of zelfs 8 elementen in de Camembert.

00:03:05

Dus daar heb ik meestal 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

00:03:08

Dus normaal gesproken zouden we dat moeten doen

00:03:10

stoppen. Feitelijk

00:03:11

Deze worden een beetje te veel

00:03:13

Klein en niet per se makkelijk te lezen.

00:03:17

Het andere element om in gedachten te houden,

00:03:20

Het is het feit dat, inderdaad,

00:03:22

het is een visualisatie

00:03:23

die erg populair is,

00:03:24

Dus hier zijn we op dit

00:03:26

een donut genoemd,

00:03:27

maar je hebt de volledige versie dus

00:03:29

die eigenlijk de

00:03:31

Cirkeldiagram. Op zich

00:03:32

Het is precies hetzelfde.

00:03:34

Het enige probleem is dat,

00:03:36

gelukkig

00:03:37

Ik wil zeggen dat we die blokken hebben

00:03:38

die in volgorde van belangrijkheid zijn gerangschikt,

00:03:40

Want visueel voilà,

00:03:41

Tussen deze twee, nou ja het menselijk oog

00:03:43

heeft veel moeite met het berekenen van hoeken.

00:03:46

Dus er gaan meestal

00:03:47

Telling van wie de grootste is

00:03:49

tenzij ze aan ons zijn geclassificeerd,

00:03:51

Het is buitengewoon moeilijk. Omgekeerd

00:03:52

hier of wanneer je zwakke punten hebt

00:03:54

nuances tussen elementen,

00:03:55

er typisch tussen deze twee,

00:03:56

Ik zie het toch,

00:03:58

Ik zie dat er een lichte

00:04:00

verschil en daarom is deze

00:04:01

minder belangrijk. Het probleem is

00:04:03

dat daar op deze voorstellingen, wij

00:04:04

spreekt niet van hoogte maar van hoek

00:04:06

en het is buitengewoon moeilijk,

00:04:08

Meer nog, op deze visie

00:04:10

in donuts waar de

00:04:11

Het centrum is leeg. Want ineens

00:04:13

Dat uitgangspunt hebben we niet dat zou kunnen

00:04:15

Sta ons toe om

00:04:17

visueel de hoek gegenereerd door

00:04:19

het spel.

00:04:19

Dus ik weet dat het enorm populair is.

00:04:22

Ik raad het gebruik ervan niet aan

00:04:23

En het is een beetje

00:04:24

Een gemeenplaats in Datavision

00:04:26

dat het cirkeldiagram niet noodzakelijkerwijs

00:04:29

De beste visualisatie om te gebruiken.

00:04:30

En als je in dit soort

00:04:33

gegevens om te laten zien, nou dat zal ik doen

00:04:35

sterk aanbevelen om diagrammen te maken

00:04:36

bar die naar mijn mening

00:04:38

veel duidelijker. En dat zullen we ook doen

00:04:40

kunnen starten met trainen

00:04:41

om ze te maken.

00:00:01

Scopriremo un tema di

00:00:04

grafico su ciascun capitolo,

00:00:06

e l'idea è così che ti presento

00:00:07

i tipi di grafici disponibili,

00:00:10

come funzionano, i vantaggi,

00:00:11

gli svantaggi di ciascuno di essi.

00:00:13

Quindi ecco, come potete vedere,

00:00:16

Inizieremo con tutto ciò che riguarda

00:00:18

il confronto degli elementi da parte di

00:00:20

relazione con gli altri. E poi da quello,

00:00:23

avremo un file Excel dedicato

00:00:24

che ci permetterà di creare

00:00:27

Le visualizzazioni in questione

00:00:28

e di essere in grado di andare e applicare

00:00:30

Cosa abbiamo imparato in

00:00:32

La parte teorica dei dati

00:00:34

visualizzazione per renderlo il più

00:00:36

chiaro e il più incisivo possibile.

00:00:39

Quindi, su questa prima parte, il

00:00:41

Confronto degli elementi

00:00:43

in relazione l'uno con l'altro.

00:00:45

Quindi qui il nostro obiettivo non sta andando

00:00:47

essere quello di visualizzare una tendenza,

00:00:48

non sarà da visualizzare

00:00:51

00:00:52

geolocalizzazione o altre cose.

00:00:54

Vorremmo avere in relazione a

00:00:56

alle tipologie di elementi loro

00:00:58

valori associati e

00:00:59

soprattutto per poterli classificare

00:01:01

visivamente in ordine di importanza. Pertanto

00:01:03

tipicamente

00:01:03

Parleremo di vendite per prodotto,

00:01:06

N. visitatori per fonte di traffico

00:01:09

per un sito web, affluenza

00:01:11

per un luogo, il traffico

00:01:14

il costo orario e per questo,

00:01:16

Avremo principalmente 2 tipi

00:01:19

grafici che hanno ciascuno le loro varianti,

00:01:22

Quindi il grafico a barre di cui abbiamo

00:01:24

è stato in grado di parlare poco prima tra l'altro,

00:01:27

che ha effettivamente reso possibile la visualizzazione

00:01:29

quindi non una distribuzione di elementi

00:01:31

o un confronto,

00:01:32

ma piuttosto un'evoluzione nel tempo,

00:01:34

Quindi può essere usato anche per quello.

00:01:36

Comunque, qui,

00:01:37

è un diagramma,

00:01:38

Conseguentemente

00:01:38

nei bar,

00:01:39

Si può benissimo immaginare qui il

00:01:40

fatturato per prodotto,

00:01:42

quindi prodotto 1, prodotto 2, prodotto 3,

00:01:44

et cetera et cetera.

00:01:45

Quindi l'altezza della barra corrisponde

00:01:46

il peso dell'elemento.

00:01:48

Può essere considerato come un

00:01:49

anticonvenzionale

00:01:50

Quindi possiamo tendere a non

00:01:51

non necessariamente usarlo perché

00:01:53

che diciamo a noi stessi che dobbiamo fare

00:01:54

qualcosa di più ricercato.

00:01:56

Tieni presente che devi

00:01:58

cerca il più chiaro e quello,

00:01:59

In genere, è estremamente chiaro.

00:02:01

Sappiamo che poiché è classificato,

00:02:03

Bene, questo elemento è più grande di questo

00:02:05

è più grande di questo elemento,

00:02:07

et cetera et cetera.

00:02:08

E abbiamo anche un'idea,

00:02:10

un po' di grandezza. E

00:02:12

Poi abbiamo il grafico a torta,

00:02:13

Chiamato anche Camembert in francese.

00:02:15

Quindi ecco che partiamo da

00:02:17

quell'asse. Quindi dobbiamo immaginare un

00:02:19

orologio per essere molto chiaro,

00:02:21

per leggere questo tipo di elementi.

00:02:23

Quindi iniziamo a mezzogiorno e andiamo

00:02:25

Leggilo in senso orario

00:02:27

un orologio. Quindi generalmente andiamo

00:02:29

avere l'elemento più grande che va

00:02:31

Appare qui direttamente

00:02:32

a destra di mezzogiorno e poi va

00:02:35

concatenare il secondo elemento più importante,

00:02:37

il 3°, il 4°, et cetera et cetera.

00:02:39

E così, in totale,

00:02:40

Dovremmo trovare il 100%

00:02:42

di un valore rispetto a quello.

00:02:44

Ovviamente, tutto ciò,

00:02:44

è normalmente cumulativo,

00:02:45

perché lì mostriamo un tutto,

00:02:47

Quindi deve rappresentare bene

00:02:49

un elemento globale,

00:02:49

Quindi può essere ad esempio il numero

00:02:51

del totale degli affari dei prodotti in questione.

00:02:53

Quanto rappresenta e cosa è

00:02:55

il peso di ciascun prodotto per il

00:02:57

Realizzazione di questo fatturato lì.

00:03:00

Si consiglia di non superare i 6

00:03:03

o anche 8 elementi nel Camembert.

00:03:05

Quindi lì in genere ho 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

00:03:08

Quindi normalmente dovremmo

00:03:10

fermarsi. Infatti

00:03:11

Questi diventano un po 'troppo

00:03:13

Piccolo e non necessariamente facile da leggere.

00:03:17

L'altro elemento da tenere a mente,

00:03:20

È il fatto che, in effetti,

00:03:22

è una visualizzazione

00:03:23

che è molto popolare,

00:03:24

Quindi eccoci su questo

00:03:26

chiamato ciambella,

00:03:27

ma hai la versione completa quindi

00:03:29

che in realtà è chiamato il

00:03:31

Grafico a torta. Di per sé

00:03:32

È esattamente la stessa cosa.

00:03:34

L'unico problema è che,

00:03:36

fortunatamente

00:03:37

Voglio dire che abbiamo questi blocchi

00:03:38

che sono classificati in ordine di importanza,

00:03:40

Perché visivamente voilà,

00:03:41

Tra questi due, bene l'occhio umano

00:03:43

ha molti problemi a calcolare gli angoli.

00:03:46

Quindi in genere ci sono

00:03:47

Conteggio di chi è il più grande

00:03:49

a meno che non siano classificati a noi,

00:03:51

È estremamente difficile. Al contrario

00:03:52

qui o quando hai punti deboli

00:03:54

sfumature tra gli elementi,

00:03:55

c'è tipicamente tra questi due,

00:03:56

Lo vedo comunque,

00:03:58

Vedo che c'è un leggero

00:04:00

differenza e quindi questo è

00:04:01

meno importante. Il problema è

00:04:03

che lì su queste rappresentazioni, noi

00:04:04

non parla di altezza ma di angolo

00:04:06

ed è estremamente difficile,

00:04:08

A maggior ragione, su questa visione

00:04:10

in ciambelle dove il

00:04:11

Il centro è vuoto. Perché all'improvviso

00:04:13

Non abbiamo quel punto di partenza che potrebbe

00:04:15

permetterci di avere

00:04:17

Visuale l'angolo generato da

00:04:19

il gioco.

00:04:19

Quindi so che è estremamente popolare.

00:04:22

Non consiglio di usarlo

00:04:23

ed è un po '

00:04:24

Un luogo comune in Datavision

00:04:26

che il grafico a torta non è necessariamente

00:04:29

La migliore visualizzazione da usare.

00:04:30

E quando sei in questo tipo di

00:04:33

dati da mostrare, beh lo farò

00:04:35

consiglia vivamente di creare diagrammi

00:04:36

bar che è, a mio parere,

00:04:38

molto più chiaro. E così faremo

00:04:40

essere in grado di iniziare la formazione

00:04:41

per crearli.

00:00:01

سوف نكتشف موضوع

00:00:04

رسم بياني لكل فصل

00:00:06

والفكرة هكذا أقدم لكم

00:00:07

أنواع الرسوم البيانية المتاحة ،

00:00:10

كيف تعمل ، المزايا ،

00:00:11

عيوب كل واحد منهم.

00:00:13

لذلك هناك كما ترون ،

00:00:16

سنبدأ بكل ما يتعلق ب

00:00:18

مقارنة العناصر بواسطة

00:00:20

العلاقة مع الآخرين. ثم من ذلك ،

00:00:23

سيكون لدينا ملف Excel مخصص

00:00:24

مما سيسمح لنا بإنشاء

00:00:27

التصورات المعنية

00:00:28

وأن تكون قادرا على الذهاب والتقدم

00:00:30

ما تعلمناه في

00:00:32

الجزء النظري من البيانات

00:00:34

التصور لجعله أكثر

00:00:36

واضحة ومؤثرة قدر الإمكان.

00:00:39

إذن في هذا الجزء الأول ،

00:00:41

مقارنة العناصر

00:00:43

فيما يتعلق ببعضها البعض.

00:00:45

لذلك هنا هدفنا لن يذهب

00:00:47

يكون لعرض الاتجاه ،

00:00:48

لن يكون للعرض

00:00:51

ال

00:00:52

تحديد الموقع الجغرافي أو أشياء أخرى.

00:00:54

هناك نود أن يكون فيما يتعلق ب

00:00:56

لأنماط العناصر الخاصة بهم

00:00:58

القيم المقترنة و

00:00:59

خاصة لتكون قادرة على تصنيفها

00:01:01

بصريا حسب الأهمية. لذلك

00:01:03

نموذجيا

00:01:03

سنتحدث عن المبيعات حسب المنتج ،

00:01:06

عدد الزوار حسب مصدر حركة المرور

00:01:09

لموقع على شبكة الإنترنت، الثراء

00:01:11

لمكان ، حركة المرور

00:01:14

تكلفة الساعة ولهذا ،

00:01:16

سيكون لدينا أساسا 2 أنواع

00:01:19

الرسوم البيانية التي لكل منها متغيراتها

00:01:22

إذن التمثيل البياني الشريطي الذي

00:01:24

كان قادرا على التحدث من قبل بالمناسبة ،

00:01:27

مما جعل من الممكن بالفعل عرض

00:01:29

ثم ليس توزيع العناصر

00:01:31

أو مقارنة ،

00:01:32

بل بالأحرى تطور مع مرور الوقت ،

00:01:34

لذلك يمكن استخدامه أيضا لذلك.

00:01:36

على أي حال ، هنا ،

00:01:37

إنه رسم تخطيطي ،

00:01:38

وب التالي

00:01:38

في الحانات ،

00:01:39

يمكن للمرء أن يتخيل جيدا هنا

00:01:40

دوران حسب المنتج ،

00:01:42

إذن المنتج 1 ، المنتج 2 ، المنتج 3 ،

00:01:44

وما إلى ذلك.

00:01:45

لذا فإن ارتفاع الشريط يتوافق

00:01:46

وزن العنصر.

00:01:48

يمكن اعتباره بمثابة

00:01:49

تقليديه

00:01:50

لذلك يمكننا أن نميل إلى عدم

00:01:51

ليس بالضرورة استخدامه لأن

00:01:53

أن نقول لأنفسنا أنه يجب علينا القيام به

00:01:54

شيء أكثر سعى بعد.

00:01:56

ضع في اعتبارك أنك بحاجة إلى ذلك

00:01:58

ابحث عن أوضح وهذا واحد ،

00:01:59

عادة ، من الواضح للغاية.

00:02:01

نحن نعلم أنه نظرا لأنه مصنف ،

00:02:03

حسنا ، هذا العنصر أكبر من هذا

00:02:05

أكبر من هذا العنصر

00:02:07

وما إلى ذلك.

00:02:08

ولدينا أيضا فكرة،

00:02:10

قليلا من العظمة. و

00:02:12

ثم لدينا المخطط الدائري ،

00:02:13

وتسمى أيضا كاممبرت بالفرنسية.

00:02:15

إذن الفكرة هنا هي أن نبدأ من

00:02:17

هذا المحور. لذلك علينا أن نتخيل

00:02:19

على مدار الساعة لتكون واضحة جدا ،

00:02:21

لقراءة هذا النوع من العناصر.

00:02:23

لذلك نبدأ عند الظهر ونذهب

00:02:25

اقرأها في اتجاه عقارب الساعة

00:02:27

ساعة. لذلك بشكل عام نذهب

00:02:29

لديك أكبر عنصر يذهب

00:02:31

تظهر هنا مباشرة

00:02:32

على يمين الظهر ثم يذهب

00:02:35

سلسلة العنصر الثاني الأكثر أهمية ،

00:02:37

3 ، 4 ، وما إلى ذلك ، وما إلى ذلك.

00:02:39

وهكذا ، في المجموع ،

00:02:40

يجب أن نجد 100٪

00:02:42

من قيمة مقارنة بذلك.

00:02:44

من الواضح ، كل ذلك ،

00:02:44

عادة ما تكون تراكمية ،

00:02:45

لأننا نعرض هناك كلا ،

00:02:47

لذلك يجب أن تمثل بشكل جيد

00:02:49

عنصر عالمي،

00:02:49

لذلك يمكن أن يكون على سبيل المثال الرقم

00:02:51

من إجمالي الأعمال التجارية للمنتجات المعنية.

00:02:53

كم يمثل وما هو

00:02:55

وزن كل منتج ل

00:02:57

تحقيق هذا الدوران هناك.

00:03:00

ينصح بعدم تجاوز 6

00:03:03

أو حتى 8 عناصر في كاممبرت.

00:03:05

لذلك لدي عادة 1 ، 2 ، 3 ، 4 ، 5 ، 6 ، 7 ، 8 ،

00:03:08

لذلك عادة يجب علينا

00:03:10

وقف. فعلا

00:03:11

هذه تصبح أكثر من اللازم

00:03:13

صغيرة وليس بالضرورة سهلة القراءة.

00:03:17

العنصر الآخر الذي يجب أخذه في الاعتبار ،

00:03:20

إنها حقيقة أنه ، في الواقع ،

00:03:22

إنه تصور

00:03:23

التي تحظى بشعبية كبيرة ،

00:03:24

لذلك نحن هنا على هذا

00:03:26

يسمى دونات ،

00:03:27

ولكن لديك النسخة الكاملة لذلك

00:03:29

وهو ما يسمى في الواقع

00:03:31

مخطط دائري. في حد ذاته

00:03:32

إنه بالضبط نفس الشيء.

00:03:34

المشكلة الوحيدة هي أن،

00:03:36

لِحُسْن اَلْحَظّ

00:03:37

أريد أن أقول أن لدينا هذه الكتل

00:03:38

التي يتم ترتيبها حسب الأهمية ،

00:03:40

لأن فويلا بصريا ،

00:03:41

بين هذين ، حسنا العين البشرية

00:03:43

لديه الكثير من المتاعب في حساب الزوايا.

00:03:46

لذلك عادة ما يذهب هناك

00:03:47

عدد من هو الأكبر

00:03:49

ما لم يتم تصنيفها لنا ،

00:03:51

إنه صعب للغاية. المقابل

00:03:52

هنا أو عندما يكون لديك نقاط ضعف

00:03:54

الفروق الدقيقة بين العناصر ،

00:03:55

هناك عادة بين هذين ،

00:03:56

أراه على أي حال ،

00:03:58

أرى أن هناك طفيفا

00:04:00

الفرق وبالتالي هذا هو

00:04:01

أقل أهمية. المشكلة هي

00:04:03

أنه هناك في هذه التمثيلات ، نحن

00:04:04

لا يتحدث عن الارتفاع بل عن الزاوية

00:04:06

وهو أمر صعب للغاية ،

00:04:08

أكثر من ذلك ، على هذه الرؤية

00:04:10

في الكعك حيث

00:04:11

المركز فارغ. لأنه فجأة

00:04:13

ليس لدينا نقطة البداية التي يمكن أن

00:04:15

اسمح لنا أن يكون

00:04:17

بصرية الزاوية الناتجة عن

00:04:19

اللعبة.

00:04:19

لذلك أعلم أنها تحظى بشعبية كبيرة.

00:04:22

لا أوصي باستخدامه

00:04:23

وهو قليلا

00:04:24

أمر شائع في داتا فيجن

00:04:26

أن المخطط الدائري ليس بالضرورة

00:04:29

أفضل تصور للاستخدام.

00:04:30

وعندما تكون في هذا النوع من

00:04:33

البيانات لإظهار ، حسنا سأفعل

00:04:35

يوصي بشدة الرسم التخطيطي

00:04:36

شريط وهو ، في رأيي ،

00:04:38

أكثر وضوحا. ولذا سنقوم

00:04:40

تكون قادرة على بدء التدريب

00:04:41

لإنشائها.

00:00:01

Bir tema keşfedeceğiz

00:00:04

her bölümdeki grafik,

00:00:06

ve fikir şu ki, size sunuyorum

00:00:07

mevcut grafik türleri,

00:00:10

nasıl çalıştıkları, avantajları,

00:00:11

her birinin dezavantajları.

00:00:13

Gördüğünüz gibi orada,

00:00:16

İle ilgili her şeyle başlayacağız

00:00:18

Elementlerin karşılaştırılması

00:00:20

başkalarıyla ilişki. Ve sonra bundan,

00:00:23

özel bir Excel dosyamız olacak

00:00:24

yaratmamıza izin verecek

00:00:27

Söz konusu görselleştirmeler

00:00:28

ve gidip başvurabilmek

00:00:30

Öğrendiklerimiz

00:00:32

Verilerin teorik kısmı

00:00:34

En iyi şekilde yararlanmak için görselleştirme

00:00:36

açık ve mümkün olduğunca etkili.

00:00:39

Yani bu ilk bölümde,

00:00:41

Elemanların karşılaştırılması

00:00:43

birbirleriyle ilişkili olarak.

00:00:45

Yani burada hedefimiz gitmek değil

00:00:47

bir eğilim göstermek,

00:00:48

görüntülenmeyecek

00:00:51

00:00:52

coğrafi konum veya diğer şeyler.

00:00:54

Orada şunlarla ilgili olarak sahip olmak istiyoruz:

00:00:56

elemanların tipolojilerine

00:00:58

ilişkili değerler ve

00:00:59

özellikle onları sınıflandırabilmek için

00:01:01

görsel olarak önem sırasına göre. Bu yüzden

00:01:03

Genellikle

00:01:03

Ürüne göre satışlar hakkında konuşacağız,

00:01:06

trafik kaynağına göre ziyaretçi sayısı

00:01:09

Bir web sitesi için, refah

00:01:11

bir yer için, trafik

00:01:14

saatlik maliyet ve bunun için,

00:01:16

Esas olarak 2 tipimiz olacak

00:01:19

Her birinin varyantları olan grafikler,

00:01:22

Yani çubuk grafiği

00:01:24

Bu arada biraz önce konuşabildim,

00:01:27

bu da aslında görüntülemeyi mümkün kıldı

00:01:29

o zaman elemanların dağılımı değil

00:01:31

veya bir karşılaştırma,

00:01:32

daha ziyade zaman içinde bir evrim,

00:01:34

Yani bunun için de kullanılabilir.

00:01:36

Her neyse, burada,

00:01:37

bu bir diyagramdır,

00:01:38

Bu yüzden

00:01:38

barlarda,

00:01:39

Burada çok iyi hayal edilebilir

00:01:40

ürüne göre ciro,

00:01:42

yani ürün 1, ürün 2, ürün 3,

00:01:44

et cetera et cetera.

00:01:45

Böylece çubuğun yüksekliği karşılık gelir

00:01:46

elemanın ağırlığı.

00:01:48

Olarak düşünülebilir

00:01:49

Alışılmamış

00:01:50

Bu yüzden yapmama eğiliminde olabiliriz

00:01:51

mutlaka kullanmamak zorunda değil çünkü

00:01:53

kendimize yapmamız gerektiğini söylediğimiz

00:01:54

daha çok aranan bir şey.

00:01:56

Şunları yapmanız gerektiğini unutmayın:

00:01:58

en açık olanı ve o olanı arayın,

00:01:59

Tipik olarak, son derece açıktır.

00:02:01

Biliyoruz ki, sınıflandırıldığı için,

00:02:03

Peki bu unsur bundan daha büyük

00:02:05

eleman bu elemandan daha büyükse,

00:02:07

et cetera et cetera.

00:02:08

Ve bizim de bir fikrimiz var,

00:02:10

biraz ihtişam. Ve

00:02:12

Sonra Pasta grafiğimiz var,

00:02:13

Fransızca'da Camembert olarak da adlandırılır.

00:02:15

İşte buradaki fikir,

00:02:17

bu eksen. Bu yüzden bir hayal etmeliyiz

00:02:19

saat çok net olmak gerekirse,

00:02:21

Bu tür öğeleri okumak için.

00:02:23

Böylece öğlen başlıyoruz ve gidiyoruz

00:02:25

Saat yönünde okuyun

00:02:27

bir saat. Bu yüzden genellikle gideriz

00:02:29

giden en büyük unsura sahip olmak

00:02:31

doğrudan burada görün

00:02:32

öğlen vaktinin sağında ve sonra gider

00:02:35

ikinci en önemli unsuru zincirlemek,

00:02:37

3., 4., et cetera et cetera.

00:02:39

Ve böylece, toplamda,

00:02:40

% 100'ü bulmalıyız

00:02:42

buna kıyasla bir değere sahip.

00:02:44

Açıkçası, tüm bunlar,

00:02:44

normalde kümülatiftir,

00:02:45

çünkü orada bir bütün sergiliyoruz,

00:02:47

Bu yüzden iyi temsil etmelidir

00:02:49

küresel bir unsur,

00:02:49

Yani örneğin sayı olabilir

00:02:51

İlgili ürünlerin toplam işinin.

00:02:53

Ne kadarını temsil ediyor ve nedir?

00:02:55

için her ürünün ağırlığı

00:02:57

Orada bu cironun gerçekleşmesi.

00:03:00

6'yı geçmemeniz önerilir

00:03:03

veya hatta Camembert'teki 8 element.

00:03:05

Yani orada tipik olarak 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

00:03:08

Yani normalde yapmalıyız

00:03:10

durmak. Aslında

00:03:11

Bunlar biraz fazla oluyor

00:03:13

Küçük ve okunması kolay değil.

00:03:17

Akılda tutulması gereken diğer unsur,

00:03:20

Gerçek şu ki, gerçekten,

00:03:22

bu bir görselleştirmedir

00:03:23

çok popüler olan,

00:03:24

İşte buradayız

00:03:26

çörek denir,

00:03:27

ama tam sürüme sahipsin, bu yüzden

00:03:29

aslında buna denir

00:03:31

Pasta grafik. Kendi içinde

00:03:32

Bu tamamen aynı şeydir.

00:03:34

Tek sorun şu ki,

00:03:36

iyi ki

00:03:37

Bu bloklara sahip olduğumuzu söylemek istiyorum

00:03:38

önem sırasına göre sıralanan,

00:03:40

Çünkü görsel olarak voilà,

00:03:41

Bu ikisi arasında, insan gözü

00:03:43

açıları hesaplamakta çok zorlanıyor.

00:03:46

Yani tipik olarak orada gider

00:03:47

En büyük kimin olduğu sayısı

00:03:49

bize göre sınıflandırılmadıkça,

00:03:51

Son derece zordur. Tersine

00:03:52

burada veya zayıf yönleriniz olduğunda

00:03:54

elemanlar arasındaki nüanslar,

00:03:55

tipik olarak bu ikisi arasında,

00:03:56

Yine de görüyorum,

00:03:58

Görüyorum ki ufak bir şey var

00:04:00

fark ve bu nedenle bu

00:04:01

daha az önemli. Sorun şu ki

00:04:03

Orada bu temsiller üzerinde, biz

00:04:04

yükseklikten değil, açıdan bahseder

00:04:06

ve bu son derece zordur,

00:04:08

Daha da fazlası, bu vizyonda

00:04:10

çöreklerde

00:04:11

Merkez boş. Çünkü aniden

00:04:13

Olabilecek bir başlangıç noktasına sahip değiliz.

00:04:15

sahip olmamıza izin ver

00:04:17

görsel tarafından oluşturulan açı

00:04:19

oyun.

00:04:19

Bu yüzden son derece popüler olduğunu biliyorum.

00:04:22

Kullanmanızı önermiyorum

00:04:23

ve bu biraz

00:04:24

Datavision'da yaygın bir durum

00:04:26

Pasta Grafiğin mutlaka

00:04:29

Kullanılacak en iyi görselleştirme.

00:04:30

Ve bu tür bir şeyde olduğunuzda

00:04:33

verileri göstereceğim, peki yapacağım

00:04:35

diyagram oluşturmayı şiddetle tavsiye eder

00:04:36

Bar, bence,

00:04:38

çok daha net. Ve böylece yapacağız

00:04:40

Eğitime başlayabilme

00:04:41

tıklayarak bunları oluşturun.

00:00:01

Odkryjemy temat

00:00:04

wykres na każdym rozdziale,

00:00:06

a pomysł jest taki, jaki wam przedstawiam

00:00:07

rodzaje dostępnych wykresów,

00:00:10

jak działają, zalety,

00:00:11

wady każdego z nich.

00:00:13

Więc tam, jak widać,

00:00:16

Zaczniemy od wszystkiego, co jest związane z

00:00:18

porównanie elementów według

00:00:20

relacje z innymi. A potem,

00:00:23

będziemy mieli dedykowany plik Excel

00:00:24

co pozwoli nam tworzyć

00:00:27

Omawiane wizualizacje

00:00:28

i móc iść i aplikować

00:00:30

Czego nauczyliśmy się w

00:00:32

Część teoretyczna danych

00:00:34

wizualizacja, aby uczynić go jak największym

00:00:36

Jasne i tak efektowne, jak to możliwe.

00:00:39

Tak więc w tej pierwszej części,

00:00:41

Porównanie elementów

00:00:43

w stosunku do siebie.

00:00:45

Więc tutaj naszym celem nie jest pójście

00:00:47

być w celu wyświetlenia trendu,

00:00:48

nie będzie wyświetlany;

00:00:51

ten

00:00:52

geolokalizacja lub inne rzeczy.

00:00:54

Tam chcemy mieć w odniesieniu do

00:00:56

do typologii elementów ich

00:00:58

wartości, które są skojarzone i

00:00:59

zwłaszcza, aby móc je sklasyfikować

00:01:01

wizualnie w kolejności ważności. Więc

00:01:03

typowo

00:01:03

Porozmawiamy o sprzedaży według produktu,

00:01:06

odwiedzających według źródła ruchu

00:01:09

dla strony internetowej, zamożność

00:01:11

dla miejsca, ruchu

00:01:14

koszt godzinowy i za to,

00:01:16

Będziemy mieli głównie 2 typy

00:01:19

wykresy, z których każdy ma swoje warianty,

00:01:22

Tak więc wykres słupkowy, którego my

00:01:24

był w stanie mówić tuż przedtem przy okazji,

00:01:27

co faktycznie umożliwiło wyświetlenie

00:01:29

wtedy nie rozkład elementów

00:01:31

lub porównanie,

00:01:32

ale raczej ewolucja w czasie,

00:01:34

Więc może być również do tego używany.

00:01:36

W każdym razie, tutaj,

00:01:37

jest to schemat,

00:01:38

Więc

00:01:38

w barach,

00:01:39

Można sobie tutaj bardzo dobrze wyobrazić

00:01:40

obroty według produktów,

00:01:42

więc produkt 1, produkt 2, produkt 3,

00:01:44

et cetera et cetera.

00:01:45

Tak więc wysokość pręta odpowiada

00:01:46

waga elementu.

00:01:48

Można go uznać za

00:01:49

Niekonwencjonalne

00:01:50

Możemy więc nie mieć tendencji do

00:01:51

niekoniecznie go używać, ponieważ

00:01:53

że mówimy sobie, że musimy to zrobić

00:01:54

coś bardziej poszukiwanego.

00:01:56

Pamiętaj, że musisz

00:01:58

szukaj najwyraźniejszego i tego,

00:01:59

Zazwyczaj jest to bardzo jasne.

00:02:01

Wiemy, że skoro jest utajniony,

00:02:03

Cóż, ten element jest większy niż ten

00:02:05

element jest większy niż ten element,

00:02:07

et cetera et cetera.

00:02:08

I my też mamy pomysł,

00:02:10

odrobina wielkości. I

00:02:12

Następnie mamy wykres kołowy,

00:02:13

Zwany także Camembert w języku francuskim.

00:02:15

Chodzi o to, że zaczynamy od

00:02:17

tej osi. Musimy więc wyobrazić sobie

00:02:19

zegar, aby był bardzo wyraźny,

00:02:21

, aby przeczytać tego typu elementy.

00:02:23

Zaczynamy więc w południe i jedziemy

00:02:25

Odczyt zgodnie z ruchem wskazówek zegara

00:02:27

zegarek. Więc generalnie idziemy

00:02:29

mają największy element, który idzie

00:02:31

Pojawij się tutaj bezpośrednio

00:02:32

po prawej stronie południa, a następnie idzie

00:02:35

łańcuch drugi najważniejszy element,

00:02:37

3, 4 i tak dalej.

00:02:39

I tak w sumie,

00:02:40

Powinniśmy znaleźć 100%

00:02:42

o wartości w porównaniu z tym.

00:02:44

Oczywiście, wszystko to,

00:02:44

zwykle kumuluje się,

00:02:45

ponieważ tam wyświetlamy całość,

00:02:47

Musi więc dobrze reprezentować

00:02:49

element globalny,

00:02:49

Może to być więc na przykład liczba

00:02:51

całkowitej działalności handlowej danych produktów.

00:02:53

Ile reprezentuje i co to jest

00:02:55

waga każdego produktu dla

00:02:57

Realizacja tego obrotu tam.

00:03:00

Wskazane jest, aby nie przekraczać 6

00:03:03

lub nawet 8 elementów w camembercie.

00:03:05

Więc zazwyczaj mam 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

00:03:08

Normalnie więc powinniśmy

00:03:10

zatrzymać. Rzeczywiście

00:03:11

Tych staje się trochę za dużo

00:03:13

Mały i niekoniecznie łatwy do odczytania.

00:03:17

Drugi element, o którym należy pamiętać,

00:03:20

Faktem jest, że w istocie,

00:03:22

Jest to wizualizacja

00:03:23

który jest bardzo popularny,

00:03:24

Więc oto jesteśmy na tym

00:03:26

zwany pączkiem,

00:03:27

ale masz pełną wersję, więc

00:03:29

który w rzeczywistości nazywa się

00:03:31

Wykres kołowy. Sam w sobie

00:03:32

To jest dokładnie to samo.

00:03:34

Jedynym problemem jest to, że

00:03:36

na szczęście

00:03:37

Chcę powiedzieć, że mamy te bloki

00:03:38

które są uszeregowane według ważności,

00:03:40

Ponieważ wizualnie voilà,

00:03:41

Pomiędzy tymi dwoma, no cóż, ludzkie oko

00:03:43

ma wiele problemów z obliczaniem kątów.

00:03:46

Więc zazwyczaj nie idź

00:03:47

Liczba osób, które są największe

00:03:49

chyba że są nam sklasyfikowane,

00:03:51

Jest to niezwykle trudne. Odwrotnie

00:03:52

tutaj lub gdy masz słabości

00:03:54

niuanse między elementami,

00:03:55

zazwyczaj pomiędzy tymi dwoma,

00:03:56

I tak to widzę,

00:03:58

Widzę, że jest lekki

00:04:00

różnica, a zatem ta jest

00:04:01

mniej ważne. Problem polega na tym, że

00:04:03

że tam na tych reprezentacjach, my

00:04:04

nie mówi o wysokości, ale o kącie

00:04:06

i jest to niezwykle trudne,

00:04:08

Tym bardziej, w tej wizji

00:04:10

w pączkach, gdzie

00:04:11

Centrum jest puste. Bo nagle

00:04:13

Nie mamy tego punktu wyjścia, który mógłby

00:04:15

Pozwól nam mieć

00:04:17

wizualny kąt generowany przez

00:04:19

gra.

00:04:19

Wiem, że jest niezwykle popularny.

00:04:22

Nie polecam go używać

00:04:23

i to trochę

00:04:24

Powszechne w Datavision

00:04:26

że wykres kołowy niekoniecznie jest

00:04:29

Najlepsza wizualizacja do użycia.

00:04:30

A kiedy jesteś w tego typu

00:04:33

dane do pokazania, no cóż, zrobię to

00:04:35

Zdecydowanie zaleca tworzenie diagramów

00:04:36

bar, który moim zdaniem jest,

00:04:38

znacznie wyraźniej. I tak też zrobimy

00:04:40

być w stanie rozpocząć trening

00:04:41

, aby je utworzyć.

00:00:01

हम किसके विषय की खोज करेंगे?

00:00:04

प्रत्येक अध्याय पर ग्राफ,

00:00:06

और विचार यह है कि मैं आपके सामने प्रस्तुत करता हूं

00:00:07

उपलब्ध चार्ट के प्रकार,

00:00:10

वे कैसे काम करते हैं, फायदे,

00:00:11

उनमें से प्रत्येक के नुकसान।

00:00:13

तो जैसा कि आप देख सकते हैं,

00:00:16

हम किससे संबंधित हर चीज से शुरू करेंगे?

00:00:18

तत्वों की तुलना किसके द्वारा की जाती है?

00:00:20

दूसरों के साथ संबंध। और फिर उससे,

00:00:23

हमारे पास एक समर्पित एक्सेल फ़ाइल होगी

00:00:24

जो हमें बनाने की अनुमति देगा

00:00:27

प्रश्न में विज़ुअलाइज़ेशन

00:00:28

और जाकर आवेदन करने में सक्षम होना

00:00:30

हमने क्या सीखा

00:00:32

डेटा का सैद्धांतिक हिस्सा

00:00:34

इसे सबसे अधिक बनाने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन

00:00:36

जितना संभव हो उतना स्पष्ट और प्रभावशाली।

00:00:39

तो इस पहले भाग में,

00:00:41

तत्वों की तुलना

00:00:43

एक-दूसरे के संबंध में।

00:00:45

तो यहां हमारा उद्देश्य पूरा नहीं हो रहा है

00:00:47

एक प्रवृत्ति प्रदर्शित करने के लिए,

00:00:48

प्रदर्शित नहीं होने जा रहा है

00:00:51

वही

00:00:52

जियोलोकेशन या अन्य चीजें।

00:00:54

वहां हम किसके संबंध में रहना चाहते हैं?

00:00:56

तत्वों की टाइपोलॉजी के लिए

00:00:58

ऐसे मान जो संबद्ध हैं और

00:00:59

विशेष रूप से उन्हें वर्गीकृत करने में सक्षम होने के लिए

00:01:01

दृष्टि से महत्व के क्रम में। इसलिए

00:01:03

आमतौर पर

00:01:03

हम उत्पाद द्वारा बिक्री के बारे में बात करेंगे,

00:01:06

यातायात स्रोत द्वारा आगंतुकों की संख्या

00:01:09

एक वेबसाइट के लिए, समृद्धि

00:01:11

एक जगह के लिए, यातायात

00:01:14

प्रति घंटा लागत और उसके लिए,

00:01:16

हमारे पास मुख्य रूप से 2 प्रकार होंगे

00:01:19

ग्राफ़ कि प्रत्येक के अपने वेरिएंट हैं,

00:01:22

तो बार ग्राफ जिसका हम

00:01:24

वैसे ठीक पहले बोलने में सक्षम था,

00:01:27

जिसने वास्तव में प्रदर्शित करना संभव बना दिया

00:01:29

फिर तत्वों का वितरण नहीं

00:01:31

या एक तुलना,

00:01:32

बल्कि समय के साथ एक विकास,

00:01:34

इसलिए इसका इस्तेमाल उसके लिए भी किया जा सकता है।

00:01:36

वैसे भी, यहाँ,

00:01:37

यह एक आरेख है,

00:01:38

फलस्वरूप

00:01:38

सलाखों में,

00:01:39

यहां कोई भी बहुत अच्छी तरह से कल्पना कर सकता है

00:01:40

उत्पाद द्वारा कारोबार,

00:01:42

तो उत्पाद 1, उत्पाद 2, उत्पाद 3,

00:01:44

और वगैरह और वगैरह।

00:01:45

तो बार की ऊंचाई मेल खाती है

00:01:46

तत्व का वजन।

00:01:48

इसे इस रूप में माना जा सकता है

00:01:49

अपरंपरागत

00:01:50

तो हम नहीं कर सकते

00:01:51

जरूरी नहीं कि इसका उपयोग करें क्योंकि

00:01:53

कि हम खुद से कहते हैं कि हमें करना चाहिए

00:01:54

कुछ और मांग की जा रही है।

00:01:56

ध्यान रखें कि आपको इसकी आवश्यकता है

00:01:58

सबसे स्पष्ट और उस एक की तलाश करें,

00:01:59

आमतौर पर, यह बेहद स्पष्ट है।

00:02:01

हम जानते हैं कि चूंकि यह वर्गीकृत है,

00:02:03

वैसे यह तत्व इससे बड़ा है

00:02:05

तत्व इस तत्व से बड़ा है,

00:02:07

और वगैरह और वगैरह।

00:02:08

और हमारे पास भी एक विचार है,

00:02:10

थोड़ी सी भव्यता। और

00:02:12

फिर हमारे पास पाई चार्ट है,

00:02:13

फ्रेंच में कैमबर्ट भी कहा जाता है।

00:02:15

तो यहां विचार यह है कि हम कहां से शुरू करते हैं

00:02:17

वह धुरी। इसलिए हमें कल्पना करनी चाहिए कि

00:02:19

घड़ी बहुत स्पष्ट है,

00:02:21

इस प्रकार के आइटम पढ़ने के लिए।

00:02:23

तो हम दोपहर में शुरू करते हैं और हम जाते हैं

00:02:25

इसे घड़ी की तरह पढ़ें

00:02:27

एक घड़ी. आम तौर पर हम जाते हैं

00:02:29

सबसे बड़ा तत्व है जो जाता है

00:02:31

सीधे यहाँ दिखाई दें

00:02:32

दोपहर के दाईं ओर और फिर चला जाता है

00:02:35

श्रृंखला दूसरा सबसे महत्वपूर्ण तत्व,

00:02:37

तीसरा, चौथा, वगैरह आदि।

00:02:39

और इसलिए, कुल मिलाकर,

00:02:40

हमें 100% मिलना चाहिए

00:02:42

इसकी तुलना में एक मूल्य।

00:02:44

जाहिर है, यह सब,

00:02:44

यह सामान्य रूप से संचयी है,

00:02:45

क्योंकि वहां हम एक संपूर्ण प्रदर्शित करते हैं,

00:02:47

तो यह अच्छी तरह से प्रतिनिधित्व करना चाहिए

00:02:49

एक वैश्विक तत्व,

00:02:49

तो यह उदाहरण के लिए संख्या हो सकती है

00:02:51

संबंधित उत्पादों के कुल कारोबार की संख्या।

00:02:53

यह कितना दर्शाता है और क्या है

00:02:55

के लिए प्रत्येक उत्पाद का वजन

00:02:57

वहां इस कारोबार की प्राप्ति।

00:03:00

6 से अधिक नहीं होने की सलाह दी जाती है

00:03:03

या यहां तक कि कैमबर्ट में 8 तत्व।

00:03:05

तो वहां मेरे पास आम तौर पर 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

00:03:08

तो आम तौर पर हमें करना चाहिए

00:03:10

रुको। सचमुच

00:03:11

ये कुछ ज्यादा ही हो जाते हैं

00:03:13

छोटा और जरूरी नहीं कि पढ़ने में आसान हो।

00:03:17

ध्यान रखने के लिए दूसरा तत्व,

00:03:20

यह तथ्य है कि, वास्तव में,

00:03:22

यह एक विज़ुअलाइज़ेशन है

00:03:23

जो बहुत लोकप्रिय है,

00:03:24

तो यहाँ हम इस पर हैं

00:03:26

डोनट कहा जाता है,

00:03:27

लेकिन आपके पास पूर्ण संस्करण है

00:03:29

जिसे वास्तव में कहा जाता है

00:03:31

पाइ चार्ट। अपने आप में

00:03:32

यह बिल्कुल एक ही बात है।

00:03:34

एकमात्र समस्या यह है कि,

00:03:36

सौभाग्यवश

00:03:37

मैं कहना चाहता हूं कि हमारे पास ये ब्लॉक हैं

00:03:38

जिन्हें महत्व के क्रम में स्थान दिया गया है,

00:03:40

क्योंकि visually voilà,

00:03:41

इन दोनों के बीच, अच्छी तरह से मानव आंख

00:03:43

कोणों की गणना करने में बहुत परेशानी होती है।

00:03:46

तो वहाँ आम तौर पर जाते हैं

00:03:47

सबसे बड़ा कौन है इसकी गिनती

00:03:49

जब तक कि वे हमारे लिए वर्गीकृत नहीं किए जाते हैं,

00:03:51

यह अत्यंत कठिन है। इसके विपरीत

00:03:52

यहां या जब आपकी कमजोरियां होती हैं

00:03:54

तत्वों के बीच बारीकियां,

00:03:55

आमतौर पर इन दोनों के बीच,

00:03:56

मैं वैसे भी देखता हूं,

00:03:58

मैं देखता हूं कि थोड़ा सा है

00:04:00

अंतर और इसलिए यह एक है

00:04:01

कम महत्वपूर्ण. समस्या यह है कि

00:04:03

कि इन अभ्यावेदनों पर, हम

00:04:04

ऊंचाई की बात नहीं करती बल्कि कोण की बात करती है

00:04:06

और यह बेहद मुश्किल है,

00:04:08

इससे भी अधिक, इस दृष्टि पर

00:04:10

डोनट्स में जहां

00:04:11

केंद्र खाली है। क्योंकि अचानक

00:04:13

हमारे पास वह प्रारंभिक बिंदु नहीं है जो हो सकता है

00:04:15

हमें अनुमति दें

00:04:17

किसके द्वारा उत्पन्न कोण को दृश्यित करें?

00:04:19

खेल.

00:04:19

इसलिए मुझे पता है कि यह बेहद लोकप्रिय है।

00:04:22

मैं इसका उपयोग करने की सलाह नहीं देता

00:04:23

और यह थोड़ा सा है

00:04:24

Datavision में एक आम बात

00:04:26

कि पाई चार्ट जरूरी नहीं है

00:04:29

उपयोग करने के लिए सबसे अच्छा विज़ुअलाइज़ेशन।

00:04:30

और जब आप इस प्रकार के होते हैं

00:04:33

दिखाने के लिए डेटा, ठीक है मैं करूँगा

00:04:35

आरेखन की जोरदार सिफारिश करता है

00:04:36

बार जो, मेरी राय में है,

00:04:38

बहुत स्पष्ट. और इसलिए हम करेंगे

00:04:40

प्रशिक्षण शुरू करने में सक्षम हो

00:04:41

उन्हें बनाने के लिए।

00:00:01

Kita akan menemukan tema

00:00:04

grafik pada setiap bab,

00:00:06

dan idenya adalah saya persembahkan kepada Anda

00:00:07

jenis grafik yang tersedia,

00:00:10

bagaimana mereka bekerja, kelebihannya,

00:00:11

kerugian masing-masing.

00:00:13

Jadi di sana seperti yang Anda lihat,

00:00:16

Kita akan mulai dengan segala sesuatu yang berhubungan dengan

00:00:18

Perbandingan elemen dengan

00:00:20

hubungan dengan orang lain. Dan kemudian dari itu,

00:00:23

kami akan memiliki file Excel khusus

00:00:24

yang akan memungkinkan kita untuk membuat

00:00:27

Visualisasi yang dimaksud

00:00:28

dan untuk dapat pergi dan melamar

00:00:30

Apa yang kami pelajari di

00:00:32

Bagian teoretis dari data

00:00:34

visualisasi untuk membuatnya paling banyak

00:00:36

jelas dan berdampak mungkin.

00:00:39

Jadi pada bagian pertama ini,

00:00:41

Perbandingan elemen

00:00:43

dalam hubungannya satu sama lain.

00:00:45

Jadi di sini tujuan kita tidak pergi

00:00:47

menjadi untuk menampilkan tren,

00:00:48

tidak akan ditampilkan

00:00:51

00:00:52

geolokasi atau hal lainnya.

00:00:54

Di sana kami ingin memiliki dalam kaitannya dengan

00:00:56

hingga tipologi elemen mereka

00:00:58

nilai yang terkait dan

00:00:59

terutama untuk dapat mengklasifikasikannya

00:01:01

secara visual dalam urutan kepentingan. Jadi

00:01:03

Biasanya

00:01:03

Kami akan berbicara tentang penjualan berdasarkan produk,

00:01:06

pengunjung berdasarkan sumber lalu lintas

00:01:09

Untuk situs web, kemakmuran

00:01:11

untuk tempat, lalu lintas

00:01:14

biaya per jam dan untuk itu,

00:01:16

Kami terutama akan memiliki 2 jenis

00:01:19

grafik yang masing-masing memiliki variannya,

00:01:22

Jadi grafik batang yang kita

00:01:24

Ngomong-ngomong, bisa berbicara sebelumnya,

00:01:27

yang sebenarnya memungkinkan untuk ditampilkan

00:01:29

maka bukan distribusi elemen

00:01:31

atau perbandingan,

00:01:32

melainkan evolusi dari waktu ke waktu,

00:01:34

Jadi bisa juga digunakan untuk itu.

00:01:36

Pokoknya, di sini,

00:01:37

itu adalah diagram,

00:01:38

Jadi

00:01:38

di bar,

00:01:39

Orang bisa membayangkan dengan sangat baik di sini

00:01:40

omset berdasarkan produk,

00:01:42

jadi produk 1, produk 2, produk 3,

00:01:44

dan lain-lain.

00:01:45

Jadi ketinggian bilah sesuai

00:01:46

berat elemen.

00:01:48

Ini dapat dianggap sebagai

00:01:49

tidak konvensional,

00:01:50

Jadi kita bisa cenderung tidak

00:01:51

belum tentu menggunakannya karena

00:01:53

bahwa kita mengatakan kepada diri kita sendiri bahwa kita harus melakukannya

00:01:54

sesuatu yang lebih dicari.

00:01:56

Ingatlah bahwa Anda perlu

00:01:58

cari yang paling jelas dan yang itu,

00:01:59

Biasanya, ini sangat jelas.

00:02:01

Kita tahu bahwa karena diklasifikasikan,

00:02:03

Nah, elemen ini lebih besar dari ini:

00:02:05

elemen lebih besar dari elemen ini,

00:02:07

dan lain-lain.

00:02:08

Dan kami juga punya ide,

00:02:10

Sedikit keagungan. Dan

00:02:12

Kemudian kita memiliki diagram Lingkaran,

00:02:13

Juga disebut Camembert dalam bahasa Prancis.

00:02:15

Jadi di sini idenya adalah kita mulai dari

00:02:17

sumbu itu. Jadi kita harus membayangkan

00:02:19

jam menjadi sangat jelas,

00:02:21

untuk membaca jenis item ini.

00:02:23

Jadi kita mulai pada siang hari dan kita pergi

00:02:25

Baca searah jarum jam

00:02:27

jam tangan. Jadi umumnya kita pergi

00:02:29

memiliki elemen terbesar yang berjalan

00:02:31

muncul di sini secara langsung

00:02:32

di sebelah kanan siang dan kemudian pergi

00:02:35

rantai elemen terpenting kedua,

00:02:37

tanggal 3, 4, dan lain-lain.

00:02:39

Jadi, secara total,

00:02:40

Kita harus menemukan 100%

00:02:42

dari nilai dibandingkan dengan itu.

00:02:44

Jelas, semua itu,

00:02:44

biasanya kumulatif,

00:02:45

karena di sana kami menampilkan keseluruhan,

00:02:47

Jadi itu harus mewakili dengan baik

00:02:49

elemen global,

00:02:49

Jadi bisa misalnya jumlahnya

00:02:51

dari total bisnis produk yang bersangkutan.

00:02:53

Berapa banyak yang diwakilinya dan apa itu

00:02:55

berat setiap produk untuk

00:02:57

Realisasi omset ini di sana.

00:03:00

Dianjurkan untuk tidak melebihi 6

00:03:03

atau bahkan 8 elemen di Camembert.

00:03:05

Jadi di sana saya biasanya memiliki 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

00:03:08

Jadi biasanya kita harus

00:03:10

Stop. Sebenarnya

00:03:11

Ini menjadi sedikit terlalu banyak

00:03:13

Kecil dan belum tentu mudah dibaca.

00:03:17

Elemen lain yang perlu diingat,

00:03:20

Ini adalah fakta bahwa, memang,

00:03:22

itu adalah visualisasi

00:03:23

yang sangat populer,

00:03:24

Jadi di sini kita berada di sini

00:03:26

disebut donat,

00:03:27

tetapi Anda memiliki versi lengkap jadi

00:03:29

yang sebenarnya disebut

00:03:31

Bagan pai. Dalam dirinya sendiri

00:03:32

Ini adalah hal yang persis sama.

00:03:34

Satu-satunya masalah adalah,

00:03:36

untungnya

00:03:37

Saya ingin mengatakan bahwa kami memiliki blok ini

00:03:38

yang diberi peringkat berdasarkan urutan kepentingan,

00:03:40

Karena secara visual voila,

00:03:41

Di antara keduanya, baik mata manusia

00:03:43

memiliki banyak kesulitan menghitung sudut.

00:03:46

Jadi biasanya ada pergi

00:03:47

Jumlah siapa yang terbesar

00:03:49

kecuali mereka diklasifikasikan kepada kami,

00:03:51

Ini sangat sulit. Sebaliknya

00:03:52

di sini atau ketika Anda memiliki kelemahan

00:03:54

nuansa antar elemen,

00:03:55

biasanya ada di antara keduanya,

00:03:56

Saya tetap melihatnya,

00:03:58

Saya melihat ada sedikit

00:04:00

perbedaan dan oleh karena itu yang satu ini adalah

00:04:01

kurang penting. Masalahnya adalah __________

00:04:03

bahwa pada representasi ini, kami

00:04:04

tidak berbicara tentang ketinggian tetapi sudut

00:04:06

dan itu sangat sulit,

00:04:08

Terlebih lagi, pada visi ini

00:04:10

di donat di mana

00:04:11

Pusat kosong. Karena tiba-tiba

00:04:13

Kami tidak memiliki titik awal yang bisa

00:04:15

Izinkan kami untuk memiliki

00:04:17

visual sudut yang dihasilkan oleh

00:04:19

permainan.

00:04:19

Jadi saya tahu ini sangat populer.

00:04:22

Saya tidak merekomendasikan menggunakannya

00:04:23

dan itu sedikit

00:04:24

Hal biasa di Datavision

00:04:26

bahwa Diagram Pai belum tentu

00:04:29

Visualisasi terbaik untuk digunakan.

00:04:30

Dan ketika Anda berada dalam jenis ini

00:04:33

data untuk ditampilkan, baik saya akan

00:04:35

Sangat merekomendasikan pembuatan diagram

00:04:36

bar yang, menurut saya,

00:04:38

jauh lebih jelas. Dan kami akan melakukannya

00:04:40

dapat memulai pelatihan

00:04:41

untuk membuatnya.

00:00:01

Vamos descobrir um tema de

00:00:04

gráfico de cada um dos capítulos,

00:00:06

E a ideia é, por isso vos apresento

00:00:07

os tipos de gráficos disponíveis,

00:00:10

como funcionam, os benefícios,

00:00:11

as desvantagens de cada um deles.

00:00:13

Então, lá como você pode ver,

00:00:16

Vamos começar com tudo relacionado a

00:00:18

Comparação dos elementos um a um

00:00:20

em relação aos outros. E a partir daí,

00:00:23

vamos ter um arquivo Excel dedicado

00:00:24

que nos permitirá criar

00:00:27

As visualizações em questão

00:00:28

e poder candidatar-se

00:00:30

O que pudemos aprender em

00:00:32

A parte teórica dos dados

00:00:34

visualização para torná-lo o máximo

00:00:36

claro e o mais impactante possível.

00:00:39

Assim, nesta primeira parte, o

00:00:41

Comparação de elementos

00:00:43

em relação uns aos outros.

00:00:45

Portanto, esse não é o nosso objetivo

00:00:47

ser para postar uma tendência,

00:00:48

não vai ser para exibir nenhum

00:00:51

00:00:52

geolocalização ou outras coisas.

00:00:54

Aí queremos ter em relação a

00:00:56

aos tipos de elementos que lhes são específicos.

00:00:58

valores associados a e

00:00:59

Acima de tudo, poder classificá-los

00:01:01

visualmente por ordem de importância. Por conseguinte,

00:01:03

tipicamente

00:01:03

Vamos falar sobre vendas por produto,

00:01:06

visitantes por fonte de tráfego

00:01:09

para um site, de afluência

00:01:11

para um lugar, tráfego

00:01:14

o custo horário e, para tal,

00:01:16

Vamos ter principalmente 2 tipos

00:01:19

gráficos, cada um com as suas próprias variantes,

00:01:22

Então, o gráfico de barras que nós

00:01:24

foi capaz de falar pouco antes pelo caminho,

00:01:27

que realmente tornou possível exibir

00:01:29

então não uma distribuição de elementos

00:01:31

ou uma comparação,

00:01:32

mas sim uma evolução ao longo do tempo,

00:01:34

Então ele pode ser usado para isso também.

00:01:36

Enfim, aqui,

00:01:37

é um diagrama,

00:01:38

Consequentemente

00:01:38

em bares,

00:01:39

Podemos muito bem imaginar aqui o

00:01:40

vendas por produto,

00:01:42

então produto 1, produto 2, produto 3,

00:01:44

et cetera.

00:01:45

Assim, a altura da barra corresponde

00:01:46

o peso do elemento.

00:01:48

Pode ser considerado como um

00:01:49

não convencionais,

00:01:50

Por isso, podemos tender a não

00:01:51

não necessariamente usá-lo porque

00:01:53

que dizemos a nós mesmos que temos de fazer

00:01:54

algo mais procurado.

00:01:56

Tenha em mente que você precisa

00:01:58

Procure o mais claro e este,

00:01:59

Normalmente, é extremamente claro.

00:02:01

Sabemos que, uma vez que está classificado,

00:02:03

Bem, este elemento é maior do que isso

00:02:05

é maior do que este elemento,

00:02:07

et cetera.

00:02:08

E também temos uma ideia,

00:02:10

um pouco de grandeza. e ainda

00:02:12

Então temos o gráfico de pizza,

00:02:13

Também chamado de Camembert em francês.

00:02:15

Portanto, a ideia aqui é que comecemos a partir de

00:02:17

esse eixo. Por isso, temos de imaginar um

00:02:19

relógio para ser muito claro,

00:02:21

para ler estes tipos de itens.

00:02:23

Então começamos ao meio-dia e vamos

00:02:25

leia-o no sentido horário

00:02:27

um relógio. Então, em geral, vamos

00:02:29

tem o maior elemento que vai

00:02:31

Apareça aqui diretamente

00:02:32

à direita do meio-dia e depois vai

00:02:35

ligar o segundo elemento mais importante,

00:02:37

a 3ª, a 4ª, et cetera et cetera.

00:02:39

E assim, no total,

00:02:40

Portanto, devemos encontrar 100%

00:02:42

de um valor comparado com isso.

00:02:44

Obviamente, tudo isso,

00:02:44

é normalmente cumulativo,

00:02:45

porque lá exibimos um todo,

00:02:47

Por isso, tem de representar bem

00:02:49

um elemento abrangente,

00:02:49

Assim, pode ser, por exemplo, o número

00:02:51

dos produtos em causa.

00:02:53

Quanto representa e o que é?

00:02:55

o peso de cada produto para a seringa

00:02:57

alcançar esse volume de negócios.

00:03:00

É aconselhável não exceder 6

00:03:03

ou mesmo 8 elementos no Camembert.

00:03:05

Então aqui eu normalmente tenho 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

00:03:08

Por isso, normalmente, devemos

00:03:10

parar. Na verdade

00:03:11

Estes ficam um pouco demais

00:03:13

pequeno e não necessariamente fácil de ler.

00:03:17

A outra coisa a ter em mente,

00:03:20

É o facto de, com efeito,

00:03:22

É uma visualização

00:03:23

que é muito popular,

00:03:24

Portanto, aqui estamos nós sobre isso

00:03:26

chamado de donut,

00:03:27

mas você tem a versão completa, então

00:03:29

que na verdade é chamado de

00:03:31

gráfico de pizza. Em si mesmo

00:03:32

É exatamente a mesma coisa.

00:03:34

O único problema é que,

00:03:36

Felizmente

00:03:37

Gostaria de dizer que temos esses bloqueios

00:03:38

ordenados por ordem de importância,

00:03:40

Porque visualmente lá está,

00:03:41

Entre estes dois, bem, o olho humano

00:03:43

tem muita dificuldade em calcular ângulos.

00:03:46

Por isso, normalmente vai

00:03:47

conta de quem é o maior

00:03:49

a menos que sejam classificados,

00:03:51

É extremamente difícil. Por outro lado,

00:03:52

aqui ou quando temos fraquezas

00:03:54

nuances entre os elementos,

00:03:55

normalmente entre estes dois,

00:03:56

Eu, pelo menos, vejo,

00:03:58

Vejo que há um ligeiro

00:04:00

e, portanto, que este é

00:04:01

menos importante. O problema é

00:04:03

que lá nessas representações, nós

00:04:04

Não fala de altura, mas de ângulo

00:04:06

E é extremamente difícil,

00:04:08

Ainda mais nesta visão

00:04:10

em donuts onde a seringa

00:04:11

O centro está vazio. Por causa do súbito

00:04:13

Não temos esse ponto de partida que poderia

00:04:15

permitir-nos ter uma boa compreensão do

00:04:17

o ângulo gerado pela seringa

00:04:19

o jogo.

00:04:19

Então eu sei que é extremamente popular.

00:04:22

Eu não recomendo usá-lo

00:04:23

E é um pouco

00:04:24

Um lugar-comum na visão de dados

00:04:26

que o gráfico de pizza não é necessariamente

00:04:29

a melhor visualização para usar.

00:04:30

E quando você está neste tipo de

00:04:33

dados para mostrar, bem, vou dizer-lhe

00:04:35

Altamente recomenda o diagrama

00:04:36

o que, na minha opinião, é

00:04:38

muito mais claro. E assim vamos

00:04:40

ser capaz de iniciar a formação

00:04:41

para criá-los.

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