Блог

Повернутися до всіх статей

Правильна візуалізація даних для ефективного робочого процесу

|

Оперативно отримати повне уявлення про поточну ситуацію можна за допомогою візуалізації даних. Особливо це корисно в тому випадку, коли існують складні набори даних та непов’язана інформація. На цей момент існує безліч типів візуалізації даних. Велика кількість варіантів візуалізації даних (дугова діаграма, маркована діаграма, «водоспад», «скрипка» тощо) надає велику кількість способів аналізу даних, передачі інформації та пошуку нових ідей. Однак, кожна інформація потребує певного способу візуалізації для ефективного представлення даних та задоволення інформаційних потреб. Наприклад,

Slope Chart

Ця діаграма показує зміни між двома точками. Вона ефективна за наявності двох періодів часу або точок порівняння і коли необхідно продемонструвати збільшення чи зменшення за різними категоріями між двома точками даних. Такий тип діаграми підходить для візуалізації змін у продажах, витратах, прибутках з метою отримання інформації про те, які показники зросли, які знизилися і наскільки швидко це сталося.

Calendar Heat Map

Теплові карти демонструють зміни набору даних протягом певних періодів (місяці, роки). Дані накладаються на календар, кольором відображаються відносні значення часу. Цей варіант підходить для візуалізації змін кількості залежно від дня тижня, як воно змінюється у часі (роздрібні покупки, мережна активність тощо).

Marimekko Chart

Діаграма використовується для відображення ставлення частин до цілого. Вона порівнює групи та вимірює вплив категорій у кожній групі. Зазвичай цей інструмент використовується у фінансах, продажу та маркетингу.

За допомогою Qlik можна створити будь-яку візуалізацію, яка буде найефективнішою для досягнення мети. Інтерактивні діаграми, таблиці та об’єкти надають можливість глибокого дослідження та аналізу даних, що сприяє появі нових ідей та прийняттю правильних рішень.

DataLabs є сертифікованим партнером Qlik. Високий рівень компетенції команди та індивідуальний підхід дозволяє розробити кастомне рішення. Отримати додаткову інформацію можна шляхом заповнення форми за посиланням

Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat