Razumijevanje vizualizacije koje su generirali kontekstni uvidi

Analiza po atributu

Kontekstni uvidi predstavljaju tri vrste vizualizacija analize. Cjelokupni oblik distribucija pomaže vam da brzo vidite koji se članovi u vašem odabiru značajno razlikuju od ostatka podataka.

Analiza se može prikazati kao trakasti grafikon s dvije osi u kojem trake predstavljaju analizu odabranih podataka, a linija predstavlja analizu svih preostalih podataka. Članovi se raspoređuju od najvišeg do najnižeg na temelju ostatka podataka.

Na primjer, ovaj uvid analizira prodaju prema spremniku proizvoda. Navedeni opis označava da u slučaju spremnika proizvoda u obliku male kutije, odabrani podaci imaju značajno niže prodaje u usporedbi s ostatkom podataka. Naglašava i da se spremnici podataka Jumbo Drum i Jumbo Box za odabrane podatke imaju puno veće prodaje od ostatka podataka.

.png

Dimenzijska analiza može se prikazati i kao raspršeni grafikon s dvije osi gdje svaka točka predstavlja analizu odabranih podataka, a linija predstavlja analizu preostalih podataka. Članovi se raspoređuju od najvišeg do najnižeg na temelju ostatka podataka.

Taj uvid, na primjer, analizira dobit prema potkategoriji proizvoda. Odabrani podaci za dobit pokazuju značajne razlike za potkategorije proizvoda kao što su telefoni i komunikacije, registratori i dodatna oprema za registratore te stolice i podlošci za stolice.

.png

Analiza se može prikazati i kao linijski radarski grafikon u kojem se analiza odabrane podatkovne linije i ostatka podatkovnih linija indeksiraju na normaliziranu strukturu.

Na primjer, ovaj uvid analizira prodaju prema načinu otpreme. Oblici odabranih podataka i ostali podaci ukazuju na značajne razlike u načinima Dostavni kamion i Regularni zračni prijevoz.

.png

U trendu

Vizualizacije u trendu uspoređuju relativan rast metrike tijekom vremena za vaš odabir i ostatak podataka s pomoću linija kako bi se prikazao razvoj svakog od njih. Algoritam upotrebljava prvi stupac s podacima koji se pojavljuje u odjeljku Povezani stupci prozora Gramatika.

Svaka linija počinje osnovnom vrijednosti od 1,00 koja je postavljena u početnom vremenskom razdoblju. Razvoj metrike tijekom vremena pokazuje relativnu vrijednost u sljedećim razdobljima u odnosu na vrijednost indeksa od 1,00 u početnom razdoblju. Kad promatramo apsolutne vrijednosti za metriku, odstupanja u vrijednostima otežavaju pravilnu usporedbu rasta ili opadanja.

Na primjer, ovaj uvid prikazuje trend u prodajama prema datumu otpreme. Opis pruža dodatne uvide o cjelokupnoj izvedbi prodaja tijekom vremena. Opis ističe i intervale u podacima kada postoji značajna razlika u trendu između vašeg odabira i ostatka podataka ,u ovom slučaju 2014. u odnosu na 2015.

.png

Trendovi vrijednosti

Ova vrsta vizualizacije u trendu prikazuje trend metrike prema izvedenim stupcima Datum ili Vrijeme. Dok se grafikoni trendova indeksiraju na početnim vrijednostima, grafikoni trendova vrijednosti grafikoni su s dvije osi koji nisu indeksirani. Grafikoni trendova vrijednosti korisni su za identificiranje razlika između odabranih podataka i ostalih podataka u odabranom izvedenom stupcu datuma ili vremena.

Na primjer, ovaj uvid prikazuje trend vrijednosti dobiti u izvedenom stupcu datuma pod nazivom Datum otpreme (mjesec u godini).

.png

Korelacija

Ova vrsta grafikona vizualizira kako različita metrika korelira s drugom specifičnom metrikom usporedbom odabranih podataka s ostatkom podataka. Ova vizualizacija prikazom korelacija jedne uz drugu naglašava sve značajne sličnosti i razlike između dvije grupe podataka. Vizualizacije korelacije dostupne su samo ako barem jedna metrika prikazuje značajnu razliku u korelaciji između odabranih podataka i ostatka podataka. Korelacije za tu metriku izračunavaju se na najgranularnijoj razini podataka za vašu izvornu vizualizaciju.

Na primjer, ovaj uvid prikazuje korelacijske uzorke između prodaje i druge dostupne poslovne metrike pod nazivom Dobit, Naručena količina, Trošak otpreme i Bruto jedinična cijena.

.png

Glavne razlike

Ovo je vrsta grafikona analize. Uspoređuje uzorke metrike između odabranih podataka i ostatka podataka, pri čemu se usredotočuje na glavnih10 slučajeva s najvećim razlikama. Kad se radi o atributima koji imaju visoku kardinalnost, na primjer gradovi ili proizvodi, ovaj grafikon ističe najvažnija odstupanja u metrici.

Taj uvid, prikazuje primjerice deset gradova u kojima se prodaja najviše razlikuje (bilo da je veća ili niža) između odabranih podataka i ostatka podataka.

.png

80/20

Ova vrsta vizualizacije prikazuje koji se udio vaše metričke vrijednosti sastoji od 20 % najviše rangiranih zapisa i koji se udio sastoji od 80 % najniže rangiranih zapisa kada su vaši podaci raspoređeni prema vašoj metrici. I vizualizacija prikazuje isto za ostatak podataka. To se izračunava na najdetaljnijoj razini podataka u vašoj izvornoj vizualizaciji.

Na primjer, ovaj uvid prikazuje udjele 80/20 sortirane prema prodajama s pomoću dvije trake: prva za ostatak podataka i druga za vaš odabir. Opis ističe činjenicu da je se udio primjetno razlikuje između te dvije trake.

.png