Entender Visualizações Geradas por Insights Contextuais

Detalhamento por atributo

Os Insights Contextuais apresentam três tipos de visualizações de detalhamento. A forma geral das distribuições ajuda a ver rapidamente quais membros da sua seleção contrastam significativamente com o restante dos dados.

Um detalhamento pode ser representado como um gráfico de barras de eixo duplo em que as barras representam o detalhamento dos dados selecionados e a linha representa o detalhamento de todos os dados restantes. Os membros são classificados do mais alto para o mais baixo com base no restante dos dados.

Por exemplo, este insight detalha vendas por contêiner de produto. A descrição fornecida indica que, no caso do contêiner de produto Caixa Pequena, os dados selecionados têm significativamente menos vendas quando comparados com o restante dos dados. Ela também aponta que os contêineres de produto Tambor Jumbo e Caixa Jumbo para os dados selecionados têm vendas muito maiores do que o restante dos dados.

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Um detalhamento dimensional também pode ser representado como um gráfico de dispersão de eixo duplo, em que cada ponto representa o detalhamento dos dados selecionados, e a linha representa o detalhamento dos dados restantes. Os membros são classificados do mais alto para o mais baixo com base no restante dos dados.

Por exemplo, esse insight divide o lucro por subcategoria de produto. Os dados selecionados para o Lucro mostram diferenças significativas para as Subcategorias de Produto, como Telefones e Comunicação, Fichários e Acessórios para Fichários e Cadeiras & Tapetes para Cadeiras.

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Um detalhamento também pode ser representado como um gráfico de linhas de radar em que o detalhamento da linha de dados selecionada e o restante da linha de dados são indexados a uma escala normalizada.

Por exemplo, este insight detalha Vendas por Modo de Envio. As formas dos dados selecionados e o restante dos dados indicam diferenças significativas para os modos de transporte Caminhão de Entrega e Aéreo Regular.

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Tendências

As visualizações de Tendências comparam o crescimento relativo de uma métrica ao longo do tempo para sua seleção e o restante dos dados usando linhas para mostrar a evolução de cada um. O algoritmo usa a primeira coluna de data que aparece na seção Colunas Relacionadas do painel Gramática.

Cada linha começa com um valor de índice base de 1,00 definido no período inicial. A evolução da métrica ao longo do tempo mostra o valor relativo nos períodos seguintes em comparação com o valor do índice de 1,00 no período inicial. Ao observar valores absolutos para a métrica, as discrepâncias nos valores dificultam a comparação apropriada de qualquer crescimento ou declínio ao longo do tempo.

Por exemplo, este insight mostra a tendências das vendas por data de envio. A descrição fornece insights adicionais sobre o desempenho geral das vendas ao longo do tempo. A descrição também destaca os intervalos nos dados nos quais há uma diferença significativa na tendência entre sua seleção e o restante dos dados, neste caso, de 2014 a 2015.

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Tendências de Valor

Este tipo de visualização de tendências mostra as tendências de uma métrica por colunas de Data ou Horário derivadas. Embora os gráficos de tendências sejam indexados nos valores iniciais, os gráficos de tendências de valor são gráficos de eixo duplo não indexados. Os gráficos de tendências de valor são úteis para identificar diferenças entre os dados selecionados e o restante dos dados na coluna de data ou horário derivada selecionada.

Por exemplo, esse insight mostra a tendência de valor do Lucro em uma coluna de data derivada chamada Data de Entrega (Mês do Ano).

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Correlação

Este tipo de gráfico visualiza como diferentes métricas se correlacionam com outra métrica específica comparando os dados selecionados com o restante dos dados. Ao exibir as correlações lado a lado, essa visualização destaca quaisquer semelhanças e diferenças notáveis entre os dois grupos de dados. As visualizações de correlação só estão disponíveis quando pelo menos uma métrica mostra uma diferença significativa na correlação entre os dados selecionados e o restante dos dados. As correlações para essas métricas são calculadas no nível mais granular de dados para sua visualização de origem.

Por exemplo, esse insight mostra os padrões de correlação entre Vendas e outras métricas de negócios disponíveis chamadas Lucro, Quantidade Pedida, Custo de Expedição e Preço Unitário Bruto.

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Principais Diferenças

Este é um tipo de gráfico de detalhamento. Ele compara os padrões de uma métrica entre os dados selecionados e o restante dos dados, concentrando-se nos 10 principais casos com as maiores diferenças. Ao lidar com atributos que têm alta cardinalidade, por exemplo, cidades ou produtos, este gráfico destaca as variações mais significativas na métrica.

Por exemplo, esse insight exibe as dez cidades em que as vendas divergem mais (sejam maiores ou menores) entre os dados selecionados e o restante dos dados.

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80/20

Este tipo de visualização mostra qual proporção do valor da métrica consiste nos primeiros 20% dos registros e qual proporção consiste nos últimos 80% dos registros quando os dados são ordenados por sua métrica. A visualização também mostra o mesmo para o restante dos dados. Esse valor é calculado no nível de dados mais granular na sua visualização de origem.

Por exemplo, este insight mostra as proporções 80/20, classificadas por vendas, usando duas barras: a primeira para o restante dos dados e a segunda para sua seleção. A descrição destaca o fato de que a proporção é perceptivelmente diferente entre as duas.

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