Tipos de Visualização Gerados por Insights Automáticos
Os Insights Automáticos gera vários tipos de visualizações que fornecem insights específicos sobre seus dados. Cada uma dessas visualizações utiliza diferentes colunas de seus dados e é classificada de acordo com o valor do insight dentro do contexto de seus dados.
- Detalhamentos da Dimensão - Essas visualizações agregam um valor de medida para os vários membros de uma dimensão em seus dados. Isso permite que você tenha uma visão rápida de como a métrica selecionada é distribuída em relação a uma determinada dimensão. A medida pode ser uma métrica do seu conjunto de dados, uma contagem de registros ou um valor médio da métrica por registro.
- Tabelas Dinâmicas de Mapa de Calor - Essas visualizações agregam um valor de medida para as interseções de duas dimensões em seus dados. Cada célula na tabela dinâmica representa uma interseção dos membros das duas dimensões D2 selecionadas. Essas visualizações ajudam você a entender rapidamente onde estão os valores mais altos para a medida, observando as células mais escuras nas tabelas. As medidas nesta visualização podem ser uma métrica do seu conjunto de dados, uma contagem de registros, um valor médio de métrica por registro ou uma porcentagem que representa qualquer uma dessas opções (com o total superior direito igual a 100%).
- 10 Melhores Indivíduos - Esta visualização mostra os melhores membros de uma dimensão por seus respectivos valores decrescentes para uma medida no seu conjunto de dados. A última barra no gráfico mostra o valor médio da medida para todos os membros que não estão entre os nove primeiros. Ou seja, o valor médio de M1 para todos os indivíduos que não estão no topo da classificação. Essas informações mostram o quão à frente as pessoas do topo estão em comparação com a média do restante da população.
- 80/20 - Esta visualização mostra o peso dos registros nos 20% principais dos seus dados em relação ao conjunto de dados total. Os 20% principais são calculados com base em linhas detalhadas no seu conjunto de dados. O gráfico de rosca mostra a importância dos principais indivíduos em seus dados para essa medida. Os arcos no gráfico de rosca representam quintis de registros, ou seja, chunks sucessivos de 20% dos registros em ordem decrescente de número de linhas (os 20% principais de indivíduos, seguidos pelos próximos 20% e assim por diante). O tamanho dos arcos representa o valor total agregado da medida para cada quintil.
- Pareto - Esta visualização do gráfico de Pareto mostra cada membro de uma dimensão (cardinalidade média) ordenado por valor decrescente de uma medida. Cada barra representa essa medida para um membro, e a linha representa a porcentagem cumulativa do valor da medida (somando até 1,0 = 100%) à medida que cada membro da dimensão é adicionado cumulativamente. Um gráfico de Pareto ajuda a concentrar o interesse nas áreas que oferecem o maior valor relativo ou frequência.
- Gráficos de Dispersão e Clusters - A visualização de gráfico de dispersão mostra todos os membros de uma dimensão (cardinalidade média) em uma grade com duas medidas distintas de seus dados para os eixos. Cada medida é graduada pelo valor médio da unidade. A distribuição entre todos esses registros e os possíveis outliers representam insights interessantes sobre os membros da sua dimensão. Este gráfico fornece um insight rápido de quão bem as duas métricas se correlacionam entre si nos membros B1 e permite que você entenda facilmente quais membros se enquadram em qual quadrante. Uma variante do gráfico de dispersão mostra uma clusterização automática de seus registros em seis grupos coerentes.
- Gráficos de Barras de Tendências Simples - Esta visualização representa a evolução de tendências de uma medida ao longo de uma coluna de tempo no seu conjunto de dados. Ela pode revelar padrões de tendências interessantes, como crescimento ou declínio. A medida pode ser uma métrica do seu conjunto de dados, uma contagem de registros ou um valor médio de uma métrica por registro. O mesmo insight também pode ser exibido com uma linha de previsão adicional no lado direito do gráfico.
- Tendências Comparativas por Dimensão - Esta visualização compara a tendência de um valor de medida ao longo do tempo para cada membro de uma dimensão em seus dados. Cada linha neste gráfico mostra a evolução de uma medida para um determinado membro da dimensão. O crescimento ou declínio no valor da medida pode não ser consistente em todos os membros da dimensão, o que pode ser um insight interessante: Qual membro apresenta tendências diferentes dos outros?
- Tendências Indexadas Comparativas - Esta visualização compara o crescimento relativo de uma medida ao longo do tempo para cada membro de uma coluna de dimensão em seus dados. Cada linha representa um membro da dimensão, com um valor de índice base de 1,00 definido em um período de tempo inicial. A evolução ao longo do tempo mostra o valor relativo nos períodos seguintes em comparação com o valor do índice 1,00 no período inicial. O uso de indexação em vez de valores absolutos permite fazer uma comparação justa de várias tendências, pois as linhas mostram a verdadeira evolução relativa, comparando adequadamente o crescimento de todos os membros entre si. Ao analisar valores absolutos das métricas em vez de valores indexados, as discrepâncias nos valores, muitas vezes, impossibilitam a comparação adequada do crescimento ou do declínio. O uso de índices ajuda a entender o comportamento relativo real.
- Tendências Indexadas por Medidas - Esta visualização compara a evolução relativa de diversas medidas no conjunto de dados ao longo do tempo. O gráfico de linhas visualiza o valor indexado de várias métricas no conjunto de dados ao longo do tempo, com cada linha representando uma medida. O uso de indexação em vez de valores absolutos permite que você faça uma comparação justa de várias tendências, pois olhar diretamente para os valores absolutos das métricas, muitas vezes, impossibilita a comparação adequada do crescimento ou do declínio. O valor do índice inicial (1,00) é definido para todas as métricas em um período de tempo inicial, e a linha mostra a evolução relativa de cada métrica em comparação com seu ponto inicial no gráfico (Índice).
- Sazonalidades - As barras nesta visualização representam a distribuição de uma medida por Mês do ano, Dia do mês ou Dia da semana de um objeto de tempo no seu conjunto de dados. Isso lhe dá uma indicação da possível sazonalidade do valor da proporção ao longo dos meses. Os gráficos de sazonalidade são úteis para identificar padrões recorrentes em dados em períodos específicos. Isso pode ser crucial para entender como os valores das medidas flutuam sazonalmente.
- Ponte de Contribuição dos Membros - Este gráfico de ponte mostra a contribuição de cada membro de uma dimensão no seu conjunto de dados para a variação de um valor de medida ao longo do tempo. Ele ajuda você a entender quais membros foram os maiores colaboradores para uma variação ao longo de um período de tempo, para um aumento ou diminuição. Cada barra cinza no gráfico representa o valor total de uma medida para um período de T1. As barras verdes ou vermelhas entre dois períodos indicam quais membros aumentaram ou diminuíram a contribuição e, portanto, como eles contribuíram para a variação geral.
- Divisão (Mistura) de Membros da Dimensão versus Valor da Medida - Esta visualização ajuda você a entender a mistura (divisão) de todos os membros de uma dimensão em seus dados à medida que o valor de uma medida aumenta. As barras representam valores relativos da medida: Decil 1 = valor baixo da medida por registro (primeiros 10% dos registros), Decil 2 = segundo 10%, até o Decil 10 = valor alto da medida por registro. Em cada barra, as cores mostram a proporção (porcentagem do total) de cada membro da dimensão no valor total da medida, para aquele decil. Isso ajuda a identificar que a estrutura da mistura de membros muda conforme o valor da medida muda.
- Histograma de uma Medida por Bins de Registro - Esta visualização mostra como uma medida é distribuída pelos bins de outra métrica. As barras no gráfico mostram a agregação da medida, e cada barra representa um bin para uma medida: Bin 1 = valor de medida baixo por registro e Bin 10 = valor de medida alto por registro.
- Diagrama em Caixa de Membros da Dimensão - Esta visualização de diagrama em caixa compara a distribuição de indivíduos em uma dimensão D1 (cardinalidade média) em seus dados (pontos) com o valor de uma medida em seus dados e é representada por cada membro da outra dimensão D2 em seus dados (barras). Cada barra vertical do diagrama em caixa representa um membro da D2, e cada ponto em uma barra corresponde a um único membro da D1, com o eixo y mostrando o valor unitário médio de sua medida. Cada barra representa três valores para este membro da D2: o valor do primeiro quartil na parte inferior da barra, o valor médio no meio da barra e o terceiro quartil na parte superior. Essa visualização ajuda você a entender a distribuição de registros em uma dimensão D1 e comparar diferenças nessa distribuição com membros de uma dimensão D2.
- Distribuição de Valores de Registros por uma Dimensão - Esta visualização de gráfico mostra a dispersão (distribuição) de registros no valor de uma medida, para cada um dos membros de uma dimensão (barras). O eixo x mostra o valor médio da medida por registro. Os pontos em cada uma das barras representam grupos aleatórios de registros granulares do conjunto de dados. Essa visualização ajuda você a entender como a distribuição pode variar entre diferentes membros de uma dimensão (diferentes barras horizontais na visualização).
- Comparação de Tendências de Quintis - Esta visualização compara como cada um dos 20% dos grupos de registros nos dados (classificados pelo valor de uma medida), dos primeiros aos últimos (quintis), apresentou tendências ao longo do tempo para o seu respectivo valor de medida. O crescimento ou declínio foi consistente entre os grupos superiores e inferiores ou não? Para qual grupo populacional a medida apresenta tendência distinta? Cada linha no gráfico é um quintil que mostra a tendência ao longo do tempo do valor M1. Quintis são grupos de 20% dos registros do conjunto de dados ordenados por valor de medida decrescente: registros com os 20% de maior valor, seguidos pelos próximos 20% e assim por diante.
