Explicaţii despre vizualizările generate de statisticile contextuale

Defalcare după atribut

Statisticile contextuale prezintă trei tipuri de vizualizări ale defalcărilor. Configuraţia generală a distribuţiilor vă ajută să vedeţi rapid care membri din selecţia dvs. prezintă un contrast puternic faţă de restul datelor.

O defalcare poate fi reprezentată ca diagramă cu bare cu două axe, în care barele reprezintă datele selectate, iar linia reprezintă toate celelalte date. Membrii sunt ordonaţi de la cel mai mare la cel mai mic, în funcţie de restul datelor.

De exemplu, această statistică defalchează vânzările în funcţie de containerul produsului. Descrierea introdusă indică faptul că în cazul unui container de produs de tip Cutie mică, datele selectate conţin semnificativ mai puţine vânzări în comparaţie cu restul datelor. De asemenea, evidenţiază faptul că containerele de produse de tip Jumbo Drum şi Jumbo Box pentru datele selectate au vânzări mult mai mari decât restul datelor.

.png

O defalcare dimensională poate fi reprezentată, de asemenea, ca o diagramă cu bare cu două axe, în care fiecare punct reprezintă defalcarea datelor selectate, iar linia reprezintă defalcarea tuturor datelor rămase. Membrii sunt ordonaţi de la cel mai mare la cel mai mic, în funcţie de restul datelor.

De exemplu, această analiză defalchează profitul în funcţie de subcategoria de produse. Datele selectate pentru Profit prezintă diferenţe semnificative pentru subcategoriile de produse precum Telefoane şi comunicaţii, Sisteme şi accesorii pentru îndosariere şi Scaune şi covoare de protecţie.

.png

O defalcare poate fi reprezentată şi ca o diagramă cu linii radar, în care defalcarea liniei de date selectate şi restul liniei de date sunt indexate la o scară normalizată.

De exemplu, această statistică defalchează vânzările în funcţie de modul de expediere. Configuraţiile datelor selectate şi restul datelor indică diferenţe semnificative pentru modurile de transport Camion de livrare şi Transport aerian obişnuit.

.png

Tendinţe

Vizualizările tendinţelor compară creşterea relativă a unei metrici în timp pentru selecţia dvs. faţă de restul datelor, utilizând linii pentru a prezenta evoluţia fiecăreia. Algoritmul utilizează prima coloană Dată care apare în secţiunea Coloane corelate a panoului Gramatică.

Fiecare linie începe cu o valoare a indicelui de bază de 1,0 setată la o perioadă de timp iniţială. Evoluţia în timp a metricii prezintă valoarea relativă în perioadele următoare, comparată cu valoarea indicelui de 1,00 în perioada iniţială. Când vă uitaţi la valorile absolute ale metricii, din cauza discrepanţelor dintre valori, comparaţia exactă a creşterii sau scăderii în timp este dificilă.

De exemplu, această statistică prezintă tendinţa vânzărilor în funcţie de data expedierii. Descrierea oferă informaţii suplimentare despre performanţa generală a vânzărilor în timp. Descrierea evidenţiază, de asemenea, intervalele din date unde există o diferenţă de tendinţă semnificativă între selecţia dvs. şi restul datelor, în acest caz, din 2014 până în 2015.

.png

Tendinţa valorilor

Acest tip de vizualizare a tendinţelor afişează tendinţa unei metrici în funcţie de coloanele derivate Dată sau Oră. În timp ce diagramele de tendinţe sunt indexate la valorile iniţiale, diagramele de tendinţe ale valorilor sunt diagrame neindexate cu două axe. Diagramele de tendinţe ale valorilor sunt utile pentru a identifica diferenţele dintre datele selectate şi restul datelor din coloana de date sau ore derivată selectată.

De exemplu, această analiză arată tendinţa valorii profitului într-o coloană de date derivată, denumită Data expedierii (Luna din an).

.png

Corelaţie

Acest tip de diagramă vizualizează modul în care diferite metrici se corelează cu altă metrică specificată, prin compararea datelor selectate cu restul datelor. Prin afişarea corelaţiilor una lângă alta, această vizualizare evidenţiază orice asemănări şi diferenţe notabile între cele două grupuri de date. Vizualizările corelaţiilor sunt disponibile doar când cel puţin o metrică afişează o diferenţă semnificativă de corelaţie între datele selectate şi restul datelor. Corelaţiile pentru aceste metrici se calculează la cel mai granular nivel de date pentru vizualizarea dvs. sursă.

De exemplu, această statistică arată tiparele de corelaţie dintre vânzări şi alte metrici de business disponibile, denumite Profit, Cantitate comandată, Cost de expediere şi Preţ unitar brut.

.png

Cele mai mari diferenţe

Acesta este un tip de diagramă defalcată. Se compară tiparele unei metrici între datele selectate şi restul datelor, fiind evidenţiate primele 10 cazuri cu cele mai mari diferenţe. Atunci când tratează atribute care au cardinalitate ridicată, de exemplu, localităţi sau produse, această diagramă evidenţiază cele mai semnificative variaţii ale metricii.

De exemplu, această analiză afişează cele zece localităţi în care vânzările diferă cel mai mult (fie că este diferenţa cea mai mare sau cea mai mică) când se compară datele selectate cu restul datelor.

.png

80/20

Acest tip de vizualizare prezintă ce proporţie a valorii metricii dvs. constituie top 20% dintre înregistrări şi ce proporţie constituie ultimele 80% dintre înregistrări atunci când datele sunt ordonate în funcţie de metrica dvs. Vizualizarea prezintă, de asemenea, aceleaşi informaţii pentru restul datelor. Aceasta se calculează la cel mai granular nivel de date din vizualizarea sursei dvs.

De exemplu, această statistică prezintă proporţiile 80/20 ordonate în funcţie de vânzări, utilizând două bare: prima pentru restul datelor şi a doua pentru selecţia dvs. Descrierea evidenţiază faptul că proporţia este vizibil diferită între cele două.

.png