Excel - Les graphiques de classement par importance

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Découvrir

00:00:01

on va découvrir une thématique de

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graphique sur chacun des chapitres,

00:00:06

et l'idée c'est donc je vous présente

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les types de graphiques disponibles,

00:00:10

leur leur fonctionnement, les avantages,

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les inconvénients de chacun d'entre eux.

00:00:13

Donc là comme vous pouvez le voir,

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on va démarrer sur tout ce qui concerne

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la comparaison d'éléments les uns par

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rapport aux autres et ensuite de ça.

00:00:23

On va avoir un fichier Excel dédiée

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qui va nous permettre donc 2 créés

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les visualisations en question

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et de pouvoir aller appliquer.

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Ce qu'on a pu apprendre dans

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la partie théorique de la data

00:00:34

visualisation pour rendre ça le plus

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clair et le plus percutant possible.

00:00:39

Donc sur cette première partie là

00:00:41

comparaison des éléments par rapport

00:00:43

les uns par rapport aux autres.

00:00:45

Donc là notre objectif ça va pas

00:00:47

être d'afficher une tendance,

00:00:48

ça va pas être d'afficher des des,

00:00:51

des des,

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de la géolocalisation ou d'autres choses.

00:00:54

Là on souhaite avoir par rapport

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à des typologies d'éléments lors

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valeurs qui sont associées et

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surtout pouvoir les classer.

00:01:01

Visuellement par ordre d'importance donc,

00:01:03

typiquement,

00:01:03

on va parler de ventes par produit

00:01:06

de visiteurs par source de trafic

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pour un site internet d'affluence,

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pour 111 lieu, pour un lieu de trafic,

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du coup horaires et pour ça,

00:01:16

on va avoir principalement avoir 2 types

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de graphiques qui ont chacun leurs variantes,

00:01:22

donc le diagramme à barres dont on

00:01:24

a pu parler juste avant d'ailleurs,

00:01:27

qui permettait effectivement d'afficher

00:01:29

alors non pas une répartition d'éléments.

00:01:31

Ou une comparaison,

00:01:32

mais plutôt une évolution dans le temps,

00:01:34

donc ça peut être aussi utilisé pour ça.

00:01:36

Quoi qu'il en soit, ici,

00:01:37

c'est un diagramme.

00:01:38

Du coup,

00:01:38

en bas,

00:01:39

on peut très bien imaginer ici le

00:01:40

chiffre d'affaires par produit,

00:01:42

donc produit un produit de peau du 3,

00:01:44

et cetera et cetera,

00:01:45

donc la hauteur de la barre correspond

00:01:46

au poids de l'élément.

00:01:48

Ça peut être considéré comme un

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peu classique,

00:01:50

donc on peut avoir tendance à ne

00:01:51

pas forcément le l'utiliser parce

00:01:53

qu'on se dit que il faut faire

00:01:54

quelque chose de plus recherché.

00:01:56

Gardez bien en tête qu'il faut

00:01:58

chercher le plus clair et celui là.

00:01:59

Typiquement, il est extrêmement clair,

00:02:01

on sait que vu que c'est classé.

00:02:03

Et bien cet élément est plus grand que cet

00:02:05

élément est plus grand que cet élément,

00:02:07

et cetera et cetera.

00:02:08

Et on a aussi une idée,

00:02:10

un petit peu des des grandeurs et

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ensuite nous avons le PI chart,

00:02:13

aussi appelé le camembert en français.

00:02:15

Donc là l'idée c'est qu'on part de

00:02:17

cette que cela donc il faut imaginer une

00:02:19

horloge pour être pour être très clair,

00:02:21

pour pour lire ce type d'éléments.

00:02:23

Donc on on démarre à midi et on va

00:02:25

le lire dans le sens des aiguilles

00:02:27

d'une montre donc généralement on va

00:02:29

avoir le plus gros élément qui va

00:02:31

apparaître ici directement sur la.

00:02:32

Sur la droite de midi et ensuite va

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enchaîner le 2e élément le plus important,

00:02:37

le 3e, le 4e, et cetera et cetera,

00:02:39

et donc. Au total,

00:02:40

on devrait trouver du coup 100 pourcent

00:02:42

d'une valeur par rapport à ça.

00:02:44

Évidemment, tout ça,

00:02:44

c'est normalement cumulatif,

00:02:45

parce que là on affiche un tout,

00:02:47

donc ça doit bien représenter

00:02:49

un élément global,

00:02:49

donc ça peut être par exemple le chiffre

00:02:51

d'affaires total des produits concernés.

00:02:53

Combien représente t il et quel est

00:02:55

le poids de chaque produit pour la

00:02:57

réalisation de ce chiffre d'affaire là ?

00:03:00

On conseille de ne pas dépasser 6

00:03:03

voire 8 éléments dans le camembert.

00:03:05

Donc là j'en ai typiquement 12345678,

00:03:08

donc là normalement devrait

00:03:10

s'arrêter effectivement.

00:03:11

Ceux-ci deviennent un petit peu trop trop

00:03:13

petit et pas forcément facile à lire l'autre.

00:03:17

L'autre élément, avoir en tête.

00:03:20

C'est la, c'est le fait que effectivement,

00:03:22

c'est une visualisation

00:03:23

qui est très populaire,

00:03:24

donc là on est sur ce

00:03:26

qu'on appelle un donuts,

00:03:27

mais vous avez la version pleine donc

00:03:29

qui s'appelle effectivement le le.

00:03:31

Le Pitch art en soi,

00:03:32

c'est exactement la même chose.

00:03:34

Le seul souci, c'est que.

00:03:36

Heureusement,

00:03:37

j'ai envie de dire qu'on a ces blocs

00:03:38

qui sont classés par ordre d'importance

00:03:40

parce que visuellement voilà,

00:03:41

entre ces 2 là et bien on l'œil humain

00:03:43

a beaucoup de mal à calculer des angles,

00:03:46

donc là typiquement se rendre

00:03:47

compte de qui est le plus grand

00:03:49

sauf si on nous les classes,

00:03:51

c'est extrêmement difficile à l'inverse,

00:03:52

d'ici ou quand on a des faibles

00:03:54

nuances entre les éléments,

00:03:55

là typiquement entre ces 2 là,

00:03:56

moi en tout cas je le vois.

00:03:58

Je vois qu'il y a une légère

00:04:00

différence et donc que celui-là et

00:04:01

moins important le problème c'est

00:04:03

que là sur ces représentations on

00:04:04

ne parle pas de hauteur mais d'angle

00:04:06

et c'est extrêmement difficile.

00:04:08

Encore plus du coup, sur cette vie,

00:04:10

en donner tout le.

00:04:11

Le centre est évident car du coup

00:04:13

on n'a pas ce.de départ qui pourra

00:04:15

nous permettre justement d'avoir en

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visuel l'angle que que génère la la,

00:04:19

la partie.

00:04:19

Donc je sais que c'est extrêmement populaire.

00:04:22

Je vous déconseille de l'utiliser

00:04:23

et c'est un peu.

00:04:24

Voilà un lieu commun dans la dataviz

00:04:26

que le le PI Chart n'est pas forcément

00:04:29

la meilleure visualisation à utiliser.

00:04:30

Et quand vous êtes dans ce type de

00:04:33

données a montré et bien je vous

00:04:35

conseille fortement le diagramme

00:04:36

à barres qui est selon moi.

00:04:38

Beaucoup plus clair et donc on va

00:04:40

pouvoir commencer à s'entraîner,

00:04:41

à les créer.

00:00:01

мы откроем для себя тему

00:00:04

график по каждой из глав,

00:00:06

и идея таков, что я представляю вам

00:00:07

типы доступных графиков,

00:00:10

их функционирование, преимущества,

00:00:11

недостатки каждого из них.

00:00:13

Так что там, как видите,

00:00:16

мы начнем со всего, что связано с

00:00:18

сравнение элементов по

00:00:20

отношения с другими, а затем и то.

00:00:23

У нас будет выделенный файл Excel

00:00:24

что позволит нам поэтому 2 созданных

00:00:27

визуализации, о которые идет речь

00:00:28

и иметь возможность пойти и подать заявку.

00:00:30

Чему мы смогли научиться в

00:00:32

теоретическая часть данных

00:00:34

визуализация, чтобы сделать ее максимально

00:00:36

четкий и максимально впечатляющий.

00:00:39

Итак, на этой первой части есть

00:00:41

сравнение элементов с

00:00:43

по отношению друг к другу.

00:00:45

Так что там наша цель не в порядке

00:00:47

отображать тренд,

00:00:48

это не будет для публикации des,

00:00:51

из

00:00:52

геолокация или другие вещи.

00:00:54

Там мы хотели бы иметь в отношении

00:00:56

типологии элементов, когда

00:00:58

связанные значения и

00:00:59

особенно для того, чтобы иметь возможность классифицировать их.

00:01:01

Таким образом, визуально в порядке важности

00:01:03

типично

00:01:03

мы поговорим о продажах по продуктам

00:01:06

посетителей по источникам трафика

00:01:09

для занятого веб-сайта,

00:01:11

на 111 мест, на место движения,

00:01:14

так что графики и для этого,

00:01:16

у нас будет в основном 2 типа

00:01:19

графики, каждый из которых имеет свои варианты,

00:01:22

так линейчатая диаграмма, из которой мы

00:01:24

смог говорить незадолго до этого, кстати,

00:01:27

что фактически позволило отображать

00:01:29

тогда не распределение элементов.

00:01:31

Или сравнение,

00:01:32

но скорее эволюция с течением времени,

00:01:34

так что его тоже можно использовать для этого.

00:01:36

Во всяком случае, здесь,

00:01:37

это диаграмма.

00:01:38

Следовательно

00:01:38

Там, внизу

00:01:39

мы можем очень хорошо представить здесь

00:01:40

оборот по продуктам,

00:01:42

поэтому производит продукт для кожи из 3,

00:01:44

и так далее и так далее,

00:01:45

таким образом, высота стержней соответствует

00:01:46

вес элемента.

00:01:48

Его можно рассматривать как

00:01:49

невозвредимый,

00:01:50

таким образом, мы можем стремиться к тому, чтобы не

00:01:51

не обязательно использовать его, потому что

00:01:53

что мы говорим себе, что мы должны делать

00:01:54

что-то более востребованное.

00:01:56

Имейте в виду, что вам нужно

00:01:58

ищите самый ясный и тот.

00:01:59

Как правило, это предельно ясно,

00:02:01

мы знаем это, поскольку она засекречена.

00:02:03

Ну, этот элемент больше, чем этот

00:02:05

элемент больше, чем этот элемент,

00:02:07

и так далее, и так далее.

00:02:08

И у нас тоже есть идея,

00:02:10

немного величин и

00:02:12

тогда у нас есть диаграмма PI,

00:02:13

также называется камамбер на французском языке.

00:02:15

Итак, идея заключается в том, что мы начинаем с

00:02:17

что это такое надо представить себе

00:02:19

часы, чтобы быть очень четкими,

00:02:21

, чтобы прочитать эти типы элементов.

00:02:23

Итак, мы начинаем в полдень и идем

00:02:25

читать по часовой стрелке

00:02:27

часов так обычно мы идем

00:02:29

иметь самый большой элемент, который

00:02:31

появляются здесь непосредственно на.

00:02:32

Справа от полудня, а затем идите

00:02:35

цепочка 2-го по значимости элемента,

00:02:37

3-й, 4-й, и так далее и так далее,

00:02:39

и так далее. В общей сложности,

00:02:40

мы должны найти 100 процентов

00:02:42

ценности по отношению к этому.

00:02:44

Очевидно, что все это,

00:02:44

как правило, он кумулятивный,

00:02:45

потому что там мы показываем целое,

00:02:47

поэтому он должен хорошо представлять

00:02:49

глобальный элемент,

00:02:49

Таким образом, это может быть, например, число

00:02:51

от общего объема бизнеса соответствующих продуктов.

00:02:53

Сколько он представляет и что такое

00:02:55

вес каждого изделия для

00:02:57

реализация этого оборота есть?

00:03:00

Советуем не превышать 6

00:03:03

или даже 8 элементов в камамбере.

00:03:05

Поэтому здесь я обычно 12345678,

00:03:08

так что обычно должно быть

00:03:10

эффективно остановить.

00:03:11

Их становится слишком много.

00:03:13

маленький и не обязательно легко читаемый другой.

00:03:17

Другой элемент, имейте в виду.

00:03:20

Дело в том, что, действительно,

00:03:22

это визуализация

00:03:23

который очень популярен,

00:03:24

Итак, вот мы об этом

00:03:26

называется пончиком,

00:03:27

но у вас есть полная версия, так что

00:03:29

который на самом деле называется ле.

00:03:31

Питч-арт сам по себе,

00:03:32

это то же самое.

00:03:34

Единственное, что беспокоит, это.

00:03:36

К счастью

00:03:37

Хочу сказать, что у нас есть эти блоки

00:03:38

которые ранжируются в порядке важности

00:03:40

потому что визуально это так,

00:03:41

между этими 2 есть и колодец мы человеческий глаз

00:03:43

имеет большие трудности с расчетом углов,

00:03:46

так что там обычно идут

00:03:47

счет того, кто является самым крупным

00:03:49

если мы не классифицированы,

00:03:51

чрезвычайно трудно и наоборот,

00:03:52

отсюда или когда у нас слабые

00:03:54

нюансы между элементами,

00:03:55

там обычно между этими 2 есть,

00:03:56

Я все равно это вижу.

00:03:58

Я вижу, что есть небольшой

00:04:00

различие и, следовательно, то, что один и

00:04:01

Менее важной является проблема

00:04:03

что там на этих представлениях мы

00:04:04

говорит не о высоте, а об углу

00:04:06

и это чрезвычайно сложно.

00:04:08

Тем более, что в этой жизни,

00:04:10

дайте все.

00:04:11

Центр очевиден, потому что внезапно

00:04:13

у нас нет ce.de отъезда, который может

00:04:15

позвольте нам иметь в

00:04:17

визуальный угол, генерируемый la,

00:04:19

часть.

00:04:19

Поэтому я знаю, что это чрезвычайно популярно.

00:04:22

Не советую его использовать

00:04:23

и это немного.

00:04:24

Это обычное место в dataviz

00:04:26

что диаграмма PI не обязательно является

00:04:29

лучшая визуализация для использования.

00:04:30

И когда вы находитесь в этом типе

00:04:33

данные показали и хорошо я вам

00:04:35

настоятельно рекомендует схему

00:04:36

в бары, что на мой взгляд.

00:04:38

Намного понятнее и так мы идем

00:04:40

уметь начинать обучение,

00:04:41

для их создания.

00:00:01

we will discover a theme of

00:00:04

graph on each of the chapters,

00:00:06

and the idea is so I present to you

00:00:07

the types of charts available,

00:00:10

their functioning, the advantages,

00:00:11

the disadvantages of each of them.

00:00:13

So there as you can see,

00:00:16

we will start on everything related to

00:00:18

the comparison of elements by

00:00:20

relationship to others and then that.

00:00:23

We will have a dedicated Excel file

00:00:24

which will allow us therefore 2 created

00:00:27

the visualizations in question

00:00:28

and to be able to go and apply.

00:00:30

What we were able to learn in

00:00:32

the theoretical part of the data

00:00:34

visualization to make it the most

00:00:36

clear and as impactful as possible.

00:00:39

So on this first part there

00:00:41

comparison of elements against

00:00:43

in relation to each other.

00:00:45

So there our goal it's not okay

00:00:47

be to display a trend,

00:00:48

it's not going to be to post des,

00:00:51

of,

00:00:52

geolocation or other things.

00:00:54

There we wish to have in relation to

00:00:56

typologies of elements when

00:00:58

values that are associated and

00:00:59

especially to be able to classify them.

00:01:01

Visually in order of importance therefore,

00:01:03

typically

00:01:03

we're going to talk about sales by product

00:01:06

of visitors by traffic source

00:01:09

for a busy website,

00:01:11

for 111 places, for a place of traffic,

00:01:14

so schedules and for that,

00:01:16

we will have mainly have 2 types

00:01:19

graphs that each have their variants,

00:01:22

so the bar chart of which we

00:01:24

was able to speak just before by the way,

00:01:27

which actually made it possible to display

00:01:29

then not a distribution of elements.

00:01:31

Or a comparison,

00:01:32

but rather an evolution over time,

00:01:34

so it can also be used for that.

00:01:36

Anyway, here,

00:01:37

it is a diagram.

00:01:38

Consequently

00:01:38

Down there

00:01:39

we can very well imagine here the

00:01:40

turnover by product,

00:01:42

therefore produces a skin product of the 3,

00:01:44

et cetera et cetera,

00:01:45

so the height of the bar corresponds

00:01:46

the weight of the element.

00:01:48

It can be considered as a

00:01:49

unreasitioned,

00:01:50

so we can tend to not

00:01:51

not necessarily use it because

00:01:53

that we say to ourselves that we must do

00:01:54

something more sought after.

00:01:56

Keep in mind that you need to

00:01:58

look for the clearest and that one.

00:01:59

Typically, it is extremely clear,

00:02:01

we know that since it is classified.

00:02:03

Well this element is bigger than this

00:02:05

element is larger than this element,

00:02:07

and so on and on.

00:02:08

And we also have an idea,

00:02:10

a little bit of the magnitudes and

00:02:12

then we have the PI chart,

00:02:13

also called Camembert in French.

00:02:15

So here the idea is that we start from

00:02:17

what this so it is necessary to imagine a

00:02:19

clock to be very clear,

00:02:21

to read these types of items.

00:02:23

So we start at noon and we go

00:02:25

read it clockwise

00:02:27

of a watch so generally we go

00:02:29

have the biggest element that will

00:02:31

appear here directly on the.

00:02:32

On the right of noon and then go

00:02:35

chain the 2nd most important element,

00:02:37

the 3rd, the 4th, et cetera et cetera,

00:02:39

and so. In total,

00:02:40

we should find 100 percent

00:02:42

of a value in relation to that.

00:02:44

Obviously, all this,

00:02:44

it is normally cumulative,

00:02:45

because there we display a whole,

00:02:47

so it must represent well

00:02:49

a global element,

00:02:49

so it can be for example the number

00:02:51

of total business of the products concerned.

00:02:53

How much does it represent and what is

00:02:55

the weight of each product for the

00:02:57

realization of this turnover there?

00:03:00

We advise not to exceed 6

00:03:03

or even 8 elements in the Camembert.

00:03:05

So here I typically 12345678,

00:03:08

so there normally should

00:03:10

effectively stop.

00:03:11

These become a little too much

00:03:13

small and not necessarily easy to read the other.

00:03:17

The other element, have in mind.

00:03:20

It is the fact that indeed,

00:03:22

it is a visualization

00:03:23

which is very popular,

00:03:24

so here we are on this

00:03:26

called a donut,

00:03:27

but you have the full version so

00:03:29

which is actually called the le.

00:03:31

Pitch art in itself,

00:03:32

it is exactly the same thing.

00:03:34

The only concern is that.

00:03:36

Fortunately

00:03:37

I want to say that we have these blocks

00:03:38

that are ranked in order of importance

00:03:40

because visually here it is,

00:03:41

between these 2 there and well we the human eye

00:03:43

has great difficulty calculating angles,

00:03:46

so there typically go

00:03:47

account of who is the largest

00:03:49

unless we are classed,

00:03:51

it is extremely difficult conversely,

00:03:52

from here or when we have weak

00:03:54

nuances between elements,

00:03:55

there typically between these 2 there,

00:03:56

I see it anyway.

00:03:58

I see that there is a slight

00:04:00

difference and therefore that one and

00:04:01

less important the problem is

00:04:03

that there on these representations we

00:04:04

does not speak of height but of angle

00:04:06

and it is extremely difficult.

00:04:08

Even more so, on this life,

00:04:10

give it all.

00:04:11

The center is obvious because suddenly

00:04:13

we do not have ce.de departure that can

00:04:15

allow us to have in

00:04:17

visual the angle generated by the la,

00:04:19

the part.

00:04:19

So I know it's extremely popular.

00:04:22

I do not advise you to use it

00:04:23

and it's a little.

00:04:24

This is a common place in the dataviz

00:04:26

that the PI Chart is not necessarily

00:04:29

the best visualization to use.

00:04:30

And when you're in that type of

00:04:33

data has shown and well I you

00:04:35

strongly advises the diagram

00:04:36

to bars that is in my opinion.

00:04:38

Much clearer and so we go

00:04:40

be able to start training,

00:04:41

to create them.

00:00:01

descubriremos un tema de

00:00:04

gráfico en cada uno de los capítulos,

00:00:06

y la idea es así que os presento

00:00:07

los tipos de gráficos disponibles,

00:00:10

su funcionamiento, las ventajas,

00:00:11

las desventajas de cada uno de ellos.

00:00:13

Así que allí, como puedes ver,

00:00:16

comenzaremos en todo lo relacionado con

00:00:18

la comparación de elementos por

00:00:20

relación con los demás y luego eso.

00:00:23

Tendremos un archivo Excel dedicado

00:00:24

lo que nos permitirá por tanto 2 creados

00:00:27

las visualizaciones en cuestión

00:00:28

y poder ir y aplicar.

00:00:30

Lo que pudimos aprender en

00:00:32

la parte teórica de los datos

00:00:34

visualización para que sea el máximo

00:00:36

claro y lo más impactante posible.

00:00:39

Así que en esta primera parte hay

00:00:41

comparación de elementos contra

00:00:43

en relación unos con otros.

00:00:45

Así que ahí nuestro objetivo no está bien

00:00:47

ser para mostrar una tendencia,

00:00:48

no va a ser para post des,

00:00:51

00:00:52

geolocalización u otras cosas.

00:00:54

Allí deseamos tener en relación con

00:00:56

tipologías de elementos cuando

00:00:58

valores que están asociados y

00:00:59

sobre todo para poder clasificarlos.

00:01:01

Visualmente en orden de importancia por lo tanto,

00:01:03

típicamente

00:01:03

vamos a hablar de ventas por producto

00:01:06

de visitantes por fuente de tráfico

00:01:09

para un sitio web ocupado,

00:01:11

para 111 plazas, para un lugar de tráfico,

00:01:14

así que horarios y para eso,

00:01:16

tendremos principalmente 2 tipos

00:01:19

gráficos que cada uno tiene sus variantes,

00:01:22

así que el gráfico de barras del que

00:01:24

fue capaz de hablar justo antes por cierto,

00:01:27

lo que realmente hizo posible mostrar

00:01:29

entonces no una distribución de elementos.

00:01:31

O una comparación,

00:01:32

sino más bien una evolución en el tiempo,

00:01:34

por lo que también se puede utilizar para eso.

00:01:36

De todos modos, aquí,

00:01:37

es un diagrama.

00:01:38

Por consiguiente

00:01:38

Allá abajo

00:01:39

podemos muy bien imaginar aquí el

00:01:40

volumen de negocios por producto,

00:01:42

por lo tanto produce un producto para la piel de los 3,

00:01:44

etcétera y cetera,

00:01:45

por lo que la altura de la barra corresponde

00:01:46

el peso del elemento.

00:01:48

Se puede considerar como un

00:01:49

sin reservas,

00:01:50

por lo que podemos tender a no

00:01:51

no necesariamente usarlo porque

00:01:53

que nos decimos a nosotros mismos que debemos hacer

00:01:54

algo más buscado.

00:01:56

Tenga en cuenta que necesita

00:01:58

busca el más claro y ese.

00:01:59

Por lo general, es extremadamente claro,

00:02:01

lo sabemos ya que está clasificado.

00:02:03

Bueno, este elemento es más grande que esto.

00:02:05

el elemento es más grande que este elemento,

00:02:07

y así sucesivamente.

00:02:08

Y también tenemos una idea,

00:02:10

un poco de las magnitudes y

00:02:12

luego tenemos el gráfico PI,

00:02:13

también llamado Camembert en francés.

00:02:15

Así que aquí la idea es que empecemos desde

00:02:17

lo que esto por lo que es necesario imaginar un

00:02:19

reloj para ser muy claros,

00:02:21

para leer este tipo de elementos.

00:02:23

Así que empezamos al mediodía y nos vamos

00:02:25

léalo en el sentido de las agujas del reloj

00:02:27

de un reloj así que generalmente vamos

00:02:29

tener el elemento más grande que

00:02:31

aparecen aquí directamente en el.

00:02:32

A la derecha del mediodía y luego ir

00:02:35

encadenar el 2º elemento más importante,

00:02:37

el 3º, el 4º, etcétera y cetera,

00:02:39

y así. En total,

00:02:40

deberíamos encontrar el 100 por ciento

00:02:42

de un valor en relación con eso.

00:02:44

Obviamente, todo esto,

00:02:44

normalmente es acumulativo,

00:02:45

porque allí mostramos un todo,

00:02:47

por lo que debe representar bien

00:02:49

un elemento global,

00:02:49

por lo que puede ser por ejemplo el número

00:02:51

del total de las actividades de los productos de que se trate.

00:02:53

Cuánto representa y qué es

00:02:55

el peso de cada producto para el

00:02:57

¿Realización de este volumen de negocios allí?

00:03:00

Aconsejamos no exceder los 6

00:03:03

o incluso 8 elementos en el Camembert.

00:03:05

Así que aquí normalmente 12345678,

00:03:08

por lo que normalmente debería haber

00:03:10

deténgase efectivamente.

00:03:11

Estos se vuelven un poco demasiados

00:03:13

pequeño y no necesariamente fácil de leer el otro.

00:03:17

El otro elemento, tenerlo en cuenta.

00:03:20

Es el hecho de que, de hecho,

00:03:22

es una visualización

00:03:23

que es muy popular,

00:03:24

así que aquí estamos en esto

00:03:26

llamado donut,

00:03:27

pero tienes la versión completa así que

00:03:29

que en realidad se llama le.

00:03:31

Pitch art en sí mismo,

00:03:32

es exactamente lo mismo.

00:03:34

La única preocupación es esa.

00:03:36

Afortunadamente

00:03:37

Quiero decir que tenemos estos bloques

00:03:38

que se clasifican en orden de importancia

00:03:40

porque visualmente aquí está,

00:03:41

entre estos 2 hay y bien nosotros el ojo humano

00:03:43

tiene gran dificultad para calcular ángulos,

00:03:46

así que normalmente van

00:03:47

cuenta de quién es el más grande

00:03:49

a menos que estemos clasificados,

00:03:51

es extremadamente difícil a la inversa,

00:03:52

desde aquí o cuando tenemos débiles

00:03:54

matices entre elementos,

00:03:55

hay típicamente entre estos 2 allí,

00:03:56

Lo veo de todos modos.

00:03:58

Veo que hay un ligero

00:04:00

diferencia y por lo tanto esa y

00:04:01

menos importante es el problema

00:04:03

que en estas representaciones

00:04:04

no habla de altura sino de ángulo

00:04:06

y es extremadamente difícil.

00:04:08

Más aún, en esta vida,

00:04:10

dándolo todo.

00:04:11

El centro es obvio porque de repente

00:04:13

no tenemos ce.de salida que pueda

00:04:15

permitirnos tener en

00:04:17

visual el ángulo generado por el la,

00:04:19

la parte.

00:04:19

Así que sé que es extremadamente popular.

00:04:22

No te aconsejo que lo uses

00:04:23

y es un poco.

00:04:24

Este es un lugar común en la dataviz

00:04:26

que el PI Chart no es necesariamente

00:04:29

la mejor visualización para usar.

00:04:30

Y cuando estás en ese tipo de

00:04:33

los datos se han mostrado y bueno yo tú

00:04:35

recomienda encarecidamente el diagrama

00:04:36

a los bares eso es en mi opinión.

00:04:38

Mucho más claro y así vamos

00:04:40

ser capaz de comenzar a entrenar,

00:04:41

para crearlos.

00:00:01

Wir werden ein Thema von

00:00:04

Schaubild zu jedem der Kapitel,

00:00:06

und die Idee ist so, dass ich sie Ihnen präsentiere

00:00:07

die verfügbaren Diagrammtypen,

00:00:10

ihre Funktionsweise, die Vorteile,

00:00:11

die Nachteile von jedem von ihnen.

00:00:13

Also da, wie Sie sehen können,

00:00:16

Wir beginnen mit allem, was mit

00:00:18

der Vergleich von Elementen durch

00:00:20

Beziehung zu anderen und dann das.

00:00:23

Wir werden eine dedizierte Excel-Datei haben

00:00:24

was uns daher 2 schaffen wird

00:00:27

die betreffenden Visualisierungen

00:00:28

und in der Lage zu sein, sich zu bewerben.

00:00:30

Was wir in

00:00:32

der theoretische Teil der Daten

00:00:34

Visualisierung, um es zum Besten zu machen

00:00:36

klar und so wirkungsvoll wie möglich.

00:00:39

Also auf diesem ersten Teil gibt es

00:00:41

Vergleich von Elementen mit

00:00:43

in Beziehung zueinander.

00:00:45

Also da ist unser Ziel nicht in Ordnung

00:00:47

einen Trend anzuzeigen,

00:00:48

es wird nicht sein, des,

00:00:51

von

00:00:52

Geolokalisierung oder andere Dinge.

00:00:54

Dort möchten wir in Bezug auf

00:00:56

Typologien von Elementen, wenn

00:00:58

Werte, die zugeordnet sind und

00:00:59

vor allem, um sie einordnen zu können.

00:01:01

Visuell in der Reihenfolge der Wichtigkeit daher,

00:01:03

typischerweise

00:01:03

Wir werden über den Verkauf nach Produkt sprechen

00:01:06

der Besucher nach Traffic-Quelle

00:01:09

für eine stark frequentierten Website,

00:01:11

für 111 Plätze, für einen Verkehrsort,

00:01:14

also Zeitpläne und dafür,

00:01:16

Wir werden hauptsächlich 2 Typen haben

00:01:19

Graphen, die jeweils ihre Varianten haben,

00:01:22

also das Balkendiagramm, von dem wir

00:01:24

konnte übrigens kurz zuvor sprechen,

00:01:27

die es tatsächlich möglich machten, anzuzeigen

00:01:29

dann keine Verteilung von Elementen.

00:01:31

Oder einen Vergleich,

00:01:32

sondern eher eine Evolution im Laufe der Zeit,

00:01:34

so kann es auch dafür verwendet werden.

00:01:36

Wie auch immer, hier,

00:01:37

es ist ein Diagramm.

00:01:38

Infolgedessen

00:01:38

Drunten

00:01:39

wir können uns hier sehr gut vorstellen, dass

00:01:40

Umsatz nach Produkten,

00:01:42

daher ein Hautprodukt der 3,

00:01:44

et cetera et cetera,

00:01:45

die Höhe des Balkens entspricht also

00:01:46

das Gewicht des Elements.

00:01:48

Es kann als ein

00:01:49

unwidergelöst,

00:01:50

so können wir dazu neigen, nicht

00:01:51

nicht unbedingt verwenden, weil

00:01:53

dass wir uns sagen, dass wir tun müssen

00:01:54

etwas begehrteres.

00:01:56

Denken Sie daran, dass Sie

00:01:58

Suchen Sie nach dem klarsten und jenem.

00:01:59

Typischerweise ist es extrem klar,

00:02:01

wir wissen das, da es klassifiziert ist.

00:02:03

Nun, dieses Element ist größer als dieses

00:02:05

-Element größer ist als dieses Element,

00:02:07

und so weiter und so fort.

00:02:08

Und wir haben auch eine Idee,

00:02:10

ein wenig von den Größenordnungen und

00:02:12

dann haben wir das PI-Diagramm,

00:02:13

auf Französisch auch Camembert genannt.

00:02:15

Hier ist die Idee, dass wir von

00:02:17

Was dies so ist es notwendig, sich eine

00:02:19

Uhr, um sehr klar zu sein,

00:02:21

, um diese Art von Elementen zu lesen.

00:02:23

Also fangen wir mittags an und wir gehen

00:02:25

lesen Sie es im Uhrzeigersinn

00:02:27

einer Uhr, so dass wir im Allgemeinen gehen

00:02:29

haben das größte Element, das

00:02:31

erscheinen hier direkt auf der.

00:02:32

Rechts von Mittag und dann gehen

00:02:35

Kette das 2. wichtigste Element,

00:02:37

der 3., der 4., et cetera et cetera,

00:02:39

Und so. Insgesamt

00:02:40

wir sollten 100 Prozent finden

00:02:42

eines Wertes in Bezug darauf.

00:02:44

Offensichtlich, all das,

00:02:44

es ist normalerweise kumulativ,

00:02:45

denn dort zeigen wir ein Ganzes,

00:02:47

also muss es gut darstellen

00:02:49

ein globales Element,

00:02:49

so kann es z.B. die Zahl sein

00:02:51

des Gesamtgeschäfts der betreffenden Waren.

00:02:53

Wie viel repräsentiert es und was ist

00:02:55

das Gewicht jedes Produkts für die

00:02:57

Realisierung dieses Umsatzes dort?

00:03:00

Wir empfehlen, 6 nicht zu überschreiten

00:03:03

oder sogar 8 Elemente im Camembert.

00:03:05

Hier 12345678 ich also normalerweise,

00:03:08

also sollte es normalerweise

00:03:10

effektiv stoppen.

00:03:11

Diese werden ein wenig zu viel

00:03:13

klein und nicht unbedingt leicht zu lesen der andere.

00:03:17

Das andere Element, denken Sie daran.

00:03:20

Es ist die Tatsache, dass in der Tat,

00:03:22

es ist eine Visualisierung

00:03:23

was sehr beliebt ist,

00:03:24

also hier sind wir hier

00:03:26

Donut genannt,

00:03:27

aber Sie haben die Vollversion so

00:03:29

was eigentlich le.

00:03:31

Pitch Art an sich,

00:03:32

es ist genau dasselbe.

00:03:34

Die einzige Sorge ist das.

00:03:36

Glücklicherweise

00:03:37

Ich möchte sagen, dass wir diese Blöcke haben

00:03:38

die in der Reihenfolge ihrer Wichtigkeit eingestuft sind

00:03:40

denn optisch ist es hier,

00:03:41

zwischen diesen 2 dort und gut wir das menschliche Auge

00:03:43

hat große Schwierigkeiten, Winkel zu berechnen,

00:03:46

also gibt es typischerweise gehen

00:03:47

Bericht, wer der größte ist

00:03:49

es sei denn, wir sind klassifiziert,

00:03:51

umgekehrt ist es extrem schwierig,

00:03:52

von hier aus oder wenn wir schwache

00:03:54

Nuancen zwischen Elementen,

00:03:55

dort typischerweise zwischen diesen 2 dort,

00:03:56

Ich sehe es trotzdem.

00:03:58

Ich sehe, dass es eine leichte

00:04:00

Unterschied und damit dieser eine und

00:04:01

weniger wichtig ist das Problem

00:04:03

dass es auf diesen Darstellungen wir

00:04:04

spricht nicht von Höhe, sondern von Winkel

00:04:06

und es ist extrem schwierig.

00:04:08

Mehr noch, in diesem Leben,

00:04:10

gib alles.

00:04:11

Das Zentrum ist offensichtlich, weil plötzlich

00:04:13

Wir haben keine ce.de Abreise, die

00:04:15

erlauben Sie uns, in

00:04:17

den vom la erzeugten Winkel zu sehen,

00:04:19

das Teil.

00:04:19

Ich weiß also, dass es extrem beliebt ist.

00:04:22

Ich rate Ihnen nicht, es zu verwenden

00:04:23

und es ist ein bisschen.

00:04:24

Dies ist ein üblicher Ort im Dataviz

00:04:26

dass das PI-Diagramm nicht unbedingt

00:04:29

die beste Visualisierung zu verwenden.

00:04:30

Und wenn Sie in dieser Art von

00:04:33

Daten hat gezeigt und gut ich Sie

00:04:35

empfiehlt das Diagramm dringend

00:04:36

zu Bars ist das meiner Meinung nach.

00:04:38

Viel klarer und so gehen wir

00:04:40

in der Lage sein, mit dem Training zu beginnen,

00:04:41

, um sie zu erstellen.

00:00:01

vamos descobrir um tema de

00:00:04

gráfico em cada um dos capítulos,

00:00:06

ea ideia é assim que eu apresento a você

00:00:07

os tipos de gráficos disponíveis,

00:00:10

seu funcionamento, as vantagens,

00:00:11

as desvantagens de cada um deles.

00:00:13

Então, como você pode ver,

00:00:16

vamos começar em tudo relacionado com

00:00:18

a comparação de elementos por

00:00:20

relação com os outros e, em seguida, que.

00:00:23

Teremos um arquivo Excel dedicado

00:00:24

o que nos permitirá, portanto, 2 criados

00:00:27

as visualizações em questão

00:00:28

e ser capaz de ir e aplicar.

00:00:30

O que fomos capazes de aprender em

00:00:32

a parte teórica dos dados

00:00:34

visualização para torná-lo mais

00:00:36

claro e tão impactante quanto possível.

00:00:39

Então, nesta primeira parte lá

00:00:41

comparação de elementos contra

00:00:43

em relação um ao outro.

00:00:45

Então aí nosso objetivo não está bem

00:00:47

ser para exibir uma tendência,

00:00:48

não vai ser para postar des,

00:00:51

00:00:52

geolocalização ou outras coisas.

00:00:54

Lá queremos ter em relação a

00:00:56

tipologias de elementos quando

00:00:58

valores que estão associados e

00:00:59

especialmente para ser capaz de classificá-los.

00:01:01

Visualmente, por ordem de importância, portanto,

00:01:03

tipicamente

00:01:03

vamos falar sobre vendas por produto

00:01:06

de visitantes por fonte de tráfego

00:01:09

para um site ocupado,

00:01:11

para 111 lugares, para um local de tráfego,

00:01:14

então os horários e para isso,

00:01:16

teremos principalmente 2 tipos

00:01:19

gráficos que cada um tem suas variantes,

00:01:22

de modo que o gráfico de barras do qual nós

00:01:24

foi capaz de falar pouco antes, a propósito,

00:01:27

o que realmente tornou possível exibir

00:01:29

então não uma distribuição de elementos.

00:01:31

Ou uma comparação,

00:01:32

mas sim uma evolução ao longo do tempo,

00:01:34

para que também possa ser usado para isso.

00:01:36

De qualquer forma, aqui,

00:01:37

é um diagrama.

00:01:38

Consequentemente

00:01:38

Lá embaixo

00:01:39

podemos muito bem imaginar aqui o

00:01:40

volume de negócios por produto,

00:01:42

portanto, produz um produto de pele do 3,

00:01:44

et cetera et cetera,

00:01:45

de modo que a altura da barra corresponde

00:01:46

o peso do elemento.

00:01:48

Pode ser considerado como um

00:01:49

não sedição,

00:01:50

para que possamos tendem a não

00:01:51

não necessariamente usá-lo porque

00:01:53

que dizemos a nós mesmos que devemos fazer

00:01:54

algo mais procurado.

00:01:56

Tenha em mente que você precisa

00:01:58

procure o mais claro e aquele.

00:01:59

Normalmente, é extremamente claro,

00:02:01

sabemos que, uma vez que é confidencial.

00:02:03

Bem, este elemento é maior do que este

00:02:05

elemento é maior do que este elemento,

00:02:07

e assim por diante.

00:02:08

E nós também temos uma ideia,

00:02:10

um pouco das magnitudes e

00:02:12

então temos o gráfico pi,

00:02:13

também chamado Camembert em francês.

00:02:15

Então aqui a ideia é que começamos a partir de

00:02:17

o que isso é necessário imaginar um

00:02:19

relógio para ser muito claro,

00:02:21

para ler esses tipos de itens.

00:02:23

Então começamos ao meio-dia e vamos

00:02:25

lê-lo no sentido horário

00:02:27

de um relógio tão geralmente vamos

00:02:29

ter o maior elemento que vai

00:02:31

aparecem aqui diretamente no.

00:02:32

À direita do meio-dia e depois vá

00:02:35

acorrentar o segundo elemento mais importante,

00:02:37

o 3º, o 4º, etc.

00:02:39

e assim. No total,

00:02:40

devemos encontrar 100 por cento

00:02:42

de um valor em relação a isso.

00:02:44

Obviamente, tudo isso,

00:02:44

normalmente é cumulativo,

00:02:45

porque lá nós mostramos um todo,

00:02:47

por isso deve representar bem

00:02:49

um elemento global,

00:02:49

por isso pode ser, por exemplo, o número

00:02:51

do total dos negócios dos produtos em causa.

00:02:53

Quanto ele representa e o que é

00:02:55

o peso de cada produto para o

00:02:57

realização desse volume de negócios lá?

00:03:00

Aconselhamos não exceder 6

00:03:03

ou mesmo 8 elementos no Camembert.

00:03:05

Então aqui eu normalmente 12345678,

00:03:08

por isso, normalmente, deve

00:03:10

efetivamente parar.

00:03:11

Estes se tornam um pouco demais

00:03:13

pequeno e não necessariamente fácil de ler o outro.

00:03:17

O outro elemento tem em mente.

00:03:20

É o fato de que, de fato,

00:03:22

é uma visualização

00:03:23

que é muito popular,

00:03:24

então aqui estamos neste

00:03:26

chamado donut,

00:03:27

mas você tem a versão completa para

00:03:29

que é realmente chamado de le.

00:03:31

Pitch art em si,

00:03:32

é exatamente a mesma coisa.

00:03:34

A única preocupação é que.

00:03:36

Felizmente

00:03:37

Eu quero dizer que nós temos esses blocos

00:03:38

que são classificados em ordem de importância

00:03:40

porque visualmente aqui é,

00:03:41

entre estes 2 lá e bem nós o olho humano

00:03:43

tem grande dificuldade em calcular ângulos,

00:03:46

então, tipicamente, ir

00:03:47

conta de quem é o maior

00:03:49

a menos que sejamos classificados,

00:03:51

é extremamente difícil, por outro lado,

00:03:52

daqui ou quando temos fracos

00:03:54

nuances entre elementos,

00:03:55

lá tipicamente entre esses 2 lá,

00:03:56

Eu vejo mesmo assim.

00:03:58

Eu vejo que há um ligeiro

00:04:00

diferença e, portanto, que um e

00:04:01

menos importante o problema é

00:04:03

que lá nessas representações que

00:04:04

não fala de altura, mas de ângulo

00:04:06

e é extremamente difícil.

00:04:08

Ainda mais, nesta vida,

00:04:10

dar tudo.

00:04:11

O centro é óbvio porque de repente

00:04:13

não temos ce.de partida que pode

00:04:15

permitir-nos ter em

00:04:17

visual o ângulo gerado pela la,

00:04:19

a parte.

00:04:19

Então eu sei que é extremamente popular.

00:04:22

Eu não aconselho você a usá-lo

00:04:23

e é um pouco.

00:04:24

Este é um lugar comum no dataviz

00:04:26

que o Gráfico PI não é necessariamente

00:04:29

a melhor visualização para usar.

00:04:30

E quando você está nesse tipo de

00:04:33

dados tem mostrado e bem, eu você

00:04:35

fortemente aconselha o diagrama

00:04:36

para barras que é na minha opinião.

00:04:38

Muito mais claro e assim vamos

00:04:40

ser capaz de começar a treinar,

00:04:41

para criá-los.

00:00:01

we zullen een thema van

00:00:04

grafiek op elk van de hoofdstukken,

00:00:06

en het idee is zo dat ik je presenteer

00:00:07

de soorten beschikbare kaarten;

00:00:10

hun werking, de voordelen,

00:00:11

de nadelen van elk van hen.

00:00:13

Dus daar zoals je kunt zien,

00:00:16

we beginnen met alles wat met alles te maken heeft.

00:00:18

de vergelijking van elementen door

00:00:20

relatie met anderen en dan dat.

00:00:23

We hebben een speciaal Excel-bestand

00:00:24

waardoor we daarom 2 gecreëerd kunnen worden

00:00:27

de visualisaties in kwestie

00:00:28

en om te kunnen gaan solliciteren.

00:00:30

Wat we hebben kunnen leren in

00:00:32

het theoretische deel van de gegevens

00:00:34

visualisatie om het het meest te maken

00:00:36

helder en zo impactvol mogelijk.

00:00:39

Dus op dit eerste deel daar

00:00:41

vergelijking van elementen met

00:00:43

in relatie tot elkaar.

00:00:45

Dus daar is ons doel het is niet oké

00:00:47

om een trend weer te geven,

00:00:48

het gaat niet om des te posten,

00:00:51

van

00:00:52

geolocatie of andere dingen.

00:00:54

Daar willen we hebben met betrekking tot

00:00:56

typologieën van elementen wanneer

00:00:58

waarden die zijn gekoppeld en

00:00:59

vooral om ze te kunnen classificeren.

00:01:01

Visueel in volgorde van belangrijkheid dus,

00:01:03

typisch

00:01:03

we gaan het hebben over verkoop per product

00:01:06

van bezoekers per verkeersbron

00:01:09

voor een drukke website,

00:01:11

voor 111 plaatsen, voor een plaats van verkeer,

00:01:14

dus schema's en daarvoor,

00:01:16

we zullen voornamelijk 2 soorten hebben

00:01:19

grafieken die elk hun varianten hebben,

00:01:22

dus het staafdiagram waarvan we

00:01:24

kon overigens vlak daarvoor spreken,

00:01:27

wat het eigenlijk mogelijk maakte om weer te geven

00:01:29

dan geen verdeling van elementen.

00:01:31

Of een vergelijking,

00:01:32

maar eerder een evolutie in de tijd,

00:01:34

daar kan het dus ook voor gebruikt worden.

00:01:36

Hoe dan ook, hier,

00:01:37

het is een diagram.

00:01:38

Bijgevolg

00:01:38

Daarbeneden

00:01:39

we kunnen ons hier heel goed voorstellen dat de

00:01:40

omzet per product,

00:01:42

produceert daarom een huidproduct van de 3,

00:01:44

et cetera et cetera,

00:01:45

dus de hoogte van de balk komt overeen

00:01:46

het gewicht van het element.

00:01:48

Het kan worden beschouwd als een

00:01:49

niet-behaagd,

00:01:50

zodat we de neiging hebben om niet

00:01:51

niet per se gebruiken omdat

00:01:53

dat we tegen onszelf zeggen dat we moeten doen

00:01:54

iets gewilder.

00:01:56

Houd er rekening mee dat u

00:01:58

zoek naar de duidelijkste en die ene.

00:01:59

Meestal is het extreem duidelijk,

00:02:01

dat weten we omdat het geclassificeerd is.

00:02:03

Nou dit element is groter dan dit

00:02:05

element is groter dan dit element,

00:02:07

enzovoort, enzovoort.

00:02:08

En we hebben ook een idee,

00:02:10

een beetje van de magnitudes en

00:02:12

dan hebben we de PI-grafiek,

00:02:13

ook wel Camembert genoemd in het Frans.

00:02:15

Dus hier is het idee dat we beginnen met

00:02:17

wat dit dus het is nodig om een

00:02:19

klok om heel duidelijk te zijn,

00:02:21

om dit soort items te lezen.

00:02:23

Dus we beginnen om 12.00 uur en we gaan

00:02:25

lees het met de klok mee

00:02:27

van een horloge dus over het algemeen gaan we

00:02:29

hebben het grootste element dat zal

00:02:31

verschijnen hier direct op de.

00:02:32

Rechts van de middag en dan gaan

00:02:35

ketting het 2e belangrijkste element,

00:02:37

de 3e, de 4e, et cetera et cetera,

00:02:39

en zo. In totaal,

00:02:40

we moeten 100 procent vinden

00:02:42

van een waarde in relatie tot dat.

00:02:44

Uiteraard, dit alles,

00:02:44

het is normaal gesproken cumulatief,

00:02:45

omdat we daar een geheel weergeven,

00:02:47

dus het moet goed vertegenwoordigen

00:02:49

een globaal element,

00:02:49

het kan dus bijvoorbeeld het nummer zijn

00:02:51

van de totale activiteiten van de betrokken producten.

00:02:53

Hoeveel vertegenwoordigt het en wat is

00:02:55

het gewicht van elk product voor de

00:02:57

realisatie van deze omzet daar?

00:03:00

Wij adviseren om niet meer dan 6

00:03:03

of zelfs 8 elementen in de Camembert.

00:03:05

Dus hier 12345678 ik meestal,

00:03:08

dus er zou normaal gesproken

00:03:10

effectief stoppen.

00:03:11

Deze worden een beetje te veel

00:03:13

klein en niet per se makkelijk te lezen de ander.

00:03:17

Het andere element, heb in gedachten.

00:03:20

Het is het feit dat inderdaad,

00:03:22

het is een visualisatie

00:03:23

die erg populair is,

00:03:24

dus hier zijn we op dit

00:03:26

een donut genoemd,

00:03:27

maar je hebt de volledige versie dus

00:03:29

wat eigenlijk de le wordt genoemd.

00:03:31

Pitch art op zich,

00:03:32

het is precies hetzelfde.

00:03:34

De enige zorg is dat.

00:03:36

Gelukkig

00:03:37

Ik wil zeggen dat we deze blokken hebben

00:03:38

die zijn gerangschikt in volgorde van belangrijkheid

00:03:40

want visueel is het hier,

00:03:41

tussen deze 2 daar en nou ja wij het menselijk oog

00:03:43

heeft grote moeite met het berekenen van hoeken,

00:03:46

dus er gaan meestal

00:03:47

rekening met wie de grootste is

00:03:49

tenzij we geclassificeerd zijn,

00:03:51

het is buitengewoon moeilijk omgekeerd,

00:03:52

van hieruit of wanneer we zwakken hebben

00:03:54

nuances tussen elementen,

00:03:55

daar meestal tussen deze 2 daar,

00:03:56

Ik zie het toch.

00:03:58

Ik zie dat er een lichte

00:04:00

verschil en dus die ene en

00:04:01

minder belangrijk is het probleem

00:04:03

dat wij daar op deze voorstellingen

00:04:04

spreekt niet van hoogte maar van hoek

00:04:06

en het is buitengewoon moeilijk.

00:04:08

Sterker nog, op dit leven,

00:04:10

geef alles.

00:04:11

Het centrum ligt voor de hand omdat plotseling

00:04:13

we hebben geen ce.de vertrek dat kan

00:04:15

laat ons in

00:04:17

de door de la gegenereerde hoek te visualiseren,

00:04:19

het deel.

00:04:19

Dus ik weet dat het enorm populair is.

00:04:22

Ik raad je niet aan om het te gebruiken

00:04:23

en het is een beetje.

00:04:24

Dit is een veel voorkomende plaats in de dataviz

00:04:26

dat de PI-grafiek niet noodzakelijkerwijs

00:04:29

de beste visualisatie om te gebruiken.

00:04:30

En als je in dat soort van

00:04:33

gegevens heeft aangetoond en nou ik je

00:04:35

raadt het diagram ten zeerste aan

00:04:36

naar bars is dat naar mijn mening.

00:04:38

Veel duidelijker en zo gaan we

00:04:40

in staat zijn om te beginnen met trainen,

00:04:41

om ze te maken.

00:00:01

scopriremo un tema di

00:00:04

grafico su ciascuno dei capitoli,

00:00:06

e l'idea è così che vi presento

00:00:07

i tipi di grafici disponibili,

00:00:10

il loro funzionamento, i vantaggi,

00:00:11

gli svantaggi di ciascuno di essi.

00:00:13

Quindi, come puoi vedere,

00:00:16

inizieremo su tutto ciò che riguarda

00:00:18

il confronto degli elementi per

00:00:20

relazione con gli altri e poi quello.

00:00:23

Avremo un file Excel dedicato

00:00:24

che ci permetteranno quindi 2 creati

00:00:27

le visualizzazioni in questione

00:00:28

e di poter andare e applicare.

00:00:30

Cosa siamo stati in grado di imparare in

00:00:32

la parte teorica dei dati

00:00:34

visualizzazione per renderlo il più

00:00:36

chiaro e il più inciso possibile.

00:00:39

Quindi su questa prima parte c'è

00:00:41

confronto di elementi con

00:00:43

in relazione l'uno con l'altro.

00:00:45

Quindi ecco il nostro obiettivo non va bene

00:00:47

essere per mostrare una tendenza,

00:00:48

non sarà per post des,

00:00:51

00:00:52

geolocalizzazione o altre cose.

00:00:54

Lì desideriamo avere in relazione a

00:00:56

tipologie di elementi quando

00:00:58

valori associati e

00:00:59

soprattutto per poterli classificare.

00:01:01

Visivamente in ordine di importanza quindi,

00:01:03

tipicamente

00:01:03

parleremo delle vendite per prodotto

00:01:06

di visitatori per fonte di traffico

00:01:09

per un sito web occupato,

00:01:11

per 111 posti, per un luogo di traffico,

00:01:14

quindi orari e per quello,

00:01:16

avremo principalmente 2 tipi

00:01:19

grafici che hanno ciascuno le loro varianti,

00:01:22

quindi il grafico a barre di cui abbiamo

00:01:24

è stato in grado di parlare poco prima a proposito,

00:01:27

che ha effettivamente permesso di visualizzare

00:01:29

quindi non una distribuzione di elementi.

00:01:31

O un confronto,

00:01:32

ma piuttosto un'evoluzione nel tempo,

00:01:34

quindi può essere usato anche per quello.

00:01:36

Comunque, qui,

00:01:37

è un diagramma.

00:01:38

Conseguentemente

00:01:38

Laggiù

00:01:39

possiamo benissimo immaginare qui il

00:01:40

fatturato per prodotto,

00:01:42

produce quindi un prodotto per la pelle dei 3,

00:01:44

et cetera et cetera,

00:01:45

quindi l'altezza della barra corrisponde

00:01:46

il peso dell'elemento.

00:01:48

Può essere considerato come un

00:01:49

non rappresentato,

00:01:50

quindi possiamo tendere a non

00:01:51

non necessariamente usarlo perché

00:01:53

che diciamo a noi stessi che dobbiamo fare

00:01:54

qualcosa di più ricercato.

00:01:56

Tieni presente che è necessario

00:01:58

cerca il più chiaro e quello.

00:01:59

In genere, è estremamente chiaro,

00:02:01

lo sappiamo poiché è classificato.

00:02:03

Bene, questo elemento è più grande di questo

00:02:05

l'elemento è più grande di questo elemento,

00:02:07

e così via e così via.

00:02:08

E abbiamo anche un'idea,

00:02:10

un po' delle grandezze e

00:02:12

poi abbiamo il grafico PI,

00:02:13

chiamato anche Camembert in francese.

00:02:15

Quindi qui l'idea è che partiamo da

00:02:17

che cosa questo quindi è necessario immaginare un

00:02:19

orologio per essere molto chiaro,

00:02:21

per leggere questi tipi di elementi.

00:02:23

Quindi iniziamo a mezzogiorno e andiamo

00:02:25

leggerlo in senso orario

00:02:27

di un orologio quindi generalmente andiamo

00:02:29

avere l'elemento più grande che

00:02:31

appaiono qui direttamente sul.

00:02:32

A destra di mezzogiorno e poi andare

00:02:35

incatenare il 2 ° elemento più importante,

00:02:37

il 3°, il 4°, et cetera et cetera,

00:02:39

E così. In totale,

00:02:40

dovremmo trovare il 100%

00:02:42

di un valore in relazione a ciò.

00:02:44

Ovviamente, tutto questo,

00:02:44

è normalmente cumulativo,

00:02:45

perché lì mostriamo un tutto,

00:02:47

quindi deve rappresentare bene

00:02:49

un elemento globale,

00:02:49

quindi può essere ad esempio il numero

00:02:51

dell'attività totale dei prodotti in questione.

00:02:53

Quanto rappresenta e cos'è

00:02:55

il peso di ciascun prodotto per il

00:02:57

realizzazione di questo fatturato lì?

00:03:00

Si consiglia di non superare i 6

00:03:03

o anche 8 elementi nel Camembert.

00:03:05

Quindi qui di solito 12345678,

00:03:08

quindi normalmente ci dovrebbe essere

00:03:10

fermarsi efficacemente.

00:03:11

Questi diventano un po 'troppo

00:03:13

piccolo e non necessariamente facile da leggere l'altro.

00:03:17

L'altro elemento, hanno in mente.

00:03:20

È il fatto che, in effetti,

00:03:22

è una visualizzazione

00:03:23

che è molto popolare,

00:03:24

quindi eccoci qui su questo

00:03:26

chiamato ciambella,

00:03:27

ma hai la versione completa quindi

00:03:29

che in realtà si chiama le.

00:03:31

Pitch art in sé,

00:03:32

è esattamente la stessa cosa.

00:03:34

L'unica preoccupazione è questa.

00:03:36

Fortunatamente

00:03:37

Voglio dire che abbiamo questi blocchi

00:03:38

che sono classificati in ordine di importanza

00:03:40

perché visivamente eccolo qui,

00:03:41

tra questi 2 ci e bene noi l'occhio umano

00:03:43

ha grandi difficoltà a calcolare gli angoli,

00:03:46

quindi in genere ci vanno

00:03:47

conto di chi è il più grande

00:03:49

a meno che non siamo classificati,

00:03:51

è estremamente difficile al contrario,

00:03:52

da qui o quando abbiamo debole

00:03:54

sfumature tra gli elementi,

00:03:55

c'è in genere tra questi 2 lì,

00:03:56

Lo vedo comunque.

00:03:58

Vedo che c'è una leggera

00:04:00

differenza e quindi quella e

00:04:01

meno importante il problema è

00:04:03

che ci sono su queste rappresentazioni noi

00:04:04

non parla di altezza ma di angolo

00:04:06

ed è estremamente difficile.

00:04:08

A maggior tempo, su questa vita,

00:04:10

dai tutto.

00:04:11

Il centro è evidente perché improvvisamente

00:04:13

non abbiamo ce.de partenza che possa

00:04:15

permetterci di avere in

00:04:17

visivo l'angolo generato dal la,

00:04:19

la parte.

00:04:19

Quindi so che è estremamente popolare.

00:04:22

Non ti consiglio di usarlo

00:04:23

ed è un po '.

00:04:24

Questo è un posto comune nel dataviz

00:04:26

che il PI Chart non è necessariamente

00:04:29

la migliore visualizzazione da utilizzare.

00:04:30

E quando sei in quel tipo di

00:04:33

i dati hanno mostrato e bene io

00:04:35

consiglia vivamente il diagramma

00:04:36

ai bar che è a mio parere.

00:04:38

Molto più chiaro e così andiamo

00:04:40

essere in grado di iniziare la formazione,

00:04:41

per crearli.

00:00:01

سوف نكتشف موضوع

00:00:04

الرسم البياني على كل فصل من الفصول،

00:00:06

والفكرة هي هكذا أقدم لكم

00:00:07

أنواع المخططات المتوفرة،

00:00:10

عملها ، والمزايا ،

00:00:11

مساوئ كل واحد منهم.

00:00:13

لذا هناك كما ترون،

00:00:16

سنبدأ في كل ما يتعلق

00:00:18

مقارنة العناصر حسب

00:00:20

علاقة مع الآخرين ومن ثم ذلك.

00:00:23

سيكون لدينا ملف Excel مخصص

00:00:24

والتي سوف تسمح لنا لذلك 2 خلق

00:00:27

المرئيات المعنية

00:00:28

وأن تكون قادرة على الذهاب وتطبيق.

00:00:30

ما كنا قادرين على تعلمه في

00:00:32

الجزء النظري من البيانات

00:00:34

التصور لجعله أكثر

00:00:36

واضحة ومؤثرة قدر الإمكان.

00:00:39

لذا في هذا الجزء الأول هناك

00:00:41

مقارنة بين العناصر مقابل

00:00:43

فيما يتعلق ببعضها البعض.

00:00:45

لذا هدفنا ليس على ما يرام

00:00:47

لعرض اتجاه،

00:00:48

لن يكون لنشر ديس،

00:00:51

من,

00:00:52

تحديد الموقع الجغرافي أو أشياء أخرى.

00:00:54

هناك نود أن يكون فيما يتعلق

00:00:56

أنماط العناصر عند

00:00:58

القيم المقترنة و

00:00:59

خاصة أن تكون قادرة على تصنيفها.

00:01:01

بصريا حسب الأهمية لذلك،

00:01:03

نموذجيا

00:01:03

سنتحدث عن المبيعات حسب المنتج

00:01:06

من الزوار حسب مصدر حركة المرور

00:01:09

لموقع على شبكة الانترنت مشغول،

00:01:11

ل 111 مكان، لمكان حركة المرور،

00:01:14

لذا جداول و لذلك،

00:01:16

سيكون لدينا أساسا 2 أنواع

00:01:19

الرسوم البيانية التي لكل منها متغيراتها،

00:01:22

اذا المخطط الشريطي الذي

00:01:24

كان قادرا على الكلام قبل ذلك بالمناسبة

00:01:27

مما جعل من الممكن عرض

00:01:29

ثم لا توزيع العناصر.

00:01:31

أو مقارنة،

00:01:32

بل تطور مع مرور الوقت،

00:01:34

لذلك يمكن أيضا أن تستخدم لذلك.

00:01:36

على أي حال، هنا،

00:01:37

إنه رسم تخطيطي.

00:01:38

وب التالي

00:01:38

هناك

00:01:39

يمكننا أن نتصور جيدا هنا

00:01:40

دوران حسب المنتج،

00:01:42

ولذلك تنتج منتج الجلد من 3،

00:01:44

وما إلى ذلك،

00:01:45

اذا ارتفاع الشريط يتوافق

00:01:46

وزن العنصر.

00:01:48

ويمكن اعتباره

00:01:49

غير مضان،

00:01:50

حتى نتمكن من تميل إلى عدم

00:01:51

لا تستخدم بالضرورة لأنه

00:01:53

نقول لأنفسنا أنه يجب علينا أن نفعل

00:01:54

شيء أكثر رواجا بعد.

00:01:56

نضع في اعتبارنا أن تحتاج إلى

00:01:58

ابحث عن أوضح وهذا واحد.

00:01:59

عادة، هو واضح جدا،

00:02:01

نحن نعلم ذلك لأنه سري.

00:02:03

حسنا هذا العنصر أكبر من هذا

00:02:05

العنصر أكبر من هذا العنصر،

00:02:07

وما إلى ذلك وهلم جرا.

00:02:08

ولدينا أيضا فكرة

00:02:10

قليلا من المقادير و

00:02:12

ثم لدينا مخطط PI،

00:02:13

كما دعا Camembert باللغة الفرنسية.

00:02:15

لذا هنا الفكرة هي أن نبدأ من

00:02:17

ما هذا لذلك فمن الضروري أن نتصور

00:02:19

الساعة لتكون واضحة جدا،

00:02:21

لقراءة هذه الأنواع من العناصر.

00:02:23

لذا نبدأ عند الظهر ونذهب

00:02:25

قراءتها في اتجاه عقارب الساعة

00:02:27

من ساعة حتى عموما نذهب

00:02:29

يكون العنصر الأكبر الذي سوف

00:02:31

تظهر هنا مباشرة على.

00:02:32

على يمين الظهر ثم اذهب

00:02:35

سلسلة العنصر الثاني الأكثر أهمية،

00:02:37

الثالث، الرابع، وما إلى ذلك،

00:02:39

وهكذا. في المجموع،

00:02:40

يجب أن نجد 100 في المئة

00:02:42

قيمة فيما يتعلق بذلك.

00:02:44

من الواضح أن كل هذا

00:02:44

عادة ما يكون تراكميا،

00:02:45

لأننا هناك نعرض كل

00:02:47

لذلك يجب أن تمثل بشكل جيد

00:02:49

عنصر عالمي،

00:02:49

اذا يمكن ان يكون على سبيل المثال العدد

00:02:51

من إجمالي الأعمال التجارية للمنتجات المعنية.

00:02:53

كم يمثل وما هو

00:02:55

وزن كل منتج ل

00:02:57

تحقيق هذا الدوران هناك؟

00:03:00

ننصح بألا تتجاوز 6

00:03:03

أو حتى 8 عناصر في الكاميمبرت.

00:03:05

لذا هنا عادة ما 12345678

00:03:08

لذلك ينبغي أن يكون هناك عادة

00:03:10

وقف فعال.

00:03:11

هذه تصبح أكثر من اللازم قليلا

00:03:13

صغيرة وليس بالضرورة من السهل قراءة الآخر.

00:03:17

العنصر الآخر، أن يكون في الاعتبار.

00:03:20

إنها حقيقة أنه في الواقع،

00:03:22

بل هو التصور

00:03:23

وهو أمر شائع جدا،

00:03:24

لذا ها نحن على هذا

00:03:26

تسمى دونات

00:03:27

ولكن لديك النسخة الكاملة لذلك

00:03:29

والذي يسمى في الواقع le.

00:03:31

فن الملعب في حد ذاته،

00:03:32

إنه نفس الشيء بالضبط

00:03:34

الشاغل الوحيد هو ذلك.

00:03:36

لِحُسْن اَلْحَظّ

00:03:37

أريد أن أقول أن لدينا هذه الكتل

00:03:38

التي يتم ترتيبها في ترتيب الأهمية

00:03:40

لأنه بصريا هنا هو،

00:03:41

بين هذه 2 هناك وأيضا نحن العين البشرية

00:03:43

لديه صعوبة كبيرة في حساب الزوايا،

00:03:46

لذلك هناك عادة الذهاب

00:03:47

حساب من هو أكبر

00:03:49

إلا إذا كنا مصنفين،

00:03:51

من الصعب للغاية على العكس من ذلك ،

00:03:52

من هنا أو عندما يكون لدينا ضعف

00:03:54

الفروق الدقيقة بين العناصر،

00:03:55

هناك عادة بين هذه 2 هناك،

00:03:56

أرى ذلك على أي حال.

00:03:58

أرى أن هناك طفيف

00:04:00

الفرق، وبالتالي أن واحدا و

00:04:01

أقل أهمية المشكلة هي

00:04:03

أن هناك على هذه التمثيلات نحن

00:04:04

لا يتحدث عن الارتفاع ولكن من زاوية

00:04:06

وهو صعب للغاية.

00:04:08

بل أكثر من ذلك، في هذه الحياة،

00:04:10

أعطها كل شيء.

00:04:11

المركز واضح لأنه فجأة

00:04:13

ليس لدينا ce.de المغادرة التي يمكن

00:04:15

تسمح لنا أن يكون في

00:04:17

مرئية الزاوية التي تم إنشاؤها بواسطة la،

00:04:19

الجزء.

00:04:19

لذا أعلم أنها تحظى بشعبية كبيرة

00:04:22

أنا لا أنصحك باستخدامه

00:04:23

وهو قليلا.

00:04:24

هذا هو مكان مشترك في dataviz

00:04:26

أن مخطط PI ليس بالضرورة

00:04:29

أفضل التصور لاستخدام.

00:04:30

وعندما تكون في هذا النوع من

00:04:33

وقد أظهرت البيانات وأيضا أنا لك

00:04:35

ينصح بشدة الرسم التخطيطي

00:04:36

إلى الحانات التي هي في رأيي.

00:04:38

أكثر وضوحا وهكذا نذهب

00:04:40

أن تكون قادرة على بدء التدريب،

00:04:41

لخلقها.

00:00:01

bir tema keşfedeceğiz

00:00:04

bölümlerin her birinde grafik,

00:00:06

ve fikir bu yüzden size sunuyorum

00:00:07

kullanılabilir grafik türleri,

00:00:10

işleyişi, avantajları,

00:00:11

her birinin dezavantajları.

00:00:13

Gördüğünüz gibi,

00:00:16

ile ilgili her şeye başlayacağız

00:00:18

öğelerin karşılaştırması

00:00:20

başkalarıyla olan ilişki ve sonra bu.

00:00:23

Özel bir Excel dosyamız olacak

00:00:24

bu nedenle bize izin verecek 2 oluşturuldu

00:00:27

söz konusu görselleştirmeler

00:00:28

ve gidip başvurabilmek.

00:00:30

Neler öğrenebildik

00:00:32

verilerin teorik kısmı

00:00:34

en çok yapmak için görselleştirme

00:00:36

açık ve mümkün olduğunca etkili.

00:00:39

İşte bu ilk bölümde.

00:00:41

öğelerin karşılaştırılması

00:00:43

birbirleri ile ilgili olarak.

00:00:45

İşte hedefimiz tamam değil.

00:00:47

bir eğilim göstermek,

00:00:48

Bu postalanacak bir şey değil.

00:00:51

00:00:52

coğrafi konum veya diğer şeyler.

00:00:54

Orada biz ile ilgili olarak olmasını istiyoruz

00:00:56

öğelerin tipolojileri

00:00:58

ilişkili değerler ve

00:00:59

özellikle onları sınıflandırabilmek için.

00:01:01

Bu nedenle görsel olarak önem sırasına göre,

00:01:03

Genellikle

00:01:03

ürüne göre satış hakkında konuşacağız

00:01:06

trafik kaynağına göre ziyaretçilerin sayısı

00:01:09

yoğun bir web sitesi için,

00:01:11

111 yer için, trafik yeri için,

00:01:14

Bu yüzden programlar ve bunun için,

00:01:16

biz esas olarak 2 tür olacak

00:01:19

her birinin kendi varyantları olan grafikler,

00:01:22

bu yüzden çubuk grafik biz

00:01:24

bu arada az önce konuşabildi.

00:01:27

bu da aslında görüntülenmesini mümkün kıldı

00:01:29

o zaman öğelerin dağılımı değil.

00:01:31

Ya da bir karşılaştırma,

00:01:32

ama zamanla bir evrim,

00:01:34

bu yüzden bunun için de kullanılabilir.

00:01:36

Her neyse, burada,

00:01:37

bu bir diyagram.

00:01:38

Bu yüzden

00:01:38

Aşağıda, aşağıda.

00:01:39

biz burada hayal edebilirsiniz

00:01:40

ürüne göre ciro,

00:01:42

bu nedenle 3'ün bir cilt ürününü üretir,

00:01:44

et cetera ve cetera,

00:01:45

böylece çubuğun yüksekliği

00:01:46

elemanın ağırlığı.

00:01:48

Bir

00:01:49

cezasız,

00:01:50

bu yüzden biz değil olabilir

00:01:51

mutlaka kullanmak zorunda değil çünkü

00:01:53

kendimize yapmamız gerektiğini söylediğimiz

00:01:54

daha çok aranan bir şey.

00:01:56

İhtiyacınız olduğunu unutmayın

00:01:58

En netini ve bunu arayın.

00:01:59

Tipik olarak, son derece açıktır,

00:02:01

Bunu gizli olduğu için biliyoruz.

00:02:03

Bu element bundan daha büyük.

00:02:05

öğe bu öğeden daha büyüktür,

00:02:07

vesaire vesaire.

00:02:08

Ayrıca bir fikrimiz var.

00:02:10

biraz büyüklükleri ve

00:02:12

O zaman PI grafiği elimizde,

00:02:13

Fransızca camembert olarak da adlandırılır.

00:02:15

İşte fikir şu ki, biz.

00:02:17

bu yüzden bir hayal etmek gerekir

00:02:19

çok açık olmak için saat,

00:02:21

bu tür öğeleri okumak için.

00:02:23

Öğlen başlıyoruz ve gidiyoruz.

00:02:25

saat yönünde okumak

00:02:27

bir saatin bu yüzden genellikle gidiyoruz

00:02:29

olacak en büyük unsura sahip olmak

00:02:31

burada doğrudan görünür.

00:02:32

Öğlenin sağında ve sonra git.

00:02:35

2. en önemli elementi zincirlemek,

00:02:37

3'ü, 4'ü, vesaire vesaire,

00:02:39

Ve böylece. Toplamda,

00:02:40

yüzde 100'ü bulmalıyız

00:02:42

bununla ilgili bir değer.

00:02:44

Belli ki, tüm bunlar,

00:02:44

normalde kümülatiftir,

00:02:45

Çünkü orada bir bütün sergiliyoruz.

00:02:47

bu yüzden iyi temsil etmelidir

00:02:49

küresel bir unsur,

00:02:49

bu nedenle, örneğin sayı olabilir

00:02:51

ilgili ürünlerin toplam işi.

00:02:53

Ne kadar temsil ediyor ve ne

00:02:55

için her ürünün ağırlığı

00:02:57

bu cironun orada gerçekleştirilmesi?

00:03:00

6'yı geçmemenizi tavsiye ederiz

00:03:03

hatta Camembert'teki 8 element.

00:03:05

Burada genelde şöyle 12345678:

00:03:08

bu yüzden normalde orada olmalıdır

00:03:10

etkili bir şekilde durun.

00:03:11

Bunlar biraz fazla oluyor.

00:03:13

küçük ve diğerini okumak kolay değildir.

00:03:17

Diğer elementi de aklında bulundur.

00:03:20

Gerçek şu ki,

00:03:22

bu bir görselleştirmedir

00:03:23

ki bu çok popüler.

00:03:24

İşte buradayız

00:03:26

donut denir,

00:03:27

ama tam sürüme sahipsiniz, bu yüzden

00:03:29

Aslında buna le denir.

00:03:31

Kendi içinde pitch sanatı,

00:03:32

Tamamen aynı şey.

00:03:34

Tek endişem.

00:03:36

İyi ki

00:03:37

Bu bloklara sahip olduğumuzu söylemek istiyorum.

00:03:38

önem sırasına göre sıralanmış

00:03:40

Çünkü görsel olarak burada,

00:03:41

bu ikisi arasında orada ve iyi biz insan gözü

00:03:43

açıları hesaplamada büyük zorluk çeker,

00:03:46

bu yüzden genellikle gitmek

00:03:47

kimin en büyük olduğunun hesabı

00:03:49

Sınıflandırılmadıkça,

00:03:51

tersine son derece zordur,

00:03:52

buradan veya zayıf olduğunda

00:03:54

elementler arasındaki nüanslar,

00:03:55

genellikle bu ikisi arasında,

00:03:56

Yine de görüyorum.

00:03:58

Görüyorum ki hafif bir.

00:04:00

fark ve bu nedenle bir ve

00:04:01

daha az önemli sorun

00:04:03

bu temsillerde biz

00:04:04

yükseklikten değil, açıdan bahseder

00:04:06

ve bu son derece zordur.

00:04:08

Daha da önemlisi, bu hayatta,

00:04:10

Hepsini ver.

00:04:11

Merkez belli çünkü aniden

00:04:13

ce.de kalkışa sahip değiliz.

00:04:15

içeri almamıza izin vermek

00:04:17

la tarafından oluşturulan açıyı görselleştirin,

00:04:19

kısmı.

00:04:19

Bu yüzden son derece popüler olduğunu biliyorum.

00:04:22

Kullanmanızı tavsiye etmem.

00:04:23

Ve bu biraz.

00:04:24

Burası dataviz'de yaygın bir yerdir.

00:04:26

PI Grafiği'nin mutlaka

00:04:29

kullanılacak en iyi görselleştirme.

00:04:30

Ve sen böyle bir şey olduğunda.

00:04:33

veriler gösterdi ve iyi ben

00:04:35

diyagramı kuvvetle önerir

00:04:36

Bence barlara.

00:04:38

Çok daha net ve böylece gidiyoruz

00:04:40

eğitime başlayabilmek,

00:04:41

onları oluşturmak için.

00:00:01

Odkryjemy temat

00:00:04

wykres na każdym rozdziale,

00:00:06

a pomysł jest taki, jaki wam przedstawiam

00:00:07

rodzaje dostępnych wykresów,

00:00:10

jak działają, zalety,

00:00:11

wady każdego z nich.

00:00:13

Więc tam, jak widać,

00:00:16

Zaczniemy od wszystkiego, co jest związane z

00:00:18

porównanie elementów według

00:00:20

Raportuj innym, a potem z tego.

00:00:23

Będziemy mieli dedykowany plik Excel

00:00:24

co pozwoli nam na stworzenie 2

00:00:27

Omawiane wizualizacje

00:00:28

i móc iść i aplikować.

00:00:30

Czego nauczyliśmy się w

00:00:32

Część teoretyczna danych

00:00:34

wizualizacja, aby uczynić go jak największym

00:00:36

Jasne i tak efektowne, jak to możliwe.

00:00:39

Więc w tej pierwszej części jest

00:00:41

Porównywanie przedmiotów z

00:00:43

w stosunku do siebie.

00:00:45

Więc tam nasz cel nie idzie

00:00:47

być w celu wyświetlenia trendu,

00:00:48

To nie będzie wyświetlanie des,

00:00:51

Des

00:00:52

geolokalizacja lub inne rzeczy.

00:00:54

Tam chcemy mieć w odniesieniu do

00:00:56

do typologii elementów podczas

00:00:58

wartości, które są skojarzone i

00:00:59

zwłaszcza, aby móc je sklasyfikować.

00:01:01

Wizualnie w kolejności ważności, zatem

00:01:03

typowo

00:01:03

Porozmawiamy o sprzedaży według produktu

00:01:06

odwiedzających według źródła ruchu

00:01:09

dla ruchliwej strony internetowej,

00:01:11

dla 111 miejsc, dla jednego miejsca ruchu,

00:01:14

Tak co godzinę i za to,

00:01:16

Będziemy mieli głównie 2 typy

00:01:19

wykresy, z których każdy ma swoje warianty,

00:01:22

Tak więc wykres słupkowy, którego my

00:01:24

był w stanie mówić tuż przedtem przy okazji,

00:01:27

co faktycznie umożliwiło wyświetlenie

00:01:29

wtedy nie rozkład elementów.

00:01:31

Lub porównanie,

00:01:32

ale raczej ewolucja w czasie,

00:01:34

Więc może być również do tego używany.

00:01:36

W każdym razie, tutaj,

00:01:37

To jest diagram.

00:01:38

Więc

00:01:38

Tam na dole

00:01:39

Można sobie tutaj bardzo dobrze wyobrazić

00:01:40

obroty według produktów,

00:01:42

dlatego wytwarza produkt ze skóry 3,

00:01:44

et cetera et cetera,

00:01:45

więc wysokość paska odpowiada

00:01:46

waga elementu.

00:01:48

Można go uznać za

00:01:49

Niekonwencjonalne

00:01:50

Możemy więc nie mieć tendencji do

00:01:51

niekoniecznie go używać, ponieważ

00:01:53

że mówimy sobie, że musimy to zrobić

00:01:54

coś bardziej poszukiwanego.

00:01:56

Pamiętaj, że musisz

00:01:58

Poszukaj najwyraźniejszego i tego.

00:01:59

Zazwyczaj jest to bardzo jasne,

00:02:01

Wiemy o tym, ponieważ jest utajniony.

00:02:03

Cóż, ten element jest większy niż ten

00:02:05

element jest większy niż ten element,

00:02:07

et cetera et cetera.

00:02:08

I my też mamy pomysł,

00:02:10

trochę wielkości i

00:02:12

wtedy mamy wykres PI,

00:02:13

Zwany także Camembert w języku francuskim.

00:02:15

Chodzi o to, że zaczynamy od

00:02:17

To więc musimy sobie wyobrazić

00:02:19

zegar, aby był bardzo wyraźny,

00:02:21

, aby przeczytać tego typu elementy.

00:02:23

Zaczynamy więc w południe i jedziemy

00:02:25

Odczyt zgodnie z ruchem wskazówek zegara

00:02:27

Z zegarka tak generalnie idziemy

00:02:29

mają największy element, który idzie

00:02:31

pojawiają się tutaj bezpośrednio na.

00:02:32

Po prawej stronie południa, a następnie idzie

00:02:35

łańcuch 2. najważniejszy element,

00:02:37

3, 4, et cetera et cetera,

00:02:39

I tak. W sumie

00:02:40

Powinniśmy znaleźć 100 procent

00:02:42

o wartości w porównaniu z tym.

00:02:44

Oczywiście, wszystko to,

00:02:44

zwykle kumuluje się,

00:02:45

ponieważ tam wyświetlamy całość,

00:02:47

Musi więc dobrze reprezentować

00:02:49

element globalny,

00:02:49

Może to być więc na przykład liczba

00:02:51

całkowitej działalności handlowej danych produktów.

00:02:53

Ile reprezentuje i co to jest

00:02:55

waga każdego produktu dla

00:02:57

Realizacja tego obrotu tam?

00:03:00

Wskazane jest, aby nie przekraczać 6

00:03:03

lub nawet 8 elementów w camembercie.

00:03:05

Więc tutaj zazwyczaj mam 12345678,

00:03:08

tak normalnie powinno być

00:03:10

właściwie przestań.

00:03:11

Tych staje się trochę za dużo

00:03:13

Małe i niekoniecznie łatwe do odczytania drugie.

00:03:17

Drugi element, o którym należy pamiętać.

00:03:20

Jest tam, to fakt, że rzeczywiście,

00:03:22

Jest to wizualizacja

00:03:23

który jest bardzo popularny,

00:03:24

Więc oto jesteśmy na tym

00:03:26

zwany pączkiem,

00:03:27

ale masz pełną wersję, więc

00:03:29

który w rzeczywistości nazywa się LE.

00:03:31

Sama sztuka smoły,

00:03:32

To jest dokładnie to samo.

00:03:34

Jedyny problem polega na tym.

00:03:36

Na szczęście

00:03:37

Chcę powiedzieć, że mamy te bloki

00:03:38

uszeregowane według ważności

00:03:40

Ponieważ wizualnie voilà,

00:03:41

Pomiędzy tymi 2 a dobrze mamy ludzkie oko

00:03:43

ma duże trudności z obliczaniem kątów,

00:03:46

Więc zazwyczaj nie idź

00:03:47

Liczba osób, które są największe

00:03:49

chyba że zostaniemy ich sklasyfikowani,

00:03:51

jest to niezwykle trudne odwrotnie,

00:03:52

stąd lub gdy mamy słabości

00:03:54

niuanse między elementami,

00:03:55

zazwyczaj między tymi 2 tam,

00:03:56

Przynajmniej ja to widzę.

00:03:58

Widzę, że jest lekki

00:04:00

różnica, a zatem że i

00:04:01

Mniej ważny jest problem

00:04:03

że tam na tych reprezentacjach my

00:04:04

nie mówi o wysokości, ale o kącie

00:04:06

I to jest niezwykle trudne.

00:04:08

Tym bardziej, w tym życiu,

00:04:10

dać z siebie wszystko.

00:04:11

Centrum jest oczywiste, ponieważ nagle

00:04:13

Nie mamy ce.de startu, który będzie w stanie

00:04:15

Pozwól nam mieć

00:04:17

wizualny kąt generowany przez LA,

00:04:19

gra.

00:04:19

Wiem, że jest niezwykle popularny.

00:04:22

Nie polecam go używać

00:04:23

I to trochę.

00:04:24

Jest to powszechne w dataviz

00:04:26

że wykres PI niekoniecznie jest

00:04:29

Najlepsza wizualizacja do użycia.

00:04:30

A kiedy jesteś w tego typu

00:04:33

dane pokazały i dobrze ja ty

00:04:35

Zdecydowanie zaleca tworzenie diagramów

00:04:36

Bar to jest moim zdaniem.

00:04:38

O wiele jaśniej i tak też zrobimy

00:04:40

być w stanie rozpocząć szkolenie,

00:04:41

, aby je utworzyć.

00:00:01

हम किसके विषय की खोज करेंगे?

00:00:04

प्रत्येक अध्याय पर ग्राफ,

00:00:06

और विचार यह है कि मैं आपके सामने प्रस्तुत करता हूं

00:00:07

उपलब्ध चार्ट के प्रकार,

00:00:10

वे कैसे काम करते हैं, फायदे,

00:00:11

उनमें से प्रत्येक के नुकसान।

00:00:13

तो जैसा कि आप देख सकते हैं,

00:00:16

हम किससे संबंधित हर चीज से शुरू करेंगे?

00:00:18

तत्वों की तुलना किसके द्वारा की जाती है?

00:00:20

दूसरों को रिपोर्ट करें और फिर उससे।

00:00:23

हमारे पास एक समर्पित एक्सेल फ़ाइल होगी

00:00:24

जो हमें 2 बनाए जाने की अनुमति देगा

00:00:27

प्रश्न में विज़ुअलाइज़ेशन

00:00:28

और जाकर आवेदन करने में सक्षम होना।

00:00:30

हमने क्या सीखा

00:00:32

डेटा का सैद्धांतिक हिस्सा

00:00:34

इसे सबसे अधिक बनाने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन

00:00:36

जितना संभव हो उतना स्पष्ट और प्रभावशाली।

00:00:39

तो इस पहले भाग पर वहां

00:00:41

आइटम्स की तुलना करना

00:00:43

एक-दूसरे के संबंध में।

00:00:45

तो वहां हमारा लक्ष्य नहीं जा रहा है

00:00:47

एक प्रवृत्ति प्रदर्शित करने के लिए,

00:00:48

यह डेस प्रदर्शित करने के लिए नहीं होने जा रहा है,

00:00:51

डेस,

00:00:52

जियोलोकेशन या अन्य चीजें।

00:00:54

वहां हम किसके संबंध में रहना चाहते हैं?

00:00:56

तत्वों की टाइपोलॉजी के दौरान

00:00:58

ऐसे मान जो संबद्ध हैं और

00:00:59

विशेष रूप से उन्हें वर्गीकृत करने में सक्षम होने के लिए।

00:01:01

इसलिए, महत्व के क्रम में दृष्टि से,

00:01:03

आमतौर पर

00:01:03

हम उत्पाद द्वारा बिक्री के बारे में बात करने जा रहे हैं

00:01:06

यातायात स्रोत द्वारा आगंतुकों की संख्या

00:01:09

एक व्यस्त वेबसाइट के लिए,

00:01:11

111 स्थानों के लिए, यातायात के एक स्थान के लिए,

00:01:14

तो प्रति घंटा और उसके लिए,

00:01:16

हमारे पास मुख्य रूप से 2 प्रकार होंगे

00:01:19

ग्राफ़ कि प्रत्येक के अपने वेरिएंट हैं,

00:01:22

तो बार ग्राफ जिसका हम

00:01:24

वैसे ठीक पहले बोलने में सक्षम था,

00:01:27

जिसने वास्तव में प्रदर्शित करना संभव बना दिया

00:01:29

फिर तत्वों का वितरण नहीं।

00:01:31

या एक तुलना,

00:01:32

बल्कि समय के साथ एक विकास,

00:01:34

इसलिए इसका इस्तेमाल उसके लिए भी किया जा सकता है।

00:01:36

वैसे भी, यहाँ,

00:01:37

यह एक आरेख है।

00:01:38

फलस्वरूप

00:01:38

नीचे वहाँ

00:01:39

यहां कोई भी बहुत अच्छी तरह से कल्पना कर सकता है

00:01:40

उत्पाद द्वारा कारोबार,

00:01:42

इसलिए 3 के एक त्वचा उत्पाद का उत्पादन करता है,

00:01:44

और वगैरह,

00:01:45

तो बार की ऊंचाई मेल खाती है

00:01:46

तत्व का वजन।

00:01:48

इसे इस रूप में माना जा सकता है

00:01:49

अपरंपरागत

00:01:50

तो हम नहीं कर सकते

00:01:51

जरूरी नहीं कि इसका उपयोग करें क्योंकि

00:01:53

कि हम खुद से कहते हैं कि हमें करना चाहिए

00:01:54

कुछ और मांग की जा रही है।

00:01:56

ध्यान रखें कि आपको इसकी आवश्यकता है

00:01:58

सबसे स्पष्ट और यह एक की तलाश करें।

00:01:59

आमतौर पर, यह बेहद स्पष्ट है,

00:02:01

हम जानते हैं कि चूंकि यह वर्गीकृत है।

00:02:03

खैर, यह तत्व इससे बड़ा है

00:02:05

तत्व इस तत्व से बड़ा है,

00:02:07

और वगैरह और वगैरह।

00:02:08

और हमारे पास भी एक विचार है,

00:02:10

परिमाण का थोड़ा सा हिस्सा और

00:02:12

फिर हमारे पास पीआई चार्ट है,

00:02:13

फ्रेंच में कैमबर्ट भी कहा जाता है।

00:02:15

तो यहां विचार यह है कि हम कहां से शुरू करते हैं

00:02:17

इसलिए हमें कल्पना करनी चाहिए कि

00:02:19

घड़ी बहुत स्पष्ट है,

00:02:21

इस प्रकार के आइटम पढ़ने के लिए।

00:02:23

तो हम दोपहर में शुरू करते हैं और हम जाते हैं

00:02:25

इसे घड़ी की तरह पढ़ें

00:02:27

घड़ी से आम तौर पर हम जाते हैं

00:02:29

सबसे बड़ा तत्व है जो जाता है

00:02:31

यहाँ सीधे दिखाई देते हैं यहाँ.

00:02:32

दोपहर के दाईं ओर और फिर चला जाता है

00:02:35

श्रृंखला दूसरा सबसे महत्वपूर्ण तत्व,

00:02:37

तीसरा, चौथा, वगैरह, आदि

00:02:39

और इसलिए। कुल मिलाकर

00:02:40

हमें 100 प्रतिशत मिलना चाहिए

00:02:42

इसकी तुलना में एक मूल्य।

00:02:44

जाहिर है, यह सब,

00:02:44

यह सामान्य रूप से संचयी है,

00:02:45

क्योंकि वहां हम एक संपूर्ण प्रदर्शित करते हैं,

00:02:47

तो यह अच्छी तरह से प्रतिनिधित्व करना चाहिए

00:02:49

एक वैश्विक तत्व,

00:02:49

तो यह उदाहरण के लिए संख्या हो सकती है

00:02:51

संबंधित उत्पादों के कुल कारोबार की संख्या।

00:02:53

यह कितना दर्शाता है और क्या है

00:02:55

के लिए प्रत्येक उत्पाद का वजन

00:02:57

वहां इस कारोबार की प्राप्ति?

00:03:00

6 से अधिक नहीं होने की सलाह दी जाती है

00:03:03

या यहां तक कि कैमबर्ट में 8 तत्व।

00:03:05

तो यहाँ मैं आमतौर पर 12345678,

00:03:08

तो सामान्य रूप से होना चाहिए

00:03:10

वास्तव में रुक जाओ।

00:03:11

ये कुछ ज्यादा ही हो जाते हैं

00:03:13

छोटा और जरूरी नहीं कि दूसरे को पढ़ना आसान हो।

00:03:17

दूसरा तत्व, मन में होना।

00:03:20

यह वहाँ है, यह तथ्य है कि वास्तव में,

00:03:22

यह एक विज़ुअलाइज़ेशन है

00:03:23

जो बहुत लोकप्रिय है,

00:03:24

तो यहाँ हम इस पर हैं

00:03:26

डोनट कहा जाता है,

00:03:27

लेकिन आपके पास पूर्ण संस्करण है

00:03:29

जिसे वास्तव में ले कहा जाता है।

00:03:31

पिच कला ही,

00:03:32

यह बिल्कुल एक ही बात है।

00:03:34

एकमात्र समस्या यह है।

00:03:36

सौभाग्यवश

00:03:37

मैं कहना चाहता हूं कि हमारे पास ये ब्लॉक हैं

00:03:38

जिन्हें महत्व के क्रम में स्थान दिया गया है

00:03:40

क्योंकि visually voilà,

00:03:41

इन 2 और अच्छी तरह से हम मानव आंखों के बीच

00:03:43

कोणों की गणना करने में बहुत कठिनाई होती है,

00:03:46

तो वहाँ आम तौर पर जाते हैं

00:03:47

सबसे बड़ा कौन है इसकी गिनती

00:03:49

जब तक हमें उन्हें वर्गीकृत नहीं किया जाता है,

00:03:51

इसके विपरीत, यह बेहद मुश्किल है,

00:03:52

यहां से या जब हमारे पास कमजोरियां हैं

00:03:54

तत्वों के बीच बारीकियां,

00:03:55

आमतौर पर इन 2 के बीच,

00:03:56

कम से कम मैं इसे देखता हूं।

00:03:58

मैं देखता हूं कि थोड़ा सा है

00:04:00

अंतर और इसलिए वह एक और

00:04:01

समस्या कम महत्वपूर्ण है

00:04:03

कि इन अभ्यावेदनों पर हम

00:04:04

ऊंचाई की बात नहीं करती बल्कि कोण की बात करती है

00:04:06

और यह बेहद मुश्किल है।

00:04:08

इससे भी अधिक, इस जीवन पर,

00:04:10

सब कुछ दे दो।

00:04:11

केंद्र स्पष्ट है क्योंकि अचानक

00:04:13

हमारे पास ce.de शुरुआत नहीं है जो कर सके

00:04:15

हमें अनुमति दें

00:04:17

ला द्वारा उत्पन्न कोण को दृश्य,

00:04:19

खेल.

00:04:19

इसलिए मुझे पता है कि यह बेहद लोकप्रिय है।

00:04:22

मैं इसका उपयोग करने की सलाह नहीं देता

00:04:23

और यह थोड़ा सा है।

00:04:24

यह डेटाविज में एक आम बात है

00:04:26

कि पीआई चार्ट जरूरी नहीं है

00:04:29

उपयोग करने के लिए सबसे अच्छा विज़ुअलाइज़ेशन।

00:04:30

और जब आप इस प्रकार के होते हैं

00:04:33

डेटा दिखाया गया और अच्छी तरह से मैं आप

00:04:35

आरेखन की जोरदार सिफारिश करता है

00:04:36

बार यह मेरी राय में है।

00:04:38

बहुत स्पष्ट है और इसलिए हम करेंगे

00:04:40

प्रशिक्षण शुरू करने में सक्षम हो,

00:04:41

उन्हें बनाने के लिए।

00:00:01

Kami akan menemukan tema

00:00:04

grafik pada setiap bab,

00:00:06

dan idenya adalah demikian saya persembahkan kepada Anda

00:00:07

tipe grafik yang tersedia,

00:00:10

bagaimana mereka bekerja, kelebihannya,

00:00:11

kerugian masing-masing.

00:00:13

Jadi di sana seperti yang Anda lihat,

00:00:16

Kita akan mulai dengan segala sesuatu yang berhubungan dengan

00:00:18

perbandingan elemen dengan

00:00:20

laporkan kepada orang lain dan kemudian dari itu.

00:00:23

Kami akan memiliki file Excel khusus

00:00:24

yang akan memungkinkan kita 2 dibuat

00:00:27

Visualisasi yang dimaksud

00:00:28

dan untuk dapat pergi dan melamar.

00:00:30

Apa yang kami pelajari di

00:00:32

Bagian teoretis dari data

00:00:34

visualisasi untuk membuatnya menjadi yang terbaik

00:00:36

jelas dan berdampak mungkin.

00:00:39

Jadi pada bagian pertama ini ada

00:00:41

Membandingkan item dengan

00:00:43

dalam hubungannya satu sama lain.

00:00:45

Jadi di sana tujuan kita tidak berjalan

00:00:47

untuk menampilkan tren,

00:00:48

Ini tidak akan menampilkan des,

00:00:51

Des

00:00:52

geolokasi atau hal-hal lain.

00:00:54

Di sana kami ingin memiliki dalam kaitannya dengan

00:00:56

untuk tipologi elemen selama

00:00:58

nilai-nilai yang terkait dan

00:00:59

terutama untuk dapat mengklasifikasikannya.

00:01:01

Oleh karena itu, secara visual dalam urutan kepentingan,

00:01:03

Biasanya

00:01:03

Kita akan berbicara tentang penjualan berdasarkan produk

00:01:06

pengunjung berdasarkan sumber lalu lintas

00:01:09

untuk situs web yang sibuk,

00:01:11

untuk 111 tempat, untuk satu tempat lalu lintas,

00:01:14

Jadi setiap jam dan untuk itu,

00:01:16

Kami terutama akan memiliki 2 jenis

00:01:19

grafik yang masing-masing memiliki variannya,

00:01:22

Jadi grafik batang yang kita

00:01:24

Ngomong-ngomong, bisa berbicara sebelumnya,

00:01:27

yang sebenarnya memungkinkan untuk ditampilkan

00:01:29

maka bukan distribusi elemen.

00:01:31

Atau perbandingan,

00:01:32

melainkan evolusi dari waktu ke waktu,

00:01:34

Jadi bisa juga digunakan untuk itu.

00:01:36

Pokoknya, di sini,

00:01:37

itu adalah diagram.

00:01:38

Jadi

00:01:38

Di bawah sana

00:01:39

Orang dapat membayangkan dengan sangat baik di sini

00:01:40

omset berdasarkan produk,

00:01:42

oleh karena itu menghasilkan produk kulit dari 3,

00:01:44

et cetera et cetera,

00:01:45

Jadi ketinggian bilah sesuai

00:01:46

berat elemen.

00:01:48

Ini dapat dianggap sebagai

00:01:49

tidak konvensional,

00:01:50

Jadi kita bisa cenderung tidak

00:01:51

belum tentu menggunakannya karena

00:01:53

bahwa kita mengatakan pada diri sendiri bahwa kita harus melakukannya

00:01:54

sesuatu yang lebih dicari.

00:01:56

Ingatlah bahwa Anda perlu

00:01:58

Cari yang paling jelas dan yang ini.

00:01:59

Biasanya, sangat jelas,

00:02:01

Kita tahu itu karena itu diklasifikasikan.

00:02:03

Nah, elemen ini lebih besar dari ini

00:02:05

elemen lebih besar dari elemen ini,

00:02:07

et cetera et cetera.

00:02:08

Dan kami juga punya ide,

00:02:10

sedikit besarnya dan

00:02:12

maka kita memiliki grafik PI,

00:02:13

Juga disebut Camembert dalam bahasa Prancis.

00:02:15

Jadi di sini idenya adalah kita mulai dari

00:02:17

Ini jadi kita harus membayangkan

00:02:19

jam menjadi sangat jelas,

00:02:21

untuk membaca jenis item ini.

00:02:23

Jadi kita mulai siang hari dan kita pergi

00:02:25

membacanya searah jarum jam

00:02:27

Dari jam tangan jadi umumnya kita pergi

00:02:29

memiliki elemen terbesar yang berjalan

00:02:31

muncul di sini langsung di.

00:02:32

Di sebelah kanan tengah hari dan kemudian pergi

00:02:35

rantai elemen terpenting ke-2,

00:02:37

tanggal 3, 4, dst.

00:02:39

Jadi. Secara total,

00:02:40

Kita harus menemukan 100 persen

00:02:42

dari nilai dibandingkan dengan itu.

00:02:44

Jelas, semua itu,

00:02:44

biasanya kumulatif,

00:02:45

karena di sana kita tampilkan secara keseluruhan,

00:02:47

Sehingga harus mewakili dengan baik

00:02:49

elemen global,

00:02:49

Jadi bisa misalnya nomornya

00:02:51

dari total bisnis produk yang bersangkutan.

00:02:53

Berapa banyak yang diwakilinya dan apa itu

00:02:55

berat setiap produk untuk

00:02:57

Realisasi omzet ini di sana?

00:03:00

Dianjurkan untuk tidak melebihi 6

00:03:03

atau bahkan 8 elemen dalam Camembert.

00:03:05

Jadi di sini saya biasanya memiliki 12345678,

00:03:08

jadi biasanya harus

00:03:10

benar-benar berhenti.

00:03:11

Ini menjadi sedikit terlalu banyak

00:03:13

Kecil dan belum tentu mudah dibaca yang lain.

00:03:17

Elemen lainnya, untuk dipikirkan.

00:03:20

Itu ada di sana, itu fakta bahwa memang,

00:03:22

itu adalah visualisasi

00:03:23

yang sangat populer,

00:03:24

Jadi di sini kita berada di sini

00:03:26

disebut donat,

00:03:27

tetapi Anda memiliki versi lengkapnya jadi

00:03:29

yang sebenarnya disebut le.

00:03:31

Seni Pitch itu sendiri,

00:03:32

Ini adalah hal yang persis sama.

00:03:34

Satu-satunya masalah adalah itu.

00:03:36

Untungnya

00:03:37

Saya ingin mengatakan bahwa kami memiliki blok ini

00:03:38

yang diberi peringkat dalam urutan kepentingan

00:03:40

Karena secara visual voilà,

00:03:41

Antara 2 ini dan baik kita mata manusia

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memiliki kesulitan besar menghitung sudut,

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Jadi biasanya ada

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Hitung siapa yang terbesar

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kecuali kita digolongkan mereka,

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sangat sulit sebaliknya,

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dari sini atau ketika kita memiliki kelemahan

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nuansa antar elemen,

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biasanya ada di antara 2 ini di sana,

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Setidaknya saya melihatnya.

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Saya melihat bahwa ada sedikit

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perbedaan dan oleh karena itu satu dan

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kurang penting masalahnya adalah

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bahwa di sana pada representasi ini kita

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tidak berbicara tentang tinggi tetapi sudut

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Dan itu sangat sulit.

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Terlebih lagi, pada kehidupan ini,

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berikan semua.

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Pusatnya jelas karena tiba-tiba

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Kami tidak memiliki ce.de mulai yang akan dapat

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izinkan kami untuk memiliki

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visual sudut yang dihasilkan oleh la,

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permainan.

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Jadi saya tahu ini sangat populer.

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Saya tidak merekomendasikan menggunakannya

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Dan itu sedikit.

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Ini adalah hal yang lumrah dalam dataviz

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bahwa Bagan PI belum tentu

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Visualisasi terbaik untuk digunakan.

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Dan ketika Anda berada dalam tipe ini

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data yang ditunjukkan dan baik saya Anda

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sangat merekomendasikan pembuatan diagram

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bar itu menurut saya.

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Jauh lebih jelas dan karenanya kami akan

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dapat memulai pelatihan,

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untuk membuatnya.

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