Excel - Les graphiques de tendances disponibles

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Découvrir

00:00:01

on va voir toutes les visualisations

00:00:03

qui ont trait à l'analyse d'une évolution,

00:00:05

d'une tendance dans les données et pour ça,

00:00:08

on va avoir deux grandes catégories

00:00:10

qui vont être les courbes et les aires.

00:00:13

Donc les courbes, est ce que j'ai

00:00:15

vraiment besoin de vous les présenter ?

00:00:17

Je pense que c'est le

00:00:19

graphique par excellence,

00:00:21

tout simplement le plus connu,

00:00:23

celui qu'on a vu en mathématique,

00:00:25

celui qu'on voit sur l'évolution des

00:00:27

chiffres socio-démographiques à la télé,

00:00:28

et cetera, et cetera.

00:00:31

Quand même, pour rappel, donc,

00:00:33

on va avoir par rapport alors

00:00:35

souvent à des dates ou en tout cas

00:00:38

un temps des valeurs associées,

00:00:40

donc ça va nous faire une multitude

00:00:42

de points et ces points on va les

00:00:44

relier par un trait qui va, du

00:00:47

coup, nous créer tout simplement

00:00:49

une courbe. Très utilisé,

00:00:51

comme je vous disais effectivement

00:00:53

sur des données chronologiques.

00:00:54

Attention cependant,

00:00:55

on pourrait potentiellement afficher

00:00:57

plusieurs courbes au sein du même graphique.

00:00:59

Éviter de les multiplier sinon

00:01:01

vous allez perdre en clarté de

00:01:03

lecture et on pourrait aboutir à ce

00:01:05

qu'on appelle un effet spaghetti,

00:01:07

c'est à dire des traits un petit peu partout

00:01:10

qui deviennent totalement illisibles.

00:01:11

D'un autre côté,

00:01:12

nous avons les aires qui vont reprendre un

00:01:15

petit peu la même logique que les courbes,

00:01:17

c'est à dire avoir un point par période

00:01:20

temporelle qu'on va relier via un trait,

00:01:22

à la différence près que là on va

00:01:25

aussi pouvoir avoir des notions

00:01:26

de proportions.

00:01:28

Là, vous voyez par exemple,

00:01:30

je vais avoir une vue globale

00:01:32

de la tendance. Donc ça,

00:01:34

c'est le trait le plus haut et si

00:01:36

je veux regarder un peu plus dans

00:01:38

le détail qui a eu le plus de poids

00:01:41

sur l'évolution,

00:01:42

qu'elle soit positive ou négative,

00:01:43

eh bien je pourrais regarder ici

00:01:45

les proportions. Imaginons que ça

00:01:47

soit un chiffre d'affaires par produit,

00:01:49

donc là produit A, B, C, D et là je

00:01:51

peux voir tout de suite que

00:01:53

potentiellement c'est le produit,

00:01:54

le produit jaune là qui a plus

00:01:56

que les autres peut-être participer à

00:01:58

l'évolution positive du chiffre d'affaires.

00:02:01

Donc là il faut bien avoir en tête

00:02:03

que du coup,

00:02:04

cette zone qui est... Elle a

00:02:06

une certaine hauteur du coup sur

00:02:08

l'axe des ordonnées

00:02:09

et c'est justement cette hauteur qui va

00:02:12

lui signifier le poids qu'elle a

00:02:14

à l'instant T vis-à-vis des autres

00:02:16

catégories qui se situent juste

00:02:18

en-dessous. Donc c'est idéal pour

00:02:19

effectivement afficher tout ce qui va

00:02:21

être évolution du chiffre d'affaires,

00:02:22

le trafic mensuel sur un site web ou

00:02:24

encore des courbes épidémiologiques.

00:02:26

On en a vu énormément sur l'année 2020

00:02:28

et d'ailleurs c'est ce sur quoi on va

00:02:31

travailler dans le fichier Excel

00:02:34

associé à cette partie.

00:00:01

Мы увидим все визуализации

00:00:03

которые относятся к анализу развития,

00:00:05

тенденция в данных, и для этого,

00:00:08

У нас будет две основные категории

00:00:10

которые будут кривыми и площадями.

00:00:13

Итак, кривые, у меня есть

00:00:15

Вам действительно нужно с ними познакомиться?

00:00:17

Я думаю, что это

00:00:19

График по преимуществу,

00:00:21

просто самый известный,

00:00:23

тот, который мы видели в математике,

00:00:25

Тот, который мы видим в эволюции

00:00:27

социально-демографические показатели на ТВ,

00:00:28

и так далее, и так далее.

00:00:31

Тем не менее, в качестве напоминания, поэтому,

00:00:33

Мы собираемся сравнить с тем, что было

00:00:35

часто на свиданиях или, по крайней мере,

00:00:38

время связанных ценностей,

00:00:40

Так что это сделает нас множеством

00:00:42

пунктов и эти пункты мы будем

00:00:44

Соединен линией, идущей от

00:00:47

Переворот, просто создайте нас

00:00:49

кривая. Широко используется,

00:00:51

как я на самом деле говорил вам

00:00:53

на исторических данных.

00:00:54

Однако будьте осторожны,

00:00:55

Потенциально можно было бы отобразить

00:00:57

несколько линий на одном графике.

00:00:59

В противном случае избегайте их умножения

00:01:01

Вы потеряете ясность

00:01:03

чтение, и мы могли бы прийти к этому

00:01:05

называется эффектом спагетти,

00:01:07

т.е. везде понемногу

00:01:10

которые становятся совершенно неразборчивыми.

00:01:11

С другой стороны

00:01:12

У нас есть области, которые возобновят

00:01:15

немного та же логика, что и кривые,

00:01:17

т.е. иметь одно очко за период

00:01:20

временные, которые мы соединим линией,

00:01:22

с той разницей, что туда мы идем

00:01:25

также уметь иметь понятия

00:01:26

пропорций.

00:01:28

Там, вы видите, например,

00:01:30

У меня будет глобальный взгляд

00:01:32

тренда. Таким образом, чтобы

00:01:34

Это самая высокая линия и если

00:01:36

Я хочу заглянуть немного больше в

00:01:38

Деталь, имевшая наибольший вес

00:01:41

об эволюции,

00:01:42

будь то положительный или отрицательный,

00:01:43

ну, я мог бы посмотреть здесь

00:01:45

Пропорции. Давайте представим, что это

00:01:47

либо оборот на продукт, либо

00:01:49

так что там порождаются A, B, C, D и там I

00:01:51

Сразу видно, что

00:01:53

потенциально это продукт,

00:01:54

Желтый продукт есть, у которого больше

00:01:56

в которых могут участвовать другие

00:01:58

положительная эволюция товарооборота.

00:02:01

Так что здесь вы должны иметь в виду

00:02:03

Что вдруг,

00:02:04

Этот район, который... У нее есть

00:02:06

определенная высота удара по

00:02:08

Ось Y

00:02:09

И именно эта высота идет

00:02:12

Расскажите ей, какой у нее вес

00:02:14

на данный момент T по отношению к остальным

00:02:16

Категории, которые просто

00:02:18

ниже. Так что он идеально подходит для:

00:02:19

Эффективно отображайте все, что идет

00:02:21

быть эволюцией товарооборота,

00:02:22

ежемесячный трафик на веб-сайте или

00:02:24

больше эпидемиологических кривых.

00:02:26

Мы видели их много в 2020 году

00:02:28

И, кроме того, это то, что мы собираемся сделать

00:02:31

работа в файле Excel

00:02:34

связан с этой частью.

00:00:01

We will see all the visualizations

00:00:03

which relate to the analysis of a development,

00:00:05

a trend in data and for that,

00:00:08

We're going to have two main categories

00:00:10

which will be the curves and the areas.

00:00:13

So the curves, do I have

00:00:15

Do you really need to introduce them to you?

00:00:17

I think it's the

00:00:19

chart par excellence,

00:00:21

simply the best known,

00:00:23

the one we have seen in mathematics,

00:00:25

The one we see on the evolution of

00:00:27

socio-demographic figures on TV,

00:00:28

et cetera, et cetera.

00:00:31

Still, as a reminder, therefore,

00:00:33

We're going to have compared to then

00:00:35

often on dates or at least

00:00:38

a time of associated values,

00:00:40

So it's going to make us a multitude

00:00:42

of points and these points we will

00:00:44

Connected by a line that goes, from the

00:00:47

Coup, simply create us

00:00:49

a curve. Widely used,

00:00:51

as I was actually telling you

00:00:53

on historical data.

00:00:54

Be careful though,

00:00:55

one could potentially display

00:00:57

multiple lines within the same chart.

00:00:59

Avoid multiplying them otherwise

00:01:01

You will lose clarity of

00:01:03

reading and we could arrive at this

00:01:05

called a spaghetti effect,

00:01:07

i.e. features a little bit everywhere

00:01:10

which become totally illegible.

00:01:11

On the other hand

00:01:12

We have the areas that will resume a

00:01:15

little bit the same logic as curves,

00:01:17

i.e. having one point per period

00:01:20

temporal that we will connect via a line,

00:01:22

with the difference that there we go

00:01:25

also be able to have notions

00:01:26

of proportions.

00:01:28

There, you see for example,

00:01:30

I will have a global view

00:01:32

of the trend. So that,

00:01:34

This is the highest line and if

00:01:36

I want to look a little more in

00:01:38

The detail that had the most weight

00:01:41

on evolution,

00:01:42

whether positive or negative,

00:01:43

well I could look here

00:01:45

proportions. Let's imagine that this

00:01:47

either a turnover per product, or

00:01:49

so there produces A, B, C, D and there I

00:01:51

can see right away that

00:01:53

potentially it is the product,

00:01:54

The yellow product there that has more

00:01:56

that others may participate in

00:01:58

the positive evolution of turnover.

00:02:01

So here you have to keep in mind

00:02:03

that suddenly,

00:02:04

This area which is... She has

00:02:06

a certain height of the blow on

00:02:08

the y-axis

00:02:09

And it is precisely this height that goes

00:02:12

tell her the weight she has

00:02:14

at the moment T vis-à-vis the others

00:02:16

Categories that are just

00:02:18

below. So it's ideal for

00:02:19

Effectively display everything that goes

00:02:21

be evolution of turnover,

00:02:22

monthly traffic on a website or

00:02:24

more epidemiological curves.

00:02:26

We have seen a lot of them in 2020

00:02:28

And besides, that's what we're going to

00:02:31

work in Excel file

00:02:34

associated with this part.

00:00:01

Veremos todas las visualizaciones

00:00:03

que se refieran al análisis de una evolución,

00:00:05

una tendencia en los datos y para eso,

00:00:08

Vamos a tener dos categorías principales

00:00:10

que serán las curvas y las zonas.

00:00:13

Así que las curvas, ¿tengo

00:00:15

¿Realmente necesitas presentártelos?

00:00:17

Creo que es el

00:00:19

gráfico por excelencia,

00:00:21

simplemente el más conocido,

00:00:23

el que hemos visto en matemáticas,

00:00:25

El que vemos en la evolución de

00:00:27

cifras sociodemográficas en la televisión,

00:00:28

etcétera, etcétera.

00:00:31

Aún así, como recordatorio, por lo tanto,

00:00:33

Vamos a tener en comparación con entonces

00:00:35

a menudo en fechas o al menos

00:00:38

un tiempo de valores asociados,

00:00:40

Así que nos va a hacer una multitud

00:00:42

de puntos y estos puntos vamos a

00:00:44

Conectado por una línea que va, desde el

00:00:47

Golpe, simplemente créanos

00:00:49

una curva. Ampliamente utilizado,

00:00:51

como en realidad te estaba diciendo

00:00:53

sobre datos históricos.

00:00:54

Sin embargo, ten cuidado,

00:00:55

uno podría potencialmente mostrar

00:00:57

Varias líneas dentro del mismo gráfico.

00:00:59

Evita multiplicarlos de otra manera

00:01:01

Perderá claridad de

00:01:03

leyendo y podríamos llegar a esto

00:01:05

llamado efecto espagueti,

00:01:07

es decir, características un poco en todas partes

00:01:10

que se vuelven totalmente ilegibles.

00:01:11

Por otro lado

00:01:12

Tenemos las áreas que reanudarán un

00:01:15

un poco la misma lógica que las curvas,

00:01:17

es decir, tener un punto por período

00:01:20

temporal que conectaremos a través de una línea,

00:01:22

con la diferencia de que ahí vamos

00:01:25

también ser capaz de tener nociones

00:01:26

de proporciones.

00:01:28

Allí, ves por ejemplo,

00:01:30

Tendré una visión global

00:01:32

de la tendencia. Para

00:01:34

Esta es la línea más alta y si

00:01:36

Quiero mirar un poco más en

00:01:38

El detalle que tenía más peso

00:01:41

sobre la evolución,

00:01:42

ya sea positivo o negativo,

00:01:43

bueno me podria mirar aqui

00:01:45

Proporciones. Imaginemos que esto

00:01:47

bien un volumen de negocios por producto, o

00:01:49

así que allí produce A, B, C, D y allí yo

00:01:51

puede ver de inmediato que

00:01:53

potencialmente es el producto,

00:01:54

El producto amarillo que hay que más

00:01:56

en el que otros pueden participar

00:01:58

la evolución positiva de la facturación.

00:02:01

Así que aquí tienes que tener en cuenta

00:02:03

que de repente,

00:02:04

Esta zona que... Ella tiene

00:02:06

una cierta altura del golpe en

00:02:08

El eje Y

00:02:09

Y es precisamente esta altura la que va

00:02:12

Dígale el peso que tiene

00:02:14

por el momento T frente a los demás

00:02:16

Categorías que son solo

00:02:18

abajo. Por lo tanto, es ideal para

00:02:19

Muestre eficazmente todo lo que va

00:02:21

ser evolución del volumen de negocios,

00:02:22

tráfico mensual en un sitio web o

00:02:24

más curvas epidemiológicas.

00:02:26

Hemos visto muchos de ellos en 2020

00:02:28

Y además, eso es lo que vamos a hacer

00:02:31

trabajar en un archivo de Excel

00:02:34

asociado a esta parte.

00:00:01

Wir werden alle Visualisierungen sehen

00:00:03

die sich auf die Analyse einer Entwicklung beziehen,

00:00:05

einen Trend in den Daten und dafür

00:00:08

Wir werden zwei Hauptkategorien haben

00:00:10

das sind die Kurven und die Flächen.

00:00:13

Also die Kurven, habe ich

00:00:15

Müssen Sie sie Ihnen wirklich vorstellen?

00:00:17

Ich denke, es ist die

00:00:19

Chart par excellence,

00:00:21

einfach das bekannteste,

00:00:23

diejenige, die wir in der Mathematik gesehen haben,

00:00:25

Diejenige, die wir in der Entwicklung von

00:00:27

soziodemographische Zahlen im Fernsehen,

00:00:28

et cetera, et cetera.

00:00:31

Zur Erinnerung:

00:00:33

Wir werden im Vergleich zu damals

00:00:35

oft auf Verabredungen oder zumindest

00:00:38

eine Zeit der zugehörigen Werte,

00:00:40

Es wird uns also zu einer Vielzahl machen

00:00:42

von Punkten und diese Punkte werden wir

00:00:44

Verbunden durch eine Linie, die von der

00:00:47

Putsch, erschaffe uns einfach

00:00:49

eine Kurve. Weit verbreitet,

00:00:51

wie ich dir eigentlich gesagt habe

00:00:53

auf historischen Daten.

00:00:54

Sei aber vorsichtig,

00:00:55

Man könnte potenziell

00:00:57

mehrere Linien innerhalb desselben Diagramms.

00:00:59

Vermeiden Sie es, sie sonst zu multiplizieren

00:01:01

Sie verlieren die Klarheit über

00:01:03

Lektüre und wir könnten zu diesem

00:01:05

Spaghetti-Effekt,

00:01:07

d.h. Funktionen überall ein bisschen

00:01:10

die völlig unleserlich werden.

00:01:11

Auf der anderen Seite

00:01:12

Wir haben die Bereiche, in denen eine

00:01:15

ein bisschen die gleiche Logik wie Kurven,

00:01:17

d.h. einen Punkt pro Periode

00:01:20

temporal, die wir über eine Linie verbinden werden,

00:01:22

mit dem Unterschied, dass wir da sind

00:01:25

auch in der Lage sein, Vorstellungen zu haben

00:01:26

der Proportionen.

00:01:28

Dort sehen Sie zum Beispiel,

00:01:30

Ich werde eine globale Sicht haben

00:01:32

des Trends. Sodass

00:01:34

Dies ist die höchste Linie und wenn

00:01:36

Ich möchte ein wenig mehr hineinschauen

00:01:38

Das Detail, das das meiste Gewicht hatte

00:01:41

über die Evolution,

00:01:42

ob positiv oder negativ,

00:01:43

nun, ich könnte hier nachschauen

00:01:45

Proportionen. Stellen wir uns vor, dass dies

00:01:47

entweder einen Umsatz pro Produkt oder

00:01:49

so entsteht A, B, C, D und dort I

00:01:51

Ich kann sofort sehen, dass

00:01:53

Potenziell ist es das Produkt,

00:01:54

Das gelbe Produkt dort, das mehr hat

00:01:56

an denen andere teilnehmen können

00:01:58

die positive Entwicklung des Umsatzes.

00:02:01

Hier gilt es also zu beachten

00:02:03

dass plötzlich,

00:02:04

Dieses Gebiet, das... Sie hat

00:02:06

eine bestimmte Höhe des Schlages auf

00:02:08

Die Y-Achse

00:02:09

Und genau diese Höhe geht

00:02:12

Sag ihr, wie schwer sie ist

00:02:14

im Moment T gegenüber den anderen

00:02:16

Kategorien, die nur

00:02:18

unter. Es ist also ideal für

00:02:19

Zeigen Sie effektiv alles an, was geht

00:02:21

Evolution des Umsatzes,

00:02:22

monatlicher Traffic auf einer Website oder

00:02:24

mehr epidemiologische Kurven.

00:02:26

Wir haben im Jahr 2020 viele davon gesehen

00:02:28

Und außerdem werden wir das tun

00:02:31

Arbeiten in Excel-Datei

00:02:34

die mit diesem Teil verknüpft sind.

00:00:01

Veremos todas as visualizações

00:00:03

que se relacionem com a análise de um desenvolvimento,

00:00:05

uma tendência nos dados e, para isso,

00:00:08

Vamos ter duas categorias principais

00:00:10

que serão as curvas e as áreas.

00:00:13

Então as curvas, eu tenho

00:00:15

Você realmente precisa apresentá-los a você?

00:00:17

Acho que é o

00:00:19

gráfico por excelência,

00:00:21

simplesmente o mais conhecido,

00:00:23

a que vimos em matemática,

00:00:25

O que vemos na evolução de

00:00:27

números sociodemográficos na TV,

00:00:28

et cetera, et cetera.

00:00:31

Ainda assim, como um lembrete, portanto,

00:00:33

Vamos ter comparado a então

00:00:35

muitas vezes em datas ou pelo menos

00:00:38

um tempo de valores associados,

00:00:40

Então isso vai nos tornar uma multidão

00:00:42

de pontos e esses pontos nós vamos

00:00:44

Conectado por uma linha que vai, a partir do

00:00:47

Golpe, simplesmente nos crie

00:00:49

uma curva. Amplamente utilizado,

00:00:51

como eu estava realmente lhe dizendo

00:00:53

em dados históricos.

00:00:54

Mas cuidado,

00:00:55

um poderia potencialmente exibir

00:00:57

várias linhas dentro do mesmo gráfico.

00:00:59

Evite multiplicá-los caso contrário

00:01:01

Você perderá a clareza de

00:01:03

lendo e poderíamos chegar a isso

00:01:05

chamado efeito espaguete,

00:01:07

ou seja, apresenta um pouco em todos os lugares

00:01:10

que se tornam totalmente ilegíveis.

00:01:11

Por outro lado

00:01:12

Temos as áreas que vão retomar um

00:01:15

pouco a mesma lógica das curvas,

00:01:17

ou seja, ter um ponto por período

00:01:20

temporal que nos conectaremos através de uma linha,

00:01:22

com a diferença de que lá vamos nós

00:01:25

também ser capaz de ter noções

00:01:26

de proporções.

00:01:28

Lá, você vê, por exemplo,

00:01:30

Terei uma visão global

00:01:32

da tendência. De forma que

00:01:34

Esta é a linha mais alta e se

00:01:36

Quero olhar um pouco mais para dentro

00:01:38

O detalhe que teve mais peso

00:01:41

sobre a evolução,

00:01:42

positivas ou negativas,

00:01:43

bem eu poderia olhar aqui

00:01:45

Proporções. Vamos imaginar que isso

00:01:47

um volume de negócios por produto, ou

00:01:49

então lá produz A, B, C, D e lá eu

00:01:51

pode ver imediatamente que

00:01:53

potencialmente é o produto,

00:01:54

O produto amarelo lá que tem mais

00:01:56

que outros possam participar

00:01:58

a evolução positiva do volume de negócios.

00:02:01

Então aqui você tem que ter em mente

00:02:03

que de repente,

00:02:04

Esta área que é... Ela tem

00:02:06

uma certa altura do golpe em

00:02:08

o eixo y

00:02:09

E é justamente essa altura que vai

00:02:12

diga-lhe o peso que ela tem

00:02:14

no momento T vis-à-vis os outros

00:02:16

Categorias que são apenas

00:02:18

abaixo. Por isso, é ideal para

00:02:19

Exibir efetivamente tudo o que vai

00:02:21

ser evolução do volume de negócios,

00:02:22

tráfego mensal em um site ou

00:02:24

mais curvas epidemiológicas.

00:02:26

Vimos muitos deles em 2020

00:02:28

E, além disso, é isso que vamos fazer

00:02:31

trabalhar no arquivo do Excel

00:02:34

associado a esta parte.

00:00:01

We zullen alle visualisaties zien

00:00:03

die betrekking hebben op de analyse van een ontwikkeling,

00:00:05

een trend in data en daarvoor,

00:00:08

We krijgen twee hoofdcategorieën

00:00:10

dat zullen de bochten en de gebieden zijn.

00:00:13

Dus de rondingen, heb ik

00:00:15

Moet je ze echt aan je voorstellen?

00:00:17

Ik denk dat het de

00:00:19

Grafiek bij uitstek,

00:00:21

gewoon de bekendste,

00:00:23

degene die we in de wiskunde hebben gezien,

00:00:25

Degene die we zien over de evolutie van

00:00:27

sociaal-demografische cijfers op tv,

00:00:28

et cetera, et cetera.

00:00:31

Toch, ter herinnering, daarom,

00:00:33

We gaan het vergeleken hebben met toen

00:00:35

vaak op dates of in ieder geval

00:00:38

een tijd van geassocieerde waarden,

00:00:40

Dus het gaat ons een veelheid maken

00:00:42

van punten en deze punten zullen we

00:00:44

Verbonden door een lijn die gaat, van de

00:00:47

Coup, creëer ons gewoon

00:00:49

een bocht. Gebruikte

00:00:51

zoals ik je eigenlijk vertelde

00:00:53

op historische gegevens.

00:00:54

Wees echter voorzichtig,

00:00:55

men zou potentieel kunnen weergeven

00:00:57

meerdere lijnen binnen dezelfde grafiek.

00:00:59

Vermijd ze anders te vermenigvuldigen

00:01:01

U verliest de duidelijkheid van

00:01:03

lezen en we zouden tot dit kunnen komen

00:01:05

een spaghetti-effect genoemd,

00:01:07

d.w.z. overal een beetje functies

00:01:10

die totaal onleesbaar worden.

00:01:11

Aan de andere kant

00:01:12

We hebben de gebieden die een

00:01:15

beetje dezelfde logica als bochten,

00:01:17

d.w.z. één punt per periode hebben

00:01:20

tijdelijk dat we via een lijn zullen verbinden,

00:01:22

met het verschil dat we daar gaan

00:01:25

ook in staat zijn om noties te hebben

00:01:26

van proporties.

00:01:28

Daar zie je bijvoorbeeld,

00:01:30

Ik zal een globaal beeld hebben

00:01:32

van de trend. Zo dat

00:01:34

Dit is de hoogste lijn en als

00:01:36

Ik wil wat meer kijken in

00:01:38

Het detail dat het meeste gewicht in de schaal legde

00:01:41

over evolutie,

00:01:42

positief of negatief,

00:01:43

nou ik zou hier kunnen kijken

00:01:45

Verhoudingen. Laten we ons voorstellen dat dit

00:01:47

hetzij een omzet per product, of

00:01:49

dus daar produceert A, B, C, D en daar I

00:01:51

kan meteen zien dat

00:01:53

mogelijk is het het product,

00:01:54

Het gele product daar dat meer heeft

00:01:56

waar anderen aan kunnen deelnemen

00:01:58

de positieve evolutie van de omzet.

00:02:01

Hier moet je dus rekening mee houden

00:02:03

dat plotseling,

00:02:04

Dit gebied dat... Ze heeft

00:02:06

een bepaalde hoogte van de klap op

00:02:08

de y-as

00:02:09

En juist die hoogte gaat

00:02:12

Vertel haar het gewicht dat ze heeft

00:02:14

op dit moment T ten opzichte van de anderen

00:02:16

Categorieën die gewoon

00:02:18

onder. Het is dus ideaal voor

00:02:19

Geef effectief alles weer wat er gaat

00:02:21

de ontwikkeling van de omzet,

00:02:22

maandelijks verkeer op een website of

00:02:24

meer epidemiologische curves.

00:02:26

We hebben er veel van gezien in 2020

00:02:28

En bovendien, dat is wat we gaan doen

00:02:31

werken in Excel-bestand

00:02:34

geassocieerd met dit deel.

00:00:01

Vedremo tutte le visualizzazioni

00:00:03

che riguardano l'analisi di uno sviluppo,

00:00:05

una tendenza nei dati e per questo,

00:00:08

Avremo due categorie principali

00:00:10

quali saranno le curve e le aree.

00:00:13

Quindi le curve, ho

00:00:15

Hai davvero bisogno di presentarteli?

00:00:17

Penso che sia il

00:00:19

grafico per eccellenza,

00:00:21

semplicemente il più noto,

00:00:23

quello che abbiamo visto in matematica,

00:00:25

Quello che vediamo sull'evoluzione di

00:00:27

dati socio-demografici in TV,

00:00:28

eccetera, eccetera.

00:00:31

Tuttavia, come promemoria, quindi,

00:00:33

Avremo rispetto ad allora

00:00:35

spesso in date o almeno

00:00:38

un tempo di valori associati,

00:00:40

Quindi ci renderà una moltitudine

00:00:42

di punti e questi punti ci saranno

00:00:44

Collegati da una linea che va, dal

00:00:47

Colpo di stato, semplicemente creaci

00:00:49

una curva. Ampiamente usato,

00:00:51

come ti stavo dicendo

00:00:53

sui dati storici.

00:00:54

Fai attenzione però,

00:00:55

si potrebbe potenzialmente visualizzare

00:00:57

più linee all'interno dello stesso grafico.

00:00:59

Evita di moltiplicarli altrimenti

00:01:01

Perderai chiarezza di

00:01:03

leggendo e potremmo arrivare a questo

00:01:05

chiamato effetto spaghetti,

00:01:07

cioè caratteristiche un po 'ovunque

00:01:10

che diventano totalmente illeggibili.

00:01:11

D'altra parte

00:01:12

Abbiamo le aree che riprenderanno un

00:01:15

un po' la stessa logica delle curve,

00:01:17

cioè avere un punto per periodo

00:01:20

temporale che collegheremo tramite una linea,

00:01:22

con la differenza che ci andiamo

00:01:25

anche essere in grado di avere nozioni

00:01:26

di proporzioni.

00:01:28

Lì, vedi per esempio,

00:01:30

Avrò una visione globale

00:01:32

della tendenza. In modo che

00:01:34

Questa è la linea più alta e se

00:01:36

Voglio guardare un po 'di più in

00:01:38

Il dettaglio che ha avuto più peso

00:01:41

sull'evoluzione,

00:01:42

sia positivo che negativo,

00:01:43

beh potrei guardare qui

00:01:45

Proporzioni. Immaginiamo che questo

00:01:47

un fatturato per prodotto, oppure

00:01:49

quindi lì produce A, B, C, D e lì I

00:01:51

può vedere subito che

00:01:53

potenzialmente è il prodotto,

00:01:54

Il prodotto giallo lì che ha più

00:01:56

che altri possono partecipare a

00:01:58

l'evoluzione positiva del fatturato.

00:02:01

Quindi qui devi tenere a mente

00:02:03

che improvvisamente,

00:02:04

Questa zona che è... Ha

00:02:06

una certa altezza del colpo su

00:02:08

L'asse Y

00:02:09

Ed è proprio questa altezza che va

00:02:12

Dille il peso che ha

00:02:14

al momento T rispetto agli altri

00:02:16

Categorie che sono solo

00:02:18

sotto. Quindi è l'ideale per

00:02:19

Visualizza in modo efficace tutto ciò che va

00:02:21

essere evoluzione del fatturato,

00:02:22

traffico mensile su un sito Web o

00:02:24

più curve epidemiologiche.

00:02:26

Ne abbiamo visti molti nel 2020

00:02:28

E inoltre, questo è ciò che faremo

00:02:31

lavorare in file Excel

00:02:34

associato a questa parte.

00:00:01

سنرى كل التصورات

00:00:03

التي تتعلق بتحليل التنمية ،

00:00:05

اتجاه في البيانات ولهذا ،

00:00:08

سيكون لدينا فئتان رئيسيتان

00:00:10

والتي ستكون المنحنيات والمساحات.

00:00:13

لذا فإن المنحنيات ، هل لدي

00:00:15

هل تحتاج حقا إلى تقديمها لك؟

00:00:17

أعتقد أنه

00:00:19

الرسم البياني بامتياز ،

00:00:21

ببساطة الأكثر شهرة ،

00:00:23

الذي رأيناه في الرياضيات ،

00:00:25

الذي نراه في تطور

00:00:27

الأرقام الاجتماعية والديموغرافية على شاشة التلفزيون ،

00:00:28

وما إلى ذلك، وما إلى ذلك.

00:00:31

ومع ذلك ، للتذكير ، لذلك ،

00:00:33

سنقارن ذلك ب ذلك الحين

00:00:35

في كثير من الأحيان في التواريخ أو على الأقل

00:00:38

وقت القيم المرتبطة ،

00:00:40

لذلك سوف يجعلنا كثيرين

00:00:42

من النقاط وهذه النقاط سنقوم

00:00:44

متصل بخط يذهب ، من

00:00:47

انقلاب ، ببساطة خلقنا

00:00:49

منحنى. تستخدم على نطاق واسع ،

00:00:51

كما كنت أخبرك في الواقع

00:00:53

على البيانات التاريخية.

00:00:54

كن حذرا رغم ذلك ،

00:00:55

يمكن للمرء أن يعرض

00:00:57

خطوط متعددة داخل نفس الرسم البياني.

00:00:59

تجنب ضربها بطريقة أخرى

00:01:01

سوف تفقد وضوح

00:01:03

القراءة ويمكننا الوصول إلى هذا

00:01:05

يسمى تأثير السباغيتي ،

00:01:07

أي ميزات قليلا في كل مكان

00:01:10

التي تصبح غير مقروءة تماما.

00:01:11

من جهة أخرى

00:01:12

لدينا المناطق التي ستستأنف

00:01:15

قليلا نفس منطق المنحنيات ،

00:01:17

أي الحصول على نقطة واحدة لكل فترة

00:01:20

الزمني الذي سنتصل به عبر خط ،

00:01:22

مع اختلاف أننا نذهب هناك

00:01:25

أيضا أن تكون قادرة على الحصول على مفاهيم

00:01:26

من النسب.

00:01:28

هناك ، ترى على سبيل المثال ،

00:01:30

سيكون لدي نظرة عالمية

00:01:32

من الاتجاه. لذلك

00:01:34

هذا هو أعلى خط وإذا

00:01:36

أريد أن أنظر أكثر قليلا في

00:01:38

التفاصيل التي كان لها أكبر وزن

00:01:41

على التطور ،

00:01:42

سواء كانت إيجابية أو سلبية ،

00:01:43

حسنا ، يمكنني أن أنظر هنا

00:01:45

نسب. دعونا نتخيل أن هذا

00:01:47

إما دوران لكل منتج ، أو

00:01:49

لذلك هناك ينتج A ، B ، C ، D وهناك أنا

00:01:51

يمكن أن نرى على الفور أن

00:01:53

من المحتمل أن يكون المنتج ،

00:01:54

المنتج الأصفر هناك الذي يحتوي على المزيد

00:01:56

التي قد يشارك فيها الآخرون

00:01:58

التطور الإيجابي للدوران.

00:02:01

لذلك هنا عليك أن تضع في اعتبارك

00:02:03

فجأة،

00:02:04

هذه المنطقة التي هي ... لديها

00:02:06

ارتفاع معين من الضربة على

00:02:08

المحور الصادي

00:02:09

وهذا هو بالضبط الارتفاع الذي يذهب

00:02:12

أخبرها بالوزن الذي لديها

00:02:14

في الوقت الحالي T مقابل الآخرين

00:02:16

الفئات التي هي فقط

00:02:18

ادناه. لذلك فهو مثالي ل

00:02:19

عرض كل ما يحدث بشكل فعال

00:02:21

يكون تطور دوران ،

00:02:22

حركة المرور الشهرية على موقع ويب أو

00:02:24

المزيد من المنحنيات الوبائية.

00:02:26

لقد رأينا الكثير منهم في عام 2020

00:02:28

وإلى جانب ذلك ، هذا ما سنفعله

00:02:31

العمل في ملف اكسل

00:02:34

المرتبطة بهذا الجزء.

00:00:01

Tüm görselleştirmeleri göreceğiz

00:00:03

Bir gelişmenin analizi ile ilgili olan,

00:00:05

verilerde bir eğilim ve bunun için,

00:00:08

İki ana kategorimiz olacak

00:00:10

eğriler ve alanlar olacak.

00:00:13

Yani eğriler, bende var mı

00:00:15

Onları gerçekten size tanıtmanız gerekiyor mu?

00:00:17

Sanırım bu

00:00:19

mükemmel grafik,

00:00:21

sadece en iyi bilinen,

00:00:23

matematikte gördüğümüz,

00:00:25

Evriminde gördüğümüz

00:00:27

TV'de sosyo-demografik rakamlar,

00:00:28

ve diğerleri.

00:00:31

Yine de, bir hatırlatma olarak, bu nedenle,

00:00:33

O zamana kıyaslayacağız

00:00:35

genellikle tarihlerde veya en azından

00:00:38

ilişkili değerlerin zamanı,

00:00:40

Yani bu bizi çokluk haline getirecek

00:00:42

puanların ve bu puanların

00:00:44

Giden bir hatla bağlanmış,

00:00:47

Darbe, sadece bizi yaratın

00:00:49

bir eğri. Yaygın olarak kullanılan,

00:00:51

aslında sana söylediğim gibi

00:00:53

geçmiş veriler üzerinde.

00:00:54

Yine de dikkatli ol,

00:00:55

biri potansiyel olarak görüntülenebilir

00:00:57

aynı grafik içinde birden çok çizgi.

00:00:59

Aksi takdirde bunları çarpmaktan kaçının

00:01:01

Netliğini kaybedeceksin

00:01:03

Okuyarak ve buna ulaşabiliriz

00:01:05

spagetti etkisi olarak adlandırılan,

00:01:07

yani her yerde biraz özellik

00:01:10

tamamen okunaksız hale gelir.

00:01:11

Diğer yandan

00:01:12

Devam edecek alanlarımız var

00:01:15

eğrilerle biraz aynı mantık,

00:01:17

yani dönem başına bir puana sahip olmak

00:01:20

Bir hat üzerinden bağlayacağımız zamansal,

00:01:22

orada gittiğimiz farkla

00:01:25

ayrıca kavramlara sahip olabilme

00:01:26

oranlarındadır.

00:01:28

Orada, örneğin,

00:01:30

Küresel bir bakış açısına sahip olacağım

00:01:32

trendin. Böylece

00:01:34

Bu en yüksek çizgidir ve eğer

00:01:36

Biraz daha içeri bakmak istiyorum

00:01:38

En fazla ağırlığa sahip olan detay

00:01:41

evrim üzerine,

00:01:42

olumlu ya da olumsuz,

00:01:43

buraya bakabilirim

00:01:45

Oran -ları. Diyelim ki bu

00:01:47

ürün başına bir ciro veya

00:01:49

böylece orada A, B, C, D üretir ve orada I

00:01:51

bunu hemen görebiliyorum

00:01:53

potansiyel olarak üründür,

00:01:54

Orada daha fazlasına sahip sarı ürün

00:01:56

başkalarının katılabileceği

00:01:58

cironun olumlu evrimi.

00:02:01

Yani burada aklınızda bulundurmanız gerekenler

00:02:03

Bu birdenbire,

00:02:04

Bu alan... O var

00:02:06

Darbenin belirli bir yüksekliği

00:02:08

Y ekseni

00:02:09

Ve tam da bu yükseklik gidiyor

00:02:12

ona sahip olduğu ağırlığı söyle

00:02:14

şu anda diğerlerine karşı T

00:02:16

Sadece olan kategoriler

00:02:18

aşağıda. Bu yüzden şunlar için idealdir:

00:02:19

Giden her şeyi etkili bir şekilde görüntüleyin

00:02:21

cironun evrimi olmak,

00:02:22

bir web sitesinde aylık trafik veya

00:02:24

daha epidemiyolojik eğriler.

00:02:26

2020'de birçoğunu gördük

00:02:28

Ve ayrıca, yapacağımız şey budur

00:02:31

Excel dosyasında çalışmak

00:02:34

bu bölümle ilişkili.

00:00:01

Zobaczymy wszystkie wizualizacje

00:00:03

które odnoszą się do analizy rozwoju,

00:00:05

trend w danych i za to,

00:00:08

Będziemy mieli dwie główne kategorie

00:00:10

które będą krzywymi i obszarami.

00:00:13

Więc krzywe, czy mam

00:00:15

Czy naprawdę musisz je przedstawiać?

00:00:17

Myślę, że to

00:00:19

wykres par excellence,

00:00:21

po prostu najbardziej znane,

00:00:23

ten, który widzieliśmy w matematyce,

00:00:25

Ten, który widzimy na temat ewolucji

00:00:27

postacie społeczno-demograficzne w telewizji,

00:00:28

et cetera, et cetera.

00:00:31

Dla przypomnienia,

00:00:33

Będziemy mieli porównanie do wtedy

00:00:35

często na randki lub przynajmniej

00:00:38

czas powiązanych wartości,

00:00:40

To uczyni nas mnóstwem

00:00:42

punktów i te punkty będziemy

00:00:44

Połączony linią, która biegnie, od

00:00:47

Zamach stanu, po prostu nas stwórz

00:00:49

krzywa. Szeroko stosowany,

00:00:51

tak jak wam mówiłem

00:00:53

na danych historycznych.

00:00:54

Bądź jednak ostrożny,

00:00:55

można potencjalnie wyświetlić

00:00:57

Wiele linii na tym samym wykresie.

00:00:59

Unikaj mnożenia ich w inny sposób

00:01:01

Stracisz jasność

00:01:03

czytanie i moglibyśmy do tego dojść

00:01:05

zwany efektem spaghetti,

00:01:07

tzn. funkcje trochę wszędzie

00:01:10

które stają się całkowicie nieczytelne.

00:01:11

Z drugiej strony

00:01:12

Mamy obszary, które wznowią

00:01:15

trochę ta sama logika co krzywe,

00:01:17

tj. posiadanie jednego punktu na okres

00:01:20

czasowe, które połączymy linią,

00:01:22

z tą różnicą, że tam idziemy

00:01:25

Być również w stanie mieć pojęcia

00:01:26

proporcji.

00:01:28

Tam widzisz na przykład,

00:01:30

Będę miał globalny pogląd

00:01:32

trendu. Aby

00:01:34

Jest to najwyższa linia i jeśli

00:01:36

Chcę spojrzeć trochę bardziej w

00:01:38

Szczegół, który miał największą wagę

00:01:41

w sprawie ewolucji,

00:01:42

zarówno pozytywne, jak i negatywne,

00:01:43

cóż, mógłbym zajrzeć tutaj

00:01:45

Proporcje. Wyobraźmy sobie, że to

00:01:47

obrót przypadający na produkt, lub

00:01:49

więc tam produkuje A, B, C, D i tam I

00:01:51

widać to od razu, że

00:01:53

potencjalnie jest to produkt,

00:01:54

Żółty produkt, który ma więcej

00:01:56

w którym mogą uczestniczyć inne osoby

00:01:58

pozytywna ewolucja obrotów.

00:02:01

Więc tutaj musisz pamiętać

00:02:03

że nagle,

00:02:04

Ten obszar, który jest... Ona ma

00:02:06

pewna wysokość uderzenia na

00:02:08

Oś Y

00:02:09

I właśnie ta wysokość idzie

00:02:12

Powiedz jej, jaką ma wagę

00:02:14

w tej chwili T w stosunku do innych

00:02:16

Kategorie, które są po prostu

00:02:18

poniżej. Jest więc idealny do

00:02:19

Skutecznie wyświetlaj wszystko, co dzieje się

00:02:21

być ewolucją obrotów,

00:02:22

miesięczny ruch na stronie lub

00:02:24

więcej krzywych epidemiologicznych.

00:02:26

Widzieliśmy ich wiele w 2020 roku

00:02:28

A poza tym, do tego właśnie zmierzamy

00:02:31

praca w pliku Excel

00:02:34

związane z tą częścią.

00:00:01

हम सभी विज़ुअलाइज़ेशन देखेंगे

00:00:03

जो एक विकास के विश्लेषण से संबंधित है,

00:00:05

डेटा में एक प्रवृत्ति और उसके लिए,

00:00:08

हम दो मुख्य श्रेणियां रखने जा रहे हैं

00:00:10

जो मोड़ और क्षेत्र होंगे।

00:00:13

तो मोड़, क्या मेरे पास है

00:00:15

क्या आपको वास्तव में उन्हें अपने साथ पेश करने की आवश्यकता है?

00:00:17

मुझे लगता है कि यह है

00:00:19

उत्कृष्टता का चार्ट,

00:00:21

बस सबसे अच्छी तरह से जाना जाता है,

00:00:23

जिसे हमने गणित में देखा है,

00:00:25

जिसे हम किसके विकास पर देखते हैं?

00:00:27

टीवी पर सामाजिक-जनसांख्यिकीय आंकड़े,

00:00:28

वगैरह, वगैरह।

00:00:31

फिर भी, एक अनुस्मारक के रूप में, इसलिए,

00:00:33

हम तब की तुलना करने जा रहे हैं

00:00:35

अक्सर तारीखों पर या कम से कम

00:00:38

संबद्ध मूल्यों का समय,

00:00:40

तो यह हमें एक भीड़ बनाने जा रहा है

00:00:42

बिंदुओं और इन बिंदुओं की संख्या हम करेंगे

00:00:44

एक लाइन से जुड़ा हुआ है, जो नीचे से जाता है

00:00:47

तख्तापलट, बस हमें बनाओ

00:00:49

एक वक्र। व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है,

00:00:51

जैसा कि मैं वास्तव में आपको बता रहा था

00:00:53

ऐतिहासिक आंकड़ों पर।

00:00:54

हालांकि सावधान रहें,

00:00:55

एक संभावित रूप से प्रदर्शित कर सकता है

00:00:57

एक ही चार्ट के भीतर कई रेखाएँ.

00:00:59

उन्हें अन्यथा गुणा करने से बचें

00:01:01

आप स्पष्टता खो देंगे

00:01:03

पढ़ें और हम इस पर पहुंच सकते हैं

00:01:05

स्पेगेटी प्रभाव कहा जाता है,

00:01:07

यानी हर जगह थोड़ा सा फीचर्स

00:01:10

जो पूरी तरह से अस्पष्ट हो जाते हैं।

00:01:11

दूसरी ओर

00:01:12

हमारे पास ऐसे क्षेत्र हैं जो फिर से शुरू होंगे।

00:01:15

थोड़ा सा कर्व्स के समान तर्क,

00:01:17

यानी प्रति अवधि एक अंक होना

00:01:20

अस्थायी है कि हम एक लाइन के माध्यम से जुड़ेंगे,

00:01:22

इस अंतर के साथ कि हम वहां जाते हैं

00:01:25

धारणाएं रखने में भी सक्षम होना चाहिए

00:01:26

अनुपात की संख्या।

00:01:28

वहाँ, आप उदाहरण के लिए देखते हैं,

00:01:30

मेरे पास एक वैश्विक दृष्टिकोण होगा

00:01:32

प्रवृत्ति के बारे में। ताकि

00:01:34

यह उच्चतम रेखा है और यदि

00:01:36

मैं थोड़ा और देखना चाहता हूं

00:01:38

विवरण जिसमें सबसे अधिक वजन था

00:01:41

विकास पर,

00:01:42

चाहे सकारात्मक हो या नकारात्मक,

00:01:43

खैर, मैं यहाँ देख सकता हूँ

00:01:45

अनुपात। आइए कल्पना करें कि यह

00:01:47

या तो प्रति उत्पाद टर्नओवर, या

00:01:49

इसलिए वहाँ A, B, C, D और वहाँ I का उत्पादन होता है

00:01:51

तुरंत देख सकते हैं कि

00:01:53

संभवतः यह उत्पाद है,

00:01:54

वहां का पीला उत्पाद जिसमें अधिक है

00:01:56

जिसमें अन्य लोग भाग ले सकते हैं

00:01:58

टर्नओवर का सकारात्मक विकास।

00:02:01

तो यहां आपको ध्यान रखना होगा

00:02:03

अचानक,

00:02:04

यह क्षेत्र जो... उसके पास

00:02:06

उड़ान भरने की एक निश्चित ऊंचाई

00:02:08

y-अक्ष

00:02:09

और यह ठीक यही ऊंचाई है जो जाती है

00:02:12

उसे बताएं कि उसका वजन क्या है

00:02:14

इस समय T बनाम दूसरों की तुलना में

00:02:16

श्रेणियाँ जो सिर्फ हैं

00:02:18

नीचे। तो यह आदर्श है

00:02:19

प्रभावी रूप से सब कुछ प्रदर्शित करें जो जाता है

00:02:21

कारोबार का विकास हो,

00:02:22

किसी वेबसाइट पर मासिक ट्रैफ़िक या

00:02:24

अधिक महामारी विज्ञान वक्र।

00:02:26

हमने 2020 में उनमें से बहुत कुछ देखा है।

00:02:28

और इसके अलावा, यही वह है जो हम करने जा रहे हैं

00:02:31

Excel फ़ाइल में कार्य करें

00:02:34

इस भाग के साथ जुड़ा हुआ है।

00:00:01

Kita akan melihat semua visualisasi

00:00:03

yang berhubungan dengan analisis perkembangan,

00:00:05

tren dalam data dan untuk itu,

00:00:08

Kita akan memiliki dua kategori utama

00:00:10

yang akan menjadi kurva dan area.

00:00:13

Jadi kurva, apakah saya punya

00:00:15

Apakah Anda benar-benar perlu memperkenalkannya kepada Anda?

00:00:17

Saya pikir itu

00:00:19

grafik par excellence,

00:00:21

hanya yang paling terkenal,

00:00:23

yang telah kita lihat dalam matematika,

00:00:25

Yang kita lihat pada evolusi

00:00:27

angka sosial-demografis di TV,

00:00:28

dan sebagainya, dan sebagainya.

00:00:31

Namun, sebagai pengingat, oleh karena itu,

00:00:33

Kita akan membandingkan dengan saat itu

00:00:35

sering berkencan atau setidaknya

00:00:38

waktu nilai-nilai terkait,

00:00:40

Jadi itu akan membuat kita menjadi orang banyak

00:00:42

poin dan poin ini kami akan

00:00:44

Dihubungkan oleh garis yang pergi, dari

00:00:47

Kudeta, cukup buat kami

00:00:49

kurva. Banyak digunakan,

00:00:51

seperti yang sebenarnya saya katakan kepada Anda

00:00:53

pada data historis.

00:00:54

Namun berhati-hatilah,

00:00:55

satu berpotensi menampilkan

00:00:57

beberapa baris dalam bagan yang sama.

00:00:59

Hindari mengalikannya jika tidak

00:01:01

Anda akan kehilangan kejelasan

00:01:03

membaca dan kita bisa sampai pada ini

00:01:05

disebut efek spaghetti,

00:01:07

yaitu fitur sedikit di mana-mana

00:01:10

yang menjadi sama sekali tidak terbaca.

00:01:11

Dilain pihak

00:01:12

Kami memiliki area yang akan melanjutkan

00:01:15

sedikit logika yang sama dengan kurva,

00:01:17

yaitu memiliki satu poin per periode

00:01:20

temporal yang akan kita hubungkan melalui garis,

00:01:22

Dengan perbedaan bahwa di sana kita pergi

00:01:25

juga dapat memiliki gagasan

00:01:26

proporsi.

00:01:28

Di sana, Anda lihat misalnya,

00:01:30

Saya akan memiliki pandangan global

00:01:32

dari tren. Jadi itu

00:01:34

Ini adalah garis tertinggi dan jika

00:01:36

Saya ingin melihat sedikit lebih dalam

00:01:38

Detail yang memiliki bobot paling berat

00:01:41

tentang evolusi,

00:01:42

apakah positif atau negatif,

00:01:43

yah saya bisa melihat di sini

00:01:45

Proporsi. Mari kita bayangkan bahwa ini

00:01:47

baik omset per produk, atau

00:01:49

jadi di sana menghasilkan A, B, C, D dan di sana I

00:01:51

dapat langsung melihat bahwa

00:01:53

berpotensi itu adalah produk,

00:01:54

Produk kuning di sana yang memiliki lebih banyak

00:01:56

bahwa orang lain dapat berpartisipasi dalam

00:01:58

evolusi positif dari omset.

00:02:01

Jadi di sini Anda harus ingat

00:02:03

Tiba-tiba itu,

00:02:04

Daerah ini yang... Dia memiliki

00:02:06

ketinggian pukulan tertentu

00:02:08

sumbu y

00:02:09

Dan justru ketinggian inilah yang berjalan

00:02:12

Katakan padanya berat yang dia miliki

00:02:14

saat ini T vis-à-vis yang lain

00:02:16

Kategori yang hanya

00:02:18

bawah. Jadi sangat ideal untuk

00:02:19

Menampilkan semua yang berjalan secara efektif

00:02:21

menjadi evolusi omset,

00:02:22

lalu lintas bulanan di situs web atau

00:02:24

lebih banyak kurva epidemiologis.

00:02:26

Kami telah melihat banyak dari mereka pada tahun 2020

00:02:28

Dan selain itu, itulah yang akan kita lakukan

00:02:31

bekerja di file Excel

00:02:34

terkait dengan bagian ini.

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