「Eコマースオペレーション」オペレーションで使用できるすべてのグラフィックテーブルがここにあります。学習しましょうDT 時代では、私たちは毎日さまざまなチャネルから膨大な量のデータを受け取ります。これらは過去の行動に対するフィードバックですが、人間の脳がデータを消化する能力には限界があります。データの意味をタイムリーに理解するには、データ視覚化ツールの助けが必要です。 ただし、チャートにはさまざまな種類があります。 「一枚の写真は千の言葉に値する」という効果を達成するには、どうすれば正しい選択ができるでしょうか? データにおける5つの関係 まず、データには通常、構成、比較、傾向、分布、接続という 5 種類の関連関係が含まれていることを理解する必要があります。 構成は、全体に対する各部分の割合に重点を置いています。 「シェア」「割合」「期待割合」などの情報を表現したい場合は、このとき円グラフを使うといいでしょう。 比較は、物事が配置されている順序を示します。つまり、それらはほぼ同じですか、それとも一方が他方より多いか少ないかを示します。 「より大きい」、「より小さい」、「ほぼ同等」はすべて相対的な関係におけるキーワードであり、現時点では棒グラフが第一の選択肢です。 トレンドは最も一般的な時系列関係です。データが時間の経過とともにどのように変化するかに関係します。週次、月次、年次の傾向は、増加、減少、変動、または基本的に変化なしです。この場合、時間の経過に伴う指標の傾向をよりわかりやすく示すために折れ線グラフが使用されます。 分布は、各数値範囲に含まれる項目の数に関係します。一般的な情報には、「濃度」、「頻度」、「分布」などがあります。この場合は縦棒グラフが使用されます。同時に、地理的位置データに基づく地図を通じてさまざまな分布特性を表示することもできます。 この接続は主に、2 つの変数が証明しようとしているパターン関係を表現しているかどうかを確認するためのものです。例えば、割引額の増加に伴い売上が増加する可能性が予想されます。このとき、バブル チャートを使用して、「... に関連する」、「... とともに成長する」、「... と異なる」という変数間の関係を表示できます。 情報に含まれる5つの関係 簡単にまとめると次のようになります 構成: 全体の割合 比較: プロジェクトのランキング トレンド: 時間の経過とともにどのように変化するか 分布: アイテムの頻度 接続: 変数間の関係 チャートの具体的な使用シナリオ 次に、DataView が提供するグラフの特性と適用可能なシナリオを詳しく見てみましょう。 1. ファネルチャート ファンネル チャートは、合計値 (上部) から始めて、関心のない部分を継続的に削除し、最終的に関心のある値を取得する、レイヤーごとの分析プロセスを表すために使用されます。 これは主に、比較的標準化されたビジネス プロセス、長いサイクル、および多数のリンクを持つプロセス分析に使用されます。各リンクの幅や大きさを比較することで、問題を直感的に発見し、説明することができます。 一般的なアプリケーションシナリオ: 1) 電子商取引ウェブサイト: コンバージョン率の比較により、ユーザーがウェブサイトにアクセスしてから購入を完了するまでの最終的なコンバージョン率を完全に示すことができます。 2) マーケティングプロモーション:表示、クリック、訪問、相談から顧客数、注文生成プロセスでの損失まで、検索マーケティングの各リンクの変換を反映します。 3) CRM: セールスファネルチャートは、各段階での顧客のコンバージョン比較を表示するために使用されます。 2. ピラミッドチャート ピラミッド チャートは、ピラミッドのような階層構造とデータ量を表示するために使用されます。たとえば、国の所得分布では、ピラミッドの頂点は高所得層を示し、徐々に下がっていき、底辺は低所得層を表します。 3. レーダーチャート レーダー チャートは、一定期間にわたる数値の変化を示すために使用できます。また、特定のオブジェクトの主なパラメータ間の相対的な関係を示すためにも使用できます。 レーダーチャートは、企業の負債能力、営業能力、収益性、開発能力などの指標を分析するために財務分析でよく使用されます。 4. 地図 マップは、データを視覚化する最も情報密度の高い方法です。人々は日常生活で地図を使用しているため、地図を直感的に理解することができます。 DataView は、異なる視覚化原則に基づいて、エリア マップ、散布図、ヒート マップの 3 種類のマップを提供します。 地域地図:国、省、都市の行政区分ごとに分けられ、地理情報や地理的位置に関する情報を表示するために使用されます。インジケーターの数は色の濃さで区別できます。 散布図: Amap に基づいて、経度と緯度を特定することで散布点を使用して場所の情報インジケーターを表します。 ヒート マップ: 訪問者が位置する地理的エリアを特別に強調表示された形式でグラフィックに表現したもので、さまざまな色でさまざまなエリアの密度の分布を反映します。 5. 棒グラフ 棒グラフは比較関係を表し、関係を強調するために任意の順序で配置できます。上位 3 つまたは上位 5 つのデータを強調表示するのに適しています。たとえば、小売業界におけるベストセラー商品の売上を数えることは、良い応用例です。これは最も一般的なタイプのチャートであり、すべての地図帳の 25% を占めるはずです。 6. 縦棒グラフ 縦棒グラフは、高さを使用してデータの違いを反映し、特定の特性を持つデータ セグメントに含まれる項目の数 (頻度) を示すために使用されます。 たとえば、会社の人員構成に高齢化現象があるかどうかを分析するには、棒グラフを使用して、25 歳未満の従業員の数、25 歳から 35 歳の従業員の数、その他の年齢分布を確認します。同時に、棒グラフは、より少ないデータ値で傾向の変化を表すためにも使用できます。 分析チャートには、単一インジケーター棒グラフ、複数インジケーター棒グラフ、積み上げ棒グラフのタイプが含まれます。 単一指標棒グラフ マルチインジケーターバーチャート 積み上げ縦棒グラフ 7. 折れ線グラフ 折れ線グラフは、特に傾向が個々のデータ ポイントよりも重要である場合に、時間の経過とともに変化する関係を示すのに役立ちます。 棒グラフと折れ線グラフのどちらを選択するかを決める際には、データの性質を考慮する必要があります。棒グラフは量のレベルを強調します。短期間に発生するイベントを表示するのに適しています。生産データはこの分野に非常に適しています。折れ線グラフは角度の動きと画像の変化を強調するため、データの発展傾向を示すのに最適です。在庫は良い例です。棒グラフと折れ線グラフの使用は、アトラス ボードの約 50% を占める必要があります。 折れ線グラフ タイプには、単一の折れ線グラフを含めることができ、グラフ内の複数の指標の傾向を比較することもできます。 単線図 複数の指標の傾向の比較 8. 円グラフ 比例関係を構築する場合、製品 A の推定売上が全製品売上の最大シェアを占めるなど、全体像を示し、各部分が全体に占める割合を示すために円グラフを使用するのが最適です。 円グラフをできるだけ効果的にするには、使用する材料を 6 個以下にしてください。人間の目は時計回りの方向で観察することに慣れているため、最も重要な部分は 12 時の位置に近づけて配置する必要があります。どの部分も他の部分より重要でない場合は、大きいものから小さいものの順に並べることを検討する必要があります。 標準の円グラフに加えて、データ ビューでは、中空円グラフとリング円グラフの 2 種類の円グラフも提供されます。 標準円グラフ 中空の円グラフ リング円グラフ 注意!円グラフが適していない場合: 円グラフはエリアごとのデータの変化を示します。さまざまな指標の比率が近い場合、エリアの大きさを直感的に判断することは不可能です。この場合、データを表示するために棒グラフが選択され、パターンがより明確になります。円グラフは最も使用頻度の低いグラフで、すべてのプレゼンテーションやレポートの 5% 未満で使用されています。 チャートの種類が間違っています 適切なチャートタイプ 9. バブルチャート バブル チャートは、2 つの変数間に関係があるかどうかを判断し、5 次元のデータを反映できます。各バブルの異なる色やラベル、およびバブル ポイントのサイズによって、ディメンションを反映できます。通常の使用率は10%です。 10. KPIチャート 最も直接的な結果の表示は、プライマリおよびセカンダリ指標を通じて反映される指標の値または差異を強調表示するのに適しています。過剰な情報を避けてください。直感的であればあるほど良いです。 11. 面グラフ 折れ線グラフと同様に、面グラフは変数が時間の経過とともに変化する度合いを強調し、集計値の傾向に注意を向けるためにも使用できます。色やパターンで塗りつぶされた領域を使用してデータを表示します。エリアピースの数は 5 を超えてはなりません。 12. フォーム このテーブルでは、一次分類や二次分類などの関心のある指標をドラッグしてピボット テーブル機能を実行し、より詳細なデータを把握できます。 包括的な使用 円グラフ、縦棒グラフ、棒グラフ、折れ線グラフ、バブル チャートは、ビジュアル レポートのグラフィックの 90% を占めます。その他のビジュアル表示では、チャートを組み合わせて総合的に使用できます。 上記は、皆様に提供されているチャートの基本的な使用原則であり、日常業務におけるほとんどのチャート作成に適用できます。 最後に、データの視覚化によって脳の負担が軽減され、データの意味が伝わるよう、表現したい情報に応じて適切なチャートを誰もが選択できるようになることを願っています。 |
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