Veri görselleştirmeyi keşfetme
Bir iş modeli muazzam miktarda bilgi içerebilir. Bunun gibi bir model oluşturmanın amacı, içerdiği bilgiler üzerinde fikir sahibi olmanıza, soru sormanıza ve işinizi ilerletmenize yardımcı olabilecek yanıtlar almanıza yardımcı olmaktır.
Bu ünitede, modellerinizdeki bilgileri analiz etmek ve anlamak için kullanabileceğiniz bazı teknikler ele alınmaktadır.
Raporlama nedir?
Raporlama, bir kuruluşun farklı alanlarının performansını izlemek için verileri bilgilendirme özetleri halinde düzenleme işlemidir. Raporlama, şirketlerin çevrimiçi işlerini izlemesine ve verilerin beklenen aralıkların dışında ne zaman olduğunu bilmelerine yardımcı olur. İyi raporlama, işletme hakkında son kullanıcıların sorularını yöneltmelidir. Raporlama size neler olduğunu gösterirken, analiz neden gerçekleştiğini ve bu konuda neler yapabileceğinizi açıklamaya odaklanır.
İş zekası nedir?
İş Zekası (BI) terimi, iş bilgilerinin toplanması, tümleştirilmesi, analizi ve sunulmasına yönelik teknolojiler, uygulamalar ve uygulamaları ifade eder. İş zekasının amacı, daha iyi karar almayı desteklemektir.
İş zekası sistemleri, iş operasyonlarının geçmiş, güncel ve tahmine dayalı görünümlerini sağlar. Bu görünümler genellikle bir veri ambarı içinde toplanan verileri kullanır ve bazen de canlı operasyonel verilerden çalışır. Yazılım öğeleri raporlamayı, etkileşimli dilimleme ve özet tablo analizini, görselleştirmeyi, veri madenciliği ve istatistik desteği sunar. Uygulamalar, iş performansı yönetimini içeren amaçlarla satış, üretim, finansal ve diğer birçok iş verisi kaynağını ele alır. Karşılaştırma için genellikle aynı sektördeki diğer şirketler hakkında bilgi toplanır. Bu karşılaştırma süreci, aynı sektördeki diğer şirketlerle karşılaştırma olarak bilinir.
Veri görselleştirme nedir?
Veri görselleştirme, bilgilerin ve verilerin grafik gösterimidir. Veri görselleştirme araçları, grafikler, grafikler ve haritalar gibi görsel öğeleri kullanarak verilerdeki eğilimleri, aykırı değerleri ve desenleri saptamak ve anlamak için erişilebilir bir yol sağlar. Azure kullanıyorsanız en popüler veri görselleştirme aracı Power BI'dır.
Power BI'ı kullanarak birden çok farklı veri kaynağına bağlanabilir ve bunları bir veri modelinde birleştirebilirsiniz. Bu veri modeli, kuruluşunuzdaki diğer kişilerle rapor olarak paylaşabileceğiniz görseller ve görsel koleksiyonları oluşturmanıza olanak tanır.
Verileri temsil eden görselleştirme seçeneklerini keşfetme
Veri görselleştirme, verilerin kendisine bakmak yerine verilerin anlamlarına odaklanmanıza yardımcı olur. İyi bir veri görselleştirmesi eğilimleri, anomalileri ve olası sorunları hızla belirlemenizi sağlar. Görselleştirmelerin en yaygın biçimleri şunlardır:
Çubuk ve sütun grafikler: Çubuk ve sütun grafikler, bir dizi değişkenin farklı kategoriler arasında nasıl değiştiğini görmenizi sağlar. Örneğin, aşağıdaki ilk grafikte bir çift kurgusal perakendecinin satışlarının mağaza siteleri arasında nasıl farklılık gösterdiği gösterilmektedir.
Bu grafik, satışların aya göre nasıl değiştiğini gösterir.
Çizgi grafikler: Çizgi grafikler, genellikle zaman içinde bir değer serisinin tamamının genel şeklini vurgular.
Matris: Matris görseli, verileri özetleyen tablosal bir yapıdır. Rapor tasarımcıları genellikle, kullanıcıların bir rapor sayfasındaki diğer görselleri çapraz vurgulamak için matristeki bir veya daha fazla öğeyi (satır, sütun, hücre) seçmesine olanak sağlamak için raporlara ve panolara matrisler ekler.
Ana etmenler: Ana etmen grafiği, seçilen sonuç veya değere ana katkıda bulunanları görüntüler. Ana etmenler, önemli bir ölçümü etkileyen faktörleri anlamanıza yardımcı olmak açısından harika bir seçimdir. Örneğin, müşterilerin ikinci bir sipariş vermelerini etkileyen veya geçen Haziran ayında satışların neden bu kadar yüksek olduğu.
Ağaç haritası: Ağaç haritaları, her öğenin göreli değerini temsil eden boyuta sahip renkli dikdörtgenlerin grafikleridir. Bunlar, ana dikdörtgenlerin içine yerleştirilmiş dikdörtgenlerle hiyerarşik olabilir.
Dağılım: Dağılım grafiği, iki sayısal değer arasındaki ilişkiyi gösterir. Kabarcık grafiği, veri noktalarının yerine kabarcıkların geçtiği ve kabarcık boyutunun ek bir üçüncü veri boyutunu temsil ettiği bir dağılım grafiğidir.
Noktalı çizim grafiği kabarcık grafiğine ve dağılım grafiğine benzer, ancak X Ekseni boyunca kategorik veriler çizebilir.
Boyalı harita. Coğrafi verileriniz varsa, bir değerin coğrafya veya bölge genelindeki orantısını görüntülemek için doldurulmuş bir harita kullanabilirsiniz. Gölgelendirme ile ışık (daha az sık/daha düşük) ile koyu (daha sık/daha fazla) arasında göreli farklılıklar görebilirsiniz.
