Reveal 통해 임베디드 분석 시각화를 개선하는 9가지 방법
데이터 세트로 작업할 때 데이터가 청중에게 적절하고 효율적으로 제시되고 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 시각화에 사용할 수 있는 다양한 기능과 요령이 있어 시각화가 이해하기 쉽고 간결하며 유익한지 확인할 수 있습니다. 다음은 전반적으로 개선할 몇 가지 빠른 서식 선택 및 추가 사항입니다. […
데이터 세트로 작업할 때 데이터가 청중에게 적절하고 효율적으로 제공되는지 확인하는 것이 중요합니다. 시각화에서 이해하기 쉽고 간결하며 유익한지 확인하기 위해 사용할 수 있는 다양한 기능과 요령이 있습니다. 다음은 그래프와 차트의 전반적인 가독성과 의미를 향상시키는 몇 가지 빠른 서식 선택 및 추가 사항입니다. 조건부 서식 적용 조건부 서식은 할당한 범위를 기반으로 데이터의 편향에 대한 빠른 지표를 제공합니다. 예를 들어 마케팅 광고의 클릭률이 30% 이상인 경우 능숙하고 30%~20%이면 보통이며 20% 미만이면 캠페인이 목표를 충족하는지 빠르게 확인할 수 있습니다. 아니면. 추세선 추가 추세선을 추가하기만 하면 시각화의 데이터 내에서 추세, 이동 평균 및 더 많은 통찰력을 표시할 수 있습니다. 추세선은 데이터 집합의 추세를 파악하고 조치를 취하기 위한 임계값을 정의하는 데 도움이 되는 매우 간단하면서도 강력한 도구입니다. 데이터에 따라 시각화에 사용할 수 있는 몇 가지 추세선이 있습니다. 필터 추가 대시보드 또는 시각화에 필터를 추가하면 즉석에서 데이터를 피벗하여 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 세 가지 다른 수준에서 데이터 원본 내에서 사용할 수 있는 필드를 사용하여 필터를 추가할 수 있습니다. 데이터 필터: 작성자는 편집기 내에서 데이터를 필터링하여 뷰어가 각 시각화 내에서 볼 수 있는 정확한 데이터를 맞춤화할 수 있습니다. 시각화 필터: 사용자가 시각화를 최대화할 때 데이터의 다양한 보기를 빠르게 볼 수 있도록 시각화 수준에서 필터를 추가합니다. 대시보드 필터: 가장 높은 수준에서 사용자가 새로운 관점에서 여러 데이터 요소를 볼 수 있는 대시보드 수준 필터에 원하는 모든 시각화 또는 원하는 만큼의 시각화를 연결합니다. 계층 구조 추가 시각화에 계층 구조를 추가하면 높은 수준에서 데이터를 보고 질문을 시작할 때 세부 사항으로 드릴다운할 수 있습니다. 다음 파이 차트는 내 마케팅 활동에 대한 지역별 지출을 보여줍니다.
간단한 계층 구조를 사용하여 두 번의 빠른 클릭으로 아메리카 지역으로 드릴다운할 수 있습니다.
이제 미주 지역에서 내 개별 캠페인에 지출된 총 지출액을 확인할 수 있습니다.
데이터 정렬 데이터가 날짜 중심 보기를 기반으로 하지 않는 경우 내림차순 또는 오름차순으로 데이터를 정렬하면 전달하려는 스토리가 시각적으로 표시됩니다. 시청자가 이 시각화에서 예산이 가장 많은 곳과 가장 적은 곳을 파악하도록 하는 대신:뷰어를 안내하기 위해 예산 필드를 내림차순으로 정렬합니다. 데이터 서식 지정 데이터 서식 지정은 숫자를 시각적으로 더 매력적으로 만들고 최종 사용자가 읽기 쉽게 만드는 빠르고 간단한 방법입니다. 게이지 또는 차트(막대형 차트 및 세로 막대형 차트)의 경우 데이터 형식을 조정하여 특정 수의 소수점, 쉼표 구분 기호, 숫자, 통화, 백분율 또는 큰 숫자 형식으로 표시할 수 있습니다. 비교 포함 차트에 대한 비교를 포함하여 시각화를 개선하고 더 많은 통찰력을 추가할 수 있습니다. 연도별과 같이 날짜를 기준으로 데이터를 표시하거나 비교 차트를 사용하여 두 데이터 요소를 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅 지출만 표시하는 대신 예산을 추가하여 주어진 예산에 대해 어떻게 쌓이고 있는지 확인할 수 있습니다. 차트 제목 데이터와 시각화가 이야기를 말해야 하므로 차트 제목을 단순하고 요점을 유지하십시오. 기본적으로 제목은 그 아래에 있는 차트와 직접 관련되고 지원되어야 합니다. 예를 들어 아래 첫 번째 차트의 제목을 두 번째 차트와 같은 짧은 제목으로 바꿉니다. 대시보드 연결 대시보드 연결은 완전히 새로운 수준으로 드릴다운하는 강력한 기능입니다! 대시보드를 연결하면 시각화를 지원하기 위해 더 자세한 정보를 제공하는 다른 대시보드에 데이터 요소와 필드를 연결할 수 있습니다. 이는 비즈니스 현실에 대한 높은 수준의 개요에서 세부 사항이 포함된 보다 자세한 보기로 이동하는 하향식 분석 경로를 설정하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 다음 비주얼리제이션에서 나는 Ruby 캠페인이 다른 것보다 훨씬 더 많은 새 시트를 생성하고 있음을 볼 수 있습니다.이 캠페인에 대한 자세한 내용을 보려면 이 시각화와 새 대시보드 간의 링크가 있습니다.캠페인 대시보드를 열면 Ruby에 대해 이미 필터링된 대시보드를 볼 수 있습니다.데이터 시각화를 위한 이러한 모범 사례 중 일부 또는 전부를 따르면 중요한 데이터를 더 잘 표현하는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 전투의 절반은 이러한 편집과 선택을 가능하게 하는 도구를 손끝에 가지고 있다는 것을 기억하십시오. 모든 비즈니스에 진정한 셀프 서비스 BI를 제공하는 방법인 Reveal 꼭 살펴보십시오.