Aplicación de visualización de datos de BI: vinculación de gráficos y análisis detallado
¿Por qué algunos gráficos no pueden filtrarse entre sí? Sabemos que los datos de algunos gráficos no están relacionados y filtrarlos entre sí no tiene sentido. Existe una relación entre los datos, y la vinculación y la exploración harán que el análisis de datos sea más significativo. A continuación, analizaré brevemente la aplicación de la visualización de datos de BI: vinculación de gráficos y análisis detallado, para que todos puedan tener una comprensión más profunda del análisis visual dinámico.
En primer lugar, si existe una relación entre los datos, se puede realizar un análisis de vinculación y profundización.
Si existe una relación entre los datos, estos pueden influirse e interactuar entre sí a través de varios gráficos. Para datos con niveles relativamente complejos, las empresas pueden profundizar y analizar en profundidad para descubrir problemas capa por capa. Como se muestra en la imagen de arriba, este es un cartel de análisis de ventas simple para clientes y vendedores configurado en Data Forest BI (el procesamiento de datos es solo para demostración). Las empresas pueden realizar análisis de vinculación y profundización de las ventas en diferentes dimensiones.
Entonces, ¿cómo vincular y profundizar entre datos?
Tomamos como ejemplo la plantilla de análisis de ingresos inmobiliarios grupales en Shulin BI. Como se muestra en la figura siguiente, los usuarios solo necesitan seleccionar "Múltiples filtros principales" en la interfaz de diseño para lograr la vinculación entre los datos, y lo mismo ocurre con la navegación. No hay capturas de pantalla aquí, los usuarios pueden probarlo ellos mismos en la interfaz de diseño.
En segundo lugar, admite operaciones de arrastrar y soltar, lo que hace que los datos sean intuitivos y no aproximados.
Algunos informes analíticos en la empresa presentan más resultados. Si tienes dudas sobre algún dato del informe, debes saber por qué (qué lo causó). En este momento, mediante la vinculación y el análisis capa por capa de los datos perforados, podemos ayudar a las empresas a encontrar problemas. Sin embargo, cuando una empresa utiliza Forest BI para el diseño de temas, se trata de un proceso analítico. Este proceso de análisis de vinculación y profundización ayuda a los usuarios a completarlo mediante operaciones simples de arrastrar y soltar, y los datos son intuitivos y no aproximados.
Por ejemplo, el usuario desea cambiar el análisis dimensional, como se muestra en la siguiente figura:
Por ejemplo, el usuario desea ver el análisis de tendencias de diferentes datos, como se muestra en la siguiente figura:
Por ejemplo, si el usuario desea elegir un análisis gráfico adecuado, puede cambiar rápidamente de gráfico, como se muestra en la siguiente figura:
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En tercer lugar, ayudar a los responsables de la toma de decisiones a tomar decisiones de manera eficiente y ahorrar tiempo de consultas y análisis.
Con la ayuda de una herramienta de análisis de este tipo, algunas necesidades comunes de análisis de datos de las empresas se pueden satisfacer mediante arrastrar y soltar. Siempre que exista una relación entre los datos, la aplicación de gráficos de visualización de datos, como el análisis de vinculación y desglose, puede ayudar a los usuarios a leer la información de los datos de forma rápida e intuitiva, ahorrar mucho tiempo de consultas y filtrado y, por lo tanto, ayudar a las empresas a tomar decisiones eficientes. .