هوش تجاری

معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)

طبق داده‌های به دست آمده از DOMO، هر روز بیش از ۲٫۵ کوئینتلیون بایت داده تولید می‌شود و ۹۰٪ داده‌های این دنیا در دو سال گذشته ایجاد شده است. مدیریت این حجم عظیم از داده‌ها و تحلیل آنها قطعا کار بسیار سختی است.

بنابراین، اکثر سازمان‌ها از ابزار تجسم هوش تجاری برای بدست آوردن ارزش از داده‌ها استفاده می‌کنند. در این میان، Power BI (پاور بی آی) یکی از بهترین ابزارهای تجسم برای مدیریت داده‌ها در الگوهای مشخص و مشاهدات است. تحلیل داده‌ها را می‌توان به عنوان بخشی از فرایند علم داده، که شامل تجسم داده‌ها (Data Visualization) است، مدیریت کرد. با استفاده از تصاویر و نمودارهای مختلف Power BI در سال ۲۰۲۱، می‌توانید حجم عظیمی از داده‌ها را به سرعت و به طور موثر مدیریت کنید.

تجسم داده (Data Visualization) چیست؟

تجسم داده‌ها فرآیندی است برای گرفتن داده‌های خام و تبدیل آنها به نمایش‌های گرافیکی یا تصویری مانند نمودارها، دیاگرام‌ها، تصاویر و فیلم‌ها که داده‌ها را توضیح داده و به شما امکان می‌دهند از آنها اطلاعات لازم را کسب کنید. بنابراین، کاربران می‌توانند به سرعت داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و گزارش‌هایی را برای تصمیم‌گیری موثر در زمینه کسب و کار تهیه کنند.

اهمیت تجسم داده‌ها:

ما ذاتا در دنیای بصری هستیم که تصاویر بیش از کلمات صحبت می‌کنند. بنابراین به راحتی می‌توان مقدار زیادی از داده‌ها را با استفاده از نمودارها و دیاگرام‌ها نسبت به گزارش یا صفحه گسترده تجسم کرد. تجسم داده‌ها یک روش سریع و آسان برای انتقال مفاهیم به کاربران نهایی است و شما می‌توانید با ایجاد تغییرات جزئی آزمایشاتی را با سناریوهای مختلف انجام دهید. همچنین تجسم داده:

  • روشن می‌کند کدام عنصر بر رفتار مشتری تأثیر می‌گذارد.
  • منطقه‌ای را که باید به آن توجه کنید، مشخص می‌نماید.
  • شما را راهنمایی می‌کند تا بفهمید کدام محصول باید در کدام مکان قرار گیرد.
  • حجم فروش را پیش‌بینی می‌کند .
  • هرچه امتیازات خود را بهتر تجسم کنید، می‌توانید از اطلاعات به کاربران نهایی استفاده کنید.

ممکن است در انتخاب تصویرسازی صحیح داده برای مجموعه داده‌هایی که دارید سردرگمی داشته باشید. تجسم درست داده‌ها به شما کمک می‌کند تا تأثیر داده‌های خود را تقویت کنید. سیستم عامل‌های هوش تجاری مانند Power BI در برخورد با تجسم‌های مختلف مجموعه داده‌ها به روشی مدرن کمک می‌کنند.

اکنون، ما می‌خواهیم لیست انواع نمودارهای Power BI را در سال ۲۰۲۱ مورد بحث قرار دهیم.

لیست نمودارهای برتر در Power BI

در اینجا انواع نمودارها در Power BI آورده شده است:

  1. نمودارهای منطقه یا Area Charts

نمودار منطقه برای نمایش داده‌های کمی گرافیکی به نمودارهای خطی بستگی دارد. ناحیه بین محور و خطوط معمولا با رنگ‌ها، بافت‌ها و الگوها پر می‌شود. شما می‌توانید بیش از دو مقدار را با نمودارهای منطقه مقایسه کنید. این تغییرات روند در طول زمان را نشان می‌دهد و می‌تواند برای جلب توجه کاربران به دانستن کل تغییرات در روند، مورد استفاده قرار گیرد.

برای مثال:

نمودار زیر به وضوح به شما نشان می‌دهد که چگونه در شش سال گذشته استفاده از Tableau ،Power BI و Looker متفاوت بوده است.

  1. نمودارهای خطی (Line Charts)

نمودارهای خطی، نمودارهایی هستند که بیشتر برای استفاده از داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند و با یک سری نقاط داده‌ای که با یک خط مستقیم به هم متصل می‌شوند مشخص خواهند شد. هر نقطه از خط مربوط به یک مقدار داده در گروه داده شده است. این خطوط مقدار دقیق داده‌های رسم شده را نشان می‌دهند. نمودارهای خطی فقط باید برای اندازه‌گیری روندها در یک دوره زمانی استفاده شوند، به عنوان مثال تاریخ، ماه و سال.

برای مثال:

نمودار زیر نمودار محبوبیت کلمه کلیدی Microsoft Power BI در جستجوی گوگل در سراسر جهان را نشان می‌دهد. این نمودار به وضوح نشان می‌دهد که محبوبیت Power BI از ابتدا به تدریج در حال افزایش بوده است.

  1. نمودارهای میله‌ای (Bar Charts)

نمودارهای میله‌ای، نمودارهایی هستند که بیشتر از مابقی نمودارها، مورد استفاده قرار می‌گیرند. زیرا ایجاد آنها ساده و قابل فهم است. نمودارهای میله‌ای “نمودارهای افقی” نیز نامیده می‌شوند که نمایانگر داده‌های مطلق هستند. آنها برای نمایش داده‌هایی که شامل مقادیر منفی هستند، مفید خواهند بود. زیرا امکان قرارگیری میله‌های بالا و پایین محور x وجود دارد.

برای مثال:

ما با استفاده از نمودار میله‌ای، روند حقوق و دستمزد توسعه‌دهنده Power BI (بر اساس neuvvo.com) را به شما نشان داده‌ایم. تصویر زیر مقایسه روند توسعه حقوق Power BI در ۵ کشور مختلف (انگلیس، هند، کانادا، استرالیا، ایالات متحده آمریکا) را نشان می‌دهد.

  1. نمودار ستون (Column Charts)

نمودارهای ستونی مشابه نمودارهای میله‌ای است و تنها تفاوت این دو در این است که نمودار ستونی داده‌های همان دسته را به خوشه‌ها تقسیم کرده و در داخل خوشه‌ها مقایسه می‌کند. همچنین، این داده‌ها را از خوشه‌های دیگر مقایسه می‌کند.

برای مثال:

اجازه دهید یک مثال را در نظر بگیریم که در آن سهم بازار BI را با سال‌های گذشته مقایسه کردیم. اگر نمودار ستون زیر را مشاهده کرده باشید، مشخص است که سهم بازار BI به تدریج در حال افزایش است.

  1. کومبو چارت (Combo Charts)

نمودار ترکیبی یا کومبو چارت، از نمودارهای ستونی و نمودارهای خطی تشکیل شده است که به شما کمک می‌کند تا مقایسه سریع‌تر داده‌ها را انجام دهید. نمودار ترکیبی رابطه بین دو معیار را در یک تجسم واحد نشان می‌دهد. همچنین به مقایسه چندین معیار با مقادیر مختلف کمک می‌کند.

برای مثال:

در نمودار ترکیبی زیر، مقایسه فروش سال گذشته و سال جاری یک محصول و همچنین حاشیه ناخالص سال جاری را مشاهده می‌کنید. با کمک این نمودار ترکیبی، یک سازمان می‌تواند به سرعت داده‌های مربوط به محصول را تجزیه و تحلیل کند تا به سرعت تصمیمات لازم را اتخاذ نماید.

  1. نمودارهای پای (Pie Charts)

نمودار پای، یک نمودار آماری دایره‌ای است و کل داده‌ها را به صورت جزئی نشان می‌دهد. هر قسمت از نمودار پای، درصد خاصی را نشان می‌دهد و مجموع تمام قطعات باید برابر با ۱۰۰٪ باشد. کل داده‌ها را می‌توان به برش تقسیم کرد تا گزاره‌های عددی هر قسمت از داده‌ها را نشان دهند. نمودارهای پای، بیشتر برای نشان دادن دسته یکسانی از داده‌ها استفاده می‌شوند. به کاربران کمک می‌کند داده‌ها را سریع درک کنند. آنها به طور گسترده‌ای در آموزش، دنیای کسب و کار و رسانه‌های ارتباطی استفاده می‌شوند.

برای مثال:

در نمودار پای زیر، مشخص است که کدام زبان برنامه‌نویسی در لیست برتر در سال ۲۰۱۹ قرار دارد.

نتیجه سخن

همان طور که اشاره شد، Microsoft Power BI برای یافتن بینش در داده‎‌های سازمان استفاده می‌شود. Power BI می‌تواند به اتصال مجموعه داده‌های متفاوت، تبدیل و تمیز کردن داده‌ها به یک مدل داده و ایجاد نمودارها یا دیاگرام‌ها برای ارائه تصاویری از داده‌ها کمک کند. در مقاله پیش رو ما در مورد انواع مختلف تجسم Power BI و نحوه ایجاد تجسم‌های سفارشی در Power BI بحث کردیم و گفتیم که انواع مختلف Power BI Visuals و نمودارها در این سیستم عامل Microsoft موجود است. امیدواریم که اطلاعات دقیق در مورد نحوه و زمان استفاده از نمودارها را با توجه به نیازهای کسب و کار شما ارائه داده باشیم.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  21. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  22. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  23. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  24. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  25. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  26. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  27. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  28. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  30. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  31. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  32. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  33. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  34. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  35. آموزش Power BI Report Server
  36. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  37. مسیر شغلی در هوش تجاری
  38. مهندسی داده چیست؟
  39. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  40. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  41. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  42. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  43. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  44. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  45. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  46. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  47. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  48. یادگیری ماشین چیست؟
  49. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  50. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  51. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  52. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  53. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  54. انبار داده چیست؟
  55. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  56. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  57. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  58. مدل‌سازی داده چیست؟
  59. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  60. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  61. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  62. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  63. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  64. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  65. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  66. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن