Me teame kõik, et üks pilt on väärt tuhat sõna. Pildi kujul on kahtlemata parem esitada näiteks emotsioone ja loodusvaateid. Esitluste puhul on ka meeldejäävamad ja vastuvõetavamad piltide kujul esitatud presentatsioonid võrreldes tekstist pingul slaididega. Sama kehtib ka andmete puhul: andmete visualiseerimine ja visuaalne analüütika aitab paremini tuvastada andmetes seoseid ja trende. Need omakorda viivad meid andmetest tuleneva olulise informatsioonini, mille põhjal saame langetada õigel ajal meile kasulikke otsuseid.
Andmete visualiseerimine ja analüüs – kuidas see toimib (näide)
Paljudel on andmed Exceli tabelites. Võtame aluseks ühe sellise tabeli, kus on välja toodud ühe fiktiivse kontoritarvete müügiga tegeleva ettevõtte kasumid kaubagruppide ja segmentide lõikes.
Kui soovime siit tuvastada, millises kaubagrupis ja/või segmendis on tulemused paremad ja kus halvemad, siis peame hoolikalt tabelit vaatama, et leida õiged numbrid. Rakendame aga nüüd sama tabeli peal ühte visuaalse analüüsi esmast võtet ning värvime numbrid suuremast väiksemani kasutades erinevaid värvivariatsioone.
Nüüd on juba märksa lihtsam tuvastada, kus meil läheb hästi ja kus läheb halvasti vaadates värvi ja selle tumeduse järgi. Kuid põhjalikuma võrdluse teostamiseks peame ikka numbreid võrdlema ja lähedasi värvitoonide erinevusi on silmal siiski raske tuvastada. Seetõttu teeme ühe sammu edasi ja muudame andmed tulpadeks:
Nüüd oleme kombineerinud nii värvi kui ka suuruse tulpade abil ning silmal on väga lihtne tuvastada, kus kasum on suurem ja kus on kahjum. Erinevuste tuvastamiseks ei ole vaja võrrelda enam numbreid, vaid palju lihtsamini töötab tulpade võrdlemine. Siit graafikult leiame kindlasti kõige kiiremini, et parim tulemus on telefonide müügis segmendile A. Kui aga soovime siiski näha detailseid numbreid, siis selleks on võimalik kasutada visuaalse analüütika tarkvara võimalusena hüpikmenüüd (tooltip), mis on ka graafikul näidisena kuvatud.
Selles näites on andmeid vähe, kuid tegelikkuses on Exceli aruanded märksa mahukamad ja seetõttu muutub ka visuaalne analüütika veelgi olulisemaks. Lisaks on tähtis arvestada ka visuaalse analüütika kasutamisel, millised meetodid on head andmete visualiseerimiseks ja mida tasub vältida. Näiteks paljulevinud sektordiagramm on visuaalse analüütika parimate praktikate seisukohast diagrammi tüüp, mida sobib kasutada vaid väga harvadel juhtudel.
Miks visuaalne analüütika ja mitte lihtsalt andmete visualiseerimine?
Visuaalse analüütika teostamiseks on olemas spetsiaalsed tarkvarad. Nendega tutvumisel tasub hinnata, kas tarkvara sobib vaid andmete visualiseerimiseks või on see tõepoolest ka hea visuaalse analüütika töövahend. Oluline vahe tuleb välja sellest, et visuaalse analüütika tarkvara puhul kujuneb sinu sobilik andmete visualiseerimise meetod välja andmeanalüüsi töö käigus, mitte ei pea enne töö algust teadma, millist graafikut sa hakkad looma. Lisaks saab visuaalse analüütika tarkvaraga teostada ka põhjalikumat andmeanalüüsi rakendades keerukamaid arvutusi ja mudeleid. See on sobilik kasutamiseks analüütikule ja inimesele , kes ei vaja vaid tehnilist andmete visualiseerimist.
Hea visuaalse analüütika tarkvara soovitab ka kasutajale, milliseid graafiku tüüpe valitud andmetega saab kasutada. Andmete analüüsil on oluline kasutada sobilikke meetodeid, sh graafikutüüpe, värvitooni, värvi heledust, objektide suurust, paigutust, tüüpe jmt. Kõikide nende kasutamisel saab meid aidata visuaalse analüütika tarkvara.
Visuaalse analüütika tarkvara
Väga hea tarkvara visuaalse analüüsi teostamiseks on Tableau. Tableau on kasutajasõbralik tarkvara, mida on lihtne kasutusele võtta ning õppida. Tableau võimaldab koondada analüüsiks andmed erinevatest allikatest, teostada nende baasil põhjaliku analüüsi ning jagada tulemusi teiste organisatsiooni töötajatega. Tableau-l on ka sisseehitatud graafikutüüpide soovitaja Show Me, mis aitab kasutajal valida sobiliku graafiku liigi vahel ja loob selle põhjal automaatselt soovitud graafiku.
Tableau saad proovida tasuta, selleks lae alla Tableau prooviversioon. Tableau õppimisest loe meie eelmisest blogist, kuidas iseseisvalt alustada Tableau õppimisega.
Kui soovid põhjalikumat informatsiooni visuaalse analüütika võimaluste või Tableau kohta, siis võta meiega ühendust ning saame koos põhjalikumalt läbi vaadata, kuidas Tableau sobib sinu andmete analüüsiks ning kuidas saame aidata selle edukal rakendamisel.