Основные идеи для анализа данных - Помощь FineReport | Разработка отчетов | Отчетность | Учебные пособия

Основные идеи для анализа данных

1. Обзор

При использовании данных для анализа данных часто приходится применять некоторые базовые аналитические приемы, такие как временные тренды, запросы на углубление, сравнения и так далее.

Эта статья иллюстрирует некоторые основные идеи, обычно используемые для анализа данных.

1.1 Описание

Прежде чем приступать к анализу данных, необходимо подумать о цели анализа и о том, какое послание вы хотите донести до зрителя.

При проведении анализа данных важно уточнить цель анализа, чтобы наглядно представить результаты.

Хорошей программой также является составление "мозговой карты" мышления.

2. Семь типов основных идей для анализа данных

В таблице ниже описаны семь различных основных идей, которые можно использовать для анализа данных, и приведены примеры для каждого подхода.

Типы историй о данных	инструкции
изменение с течением времени	Роль: Используйте временной период, чтобы проиллюстрировать тенденцию.
Изображение недоступно: story_best_practices_drilldown.pngЗапрос на сверление	Цель: задать контекст, чтобы зритель мог лучше понять информацию о данных, относящихся к конкретной категории.
Изображение недоступно: story_best_practices_zoomout.pngсократить штат	Роль: описывает, как то, на чем сосредоточен зритель, соотносится с общей картиной, как конкретный фрагмент контента влияет на общую картину.
Изображение недоступно: story_best_practices_contrast.pngсравнительный	Роль: показать различия между двумя или более темами.
Изображение недоступно: story_best_practices_intersections.pngперекресток	Роль: выделить важные сдвиги, когда одна категория берет верх над другой.
Изображение недоступно: story_best_practices_factors.pngсоображения	Цель: объяснить предмет, разделив его на различные типы или категории.
Изображение недоступно: story_best_practices_outliers.pngвыброс	Цель: показать, что особенно необычно в том или ином исключении или событии.

3. условия

3.1 Простота и целенаправленность

Представление данных требует простоты. Убедитесь, что каждый компонент полезен и что описания, заголовки, легенды или линии сетки можно отменить, если они не нужны.

заранее	за пределами

3.2 Настройка метода адаптации компонента

Компоненты являются распространенной частью анализа данных FineBI. Для этих компонентов данных можно использовать функцию Adaptive Display. Он изменит размер компонента так, чтобы его размер соответствовал создаваемой приборной панели, как показано на следующем рисунке: