Watcom
Компания
  • О компании
  • Команда
  • Партнеры
  • Клиенты
  • Отзывы
  • Отзывы сотрудников
  • Карьера
Решения
  • Система подсчета посетителей
  • Wi-Fi-аналитика Shopster
  • Маркетинговые исследования
  • Распознавание лиц
  • Сервисное обслуживание
  • Управление очередью
Кейсы
  • Торговые центры
  • Ритейл
Мероприятия
Новости
Блог
Контакты
Ещё
    Задать вопрос
    +7 (495) 640-40-79
    Заказать звонок
    info@watcom.ru
    Россия, Москва, 2-я Хуторская улица, 38А
    • Вконтакте
    • Facebook
    • Instagram
    • YouTube
    +7 (495) 640-40-79
    Заказать звонок
    Watcom
    Компания
    • О компании
    • Команда
    • Партнеры
    • Клиенты
    • Отзывы
    • Отзывы сотрудников
    • Карьера
    Решения
    • Система подсчета посетителей
      Система подсчета посетителей
    • Wi-Fi-аналитика Shopster
      Wi-Fi-аналитика Shopster
    • Маркетинговые исследования
      Маркетинговые исследования
    • Распознавание лиц
      Распознавание лиц
    • Сервисное обслуживание
      Сервисное обслуживание
    • Управление очередью
      Управление очередью
    Кейсы
    • Торговые центры
      Торговые центры
    • Ритейл
    Мероприятия
    Новости
    Блог
    Контакты
      Watcom
      Компания
      • О компании
      • Команда
      • Партнеры
      • Клиенты
      • Отзывы
      • Отзывы сотрудников
      • Карьера
      Решения
      • Система подсчета посетителей
        Система подсчета посетителей
      • Wi-Fi-аналитика Shopster
        Wi-Fi-аналитика Shopster
      • Маркетинговые исследования
        Маркетинговые исследования
      • Распознавание лиц
        Распознавание лиц
      • Сервисное обслуживание
        Сервисное обслуживание
      • Управление очередью
        Управление очередью
      Кейсы
      • Торговые центры
        Торговые центры
      • Ритейл
      Мероприятия
      Новости
      Блог
      Контакты
        Watcom
        Watcom
        • Компания
          • Назад
          • Компания
          • О компании
          • Команда
          • Партнеры
          • Клиенты
          • Отзывы
          • Отзывы сотрудников
          • Карьера
        • Решения
          • Назад
          • Решения
          • Система подсчета посетителей
          • Wi-Fi-аналитика Shopster
          • Маркетинговые исследования
          • Распознавание лиц
          • Сервисное обслуживание
          • Управление очередью
        • Кейсы
          • Назад
          • Кейсы
          • Торговые центры
          • Ритейл
        • Мероприятия
        • Новости
        • Блог
        • Контакты
        • +7 (495) 640-40-79
        info@watcom.ru
        Россия, Москва, 2-я Хуторская улица, 38А
        • Вконтакте
        • Facebook
        • Instagram
        • YouTube
        • Главная
        • Блог
        • Аналитика
        • Визуализация данных: best practices и правила мастерства

        Визуализация данных: best practices и правила мастерства

        Визуализация данных: best practices и правила мастерства
        11 октября 2017
        Аналитика
        В предыдущей статье Две проблемы визуализации данных: Как не запутать себя и других мы обсудили основные проблемы, которые возникают, когда необходимо подать информацию в графическом виде. В этой статье мы поговорим о выборе подходящего графика для конкретной задачи и общих правилах визуализации

        Выбор правильного графика:

        Каждый из нас постоянно сталкивается с тем, что нужно представить информацию графически. Но какую диаграмму для этого лучше выбрать? Один из авторов книг по правилам презентаций, Эндрю Абела составил схему, позволяющую ответить на этот вопрос.

        Выбор правильного графика

         

        Пример 1: Анализ среднего чека

        Для кого актуально: Аналитики розничных сетей, директора магазинов, маркетологи

        Например, вы хотите показать Распределение (Distribution) – сколько люди тратят в среднем (Single Variable) в магазине вашей сети? За день у вас было 1000 чеков, и вы решили разделить их на 5 групп (Few Data Points), следовательно, по этой схеме вы получите следующую столбчатую диаграмму:

        Анализ среднего чека

        Вывод:

        Этот график не нуждается в дополнительной информации. Средний чек для большой части клиентов составляет 500-1000 рублей. Подобный график можно сопоставить с ценовой политикой нашего магазина, и либо оставить ситуацию как есть, если нас устраивает подобное положение дел. Если же мы хотим, чтобы сумма среднего чека увеличилась, например, чтобы большинство чеков было в группе 1000-2000 рублей, то нам следует предпринять меры (акции, скидки, программа лояльности) и контролировать их эффект строя аналогичные графики до/после.

        Пример 2: Анализ посещаемости пула арендаторов

        Для кого актуально: Аналитики управляющих компаний, управляющие ТЦ

        В нашем ТЦ Shop Mall расположено пять арендаторов, каждого из которых мы хотим оценить по трём параметрам: средний оборот, средняя посещаемость в день, динамика посещаемости по сравнению с прошлым годом.

        Мы хотим показать связь (Relationship) по трём параметрам (Three Variables), а значит мы будем использовать пузырьковую диаграмму. Размер пузырьков определяется средним оборотом магазина. Цвет также будет отражать оборот – чем он темнее, тем больше средний оборот магазина:

        Анализ посещаемости пула арендаторов

        Вывод:

        В качестве аренды наши арендаторы платят % с оборота, поэтому нам важна не только посещаемость магазинов, но и выручка, которую они получают в среднем в день. Наиболее крупные по графику – Супермаркет и магазин элитной одежды Mr. Gregor. Последний сильно потерял в посещаемости, однако его оборот остаётся достаточно большим.

        В наших интересах – предоставить поддержку Mr. Gregor и предложить помощь в повышении его посещаемости (рекламные акции, дополнительные стенды, партнёрская программа), поскольку этот арендатор по обороту стоит нескольких маленьких (Аплинк, Digital Wind, Marco Bossi).

        Правила хороших визуализаций

        Теперь, после практических примером подытожим три общих правила, которые делают их такими полезными:

        1. 1) Визуализация должна отвечать на заданный вопрос
        2. 2) Визуализация должна быть понятна без сопроводительного текста
        3. 3) В визуализации не должно быть избыточной информации

        Избыточность информации проверяется простым способом – если удаление информации не уменьшает информативности визуализации, то её необходимо убрать.

        Руководствуясь схемой выше и этими простыми правилами, вы сможете по-новому взглянуть на задачи, которые выполняли ранее. Умение правильно извлечь, обработать и подать информацию в наше время, когда вокруг столько данных - залог успеха любой организации и профессионала.

        Рекомендации

        Если вам пришлась по душе данная тема, и вы хотите научиться делать качественные визуализации, то советуем вам изучить нашу статью "Две проблемы визуализации данных: Как не запутать себя и других", в этой статье мы затронули тему плохих визуализаций и двух основных причин, по которым они появляются..

        Тажке, вам могут быть интересны следующие материалы. Их авторы хорошо известны и зарекомендовали себя экспертами в графическом представлении информации:

        • “The visual display of quantitative information” Эдвард Тафти, исследователь методов визуализации и классик всего направления, сформулировавший принцип data-ink ratio.
        • “Visualize This” Нейтан Яу специалист по визуализации, который работал с такими компаниями, как New York Times, CNN, Mozilla и SyFy.
        • “Information is Beautiful” Дэвид МакКэндлес - журналист и дизайнер, чьи работы в области инфографики были опубликованы более чем в сорока изданиях по всему миру, включая The Guardian, Wired и Die Zeit.
        • Advanced Presentations by Design: Creating Communication that Drives Action 2nd Edition A. Abela
        Обратитесь за консультацией к специалистам Watcom и подберите оптимальное для вас решение.
        Заказать услугу

        Подписаться на
        рассылку

        Будьте в курсе последних новостей отрасли

        Подписаться

        Публикации

        Технология Big Data в торговой недвижимости: сложности внедрения и окупаемость
        Советы
        —
        14.08.2017
        Технология Big Data в торговой недвижимости: сложности внедрения и окупаемость

        Управляющий партнер компании Watcom Data Consulting Алексей Князев и сложностях внедрения Big Data на российском рынке и сроках окупаемости технологии

        Технология Big Data в коммерческой недвижимости: кейсы, проблемы, перспективы
        Технологии
        —
        28.07.2017
        Технология Big Data в коммерческой недвижимости: кейсы, проблемы, перспективы
        Управляющий партнер компании Watcom Data Consulting Алексей Князев о применении Big Data в сфере коммерческой недвижимости, о степени проникновения технологии, о кейсах использования, об основных сложностях и перспективах больших данных в России.
        • Комментарии
        Загрузка комментариев...
        Поделиться
        Назад к списку
        Компания
        Решения
        Кейсы
        Мероприятия
        Новости
        Блог
        Контакты
        • Вконтакте
        • Facebook
        • Instagram
        • YouTube
        +7 (495) 640-40-79
        Заказать звонок
        info@watcom.ru
        Россия, Москва, 2-я Хуторская улица, 38А
        Подписка на рассылку
        Политика конфиденциальности
        © 2022 Watcom
        Заказать звонок
        Написать сообщение
        Ближайший офис