Vous devez prendre des décisions commerciales complexes. Comment la visualisation des données peut-elle guider efficacement vos choix ?

A visualização de dados é sobre transformar um amontoado de números em imagens que contam uma história clara e direta. É minha etapa favorita na análise de dados, me sinto um artista contando uma história! ♥ Ter o visual certo, levando em conta uma paleta de cores que faça sentido (e não deixe o usuário com dor de cabeça) pode gerar grandes insights e fazer com que o usuário compreenda a informação apresentada de forma mais clara, rápida e concisa.

Identifying Trend in your data is most important part of your result as business decisions would be based on it too at some extent. You can use Trend lie charts to compare key parameter( for eg. sales), based on time(Month, Year) to understand how it is performing. Also you can include one more parameter in line to understand the trend comparison for 2 categories. There are more charts like bar charts, area chart, funnel chart to understand the trends based on the data type we need to use them effectively for better insights.

Clarify Complex Data Relationships as follows: Identify Patterns and Trends: Visualization can reveal patterns that might not be obvious in raw data, such as seasonal trends, customer behavior shifts, or operational inefficiencies. By visualizing historical data, you can anticipate future outcomes and make informed predictions. Correlation Analysis: Charts like scatter plots and heatmaps can help identify relationships between variables, making it easier to understand which factors influence business outcomes the most

Dicas de gráficos para identificar tendências: 📈 Gráfico de Linhas Para: Acompanhar evolução ao longo do tempo, como vendas mensais. Por que: Facilita ver picos, quedas e tendências gerais. 🔄 Gráfico de Dispersão Para: Explorar a relação entre duas variáveis, como publicidade e receita. Por que: Ajuda a identificar correlações e otimizar investimentos. 📊 Gráfico de Barras Empilhadas Para: Visualizar contribuições de diferentes categorias, como vendas por região. Por que: Destaca mudanças na importância de cada categoria. Esses visuais ajudam a prever tendências e tomar decisões estratégicas! 🚀

In navigating complex business decisions, identifying outliers is crucial as they can reveal significant insights or potential issues. During my tenure at Aditya Birla Finance Limited, I utilized data visualization tools like PowerBI and Tableau to generate reports that highlighted outliers and anomalies in customer data. By using techniques such as box plots and anomaly detection algorithms, I was able to quickly identify unusual data points, enabling deeper analysis. This approach helped us distinguish between one-time events and underlying trends that required strategic action.

Outlier Detection: Visual representations like box plots, line graphs, or control charts make it easier to spot deviations from expected norms. Identifying outliers can be crucial for detecting fraud, errors, or unexpected opportunities.

Destacar valores discrepantes é crucial para realmente entender o que está acontecendo nos seus dados. Outliers podem sinalizar erros no dataset ou abrir portas para novas oportunidades. Ferramentas como o box plot e algoritmos de detecção de anomalias ajudam a identificar rapidamente esses pontos fora do comum. Reconhecendo-os, você pode investigar mais a fundo para decidir se são eventos isolados ou indicativos de algo maior que precisa de atenção. Essa abordagem não só previne problemas, mas também pode revelar oportunidades valiosas. No #PowerBI, utilizando o visual de #Python, é possível criar visualizações estatísticas incríveis que trazem esses insights à tona.

Simplificar a complexidade dos dados é essencial para tomar decisões mais claras e informadas. A visualização de dados faz exatamente isso, transformando grandes volumes de informação em algo mais fácil de entender. Um bom exemplo é um painel interativo no Power BI, que integra diferentes pontos de dados em uma única visão coesa. Isso permite monitorar várias métricas ao mesmo tempo e entender como elas se relacionam. Com essa visão holística, fica muito mais fácil tomar decisões baseadas em dados, sem se sentir sobrecarregado pela complexidade.

Dashboards are great, but with really complex datasets, they might not be efficient enough. In such situations, graph databases and tools for visualizing their outcomes are perfect. Graph databases can help you store data in a way that simplifies finding various relationships and patterns. With an accurate visualization tool, you can easily present it on a knowledge graph, which makes analysis much faster.

In my view it can be done through the following: Compress Large Data Sets: Visualizations summarize vast amounts of data, reducing cognitive load and enabling decision-makers to grasp complex information quickly. This is especially useful when dealing with large or multidimensional datasets. Highlight Key Metrics: Dashboards with KPIs (Key Performance Indicators) allow stakeholders to monitor business performance in real-time. These visuals help executives focus on the most critical areas needing attention.

Data visualizations and dashboards help facilitate discussions with stakeholders by making insights more easier and crisp. Presenting complex data visually makes it easier to engage stakeholders who may or may not have a technical background.