Моделирование и анализ бизнес процессов. визуальный анализ

Анализ метрики, которая является мерой или сводным столбцом

В случае меры или сводного столбца анализ по умолчанию используется для типа непрерывного анализа, описанного . Это значение нельзя изменить. Самое большое различие между анализом столбца или суммированного столбца и неуправляемым числовым столбцом является уровень, на котором выполняется анализ.

В случае неумммаризированных столбцов анализ всегда выполняется на уровне таблицы. В приведенном выше примере цены на жилье мы проанализировали метрику цен на дом, чтобы увидеть, что влияет на цену на жилье для увеличения/уменьшения. Анализ автоматически выполняется на уровне таблицы. Наша таблица имеет уникальный идентификатор для каждого дома, поэтому анализ выполняется на уровне дома.

Для мер и суммированных столбцов мы не сразу знаем, на каком уровне их анализировать. Если цена на жилье была суммирована как средняя, нам потребуется рассмотреть уровень, который мы хотели бы, чтобы эта средняя цена на жилье вычислялась. Это средняя цена на жилье на уровне района? Или, возможно, региональный уровень?

Меры и суммированные столбцы автоматически анализируются на уровне поля «Объяснение» по используемым полям . Представьте себе, что у нас есть три поля в объяснении:качество кухни, тип здания и кондиционер. Средняя цена дома будет вычисляться для каждого уникального сочетания этих трех полей. Часто полезно переключиться на представление таблицы, чтобы посмотреть, как выглядят данные.

Этот анализ очень обобщен и поэтому трудно найти любые шаблоны в данных, на которых он может учиться. Мы должны выполнить анализ на более подробном уровне, чтобы получить лучшие результаты. Если бы мы хотели проанализировать цену на жилье на уровне дома, нам потребуется явно добавить поле идентификатора в анализ. Тем не менее, мы не хотим, чтобы идентификатор дома считался влиятельным. Это не полезно, чтобы узнать, что по мере увеличения идентификатора дома, цена дома увеличивается. Здесь хорошо подходит параметр «Развернуть по полю». Чтобы добавить поля, которые необходимо использовать для настройки уровня анализа, можно использовать для добавления полей без поиска новых факторов влияния.

Ознакомьтесь с тем, как выглядит визуализация после добавления идентификатора к развертыванию. Определив уровень, на котором вы хотите оценить меру, интерпретация факторов влияния точно .

Если вы хотите узнать больше о том, как можно анализировать меры с помощью визуализации ключевых факторов влияния, просмотрите следующее видео. Сведения о том, как Power BI использует ML.NET за кулисами, чтобы понять данные и аналитические сведения о поверхности естественным образом, см. в статье Power BI идентифицирует ключевые факторы влияния с помощью ML.NET.

Примечание.

Это видео может использовать более ранние версии Power BI Desktop или служба Power BI.

Как использовать карты визуального анализа в работе с руководителями

Чаще всего в рамках работы по оптимизации бизнес процессов существуют ряд встреч с владельцами процессов и заинтересованными лицами. Именно на таких встречах карты визуального анализа используются для обозначения проблемных областей, связанных с последующим улучшением процесса. Становится понятно, как проблемы взаимосвязаны между собой. Владельцы и заинтересованные лица указывают, как одна проблемная область влияет на другую.

Также они указывают и объясняют количественные данные, которые показывают размер проблемной области, и определяют критически важные проблемные области. Таким образом, вместо того, чтобы рассматривать большое количество операций в рамках одного процесса, руководители работают с критически важными областями с точки зрения улучшения процесса. 

Используйте визуальный анализ для того, чтобы показать запланированные изменения. Визуально продемонстрируйте, как будет выглядеть процесс после оптимизации и какие выгоды это принесет. Используйте текстовые аннотации для отображения исходных данных и того, как будут выглядеть данные после улучшения.

Для оценки эффекта изменений и расчета данных для отображения используйте функционально-стоимостной анализ. Ниже представлен отрывок из такого анализа.

Визуальный анализ — это метод размещения аналитических данных, классификации проблем и потерь процесса, вклада клиента, времени, рисков и других элементов процесса. Карта представляет собой целостную картинку, позволяющая увидеть очевидное и сфокусироваться на определенных зонах. Также это отличный способ вовлечь участников разных уровней в работу над оптимизацией процесса.

Опорные точки

Исследования показывают, что у нас есть определенные искажения в восприятии в зависимости от типа графика и объектов на нем.

Например, объект, который мы видим в контексте других, более больших объектов, кажется там больше. Когда же мы видим его рядом с маленькими объектами, он кажется нам меньше.

Еще одним интересным наблюдением является то, что когда с графиком идет текст, призывающий обратить внимание на его симметричность, зрителям такой график кажется симметричнее, даже если на самом деле он не является симметричным. Это говорит о том, что аннотации могут иметь большое значение при передаче информации

Визуальный метод анализа структуры металла или сплава

Визуальный метод анализа структуры металла или сплава является одним из основных методов исследования металлов и сплавов. С помощью невооруженного глаза или лупы можно подробно рассмотреть структуру материала, определить его состав, а также оценить его качество и свойства.

Визуальный метод анализа структуры металла или сплава основан на наблюдении его микроструктуры. Микроструктура представляет собой распределение фаз, зерен и других структурных элементов в материале. С помощью невооруженного глаза или лупы можно выявить различные типы структур, такие как гомогенные, жидкокапельные, дендритные и т.д.

При визуальном анализе структуры металла или сплава особое внимание уделяется размеру, форме и распределению зерен. Зерно — это структурный элемент металла, представляющий собой кристаллы, из которых состоит материал

Размер и форма зерен влияют на механические и физические свойства материала, поэтому важно их правильно оценивать. Для визуального анализа структуры металла или сплава используются различные методы подготовки образцов, такие как полировка, травление и отпаривание

Эти методы позволяют улучшить видимость структуры материала и выделить различные фазы и структурные элементы

Для визуального анализа структуры металла или сплава используются различные методы подготовки образцов, такие как полировка, травление и отпаривание. Эти методы позволяют улучшить видимость структуры материала и выделить различные фазы и структурные элементы.

Визуальный метод анализа структуры металла или сплава является неотъемлемой частью общего исследования материалов и имеет большое значение в различных отраслях промышленности, таких как металлургия, машиностроение и авиационная промышленность.

Тени

Глубина. Глубокие тени позволяют получить больший контраст.
При недостаточно глубоких изображение выглядит пыльным и малоконтрастным.

Оттенок. На экране монитора не разглядеть какой бы то ни было
оттенок в тёмных регионах. Даже если его заметите, возможно, это просто
погрешность отображения. Как и в случае с точкой белого, воспользуйтесь в Photoshop
палитрой Info для контроля числовых значений.

Детали. Читабельность деталей в тенях — важный фактор комфортного
восприятия изображения. Непросто найти баланс между глубиной теней и их
читабельностью. Если же вместо деталей проступает цветовой шум или изображение
имеет заметную вуаль, просто «провалите» тени. Пусть лучше в изображении будут
глубокие «плоские» тени, чем бесполезный шум.

Технологический предел. Для изображений в модели CMYK добавляется
необходимость контроля общего предела краски в каждой точке.
Хотя при цветоделении параметр автоматически учитывается программой,
при некоторых операциях коррекции его можно случайно превысить. Как всегда,
основной способ контроля — замер числовых значений в точке. Часто
технологический предел не просто проверяют — к нему «подтягивают» изображение,
для максимально эффективного использования тонового диапазона.

Визуальный метод контроля

Визуальный метод контроля — это способ проверки и оценки выполнения работ, использующий визуальные средства и техники. Он активно применяется в различных сферах деятельности, таких как производство, строительство, дизайн и даже в образовании.

Принципы визуального метода контроля:

• Визуальность. Основная идея этого метода заключается в использовании зрительного анализа для проверки и оценки выполненных работ. Визуальные средства, такие как фотографии, видео или непосредственное наблюдение, позволяют увидеть и оценить даже те детали, которые сложно или невозможно описать словами.
• Объективность. Визуальный метод контроля позволяет увидеть реальное состояние объекта или выполнение работы без субъективных предрассудков. Видимые дефекты, неправильное соответствие требованиям или отклонения от стандартов трудно оспорить, поскольку они видны.
• Документируемость. Визуальный метод контроля позволяет записывать результаты наблюдений и фиксировать их, чтобы иметь доказательства и возможность провести сравнительный анализ. Фотографии, видео и записи позволяют сохранить информацию о состоянии объекта или выполнении работы в определенный момент времени.

Возможности визуального метода контроля:

• Определение качества выполнения работ. Визуальный метод позволяет идентифицировать недостатки, дефекты или отклонения от требований и стандартов. Наблюдение и анализ данных об объекте или работе помогают выявить возможные проблемы и найти способы их устранения.
• Мониторинг изменений и динамики. Визуальный метод контроля позволяет видеть изменения, происходящие с объектом или на протяжении выполнения работ. С помощью фотографий или видеозаписей можно отслеживать динамику изменений и прогресс выполнения работ.
• Сравнительный анализ. Визуальный метод контроля позволяет сравнивать объекты или выполнение работ с определенными стандартами или требованиями. С помощью фотографий или записей можно провести сравнение и оценить соответствие.

Визуальный метод контроля является эффективным инструментом для проверки и оценки выполнения работ. Визуальность, объективность и документируемость делают его незаменимым в таких областях, где качество и соответствие требованиям играют важную роль.

Четыре признака удачной визуализации

По мнению авторов книги Beautiful Visualization Ноя Ильински (Noah Iliinsky) и Джули Стил (Julie Steele) , удачную визуализацию определяют четыре основных фактора:

1. Новизна. Хорошая визуализация должна быть не только эффективной, но и предлагать свежий взгляд на вещи, выводить результаты анализа данных на новый уровень понимания.
2. Информативность. Одна из основных целей визуализации — донести до пользователя необходимую информацию — именно это является залогом принятия правильных решений.
3. Простота. Визуализация не должна быть перегружена лишней информацией, доступ к тем или иным показателям должен осуществляться простым и кратчайшим путем.
4. Эстетика. Слои, линии, формы и цвета играют немаловажную роль в восприятии визуальной информации.

Визуализация данных в Google Data Studio

На момент написания статьи Google Data Studio поддерживает 15 визуальных элементов:

• динамические ряды;
• гистограмма;
• круговая диаграмма;
• таблица;
• географическая карта;
• сводка;
• точечная диаграмма;
• линейчатая диаграмма;
• диаграмма с областями;
• текст;
• изображение;
• прямоугольник;
• круг;
• диапазон дат;
• фильтры.

Условно все визуальные элементы разбиты на три группы:

• элементы для визуализации данных;
• элементы оформления;
• элементы для фильтрации данных.

1. Чтобы добавить визуальный элемент в отчёт, достаточно указать, какой элемент вы хотите добавить, и выделить на отчёте область в которую хотите добавить этот элемент.

2. Чтобы построить отчет в разрезе рекламных кампаний по доле потерянных конверсий, в области настроек гистограммы в правой части экрана вместо добавленного по умолчанию показателя «Клики», ставим показатель «Доля полученных конверсий».

Затем добавляем ещё два показателя: «Доля потерянных конверсий по бюджету» и «Доля потерянных конверсий по рейтингу».

3. Переходим на вкладку «Стиль» в настройках гистограммы и убираем галочку «Один цвет», ставим галочку «Многоуровневые столбцы» и выставляем цвет данных.

4. В результате у нас получится такой отчёт:

Мы уже рассказывали об этом отчете в других статьях, когда получали его с помощью языка R и Supermetrics.

Gephi

Цветные области представляют кластеры данных, которые система считает похожими.

Когда люди говорят о связанности и соотношениях, по сути, они говорят о том, как некие точки связаны друг с другом по отношению к другим точкам. Эти «точки» могут быть людьми в компании, словами в документе или футбольными пасами — математика воспринимает все одинаково.

Gephi может не только обрабатывать большие массивы данных и создавать красивые визуализации, но также очищать и сортировать данные. Это очень нишевый пример использования и сложный программный продукт, но он даст фору всем, кто не знает об этом сокровище.

Визуальная оценка

Визуальная оценка — простой и естественный метод анализа изображения.
Резонно предположить: даже если на экране картинка выглядит плохо, вряд ли
стоит ожидать качественного результата при печати. Но при визуальной оценке
возникают погрешности, связанные с точностью цветопередачи монитора и эффектами
зрительной адаптации (зависящие, кстати, от самой картинки, окружения и даже
самочувствия оператора). Визуальная оценка — только повод заподозрить наличие
дефектов, которые следует внимательно проверить другими методами. Главное
преимущество визуальной оценки — простота и скорость. Профессионал определяет
дефекты изображения практически мгновенно, ибо знает, что искать.

Как описывать изображения

У вас нет опыта в искусстве? Не волнуйся. Вы, вероятно, знаете намного больше, чем думаете. Современные люди каждый день окружены образами.

Каждый может анализировать изображения: даже если вы не знаете, как люди анализируют искусство, вы будете знакомы со многими уловками, которые используют художники, чтобы вызвать реакцию у читателя, например, делая наиболее важные изображения больше и легче., а менее важные на заднем плане или затемняются. Вы также можете легко распознать символические цвета, например, красный означает чрезвычайную ситуацию, кровь или опасность; зеленый означает безопасность и близость к природе, а синий означает прохладу и расслабление.

Начните с внимательного изучения: большинство статей о визуальном анализе потребуют яркого и яркого описания изображения наряду с анализом визуальной композиции изображения, чтобы объяснить, как художник объединяет изображение, чтобы создать смысл. Просто опишите изображение, которое вы видите, и используйте приведенную ниже таблицу, чтобы использовать правильные термины.

Доверяйте своим глазам: вы можете изучить изображение, прежде чем изучать историю изображения, чтобы вы могли записывать свои мысли, не подвергаясь влиянию других людей.

Используйте диаграммы и вопросы для справки: начните визуальный анализ описания с получения отличной копии изображения и внимательного изучения. Посмотрите на приведенную ниже таблицу и ответьте на важные вопросы, которые помогут вам увидеть различные визуальные элементы.

Как только вы найдете ответы на все эти вопросы – основа будет готова.

Вашей задачей с этого момента будет обеспечение соответствия между
целями и методами визуализации, а также контроль за положительной
реакцией пользователей. Разъяснение синтаксиса и семантики структуры
поможет правильно интерпретировать информацию как по структуре, так и по
смыслу.

Обратите внимание, что это относится не только к текстовому контенту,
но и к графике, и значкам. Они также должны соответствовать одному
стилю (размер, форма, цвет и положение)

Помните: все, что появляется на
вашем веб-сайте, является средством обратной связи, и вы не должны
ничего упускать из виду.

Для создания хорошей визуализации данных лучше всего использовать
простые линии и несложные геометрические фигуры. Элементы можно
объединять между собой, но при этом они не должны создавать путаницу.

Было проведено множество исследований для того, чтобы проверить, как
аудитория воспринимает немаркированные графики и бары. Почти все они
подтвердили вывод, что люди понимают визуальную связь между ними, даже
если базовые данные не соответствуют их ожиданиям.

Возможности

Визуальный метод контроля предоставляет ряд возможностей для эффективного обнаружения и исправления ошибок:

• Визуальная проверка верстки: использование визуального метода контроля позволяет легко определить проблемные области верстки, такие как неправильное выравнивание элементов или перекрытие текста.
• Обнаружение графических ошибок: с помощью визуального метода можно быстро заметить различные недочёты в графическом дизайне, такие как неправильные цвета или несоответствие шрифта.
• Анализ композиции: визуальный метод позволяет оценить композицию веб-страницы и выявить неправильное размещение элементов или неконсистентность дизайна.
• Исследование пользовательского опыта: с помощью визуального метода можно проанализировать, как пользователь взаимодействует с веб-страницей и обнаружить возможные проблемы юзабилити.
• Сравнение версий: визуальный метод контроля позволяет сравнивать различные версии веб-страницы или макета, что помогает отслеживать внесенные изменения и контролировать их правильность.

Таблицы: при использовании таблиц можно представить сравнительные данные или более сложные структуры информации с помощью столбцов и строк.

Списки: списки позволяют более удобно представить информацию в виде перечисления, что делает ее более структурированной и легкой для восприятия.

Парный график

Если нужно полноценно и со всех сторон изучить связь одних данных с другими, используют парный график. 

Мы возьмём встроенный в библиотеку датасет про лепестки ириса. График покажет связь между тремя сортами ириса (setosa, versicolor и virginica) и длиной их лепестков (sepal и petal). Если по-человечески это потом расшифровать, вы поймёте, какие лепестки у каких сортов ириса бывают и как одни отличить от других. 

Парный график будет визуализизирован двумя способами: точками данных и графиком частотности каких-то данных. Точки — понятно: вот есть конкретные образцы ириса, вот такие у него лепестки. А частотность интересна: благодаря ей можно увидеть, насколько часто какие-то значения встречаются в каком-то диапазоне. Например, в самой первой ячейке будет видно, что у сорта setosa длина лепестка Sepal чаще всего маленькая, а у versicolor и virginica бывают разные, но в целом они подлиннее. Это, получается, выводы по одному конкретному измерению данных. 

3. Вызывают удовольствие

В ходе эксперимента участники смотрели серию изображений, пока за их реакцией наблюдали. Некоторые из этих изображений было легче распознать, а другие – нет.

Поскольку изменения в выражении лица слишком малозаметны и слишком кратковременны, чтобы наблюдатели могли их заметить, на щеках, бровях и вокруг глаз было установлено оборудование для наблюдения за признаками перепадов настроения.

Как и ожидалось, люди демонстрировали легкую улыбку и расслабляли лоб, когда изображения было легче увидеть и распознать. Когнитивный комфорт связан с хорошими ощущениями.

Использование визуальных элементов также доставляет пользователям удовольствие при использовании продукта.

Новая карта истории

Визуализация: Джозеф Пристли (Joseph Priestley)Подробности: Википедия

Наглядный и информативный способ представить объемную и сложную хронику истории человеческой цивилизации.

Джозеф Пристли известен двумя своими хронологическими таблицами

Первая – это хронология жизней выдающихся мужей, лидеров и философов на протяжении 700 лет истории, и внимание обращается на то, какие люди проявляли себя в одни и те же исторические периоды. Карта биографий, во всей своей простоте, остается одной из самых важных визуализаций в истории

Его вторая таблица развивает приемы хронологического графика для создания новой карты истории. Аналогичной первой таблице, это хроника, которая показывает одновременное существование крупных империй и культур на протяжении истории и их взаимное влияние. В качестве нововведения Пристли добавил цвет, размер и новаторскую географическую ось Y – и результатом стала завораживающая наглядная история, которая повествует красноречивее всяких слов. Это очень насыщенный график и в то же время бесконечно изобретательный. В свое время он стал оригинальной и заметной находкой.

Актуальность для ВА

Сейчас в бизнесе как никогда актуальна data-driven культура — принятие решений на основе данных.

Конечно, data-driven decisions — это не новое понятие. Руководители и управленцы всегда принимали решения, основываясь не только на интуиции, но и на фактах, отчетах и поступающей информации. Всегда были данные, и всегда на них базировались решения.

С развитием прогресса данных стало невероятно много. И вроде, чем больше данных, тем больше возможностей извлечь пользу. При этом одна из часто высказываемых бизнесом проблем сформулирована так: «Много данных, мало понимания». Мы научились собирать информацию, но ее не всегда достаточно для принятия лучших управленческих решений.

Массивы данных, оформленные в виде больших таблиц или описанные словами, трудно понять, а значит, на них сложно опереться при выборе решения. Но те же самые данные в правильной визуализации помогут донести информацию эффективно.

Умение работать с бизнес-данными стало настолько важным, что IIBA (Международный институт бизнес-анализа) недавно вывел на рынок новую сертификацию. Звучит она как CBDA — Certification in Business Data Analytics.

IIBA выделяет три направления, в которых может развиваться бизнес-аналитик:

• Enterprise — работа в больших бизнесах, сложных структурах, организациях в качестве штатных сотрудников, внутренних аналитиков либо аутсорс-аналитиков. В Enterprise есть свои наборы инструментов, техник, подходов.
• Agile — чаще всего это деятельность в аутсорс-проектах.
• Digital — работа с цифровыми бизнесами. В digital-сфере будет обязательным умение наглядно представлять данные с помощью специальных инструментов.

Мне как бизнес-аналитику ближе направления Enterprise и Agile, но кое-что о визуализации данных знаю и использую эти знания в повседневной деятельности. Оказалось, что наглядные презентации актуальны не только для digital-аналитиков, но и для всех ВА.

Приведу четыре примера, когда без визуализации не обойтись:

1. Если аналитик на проекте делает дашборды, графики, репортинг — ему надо точно понимать основы визуализации, чтобы эффективно работать с требованиями по улучшению и развитию продукта.
2. Большой бизнес всегда содержит много данных, отчетов, поэтому умение визуализировать массивы информации очень пригодится.
3. В аутсорс-компаниях нужно предоставлять ясные отчеты менеджменту внутри их корпоративных структур, проджект- и аккаунт-менеджмента.
4. Иногда ВА приходится наглядно показывать отчетность своим клиентам. Например, демонстрировать степень проработанности бэклога или отразить связь между функционалом (имплементированной фичей) и ценностью для бизнеса в деньгах.

В целом все, что актуально для бизнеса — актуально и для ВА

Представление данных в понятном виде очень важно для бизнеса

Большинство людей понимает зрительные образы проще и быстрее, чем слова или таблицы. Почему так происходит, станет понятно, если разобрать несколько фактов о зрении и мозге.