Excel - Le nuage de points Vidéo

Découvrez comment créer des graphiques de nuage de points dans Microsoft 365 en utilisant des données réelles.
Cette vidéo présente les étapes clés pour ajouter des points, personnaliser les axes et les étiquettes de données, et choisir la bonne visualisation en fonction de vos données.
Obtenez des conseils pratiques pour afficher clairement les relations entre deux ou plusieurs propriétés pour mieux comprendre l'évolution de vos chiffres d'affaires, trafic mensuel ou courbes épidémiologiques.
Cette ressource est utile pour tous les professionnels souhaitant améliorer leur compréhension de la datavisualisation dans Microsoft 365. Suivez cette formation pour créer facilement des graphiques de nuage de points professionnels et mieux comprendre vos données.

  • 03:29
  • 883 vues

Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est de démontrer comment analyser des données de produits à l'aide de visualisations graphiques, en se concentrant sur la relation entre le prix d'un produit et son taux de conversion sur un site e-commerce.

Chapitres :

  1. Introduction aux Visualisations de Données
    Cette vidéo présente un ensemble de données qui sera utilisé pour explorer des visualisations. Chaque section de cours sur les graphiques est accompagnée d'un dossier dans les documents de cours, notamment dans les sections 'étape_4_visualisation_de_vos_données' et '4_relation_entre_propriétés'.
  2. Données à Analyser
    Le tableau contient des informations sur divers produits, incluant : - Le prix du produit - Le taux de conversion (pourcentage de personnes qui achètent après avoir ajouté le produit au panier) - Le chiffre d'affaires généré par le produit - La catégorie et le type de relation avec le produit Ces données permettent de répondre à des questions clés sur la performance des produits.
  3. Analyse de la Relation entre le Prix et le Taux de Conversion
    La première question à explorer est : existe-t-il une relation entre le taux de conversion et le prix du produit ? Pour cela, il faut sélectionner les colonnes correspondantes dans le tableau et créer un nuage de points. - Accédez à l'onglet 'Insertion'. - Sélectionnez 'Nuage de points' pour visualiser les données. - Étendez le graphique pour une meilleure visibilité. Chaque point sur le graphique représente un produit, et il semble y avoir une corrélation potentielle entre le prix et le taux de conversion.
  4. Ajout d'une Courbe de Tendance
    Pour valider la relation observée, une courbe de tendance peut être ajoutée au graphique. Cela permet de visualiser la proximité des points par rapport à la tendance. - Ajoutez une courbe de tendance pour voir si les points se regroupent autour de celle-ci. - L'analyse montre que plus le prix est élevé, plus le taux de conversion est faible, ce qui peut indiquer que les clients réfléchissent davantage avant d'acheter des produits coûteux.
  5. Ajustement de l'Échelle du Graphique
    Un problème identifié est que l'échelle du graphique commence à 0, ce qui laisse une grande partie du graphique vide. Pour corriger cela : - Cliquez sur l'axe des abscisses. - Accédez à 'Mise en forme de l'axe'. - Ajustez le minimum à une valeur plus élevée (par exemple, 70 ou 80). Cela permet d'espacer les points et d'utiliser efficacement l'espace du graphique, tout en mettant en valeur des valeurs aberrantes.

FAQ :

Qu'est-ce que le taux de conversion et pourquoi est-il important?

Le taux de conversion est le pourcentage de visiteurs qui effectuent une action souhaitée sur un site web, comme un achat. Il est important car il permet d'évaluer l'efficacité d'un site e-commerce et d'optimiser les stratégies de vente.

Comment créer un nuage de points dans un logiciel de visualisation de données?

Pour créer un nuage de points, sélectionnez les deux colonnes de données que vous souhaitez comparer, puis choisissez l'option 'Nuage de points' dans le menu d'insertion de votre logiciel. Cela affichera les données sous forme de points sur un graphique.

Comment interpréter une courbe de tendance sur un graphique?

Une courbe de tendance montre la direction générale des données. Si la courbe monte, cela indique une relation positive entre les variables; si elle descend, cela indique une relation négative. L'analyse de la courbe peut aider à comprendre les tendances sous-jacentes.

Pourquoi est-il nécessaire d'ajuster l'échelle des axes sur un graphique?

Ajuster l'échelle des axes permet de mieux visualiser les données, d'éviter des espaces vides et de mettre en valeur des valeurs aberrantes. Cela rend le graphique plus lisible et informatif.

Quelles sont les implications d'une relation entre le prix d'un produit et son taux de conversion?

Une relation entre le prix d'un produit et son taux de conversion peut indiquer que des prix plus élevés entraînent une baisse des conversions. Cela peut être dû à une réflexion accrue des consommateurs sur leur volonté d'acheter, influencée par le coût.

Quelques cas d'usages :

Analyse des performances des produits sur un site e-commerce

Utiliser le taux de conversion et le prix des produits pour analyser les performances des ventes. En créant un nuage de points, les responsables marketing peuvent identifier des tendances et ajuster les prix pour maximiser les conversions.

Optimisation des stratégies de prix

Les analystes de données peuvent utiliser des courbes de tendance pour déterminer comment les variations de prix affectent le comportement d'achat. Cela permet d'optimiser les stratégies de prix pour améliorer le chiffre d'affaires.

Identification des valeurs aberrantes dans les ventes

En ajustant l'échelle des axes sur un graphique de ventes, les équipes peuvent identifier des valeurs aberrantes qui pourraient indiquer des erreurs de données ou des opportunités de marché. Cela aide à prendre des décisions éclairées sur les produits.

Évaluation de l'impact des promotions sur le taux de conversion

Les responsables de la vente peuvent analyser les données de conversion avant et après une promotion en utilisant des nuages de points pour visualiser l'impact des réductions de prix sur le comportement d'achat des consommateurs.

Suivi des tendances de consommation

Les entreprises peuvent suivre les tendances de consommation en utilisant des graphiques pour visualiser les relations entre le prix et le taux de conversion au fil du temps, permettant ainsi d'ajuster les stratégies de marketing et de vente en conséquence.

Glossaire :

taux de conversion

Le taux de conversion est le pourcentage de visiteurs d'un site web qui effectuent une action souhaitée, comme acheter un produit. Par exemple, si 100 personnes ajoutent un produit à leur panier et que 10 d'entre elles finalisent l'achat, le taux de conversion est de 10%.

nuage de points

Un nuage de points est un type de graphique qui utilise des points pour représenter les valeurs de deux variables. Chaque point sur le graphique correspond à une observation, permettant d'identifier des tendances ou des corrélations entre les variables.

courbe de tendance

Une courbe de tendance est une ligne tracée sur un graphique qui montre la direction générale des données. Elle aide à visualiser la relation entre les variables et à prédire des valeurs futures.

échelle des axes

L'échelle des axes d'un graphique détermine les valeurs minimales et maximales affichées sur les axes. Ajuster l'échelle peut aider à mieux visualiser les données et à éviter des espaces vides sur le graphique.

valeurs aberrantes

Les valeurs aberrantes sont des points de données qui se situent loin des autres observations dans un ensemble de données. Elles peuvent indiquer des erreurs de mesure ou des phénomènes intéressants à étudier.

résultat(s)
00:00:02
va avoir ce jeu de données qui est ici. Donc,
00:00:05
pour rappel, vous avez sur chacune des
00:00:07
sections de cours sur les graphiques,
00:00:09
à chaque fois vous allez avoir un dossier
00:00:12
dans les documents de cours,
00:00:14
donc ici dans étape_4,_visualisation_de_vos_données
00:00:16
et dans 4_relation_entre_propriétés,
00:00:19
vous avez ce cours qui est ici et donc à
00:00:21
l'intérieur, vous allez avoir ce tableau qui
00:00:23
contient des informations sur des produits,
00:00:25
donc à savoir leur prix,
00:00:27
le taux de conversion,
00:00:28
donc là il faut se projeter sur un
00:00:31
site e-commerce où pour 100 personnes
00:00:34
qui mettent ce produit en panier
00:00:36
combien vont aller finalement le commander ?
00:00:39
Est-ce qu'il va y avoir de la déperdition sur
00:00:41
chacune des étapes du tunnel d'achat ?
00:00:44
Ensuite, on aura le chiffre d'affaires
00:00:47
qui a été généré par le produit.
00:00:50
Et finalement, à quelle catégorie,
00:00:52
quel type de relation
00:00:55
avec le produit.
00:00:57
Donc on va avoir trois réponses
00:00:59
à trouver pour
00:01:01
les questions qui sont dans
00:01:02
ce document. Et la première,
00:01:04
c'est existe-t-il une relation entre le
00:01:06
taux de conversion et le prix du produit.
00:01:08
Donc pour ça, on va
00:01:10
aller sélectionner les deux colonnes en question,
00:01:12
donc le prix du produit et le
00:01:14
taux de conversion.
00:01:15
On va aller ici dans l'Insertion,
00:01:16
aller dans le Nuage de points et aller ici
00:01:20
sélectionner cette visualisation
00:01:21
Nuage de points.
00:01:23
On va aller un petit peu l'étendre ici.
00:01:28
Et donc on voit qu'effectivement
00:01:30
il semble y avoir quelque chose,
00:01:32
donc là je ne cache rien,
00:01:33
ce sont exactement les données qui étaient
00:01:36
présentes dans la présentation,
00:01:38
sur la partie théorique.
00:01:39
Donc chaque point,
00:01:40
pour rappel,
00:01:41
représente un produit et donc
00:01:43
effectivement là on sent qu'il y
00:01:45
a quand même potentiellement une
00:01:47
corrélation qui peut exister entre les deux.
00:01:50
Et pour ça, on va
00:01:54
ajouter une courbe de tendance.
00:01:58
Ici.
00:02:01
Courbe de tendance qui va nous permettre
00:02:03
effectivement d'aller valider.
00:02:04
On voit que tous les points sont assez
00:02:05
proches de cette courbe de tendance qui
00:02:07
indique qu'il y a potentiellement
00:02:09
effectivement une relation entre le taux
00:02:11
de conversion et le prix du produit.
00:02:12
Qu'est ce que ça veut dire ?
00:02:14
C'est que tout simplement,
00:02:17
plus le prix du produit est élevé et
00:02:19
plus le taux de conversion est faible,
00:02:22
ce qui pourrait peut-être expliquer
00:02:23
effectivement par des personnes qui
00:02:25
réfléchissent un petit peu plus sur
00:02:26
la vraie volonté d'acheter le
00:02:28
produit parce que c'est assez engageant
00:02:30
pour eux en termes financiers.
00:02:33
Donc là j'ai rajouté ma courbe de tendance.
00:02:35
Petit souci que je peux voir,
00:02:36
c'est que du coup l'échelle commence à 0
00:02:38
au lieu de commencer par le premier point,
00:02:40
ce qui fait qu'il y a la moitié
00:02:42
du graphique qui est vide.
00:02:43
Donc pour ça, on va pouvoir le
00:02:45
corriger ici en cliquant
00:02:46
sur l'axe des abscisses,
00:02:47
aller sur mise en forme de l'axe et
00:02:50
ici aller placer un minimum qui
00:02:51
sera un peu plus haut,
00:02:53
donc là par exemple on peut le mettre à 70.
00:02:58
Et du coup on pourra
00:03:00
même le mettre à 80.
00:03:04
Voilà et là, du coup,
00:03:05
ça permet d'espacer beaucoup plus
00:03:07
les points les uns entre les autres,
00:03:09
de bien utiliser tout l'espace
00:03:10
du graphique et en plus de ça de
00:03:13
mettre potentiellement en valeur
00:03:14
justement des
00:03:15
valeurs aberrantes avec typiquement,
00:03:17
ici, ce point qui est
00:03:19
un petit peu éloigné,
00:03:20
même si quand même il reste dans la tendance.
00:03:22
Donc rien d'alarmiste par rapport
00:03:25
aux autres.

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résultat(s)
00:00:02
У меня будет этот набор данных, который находится здесь. Следовательно
00:00:05
Напоминаем, что у вас есть на каждом из
00:00:07
разделы курса на графиках,
00:00:09
Каждый раз у вас будет файл
00:00:12
в материалах курса,
00:00:14
Итак, здесь, в étape_4,_visualisation_de_vos_données
00:00:16
и в 4_relation_entre_propriétés,
00:00:19
У вас есть этот курс, который находится здесь и, следовательно, в
00:00:21
Внутри у вас будет эта картина, которая
00:00:23
содержит информацию о продукте,
00:00:25
так что именно их цена,
00:00:27
коэффициент конверсии,
00:00:28
Итак, здесь мы должны спроецировать себя на
00:00:31
Сайт электронной коммерции на 100 человек
00:00:34
Кто положил этот товар в корзину
00:00:36
Сколько их наконец закажут?
00:00:39
Будет ли потеря на
00:00:41
Каждый шаг воронки покупок?
00:00:44
Тогда у нас будет оборот
00:00:47
который был сгенерирован продуктом.
00:00:50
И, наконец, к какой категории,
00:00:52
Какие отношения
00:00:55
с продуктом.
00:00:57
Итак, у нас будет три ответа
00:00:59
Чтобы найти
00:01:01
Вопросы, которые есть в
00:01:02
настоящего документа. И первое,
00:01:04
Есть ли связь между
00:01:06
коэффициент конверсии и цена товара.
00:01:08
Так что для этого мы будем
00:01:10
Идите и выберите два столбца, о которых идет речь,
00:01:12
Таким образом, цена продукта и
00:01:14
Показатель.
00:01:15
Мы собираемся пойти сюда, в Вставку,
00:01:16
перейдите в Облако очков и перейдите сюда
00:01:20
Выберите эту визуализацию
00:01:21
Диаграмма рассеяния.
00:01:23
Здесь мы собираемся немного расширить его.
00:01:28
И мы видим, что это действительно
00:01:30
вроде что-то есть,
00:01:32
Так что там я ничего не скрываю,
00:01:33
Это именно те данные, которые были
00:01:36
присутствовать на презентации,
00:01:38
по теоретической части.
00:01:39
Так что каждый пункт,
00:01:40
Напоминаем, что
00:01:41
представляет собой продукт и, следовательно,
00:01:43
Действительно, там мы чувствуем, что есть
00:01:45
по-прежнему потенциально имеет
00:01:47
корреляция, которая может существовать между ними.
00:01:50
И для этого мы будем
00:01:54
Добавьте линию тренда.
00:01:58
Здесь.
00:02:01
Линия тренда, которая позволит нам
00:02:03
Эффективно, чтобы пройти проверку.
00:02:04
Мы видим, что по всем пунктам достаточно
00:02:05
близко к этой линии тренда, которая
00:02:07
указывает на то, что потенциально существует
00:02:09
Эффективно взаимосвязь между ставкой
00:02:11
конверсия и цена товара.
00:02:12
Что это значит?
00:02:14
Это очень просто,
00:02:17
чем выше цена товара, и
00:02:19
чем ниже коэффициент конверсии,
00:02:22
что, возможно, могло бы объяснить
00:02:23
эффективно людьми, которые
00:02:25
Поразмышляйте еще немного о
00:02:26
Истинное желание купить
00:02:28
продукт, потому что он довольно привлекателен
00:02:30
для них в финансовом плане.
00:02:33
Итак, я добавил свою линию тренда.
00:02:35
Маленькое беспокойство, которое я вижу,
00:02:36
разве что вдруг шкала начинается с 0
00:02:38
вместо того, чтобы начинать с первого пункта,
00:02:40
что делает его половиной
00:02:42
пустой диаграммы.
00:02:43
Так что для этого мы сможем
00:02:45
Исправьте здесь, нажав
00:02:46
по оси X,
00:02:47
Перейдите в раздел «Форматирование оси» и
00:02:50
Вот идите разместите минимум, который
00:02:51
будет чуть выше,
00:02:53
Так, там, например, мы можем поставить его на 70.
00:02:58
И вдруг мы сможем
00:03:00
даже поставил на 80.
00:03:04
Вот и там, вдруг,
00:03:05
Это позволяет вам пространство гораздо больше
00:03:07
промежуточные точки,
00:03:09
Используйте все пространство с пользой
00:03:10
графика и поверх графика
00:03:13
Потенциально выделять
00:03:14
Точно
00:03:15
выбросы с типично,
00:03:17
Вот, этот момент, который
00:03:19
чуть-чуть далеко,
00:03:20
Даже если он все еще остается в тренде.
00:03:22
Так что ничего паникерского по сравнению с
00:03:25
другим.

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résultat(s)
00:00:02
Going to have this dataset that's here. Therefore
00:00:05
As a reminder, you have on each of the
00:00:07
course sections on graphs,
00:00:09
Each time you will have a file
00:00:12
in course materials,
00:00:14
So here in étape_4,_visualisation_de_vos_données
00:00:16
and in 4_relation_entre_propriétés,
00:00:19
You have this course that is here and therefore at
00:00:21
Inside, you're going to have this painting that
00:00:23
contains product information,
00:00:25
so namely their price,
00:00:27
the conversion rate,
00:00:28
So here we must project ourselves on a
00:00:31
e-commerce site where for 100 people
00:00:34
who put this product in a basket
00:00:36
How many will finally order it?
00:00:39
Is there going to be a loss on
00:00:41
Each step of the purchase funnel?
00:00:44
Then we will have the turnover
00:00:47
that was generated by the product.
00:00:50
And finally, to which category,
00:00:52
what kind of relationship
00:00:55
with the product.
00:00:57
So we're going to have three answers
00:00:59
to find for
00:01:01
The questions that are in
00:01:02
this document. And the first,
00:01:04
Is there a relationship between the
00:01:06
conversion rate and product price.
00:01:08
So for that, we will
00:01:10
go and select the two columns in question,
00:01:12
So the price of the product and the
00:01:14
conversion rate.
00:01:15
We're going to go here in Insertion,
00:01:16
go to the Points Cloud and go here
00:01:20
Select this visualization
00:01:21
Scatterplot.
00:01:23
We're going to expand it a little bit here.
00:01:28
And so we see that indeed
00:01:30
there seems to be something,
00:01:32
So there I hide nothing,
00:01:33
This is exactly the data that was
00:01:36
present in the presentation,
00:01:38
on the theoretical part.
00:01:39
So every point,
00:01:40
As a reminder,
00:01:41
represents a product and therefore
00:01:43
Indeed there we feel that there is
00:01:45
still potentially has a
00:01:47
correlation that can exist between the two.
00:01:50
And for that, we will
00:01:54
Add a trendline.
00:01:58
Here.
00:02:01
Trend line that will allow us
00:02:03
Effectively to go validate.
00:02:04
We see that all the points are quite
00:02:05
close to this trend line which
00:02:07
indicates that there is potentially
00:02:09
Effectively a relationship between the rate
00:02:11
conversion and the price of the product.
00:02:12
What does that mean?
00:02:14
It is that quite simply,
00:02:17
the higher the price of the product, and
00:02:19
the lower the conversion rate,
00:02:22
which could perhaps explain
00:02:23
effectively by people who
00:02:25
reflect a little more on
00:02:26
the true will to buy the
00:02:28
product because it's quite engaging
00:02:30
for them in financial terms.
00:02:33
So there I added my trend line.
00:02:35
Small concern that I can see,
00:02:36
is that suddenly the scale starts at 0
00:02:38
instead of starting with the first point,
00:02:40
which makes it half
00:02:42
of the chart that is empty.
00:02:43
So for that, we'll be able to
00:02:45
correct here by clicking
00:02:46
on the x-axis,
00:02:47
go to axis formatting and
00:02:50
Here go place a minimum that
00:02:51
will be a little higher,
00:02:53
So there for example we can put it at 70.
00:02:58
And suddenly we will be able to
00:03:00
even put it at 80.
00:03:04
That's and there, suddenly,
00:03:05
it allows you to space much more
00:03:07
points in between,
00:03:09
make good use of all the space
00:03:10
of the graph and on top of that of
00:03:13
potentially highlight
00:03:14
Precisely
00:03:15
outliers with typically,
00:03:17
Here, this point which is
00:03:19
a little bit distant,
00:03:20
even if it still remains in the trend.
00:03:22
So nothing alarmist compared to
00:03:25
to others.

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résultat(s)
00:00:02
Voy a tener este conjunto de datos que está aquí. Por lo tanto
00:00:05
Como recordatorio, tiene en cada uno de los
00:00:07
secciones del curso sobre gráficos,
00:00:09
Cada vez que tengas un archivo
00:00:12
en los materiales del curso,
00:00:14
Así que aquí en étape_4,_visualisation_de_vos_données
00:00:16
y en 4_relation_entre_propriétés,
00:00:19
Tienes este curso que está aquí y por lo tanto en
00:00:21
En el interior, vas a tener esta pintura que
00:00:23
contiene información del producto,
00:00:25
es decir, su precio,
00:00:27
el tipo de conversión,
00:00:28
Así que aquí debemos proyectarnos en un
00:00:31
Sitio de comercio electrónico donde para 100 personas
00:00:34
Quién puso este producto en una canasta
00:00:36
¿Cuántos finalmente lo pedirán?
00:00:39
¿Va a haber una pérdida en
00:00:41
¿Cada paso del embudo de compra?
00:00:44
Entonces tendremos la facturación
00:00:47
que fue generado por el producto.
00:00:50
Y finalmente, a qué categoría,
00:00:52
qué tipo de relación
00:00:55
con el producto.
00:00:57
Así que vamos a tener tres respuestas
00:00:59
para encontrar
00:01:01
Las preguntas que están en
00:01:02
este documento. Y la primera,
00:01:04
¿Existe una relación entre el
00:01:06
tasa de conversión y precio del producto.
00:01:08
Así que para eso, vamos a
00:01:10
ir y seleccionar las dos columnas en cuestión,
00:01:12
Así que el precio del producto y el
00:01:14
tasa de conversión.
00:01:15
Vamos a ir aquí en Inserción,
00:01:16
ir a la nube de puntos y vaya aquí
00:01:20
Seleccione esta visualización
00:01:21
Diagrama de dispersión.
00:01:23
Vamos a ampliarlo un poco aquí.
00:01:28
Y así lo vemos de hecho
00:01:30
parece haber algo,
00:01:32
Así que ahí no escondo nada,
00:01:33
Estos son exactamente los datos que fueron
00:01:36
presente en la presentación,
00:01:38
en la parte teórica.
00:01:39
Así que cada punto,
00:01:40
Como recordatorio,
00:01:41
representa un producto y, por lo tanto,
00:01:43
De hecho, allí sentimos que hay
00:01:45
todavía potencialmente tiene un
00:01:47
correlación que puede existir entre los dos.
00:01:50
Y para eso,
00:01:54
Añade una línea de tendencia.
00:01:58
Aquí.
00:02:01
Línea de tendencia que nos permitirá
00:02:03
Efectivamente para ir validando.
00:02:04
Vemos que todos los puntos son bastante
00:02:05
cerca de esta línea de tendencia que
00:02:07
indica que hay potencialmente
00:02:09
Efectivamente una relación entre la tasa
00:02:11
conversión y el precio del producto.
00:02:12
¿Qué significa eso?
00:02:14
Es que simplemente,
00:02:17
cuanto mayor sea el precio del producto, y
00:02:19
cuanto menor sea la tasa de conversión,
00:02:22
lo que tal vez podría explicar
00:02:23
efectivamente por personas que
00:02:25
Reflexiona un poco más sobre
00:02:26
La verdadera voluntad de comprar el
00:02:28
producto porque es bastante atractivo
00:02:30
para ellos en términos financieros.
00:02:33
Así que allí agregué mi línea de tendencia.
00:02:35
Pequeña preocupación que puedo ver,
00:02:36
es que de repente la escala comienza en 0
00:02:38
en lugar de comenzar con el primer punto,
00:02:40
lo que lo convierte en la mitad
00:02:42
del gráfico que está vacío.
00:02:43
Así que para eso, seremos capaces de
00:02:45
Corrija aquí haciendo clic en
00:02:46
en el eje x,
00:02:47
Vaya a Formato de ejes y
00:02:50
Aquí ir colocando un mínimo que
00:02:51
será un poco más alto,
00:02:53
Así que allí, por ejemplo, podemos ponerlo en 70.
00:02:58
Y de repente seremos capaces de
00:03:00
incluso lo puso en 80.
00:03:04
Eso es y ahí, de repente,
00:03:05
Te permite espaciar mucho más
00:03:07
puntos intermedios,
00:03:09
Hacer un buen uso de todo el espacio
00:03:10
del gráfico y encima del de
00:03:13
Potencialmente destacado
00:03:14
Precisamente
00:03:15
valores atípicos con típicamente,
00:03:17
Aquí, este punto que es
00:03:19
un poco distante,
00:03:20
incluso si todavía se mantiene en la tendencia.
00:03:22
Así que nada alarmista comparado con
00:03:25
a otros.

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00:00:02
Ich werde diesen Datensatz haben, der hier ist. Deshalb
00:00:05
Zur Erinnerung: Sie haben auf jedem der
00:00:07
Kursabschnitte zu Graphen,
00:00:09
Jedes Mal, wenn Sie eine Datei haben
00:00:12
in den Kursmaterialien,
00:00:14
Also hier in étape_4,_visualisation_de_vos_données
00:00:16
und in 4_relation_entre_propriétés,
00:00:19
Sie haben diesen Kurs, der hier ist und daher bei
00:00:21
Im Inneren werden Sie dieses Gemälde haben, das
00:00:23
enthält Produktinformationen,
00:00:25
also nämlich ihr Preis,
00:00:27
die Umwandlungsrate,
00:00:28
Hier müssen wir uns also auf eine
00:00:31
E-Commerce-Website für 100 Personen
00:00:34
die dieses Produkt in einen Warenkorb gelegt haben
00:00:36
Wie viele werden es schließlich bestellen?
00:00:39
Wird es einen Verlust auf
00:00:41
Jeder Schritt des Kauftrichters?
00:00:44
Dann haben wir den Umsatz
00:00:47
die durch das Produkt generiert wurde.
00:00:50
Und schließlich, zu welcher Kategorie,
00:00:52
Was für eine Art von Beziehung?
00:00:55
mit dem Produkt.
00:00:57
Wir werden also drei Antworten haben
00:00:59
zu finden für
00:01:01
Die Fragen, die in
00:01:02
dieses Dokuments. Und die erste,
00:01:04
Gibt es einen Zusammenhang zwischen den
00:01:06
Conversion-Rate und Produktpreis.
00:01:08
Dafür werden wir
00:01:10
Gehen Sie und wählen Sie die beiden fraglichen Spalten aus,
00:01:12
Der Preis des Produkts und die
00:01:14
Umrechnungskurs.
00:01:15
Wir gehen hier in Insertion,
00:01:16
Gehen Sie zur Punktewolke und gehen Sie hier
00:01:20
Wählen Sie diese Visualisierung aus
00:01:21
Streudiagramm.
00:01:23
Wir werden es hier ein wenig erweitern.
00:01:28
Und so sehen wir das in der Tat
00:01:30
da scheint etwas zu sein,
00:01:32
Da verstecke ich also nichts,
00:01:33
Das sind genau die Daten, die
00:01:36
in der Präsentation anwesend sind,
00:01:38
auf den theoretischen Teil.
00:01:39
Also jeder Punkt,
00:01:40
Zur Erinnerung:
00:01:41
ein Produkt darstellt und daher
00:01:43
In der Tat haben wir das Gefühl, dass es
00:01:45
hat potenziell immer noch eine
00:01:47
Korrelation, die zwischen den beiden bestehen kann.
00:01:50
Und dafür werden wir
00:01:54
Fügen Sie eine Trendlinie hinzu.
00:01:58
Hier.
00:02:01
Trendlinie, die es uns ermöglicht,
00:02:03
Effektiv, um zu validieren.
00:02:04
Wir sehen, dass alle Punkte ziemlich
00:02:05
in der Nähe dieser Trendlinie, die
00:02:07
weist darauf hin, dass es potenziell
00:02:09
Effektiv ist eine Beziehung zwischen der Rate
00:02:11
Umrechnung und den Preis des Produkts.
00:02:12
Was bedeutet das?
00:02:14
Es ist ganz einfach,
00:02:17
je höher der Preis des Produkts, und
00:02:19
je niedriger die Conversion-Rate,
00:02:22
was vielleicht erklären könnte
00:02:23
wirksam von Menschen, die
00:02:25
Reflektieren Sie ein wenig mehr über
00:02:26
Der wahre Wille, die
00:02:28
Produkt, weil es ziemlich ansprechend ist
00:02:30
für sie in finanzieller Hinsicht.
00:02:33
Dort habe ich also meine Trendlinie hinzugefügt.
00:02:35
Kleine Sorge, die ich sehen kann,
00:02:36
ist, dass die Skala plötzlich bei 0 beginnt
00:02:38
Anstatt mit dem ersten Punkt zu beginnen,
00:02:40
was es zur Hälfte macht
00:02:42
des Diagramms, das leer ist.
00:02:43
Dafür werden wir in der Lage sein,
00:02:45
Korrigieren Sie hier, indem Sie auf
00:02:46
auf der x-Achse,
00:02:47
Gehen Sie zu Achsenformatierung und
00:02:50
Hier gehen Sie ein Minimum, das
00:02:51
wird etwas höher sein,
00:02:53
Dort können wir es zum Beispiel auf 70 setzen.
00:02:58
Und plötzlich werden wir in der Lage sein,
00:03:00
Ich habe es sogar auf 80 gesetzt.
00:03:04
Das ist und da, plötzlich,
00:03:05
Es ermöglicht Ihnen, viel mehr Platz zu haben
00:03:07
Punkte dazwischen,
00:03:09
Nutzen Sie den gesamten Platz gut aus
00:03:10
des Graphen und zusätzlich zu dem von
00:03:13
Potenzielles Highlight
00:03:14
Genau
00:03:15
Ausreißer mit typischerweise,
00:03:17
Hier, dieser Punkt, der
00:03:19
ein bisschen fern,
00:03:20
Auch wenn es immer noch im Trend liegt.
00:03:22
Also nichts Alarmistisches im Vergleich zu
00:03:25
für andere.

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00:00:02
Vai ter esse conjunto de dados que está aqui. Portanto
00:00:05
Como um lembrete, você tem em cada um dos
00:00:07
seções do curso sobre gráficos,
00:00:09
Cada vez que você tiver um arquivo
00:00:12
nos materiais do curso,
00:00:14
Então aqui no étape_4._visualisation_de_vos_données
00:00:16
e em 4_relation_entre_propriétés,
00:00:19
Você tem esse curso que está aqui e, portanto, em
00:00:21
Lá dentro, você vai ter essa pintura que
00:00:23
contém informações sobre o produto,
00:00:25
assim, ou seja, o seu preço,
00:00:27
a taxa de conversão,
00:00:28
Portanto, aqui devemos nos projetar em um
00:00:31
site de e-commerce onde para 100 pessoas
00:00:34
que colocaram este produto em uma cesta
00:00:36
Quantos vão finalmente encomendá-lo?
00:00:39
Vai haver uma perda em
00:00:41
Cada etapa do funil de compra?
00:00:44
Depois teremos o volume de negócios
00:00:47
que foi gerado pelo produto.
00:00:50
E, finalmente, para qual categoria,
00:00:52
que tipo de relacionamento
00:00:55
com o produto.
00:00:57
Então nós vamos ter três respostas
00:00:59
para encontrar para
00:01:01
As perguntas que estão em
00:01:02
este documento. E o primeiro,
00:01:04
Existe uma relação entre o
00:01:06
taxa de conversão e preço do produto.
00:01:08
Então, para isso, nós vamos
00:01:10
vá e selecione as duas colunas em questão,
00:01:12
Assim, o preço do produto e o
00:01:14
taxa de conversão.
00:01:15
Vamos aqui na Inserção,
00:01:16
vá para a Nuvem de Pontos e acesse aqui
00:01:20
Selecione esta visualização
00:01:21
Gráfico de dispersão.
00:01:23
Vamos expandir um pouco aqui.
00:01:28
E assim vemos isso de fato
00:01:30
parece haver algo,
00:01:32
Então aí eu não escondo nada,
00:01:33
Esses são exatamente os dados que foram
00:01:36
presente na apresentação,
00:01:38
na parte teórica.
00:01:39
Então, cada ponto,
00:01:40
Como lembrete,
00:01:41
representa um produto e, portanto,
00:01:43
De facto, aí sentimos que há
00:01:45
ainda potencialmente tem um
00:01:47
correlação que pode existir entre os dois.
00:01:50
E para isso, vamos
00:01:54
Adicione uma linha de tendência.
00:01:58
Aqui.
00:02:01
Linha de tendência que nos permitirá
00:02:03
Efetivamente para ir validar.
00:02:04
Vemos que todos os pontos são bastante
00:02:05
perto desta linha de tendência que
00:02:07
indica que há potencialmente
00:02:09
Efetivamente uma relação entre a taxa
00:02:11
conversão e o preço do produto.
00:02:12
O que isso significa?
00:02:14
É que, muito simplesmente,
00:02:17
quanto maior o preço do produto, e
00:02:19
quanto menor a taxa de conversão,
00:02:22
o que talvez pudesse explicar
00:02:23
efetivamente por pessoas que
00:02:25
reflita um pouco mais sobre
00:02:26
a verdadeira vontade de comprar o
00:02:28
produto porque é bastante envolvente
00:02:30
para eles em termos financeiros.
00:02:33
Então lá eu adicionei minha linha de tendência.
00:02:35
Pequena preocupação que eu posso ver,
00:02:36
é que de repente a escala começa em 0
00:02:38
Em vez de começar pelo primeiro ponto,
00:02:40
o que o torna metade
00:02:42
do gráfico que está vazio.
00:02:43
Então, para isso, vamos conseguir
00:02:45
Corrija aqui clicando em
00:02:46
no eixo x,
00:02:47
Vá para Formatação de Eixo e
00:02:50
Aqui vai colocar um mínimo que
00:02:51
será um pouco mais alto,
00:02:53
Então, por exemplo, podemos colocá-lo em 70.
00:02:58
E de repente seremos capazes de
00:03:00
chegou a colocá-lo em 80.
00:03:04
Isso e aí, de repente,
00:03:05
ele permite que você espaçar muito mais
00:03:07
pontos intermédios,
00:03:09
fazer bom uso de todo o espaço
00:03:10
do gráfico e em cima do de
00:03:13
Destaque potencial
00:03:14
Precisamente
00:03:15
outliers com tipicamente,
00:03:17
Aqui, este ponto que é
00:03:19
um pouco distante,
00:03:20
mesmo que ainda permaneça na tendência.
00:03:22
Portanto, nada alarmista comparado a
00:03:25
para outros.

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00:00:02
Gaat deze dataset hebben die hier is. Daarom
00:00:05
Ter herinnering, je hebt op elk van de
00:00:07
cursussecties over grafieken,
00:00:09
Elke keer heb je een bestand
00:00:12
in cursusmateriaal,
00:00:14
Dus hier in étape_4,_visualisation_de_vos_données
00:00:16
en in 4_relation_entre_propriétés,
00:00:19
Je hebt deze cursus die hier en dus bij
00:00:21
Binnenin heb je dit schilderij dat
00:00:23
productinformatie bevat,
00:00:25
dus namelijk hun prijs,
00:00:27
de omrekeningskoers,
00:00:28
Dus hier moeten we onszelf projecteren op een
00:00:31
e-commerce site waar voor 100 personen
00:00:34
wie dit product in een winkelmandje heeft gelegd
00:00:36
Hoeveel zullen het uiteindelijk bestellen?
00:00:39
Gaat er een verlies op
00:00:41
Elke stap van de aankooptrechter?
00:00:44
Dan hebben we de omzet
00:00:47
die door het product werd gegenereerd.
00:00:50
En tot slot, naar welke categorie,
00:00:52
wat voor soort relatie
00:00:55
met het product.
00:00:57
Dus we gaan drie antwoorden hebben
00:00:59
te vinden voor
00:01:01
De vragen die in
00:01:02
dit document. En de eerste,
00:01:04
Is er een relatie tussen de
00:01:06
conversieratio en productprijs.
00:01:08
Dus daarvoor zullen we
00:01:10
ga en selecteer de twee kolommen in kwestie,
00:01:12
Dus de prijs van het product en de
00:01:14
omrekeningskoers.
00:01:15
We gaan hier in Insertion,
00:01:16
ga naar de Points Cloud en ga hierheen
00:01:20
Selecteer deze visualisatie
00:01:21
Scatterplot.
00:01:23
We gaan het hier een beetje uitbreiden.
00:01:28
En dat zien we dus inderdaad
00:01:30
er lijkt iets te zijn,
00:01:32
Dus daar verberg ik niets,
00:01:33
Dit zijn precies de gegevens die
00:01:36
aanwezig zijn in de presentatie,
00:01:38
op het theoretische gedeelte.
00:01:39
Dus elk punt,
00:01:40
Ter herinnering,
00:01:41
vertegenwoordigt een product en daarom
00:01:43
Daar hebben we inderdaad het gevoel dat er
00:01:45
heeft nog steeds potentieel een
00:01:47
correlatie die tussen de twee kan bestaan.
00:01:50
En daarvoor zullen we
00:01:54
Voeg een trendlijn toe.
00:01:58
Hier.
00:02:01
Trendlijn die ons in staat zal stellen
00:02:03
Effectief om te gaan valideren.
00:02:04
We zien dat alle punten behoorlijk zijn
00:02:05
dicht bij deze trendlijn die
00:02:07
geeft aan dat er potentieel
00:02:09
Effectief een relatie tussen het tarief
00:02:11
conversie en de prijs van het product.
00:02:12
Wat moet dat betekenen?
00:02:14
Het is zo eenvoudig,
00:02:17
hoe hoger de prijs van het product, en
00:02:19
hoe lager de omrekeningskoers,
00:02:22
Dat zou misschien kunnen verklaren
00:02:23
effectief door mensen die
00:02:25
Denk wat meer na over
00:02:26
de ware wil om de
00:02:28
product omdat het heel boeiend is
00:02:30
voor hen in financiële termen.
00:02:33
Dus daar heb ik mijn trendlijn toegevoegd.
00:02:35
Kleine zorg die ik kan zien,
00:02:36
is dat ineens de schaal begint bij 0
00:02:38
in plaats van te beginnen met het eerste punt,
00:02:40
waardoor het de helft is
00:02:42
van de grafiek die leeg is.
00:02:43
Dus daarvoor zullen we in staat zijn om
00:02:45
Corrigeer hier door te klikken op
00:02:46
op de x-as,
00:02:47
ga naar asopmaak en
00:02:50
Hier ga je een minimum plaatsen dat
00:02:51
zal een beetje hoger zijn,
00:02:53
Dus daar kunnen we het bijvoorbeeld op 70 zetten.
00:02:58
En ineens zullen we dat kunnen
00:03:00
zet het zelfs op 80.
00:03:04
Dat is en daar, ineens,
00:03:05
het stelt je in staat om veel meer ruimte te maken
00:03:07
punten daartussenin,
00:03:09
Maak goed gebruik van alle ruimte
00:03:10
van de grafiek en bovenop die van
00:03:13
potentieel hoogtepunt
00:03:14
Precies
00:03:15
uitschieters met typisch,
00:03:17
Hier, dit punt dat is
00:03:19
een beetje afstandelijk,
00:03:20
ook al blijft het nog steeds in de trend.
00:03:22
Dus niets alarmistisch vergeleken met
00:03:25
aan anderen.

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résultat(s)
00:00:02
Avremo questo set di dati che è qui. Pertanto
00:00:05
Come promemoria, hai su ciascuno dei
00:00:07
sezioni del corso su grafici,
00:00:09
Ogni volta che avrai un file
00:00:12
nei materiali del corso,
00:00:14
Quindi qui in étape_4._visualisation_de_vos_données
00:00:16
e in 4_relation_entre_propriétés,
00:00:19
Hai questo corso che è qui e quindi a
00:00:21
All'interno, avrai questo dipinto che
00:00:23
contiene informazioni sul prodotto,
00:00:25
vale a dire il loro prezzo,
00:00:27
il tasso di conversione,
00:00:28
Quindi qui dobbiamo proiettarci su un
00:00:31
sito e-commerce dove per 100 persone
00:00:34
chi ha messo questo prodotto in un cestino
00:00:36
Quanti alla fine lo ordineranno?
00:00:39
Ci sarà una perdita su
00:00:41
Ogni fase del funnel di acquisto?
00:00:44
Poi avremo il fatturato
00:00:47
che è stato generato dal prodotto.
00:00:50
E infine, a quale categoria,
00:00:52
Che tipo di relazione
00:00:55
con il prodotto.
00:00:57
Quindi avremo tre risposte
00:00:59
da trovare per
00:01:01
Le domande che sono in
00:01:02
questo documento. E il primo,
00:01:04
Esiste una relazione tra i
00:01:06
tasso di conversione e prezzo del prodotto.
00:01:08
Quindi, per questo, lo faremo
00:01:10
vai e seleziona le due colonne in questione,
00:01:12
Quindi il prezzo del prodotto e il
00:01:14
tasso di conversione.
00:01:15
Andremo qui in Inserimento,
00:01:16
vai alla Nuvola di Punti e vai qui
00:01:20
Seleziona questa visualizzazione
00:01:21
Grafico a dispersione.
00:01:23
Lo espanderemo un po 'qui.
00:01:28
E così vediamo che in effetti
00:01:30
sembra che ci sia qualcosa,
00:01:32
Quindi non nascondo nulla,
00:01:33
Questo è esattamente il dato che è stato
00:01:36
presente nella presentazione,
00:01:38
sulla parte teorica.
00:01:39
Quindi ogni punto,
00:01:40
Come promemoria,
00:01:41
rappresenta un prodotto e quindi
00:01:43
In effetti lì sentiamo che c'è
00:01:45
ha ancora potenzialmente un
00:01:47
correlazione che può esistere tra i due.
00:01:50
E per questo, lo faremo
00:01:54
Aggiungi una linea di tendenza.
00:01:58
Qui.
00:02:01
Linea di tendenza che ci permetterà
00:02:03
Effettivamente per andare a convalidare.
00:02:04
Vediamo che tutti i punti sono abbastanza
00:02:05
vicino a questa linea di tendenza che
00:02:07
indica che c'è potenzialmente
00:02:09
Effettivamente una relazione tra il tasso
00:02:11
conversione e il prezzo del prodotto.
00:02:12
Cosa significa?
00:02:14
È che molto semplicemente,
00:02:17
maggiore è il prezzo del prodotto, e
00:02:19
più basso è il tasso di conversione,
00:02:22
che potrebbe forse spiegare
00:02:23
efficacemente da persone che
00:02:25
riflettere un po 'di più su
00:02:26
la vera volontà di acquistare il
00:02:28
prodotto perché è abbastanza coinvolgente
00:02:30
per loro in termini finanziari.
00:02:33
Quindi lì ho aggiunto la mia linea di tendenza.
00:02:35
Piccola preoccupazione che posso vedere,
00:02:36
è che improvvisamente la scala inizia da 0
00:02:38
invece di iniziare con il primo punto,
00:02:40
che lo rende metà
00:02:42
del grafico vuoto.
00:02:43
Quindi, per questo, saremo in grado di
00:02:45
Correggi qui cliccando
00:02:46
sull'asse x,
00:02:47
Vai a Formattazione degli assi e
00:02:50
Qui vai posto un minimo che
00:02:51
sarà un po 'più alto,
00:02:53
Quindi lì per esempio possiamo metterlo a 70.
00:02:58
E improvvisamente saremo in grado di
00:03:00
anche metterlo a 80.
00:03:04
Questo è e lì, improvvisamente,
00:03:05
Ti permette di spaziare molto di più
00:03:07
punti intermedi,
00:03:09
Fai buon uso di tutto lo spazio
00:03:10
del grafico e in cima a quello di
00:03:13
potenzialmente evidenziare
00:03:14
Proprio
00:03:15
valori anomali con tipicamente,
00:03:17
Ecco, questo punto che è
00:03:19
un po' distante,
00:03:20
anche se rimane ancora in tendenza.
00:03:22
Quindi nulla di allarmista rispetto a
00:03:25
agli altri.

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résultat(s)
00:00:02
سيكون لديك مجموعة البيانات هذه هنا. لذلك
00:00:05
للتذكير ، لديك على كل من
00:00:07
أقسام الدورة على الرسوم البيانية ،
00:00:09
في كل مرة سيكون لديك ملف
00:00:12
في مواد الدورة ،
00:00:14
حتى هنا في étape_4,_visualisation_de_vos_données
00:00:16
وفي 4_relation_entre_propriétés ،
00:00:19
لديك هذه الدورة الموجودة هنا وبالتالي في
00:00:21
في الداخل ، ستحصل على هذه اللوحة التي
00:00:23
يحتوي على معلومات المنتج ،
00:00:25
أي سعرها ،
00:00:27
معدل التحويل ،
00:00:28
لذلك هنا يجب أن نسقط أنفسنا على
00:00:31
موقع للتجارة الإلكترونية حيث يتسع ل 100 شخص
00:00:34
من وضع هذا المنتج في سلة
00:00:36
كم عدد الذين سيطلبونها في النهاية؟
00:00:39
هل ستكون هناك خسارة في
00:00:41
كل خطوة من خطوات قمع الشراء؟
00:00:44
ثم سيكون لدينا دوران
00:00:47
التي تم إنشاؤها بواسطة المنتج.
00:00:50
وأخيرا ، إلى أي فئة ،
00:00:52
أي نوع من العلاقة
00:00:55
مع المنتج.
00:00:57
إذن، سيكون لدينا ثلاث إجابات
00:00:59
للعثور على
00:01:01
الأسئلة الموجودة في
00:01:02
هذه الوثيقة. والأول،
00:01:04
هل هناك علاقة بين
00:01:06
معدل التحويل وسعر المنتج.
00:01:08
لذلك ، سنقوم
00:01:10
اذهب وحدد العمودين المعنيين ،
00:01:12
وبالتالي فإن سعر المنتج و
00:01:14
معدل التحويل.
00:01:15
سنذهب هنا في الإدراج ،
00:01:16
انتقل إلى سحابة النقاط وانتقل إلى هنا
00:01:20
حدد هذا المرئيات
00:01:21
مبعثر.
00:01:23
سنقوم بتوسيعه قليلا هنا.
00:01:28
وهكذا نرى ذلك بالفعل
00:01:30
يبدو أن هناك شيئا ما ،
00:01:32
لذلك هناك لا أخفي شيئا ،
00:01:33
هذه هي بالضبط البيانات التي كانت
00:01:36
حاضر في العرض التقديمي ،
00:01:38
على الجزء النظري.
00:01:39
لذلك كل نقطة ،
00:01:40
للتذكير،
00:01:41
يمثل منتجا وبالتالي
00:01:43
في الواقع هناك نشعر أن هناك
00:01:45
لا يزال من المحتمل أن يكون لديه
00:01:47
الارتباط الذي يمكن أن يوجد بين الاثنين.
00:01:50
ولهذا ، سنقوم
00:01:54
أضف خط اتجاه.
00:01:58
هنا.
00:02:01
خط الاتجاه الذي سيسمح لنا
00:02:03
على نحو فعال للذهاب التحقق من الصحة.
00:02:04
نرى أن جميع النقاط تماما
00:02:05
بالقرب من خط الاتجاه هذا الذي
00:02:07
يشير إلى احتمال وجود
00:02:09
علاقة فعالة بين المعدل
00:02:11
التحويل وسعر المنتج.
00:02:12
ماذا يعني ذلك؟
00:02:14
هذا بكل بساطة ،
00:02:17
كلما ارتفع سعر المنتج ، و
00:02:19
كلما انخفض معدل التحويل ،
00:02:22
وهو ما يمكن أن يفسر
00:02:23
بشكل فعال من قبل الأشخاص الذين
00:02:25
التفكير أكثر قليلا في
00:02:26
الإرادة الحقيقية لشراء
00:02:28
المنتج لأنه جذاب للغاية
00:02:30
بالنسبة لهم من الناحية المالية.
00:02:33
لذلك أضفت خط الاتجاه الخاص بي.
00:02:35
قلق صغير أستطيع أن أرى ،
00:02:36
هو أنه فجأة يبدأ المقياس عند 0
00:02:38
بدلا من البدء بالنقطة الأولى ،
00:02:40
مما يجعلها نصف
00:02:42
من المخطط الفارغ.
00:02:43
لذلك ، سنكون قادرين على
00:02:45
صحيح هنا بالنقر فوق
00:02:46
على المحور السيني ،
00:02:47
انتقل إلى تنسيق المحور و
00:02:50
هنا اذهب ضع الحد الأدنى الذي
00:02:51
سيكون أعلى قليلا ،
00:02:53
لذلك هناك على سبيل المثال يمكننا وضعها عند 70.
00:02:58
وفجأة سنكون قادرين على
00:03:00
حتى وضعها في 80.
00:03:04
هذا وهناك ، فجأة ،
00:03:05
يسمح لك بمساحة أكبر بكثير
00:03:07
نقاط بينهما ،
00:03:09
استفد جيدا من كل المساحة
00:03:10
من التمثيل البياني وفوق التمثيل البياني
00:03:13
يحتمل تسليط الضوء
00:03:14
بالضبط
00:03:15
القيم المتطرفة مع عادة ،
00:03:17
هنا ، هذه النقطة التي هي
00:03:19
بعيد قليلا ،
00:03:20
حتى لو كان لا يزال في الاتجاه.
00:03:22
لذلك لا شيء مثير للقلق مقارنة ب
00:03:25
للآخرين.

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résultat(s)
00:00:02
Burada bulunan bu veri kümesine sahip olacağım. Bu yüzden
00:00:05
Bir hatırlatma olarak, her birinde
00:00:07
grafikler üzerine ders bölümleri,
00:00:09
Her seferinde bir dosyanız olacak
00:00:12
ders materyallerinde,
00:00:14
Yani burada, étape_4,_visualisation_de_vos_données
00:00:16
ve 4_relation_entre_propriétés,
00:00:19
Burada ve dolayısıyla şu konumda olan bu kursa sahipsiniz:
00:00:21
İçinde, şu resme sahip olacaksın:
00:00:23
ürün bilgilerini içeren,
00:00:25
yani fiyatları,
00:00:27
dönüşüm oranı,
00:00:28
Bu yüzden burada kendimizi bir
00:00:31
100 kişilik e-ticaret sitesi
00:00:34
Bu ürünü bir sepete kim koydu
00:00:36
Sonunda kaç kişi sipariş edecek?
00:00:39
Bir kayıp olacak mı
00:00:41
Satın alma hunisinin her adımı?
00:00:44
O zaman ciroya sahip olacağız
00:00:47
ürün tarafından oluşturulan.
00:00:50
Ve son olarak, hangi kategoriye,
00:00:52
ne tür bir ilişki
00:00:55
ürünle birlikte.
00:00:57
Yani üç cevabımız olacak
00:00:59
bulmak için
00:01:01
İçinde yer alan sorular
00:01:02
Bu belge. Ve birincisi,
00:01:04
Arasında bir ilişki var mı
00:01:06
dönüşüm oranı ve ürün fiyatı.
00:01:08
Bunun için de şunları yapacağız:
00:01:10
gidin ve söz konusu iki sütunu seçin,
00:01:12
Yani ürünün fiyatı ve
00:01:14
dönüşüm oranı.
00:01:15
Buraya Insertion'da gideceğiz,
00:01:16
Puan Bulutu'na gidin ve buraya gidin
00:01:20
Bu görselleştirmeyi seçin
00:01:21
Dağılım grafiği.
00:01:23
Burada biraz genişleteceğiz.
00:01:28
Ve böylece gerçekten de şunu görüyoruz
00:01:30
bir şey var gibi görünüyor,
00:01:32
Bu yüzden orada hiçbir şey saklamıyorum,
00:01:33
Bu tam olarak olan verilerdir
00:01:36
sunumda hazır bulunan,
00:01:38
teorik kısımda.
00:01:39
Yani her nokta,
00:01:40
Bir hatırlatma olarak,
00:01:41
bir ürünü temsil eder ve bu nedenle
00:01:43
Gerçekten de orada olduğunu hissediyoruz
00:01:45
hala potansiyel olarak bir
00:01:47
ikisi arasında var olabilecek korelasyon.
00:01:50
Ve bunun için yapacağız
00:01:54
Eğilim çizgisi ekleyin.
00:01:58
Burada.
00:02:01
Bize izin verecek trend çizgisi
00:02:03
Etkili bir şekilde doğrulamak için.
00:02:04
Tüm noktaların oldukça iyi olduğunu görüyoruz
00:02:05
Bu trend çizgisine yakın olan
00:02:07
potansiyel olarak var olduğunu gösterir
00:02:09
Oran arasında etkili bir ilişki
00:02:11
dönüşüm ve ürünün fiyatı.
00:02:12
Bu ne demek?
00:02:14
Bu oldukça basit,
00:02:17
ürünün fiyatı ne kadar yüksekse, ve
00:02:19
dönüşüm oranı ne kadar düşükse,
00:02:22
belki de açıklayabilir
00:02:23
etkili bir şekilde insanlar tarafından
00:02:25
biraz daha fazla düşünün
00:02:26
satın almak için gerçek irade
00:02:28
ürün çünkü oldukça ilgi çekici
00:02:30
onlar için finansal açıdan.
00:02:33
Bu yüzden oraya trend çizgimi ekledim.
00:02:35
Görebildiğim küçük bir endişe,
00:02:36
aniden ölçeğin 0'dan başlamasıdır
00:02:38
ilk noktadan başlamak yerine,
00:02:40
bu da onu yarı yarıya yapar
00:02:42
boş olan grafiğin
00:02:43
Yani bunun için şunları yapabileceğiz:
00:02:45
tıklayarak buradan düzeltin
00:02:46
x ekseninde,
00:02:47
Eksen biçimlendirmesine gidin ve
00:02:50
İşte git en azından
00:02:51
biraz daha yüksek olacak,
00:02:53
Yani orada örneğin 70'e koyabiliriz.
00:02:58
Ve aniden yapabileceğiz
00:03:00
hatta 80'e bile koydu.
00:03:04
Bu ve orada, aniden,
00:03:05
çok daha fazla yer açmanızı sağlar
00:03:07
aradaki noktalar,
00:03:09
Tüm alanı iyi kullanın
00:03:10
grafiğin ve grafiğin üstüne
00:03:13
potansiyel olarak vurgulayın
00:03:14
Tam
00:03:15
tipik olarak aykırı değerler,
00:03:17
İşte, bu nokta
00:03:19
biraz uzak,
00:03:20
hala trendde kalsa bile.
00:03:22
Yani hiçbir şey ile karşılaştırıldığında alarmist bir şey
00:03:25
diğerlerine.

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résultat(s)
00:00:02
Będzie miał ten zestaw danych, który jest tutaj. Więc
00:00:05
Przypominamy, że masz na każdym z
00:00:07
sekcje kursu na wykresach,
00:00:09
Za każdym razem będziesz mieć plik
00:00:12
w materiałach szkoleniowych,
00:00:14
Więc tutaj, w étape_4,_visualisation_de_vos_données
00:00:16
oraz w 4_relation_entre_propriétés,
00:00:19
Masz ten kurs, który jest tutaj i dlatego na
00:00:21
W środku będziecie mieli ten obraz, który
00:00:23
zawiera informacje o produkcie,
00:00:25
a mianowicie ich cena,
00:00:27
kurs przeliczeniowy,
00:00:28
Więc tutaj musimy projektować siebie na
00:00:31
Witryna e-commerce, w której dla 100 osób
00:00:34
kto włożył ten produkt do koszyka
00:00:36
Ilu w końcu go zamówi?
00:00:39
Czy będzie strata na
00:00:41
Każdy krok lejka zakupowego?
00:00:44
Wtedy będziemy mieli obrót
00:00:47
który został wygenerowany przez produkt.
00:00:50
I wreszcie, do której kategorii,
00:00:52
jaki rodzaj relacji
00:00:55
z produktem.
00:00:57
Będziemy mieli trzy odpowiedzi
00:00:59
, aby znaleźć dla
00:01:01
Pytania, które są w
00:01:02
niniejszego dokumentu. I pierwsza,
00:01:04
Czy istnieje związek między
00:01:06
współczynnik konwersji i cena produktu.
00:01:08
W tym celu
00:01:10
idź i wybierz dwie kolumny, o których mowa,
00:01:12
Tak więc cena produktu i
00:01:14
Kurs.
00:01:15
Pójdziemy tutaj w Insertion,
00:01:16
przejdź do chmury punktów i przejdź tutaj
00:01:20
Wybierz tę wizualizację.
00:01:21
Wykres punktowy.
00:01:23
Rozwiniemy go trochę tutaj.
00:01:28
I rzeczywiście to widzimy
00:01:30
Wydaje się, że coś w tym jest,
00:01:32
Więc tam nic nie ukrywam,
00:01:33
To są dokładnie te dane, które były
00:01:36
obecny w prezentacji,
00:01:38
w części teoretycznej.
00:01:39
Więc każdy punkt,
00:01:40
Przypominamy, że
00:01:41
reprezentuje produkt, a zatem
00:01:43
Rzeczywiście, czujemy, że tak jest
00:01:45
nadal potencjalnie ma
00:01:47
korelacja, która może istnieć między nimi.
00:01:50
I w tym celu
00:01:54
Dodaj linię trendu.
00:01:58
Tu.
00:02:01
Linia trendu, która nam pozwoli
00:02:03
Skutecznie, aby przejść do walidacji.
00:02:04
Widzimy, że wszystkie punkty są dość
00:02:05
blisko tej linii trendu, która
00:02:07
wskazuje, że istnieje potencjalnie
00:02:09
Efektywna relacja między stawką
00:02:11
konwersja i cena produktu.
00:02:12
Co to oznacza?
00:02:14
Chodzi o to, że po prostu,
00:02:17
im wyższa cena produktu, oraz
00:02:19
im niższy współczynnik konwersji,
00:02:22
co być może mogłoby wyjaśnić
00:02:23
skutecznie przez osoby, które
00:02:25
Zastanów się trochę więcej nad
00:02:26
Prawdziwa wola zakupu
00:02:28
produkt, ponieważ jest dość wciągający
00:02:30
dla nich pod względem finansowym.
00:02:33
Więc tam dodałem moją linię trendu.
00:02:35
Mała troska, którą widzę,
00:02:36
jest to, że nagle skala zaczyna się od 0
00:02:38
zamiast zaczynać od pierwszego punktu,
00:02:40
co czyni go połową
00:02:42
wykresu, który jest pusty.
00:02:43
W tym celu będziemy w stanie
00:02:45
popraw tutaj, klikając
00:02:46
na osi X,
00:02:47
Przejdź do formatowania osi i
00:02:50
Tutaj idź umieścić minimum, że
00:02:51
będzie trochę wyżej,
00:02:53
Na przykład możemy to określić na 70.
00:02:58
I nagle będziemy w stanie
00:03:00
nawet na 80.
00:03:04
To i tam, nagle,
00:03:05
Pozwala na znacznie więcej przestrzeni
00:03:07
punkty pomiędzy,
00:03:09
Wykorzystaj dobrze całą przestrzeń
00:03:10
wykresu i na górze
00:03:13
potencjalnie wyróżnij
00:03:14
Dokładnie
00:03:15
wartości odstające z typowo,
00:03:17
Tutaj ten punkt, który jest
00:03:19
trochę odległy,
00:03:20
nawet jeśli nadal pozostaje w trendzie.
00:03:22
Więc nic alarmistycznego w porównaniu do
00:03:25
innym.

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résultat(s)
00:00:02
इस डेटासेट को रखने जा रहा है जो यहां है। इसलिए
00:00:05
एक अनुस्मारक के रूप में, आपके पास प्रत्येक पर है
00:00:07
ग्राफ़ पर पाठ्यक्रम अनुभाग,
00:00:09
हर बार आपके पास एक फ़ाइल होगी
00:00:12
पाठ्यक्रम सामग्री में,
00:00:14
तो यहाँ étape_4,_visualisation_de_vos_données
00:00:16
और 4_relation_entre_propriétés में,
00:00:19
आपके पास यह कोर्स है जो यहां है और इसलिए
00:00:21
अंदर, आपके पास यह पेंटिंग होने जा रही है जो
00:00:23
उत्पाद जानकारी शामिल है,
00:00:25
तो अर्थात् उनकी कीमत,
00:00:27
रूपांतरण दर,
00:00:28
तो यहां हमें खुद को एक पर प्रोजेक्ट करना चाहिए
00:00:31
ई-कॉमर्स साइट जहां 100 लोगों के लिए
00:00:34
जो इस उत्पाद को टोकरी में डालते हैं
00:00:36
अंत में कितने लोग इसे ऑर्डर करेंगे?
00:00:39
क्या नुकसान होने वाला है?
00:00:41
खरीद फ़नल का प्रत्येक चरण?
00:00:44
तब हमारे पास कारोबार होगा
00:00:47
जो उत्पाद द्वारा उत्पन्न किया गया था।
00:00:50
और अंत में, किस श्रेणी में,
00:00:52
किस तरह का रिश्ता
00:00:55
उत्पाद के साथ।
00:00:57
तो हमारे पास तीन जवाब होंगे।
00:00:59
खोजने के लिए
00:01:01
जो प्रश्न हैं
00:01:02
यह दस्तावेज़. और पहला,
00:01:04
क्या दोनों के बीच कोई संबंध है?
00:01:06
रूपांतरण दर और उत्पाद मूल्य।
00:01:08
तो इसके लिए, हम करेंगे
00:01:10
जाओ और प्रश्न में दो स्तंभों का चयन करें,
00:01:12
तो उत्पाद की कीमत और
00:01:14
रूपांतरण दर.
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हम सम्मिलन में यहाँ जा रहे हैं,
00:01:16
पॉइंट्स क्लाउड पर जाएं और यहां जाएं
00:01:20
इस विज़ुअलाइज़ेशन का चयन करें
00:01:21
स्कैटरप्लॉट।
00:01:23
हम इसे यहां थोड़ा विस्तार ति करने जा रहे हैं।
00:01:28
और इसलिए हम वास्तव में देखते हैं
00:01:30
कुछ तो लगता है,
00:01:32
तो वहाँ मैं कुछ भी नहीं छिपाता,
00:01:33
यह वास्तव में डेटा है जो था
00:01:36
प्रस्तुति में उपस्थित,
00:01:38
सैद्धांतिक भाग पर।
00:01:39
तो हर बात,
00:01:40
एक अनुस्मारक के रूप में,
00:01:41
एक उत्पाद का प्रतिनिधित्व करता है और इसलिए
00:01:43
वास्तव में वहां हम महसूस करते हैं कि वहाँ है
00:01:45
अभी भी संभावित रूप से एक है
00:01:47
सहसंबंध जो दोनों के बीच मौजूद हो सकता है।
00:01:50
और इसके लिए, हम करेंगे
00:01:54
एक ट्रेंडलाइन जोड़ें.
00:01:58
यहाँ।
00:02:01
ट्रेंड लाइन जो हमें अनुमति देगी
00:02:03
प्रभावी रूप से मान्य होने के लिए।
00:02:04
हम देखते हैं कि सभी बिंदु काफी हैं
00:02:05
इस प्रवृत्ति रेखा के करीब कौन सा
00:02:07
इंगित करता है कि संभावित रूप से है
00:02:09
प्रभावी रूप से दर के बीच एक संबंध
00:02:11
रूपांतरण और उत्पाद की कीमत।
00:02:12
उसका क्या मतलब है?
00:02:14
यह काफी सरल है,
00:02:17
उत्पाद की कीमत जितनी अधिक होगी, और
00:02:19
रूपांतरण दर जितनी कम होगी,
00:02:22
जो शायद समझा सकता है
00:02:23
प्रभावी रूप से उन लोगों द्वारा जो
00:02:25
थोड़ा और प्रतिबिंबित करें
00:02:26
खरीदने की सच्ची इच्छा
00:02:28
उत्पाद क्योंकि यह काफी आकर्षक है
00:02:30
वित्तीय दृष्टि से उनके लिए।
00:02:33
तो वहां मैंने अपनी ट्रेंड लाइन जोड़ दी।
00:02:35
छोटी चिंता जो मैं देख सकता हूं,
00:02:36
यह है कि अचानक पैमाना 0 से शुरू होता है
00:02:38
पहले बिंदु से शुरू करने के बजाय,
00:02:40
जो इसे आधा बनाता है
00:02:42
खाली चार्ट का.
00:02:43
तो इसके लिए, हम सक्षम होंगे
00:02:45
क्लिक करके यहां सही करें
00:02:46
x-अक्ष पर,
00:02:47
अक्ष स्वरूपण पर जाएं और
00:02:50
यहां कम से कम एक जगह रखें कि
00:02:51
थोड़ा ऊंचा होगा,
00:02:53
उदाहरण के लिए हम इसे 70 पर रख सकते हैं।
00:02:58
और अचानक हम कर पाएंगे
00:03:00
यहां तक कि इसे 80 पर भी रखें।
00:03:04
यह और वहां है, अचानक,
00:03:05
यह आपको बहुत अधिक स्थान देने की अनुमति देता है
00:03:07
बीच में अंक,
00:03:09
सभी अंतरिक्ष का अच्छा उपयोग करें
00:03:10
ग्राफ के शीर्ष पर और उसके शीर्ष पर
00:03:13
संभावित हाइलाइट
00:03:14
ठीक
00:03:15
आम तौर पर आउटलायर्स के साथ,
00:03:17
यहाँ, यह मुद्दा जो है
00:03:19
थोड़ी दूर,
00:03:20
भले ही यह अभी भी प्रवृत्ति में बना हुआ है।
00:03:22
तो इसकी तुलना में कुछ भी अलार्म नहीं है
00:03:25
दूसरों के लिए।

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résultat(s)
00:00:02
Akan memiliki dataset ini yang ada di sini. Jadi
00:00:05
Sebagai pengingat, Anda memiliki masing-masing
00:00:07
bagian kursus pada grafik,
00:00:09
Setiap kali Anda akan memiliki file
00:00:12
dalam materi kursus,
00:00:14
Jadi di sini di étape_4,_visualisation_de_vos_données
00:00:16
dan dalam 4_relation_entre_propriétés,
00:00:19
Anda memiliki kursus ini yang ada di sini dan karenanya di
00:00:21
Di dalam, Anda akan memiliki lukisan ini yang
00:00:23
berisi informasi produk,
00:00:25
jadi yaitu harga mereka,
00:00:27
tingkat konversi,
00:00:28
Jadi di sini kita harus memproyeksikan diri kita pada
00:00:31
Situs e-commerce tempat untuk 100 orang
00:00:34
Siapa yang memasukkan produk ini ke dalam keranjang
00:00:36
Berapa banyak yang akhirnya akan memesannya?
00:00:39
Apakah akan ada kerugian pada
00:00:41
Setiap langkah corong pembelian?
00:00:44
Maka kita akan memiliki omset
00:00:47
yang dihasilkan oleh produk.
00:00:50
Dan akhirnya, ke kategori mana,
00:00:52
hubungan seperti apa
00:00:55
dengan produk.
00:00:57
Jadi kita akan memiliki tiga jawaban
00:00:59
untuk menemukan
00:01:01
Pertanyaan-pertanyaan yang ada di
00:01:02
dokumen ini. Dan yang pertama,
00:01:04
Apakah ada hubungan antara
00:01:06
tingkat konversi dan harga produk.
00:01:08
Jadi untuk itu, kami akan
00:01:10
pergi dan pilih dua kolom yang dimaksud,
00:01:12
Jadi harga produk dan
00:01:14
tingkat konversi.
00:01:15
Kita akan pergi ke sini di Penyisipan,
00:01:16
pergi ke Points Cloud dan pergi di sini
00:01:20
Pilih visualisasi ini
00:01:21
Scatterplot.
00:01:23
Kami akan mengembangkannya sedikit di sini.
00:01:28
Jadi kita melihat itu memang
00:01:30
sepertinya ada sesuatu,
00:01:32
Jadi di sana saya tidak menyembunyikan apa pun,
00:01:33
Ini persis data yang
00:01:36
hadir dalam presentasi,
00:01:38
pada bagian teoretis.
00:01:39
Jadi setiap poin,
00:01:40
Sebagai pengingat,
00:01:41
mewakili produk dan oleh karena itu
00:01:43
Memang di sana kita merasa bahwa ada
00:01:45
masih berpotensi memiliki
00:01:47
korelasi yang bisa ada di antara keduanya.
00:01:50
Dan untuk itu, kami akan melakukannya
00:01:54
Tambahkan garis tren.
00:01:58
Sini.
00:02:01
Garis tren yang akan memungkinkan kita
00:02:03
Secara efektif untuk memvalidasi.
00:02:04
Kami melihat bahwa semua poin cukup
00:02:05
dekat dengan garis tren ini yang
00:02:07
menunjukkan bahwa ada potensi
00:02:09
Secara efektif hubungan antara tarif
00:02:11
konversi dan harga produk.
00:02:12
Apa maksudnya?
00:02:14
Itu cukup sederhana,
00:02:17
semakin tinggi harga produk, dan
00:02:19
semakin rendah tingkat konversi,
00:02:22
yang mungkin bisa menjelaskan
00:02:23
secara efektif oleh orang-orang yang
00:02:25
Renungkan sedikit lebih banyak tentang
00:02:26
keinginan sejati untuk membeli
00:02:28
produk karena cukup menarik
00:02:30
bagi mereka dalam hal keuangan.
00:02:33
Jadi di sana saya menambahkan garis tren saya.
00:02:35
Kekhawatiran kecil yang bisa saya lihat,
00:02:36
adalah bahwa tiba-tiba skala dimulai dari 0
00:02:38
alih-alih memulai dengan poin pertama,
00:02:40
yang membuatnya setengah
00:02:42
dari bagan yang kosong.
00:02:43
Jadi untuk itu, kita akan bisa
00:02:45
Koreksi di sini dengan mengklik
00:02:46
pada sumbu x,
00:02:47
masuk ke pemformatan sumbu dan
00:02:50
Di sini pergi menempatkan minimum yang
00:02:51
akan sedikit lebih tinggi,
00:02:53
Jadi di sana misalnya kita bisa meletakkannya di 70.
00:02:58
Dan tiba-tiba kita akan bisa
00:03:00
Bahkan meletakkannya di 80.
00:03:04
Itu dan di sana, tiba-tiba,
00:03:05
Ini memungkinkan Anda untuk memberi ruang lebih banyak
00:03:07
poin di antaranya,
00:03:09
manfaatkan semua ruang dengan baik
00:03:10
dari grafik dan di atas grafik
00:03:13
berpotensi disorot
00:03:14
Persis
00:03:15
outlier dengan biasanya,
00:03:17
Di sini, poin ini yaitu
00:03:19
agak jauh,
00:03:20
Bahkan jika itu masih tetap dalam tren.
00:03:22
Jadi tidak ada yang mengkhawatirkan dibandingkan dengan
00:03:25
kepada orang lain.

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résultat(s)
00:00:02
vai ter esse conjunto de dados que está aqui. Por conseguinte,
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Como lembrete, você tem em cada um dos
00:00:07
seções do curso em gráficos,
00:00:09
Cada vez que você vai receber uma pasta
00:00:12
nos materiais didáticos,
00:00:14
Então, aqui em étape_4._visualisation_de_vos_données
00:00:16
e, em 4_relation_entre_propriétés,
00:00:19
Você tem este curso que está aqui e assim por diante
00:00:21
Lá dentro, você vai ter essa pintura que
00:00:23
contém informações sobre o produto,
00:00:25
ou seja, o seu preço,
00:00:27
a taxa de conversão,
00:00:28
Então aqui você tem que se projetar em um
00:00:31
Site de e-commerce onde para 100 pessoas
00:00:34
que colocam este produto num carrinho de compras
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Quantos acabarão por encomendá-lo?
00:00:39
Vai haver alguma perda em
00:00:41
Cada etapa do funil de compra?
00:00:44
Depois teremos o volume de negócios
00:00:47
que foi gerado pelo produto.
00:00:50
E, finalmente, a que categoria,
00:00:52
Que tipo de relação
00:00:55
com o produto.
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Então, vamos ter três respostas
00:00:59
Para ser encontrado para
00:01:01
As questões que estão no
00:01:02
este documento. E o primeiro,
00:01:04
Existe uma relação entre o
00:01:06
taxa de conversão e o preço do produto.
00:01:08
Então, para isso, nós vamos
00:01:10
selecione as duas colunas em questão,
00:01:12
por conseguinte, o preço do produto e o
00:01:14
taxa de conversão.
00:01:15
Nós vamos aqui na Inserção,
00:01:16
vá para o Scatter Cloud e vá aqui
00:01:20
Selecione esta visualização
00:01:21
Gráfico de dispersão.
00:01:23
Vamos expandir um pouco aqui.
00:01:28
E assim vemos isso de fato
00:01:30
Parece haver algo,
00:01:32
Então eu não estou escondendo nada,
00:01:33
Estes são exatamente os dados que foram
00:01:36
presente na apresentação,
00:01:38
na parte teórica.
00:01:39
Assim, cada ponto,
00:01:40
Como lembrete,
00:01:41
representa um produto e, por conseguinte,
00:01:43
De facto, há uma sensação de que existe
00:01:45
ainda tem potencialmente um
00:01:47
correlação que pode existir entre os dois.
00:01:50
E para isso, nós vamos
00:01:54
Adicione uma linha de tendência.
00:01:58
Aqui.
00:02:01
Linha de tendência que nos permitirá
00:02:03
na verdade, para ir e validar.
00:02:04
Podemos ver que todos os pontos são suficientes
00:02:05
perto desta linha de tendência que
00:02:07
indica que existe potencialmente uma
00:02:09
efetivamente uma relação entre o
00:02:11
e o preço do produto.
00:02:12
O que é que isso significa?
00:02:14
Muito simplesmente,
00:02:17
quanto mais elevado for o preço do produto, e
00:02:19
quanto mais baixa for a taxa de conversão,
00:02:22
o que talvez pudesse explicar
00:02:23
na verdade, por pessoas que
00:02:25
Pense um pouco mais sobre
00:02:26
a vontade real de comprar o
00:02:28
produto porque é bastante envolvente
00:02:30
para eles, em termos financeiros.
00:02:33
Então aí eu adicionei minha linha de tendência.
00:02:35
Pequeno problema que eu posso ver,
00:02:36
é que, de repente, a escala começa em 0
00:02:38
Em vez de começar pelo primeiro ponto,
00:02:40
o que significa que há metade
00:02:42
do gráfico que está vazio.
00:02:43
Então, para isso, nós vamos ser capazes de
00:02:45
Corrija aqui clicando em
00:02:46
no eixo x,
00:02:47
Vá para Formatação de Eixos e
00:02:50
Aqui vá e coloque um mínimo que
00:02:51
será um pouco mais alto,
00:02:53
Então, lá, por exemplo, podemos definir para 70.
00:02:58
E de repente seremos capazes de
00:03:00
até mesmo defini-lo para 80.
00:03:04
É isso, e aí,
00:03:05
Ele permite que você espalhe muito mais
00:03:07
os pontos entre si,
00:03:09
Aproveite bem todo o espaço
00:03:10
do gráfico e em cima disso
00:03:13
Potencialmente realçar
00:03:14
Precisamente o
00:03:15
valores anómalos com tipicamente,
00:03:17
Aqui, este ponto que é
00:03:19
um pouco longe,
00:03:20
mesmo que ainda permaneça na tendência.
00:03:22
Portanto, nada alarmista comparado com
00:03:25
para outros.

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