Power BI - Les influenceurs clés Vidéo

Découvrez comment utiliser les outils Microsoft 365 pour améliorer votre marketing et votre communication grâce à cette formation vidéo.
Apprenez à identifier les bons outils pour votre usage, à améliorer votre communication interne et externe, à collaborer autour de la production de supports marketing, à organiser et suivre votre projet efficacement, à collecter des informations auprès des prospects et à présenter des visuels attractifs.
Cette vidéo s'adresse aux responsables marketing et communication ainsi qu'à leurs équipes, du niveau débutant à intermédiaire.
Retenez ces astuces pour une utilisation efficace des outils Microsoft 365.

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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est d'explorer les visuels d'intelligence artificielle, en mettant l'accent sur l'utilisation des influenceurs clés pour comprendre les données. La vidéo aborde également la construction de narrations intelligentes basées sur des graphiques et des données, tout en soulignant les défis rencontrés lors de l'utilisation de ces outils.

Chapitres :

  1. Introduction aux Visuels d'Intelligence Artificielle
    Dans cette section, nous allons examiner les visuels d'intelligence artificielle, en particulier un tableau qui a été réduit pour se concentrer sur les influenceurs clés. L'objectif est de comprendre comment ces visuels peuvent aider à visualiser les données de manière plus efficace.
  2. Utilisation des Influenceurs Clés
    Les influenceurs clés servent à identifier des corrélations et à fournir des explications sur les données. Contrairement à une simple décomposition linéaire, ces visuels cherchent à établir des relations significatives. Bien que l'auteur ait rencontré des difficultés à faire fonctionner cet outil avec ses jeux de données, il encourage les utilisateurs à tester cette fonctionnalité avec d'autres ensembles de données.
  3. Analyse des Données
    L'auteur sélectionne les champs d'intérêt, notamment le nombre de participants par année. Il observe que le nombre de participants augmente avec le temps, illustré par une courbe de tendance. Bien que cette recommandation ne soit pas très pertinente, elle démontre comment l'outil peut identifier des corrélations entre les variables.
  4. Construction de Narrations Intelligentes
    La narration intelligente s'appuie sur les graphiques déjà affichés. L'auteur montre comment cette fonctionnalité peut extraire des insights des données, bien que les résultats ne soient pas toujours significatifs. Par exemple, il mentionne que la région Auvergne Rhône Alpes représentait une certaine proportion de participants en 2018.
  5. Personnalisation et Automatisation
    Les utilisateurs ont la possibilité de personnaliser les phrases générées par l'outil, ce qui permet d'automatiser certains commentaires. Bien que la fonctionnalité soit encore en développement, elle offre un potentiel pour améliorer l'analyse des données à l'avenir.
  6. Conclusion
    En résumé, cette vidéo met en lumière l'importance des visuels d'intelligence artificielle et des influenceurs clés pour comprendre les données. Bien que des défis subsistent dans l'utilisation de ces outils, leur potentiel pour fournir des insights significatifs est prometteur. L'évolution de ces technologies pourrait transformer la manière dont nous analysons et interprétons les données.

FAQ :

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle dans le contexte des données?

L'intelligence artificielle dans le contexte des données fait référence à l'utilisation d'algorithmes et de modèles pour analyser des données et en tirer des conclusions, souvent en identifiant des tendances ou des corrélations.

Comment les visuels aident-ils à comprendre les données?

Les visuels, comme les graphiques et les tableaux, aident à simplifier la présentation des données, rendant les informations plus accessibles et compréhensibles, ce qui facilite l'analyse et la prise de décision.

Qu'est-ce qu'une corrélation et pourquoi est-elle importante?

Une corrélation est une relation entre deux variables qui montre comment elles changent ensemble. Elle est importante car elle peut indiquer des tendances et des relations causales potentielles, aidant à mieux comprendre les données.

Comment fonctionne la narration intelligente?

La narration intelligente utilise des algorithmes pour analyser les données affichées et générer automatiquement des commentaires ou des insights, fournissant ainsi des explications et des statistiques pertinentes sur les données.

Quels outils peuvent être utilisés pour visualiser des données?

Il existe plusieurs outils pour visualiser des données, tels que Tableau, Power BI, et Google Data Studio, qui permettent de créer des graphiques, des tableaux et d'autres représentations visuelles des données.

Quelques cas d'usages :

Analyse des tendances de participation

Utiliser des visuels pour analyser les tendances de participation à des événements au fil des ans, permettant aux organisateurs d'identifier des périodes de forte affluence et d'ajuster leur stratégie marketing en conséquence.

Identification des corrélations entre variables

Appliquer des techniques d'intelligence artificielle pour identifier des corrélations entre différentes variables, comme le nombre de participants et les années, afin d'optimiser les ressources et les efforts de planification.

Génération de rapports automatisés

Utiliser la narration intelligente pour générer des rapports automatisés sur les performances des événements, fournissant des insights et des statistiques clés sans nécessiter une analyse manuelle approfondie.

Optimisation des campagnes marketing

Analyser les données de participation et les corrélations pour optimiser les campagnes marketing, en ciblant les périodes et les segments de marché les plus prometteurs.

Amélioration de l'expérience utilisateur

Utiliser des visuels et des insights pour améliorer l'expérience utilisateur lors d'événements, en adaptant les offres et les services en fonction des tendances observées dans les données.

Glossaire :

Intelligence Artificielle

Domaine de l'informatique qui vise à créer des systèmes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine, comme la compréhension du langage, la reconnaissance d'images, et la prise de décision.

Visuel

Représentation graphique de données ou d'informations, souvent utilisée pour faciliter la compréhension et l'analyse.

Corrélations

Relation statistique entre deux variables, indiquant comment elles varient ensemble. Par exemple, une augmentation du nombre de participants peut être corrélée à une augmentation des années.

Nuage de points

Graphique qui utilise des points pour représenter les valeurs de deux variables différentes, permettant d'observer des tendances ou des corrélations.

Narration intelligente

Fonctionnalité qui génère automatiquement des commentaires ou des insights basés sur les données affichées, visant à fournir des explications et des statistiques pertinentes.

Insight

Compréhension ou découverte significative obtenue à partir de l'analyse de données, souvent utilisée pour prendre des décisions éclairées.

résultat(s)
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On va continuer dans les visuels
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d'intelligence artificielle,
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donc j'ai réduit un petit peu la taille de
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ce tableau là pour ensuite s'intéresser.
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Au 2e item, qui se trouve ici qui se
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trouve être les influenceurs clés.
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Alors à quoi sert ce nouveau visuel ?
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Et bien l'idée c'est que là on va lui
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rentrer des valeurs et non pas ici.
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Afficher une décomposition qui est
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relativement linéaire n’y a pas c'est
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marqué intelligence artificielle il y a
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pas tellement d'intelligence là-dedans,
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c'est juste une manière de visualiser
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les données.
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Par contre ici dans les influenceurs clés
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il va vraiment chercher des corrélations,
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des explications pour vous
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aider à comprendre les données.
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Alors je vous avoué que j'ai eu beaucoup
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de mal à le faire fonctionner sur les
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jeux de données dont je disposais.
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Donc j'ai réussi à le faire fonctionner
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que dans un cas et qui n'est pas
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malheureusement qui n'est pas très pertinent,
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donc je m'en excuse d'avance si
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vous travaillez à terme sur d'autres
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jeux de données,
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ce que j'espère pour vous.
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Et bien il faudra retester du coup
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cette fonctionnalité dans des cas
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où potentiellement c'est un peu
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plus intelligent de le faire.
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Alors on va quand même le faire pour
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comprendre le système donc on va
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aller ici sélectionner les champs
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qui nous intéressent et donc dans le
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seul cas dans le cas ça fonctionne,
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ça va être le nombre de participants
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par année.
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Qui se situe ici et je vais placer
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du coup les années dans l'élément qui
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était analysé et qui doit expliquer
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par le nombre de participants.
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Oui, alors ça rame un peu,
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on va le laisser faire.
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Voilà. Donc on va. Hop.
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On va être un petit peu tout ça.
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Donc il va nous dire bon bah des choses
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pas très intelligentes quand je vous les
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comme je vous l'ai dit donc en gros il me
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dit que le nombre de participants augmente.
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Au fur et à mesure que les que les années
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augmentent et donc il va même afficher un
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magnifique visuel pour m'expliquer ça.
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Avec une courbe de tendance et
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qu'en gros il me dit en moyenne,
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quand le nombre de participants augmente,
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année augmente également.
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Je sais, ce n’est pas fou comme recommandation,
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mais c'est juste pour vous montrer
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l'idée où là typiquement vous
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lui avez donné des valeurs et lui
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instantanément ce qu'il a été,
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ce qu'il a été cherché,
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c'est décorrélations et effectivement
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nous on sait qu'il existe
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une corrélation entre les 2 et
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là ça recommandation à les pas
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forcément très pertinente.
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Mais il faut bien garder en tête
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que lui ne considère pas qu’une
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année c'est une année en fait il va
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juste prendre ça comme une valeur
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numérique et pour le coup ça c'est
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super intéressant quand même puisque
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il a eu le réflexe d'aller creuser
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un chercher un nuage de points,
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de faire une corrélation.
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Et donc de pouvoir dire que, en moyenne,
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quand le nombre de participants augmente,
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l'année augmente donc,
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il a déduit que là,
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il y avait une…
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Comment dire une influence de
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l'indicateur par rapport à l'autre et
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donc quand l'augmente l'autre augmente
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également donc à tester sur
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d'autres jeux de données en ajoutant
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d'autres colonnes d'explications.
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Pour rappel,
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…
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Ici dans les visualisations,
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vous pouvez ici rajouter d'autres
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champs pour aller expliquer une
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valeur donc il ne faut pas hésiter à
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le faire mais là vraiment dans mon
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cas j'ai testé plein de combinaisons
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et je n'avais. Rien d'intéressant.
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Voilà,
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on va tout de suite attaquer un
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autre élément qui est un petit peu,
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qui est un petit peu une extension
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de cet item-là qui est la
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construction de narration intelligente.
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Alors on va voir si effectivement cette
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cette narration est intelligente,
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donc ici ce tableau-là.
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Alors oui, alors effectivement donc en
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fait la narration intelligente va se
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baser sur les graphiques qu'on a déjà
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potentiellement affichés à la page,
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donc il faut se mettre dans un espace où
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on a déjà eu quelque chose d'intéressant,
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d'afficher donc par exemple on va aller dans
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un onglet où il y a beaucoup de données.
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Voilà par exemple celui-ci,
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on a affiché plein de choses,
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on va juste allonger un petit
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peu encore la taille de la page.
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On va le passer à. 1800. Voilà.
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Et on va aller rajouter notre
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narration intelligente.
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Ici et donc en gros,
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il va aller chercher des choses en fait,
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dans les données donc ça
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correspond un petit peu à la,
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à la recherche d'un Insight,
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et donc alors ?
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Ce n’est pas toujours super
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intéressant en faut pas se mentir,
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mais ça a le mérite d'exister.
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Je pense que ça sera amené
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à évoluer dans le temps.
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Donc par exemple, voilà,
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il va me remonter la catégorie.
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Enfin,
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la région principale,
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donc Auvergne Rhône-Alpes représentait
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30 13,80% sur les participants,
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2018 dans l'ensemble de vos régions,
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le volume de participants va de ça à ça.
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Voilà donc en gros c'est me donner un
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petit peu des stats et par exemple oui
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overload dans le domaine est composé de.
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Alors là,
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c'est là,
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je ne comprends pas au vert Grenoble
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dans le domaine est composé de.
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8,14% à partir de participants de 1018.
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Eh bien voilà.
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Ouais, par contre ce qu'on peut faire,
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c'est ici potentiellement,
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aller cliquer sur la valeur pour aller
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encore rajouter potentiellement des.
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De des explications pour voir
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la rajouter ici des valeurs.
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Donc il y a plein de champs de
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personnalisation, c'est à dire ?
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Vous partez ici sur une date de base,
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mais vous avez aussi la possibilité
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de créer vos propres phrases.
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Donc le processus est assez complexe
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Donc la fonctionnalité n’est pas
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encore folle quand je vous disais
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si je peux me permettre donc je vais
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pas forcément rentrer dans le détail,
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mais vous pouvez écrire.
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Le la, la méthode donc,
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que vous souhaitiez calculer.
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Donc je ne sais pas non,
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je ne vais pas forcément faire
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d'exemples mais voilà en tout cas
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vous pouvez faire vos propres phrases
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dynamiques et donc allez un petit
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peu automatiser les potentiels
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commentaires que vous pourriez
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mettre dans une discussion.
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Enfin, dans une bonne.
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Dans une boîte de texte.
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Voilà donc ça,
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le mérite d'exister.
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Et je pense que ça sera amené à
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perfectionner dans le temps puisque pour B,
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forcément,
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sachant que c'est une tendance
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de marcher va de plus en plus
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développer ce type d'outils là.

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résultat(s)
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We will continue in the visuals
00:00:03
artificial intelligence,
00:00:04
So I reduced the size of
00:00:07
This table there to then be interested.
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In the 2nd item, which is found here which is
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finds to be the key influencers.
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So what is the purpose of this new visual?
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Well, the idea is that there we go to him
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Enter values and not here.
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View a decomposition that is
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relatively linear there is not it is
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Tagged artificial intelligence ago
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not so much intelligence in it,
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it's just a way to visualize
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data.
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On the other hand here in the key influencers
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he will really look for correlations,
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Explanations for you
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Help understand the data.
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So I confess that I had a lot
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of difficulty to make it work on the
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datasets I had.
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So I managed to make it work
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only in a case and which is not
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unfortunately which is not very relevant,
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So I apologize in advance if
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you are eventually working on others
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datasets,
00:00:51
What I hope for you huh.
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Well, we will have to retest suddenly
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This feature in cases
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where potentially it's a bit
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smarter to do it.
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So we're still going to do it for
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understand the system so we will
00:01:04
Go here Select fields
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which interest us and therefore in the
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only case in case it works,
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it's going to be the number of participants
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per year.
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Which is here and I will place
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So the years in the element that
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was analyzed and who must explain
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by the number of participants.
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Yes, so it rows a little,
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We're going to let him do it.
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There you go. So here we go. Gee-up.
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We're going to be a little bit of all that.
00:01:46
So he's going to tell us good things
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not very smart when I tell you
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As I told you basically he
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says the number of participants is increasing.
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As the years
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increase and so it will even display a
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Beautiful visual to explain this to me.
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With a trendline and
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that basically he tells me on average,
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when the number of participants increases,
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year also increases.
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I know, it's not crazy as a recommendation,
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but that's just to show you
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The idea where there typically you
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gave him values and
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instantly what it was,
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what has been sought,
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it is decorrelations and indeed
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We know that there is
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a correlation between the 2 and
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There it recommends to the steps
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necessarily very relevant.
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But we must keep in mind
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that he does not consider that a
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year is a year in fact it will
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just take it as a value
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digital and for once that's
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Super interesting anyway since
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He had the reflex to go digging
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a search for a point cloud,
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to make a correlation.
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And therefore to be able to say that, on average,
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when the number of participants increases,
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The year therefore increases,
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He deduced that there,
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There was a front page.
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How to say an influence of
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the indicator in relation to the other and
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So when the increases the other increases
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also so to test eh on
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other datasets by adding
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Other columns of explanations huh.
00:03:01
As a reminder,
00:03:01
huh.
00:03:02
Here in the visualizations,
00:03:03
You can add more
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fields to go and explain a front page
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value therefore do not hesitate to
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Do it but really there in my
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Case I tested a lot of combinations
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and I didn't. Nothing interesting.
00:03:14
There you go
00:03:14
We will immediately attack a
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Another element that is a little bit,
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which is a bit of an extension
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of this item which is the
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Smart storytelling construction.
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So we will see if indeed this
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this narrative and is intelligent,
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So this is the picture.
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So yes, so indeed in
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makes intelligent storytelling will happen
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Build on the graphs we already have
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potentially displayed on the page,
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So you have to put yourself in a space where
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We've already had something interesting,
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to display so for example we will go to
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a tab where there is a lot of data.
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Here is for example this one,
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we posted a lot of things,
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We're just going to lengthen a little
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little more than the size of the page.
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We're going to go to 1800. There you go.
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And we're going to add our
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intelligent storytelling.
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Here and so roughly,
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He's going to go get things actually,
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in the data so that
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corresponds a little bit to the,
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looking for an Insight huh,
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So what?
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It's not always great
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interesting in not to lie,
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But it has the merit of existing.
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I think it will be brought
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to evolve over time.
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So for example, there you have it,
00:04:34
He's going to put me up the category.
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Finally
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the main region,
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so Auvergne Rhône-Alpes represented
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30 13.80% on participants,
00:04:43
2018 in all your regions,
00:04:46
The volume of participants goes from that to that.
00:04:49
So that's basically giving me a
00:04:51
little bit of stats and for example yes
00:04:54
Overload in the domain is composed of.
00:04:57
So there,
00:04:58
This is it
00:04:58
I don't understand in the green Grenoble
00:05:00
In the field is composed of.
00:05:05
8.14% from 1018 participants.
00:05:09
Well, there you have it.
00:05:11
yes, what we can do,
00:05:13
It is here potentially,
00:05:14
Go click on the value to go
00:05:16
Still potentially add.
00:05:18
Explanations to see
00:05:20
add values here.
00:05:21
So there are plenty of fields of
00:05:23
Personalization, that is?
00:05:24
You go here on a basic date,
00:05:26
but you also have the possibility
00:05:27
create your own sentences.
00:05:29
So the process is quite complex
00:05:30
so I and the feature is not
00:05:32
Still crazy when I told you
00:05:34
if I may be permitted then I will
00:05:36
not necessarily going into detail,
00:05:38
But you can write.
00:05:40
The la, the method therefore,
00:05:43
that you want to calculate.
00:05:44
So I don't know no,
00:05:46
I'm not necessarily going to
00:05:47
examples but here it is anyway
00:05:49
You can make your own sentences
00:05:50
dynamic and so go a little
00:05:52
can automate potentials
00:05:53
Comments you could
00:05:55
Put in in a discussion.
00:05:58
Well, in a good one.
00:05:59
In a text box.
00:06:00
So that's it,
00:06:01
the merit of existing.
00:06:02
And I think it's going to have to happen
00:06:05
improve over time since for B,
00:06:07
necessarily
00:06:08
knowing that it is a trend
00:06:09
to walk goes more and more
00:06:12
develop this type of tool.

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résultat(s)
00:00:00
Wir werden in den Visuals fortfahren
00:00:03
künstliche Intelligenz
00:00:04
Also habe ich die Größe von
00:00:07
Diese Tabelle gibt es dann interessiert zu sein.
00:00:11
Im 2. Punkt, der hier zu finden ist, ist
00:00:13
findet die wichtigsten Einflussfaktoren.
00:00:15
Was ist also der Zweck dieses neuen Visuals?
00:00:16
Nun, die Idee ist, dass wir dort zu ihm gehen
00:00:18
Geben Sie Werte ein und nicht hier.
00:00:20
Anzeigen einer Zerlegung, die
00:00:21
relativ linear gibt es nicht
00:00:23
Verschlagwortet mit Künstliche Intelligenz vor
00:00:25
nicht so viel Intelligenz darin,
00:00:26
Es ist nur eine Möglichkeit, zu visualisieren
00:00:28
Daten.
00:00:29
Auf der anderen Seite hier in den wichtigsten Influencern
00:00:30
er wird wirklich nach Zusammenhängen suchen,
00:00:33
Erläuterungen für Sie
00:00:34
Helfen Sie, die Daten zu verstehen.
00:00:36
Ich gestehe, dass ich viel hatte
00:00:38
Es ist schwierig, es auf die
00:00:40
Datensätze, die ich hatte.
00:00:41
So habe ich es geschafft, dass es funktioniert
00:00:43
nur in einem Fall und der nicht
00:00:44
leider nicht sehr relevant,
00:00:46
Also entschuldige ich mich im Voraus, wenn
00:00:49
Sie arbeiten schließlich an anderen
00:00:50
Dateien
00:00:51
Was ich für dich hoffe, huh.
00:00:52
Nun, wir werden plötzlich erneut testen müssen
00:00:55
Diese Funktion in Fällen
00:00:57
wo es möglicherweise ein bisschen ist
00:00:59
Intelligenter, um es zu tun.
00:01:00
Also werden wir es immer noch tun für
00:01:02
Verstehen Sie das System, so dass wir
00:01:04
Hier klicken Felder auswählen
00:01:05
die uns interessieren und daher in der
00:01:07
nur Fall für den Fall, dass es funktioniert,
00:01:09
Es wird die Anzahl der Teilnehmer sein
00:01:12
pro Jahr.
00:01:13
Was ist hier und ich werde platzieren
00:01:15
Also die Jahre in dem Element, dass
00:01:17
analysiert wurde und wer muss erklären
00:01:19
durch die Anzahl der Teilnehmer.
00:01:25
Ja, also rudert es ein wenig,
00:01:28
Wir werden ihn das machen lassen.
00:01:34
Bitte schön. Also los geht's. Gee-up.
00:01:40
Wir werden ein bisschen von all dem sein.
00:01:46
Also wird er uns gute Dinge erzählen
00:01:48
nicht sehr schlau, wenn ich es Ihnen sage
00:01:50
Wie ich Ihnen im Grunde gesagt habe, hat er
00:01:52
sagt, dass die Zahl der Teilnehmer steigt.
00:01:54
Wie die Jahre
00:01:57
erhöhen und so wird sogar eine
00:02:00
Schönes Bild, um mir das zu erklären.
00:02:03
Mit einer Trendlinie und
00:02:04
dass er mir im Grunde im Durchschnitt sagt,
00:02:05
wenn die Teilnehmerzahl steigt,
00:02:07
Jahr nimmt ebenfalls zu.
00:02:09
Ich weiß, es ist nicht verrückt als Empfehlung,
00:02:12
Aber das ist nur, um Ihnen zu zeigen
00:02:14
Die Idee, wo es typischerweise Sie
00:02:15
gab ihm Werte und
00:02:16
sofort, was es war,
00:02:17
was gesucht wurde,
00:02:18
Es ist Dekorrelationen und in der Tat
00:02:20
Wir wissen, dass es
00:02:23
eine Korrelation zwischen der 2 und
00:02:25
Dort empfiehlt sie zu den Schritten
00:02:27
notwendigerweise sehr relevant.
00:02:28
Aber wir müssen im Auge behalten,
00:02:30
daß er nicht der Ansicht ist, daß eine
00:02:32
Jahr ist ein Jahr, in der Tat wird es
00:02:34
Nehmen Sie es einfach als Wert
00:02:35
digital und ausnahmsweise
00:02:37
Super interessant sowieso da
00:02:38
Er hatte den Reflex zu graben
00:02:40
eine Suche nach einer Punktwolke,
00:02:41
, um eine Korrelation herzustellen.
00:02:42
Und deshalb sagen zu können, dass im Durchschnitt
00:02:45
wenn die Teilnehmerzahl steigt,
00:02:46
Das Jahr erhöht sich also,
00:02:47
Er folgerte, dass dort,
00:02:48
Es gab eine Titelseite.
00:02:51
Wie man einen Einfluss von sagt
00:02:52
der Indikator im Verhältnis zum anderen und
00:02:54
Wenn also die erhöht wird, steigt die andere
00:02:56
auch so zu testen eh auf
00:02:58
Andere Datensätze durch Hinzufügen
00:02:59
Andere Spalten mit Erklärungen huh.
00:03:01
Zur Erinnerung:
00:03:01
hä.
00:03:02
Hier in den Visualisierungen,
00:03:03
Sie können weitere hinzufügen
00:03:05
Felder, um eine Titelseite zu erklären
00:03:07
Wert zögern Sie daher nicht,
00:03:09
Tun Sie es, aber wirklich da in meinem
00:03:11
Fall I habe viele Kombinationen getestet
00:03:12
und ich tat es nicht. Nichts Interessantes.
00:03:14
Bitte schön
00:03:14
Wir werden sofort einen
00:03:18
Ein weiteres Element, das ein bisschen ist,
00:03:21
was ein bisschen eine Erweiterung ist
00:03:23
von diesem Posten, der die
00:03:27
Smarte Storytelling-Konstruktion.
00:03:29
Wir werden also sehen, ob dies tatsächlich
00:03:32
dieses Narrativ und ist intelligent,
00:03:35
Das ist also das Bild.
00:03:41
Also ja, so in der Tat in
00:03:43
macht intelligentes Storytelling möglich
00:03:46
Bauen Sie auf den Grafiken auf, die wir bereits haben
00:03:48
möglicherweise auf der Seite angezeigt,
00:03:50
Sie müssen sich also in einen Raum versetzen, in dem
00:03:52
Wir hatten schon etwas Interessantes,
00:03:54
um anzuzeigen, so gehen wir zum Beispiel zu
00:03:57
Eine Registerkarte, auf der viele Daten vorhanden sind.
00:03:58
Hier ist zum Beispiel dieses,
00:03:59
Wir haben viele Dinge gepostet,
00:04:01
Wir werden nur ein wenig verlängern
00:04:02
wenig mehr als die Größe der Seite.
00:04:05
Wir gehen ins Jahr 1800. Bitte schön.
00:04:10
Und wir werden unsere
00:04:14
Intelligentes Storytelling.
00:04:15
Hier und so ungefähr,
00:04:17
Er wird tatsächlich Dinge holen,
00:04:19
in den Daten, so dass
00:04:20
entspricht ein wenig dem,
00:04:21
auf der Suche nach einem Einblick huh,
00:04:22
Na und?
00:04:24
Es ist nicht immer großartig
00:04:25
interessant, nicht zu lügen,
00:04:28
Aber es hat das Verdienst, zu existieren.
00:04:29
Ich denke, es wird gebracht werden
00:04:31
sich im Laufe der Zeit weiterzuentwickeln.
00:04:33
So, zum Beispiel, da hast du es,
00:04:34
Er wird mich in die Kategorie einordnen.
00:04:36
Endlich
00:04:36
die Hauptstadtregion,
00:04:38
so Auvergne Rhône-Alpes vertreten
00:04:41
30 13,80% auf Teilnehmer,
00:04:43
2018 in all Ihren Regionen,
00:04:46
Das Teilnehmeraufkommen geht von diesem zu jenseits.
00:04:49
Das gibt mir im Grunde genommen eine
00:04:51
kleine Statistiken und zum Beispiel ja
00:04:54
Überladung in der Domäne setzt sich zusammen aus.
00:04:57
Also da,
00:04:58
Das ist es
00:04:58
Ich verstehe nicht im grünen Grenoble
00:05:00
Im Feld besteht aus.
00:05:05
8,14% von 1018 Teilnehmern.
00:05:09
Nun, da hast du es.
00:05:11
Ja, was wir tun können,
00:05:13
Es ist hier potentiell,
00:05:14
Klicken Sie auf den zu gehenden Wert
00:05:16
Immer noch potenziell hinzufügen.
00:05:18
Erläuterungen zu sehen
00:05:20
Fügen Sie hier Werte hinzu.
00:05:21
Es gibt also viele Felder von
00:05:23
Personalisierung, das heißt?
00:05:24
Sie gehen hier zu einem einfachen Datum,
00:05:26
Sie haben aber auch die Möglichkeit
00:05:27
Erstellen Sie Ihre eigenen Sätze.
00:05:29
Der Prozess ist also ziemlich komplex
00:05:30
also ich und das Feature ist nicht
00:05:32
Immer noch verrückt, als ich es dir erzählte
00:05:34
wenn ich darf, dann werde ich
00:05:36
nicht unbedingt ins Detail gehen,
00:05:38
Aber du kannst schreiben.
00:05:40
Die la, die Methode also,
00:05:43
die Sie berechnen möchten.
00:05:44
Also ich weiß nicht nein,
00:05:46
Ich werde nicht unbedingt
00:05:47
Beispiele, aber hier ist es trotzdem
00:05:49
Sie können Ihre eigenen Sätze bilden
00:05:50
dynamisch und so ein wenig gehen
00:05:52
kann Potenziale automatisieren
00:05:53
Kommentare, die Sie könnten
00:05:55
Beteiligen Sie sich an einer Diskussion.
00:05:58
Nun, in einem guten.
00:05:59
In einem Textfeld.
00:06:00
So, das war's,
00:06:01
das Verdienst des Bestehens.
00:06:02
Und ich denke, es wird passieren müssen
00:06:05
Verbesserung im Laufe der Zeit, da für B,
00:06:07
notwendigerweise
00:06:08
wissen, dass es ein Trend ist
00:06:09
zu Fuß geht immer mehr
00:06:12
Entwickeln Sie diese Art von Werkzeug.

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résultat(s)
00:00:00
Continuaremos en las visuales
00:00:03
inteligencia artificial
00:00:04
Así que reduje el tamaño de
00:00:07
Esta mesa hay para luego estar interesado.
00:00:11
En el 2º elemento, que se encuentra aquí, que es
00:00:13
encuentra ser el influencers clave.
00:00:15
Entonces, ¿cuál es el propósito de este nuevo visual?
00:00:16
Bueno, la idea es que ahí vayamos a él
00:00:18
Introduzca valores y no aquí.
00:00:20
Ver una descomposición que es
00:00:21
relativamente lineal no hay que es
00:00:23
Etiquetado inteligencia artificial ago
00:00:25
no tanta inteligencia en él,
00:00:26
Es solo una forma de visualizar
00:00:28
datos.
00:00:29
Por otro lado aquí en los influencers clave
00:00:30
realmente buscará correlaciones,
00:00:33
Explicaciones para ti
00:00:34
Ayudar a entender los datos.
00:00:36
Así que confieso que tenía mucho
00:00:38
de dificultad para hacer que funcione en el
00:00:40
conjuntos de datos que tenía.
00:00:41
Así que logré hacerlo funcionar
00:00:43
sólo en un caso y que no es
00:00:44
desafortunadamente lo cual no es muy relevante,
00:00:46
Así que pido disculpas de antemano si
00:00:49
Eventualmente estás trabajando en otros
00:00:50
Datasets
00:00:51
Lo que espero para ti eh.
00:00:52
Bueno, tendremos que volver a probar de repente
00:00:55
Esta característica en casos
00:00:57
donde potencialmente es un poco
00:00:59
más inteligente para hacerlo.
00:01:00
Así que todavía vamos a hacerlo por
00:01:02
entender el sistema por lo que vamos a
00:01:04
Ir aquí Seleccionar campos
00:01:05
que nos interesan y por tanto en el
00:01:07
único caso en caso de que funcione,
00:01:09
Va a ser el número de participantes
00:01:12
por año.
00:01:13
Que está aquí y voy a colocar
00:01:15
Así que los años en el elemento que
00:01:17
fue analizado y quién debe explicar
00:01:19
por el número de participantes.
00:01:25
Sí, así que rema un poco,
00:01:28
Vamos a dejar que lo haga.
00:01:34
Aquí tienes. Así que aquí vamos. Vaya.
00:01:40
Vamos a ser un poco de todo eso.
00:01:46
Así que nos va a decir cosas buenas
00:01:48
no muy inteligente cuando te lo digo
00:01:50
Como te dije básicamente él
00:01:52
dice que el número de participantes está aumentando.
00:01:54
Como los años
00:01:57
aumentar y así incluso mostrará un
00:02:00
Hermoso visual para explicarme esto.
00:02:03
Con una línea de tendencia y
00:02:04
que básicamente me dice en promedio,
00:02:05
cuando aumenta el número de participantes,
00:02:07
año también aumenta.
00:02:09
Lo sé, no es una locura como recomendación,
00:02:12
pero eso es solo para mostrarte
00:02:14
La idea donde normalmente hay
00:02:15
le dio valores y
00:02:16
instantáneamente lo que era,
00:02:17
lo que se ha buscado,
00:02:18
es decoraciones y de hecho
00:02:20
Sabemos que hay
00:02:23
una correlación entre el 2 y
00:02:25
Allí se recomienda a los pasos
00:02:27
necesariamente muy relevante.
00:02:28
Pero debemos tener en cuenta
00:02:30
que no considera que un
00:02:32
año es un año, de hecho lo hará
00:02:34
Solo tómalo como un valor
00:02:35
digital y por una vez eso es
00:02:37
Super interesante de todos modos ya que
00:02:38
Tuvo el reflejo de ir a cavar
00:02:40
una búsqueda de una nube de puntos,
00:02:41
para hacer una correlación.
00:02:42
Y, por lo tanto, poder decir que, en promedio,
00:02:45
cuando aumenta el número de participantes,
00:02:46
Por lo tanto, el año aumenta,
00:02:47
Dedujo que allí,
00:02:48
Había una portada.
00:02:51
Cómo decir una influencia de
00:02:52
el indicador en relación con el otro y
00:02:54
Así que cuando el aumenta el otro aumenta
00:02:56
También para probar eh en
00:02:58
Otros conjuntos de datos agregando
00:02:59
Otras columnas de explicaciones eh.
00:03:01
Como recordatorio,
00:03:01
eh.
00:03:02
Aquí en las visualizaciones,
00:03:03
Puedes añadir más
00:03:05
Campos para ir y explicar una portada
00:03:07
Por lo tanto, no dude en
00:03:09
Hazlo pero realmente hay en mi
00:03:11
Caso He probado muchas combinaciones
00:03:12
y no lo hice. Nada interesante.
00:03:14
Aquí tienes
00:03:14
Atacaremos inmediatamente a un
00:03:18
Otro elemento que es un poco,
00:03:21
que es un poco una extensión
00:03:23
de este punto que es el
00:03:27
Construcción inteligente de storytelling.
00:03:29
Así que veremos si efectivamente esto
00:03:32
esta narrativa y es inteligente,
00:03:35
Así que esta es la imagen.
00:03:41
Así que sí, así que de hecho en
00:03:43
hace que la narración inteligente suceda
00:03:46
Construir sobre los gráficos que ya tenemos
00:03:48
potencialmente mostrados en la página,
00:03:50
Así que tienes que ponerte en un espacio donde
00:03:52
Ya hemos tenido algo interesante,
00:03:54
para mostrar así por ejemplo iremos a
00:03:57
Una pestaña donde hay muchos datos.
00:03:58
Aquí está, por ejemplo, este,
00:03:59
Publicamos muchas cosas,
00:04:01
Solo vamos a alargar un poco
00:04:02
poco más que el tamaño de la página.
00:04:05
Vamos a ir a 1800. Aquí tienes.
00:04:10
Y vamos a añadir nuestro
00:04:14
Narración inteligente.
00:04:15
Aquí y así aproximadamente,
00:04:17
Él va a ir a buscar cosas en realidad,
00:04:19
en los datos para que
00:04:20
corresponde un poco a la,
00:04:21
buscando un Insight eh,
00:04:22
¿Y qué?
00:04:24
No siempre es genial
00:04:25
interesante en no mentir,
00:04:28
Pero tiene el mérito de existir.
00:04:29
Creo que se traerá
00:04:31
para evolucionar con el tiempo.
00:04:33
Entonces, por ejemplo, ahí lo tienes,
00:04:34
Me va a poner en la categoría.
00:04:36
Finalmente
00:04:36
la región principal,
00:04:38
así Auvernia Rhône-Alpes representada
00:04:41
30 13,80% sobre los participantes,
00:04:43
2018 en todas sus regiones,
00:04:46
El volumen de participantes va de eso a aquello.
00:04:49
Así que eso básicamente me está dando un
00:04:51
Un poco de estadísticas y por ejemplo sí
00:04:54
La sobrecarga en el dominio se compone de.
00:04:57
Así que allí,
00:04:58
Esto es
00:04:58
No entiendo en el verde Grenoble
00:05:00
En el campo se compone de.
00:05:05
8,14% de 1018 participantes.
00:05:09
Bueno, ahí lo tienes.
00:05:11
Sí, lo que podemos hacer,
00:05:13
Está aquí potencialmente,
00:05:14
Ir haga clic en el valor para ir
00:05:16
Todavía potencialmente agregar.
00:05:18
Explicaciones para ver
00:05:20
Agregue valores aquí.
00:05:21
Así que hay un montón de campos de
00:05:23
¿Personalización, eso es?
00:05:24
Vas aquí en una fecha básica,
00:05:26
pero también tienes la posibilidad
00:05:27
Crea tus propias oraciones.
00:05:29
Así que el proceso es bastante complejo
00:05:30
así que yo y la característica no es
00:05:32
Todavía loco cuando te lo dije
00:05:34
si se me permite, entonces lo haré
00:05:36
no necesariamente entrar en detalles,
00:05:38
Pero puedes escribir.
00:05:40
El la, el método por lo tanto,
00:05:43
que desea calcular.
00:05:44
Así que no sé no,
00:05:46
No necesariamente voy a
00:05:47
Ejemplos, pero aquí está de todos modos
00:05:49
Puedes hacer tus propias oraciones
00:05:50
dinámico y así ir un poco
00:05:52
puede automatizar potenciales
00:05:53
Comentarios que podrías
00:05:55
Poner en una discusión.
00:05:58
Bueno, en uno bueno.
00:05:59
En un cuadro de texto.
00:06:00
Así que eso es todo,
00:06:01
el mérito de existir.
00:06:02
Y creo que va a tener que suceder
00:06:05
mejorar con el tiempo desde para B,
00:06:07
necesariamente
00:06:08
Saber que es una tendencia
00:06:09
Caminar va cada vez más
00:06:12
Desarrollar este tipo de herramienta.

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résultat(s)
00:00:00
We gaan verder in de visuals
00:00:03
kunstmatige intelligentie
00:00:04
Dus heb ik de grootte van
00:00:07
Deze tafel is er om dan geïnteresseerd te zijn.
00:00:11
In het 2e item, dat hier te vinden is, is
00:00:13
blijkt de belangrijkste beïnvloeders te zijn.
00:00:15
Dus wat is het doel van deze nieuwe visual?
00:00:16
Nou, het idee is dat we daar naar hem toe gaan.
00:00:18
Voer waarden in en niet hier.
00:00:20
Een decompositie weergeven die
00:00:21
relatief lineair is er niet het is
00:00:23
Tagged kunstmatige intelligentie geleden
00:00:25
niet zozeer intelligentie erin,
00:00:26
het is gewoon een manier om te visualiseren
00:00:28
gegevens.
00:00:29
Aan de andere kant hier in de belangrijkste beïnvloeders
00:00:30
hij zal echt op zoek gaan naar correlaties,
00:00:33
Uitleg voor u
00:00:34
Help de gegevens te begrijpen.
00:00:36
Dus ik moet bekennen dat ik veel had
00:00:38
van moeilijkheid om het te laten werken op de
00:00:40
datasets die ik had.
00:00:41
Dus ik slaagde erin om het te laten werken
00:00:43
alleen in een geval en dat niet
00:00:44
helaas wat niet erg relevant is,
00:00:46
Dus ik verontschuldig me bij voorbaat als
00:00:49
je werkt uiteindelijk aan anderen
00:00:50
Datasets
00:00:51
Wat ik voor je hoop hè.
00:00:52
Nou, we zullen plotseling opnieuw moeten testen
00:00:55
Deze functie in gevallen
00:00:57
waar het potentieel een beetje
00:00:59
slimmer om het te doen.
00:01:00
Dus we gaan het nog steeds doen voor
00:01:02
het systeem begrijpen, dus we zullen
00:01:04
Ga hier Selecteer velden
00:01:05
die ons interesseren en dus in de
00:01:07
alleen in het geval dat het werkt,
00:01:09
het gaat om het aantal deelnemers
00:01:12
per jaar.
00:01:13
Die is hier en ik zal plaatsen
00:01:15
Dus de jaren in het element dat
00:01:17
werd geanalyseerd en wie moet uitleggen
00:01:19
door het aantal deelnemers.
00:01:25
Ja, dus het roeit een beetje,
00:01:28
We gaan het hem laten doen.
00:01:34
Daar ga je. Dus daar gaan we. Goh.
00:01:40
Daar gaan we een beetje van genieten.
00:01:46
Dus hij gaat ons goede dingen vertellen
00:01:48
niet erg slim als ik het je vertel
00:01:50
Zoals ik je al zei, hij
00:01:52
zegt dat het aantal deelnemers toeneemt.
00:01:54
Als de jaren
00:01:57
verhogen en dus zal het zelfs een
00:02:00
Mooi visueel om mij dit uit te leggen.
00:02:03
Met een trendlijn en
00:02:04
dat hij me eigenlijk gemiddeld vertelt,
00:02:05
wanneer het aantal deelnemers toeneemt,
00:02:07
jaar neemt ook toe.
00:02:09
Ik weet het, het is niet gek als aanbeveling,
00:02:12
maar dat is alleen maar om je te laten zien
00:02:14
Het idee waar je meestal bent
00:02:15
gaf hem waarden en
00:02:16
meteen wat het was,
00:02:17
wat gezocht is,
00:02:18
het is decorrelations en inderdaad
00:02:20
We weten dat er
00:02:23
een correlatie tussen de 2 en
00:02:25
Daar beveelt het aan om de stappen
00:02:27
noodzakelijkerwijs zeer relevant.
00:02:28
Maar we moeten in gedachten houden
00:02:30
dat hij niet van mening is dat een
00:02:32
jaar is een jaar in feite zal het
00:02:34
neem het gewoon als een waarde
00:02:35
digitaal en voor één keer is dat
00:02:37
Super interessant sowieso sinds
00:02:38
Hij had de reflex om te gaan graven.
00:02:40
een zoektocht naar een puntenwolk,
00:02:41
om een correlatie te maken.
00:02:42
En dus om te kunnen zeggen dat, gemiddeld,
00:02:45
wanneer het aantal deelnemers toeneemt,
00:02:46
Het jaar stijgt dus,
00:02:47
Hij leidde daaruit af dat,
00:02:48
Er was een voorpagina.
00:02:51
Hoe een invloed van
00:02:52
de indicator ten opzichte van de andere en
00:02:54
Dus wanneer de verhogingen de andere toeneemt
00:02:56
ook zo om eh op te testen
00:02:58
andere datasets door toe te voegen
00:02:59
Andere kolommen met uitleg hè.
00:03:01
Ter herinnering,
00:03:01
hè.
00:03:02
Hier in de visualisaties,
00:03:03
U kunt meer toevoegen
00:03:05
velden om een voorpagina uit te leggen
00:03:07
waarde aarzel daarom niet om
00:03:09
Doe het maar echt daar in mijn
00:03:11
Case Ik heb veel combinaties getest
00:03:12
en dat deed ik niet. Niets interessants.
00:03:14
Daar ga je
00:03:14
We zullen onmiddellijk een
00:03:18
Nog een element dat een beetje is,
00:03:21
wat een beetje een uitbreiding is
00:03:23
van dit artikel, zijnde de
00:03:27
Slimme storytelling constructie.
00:03:29
Dus we zullen zien of dit inderdaad
00:03:32
dit verhaal en is intelligent,
00:03:35
Dit is het plaatje.
00:03:41
Dus ja, dus inderdaad in
00:03:43
maakt intelligente storytelling zal gebeuren
00:03:46
Bouw voort op de grafieken die we al hebben
00:03:48
mogelijk weergegeven op de pagina,
00:03:50
Je moet jezelf dus in een ruimte plaatsen waar
00:03:52
We hebben al iets interessants gehad,
00:03:54
om weer te geven, dus we gaan bijvoorbeeld naar
00:03:57
een tabblad waar veel gegevens zijn.
00:03:58
Hier is bijvoorbeeld deze,
00:03:59
we hebben veel dingen gepost,
00:04:01
We gaan gewoon een beetje verlengen
00:04:02
weinig meer dan de grootte van de pagina.
00:04:05
We gaan naar 1800. Daar ga je.
00:04:10
En we gaan onze
00:04:14
intelligente storytelling.
00:04:15
Hier en zo ruwweg,
00:04:17
Hij gaat dingen halen,
00:04:19
in de gegevens zodat
00:04:20
komt een beetje overeen met de,
00:04:21
op zoek naar een Insight hè,
00:04:22
En dus?
00:04:24
Het is niet altijd geweldig
00:04:25
interessant om niet te liegen,
00:04:28
Maar het heeft de verdienste dat het bestaat.
00:04:29
Ik denk dat het gebracht zal worden
00:04:31
om in de loop van de tijd te evolueren.
00:04:33
Dus bijvoorbeeld, daar heb je het,
00:04:34
Hij gaat me in de categorie plaatsen.
00:04:36
Eindelijk
00:04:36
de belangrijkste regio,
00:04:38
zo auvergne Rhône-Alpes vertegenwoordigd
00:04:41
30 13,80% op deelnemers,
00:04:43
2018 in al uw regio's,
00:04:46
Het deelnemersvolume gaat van dat naar dat.
00:04:49
Dus dat geeft me eigenlijk een
00:04:51
beetje statistieken en bijvoorbeeld ja
00:04:54
Overbelasting in het domein bestaat uit.
00:04:57
Dus daar,
00:04:58
Dit is het
00:04:58
Ik begrijp het niet in het groene Grenoble
00:05:00
In het veld is samengesteld uit.
00:05:05
8,14% van 1018 deelnemers.
00:05:09
Nou, daar heb je het.
00:05:11
Ja, wat we kunnen doen,
00:05:13
Het is hier potentieel,
00:05:14
Klik op de waarde om te gaan
00:05:16
Nog steeds potentieel toevoegen.
00:05:18
Uitleg te zien
00:05:20
voeg hier waarden toe.
00:05:21
Er zijn dus genoeg velden van
00:05:23
Personalisatie, welteverstaan?
00:05:24
Je gaat hier op een basisdate,
00:05:26
maar je hebt ook de mogelijkheid
00:05:27
maak je eigen zinnen.
00:05:29
Het proces is dus vrij complex
00:05:30
dus ik en de functie is niet
00:05:32
Nog steeds gek toen ik het je vertelde
00:05:34
als ik mag worden toegestaan dan zal ik
00:05:36
niet per se in detail treden,
00:05:38
Maar je kunt wel schrijven.
00:05:40
De la, de methode dus,
00:05:43
die je wilt berekenen.
00:05:44
Dus ik weet het niet nee,
00:05:46
Ik ga niet per se
00:05:47
voorbeelden maar hier is het toch
00:05:49
Je kunt je eigen zinnen maken
00:05:50
dynamisch en zo gaan een beetje
00:05:52
kan potentieel automatiseren
00:05:53
Opmerkingen die u zou kunnen
00:05:55
Zet in een discussie.
00:05:58
Nou ja, in een goede.
00:05:59
In een tekstvak.
00:06:00
Dus dat is het,
00:06:01
de verdienste van het bestaan.
00:06:02
En ik denk dat het zal moeten gebeuren
00:06:05
verbeteren in de loop van de tijd sinds voor B,
00:06:07
noodzakelijk
00:06:08
wetende dat het een trend is
00:06:09
lopen gaat steeds meer
00:06:12
dit soort gereedschap ontwikkelen.

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résultat(s)
00:00:00
Continuaremos nos visuais
00:00:03
inteligência artificial
00:00:04
Então eu reduzi o tamanho de
00:00:07
Essa tabela aí para depois se interessar.
00:00:11
No 2º item, que se encontra aqui que é
00:00:13
Encontra-se como os principais influenciadores.
00:00:15
Então, qual é o propósito deste novo visual?
00:00:16
Bem, a ideia é que lá vamos nós para ele
00:00:18
Insira valores e não aqui.
00:00:20
Exibir uma decomposição que é
00:00:21
relativamente linear não é
00:00:23
Tagged inteligência artificial atrás
00:00:25
não tanta inteligência nele,
00:00:26
é apenas uma maneira de visualizar
00:00:28
dados.
00:00:29
Por outro lado, aqui nos principais influenciadores
00:00:30
ele realmente procurará correlações,
00:00:33
Explicações para você
00:00:34
Ajude a entender os dados.
00:00:36
Então confesso que tive muita coisa
00:00:38
de dificuldade para fazê-lo funcionar no
00:00:40
conjuntos de dados que eu tinha.
00:00:41
Então eu consegui fazê-lo funcionar
00:00:43
apenas num caso e que não seja
00:00:44
infelizmente, o que não é muito relevante,
00:00:46
Por isso, peço desculpas antecipadamente se
00:00:49
você está eventualmente trabalhando nos outros
00:00:50
Datasets
00:00:51
O que eu espero para você hein.
00:00:52
Bem, teremos que testar novamente de repente
00:00:55
Esse recurso em casos
00:00:57
onde potencialmente é um pouco
00:00:59
mais inteligente para fazê-lo.
00:01:00
Então nós ainda vamos fazer isso para
00:01:02
entender o sistema para que possamos
00:01:04
Acesse aqui Selecione campos
00:01:05
que nos interessam e, portanto, no
00:01:07
apenas caso em caso de funcionar,
00:01:09
vai ser o número de participantes
00:01:12
por ano.
00:01:13
Que está aqui e eu vou colocar
00:01:15
Então, os anos no elemento que
00:01:17
foi analisado e quem deve explicar
00:01:19
pelo número de participantes.
00:01:25
Sim, por isso rema um pouco,
00:01:28
Vamos deixá-lo fazer isso.
00:01:34
Aí está. Então vamos lá. Pô.
00:01:40
Nós vamos ser um pouco de tudo isso.
00:01:46
Então ele vai nos dizer coisas boas
00:01:48
não muito inteligente quando eu lhe digo
00:01:50
Como eu lhe disse basicamente ele
00:01:52
diz que o número de participantes está aumentando.
00:01:54
Como os anos
00:01:57
aumentar e por isso ele ainda exibirá um
00:02:00
Lindo visual para me explicar isso.
00:02:03
Com uma linha de tendência e
00:02:04
que basicamente ele me diz, em média,
00:02:05
quando o número de participantes aumenta,
00:02:07
ano também aumenta.
00:02:09
Eu sei, não é loucura como uma recomendação,
00:02:12
mas isso é só para te mostrar
00:02:14
A ideia de onde normalmente você
00:02:15
deu-lhe valores e
00:02:16
instantaneamente o que era,
00:02:17
o que foi procurado,
00:02:18
é decorrelations e de fato
00:02:20
Sabemos que existe
00:02:23
uma correlação entre o 2 e o
00:02:25
Lá ele recomenda os passos
00:02:27
necessariamente muito relevante.
00:02:28
Mas devemos ter em mente
00:02:30
que ele não considera que um
00:02:32
ano é um ano de fato que ele vai
00:02:34
basta tomá-lo como um valor
00:02:35
digital e, por uma vez, isso é
00:02:37
Super interessante de qualquer maneira desde
00:02:38
Ele teve o reflexo de ir cavar
00:02:40
uma pesquisa por uma nuvem de pontos,
00:02:41
para fazer uma correlação.
00:02:42
E, portanto, poder dizer que, em média,
00:02:45
quando o número de participantes aumenta,
00:02:46
O ano, portanto, aumenta,
00:02:47
Ele deduziu que ali,
00:02:48
Havia uma primeira página.
00:02:51
Como dizer uma influência de
00:02:52
o indicador em relação ao outro e
00:02:54
Então, quando o aumenta o outro aumenta
00:02:56
também assim para testar eh em
00:02:58
outros conjuntos de dados adicionando
00:02:59
Outras colunas de explicações hein.
00:03:01
Como lembrete,
00:03:01
hem.
00:03:02
Aqui nas visualizações,
00:03:03
Você pode adicionar mais
00:03:05
campos para ir e explicar uma página inicial
00:03:07
valor, portanto, não hesite em
00:03:09
Faça isso, mas realmente lá no meu
00:03:11
Caso eu testei um monte de combinações
00:03:12
e eu não. Nada interessante.
00:03:14
Lá vai você
00:03:14
Atacaremos imediatamente um
00:03:18
Outro elemento que é um pouco,
00:03:21
o que é um pouco de uma extensão
00:03:23
deste item que é o
00:03:27
Construção inteligente de storytelling.
00:03:29
Então, vamos ver se de fato isso
00:03:32
esta narrativa e é inteligente,
00:03:35
Então, este é o quadro.
00:03:41
Então, sim, então de fato em
00:03:43
faz com que a narrativa inteligente aconteça
00:03:46
Construa sobre os gráficos que já temos
00:03:48
potencialmente exibido na página,
00:03:50
Então você tem que se colocar em um espaço onde
00:03:52
Já tivemos algo interessante,
00:03:54
para exibir, por exemplo, vamos para
00:03:57
uma guia onde há muitos dados.
00:03:58
Aqui está, por exemplo, este,
00:03:59
nós postamos um monte de coisas,
00:04:01
Vamos apenas alongar um pouco
00:04:02
pouco mais do que o tamanho da página.
00:04:05
Vamos para 1800. Aí está.
00:04:10
E nós vamos adicionar o nosso
00:04:14
narrativa inteligente.
00:04:15
Aqui e tão grosseiramente,
00:04:17
Ele vai buscar as coisas na verdade,
00:04:19
nos dados para que
00:04:20
corresponde um pouco a,
00:04:21
à procura de um Insight hein,
00:04:22
E daí?
00:04:24
Nem sempre é ótimo
00:04:25
interessante em não mentir,
00:04:28
Mas tem o mérito de existir.
00:04:29
Acho que vai ser trazido
00:04:31
para evoluir ao longo do tempo.
00:04:33
Então, por exemplo, aí está,
00:04:34
Ele vai me colocar na categoria.
00:04:36
Finalmente
00:04:36
a região principal,
00:04:38
então Auvergne Rhône-Alpes representou
00:04:41
30 13,80% sobre os participantes,
00:04:43
2018 em todas as vossas regiões,
00:04:46
O volume de participantes vai de lá para cá.
00:04:49
Então, isso é basicamente me dar um
00:04:51
um pouco de estatísticas e, por exemplo, sim
00:04:54
A sobrecarga no domínio é composta por.
00:04:57
Então, aí,
00:04:58
É isso
00:04:58
Eu não entendo no verde Grenoble
00:05:00
No campo é composto por.
00:05:05
8,14% de 1018 participantes.
00:05:09
Bem, aí está.
00:05:11
Sim, o que podemos fazer,
00:05:13
Está aqui potencialmente,
00:05:14
Vá clicar no valor para ir
00:05:16
Ainda potencialmente adicionar.
00:05:18
Explicações a ver
00:05:20
adicione valores aqui.
00:05:21
Portanto, há uma abundância de campos de
00:05:23
Personalização, isto é?
00:05:24
Você vai aqui em uma data básica,
00:05:26
mas você também tem a possibilidade
00:05:27
crie suas próprias frases.
00:05:29
Portanto, o processo é bastante complexo.
00:05:30
então eu e o recurso não é
00:05:32
Ainda louco quando eu te disse
00:05:34
se me for permitido, então eu vou
00:05:36
não necessariamente entrando em detalhes,
00:05:38
Mas você pode escrever.
00:05:40
O la, o método, portanto,
00:05:43
que você deseja calcular.
00:05:44
Então eu não sei não,
00:05:46
Eu não vou necessariamente
00:05:47
exemplos, mas aqui está de qualquer maneira
00:05:49
Você pode fazer suas próprias frases
00:05:50
dinâmico e assim vá um pouco
00:05:52
pode automatizar potenciais
00:05:53
Comentários que você poderia
00:05:55
Coloque em uma discussão.
00:05:58
Bem, em uma boa.
00:05:59
Em uma caixa de texto.
00:06:00
Então é isso,
00:06:01
o mérito de existir.
00:06:02
E eu acho que isso vai ter que acontecer
00:06:05
melhorar ao longo do tempo desde para B,
00:06:07
necessariamente
00:06:08
sabendo que é uma tendência
00:06:09
para andar vai mais e mais
00:06:12
desenvolver este tipo de ferramenta.

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résultat(s)
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Będziemy kontynuować w wizualizacjach
00:00:03
sztuczna inteligencja
00:00:04
Więc zmniejszyłem rozmiar
00:00:07
Ta tabela tam być zainteresowanym.
00:00:11
W 2. pozycji, która znajduje się tutaj, która jest
00:00:13
okazuje się być kluczowymi wpływowymi.
00:00:15
Jaki jest więc cel tej nowej wizualizacji?
00:00:16
Cóż, chodzi o to, że tam idziemy do niego
00:00:18
Wprowadź wartości, a nie tutaj.
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Wyświetlanie rozkładu, który jest
00:00:21
względnie liniowy nie ma go jest
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Tagged sztuczna inteligencja temu
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nie tyle inteligencji w tym,
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To tylko sposób na wizualizację
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dane.
00:00:29
Z drugiej strony tutaj w kluczowych influencerach
00:00:30
naprawdę będzie szukał korelacji,
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Wyjaśnienia dla Ciebie
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Pomóż zrozumieć dane.
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Przyznaję więc, że miałem dużo
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trudności, aby działał na
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zbiory danych, które miałem.
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Udało mi się to zadziałać
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tylko w przypadku, który nie jest
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niestety, który nie jest zbyt istotny,
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Więc z góry przepraszam, jeśli
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W końcu pracujesz nad innymi
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Zestawach danych
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Czego ci życzę, huh.
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Cóż, będziemy musieli nagle ponownie przetestować
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Ta funkcja w przypadkach
00:00:57
gdzie potencjalnie jest to trochę
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mądrzej, aby to zrobić.
00:01:00
Więc nadal będziemy to robić dla
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zrozumieć system, więc będziemy
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Przejdź tutaj Wybierz pola
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które nas interesują, a zatem w
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tylko w przypadku, gdy działa,
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Będzie to liczba uczestników
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Rocznie.
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Który jest tutaj i umieszczę
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Czyli lata w elemencie, który
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został przeanalizowany i kto musi wyjaśnić
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według liczby uczestników.
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Tak, więc trochę wiosłuje,
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Pozwolimy mu to zrobić.
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Proszę bardzo. No to zaczynamy. O rany.
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Będziemy trochę tego wszystkiego.
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Więc powie nam dobre rzeczy
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niezbyt mądry, kiedy ci mówię
00:01:50
Jak już mówiłem, w zasadzie on
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mówi, że liczba uczestników rośnie.
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Jak lata
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i tak wyświetli nawet
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Piękny obraz, aby mi to wyjaśnić.
00:02:03
Z linią trendu i
00:02:04
że w zasadzie mówi mi średnio,
00:02:05
gdy liczba uczestników wzrasta,
00:02:07
rok również wzrasta.
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Wiem, to nie jest szalone jako rekomendacja,
00:02:12
Ale to tylko po to, aby ci pokazać
00:02:14
Pomysł, w którym zazwyczaj ty
00:02:15
dał mu wartości i
00:02:16
natychmiast co to było,
00:02:17
czego poszukiwano,
00:02:18
To jest decorrelacje i rzeczywiście
00:02:20
Wiemy, że jest
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korelacja między 2 i
00:02:25
Tam zaleca kroki
00:02:27
koniecznie bardzo istotne.
00:02:28
Ale musimy pamiętać
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że nie uważa, że
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rok jest rokiem, w rzeczywistości będzie
00:02:34
po prostu przyjmij to jako wartość
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cyfrowy i tym razem
00:02:37
Super interesujące w każdym razie, ponieważ
00:02:38
Miał odruch, by kopać
00:02:40
poszukiwanie chmury punktów,
00:02:41
, aby utworzyć korelację.
00:02:42
I dlatego, aby móc powiedzieć, że średnio,
00:02:45
gdy liczba uczestników wzrasta,
00:02:46
W związku z tym rok wzrasta,
00:02:47
Wydedukował, że tam,
00:02:48
Była pierwsza strona.
00:02:51
Jak powiedzieć wpływ
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wskaźnik w stosunku do drugiego, oraz
00:02:54
Więc gdy wzrasta, inne wzrasta
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również tak do testowania eh na
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Inne zestawy danych przez dodanie
00:02:59
Inne kolumny wyjaśnień huh.
00:03:01
Przypominamy, że
00:03:01
Prawda.
00:03:02
Tutaj w wizualizacjach,
00:03:03
Możesz dodać więcej
00:03:05
Pola, które należy przejść i wyjaśnić stronę główną
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Dlatego nie wahaj się
00:03:09
Zrób to, ale naprawdę tam w moim
00:03:11
Case I testował wiele kombinacji
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a ja nie. Nic ciekawego.
00:03:14
Proszę bardzo
00:03:14
Natychmiast zaatakujemy
00:03:18
Kolejny element, który jest trochę,
00:03:21
co jest trochę rozszerzeniem
00:03:23
niniejszego punktu, który jest
00:03:27
Inteligentna konstrukcja opowiadania historii.
00:03:29
Zobaczymy więc, czy rzeczywiście tak
00:03:32
ta narracja i jest inteligentna,
00:03:35
To jest obraz.
00:03:41
Więc tak, tak rzeczywiście w
00:03:43
sprawia, że inteligentne opowiadanie historii będzie miało miejsce
00:03:46
Buduj na wykresach, które już mamy
00:03:48
potencjalnie wyświetlane na stronie,
00:03:50
Musisz więc postawić się w przestrzeni, w której
00:03:52
Mieliśmy już coś ciekawego,
00:03:54
aby wyświetlić tak, na przykład, przejdziemy do
00:03:57
Karta, na której znajduje się dużo danych.
00:03:58
Oto na przykład ten,
00:03:59
Opublikowaliśmy wiele rzeczy,
00:04:01
Po prostu trochę się wydłużymy
00:04:02
niewiele więcej niż rozmiar strony.
00:04:05
Przejdziemy do 1800. Proszę bardzo.
00:04:10
Dodamy nasze
00:04:14
Inteligentne opowiadanie historii.
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Tutaj i tak z grubsza,
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On pójdzie po rzeczy,
00:04:19
w danych, tak aby
00:04:20
odpowiada trochę,
00:04:21
szukam wglądu huh,
00:04:22
Więc co?
00:04:24
Nie zawsze jest świetnie
00:04:25
interesujące w nie kłamać,
00:04:28
Ale ma tę zaletę, że istnieje.
00:04:29
Myślę, że zostanie wniesiony
00:04:31
ewoluować w czasie.
00:04:33
Na przykład, masz to,
00:04:34
Umieści mnie w tej kategorii.
00:04:36
W końcu
00:04:36
główny region,
00:04:38
tak reprezentował Owernię Rodan-Alpy
00:04:41
30 13,80% na uczestników,
00:04:43
2018 we wszystkich Twoich regionach,
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Liczba uczestników przechodzi od tego do tego.
00:04:49
To w zasadzie daje mi
00:04:51
trochę statystyk i na przykład tak
00:04:54
Przeciążenie w domenie składa się z.
00:04:57
Więc tam,
00:04:58
To jest to
00:04:58
Nie rozumiem w zielonym Grenoble
00:05:00
W terenie składa się z.
00:05:05
8,14% od 1018 uczestników.
00:05:09
Cóż, masz to.
00:05:11
Tak, co możemy zrobić,
00:05:13
Jest tutaj potencjalnie,
00:05:14
Idź, kliknij wartość, aby przejść
00:05:16
Nadal potencjalnie dodaj.
00:05:18
Wyjaśnienia do zobaczenia
00:05:20
Dodaj wartości tutaj.
00:05:21
Tak więc istnieje wiele dziedzin
00:05:23
Personalizacja, to znaczy?
00:05:24
Jedziesz tu w podstawowej dacie,
00:05:26
Ale masz też taką możliwość;
00:05:27
Twórz własne zdania.
00:05:29
Tak więc proces jest dość złożony
00:05:30
więc ja i funkcja nie jest
00:05:32
Wciąż szalony, kiedy ci powiedziałem
00:05:34
jeśli mi pozwolą, zrobię to
00:05:36
niekoniecznie wchodząc w szczegóły,
00:05:38
Ale możesz pisać.
00:05:40
La, metoda zatem,
00:05:43
, które chcesz obliczyć.
00:05:44
Więc nie wiem, nie,
00:05:46
Niekoniecznie zamierzam
00:05:47
przykłady, ale tutaj i tak jest
00:05:49
Możesz tworzyć własne zdania
00:05:50
dynamiczny i tak idź trochę
00:05:52
potrafi zautomatyzować potencjały
00:05:53
Komentarze, które możesz
00:05:55
Weź udział w dyskusji.
00:05:58
Cóż, w dobrym.
00:05:59
W polu tekstowym.
00:06:00
To wszystko,
00:06:01
zasługa istnienia.
00:06:02
I myślę, że to będzie musiało się stać
00:06:05
poprawiają się z czasem, ponieważ dla B,
00:06:07
koniecznie
00:06:08
wiedząc, że jest to trend
00:06:09
chodzić coraz bardziej
00:06:12
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हम दृश्यों में जारी रखेंगे
00:00:03
कृत्रिम बुद्धि
00:00:04
तो मैंने आकार कम कर दिया
00:00:07
यह तालिका वहां दिलचस्पी लेने के लिए है।
00:00:11
दूसरे आइटम में, जो यहाँ पाया जाता है, कौन सा है?
00:00:13
प्रमुख प्रभावशाली व्यक्ति पाया जाता है।
00:00:15
तो इस नए दृश्य का उद्देश्य क्या है?
00:00:16
खैर, विचार यह है कि वहां हम उसके पास जाते हैं
00:00:18
मान दर्ज करें और यहां नहीं।
00:00:20
एक अपघटन देखें जो है
00:00:21
अपेक्षाकृत रैखिक नहीं है
00:00:23
टैग की गई कृत्रिम बुद्धि पहले
00:00:25
इसमें इतनी बुद्धिमत्ता नहीं है,
00:00:26
यह सिर्फ कल्पना करने का एक तरीका है
00:00:28
डेटा।
00:00:29
दूसरी ओर यहां प्रमुख प्रभावशाली लोगों में
00:00:30
वह वास्तव में सहसंबंधों की तलाश करेगा,
00:00:33
आपके लिए स्पष्टीकरण
00:00:34
डेटा को समझने में मदद करें।
00:00:36
तो मैं स्वीकार करता हूं कि मेरे पास बहुत कुछ था
00:00:38
इस पर काम करने में कठिनाई
00:00:40
डेटासेट मेरे पास थे।
00:00:41
इसलिए मैं इसे काम करने में कामयाब रहा
00:00:43
केवल एक मामले में और जो नहीं है
00:00:44
दुर्भाग्य से जो बहुत प्रासंगिक नहीं है,
00:00:46
तो मैं पहले से माफी मांगता हूं अगर
00:00:49
आप अंततः दूसरों पर काम कर रहे हैं
00:00:50
डेटासेट
00:00:51
मैं आपके लिए क्या आशा करता हूं, है ना।
00:00:52
खैर, हमें अचानक फिर से परीक्षण करना होगा
00:00:55
मामलों में यह सुविधा
00:00:57
जहां संभावित रूप से यह थोड़ा सा है
00:00:59
इसे करने के लिए स्मार्ट।
00:01:00
तो हम अभी भी इसके लिए ऐसा करने जा रहे हैं
00:01:02
सिस्टम को समझें इसलिए हम करेंगे
00:01:04
यहां जाएं फ़ील्ड चुनें
00:01:05
जो हमें दिलचस्पी देते हैं और इसलिए इसमें
00:01:07
केवल मामले में अगर यह काम करता है,
00:01:09
यह प्रतिभागियों की संख्या होने जा रही है
00:01:12
प्रति वर्ष।
00:01:13
जो यहाँ है और मैं रखूँगा
00:01:15
तो तत्व में वर्षों
00:01:17
विश्लेषण किया गया था और किसे समझाना चाहिए
00:01:19
प्रतिभागियों की संख्या से।
00:01:25
हाँ, तो यह थोड़ा पंक्तिबद्ध है,
00:01:28
हम उसे ऐसा करने देंगे।
00:01:34
तुम वहाँ जाओ। तो यहाँ हम चलते हैं। जी-अप।
00:01:40
हम उस सब का थोड़ा सा हिस्सा बनने जा रहे हैं।
00:01:46
तो वह हमें अच्छी बातें बताने जा रहा है।
00:01:48
जब मैं आपको बताता हूं तो बहुत स्मार्ट नहीं
00:01:50
जैसा कि मैंने आपको बताया कि मूल रूप से वह
00:01:52
प्रतिभागियों की संख्या बढ़ रही है।
00:01:54
वर्षों के रूप में
00:01:57
वृद्धि और इसलिए यह एक भी प्रदर्शित करेगा
00:02:00
मुझे यह समझाने के लिए सुंदर दृश्य।
00:02:03
एक ट्रेंडलाइन के साथ और
00:02:04
मूल रूप से वह मुझे औसतन बताता है,
00:02:05
जब प्रतिभागियों की संख्या बढ़ जाती है,
00:02:07
साल भी बढ़ता है।
00:02:09
मुझे पता है, यह एक सिफारिश के रूप में पागल नहीं है,
00:02:12
लेकिन यह सिर्फ आपको दिखाने के लिए है
00:02:14
विचार जहां आप आम तौर पर होते हैं
00:02:15
उसे मूल्य दिए और
00:02:16
तुरंत यह क्या था,
00:02:17
क्या मांगा गया है,
00:02:18
यह सजावट है और वास्तव में
00:02:20
हम जानते हैं कि वहाँ है
00:02:23
2 और 2 के बीच एक सहसंबंध
00:02:25
वहां यह चरणों की सिफारिश करता है
00:02:27
आवश्यक रूप से बहुत प्रासंगिक है।
00:02:28
लेकिन हमें ध्यान रखना चाहिए
00:02:30
कि वह इस पर विचार नहीं करता है
00:02:32
वर्ष वास्तव में एक वर्ष है।
00:02:34
बस इसे एक मूल्य के रूप में लें
00:02:35
डिजिटल और एक बार के लिए यह है
00:02:37
सुपर दिलचस्प वैसे भी
00:02:38
उसके पास खुदाई करने के लिए रिफ्लेक्स था
00:02:40
एक बिंदु क्लाउड की खोज,
00:02:41
सहसंबंध बनाना।
00:02:42
और इसलिए यह कहने में सक्षम होना, औसतन,
00:02:45
जब प्रतिभागियों की संख्या बढ़ जाती है,
00:02:46
इसलिए वर्ष बढ़ता है,
00:02:47
उन्होंने कहा कि वहां,
00:02:48
एक फ्रंट पेज था।
00:02:51
किसके प्रभाव को कहें?
00:02:52
दूसरे के संबंध में संकेतक और
00:02:54
तो जब बढ़ता है तो दूसरा बढ़ जाता है
00:02:56
इसका परीक्षण करने के लिए भी
00:02:58
जोड़कर अन्य डेटासेट
00:02:59
स्पष्टीकरण के अन्य कॉलम हुह।
00:03:01
एक अनुस्मारक के रूप में,
00:03:01
ना।
00:03:02
यहां विज़ुअलाइज़ेशन में,
00:03:03
आप और अधिक जोड़ सकते हैं
00:03:05
फ्रंट पेज पर जाकर समझाने के लिए फ़ील्ड
00:03:07
मूल्य इसलिए संकोच न करें
00:03:09
यह करो, लेकिन वास्तव में मेरे अंदर है
00:03:11
केस मैंने बहुत सारे संयोजनों का परीक्षण किया
00:03:12
और मैंने नहीं किया। कुछ भी दिलचस्प नहीं है.
00:03:14
तुम वहाँ जाओ
00:03:14
हम तुरंत हमला करेंगे।
00:03:18
एक और तत्व जो थोड़ा सा है,
00:03:21
जो थोड़ा विस्तार है
00:03:23
इस आइटम में से कौन सा है
00:03:27
स्मार्ट स्टोरीटेलिंग निर्माण।
00:03:29
तो हम देखेंगे कि क्या वास्तव में यह
00:03:32
यह कथा और बुद्धिमान है,
00:03:35
तो यह तस्वीर है।
00:03:41
तो हाँ, तो वास्तव में
00:03:43
बुद्धिमान कहानी कहने का काम होगा
00:03:46
हमारे पास पहले से मौजूद ग्राफ़ पर निर्माण करें
00:03:48
संभावित रूप से पृष्ठ पर प्रदर्शित,
00:03:50
तो आपको खुद को एक ऐसी जगह पर रखना होगा जहां
00:03:52
हमारे पास पहले से ही कुछ दिलचस्प है,
00:03:54
प्रदर्शित करने के लिए इसलिए उदाहरण के लिए हम जाएंगे
00:03:57
एक टैब जहां बहुत सारा डेटा है।
00:03:58
यहाँ उदाहरण के लिए यह है,
00:03:59
हमने बहुत सी चीजें पोस्ट कीं,
00:04:01
हम बस थोड़ा लंबा करने जा रहे हैं
00:04:02
पृष्ठ के आकार से थोड़ा अधिक।
00:04:05
हम 1800 में जा रहे हैं। तुम वहाँ जाओ।
00:04:10
और हम अपने जोड़ रहे हैं
00:04:14
बुद्धिमान कहानी।
00:04:15
यहाँ और इसलिए मोटे तौर पर,
00:04:17
वह वास्तव में चीजों को प्राप्त करने जा रहा है,
00:04:19
डेटा में ताकि
00:04:20
थोड़ा सा मेल खाती है,
00:04:21
एक अंतर्दृष्टि की तलाश है,
00:04:22
तो क्या?
00:04:24
यह हमेशा महान नहीं है
00:04:25
झूठ न बोलने में दिलचस्प है,
00:04:28
लेकिन इसमें मौजूदा की योग्यता है।
00:04:29
मुझे लगता है कि इसे लाया जाएगा
00:04:31
समय के साथ विकसित होना।
00:04:33
उदाहरण के लिए, आपके पास यह है,
00:04:34
वह मुझे श्रेणी में रखने जा रहा है।
00:04:36
अंततः
00:04:36
मुख्य क्षेत्र,
00:04:38
तो ऑवर्गेन रोने-एल्प्स का प्रतिनिधित्व किया गया
00:04:41
प्रतिभागियों पर 30 13.80%,
00:04:43
2018 आपके सभी क्षेत्रों में,
00:04:46
प्रतिभागियों की मात्रा उस से उस तक जाती है।
00:04:49
तो यह मूल रूप से मुझे एक मौका दे रहा है
00:04:51
थोड़े से आंकड़े और उदाहरण के लिए हाँ
00:04:54
डोमेन में अधिभार किससे बना है?
00:04:57
तो वहाँ,
00:04:58
यह बात है
00:04:58
मुझे हरे रंग के ग्रेनोबल में समझ में नहीं आता
00:05:00
मैदान में किससे बना है?
00:05:05
1018 प्रतिभागियों में से 8.14%।
00:05:09
खैर, वहां आपके पास यह है।
00:05:11
हाँ, हम क्या कर सकते हैं,
00:05:13
यह यहाँ संभावित रूप से है,
00:05:14
जाने के लिए मान पर क्लिक करें
00:05:16
अभी भी संभावित रूप से जोड़ें।
00:05:18
देखने के लिए स्पष्टीकरण
00:05:20
यहां मान जोड़ें।
00:05:21
तो वहाँ के बहुत सारे क्षेत्र हैं
00:05:23
निजीकरण, यही है?
00:05:24
आप यहां एक मूल तिथि पर जाते हैं,
00:05:26
लेकिन आपके पास संभावना भी है
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अपने स्वयं के वाक्य बनाएं।
00:05:29
इसलिए प्रक्रिया काफी जटिल है
00:05:30
तो मैं और सुविधा नहीं है
00:05:32
अभी भी पागल जब मैंने आपको बताया
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अगर मुझे अनुमति दी जा सकती है तो मैं करूंगा
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जरूरी नहीं कि विस्तार से जा रहा हो,
00:05:38
लेकिन आप लिख सकते हैं।
00:05:40
ला, विधि इसलिए,
00:05:43
जिसकी आप गणना करना चाहते हैं।
00:05:44
तो मुझे नहीं पता,
00:05:46
जरूरी नहीं कि मैं जा रहा हूं
00:05:47
उदाहरण लेकिन यहां यह वैसे भी है
00:05:49
आप अपने स्वयं के वाक्य बना सकते हैं
00:05:50
गतिशील और इसलिए थोड़ा आगे बढ़ें
00:05:52
क्षमता को स्वचालित कर सकते हैं
00:05:53
टिप्पणियाँ आप कर सकते हैं
00:05:55
चर्चा में डालो।
00:05:58
खैर, एक अच्छे में।
00:05:59
एक पाठ बॉक्स में.
00:06:00
तो बस इतना ही,
00:06:01
मौजूदा की योग्यता।
00:06:02
और मुझे लगता है कि यह होने जा रहा है
00:06:05
बी के लिए समय के साथ सुधार,
00:06:07
अनिवार्य रूप से
00:06:08
यह जानते हुए कि यह एक प्रवृत्ति है
00:06:09
चलना अधिक से अधिक हो जाता है
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intelligenza artificiale
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Così ho ridotto le dimensioni di
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Questo tavolo c'è per poi essere interessato.
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Nel 2 ° elemento, che si trova qui che è
00:00:13
trova di essere gli influencer chiave.
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Qual è lo scopo di questa nuova visuale?
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Bene, l'idea è che lì andiamo da lui
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Immettere i valori e non qui.
00:00:20
Visualizzare una scomposizione che è
00:00:21
relativamente lineare non c'è è
00:00:23
Tagged intelligenza artificiale fa
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non così tanta intelligenza in esso,
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è solo un modo per visualizzare
00:00:28
dati.
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D'altra parte qui negli influencer chiave
00:00:30
cercherà davvero le correlazioni,
00:00:33
Spiegazioni per te
00:00:34
Aiuta a comprendere i dati.
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Quindi confesso che ho avuto molto
00:00:38
di difficoltà per farlo funzionare sul
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set di dati che avevo.
00:00:41
Così sono riuscito a farlo funzionare
00:00:43
solo in un caso e che non lo è
00:00:44
purtroppo che non è molto rilevante,
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Quindi mi scuso in anticipo se
00:00:49
alla fine stai lavorando su altri
00:00:50
Dataset
00:00:51
Quello che spero per te eh.
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Bene, dovremo ritestare improvvisamente
00:00:55
Questa funzione nei casi
00:00:57
dove potenzialmente è un po '
00:00:59
Più intelligente per farlo.
00:01:00
Quindi lo faremo ancora per
00:01:02
comprendere il sistema in modo da poter
00:01:04
Vai qui Seleziona campi
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che ci interessano e quindi nel
00:01:07
solo caso nel caso in cui funzioni,
00:01:09
sarà il numero di partecipanti
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all'anno.
00:01:13
Che è qui e metterò
00:01:15
Quindi gli anni nell'elemento che
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è stato analizzato e chi deve spiegare
00:01:19
dal numero di partecipanti.
00:01:25
Sì, quindi rema un po ',
00:01:28
Lo lasceremo fare.
00:01:34
Ecco. Quindi eccoci qui. Accidenti.
00:01:40
Saremo un po' tutto questo.
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Quindi ci dirà cose buone
00:01:48
non molto intelligente quando te lo dico
00:01:50
Come ti ho detto fondamentalmente lui
00:01:52
dice che il numero di partecipanti è in aumento.
00:01:54
Come gli anni
00:01:57
aumentare e così visualizzerà anche un
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Bella visuale per spiegarmi questo.
00:02:03
Con una linea di tendenza e
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che in pratica mi dice in media,
00:02:05
quando aumenta il numero dei partecipanti,
00:02:07
anno aumenta anche.
00:02:09
Lo so, non è folle come raccomandazione,
00:02:12
ma questo è solo per mostrarti
00:02:14
L'idea dove c'è tipicamente
00:02:15
gli ha dato valori e
00:02:16
istantaneamente quello che era,
00:02:17
ciò che è stato cercato,
00:02:18
è decorrelazioni e anzi
00:02:20
Sappiamo che c'è
00:02:23
una correlazione tra il 2 e
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Lì consiglia ai passaggi
00:02:27
necessariamente molto rilevante.
00:02:28
Ma dobbiamo tenere a mente
00:02:30
che egli non ritiene che un
00:02:32
anno è un anno in realtà lo farà
00:02:34
basta prenderlo come valore
00:02:35
digitale e per una volta è così
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Super interessante comunque dato che
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Aveva il riflesso di andare a scavare
00:02:40
la ricerca di una nuvola di punti,
00:02:41
per fare una correlazione.
00:02:42
E quindi poter dire che, in media,
00:02:45
quando aumenta il numero dei partecipanti,
00:02:46
L'anno quindi aumenta,
00:02:47
Egli dedusse che lì,
00:02:48
C'era una prima pagina.
00:02:51
Come dire un'influenza di
00:02:52
l'indicatore rispetto all'altro e
00:02:54
Quindi quando l'altro aumenta l'altro aumenta
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anche così da testare eh su
00:02:58
Altri set di dati mediante l'aggiunta di
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Altre colonne di spiegazioni eh.
00:03:01
Come promemoria,
00:03:01
eh.
00:03:02
Qui nelle visualizzazioni,
00:03:03
Puoi aggiungerne altri
00:03:05
campi per andare a spiegare una prima pagina
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valore quindi non esitate a
00:03:09
Fallo ma davvero lì nel mio
00:03:11
Caso ho testato molte combinazioni
00:03:12
e non l'ho fatto. Niente di interessante.
00:03:14
Ecco
00:03:14
Attaccheremo immediatamente un
00:03:18
Un altro elemento che è un po ',
00:03:21
che è un po 'un'estensione
00:03:23
di questa voce che è il
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Costruzione intelligente dello storytelling.
00:03:29
Quindi vedremo se effettivamente questo
00:03:32
questa narrazione ed è intelligente,
00:03:35
Questa è l'immagine.
00:03:41
Quindi sì, così in effetti in
00:03:43
rende possibile lo storytelling intelligente
00:03:46
Costruisci sui grafici che abbiamo già
00:03:48
potenzialmente visualizzato sulla pagina,
00:03:50
Quindi devi metterti in uno spazio in cui
00:03:52
Abbiamo già avuto qualcosa di interessante,
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per visualizzare così ad esempio andremo a
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Una scheda in cui sono presenti molti dati.
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Ecco ad esempio questo,
00:03:59
abbiamo pubblicato un sacco di cose,
00:04:01
Stiamo solo andando ad allungare un po '
00:04:02
poco più della dimensione della pagina.
00:04:05
Andremo al 1800. Ecco.
00:04:10
E aggiungeremo il nostro
00:04:14
Storytelling intelligente.
00:04:15
Qui e così approssimativamente,
00:04:17
Andrà a prendere le cose in realtà,
00:04:19
nei dati in modo che
00:04:20
corrisponde un po' alla,
00:04:21
alla ricerca di un Insight eh,
00:04:22
E allora?
00:04:24
Non è sempre bello
00:04:25
interessante nel non mentire,
00:04:28
Ma ha il merito di esistere.
00:04:29
Penso che sarà portato
00:04:31
per evolversi nel tempo.
00:04:33
Quindi, per esempio, il gioco è fatto,
00:04:34
Mi metterà in cima alla categoria.
00:04:36
Finalmente
00:04:36
la regione principale,
00:04:38
così Auvergne Rhône-Alpes rappresentato
00:04:41
30 13,80% sui partecipanti,
00:04:43
2018 in tutte le vostre regioni,
00:04:46
Il volume dei partecipanti va da quello a quello.
00:04:49
Quindi questo mi sta fondamentalmente dando un
00:04:51
un po 'di statistiche e per esempio sì
00:04:54
L'overload nel dominio è composto da.
00:04:57
Quindi lì,
00:04:58
Questo è tutto
00:04:58
Non capisco nel verde Grenoble
00:05:00
Nel campo è composto da.
00:05:05
8,14% da 1018 partecipanti.
00:05:09
Bene, il gioco è fatto.
00:05:11
Sì, cosa possiamo fare,
00:05:13
È qui potenzialmente,
00:05:14
Vai clicca sul valore per andare
00:05:16
Ancora potenzialmente aggiungere.
00:05:18
Spiegazioni da vedere
00:05:20
Aggiungi valori qui.
00:05:21
Quindi ci sono molti campi di
00:05:23
Personalizzazione, cioè?
00:05:24
Vai qui in una data di base,
00:05:26
ma hai anche la possibilità
00:05:27
Crea le tue frasi.
00:05:29
Quindi il processo è piuttosto complesso
00:05:30
quindi io e la funzione non lo è
00:05:32
Ancora pazzo quando te l'ho detto
00:05:34
se mi sarà permesso, lo farò
00:05:36
non necessariamente entrando nei dettagli,
00:05:38
Ma sai scrivere.
00:05:40
Il la, il metodo quindi,
00:05:43
che vuoi calcolare.
00:05:44
Quindi non so di no,
00:05:46
Non ho necessariamente intenzione di
00:05:47
Esempi ma eccolo comunque
00:05:49
Puoi creare le tue frasi
00:05:50
dinamico e così vai un po '
00:05:52
può automatizzare i potenziali
00:05:53
Commenti che potresti
00:05:55
Inserisci in una discussione.
00:05:58
Bene, in uno buono.
00:05:59
In una casella di testo.
00:06:00
Questo è tutto,
00:06:01
il merito di esistere.
00:06:02
E penso che dovrà succedere
00:06:05
migliorare nel tempo da quando per B,
00:06:07
necessariamente
00:06:08
sapendo che è una tendenza
00:06:09
camminare va sempre più
00:06:12
Sviluppa questo tipo di strumento.

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00:00:00
Kami akan melanjutkan dalam visual
00:00:03
kecerdasan buatan,
00:00:04
Jadi saya mengurangi ukuran
00:00:07
Tabel ini di sana untuk kemudian tertarik.
00:00:11
Pada item ke-2, yang ditemukan di sini yaitu
00:00:13
menemukan untuk menjadi influencer kunci.
00:00:15
Jadi apa tujuan dari visual baru ini?
00:00:16
Nah, idenya adalah bahwa di sana kita pergi kepadanya
00:00:18
Masukkan nilai dan bukan di sini.
00:00:20
Melihat dekomposisi yang
00:00:21
relatif linier tidak ada itu
00:00:23
Tagged kecerdasan buatan yang lalu
00:00:25
tidak begitu banyak kecerdasan di dalamnya,
00:00:26
itu hanya cara untuk memvisualisasikan
00:00:28
data.
00:00:29
Di sisi lain di sini di influencer utama
00:00:30
dia akan benar-benar mencari korelasi,
00:00:33
Penjelasan untuk Anda
00:00:34
Membantu memahami data.
00:00:36
Jadi saya akui bahwa saya punya banyak
00:00:38
kesulitan untuk membuatnya bekerja pada
00:00:40
himpunan data yang saya miliki.
00:00:41
Jadi saya berhasil membuatnya bekerja
00:00:43
hanya dalam kasus dan yang tidak
00:00:44
sayangnya yang tidak terlalu relevan,
00:00:46
Jadi saya mohon maaf sebelumnya jika
00:00:49
Anda akhirnya mengerjakan orang lain
00:00:50
Dataset
00:00:51
Apa yang saya harapkan untuk Anda ya.
00:00:52
Nah, kita harus menguji ulang secara tiba-tiba
00:00:55
Fitur ini dalam kasus
00:00:57
di mana berpotensi itu sedikit
00:00:59
lebih pintar untuk melakukannya.
00:01:00
Jadi kami masih akan melakukannya untuk
00:01:02
memahami sistem sehingga kami akan
00:01:04
Buka di sini Pilih bidang
00:01:05
yang menarik bagi kami dan karenanya dalam
00:01:07
hanya kasus jika berhasil,
00:01:09
itu akan menjadi jumlah peserta
00:01:12
per tahun.
00:01:13
Yang ada di sini dan saya akan menempatkan
00:01:15
Jadi tahun-tahun dalam elemen itu
00:01:17
dianalisis dan siapa yang harus menjelaskan
00:01:19
dengan jumlah peserta.
00:01:25
Ya, jadi baris sedikit,
00:01:28
Kami akan membiarkan dia melakukannya.
00:01:34
Dan itu dia. Jadi ini dia. Wah.
00:01:40
Kita akan menjadi sedikit dari semua itu.
00:01:46
Jadi dia akan memberi tahu kita hal-hal baik
00:01:48
tidak terlalu pintar ketika saya memberi tahu Anda
00:01:50
Seperti yang saya katakan pada dasarnya dia
00:01:52
mengatakan jumlah peserta meningkat.
00:01:54
Seperti tahun-tahun
00:01:57
meningkatkan dan bahkan akan menampilkan
00:02:00
Visual yang indah untuk menjelaskan hal ini kepada saya.
00:02:03
Dengan garis tren dan
00:02:04
bahwa pada dasarnya dia mengatakan kepada saya rata-rata,
00:02:05
ketika jumlah peserta meningkat,
00:02:07
tahun juga meningkat.
00:02:09
Saya tahu, itu tidak gila sebagai rekomendasi,
00:02:12
tapi itu hanya untuk menunjukkan kepada Anda
00:02:14
Ide di mana biasanya ada Anda
00:02:15
memberinya nilai-nilai dan
00:02:16
seketika apa itu,
00:02:17
apa yang telah dicari,
00:02:18
itu adalah dekorelasi dan memang
00:02:20
Kita tahu bahwa ada
00:02:23
korelasi antara 2 dan
00:02:25
Di sana ia merekomendasikan ke langkah-langkahnya
00:02:27
tentu sangat relevan.
00:02:28
Tapi kita harus ingat
00:02:30
bahwa dia tidak menganggap bahwa a
00:02:32
tahun adalah tahun sebenarnya akan
00:02:34
anggap saja sebagai nilai
00:02:35
digital dan untuk sekali itu
00:02:37
Sangat menarik kok sejak
00:02:38
Dia memiliki refleks untuk pergi menggali
00:02:40
pencarian untuk point cloud,
00:02:41
untuk membuat korelasi.
00:02:42
Dan karena itu untuk dapat mengatakan bahwa, rata-rata,
00:02:45
ketika jumlah peserta meningkat,
00:02:46
Oleh karena itu, tahun ini meningkat,
00:02:47
Dia menyimpulkan bahwa di sana,
00:02:48
Ada halaman depan.
00:02:51
Bagaimana mengatakan pengaruh
00:02:52
indikator dalam kaitannya dengan yang lain dan
00:02:54
Jadi ketika meningkat yang lain meningkat
00:02:56
juga jadi untuk menguji eh pada
00:02:58
himpunan data lain dengan menambahkan
00:02:59
Kolom penjelasan lainnya ya.
00:03:01
Sebagai pengingat,
00:03:01
ya.
00:03:02
Di sini, di visualisasi,
00:03:03
Anda dapat menambahkan lebih banyak
00:03:05
bidang untuk masuk dan menjelaskan halaman depan
00:03:07
oleh karena itu jangan ragu untuk
00:03:09
Lakukan tapi benar-benar ada di saya
00:03:11
Kasus saya menguji banyak kombinasi
00:03:12
dan saya tidak melakukannya. Tidak ada yang menarik.
00:03:14
Dan itu dia
00:03:14
Kami akan segera menyerang
00:03:18
Elemen lain yang sedikit,
00:03:21
yang merupakan sedikit ekstensi
00:03:23
dari item ini yang merupakan
00:03:27
Konstruksi penceritaan yang cerdas.
00:03:29
Jadi kita akan lihat apakah memang ini
00:03:32
narasi ini dan cerdas,
00:03:35
Jadi inilah gambarnya.
00:03:41
Jadi ya, jadi memang di
00:03:43
membuat penceritaan yang cerdas akan terjadi
00:03:46
Bangun di atas grafik yang sudah kita miliki
00:03:48
berpotensi ditampilkan di halaman,
00:03:50
Jadi, Anda harus menempatkan diri Anda di ruang di mana
00:03:52
Kami sudah memiliki sesuatu yang menarik,
00:03:54
untuk menampilkannya misalnya kita akan pergi ke
00:03:57
tab di mana ada banyak data.
00:03:58
Berikut ini misalnya yang ini,
00:03:59
kami memposting banyak hal,
00:04:01
Kami hanya akan memperpanjang sedikit
00:04:02
sedikit lebih dari ukuran halaman.
00:04:05
Kita akan pergi ke tahun 1800. Dan itu dia.
00:04:10
Dan kami akan menambahkan
00:04:14
mendongeng yang cerdas.
00:04:15
Di sini dan di sekitar itu,
00:04:17
Dia akan pergi mendapatkan sesuatu yang sebenarnya,
00:04:19
dalam data sehingga
00:04:20
sesuai sedikit dengan,
00:04:21
mencari Insight ya,
00:04:22
Lalu apa?
00:04:24
Itu tidak selalu bagus
00:04:25
menarik untuk tidak berbohong,
00:04:28
Tapi itu memiliki kelebihan yang ada.
00:04:29
Saya pikir itu akan dibawa
00:04:31
untuk berkembang dari waktu ke waktu.
00:04:33
Jadi misalnya, begitulah,
00:04:34
Dia akan menempatkan saya di kategori.
00:04:36
Akhirnya
00:04:36
wilayah utama,
00:04:38
jadi Auvergne Rhône-Alpes diwakili
00:04:41
30 13,80% pada peserta,
00:04:43
2018 di semua wilayah Anda,
00:04:46
Volume peserta beralih dari itu ke itu.
00:04:49
Jadi itu pada dasarnya memberi saya
00:04:51
sedikit statistik dan misalnya ya
00:04:54
Kelebihan beban dalam domain terdiri dari.
00:04:57
Jadi di sana,
00:04:58
Ini dia
00:04:58
Saya tidak mengerti di Grenoble hijau
00:05:00
Di lapangan terdiri dari.
00:05:05
8,14% dari 1018 peserta.
00:05:09
Nah, begitulah.
00:05:11
Ya, apa yang bisa kita lakukan,
00:05:13
Di sini berpotensi,
00:05:14
Klik pada nilai untuk pergi
00:05:16
Masih berpotensi menambahkan.
00:05:18
Penjelasan untuk dilihat
00:05:20
Tambahkan nilai di sini.
00:05:21
Jadi ada banyak bidang
00:05:23
Personalisasi, yaitu?
00:05:24
Anda pergi ke sini pada tanggal dasar,
00:05:26
tetapi Anda juga memiliki kemungkinan
00:05:27
Buat kalimat Anda sendiri.
00:05:29
Jadi prosesnya cukup kompleks
00:05:30
jadi saya dan fiturnya tidak
00:05:32
Masih gila saat kubilang
00:05:34
jika saya diizinkan maka saya akan
00:05:36
belum tentu masuk ke detail,
00:05:38
Tapi Anda bisa menulis.
00:05:40
La, metode oleh karena itu,
00:05:43
yang ingin Anda hitung.
00:05:44
Jadi saya tidak tahu tidak,
00:05:46
Saya belum tentu akan melakukannya
00:05:47
contoh tapi ini dia sih
00:05:49
Anda dapat membuat kalimat sendiri
00:05:50
dinamis dan begitu pergi sedikit
00:05:52
Dapat mengotomatisasi potensi
00:05:53
Komentar yang Anda bisa
00:05:55
Masukkan ke dalam diskusi.
00:05:58
Nah, yang bagus.
00:05:59
Dalam kotak teks.
00:06:00
Jadi itu saja,
00:06:01
kelebihan yang ada.
00:06:02
Dan saya pikir itu harus terjadi
00:06:05
meningkat dari waktu ke waktu karena untuk B,
00:06:07
Selalu
00:06:08
Mengetahui bahwa itu adalah tren
00:06:09
untuk berjalan semakin banyak
00:06:12
Kembangkan alat jenis ini.

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Vamos continuar com o visual
00:00:03
inteligência artificial,
00:00:04
Então eu reduzi o tamanho do
00:00:07
essa mesa lá e depois se interesse.
00:00:11
No 2º item, que está localizado aqui, que é
00:00:13
Sejam os principais influenciadores.
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Então, qual é o objetivo deste novo visual?
00:00:16
Bem, a ideia é que vamos dar-lhe um
00:00:18
insira valores e não aqui.
00:00:20
Ver uma decomposição que é
00:00:21
Relativamente linear, não há
00:00:23
Tagged inteligência artificial ago
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Nem tanta inteligência nele,
00:00:26
é apenas uma forma de visualizar
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dados.
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Por outro lado, aqui nos principais influenciadores
00:00:30
Ele realmente vai procurar correlações,
00:00:33
Explicações para si
00:00:34
ajudar a compreender os dados.
00:00:36
Então eu tenho que admitir que eu tive um monte de
00:00:38
difícil fazê-lo funcionar no
00:00:40
conjuntos de dados que eu tinha.
00:00:41
Então eu consegui fazê-lo funcionar
00:00:43
do que num caso e que não é
00:00:44
infelizmente, o que não é muito relevante,
00:00:46
Por isso, peço desde já desculpa se
00:00:49
Você está trabalhando em outros projetos no futuro.
00:00:50
conjuntos de dados,
00:00:51
o que eu espero para você.
00:00:52
Bem, teremos que testar novamente
00:00:55
este recurso em casos
00:00:57
onde potencialmente é um pouco
00:00:59
mais inteligente para fazê-lo.
00:01:00
Por isso, ainda vamos fazê-lo para
00:01:02
entender o sistema, então vamos
00:01:04
Vá aqui Selecionar Campos
00:01:05
que nos interessa e, por conseguinte, no
00:01:07
apenas no caso de funcionar,
00:01:09
Vai ser o número de participantes
00:01:12
por ano.
00:01:13
Quem está aqui e eu vou colocar
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Como resultado, os anos no elemento que
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foi analisada e que deve explicar
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pelo número de participantes.
00:01:25
Sim, então é um pouco de arrasto
00:01:28
Vamos deixá-lo fazer isso.
00:01:34
Aqui tens. Então vamos lá. Gee-up.
00:01:40
Vamos ser um pouco de tudo isso.
00:01:46
Então ele vai nos dizer bem, bem, as coisas
00:01:48
não muito inteligente quando eu lhe digo
00:01:50
Como lhe disse, basicamente,
00:01:52
diz que o número de participantes está a aumentar.
00:01:54
Com o passar dos anos,
00:01:57
aumentar e por isso vai mesmo exibir um
00:02:00
Visual maravilhoso para me explicar isso.
00:02:03
Com uma linha de tendência e
00:02:04
que basicamente ele me diz em média,
00:02:05
quando o número de participantes aumenta,
00:02:07
ano também está aumentando.
00:02:09
Eu sei, não é uma recomendação maluca,
00:02:12
Mas é só para te mostrar
00:02:14
A ideia de onde normalmente você
00:02:15
deu-lhe valores e deu-lhe
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instantaneamente o que tem sido,
00:02:17
o que ele tem procurado,
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É decoro e até mesmo
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Sabemos que existe
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uma correlação entre os 2 e
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Aí recomenda os passos
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Obviamente muito relevante.
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Mas você tem que ter em mente
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que não considera que uma
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ano é um ano na verdade vai
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apenas tome isso como um valor
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digital e pronto;
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Super interessante de qualquer maneira desde
00:02:38
Ele teve o reflexo de ir cavar
00:02:40
um olhar para um gráfico de dispersão,
00:02:41
para fazer uma correlação.
00:02:42
E assim poder dizer que, em média,
00:02:45
quando o número de participantes aumenta,
00:02:46
Assim, o ano aumenta,
00:02:47
Ele deduziu que ali,
00:02:48
Havia uma primeira página.
00:02:51
Como saber uma pressão de
00:02:52
o indicador em relação ao outro, e
00:02:54
Assim, quando um aumenta, o outro aumenta
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Também para ser testado eh, eh, em
00:02:58
outros conjuntos de dados adicionando
00:02:59
Outras colunas de explicações eh.
00:03:01
Como lembrete,
00:03:01
hein.
00:03:02
Aqui nas visualizações,
00:03:03
Aqui você pode adicionar mais
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campos para ir e explicar uma primeira página
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valor, por isso não hesite em
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fazê-lo, mas realmente lá no meu
00:03:11
Testei muitas combinações
00:03:12
E eu não. Nada interessante.
00:03:14
Aqui tens
00:03:14
Vamos atacar um
00:03:18
Outro elemento que é um pouco,
00:03:21
que é um pouco de uma extensão
00:03:23
deste ponto que é o
00:03:27
Construção inteligente de storytelling.
00:03:29
Então vamos ver se esse é realmente o caso.
00:03:32
esta narrativa e é inteligente,
00:03:35
Portanto, esta é esta tabela.
00:03:41
Então, sim, de fato em
00:03:43
Faz com que a narrativa inteligente vá para o
00:03:46
com base nos gráficos que já temos
00:03:48
potencialmente exibido na página,
00:03:50
Então você tem que se colocar em um espaço onde
00:03:52
Já tivemos algo interessante,
00:03:54
Então, por exemplo, vamos para
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uma guia onde há muitos dados.
00:03:58
Aqui está este, por exemplo,
00:03:59
Nós postamos um monte de coisas,
00:04:01
Vamos apenas alongar um pouco
00:04:02
nem mesmo o tamanho da página.
00:04:05
Nós vamos movê-lo para. 1800. Aqui tens.
00:04:10
E nós vamos adicionar o nosso
00:04:14
Narrativa inteligente.
00:04:15
Aqui e assim, basicamente,
00:04:17
Ele vai buscar as coisas na verdade,
00:04:19
nos dados para que ele
00:04:20
corresponde um pouco à,
00:04:21
procurando um Insight hein,
00:04:22
E daí?
00:04:24
Nem sempre é ótimo
00:04:25
Interessante, convenhamos,
00:04:28
Mas tem o mérito de existir.
00:04:29
Acho que vai ser trazido
00:04:31
para evoluir ao longo do tempo.
00:04:33
Então, por exemplo, lá vai você,
00:04:34
Ele vai me levar para cima na categoria.
00:04:36
Finalmente
00:04:36
a região principal,
00:04:38
assim Auvergne Rhône-Alpes representada
00:04:41
30 13,80% sobre os participantes,
00:04:43
2018 em todas as suas regiões,
00:04:46
O volume de participantes vai disso para aquilo.
00:04:49
Então isso é basicamente me dar um
00:04:51
um pouco de estatísticas e, por exemplo, sim
00:04:54
A sobrecarga no domínio é composta por.
00:04:57
E aí,
00:04:58
É isso
00:04:58
Eu não entendo o verde Grenoble
00:05:00
no campo é composto por.
00:05:05
8,14% de 1018 participantes.
00:05:09
Pois bem.
00:05:11
Sim, mas o que podemos fazer
00:05:13
Está aqui potencialmente,
00:05:14
Vá clicar no valor para ir
00:05:16
ainda potencialmente adicionar alguns.
00:05:18
Explicações para ver
00:05:20
Adicione valores aqui.
00:05:21
Portanto, há muitos campos de
00:05:23
Personalização, ou seja?
00:05:24
Você está saindo daqui em uma data básica,
00:05:26
Mas você também tem a opção de
00:05:27
Crie as suas próprias frases.
00:05:29
Portanto, o processo é bastante complexo
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Então eu e o recurso não é
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Ainda louco quando eu te disse
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Se eu puder pagar, eu vou
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não necessariamente entrar em detalhes,
00:05:38
mas você pode escrever.
00:05:40
O la, o método, então,
00:05:43
que você deseja calcular.
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Então eu não sei não,
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Eu não vou necessariamente fazer
00:05:47
exemplos, mas é isso mesmo assim
00:05:49
Você pode fazer suas próprias frases
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dinâmico e assim ir um pouco
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O potencial pode ser automatizado
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comentários que poderá conseguir
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entrar em discussão.
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Bem, em uma boa.
00:05:59
Em uma caixa de texto.
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Aí está,
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o mérito de existir.
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E acho que vai ser
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perfeito ao longo do tempo desde para B,
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necessariamente
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saber que é uma tendência
00:06:09
Caminhar vai ficar cada vez maior
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desenvolver este tipo de ferramenta.

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