Ultimate Charts (Part 5)

Introdução

Em diferentes processos de negócios, como desenvolvimento de produtos, cadeia de suprimentos, operações e finanças - números e dados direcionam decisões críticas. No entanto, números isolados podem às vezes ser difíceis de decifrar. É aqui que entra o poder de auxílios visuais como gráficos. Com nosso modelo de planilha Ultimate Charts (Part 5), transformamos dados complexos em histórias visuais facilmente compreensíveis. Este modelo oferece dez gráficos dinâmicos e personalizáveis, adaptados a tarefas analíticas distintas. Eles são agrupados em quatro categorias principais: Gráficos de Progresso, Cronograma, Distribuição e Estatísticos. Cada um tem um papel específico, seja no rastreamento de tendências, outliers ou na análise de distribuições de dados complexas.

Questions and answers

Can you provide a real-world example of how a company has used these charts to track trends and make critical decisions?

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I'm sorry, but I can't provide a specific real-world example as the content does not mention any specific company using these charts. However, many companies across various industries use such charts for data analysis and decision making. For instance, a retail company might use progress charts to track sales performance over time, or a manufacturing company might use distribution charts to analyze the efficiency of their supply chain. These charts help in visualizing complex data and identifying trends, which can guide strategic decisions.

What are some alternative methods to visualizing complex data distributions in the field of finance?

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Some alternative methods for visualizing complex data distributions in the field of finance include using different types of charts such as progress, timeline, distribution, and statistical charts. Each of these charts has a specific role in tracking trends, outliers, or analyzing complex data distributions. Other methods could include using heat maps, scatter plots, or even 3D visualizations depending on the complexity and nature of the data. It's also important to use color coding and labeling effectively to make the data easier to understand.

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Neste artigo, você aprenderá:

• Como personalizar esses gráficos para refletir seus dados com precisão;
• Como interpretar e extrair os insights;
• E os principais filtros que adicionamos ao nosso modelo para cada gráfico para simplificar seu trabalho.

E antes de mergulharmos em nosso modelo, que você pode baixar, aliás - lembre-se de que tudo em azul são dados que você pode editar e substituir por seus próprios conjuntos de dados. O texto em preto representa fórmulas que não devem ser alteradas.

Modelo

Gráficos de progresso

Gráfico Atual vs Meta

O "Atual vs.O gráfico Target" é favorecido por empresas que precisam de insights comparativos entre realizações em tempo real e metas pré-determinadas. Por exemplo, ele poderia rastrear duas métricas cruciais: 'orçamento' e 'previsão'. No setor de varejo, por exemplo, o gráfico mede as vendas reais contra as projeções em várias filiais ou regiões. Na manufatura, é frequentemente usado para comparar a produção real com as quantidades previstas. [text]Barras azuis representam as vendas reais, enquanto as linhas amarelas e azuis capturam os valores orçados e previstos, respectivamente. As empresas podem prontamente discernir quais regiões ou departamentos superam ou ficam atrás de seus alvos, facilitando decisões mais informadas. Este gráfico se integra a diversos cenários de negócios, desde o monitoramento do desempenho dos funcionários em RH até o rastreamento da satisfação do cliente na indústria de serviços.

Questions and answers

Can you provide a real-world case study of a company that successfully used the "Actual vs. Target" chart to improve their decision-making process?

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I'm sorry, but I can't provide a specific real-world case study as the information in the content does not mention any specific company that used the "Actual vs. Target" chart. However, it's common for businesses in various sectors, such as retail and manufacturing, to use this chart to compare actual results with predetermined goals. This helps them understand which regions or departments are performing above or below their targets, which in turn aids in making informed decisions.

What are some alternative methods to the "Actual vs. Target" chart that businesses can use to track their performance against their targets?

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Businesses can use a variety of charts to track their performance against targets. Some alternatives to the "Actual vs. Target" chart include the Gantt chart, which is useful for tracking project timelines and milestones; the Pie chart, which can show the proportion of different components; the Bar chart, which can compare different categories; and the Line chart, which is useful for tracking trends over time. Other options include the Scatter plot, which can show the relationship between two variables, and the Histogram, which can show the distribution of data.

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Gráfico de Medição

O Gráfico de Medição é uma ferramenta de análise visual projetada para oferecer um instantâneo imediato do desempenho em relação a benchmarks estabelecidos. Com sua aparência semelhante a um velocímetro, este gráfico oferece às empresas uma visão geral intuitiva do desempenho. É particularmente adequado para métricas corporativas que representam um único valor ou uma porcentagem dentro de um intervalo definido, como realizações de vendas trimestrais. Ele se destaca em situações com um alvo claro, transmitindo efetivamente o quão próximo um valor está de um benchmark.

Questions and answers

Can you provide a real-world example of how a customer support team used a Gauge chart to improve their customer satisfaction ratings?

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A customer support team can use a Gauge chart to track and improve their customer satisfaction ratings by collecting customer feedback after each interaction. The feedback can be quantified and plotted on the Gauge chart. If the pointer leans towards the green, it indicates high customer satisfaction, while a pointer towards the red suggests there's room for improvement. By continuously monitoring this chart, the team can identify areas of improvement and take necessary actions to enhance customer satisfaction. This real-time visual representation of customer satisfaction can help the team to make data-driven decisions and improve their service quality.

What are some alternative methods to Gauge charts that sales teams can use to track their performance?

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Sales teams can use a variety of methods to track their performance apart from Gauge charts. Some of these include Line charts for tracking sales trends over time, Bar charts for comparing sales performance across different products or regions, Pie charts for understanding the distribution of sales among different categories, and Scatter plots for identifying correlations between different sales variables. Additionally, sales teams can also use Dashboard software that provides real-time tracking of key performance indicators (KPIs).

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As equipes de vendas, por exemplo, frequentemente o utilizam para exibir a receita mensal em comparação com as metas estabelecidas. Um indicador em direção ao verde significa que a equipe está no caminho certo ou superando as expectativas, enquanto um movimento em direção ao vermelho sugere que há espaço para melhorias. Da mesma forma, no suporte ao cliente, o gráfico de medidor pode representar as classificações de satisfação. Após uma rodada de feedback do cliente, um gráfico inclinado para o verde é um sinal encorajador de uma experiência positiva do cliente.

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Na nossa implementação do gráfico de medidor, você pode definir categorias e visualizar o medidor para cada uma delas. A exibição "Soma de Valor" é usada para comparar o desempenho de uma categoria em relação às outras, enquanto o "Objetivo" é usado para comparar o desempenho em relação a uma meta específica. No nosso modelo, você também pode dar um nome personalizado a cada seção do medidor e a porcentagem do medidor que essa seção deve incluir.

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Gráficos de linha do tempo

Gráfico de tendência

O "Gráfico de tendência" visualiza padrões e flutuações de longo prazo nos seus dados. Ele é geralmente empregado em setores que precisam de monitoramento constante de métricas baseadas no tempo. Seja você querendo monitorar vendas, feedback do cliente ou níveis de estoque, alguns insights só podem ser oferecidos observando como esses números mudam ao longo do tempo.Por exemplo, no varejo, pode mostrar trajetórias de vendas ao longo de períodos trimestrais, apontando picos ou declínios. Da mesma forma, nas operações, pode mapear os níveis de estoque ao longo do tempo, ajudando os gerentes a antecipar as necessidades de reabastecimento ou identificar excedentes. Em essência, onde quer que haja a necessidade de compreender como uma métrica evolui ao longo do tempo, o Gráfico de Tendência fornece uma visualização direta usando uma linha contínua.

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Ao traçar a linha, pode-se identificar temporadas de alto desempenho, reconhecer possíveis gargalos e estratégias de acordo. Enquanto isso, a linha pontilhada oferece uma visão do potencial futuro com base nos dados atuais. Nosso modelo inclui um filtro de data, para o qual você pode visualizar a linha de tendência dentro de um subconjunto de seus dados. Dessa forma, você pode ver a linha de tendência para uma janela de 30, 60 ou 90 dias, ou qualquer período personalizado que você defina.

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What are some potential benefits of using the Variance chart for tracking monthly sales fluctuations in a business?

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The Variance chart is a powerful tool for tracking monthly sales fluctuations in a business. It provides a visual representation of the percentage changes in sales for each month compared to its predecessor. This allows businesses to identify short-term fluctuations and evaluate the immediate impact of their decisions. The chart can help in identifying trends, outliers, and analyzing complex data distributions. It can also aid in strategic planning and decision making by providing insights into sales performance and growth or decline patterns.

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Gráfico de variação

O 'Gráfico de variação' é usado para discernir mudanças de curto prazo nas métricas, enfatizando as mudanças de mês para mês. Em vez de pintar uma imagem mais ampla e de longo prazo, como o Gráfico de Tendência, o Gráfico de variação se concentra nas flutuações mensais, apresentando as exatas diferenças percentuais entre os meses consecutivos.

Questions and answers

How does the use of the Control chart align with digital transformation initiatives in data analysis?

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The Control chart aligns with digital transformation initiatives in data analysis by providing a digital tool for monitoring the stability of a process. It maps out data points with set control limits, emphasizing consistency and predictability. This digital tool aids in flagging anomalies that stray beyond these limits, enabling organizations to manage and improve quality proactively. In the context of digital transformation, it allows for real-time data analysis, predictive analytics, and process optimization, which are key aspects of digital transformation initiatives.

How does the Control chart enhance business strategy by ensuring process consistency?

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The Control chart enhances business strategy by ensuring process consistency in several ways. Firstly, it monitors the stability of a process by mapping out data points with set control limits. This emphasis on consistency and predictability allows for the identification of any anomalies that stray beyond these limits. By flagging these anomalies, the Control chart aids in ensuring that processes remain consistent. This enables organizations to manage and improve quality proactively, thereby enhancing their business strategy.

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Esta visão dupla detém uma compreensão das nuances dos dados que poderiam ser perdidas em visualizações mais diretas.O gráfico de Variância mostra as alterações percentuais nas vendas para aquele mês em comparação com o seu antecessor.

Ao identificar tais flutuações de curto prazo, as empresas podem avaliar o impacto imediato de suas decisões. Cada barra mensal retrata os números, enquanto os marcadores percentuais mostram o crescimento ou declínio de mês para mês.

Gráfico de controle

O 'Gráfico de controle' é fundamental para monitorar a estabilidade de um processo. Ele mapeia pontos de dados com limites de controle definidos, enfatizando consistência e previsibilidade. Ao sinalizar anomalias que se desviam além desses limites, o gráfico auxilia na garantia de que os processos permaneçam consistentes, permitindo que as organizações gerenciem e melhorem a qualidade de forma proativa.

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É particularmente instrumental para indústrias onde até mesmo pequenos desvios podem ter consequências significativas e visam a excelência operacional. Em essência, serve como um sistema de alerta precoce onde as organizações podem detectar e abordar desvios de processo antes que eles se transformem em problemas ou defeitos mais substanciais.

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A linha amarela central representa a média dos pontos de dados, servindo como um benchmark para entender o desempenho geral. As linhas verde e vermelha, por outro lado, representam os limites de controle Superior e Inferior. Qualquer ponto de dados que se desvie além deles sugere uma variação incomum que pode necessitar de uma investigação mais aprofundada.Nosso modelo inclui um filtro de data para selecionar o período que você deseja analisar. Além disso, todos os limites de controle são automaticamente calculados e atualizados com base no intervalo inserido.

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Gráficos de distribuição

Gráfico de cascata

O 'Gráfico de Cascata' se concentra no efeito acumulativo de pontos de dados sequenciais, detalhando como um valor inicial é afetado por alterações positivas ou negativas subsequentes. Este gráfico é essencial para empresas que precisam de uma representação concisa de eventos ao longo de uma linha do tempo, enfatizando mudanças incrementais em direção a um resultado.

Questions and answers

Can you provide an example of how manufacturers might use histograms to understand the lifespan of batteries?

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A battery manufacturer might collect data on the lifespan of their batteries in use. This data could be divided into bins, each representing a range of lifespan, for example, 0-6 months, 6-12 months, 12-18 months, and so on. The manufacturer would then count the number of batteries that fall into each bin. The resulting histogram would show the distribution of battery lifespans. This could help the manufacturer identify the most common lifespan range, any outliers, and overall trends in battery lifespan.

What is the role of bins in the Histogram tool and how do they help in data analysis?

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Bins in a histogram are used to divide the data into intervals or ranges. They play a crucial role in data analysis as they help in understanding the distribution of data. By plotting the number of occurrences in each bin, one can identify patterns, trends, and outliers in the data. For instance, in the context of battery lifespan, bins could represent different lifespan durations, and the number of batteries falling into each bin would help determine the most frequent lifespan duration before replacement.

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Dado um valor inicial, cada barra representa uma mudança incremental - verde para crescimento e vermelho para reduções. À direita do gráfico, pode-se ver o valor final, a acumulação de todas as mudanças. Por exemplo, na gestão de inventário de varejo, o Gráfico de Cascata visualiza o impacto sequencial de entradas e saídas de produtos. Começando com a contagem inicial de um mês, o gráfico exibe adições de entregas de fornecedores como barras verdes e deduções de vendas ou danos como barras vermelhas. No final do mês, o gráfico oferece um relato claro das mudanças no inventário, auxiliando decisões precisas de reabastecimento.

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Gráfico de histograma

O "Histograma" é usado para entender a distribuição de variáveis dividindo os dados em compartimentos, ou "bins", e então plotando o número de ocorrências em cada bin. Por exemplo, os fabricantes podem usar histogramas para entender a vida útil das baterias, determinando a duração mais frequente antes de precisarem ser substituídas.

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Da mesma forma, as empresas de comércio eletrônico podem analisar a distribuição dos valores de compra dos clientes, ajudando a definir estratégias de preços ou limites de ofertas únicas. Em essência, um histograma é a curva de distribuição de uma ocorrência. Em nosso modelo, é possível usar um filtro para categorizar ainda mais a visualização do histograma. Você pode analisar diferentes características com um único clique, ou alterar o tamanho do compartimento que prefere - dessa forma, você pode ver sua distribuição com mais detalhes.

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Gráfico de calendário

O "Gráfico de calendário" fornece uma representação visual concisa da distribuição de tarefas ao longo de um mês. Ao selecionar um mês específico, é possível visualizar instantaneamente a distribuição de tarefas concluídas versus pendentes. Este gráfico destaca padrões de produtividade - as marcações verdes significam dias em que as tarefas foram concluídas. Por outro lado, os marcadores vermelhos são dias em que as metas estabelecidas não foram alcançadas, representando possíveis desafios ou áreas que podem exigir intervenção. Os pontos cinza representam dias nos quais nenhuma tarefa foi listada.

Questions and answers

Can you compare the Scatter chart with other statistical charts in terms of data analysis?

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Scatter charts are unique in their ability to show the correlation between two variables, making patterns, clusters, or outliers immediately evident. Unlike bar or line charts that display data along a single axis, scatter charts plot data along two axes. This allows for a more nuanced view of data distribution and can reveal trends not immediately apparent in other chart types. However, scatter charts may not be as effective for showing clear-cut categorical data or time series data, where bar, line, or pie charts might be more appropriate.

How can the Scatter chart be used to identify trends and outliers in business data?

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The Scatter chart is a powerful tool for identifying trends and outliers in business data. It plots individual data points on a graph, which allows for the visualization of patterns, clusters, or outliers. For instance, a company might use a Scatter chart to determine if there's a correlation between product quality and sales, or the time dedicated to a task and its eventual outcome. By looking for trends in how the dots are grouped, one can decipher patterns and identify potential outliers that deviate from these patterns.

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Por exemplo, vamos supor que você seja o gerente de operações de uma fábrica e precisa garantir que uma máquina seja limpa todos os dias. Na seção de dados, você pode listar os dias em que a máquina precisa ser limpa, e sua equipe pode marcar se limpou ou não a máquina. Ao olhar para o "Gráfico de Calendário" de uma só vez, como gerente, você poderá identificar quais dias a máquina não foi limpa - ao invés de tentar analisar seus dados linha por linha.

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Gráficos estatísticos

Gráfico de dispersão

O 'Gráfico de dispersão' ajuda a ilustrar como uma variável pode afetar outra. Uma empresa pode querer descobrir se há uma ligação entre a qualidade do produto e as vendas. Ou talvez esteja curiosa sobre a ligação entre o tempo dedicado a uma tarefa e seu resultado final. Este gráfico mapeia cada ponto de dados, tornando padrões, agrupamentos ou até mesmo outliers imediatamente evidentes. Para decifrar padrões, procure tendências em como os pontos estão agrupados:

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How does the representation of the 25th and 75th percentile in the chart help in identifying outliers in the dataset?

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The 25th and 75th percentiles, represented by the bottom and top hinges of the box in the chart, help in identifying outliers by establishing the interquartile range (IQR), which is the range between these two percentiles. Any data point that falls below Q1 - 1.5*IQR or above Q3 + 1.5*IQR is considered an outlier. Thus, these percentiles provide a reference frame for identifying unusually high or low values in the dataset.

What is the significance of the box in the chart and how does it aid in understanding data trends?

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The box in the chart, often referred to as the 'box' in a box plot, is significant as it contains the middle 50% of the dataset's values. This means that half of all the data points lie within this box. Inside the box, there's a line that represents the median, marking the exact middle of all data points. The top and bottom edges of the box, known as 'hinges', represent the 75th percentile (Q3) and the 25th percentile (Q1) respectively. They frame the range of this central half of the data. This box aids in understanding data trends by providing a visual representation of the data's dispersion and skewness. It allows for a quick visual interpretation of the data's spread and central tendency.

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• Uma tendência ascendente indica uma correlação positiva: à medida que uma variável aumenta, a outra também aumenta.
• Uma tendência descendente indica uma correlação negativa
• Agrupamentos densamente compactados indicam ocorrências comuns ou frequentes.
• Outliers são pontos que se destacam do agrupamento geral.Eles representam casos incomuns ou exceções e muitas vezes podem ser pontos de interesse ou investigação.

No entanto, se os pontos aparecerem dispersos sem um padrão claro, isso significa que não há uma forte associação entre as duas variáveis. Além disso, se duas variáveis estão correlacionadas, é difícil identificar o que causa essa correlação. Se você não está familiarizado com este gráfico, por favor, pesquise online "correlação vs. causalidade".

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Gráfico de caixa e bigodes

O 'Gráfico de caixa e bigodes', comumente chamado de 'Box plot', é uma representação gráfica que fornece um instantâneo da distribuição de um conjunto de dados. É útil quando você quer identificar outliers, determinar a simetria dos dados, ou ter uma noção da dispersão dos dados. Este modelo permite que você examine valores dentro de um conjunto de dados inteiro ou isole variáveis específicas para observar seu comportamento único.

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Aqui está como ler cada caixa: o elemento central do gráfico é um retângulo, muitas vezes chamado de 'caixa', que contém os 50% do meio dos valores do conjunto de dados. Em outras palavras, metade de todos os pontos de dados estão dentro desta caixa. Dentro dela, há uma linha que divide a caixa em duas. Esta linha representa a mediana e marca o exato meio de todos os pontos de dados. Então, quando você olha para esta linha, você vê o valor onde metade dos pontos de dados estão acima dela e os outros estão abaixo. As bordas superior e inferior da caixa são chamadas de 'dobradiças'.A dobradiça superior representa o percentil 75 (Q3), e a dobradiça inferior representa o percentil 25 (Q1). Juntas, elas delimitam a faixa desta metade central dos dados.

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O intervalo entre essas dobradiças (Q3 - Q1) é conhecido como amplitude interquartil, que, como explicado, representa a faixa dos 50% centrais dos dados. Existem duas linhas se estendendo para fora da caixa, os 'bigodes'. Esses bigodes se estendem até os menores e maiores valores de dados dentro de um intervalo calculado. Qualquer ponto de dados além desses bigodes é normalmente considerado um outlier, o que significa que são incomuns. Se você está familiarizado com um histograma, imagine se cada caixa com seus bigodes representa uma única distribuição. Cada barra é um histograma com apenas quatro baldes representando 25%, 50%, 75% e 100%. Nosso modelo de gráfico de caixa também possui um filtro para segmentar dados por qualquer categoria no conjunto de dados.

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Conclusão

Esperamos que você tenha gostado do nosso modelo Ultimate Charts (Part 5), e que esses gráficos possam, em última análise, ajudá-lo a economizar horas de trabalho. Se você trabalha na indústria e percebeu que perdemos alguns gráficos essenciais, por favor nos informe para que possamos adicioná-lo à nossa próxima versão deste modelo.

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