IBM Cognos Analytics with Watson -raportointiympäristössä on käytettävissä monenlaisia kaavioita ja visualisointeja. Joskus voi olla hankalaa löytää juuri omalle datalle sopiva visualisointi runsaan valikoiman seasta. Tässä neliosaisessa blogisarjassa esitellään raportoinnissa käytettäviä visualisointityyppejä, jotka voidaan jaotella käyttötarpeiden mukaan. Blogisarjan avulla opit tuntemaan visualisointityyppejä paremmin ja pystyt valitsemaan datallesi sopivan visualisoinnin.
Kun aloitat visualisoinnin valitsemisen, pohdi mitä asioita haluat tuoda datastasi esille ja mitä käytettävä data oikeastaan edustaa. Haluatko esimerkiksi tutkia sitä, miten joku arvo on muuttunut ajan myötä, vai miten yhden osan suuruus vaikuttaa kokonaisuuteen. Kun käyttötarkoitus on selkeä, voit valita sopivan kaavion visualisointityypin sisältä.
Nämä visualisointityypit käymme blogisarjassa läpi:
- Vertailu
- Trendit
- Osa-kokonaisuussuhde
- Korrelaatio
- Suhteet ja yhteydet
- Kumulatiivinen muutos
- Kartat
Olemme lisäksi koonneet kaikki visualisoinnit yhteen kattavaan ohjekirjaan, jonka voit avata alla olevasta linkistä. Ohjekirja sisältää käyttövinkkejä jokaiseen yksittäiseen visualisointiin.
Neljännessä ja viimeisessä osassa tutustumme visualisointeihin, jotka soveltuvat korrelaatioiden, suhteiden ja kumulatiivisen muutoksen tarkasteluun. Lisäksi tarkastelemme karttaa. Jäljellä olevat visualisoinnit jakautuvat edellä mainittuihin tyyppeihin näin:
Korrelaatio
- Hajontakaavio
- Lämpökartta
Suhteet ja yhteydet
- Verkko
Kumulatiivinen muutos
- Vesiputous
Kartat
Korrelaation tutkimisessa hajontakaavio on erinomainen työkalu. Tässä esimerkissä esitetään korrelaatio tuotekustannusten ja myyntikatteen välillä eri tuotetyyppien osalta.
Verkkovisualisointi havainnollistaa suhteita ja yhteyksiä, sekä leikkauspisteitä esimerkiksi ihmisten, organisaatioiden tai tuotteiden välillä. Tässä verkossa näemme organisaation tuotelinjat ja niiden sisältämiä tuotetyypit.
Vesiputousvisualisointi mahdollistaa kumulatiivisen muutoksen tarkastelun. Voimme tutkia esimerkiksi organisaation työntekijöiden vaihtuvuutta. Vesiputouksen palkit esittävät montako uutta työntekijää on vuoden aikana palkattu ja montako on irtisanoutunut tai irtisanottu. Näistä koostuu lopun summa, joka on kuvattu erillisenä palkkina.
Kartta mahdollistaa maantieteellisten tietojen näyttämisen visuaalisesti. Käytetyssä datassa täytyy olla jokin maantieteellinen komponentti, kuten kaupunki tai muu alue, jotta karttavisualisointi toimii. Tässä näemme organisaation liikevaihdon maittain, missä tummempi väri tarkoittaa suurempaa liikevaihtoa.
