Menganalisis dan menyajikan data secara efektif telah menjadi keterampilan penting bagi para profesional di berbagai bidang. Alat visualisasi data seperti Tableau telah merevolusi cara Anda menginterpretasikan dan mengomunikasikan informasi yang kompleks. Salah satu teknik visualisasi Tableau yang paling kuat dan serbaguna adalah plot pencar.
Plot pencar secara visual mewakili hubungan antara dua variabel yang memungkinkan Anda mengidentifikasi pola, tren, dan outlier dengan cepat. Plot sebar memungkinkan Anda mengungkap wawasan dan membuat keputusan berdasarkan data dengan memplot titik data pada bidang Cartesian.
Posting blog ini menggali dunia plot pencar di Tableau dengan menjelajahi konsep kunci, teknik, dan praktik terbaik untuk membuat visualisasi yang menarik. Apakah Anda seorang pemula yang ingin mempelajari dasar-dasar atau pengguna Tableau berpengalaman yang ingin meningkatkan keterampilan visualisasi data Anda, panduan komprehensif ini akan membekali Anda dengan pengetahuan dan alat yang diperlukan untuk menguasai plot pencar di Tableau.
Memahami Scatter Plot
Plot pencar adalah alat visualisasi data yang kuat yang memungkinkan kita menjelajahi dan menganalisis hubungan antara dua variabel. Mereka memberikan representasi grafis dari titik data pada bidang Cartesian yang memplot satu variabel pada sumbu x dan variabel lainnya pada sumbu y. Plot pencar banyak digunakan di berbagai domain termasuk bisnis, keuangan, perawatan kesehatan, dan penelitian ilmiah untuk mengungkap pola, tren, korelasi, dan outlier dalam kumpulan data.
Tujuan utama dari scatter plot adalah untuk menggambarkan secara visual hubungan antara dua variabel dan mengidentifikasi potensi asosiasi atau ketergantungan di antara keduanya. Plot sebar memungkinkan kita membedakan pola yang mungkin tidak segera terlihat saat memeriksa data mentah dengan memplot titik data sebagai titik individual pada grafik. Mereka memberikan cara yang jelas dan intuitif untuk menganalisis data, menjadikannya pilihan populer untuk visualisasi data.
Selain itu, plot pencar sangat berguna saat bekerja dengan variabel kontinyu atau numerik seperti pendapatan penjualan, harga saham, usia pelanggan, atau nilai ujian. Mereka memungkinkan kita untuk memahami bagaimana perubahan dalam satu variabel mempengaruhi yang lain dan dapat mengungkapkan wawasan ke dalam hubungan sebab-akibat.
Misalnya, sebar plot mungkin mengungkapkan korelasi positif antara pendapatan penjualan dan keuntungan yang menunjukkan bahwa peningkatan pengeluaran untuk iklan menghasilkan keuntungan yang lebih tinggi.
Mereka juga dapat menyoroti outlier atau anomali dalam data. Outlier adalah titik data yang menyimpang secara signifikan dari keseluruhan pola yang diamati pada scatter plot. Mereka bisa menjadi indikator kesalahan, pengamatan yang menarik, atau poin data unik yang memerlukan penyelidikan lebih lanjut. Plot sebar memudahkan untuk menemukan outlier ini secara visual yang memungkinkan kami menjelajahinya secara lebih detail dan menilai dampaknya terhadap keseluruhan analisis.
Membuat Scatter Plot di Tableau
Untuk membuat plot pencar yang menarik di Tableau, ikuti petunjuk langkah demi langkah berikut yang akan memandu Anda melalui prosesnya:
Langkah 1: Mengimpor Data
Mulailah dengan meluncurkan Tableau dan mengimpor kumpulan data yang ingin Anda visualisasikan. Tableau mendukung berbagai sumber data termasuk spreadsheet Excel, file CSV, dan database. Setelah data Anda diimpor, antarmuka intuitif Tableau memungkinkan Anda menjelajahi dan memanipulasinya dengan mudah. Kami menggunakan sampel Superstore yang disertakan dengan desktop Tableau untuk ilustrasi ini.
Langkah 2: Memilih Variabel
Identifikasi dua variabel yang ingin Anda plot di plot pencar. Pertimbangkan variabel mana yang relevan dengan analisis Anda dan bagaimana keterkaitannya. Misalnya, jika Anda menguji hubungan antara pendapatan penjualan dan keuntungan, pilih kolom pendapatan penjualan sebagai variabel sumbu x dan kolom keuntungan sebagai variabel sumbu y.
Langkah 3: Membangun Scatter Plot
Seret dan lepas variabel yang dipilih ke rak 'Kolom' dan 'Baris' ruang kerja Tableau. Tableau secara otomatis mendeteksi tipe data dan menetapkan visualisasi yang sesuai. Dalam hal ini, ini membuat plot pencar karena kami memplot variabel numerik satu sama lain.
Langkah 4: Menyesuaikan Scatter Plot
Setelah plot pencar dibuat, Anda dapat menyesuaikan tampilannya dan menambahkan lapisan informasi tambahan. Tableau menawarkan berbagai opsi untuk menyempurnakan visualisasi seperti menyesuaikan ukuran, warna, dan bentuk titik data untuk mewakili dimensi atau kategori tambahan. Anda juga dapat menambahkan label ke titik data untuk menampilkan nilai atau pengenal tertentu.
Langkah 5: Menambahkan Elemen Kontekstual
Untuk memberikan lebih banyak konteks dan meningkatkan keterbacaan plot sebar, pertimbangkan untuk menambahkan label sumbu, judul, dan legenda. Label sumbu membantu pemirsa memahami apa yang diwakili oleh setiap sumbu, sedangkan judul memberikan deskripsi visualisasi keseluruhan. Legenda dapat membantu jika Anda menggunakan pengodean warna atau bentuk untuk mewakili variabel tambahan.
Langkah 6: Menjelajahi Interaktivitas
Salah satu keunggulan penting dari Tableau adalah fitur interaktifnya yang memungkinkan pemirsa terlibat dengan plot pencar dan menjelajahi data lebih jauh. Manfaatkan interaktivitas Tableau dengan menambahkan tooltips ke titik data. Tooltips menampilkan informasi tambahan saat pengguna mengarahkan kursor ke titik data tertentu yang memberikan konteks dan wawasan tentang pengamatan tertentu tersebut.
Langkah 7: Menerapkan Filter dan Parameter
Tableau memungkinkan Anda untuk menerapkan filter dan parameter ke plot pencar Anda yang memungkinkan pengguna menjelajahi subkumpulan data yang berbeda secara dinamis. Filter membantu menyempurnakan visualisasi dengan mempersempit data berdasarkan kriteria tertentu. Parameter, di sisi lain, memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan variabel atau ambang batas tertentu secara dinamis, memungkinkan mereka untuk melihat dampak dari nilai parameter yang berbeda pada plot pencar.
Langkah 8: Membuat Tren dan Garis Referensi
Pertimbangkan untuk menambahkan garis tren atau garis referensi untuk mendapatkan wawasan lebih jauh dari plot pencar. Garis tren secara visual mewakili keseluruhan tren atau hubungan antara dua variabel, sehingga lebih mudah untuk mengidentifikasi pola. Garis referensi, di sisi lain, memungkinkan Anda menyoroti nilai atau tolok ukur tertentu dalam data yang memberikan konteks tambahan dan poin perbandingan.
Langkah 9: Menyimpan dan Membagikan Scatter Plot
Setelah Anda menyesuaikan dan menyempurnakan plot pencar, saatnya untuk menyimpan dan membagikan pekerjaan Anda. Tableau memungkinkan Anda menyimpan visualisasi Anda sebagai dasbor interaktif, gambar, atau bahkan menyematkannya di halaman web. Pilih format yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda dan bagikan dengan audiens Anda untuk mengomunikasikan wawasan data Anda secara efektif.
Dengan mengikuti langkah-langkah ini di Tableau, Anda dapat membuat plot pencar yang menarik secara visual dan informatif yang membantu Anda menjelajahi dan mengomunikasikan hubungan antar variabel dalam data Anda.
Kesimpulan
Plot pencar di Tableau menawarkan cara yang ampuh dan intuitif untuk memvisualisasikan dan menganalisis hubungan antara dua variabel dalam kumpulan data.
Sepanjang panduan komprehensif ini, kami menjelajahi aspek kunci dalam membuat plot pencar yang efektif di Tableau, mulai dari memahami tujuan dan manfaat plot pencar hingga menguasai teknik dan opsi penyesuaian.
Anda dapat memanfaatkan fitur canggih Tableau untuk mengimpor data Anda dengan mulus, memilih variabel, dan membuat plot pencar yang menawan secara visual. Antarmuka ramah pengguna Tableau dan kemampuan interaktif memberdayakan Anda untuk mengungkap wawasan berharga dan dengan percaya diri membuat keputusan berdasarkan data.