Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
今日は、International Business Communication Standards の略である IBCS について簡単に紹介します。これらはビジネス データ視覚化の最高水準です。このチュートリアルでは、IBCS レポートに従って、LuckyTemplates で明確で一貫性のあるレポートを作成する方法を学習します。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。
現在、私たちは多くのビジネス データを収集して保存していますが、その際に、データを表示し、理解し、より迅速に正しい意思決定を下すという課題に直面しています。IBCS レポートに従うことで、組織全体にわたる明確さと一貫性が実現されます。
情報デザインと IBCS の背後にあるインスピレーションについて話しましょう。目的は、一貫したデータ表現を実現することです。地図、交通標識、音楽パターンなどの他の領域には、すべて標準的なデザインと表現があるため、一貫性が保たれています。しかし、ビジネスではどうでしょうか?ビジネス報告には一貫性も明確性もなく、合意されたパターンもありません。
当社には、さまざまな販売ダッシュボードと財務レポート、さまざまな KPI ダッシュボード、さまざまなソフトウェア システム、データ表現、凡例のアイデアなどがあり、データを表示するさまざまな方法があります。そして、これに対する解決策は、広く受け入れられ確立されたパターン、つまり IBCS 報告基準です。
IBCS は、メッセージとタイトルを表現する方法、時間と構造を表示する方法、さまざまな期間を表現する方法、どのような場合にどのチャートを使用するか、効率的にラベルを付ける方法、およびそれらのラベルを配置する場所に重点を置いています。
パターンの認識を扱うときは、一貫した表現を維持したいと考えます。実績データ、予測データ、計画データ、または前期間データを表示している場合、パターン認識を通じてそれらをすぐに認識できるようにしたいと考えています。これは、これらの標準の重要な要素の 1 つです。
パフォーマンスレポートでは、差異を強調することが非常に重要です。ご存知のとおり、アクションの大部分は実際にそこで行われています。ビジネス データの視覚化を検討する場合、スケーリングも不可欠です。ダッシュボード全体で一貫してスケールしない場合、パフォーマンスの偏ったビューがすぐに得られる可能性があります。最後に、ダッシュボードの最も重要な部分、最大の変更点や異常値などを強調表示できるようにしたいと考えています。
目次
LuckyTemplates での IBCS レポート標準の実装
まず、基準を満たしていないレポートの例を見てみましょう。これは、 LuckyTemplatesで実行される一般的な販売ダッシュボードです。
ここにはいくつかの時間表現といくつかのスライサーが上部にあります。次に、販売数があります。190万件の売上があることがわかります。私たちは利益を上げており、ここにはある程度の量があります。さまざまな州、期間、およびいくつかのサブカテゴリごとの内訳も表示されます。
ただし、どのダッシュボードでも、次のような単純な質問に答える必要があります。「私の販売実績は良いですか? 悪いですか?」それはどのくらい良いですか、それともどのくらい悪いですか? なぜそうなるのか、そしてそれに対して私たちは何をすべきなのでしょうか?
このダッシュボードを使用してこれらの質問に答えようとすると、いくつかの障害があることがすぐにわかります。はい、利益が出ていることはわかりますが、この期間の利益目標がたとえば 300,000 だった場合、または売上が 20% 増加する必要がある場合はどうなるでしょうか? このようなダッシュボードからはこの情報を取得できません。
営業成績が良いか悪いかを判断できない場合、どの程度良いか悪いかをどうやって知ることができるのでしょうか? たとえば、ドーナツ グラフやツリー マップ、または折れ線グラフと組み合わせた構造軸を使用して、これらの売上高をさまざまな内訳別に理解しようとすると、非常に混乱する可能性があり、なぜその数字を達成したのかを理解するために必要な情報が得られません。
非常に一般的なことの 1 つは、ドナー チャートの使用です。最大 3 つの要素を比較する場合に最適です。高さや長さの違いを簡単に比較できるため、より優れた視覚化タイプは単純な縦棒グラフまたは棒グラフです。
ツリーマップの視覚化は、ダッシュボードの大部分を占める場合があります。量を除けば、それほど多くの情報は得られません。さらに、ここで注目したいのは色の使い方です。レポート内の色は、視覚的にアピールするためだけではなく、何か重要なことを表す必要があります。
さらに、軸と時間と構造を混在させると、非常に混乱する可能性があります。通常、私たちは時間を水平方向に表し、左から右へ進むと理解します。ただし、これを構造要素 (この下部のコンボ チャートなど) と組み合わせると、特に折れ線グラフと組み合わせた場合、実際に何が起こっているのかをすぐに誤解してしまう可能性があります。ここで線で示されている相関関係は間違っています。
次に、同様のデータセットを見てみましょう。この場合は正しく行われています。以下のこのレポートでは、私たちの質問に答えられることがすぐにわかります。
当社の最上部には、販売実績がどの程度良いか悪いかを正確に示す KPI があります。計画を110万下回っていることがわかります。私たちは一貫した色の表現を使用しており、色の背後にある意味が標準化されているため、それが悪いことであることを知っています。ダッシュボードから、実際の差異がどこで発生しているのか、何が起こっているのか、何を理解する必要があるのかをすぐに理解し、注意を集中させることができます。
1 月から 8 月までは多少の上昇傾向と下降傾向はありますが、緑色よりも赤色の方が多いことがすぐにわかります。表のビジュアルでは、内訳がスケールされていることもわかります。これにより、サイズに関連した異常値を簡単に確認できるようになります。パフォーマンスが低い理由は理解できます。
IBCS レポート標準を利用した実用的なレポートの別の例を次に示します。このレポートは、さまざまなカテゴリを理解して比較しようとする非常に良い例です。
ご覧のとおり、このレポートでは Small Multiples 機能が使用されています。これらのグラフはすべて一貫したスケールで設定されており、ある列の高さを別の列の高さと視覚的に比較できます。これにより、すべてが一貫してスケールされるため、さまざまなカテゴリの影響を一目見ただけですぐに理解できるようになります。
データ視覚化テクニック | LuckyTemplates の動的ビジュアル
LuckyTemplates レポートのデータ視覚化のヒント
Charticulator 内の LuckyTemplates チャートとビジュアル
結論
今日のチュートリアルでは、 LuckyTemplates レポートに IBCS レポート標準を実装することの重要性を学びました。IBCS を実装すると、データとレポートがはるかに理解しやすくなります。
内訳がわかりやすく、データが整理され、色や柄も統一されています。すべてが適切にスケーリングされているため、外れ値も明確です。ツリー マップやスパゲッティ チャートの代わりに Small Multiples 視覚化を使用すると、データを表示するはるかに効率的な方法になります。
これがお役に立てば幸いです。IBCS レポートに興味がある場合は、以下の完全なビデオを視聴し、以下の関連リンクをチェックしてください。
乾杯!
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