Архитектора Власова, 55

Москва

10:00 - 19:00

Пн-Пт

Тепловая матрица в Qlik Sense

Друзья, всем привет!

Сегодня хочу рассказать об интересном способе анализа многомерных данных, а именно об использовании тепловой матрицы в Qlik Sense, которая появилась в релизе Qlik Sense February 2019.

Зачастую в бизнесе, вне зависимости от отрасли и вида деятельности, необходимо сравнить данные по нескольким измерениям, найти сходства или взаимосвязи между обобщенными данными. Такие задачи могут встречаться в различных бизнес-процессах, начиная от анализа загрузки менеджеров бэк-офиса и заканчивая анализом продаж розничного магазина.

Давайте рассмотрим следующую задачу: допустим необходимо сравнить данные по количеству входящих звонков от клиентов в интернет-магазине по часам и дням недели. Мы можем представить набор данных в плоском виде следующим образом:

Звонки по часам и дням недели в плоской таблице

С одной стороны, мы видим все данные для анализа, с другой – такое представление затрудняет возможность сравнения количества звонков по разным дням и часам относительно друг друга.

Давайте отобразим этот же набор данных на тепловой карте, где помимо числовых значений, каждый квадрат на пересечении дня недели и времени имеет свой цвет (чем больше звонков, тем насыщеннее цвет):

Тепловая матрица по часам и дням недели

Теперь мы отчетливо видим, что наибольшее количество звонков от клиентов приходится на интервал с 10 до 12 часов, при этом в пятницу есть тенденция к общему снижению количества звонков по сравнению с другими днями недели. В обеденное время с 12 до 14 наблюдается снижение количества звонков с последующим ростом с 14 до 15. Во второй же половине дня объем звонков существенно падает и в интервале с 17 до 18 сводится к минимуму.

Такой метод анализа придуман не сегодня, но благодаря технологиям Qlik, с легкостью можно анализировать любые объемы данных из различных источников.

В случае, если у вас есть какие-либо вопросы и проблемы, связанные с анализом данных в вашей компании, пожалуйста, обращайтесь к нам!