Membuat visualisasi kustom

Ubah hasil kueri SQL menjadi grafik interaktif melalui operasi tarik-dan-lepas. Antarmuka visualisasi mengonversi data mentah menjadi wawasan visual tanpa memerlukan pengkodean.

Mengakses antarmuka visualisasi

Setelah mengeksekusi kueri SQL, dua tab muncul di atas hasil Anda:

Tab	Tujuan
Data	Tinjau hasil kueri dalam format tabel
Visualisasi	Buat grafik interaktif

Klik Visualisasi untuk mengakses pembuat grafik segera setelah eksekusi kueri.

Ikhtisar antarmuka

Ruang kerja visualisasi terdiri dari tiga area yang terkoordinasi:

Daftar Field (panel kiri):

• Dimensi - data kategorikal dengan ikon bergaya dokumen

• Pengukuran - data numerik dengan ikon pagar (hashtag)

• Waktu - field temporal untuk analisis tren

Rak Konfigurasi (tengah):

• Sumbu-X/Sumbu-Y - struktur utama grafik

• Baris/Kolom - perbandingan multi-panel

• Filter - subset data

• Warna/Ukuran/Opasitas - pengkodean visual

Kanvas (kanan):

• Tampilan grafik waktu-nyata dengan pembaruan langsung

• Kemampuan zoom, pan, dan eksplorasi interaktif

Kontrol esensial

Perluas bagian di bawah untuk melihat tombol toolbar kunci yang mempercepat pembuatan grafik.

Lihat deskripsi kontrol utama

Kontrol	Fungsi	Penggunaan
Agregasi	Tampilan data mentah vs. teragregasi	Matikan untuk melihat rekaman individual; biarkan aktif untuk melihat total/rata-rata
Tipe Mark	Pemilihan jenis grafik (Batang, Garis, dll.)	Beralih antara grafik batang, grafik garis, scatter plot berdasarkan kebutuhan analisis Anda
Mode Tumpuk	Buat grafik Bertumpuk atau Normalisasi grafik	Tumpuk batang untuk menunjukkan total; normalisasi untuk membandingkan persentase antar kategori
Transpose	Tukar sumbu x dan y pada grafik	Balik orientasi grafik ketika kategori sulit dibaca atau dibandingkan
Urutan Sortir	Urutkan dalam Urutan Menaik atau Menurun	Susun data dari nilai tertinggi ke terendah (atau sebaliknya) untuk mengidentifikasi kinerja teratas
Ubah Ukuran Sumbu	Ubah ukuran sumbu	Perbesar ke rentang nilai tertentu untuk memeriksa data lebih detail
Mode Tata Letak	Ubah ukuran grafik atau gunakan grafik berukuran otomatis	Beralih ke ukuran manual ketika Anda memerlukan grafik yang lebih besar untuk presentasi
Mode Eksplorasi	Jelajahi data. Anda dapat memilih mode titik atau mode sapuan	Pilih titik data individual atau seret untuk memilih beberapa titik untuk analisis mendetail
Ekspor	Simpan visualisasi (PNG atau SVG)	Unduh gambar grafik untuk laporan, presentasi, atau dokumentasi
Ekspor sebagai CSV	Ekspor data yang divisualisasikan dalam format CSV	Unduh data dasar untuk dianalisis di Excel atau program spreadsheet lainnya
Ekspor kode	Ekspor visualisasi sebagai kode dalam Python atau JSON (Graphic Walker)	Dapatkan kode untuk mereproduksi grafik yang sama persis ini dalam skrip Python Anda sendiri

Membangun visualisasi: alur kerja contoh

Skenario contoh: Menganalisis data operasional dengan field seperti category_field, performance_metric, timestamp, region.

1

Buat grafik dasar

• Seret field kategorikal (mis., category_field) → Sumbu-X

• Seret field numerik (mis., performance_metric) → Sumbu-Y

• Antarmuka membuat grafik batang teragregasi secara otomatis

2

Perbaiki tipe visualisasi

Klik Tipe Mark tombol untuk alternatif:

• Grafik batang: perbandingan kategori

• Grafik garis: analisis tren sepanjang waktu

• Scatter plot: analisis korelasi (matikan agregasi)

3

Tambahkan kedalaman analitis

• Seret field kategorikal tambahan → Warna rak = diferensiasi visual

• Seret field numerik → Ukuran rak = representasi proporsional

• Beberapa dimensi mengungkap hubungan tersembunyi

[SCREENSHOT: Pembangunan grafik progresif yang menunjukkan grafik batang dasar berkembang menjadi analisis multi-dimensi]

Teknik lanjutan

Analisis multi-panel

Buat tampilan perbandingan menggunakan Baris/Kolom rak:

• Seret field kategorikal → Baris = panel terpisah untuk setiap kategori

• Skala konsisten memungkinkan perbandingan silang langsung

• Mengungkap pola yang tersembunyi dalam tampilan teragregasi

Penyaringan dan fokus

Gunakan Filter rak untuk analisis terfokus:

• Seret field kategorikal untuk pemilihan subset

• Seret field numerik untuk penyaringan berbasis rentang

• Beberapa filter digabungkan untuk eksplorasi data yang presisi

Eksplorasi interaktif

• Ubah ukuran grafik secara manual menggunakan Ubah Ukuran opsi tombol

• Kemampuan zoom dan pan untuk pemeriksaan mendetail

• Kemampuan ekspor untuk berbagi dan integrasi

Tip kinerja: Terapkan filter sebelum visualisasi kompleks untuk mempertahankan responsivitas dengan dataset besar.

Mengevaluasi hasil Anda

Setelah membuat visualisasi kustom, nilai apakah pendekatan ini memenuhi kebutuhan analitis Anda:

Kompleksitas visualisasi: Dapatkah Anda membuat grafik dan wawasan yang diperlukan untuk keputusan operasional Anda?

Kedalaman eksplorasi data: Apakah kemampuan interaktif memberikan fleksibilitas analitis yang memadai?

Berbagi dan integrasi: Apakah opsi ekspor mendukung alur kerja pelaporan dan kolaborasi Anda?

Kinerja dan skalabilitas: Apakah antarmuka menangani volume data dan kebutuhan kompleksitas Anda secara efektif?

Langkah selanjutnya

Berdasarkan pengalaman visualisasi kustom Anda, Anda mungkin memerlukan kemampuan yang lebih maju. Untuk panduan komprehensif tentang memilih alat business intelligence yang sesuai dengan persyaratan dan kebutuhan organisasi Anda, lihat Memilih alat BI.