Membuat visualisasi kustom

Ubah hasil kueri SQL menjadi bagan interaktif melalui operasi seret dan lepas. Antarmuka visualisasi mengubah data mentah menjadi wawasan visual tanpa memerlukan pemrograman.

Mengakses antarmuka visualisasi

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

Tab	Tujuan
Data	Meninjau hasil kueri dalam format tabel
Visualisasi	Membuat bagan interaktif

Klik Visualisasi untuk mengakses chart builder segera setelah eksekusi kueri.

Gambaran umum antarmuka

Area kerja visualisasi terdiri dari tiga area yang terkoordinasi:

Daftar Field (panel kiri):

• Dimensions - data kategoris dengan ikon bergaya dokumen

• Measures - data numerik dengan ikon tanda pagar

• Time - field temporal untuk analisis tren

Configuration Shelves (tengah):

• X-Axis/Y-Axis - struktur utama bagan

• Rows/Columns - perbandingan multi-panel

• Filters - penyaringan subset data

• Color/Size/Opacity - pengodean visual

Canvas (kanan):

• Tampilan bagan secara real-time dengan pembaruan langsung

• Kemampuan zoom interaktif, pan, dan eksplorasi

Kontrol penting

Perluas bagian di bawah untuk melihat tombol toolbar utama yang mempercepat pembuatan bagan.

Lihat deskripsi kontrol utama

Kontrol	Fungsi	Penggunaan
Aggregation	Tampilan data mentah vs. data teragregasi	Matikan untuk melihat rekaman individual; biarkan AKTIF untuk melihat total/rata-rata
Mark Types	Pemilihan jenis bagan (Bar, Line, dll.)	Beralih antara bagan batang, grafik garis, scatter plot sesuai kebutuhan analisis Anda
Stack Mode	Membuat chart Stack atau menormalkan chart	Tumpuk batang untuk menampilkan total; normalkan untuk membandingkan persentase antar kategori
Transpose	Menukar sumbu x dan sumbu y pada bagan	Balik orientasi bagan ketika kategori sulit dibaca atau dibandingkan
Sort Order	Urutkan dalam Urutan Ascending atau Descending	Susun data dari nilai tertinggi ke terendah (atau sebaliknya) untuk mengidentifikasi performa terbaik
Axis Resizing	Mengubah ukuran sumbu	Perbesar ke rentang nilai tertentu untuk memeriksa data lebih detail
Layout Mode	Mengubah ukuran bagan atau menggunakan bagan berukuran otomatis	Beralih ke ukuran manual ketika Anda membutuhkan bagan yang lebih besar untuk presentasi
Exploration Mode	Jelajahi data. Anda dapat memilih mode titik atau mode kuas	Pilih titik data individual atau seret untuk memilih beberapa titik guna analisis detail
Export	Simpan visualisasi (PNG atau SVG)	Unduh gambar bagan untuk laporan, presentasi, atau dokumentasi
Export as CSV	Ekspor data yang divisualisasikan dalam format CSV	Unduh data sumber untuk dianalisis di Excel atau program spreadsheet lainnya
Export code	Ekspor visualisasi sebagai kode dalam Python atau JSON (Graphic Walker)	Dapatkan kode untuk membuat ulang bagan yang persis sama 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 bagan dasar

• Seret field kategoris (mis., category_field) → X-Axis

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

• Antarmuka secara otomatis membuat bagan batang teragregasi

2

Sempurnakan jenis visualisasi

Klik Mark Types tombol untuk alternatif:

• Bagan batang: perbandingan kategori

• Bagan garis: analisis tren dari waktu ke waktu

• Scatter plot: analisis korelasi (matikan agregasi)

3

Tambahkan kedalaman analitis

• Seret field kategoris tambahan → Color shelf = pembedaan visual

• Seret field numerik → Size shelf = representasi proporsional

• Beberapa dimensi mengungkap hubungan tersembunyi

[SCREENSHOT: Pembuatan bagan bertahap yang menunjukkan bagan batang dasar berkembang menjadi analisis multidimensi]

Teknik lanjutan

Analisis multi-panel

Buat tampilan perbandingan menggunakan Rows/Columns shelves:

• Seret field kategoris → Rows = panel terpisah untuk setiap kategori

• Skala yang konsisten memungkinkan perbandingan langsung lintas kategori

• Mengungkap pola yang tersembunyi dalam tampilan teragregasi

Penyaringan dan fokus

Gunakan Filters shelf untuk analisis yang ditargetkan:

• Seret field kategoris untuk memilih subset

• Seret field numerik untuk penyaringan berbasis rentang

• Beberapa filter digabungkan untuk eksplorasi data yang presisi

Eksplorasi interaktif

• Pengubahan ukuran bagan secara manual menggunakan Resize opsi tombol

• Kemampuan zoom dan pan untuk pemeriksaan rinci

• Kemampuan ekspor untuk berbagi dan integrasi

Tips performa: Terapkan filter sebelum visualisasi yang kompleks untuk menjaga responsivitas pada dataset besar.

Mengevaluasi hasil Anda

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

Kompleksitas visualisasi: Apakah Anda dapat membuat bagan dan wawasan yang diperlukan untuk keputusan operasional Anda?

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

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

Performa 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 lanjut. Untuk panduan komprehensif dalam memilih alat business intelligence yang sesuai dengan kebutuhan spesifik dan kebutuhan organisasi Anda, lihat Memilih alat BI.