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Comprendre l'importance du tableau de bord et optimiser les décisions commerciales

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2024-01-19 08:34:05709parcourir

Comprendre limportance du tableau de bord et optimiser les décisions commerciales

Avec le développement continu de la technologie d'analyse et de visualisation des données, Dashboard est devenu l'un des outils très importants dans les entreprises. Il aide les entreprises à mieux comprendre la situation et les tendances de leur activité et permet aux dirigeants de prendre des décisions plus rapidement. Dans le processus d'optimisation des décisions commerciales, des exemples de code spécifiques sont nécessaires pour mettre en œuvre le développement et la gestion du tableau de bord.

Étape 1 : Déterminer les indicateurs et les sources de données

Avant de créer un Tableau de bord, vous devez clarifier les indicateurs à suivre et les sources de données correspondant à ces indicateurs. Par exemple, si vous souhaitez surveiller les ventes d'une entreprise, vous devez déterminer si la source de données est un système ERP ou un autre outil de gestion des ventes. Ce n'est qu'en clarifiant ces contenus qu'il sera possible d'obtenir un tableau de bord répondant aux besoins réels de l'entreprise.

Exemple de code :

Instruction SQL : SELECT SUM(sales_amount) FROM sales WHERE date BETWEEN '20210101' AND '20211231'

Ici, nous utilisons une instruction SQL pour récupérer les données de ventes pour 2021 et calculer leur somme.

Étape 2 : Choisissez l'outil de visualisation approprié

Les données du tableau de bord sont généralement affichées sous forme de graphiques, de tableaux, etc., et différents outils de visualisation doivent être sélectionnés en fonction de différents indicateurs. Par exemple, les ventes peuvent être présentées à l'aide de graphiques à barres, de graphiques linéaires, de diagrammes circulaires, etc., et différentes méthodes de visualisation peuvent mieux refléter les caractéristiques des données et rendre les décisions commerciales plus précises.

Exemple de code :

Utilisez Matplotlib en Python pour dessiner un histogramme simple, le code est le suivant :

import matplotlib.pyplot as plt

sales_data = [...] 

plt.bar(['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'], sales_data)

plt.title('Monthly Sales in 2021')

plt.xlabel('Month')

plt.ylabel('Sales Amount')

plt.show()

Ici, nous utilisons Matplotlib pour dessiner un histogramme simple, montrant les ventes de chaque mois et l'affichant visuellement les tendances des changements dans ventes.

Étape 3 : Ajouter des fonctions interactives pour améliorer la commodité opérationnelle

Dans le processus de développement du tableau de bord, l'expérience interactive de l'utilisateur doit être prise en compte. Par exemple, vous devrez peut-être filtrer dynamiquement les données, ajouter des fonctions de pagination, etc. Ces fonctionnalités interactives peuvent grandement améliorer la commodité opérationnelle et permettre aux utilisateurs d’obtenir plus facilement des dimensions de données plus complètes.

Exemple de code :

Utilisez le framework Dash en Python pour implémenter la fonction interactive de filtrage des données. Le code est le suivant :

import dash
import dash_html_components as html
import dash_core_components as dcc
from dash.dependencies import Input, Output

app = dash.Dash(__name__)

sales_data = [...] 

app.layout = html.Div([
   dcc.Dropdown(
       id='month-dropdown',
       options=[{'label': i, 'value': i} for i in ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']],
       value='Jan'
   ),

   html.Div(id='output-figure')
])

@app.callback(Output('output-figure', 'children'),
              Input('month-dropdown', 'value'))

def update_figures(selected_month):
   selected_month_data = sales_data[selected_month]
   figure = {
       'data': [
           {'x': ['A', 'B', 'C'], 'y': selected_month_data, 'type': 'bar'}
       ],
       'layout':{
           'title': f'Sales for {selected_month}',
           'xaxis' : {'title': 'Products'},
           'yaxis' : {'title': 'Sales Amount'}
       }
   }
   return dcc.Graph(figure=figure)

if __name__ == '__main__':
   app.run_server(debug=True)

Ici, nous utilisons le framework Dash pour implémenter la fonction de filtrage dynamique des données. Les utilisateurs peuvent basculer dynamiquement entre différents mois en sélectionnant dans le menu déroulant et peuvent immédiatement voir les données de ventes du mois correspondant.

Conclusion

Ci-dessus sont quelques étapes de base et des exemples de code spécifiques du développement de tableaux de bord. Le tableau de bord joue un rôle très important dans la prise de décision de l'entreprise, aidant les entreprises à comprendre l'état réel de leur activité et à prendre des décisions plus précises. Si vous souhaitez en savoir plus sur les compétences et les applications de développement de tableaux de bord, vous pouvez effectuer un apprentissage approfondi via des plateformes d'apprentissage en ligne, des communautés, etc., et améliorer continuellement vos compétences en matière d'analyse et de visualisation de données.

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