Ich war ehrlich gesagt überrascht, dass unser Agent dies tun konnte.
Wir haben es gebeten, die Beziehung zwischen zu visualisieren Gewinnspanne und Versand-/Rabattkosten um ans Licht zu bringen, was tatsächlich profitabel ist SKU-Ebene.
Durch die visuelle Betrachtung der Kompromisse ist es viel einfacher zu verstehen, wo Marge verloren geht. Um zu zeigen, welche Kundensegmente und Regionen hinsichtlich des Umsatzes gesund erscheinen, hinsichtlich Gewinn oder Lieferleistung jedoch fragil sind.
Wir prüfen die Überspringkosten (sie variieren je nach Region, Unterart des Hauptartikels und angebotenem Rabatt, es war für alles gleich).
Neugierig, was die Leute denken.
Erstellt über DataGOL.ai Data Science-Agent
Von Ok_Technician_4634
5 Kommentare
A Chart is ment to visualise complex data to make it understandable and more readable.
If you have to ask that question the Chart isn’t doing its job.
From a visualization perspective, it conveys that whatever this is, it is overwhelmingly green category.
It is unfortunate it chose a red-green color palette, because red-green colorblindness is a thing.
If one were interested in the brighter reds and yellows, you might just as well turn green to white (or black, to make the color pop more).
I personally wouldn’t visualize ANYTHING with a sunburst chart, especially one with this many levels. Trying to visually compare any two data points is virtually impossible, finding the largest or smallest is virtually impossible, literally the only thing this tells me is, „Almost everything is green.“ This would have been better shown in a table.
I don’t even know the data you’re trying to present tbh.
I don’t find it super helpful because although sections are labeled, there’s no definition of category for them.
East of what?
What’s critical?
What’s second class?