Retouren vergleichen

Retouren vergleichen

Ausgangslage:

  • Produkte unterschiedlicher Kategorien werden geliefert
  • Retouren werden innerhalb von 14 Tagen getätigt

Frage: WIE kriegt man diese Verzögerung „übereinander“ dargestellt

Lösung:

  • Durch eine variable Positionierung werden die beiden Werte sukzessive „übereinander“ bzw zueinander gestellt und werden somit vergleichbar
Compare sales and retour

 

Hier finden Sie die Arbeitsmappe auf Tableau-Public:
(link:https://public.tableau.com/views/CustomerSalesList_Retouren_compareResults/DashboardRetouren?:embed=y&:display_count=yes&publish=yes)

Mitarbeiter-Strukturentwicklung…

Mitarbeiter-Strukturentwicklung…

… in Form von Bevölkerungspyramiden.

diesem Beispiel liegt eine Excel-Mitarbeiter-Datentabelle zu Grunde (Testdaten), die ca 1.000 Datenzeilen und die wesentlichen Spalten wie enthält Filiale, KST, Name etc, Einstellungs- & Geburtsdatum, Adressdaten, Gehalt etc.

In diesem Beispiel kann zum einen die Personalstruktur in Hinsicht auf Alter, Gehalt und Erfahrung sowie die Entwicklung der Mitarbeiterstruktur für die kommenden Jahre, basierend auf Einstellungsdatum und Geburtsdatum untersucht werden.

Darstellung als animierte GIF

Umsetzung mit Tableau:

1: Dashboard mit wesentlichen Merkmalen:

Mitarbeiterentwicklung Bevölkerungspyramide Dashboard

 

2: Alterstrukturentwicklung „Forecast“ bei aktuellem Personalstand (dieses Beispiel startet im Jahr 2016):

Mitarbeiterentwicklung_Bevoelkerungspyramide

Sie finden dieses Beispiel mit der Altersstrukturentwicklung auch online bei Tableau-Public:

https://public.tableau.com/views/PersonaldatenPyramide-EntwickklungundStruktur/DashboardEntwicklungJahre?:embed=y&:display_count=yes

 

Tableau Maschinenbelegungsplan mit benutzerdefiniertem Hallenplan

Tableau Maschinenbelegungsplan mit benutzerdefiniertem Hallenplan

Für die Tableau-Analyse dieser GIF-Animation wurde ein benutzerdefiniertes Hintergrundbild verwendet. Die Maschinenpositionen werden über X- und Y-Achsen definiert. Der belegungsplan läuft über eine Datum- & Uhrzeit-Zeitachse. Weitere Filter sind: Hersteller und Maschine. Die Linienwerte werden per Parameter als Kosten oder Ausschuss auf Monats-, Wochen- und Tagesdarstellung ausgewertet. Die einzelnen Analysen werden als kontextsensitive Filter auf einem Dashboard analysiert.

Daten-Quelle: Testdaten

ESPRESSO!

Kurz, Konzentriert, Stark: Aus Daten Wissen erzeugen!

Mit dem Sammeln, Speichern und Verwalten von Daten ist es nicht getan. Oft ist es erforderlich, vorhandene Daten jenseits der üblichen Standards zu verdichten und auszuwerten.

Auch klein- und mittelständische Unternehmen können Herausforderungen von Großunternehmen bewältigen, ohne dabei auf kostenintensive Lösungen (Software ”Großbaustellen”) zurückgreifen zu müssen.

Um aus Ihren Daten komplexere Analysen und daraus einen Mehrwert für das Unternehmen zu generieren, müssen diese Daten intelligent verbunden, systematisiert und ggf. bereinigt und aufbereitet werden. Moderne Analyseverfahren und grafische Visualisierungs-Software wie Tableau oder MS Power-BI, die auf das Datenmaterial angewandt werden, erschließen Ihnen neue Interpretationsmöglichkeiten und Aspekte, die Sie für Ihr Unternehmen gewinnbringend einsetzen können. Bei der Verwendung von Business-Daten empfehle ich, sich am IBCS® (International Business Communication Standard) zu orientieren.

Als entscheidenden Faktor sehe ich die projektbegleitende Kommunikation zwischen Ihnen und mir, um das zu entwickeln, was Sie wirklich benötigen.

In der Konzeption von Anaylse-Verfahren aus unterschiedlichen Datenquellen kann ich auf über 10 Jahre umfassende Entwicklungserfahrung in unterschiedlichsten Branchen verweisen – von einfachen Einzelplatzlösungen mit Office-Daten/Dateien bis zu größeren Anwendungen mit einer Vielzahl von Benutzern über SQL-Server.

visualize │look & feel │ analyze

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Moderne Analyse-Software wie TABLEAU oder Power BI ermöglichen Darstellungsformen Ihrer Daten in gänzlich anderer Weise.

Zusammenhänge und Abhängigkeiten werden klarer!

Let’s visualize!