مستكشف مجموعات LEGO بالبيانات
مستكشف Power BI تفاعلي لفئات LEGO وأسعارها وعدد قطعها.
الدورمصور بيانات ومهندس لوحات معلومات
جهزت بيانات الكتالوج وصممت الفلاتر وعروض المقارنة.
المشكلة
يصعّب الكتالوج الثابت استكشاف العلاقات بين الفئات والأسعار وعدد القطع. أردت تمكين الزائر من المقارنة وفحص السجلات وراء كل عرض.
قرارات التصميم
استخدمت سعر القطعة نقطة بداية، مع فلاتر لتحديد نطاق الكتالوج. أبقيت تفاصيل المجموعة بجانب الرسوم للتحقق من المقارنة بالرجوع إلى السجلات.
الحل
جهزت الكتالوج باستخدام Python وPower Query وبنيت المستكشف في Power BI. تربط الفلاتر والرسوم مقارنة الفئات والأسعار وعدد القطع بتفاصيل المجموعات.
استكشف الشاشات وتفاصيل التصميم
نظرة أقرب إلى المزايا والواجهة والأدلة التي تدعم العمل.
قرنت سعر القطعة بالفلاتر والتفاصيل للتحقق مما يمثله المؤشر.
المقايضة: يدعم سعر القطعة المقارنة، لكنه لا يشمل الندرة أو الحالة أو قيمة إعادة البيع.
لماذا هذا النهج
توحد النسبة أساس المقارنة، وتحدد الفلاتر المجموعة المقارنة. لا يشمل سعر القطعة الندرة أو الحالة أو قيمة إعادة البيع، لذا تبقى التفاصيل جزءًا من العرض.
ما تعلمته
ربط الرسوم العامة بتفاصيل المجموعات جعل السرد بالبيانات أسهل للفحص والمراجعة.
مهمة التحقق التالية
اطلب مقارنة فئتين وشرح فرق سعر القطعة وإعادة ضبط الفلاتر. راجع التفسير بالرجوع إلى السجلات.
تشمل الأدلة التصميمات والعروض المباشرة والقرارات الموثقة. تتطلب نتائج الأعمال قياسات موثقة المصدر.