O documento discute a criação de painéis interativos em R Shiny para análise de dados, incluindo como conectar múltiplas fontes de dados, escolher métricas relevantes e criar visualizações intuitivas para tomada de decisão.
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Futuro das Comunicações
A Mobi2buy é uma empresa de Mobile CRM que tem o Big
Data como centro da estratégia, engajando consumidores e
criando relacionamentos digitais de baixo custo.
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Análise de mais de 80 milhões de clientes
Cruzamento de 500 milhões de interações
20 a 50 % menos custo que o televendas
Taxas de conversão 1 a 5 %
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O que é um Painel ?
Painel
• Transforma dados em informações;
• Apresenta informações de maneira rápida e eficiente para diferentes pessoas,
em diferentes áreas e níveis, de uma empresa;
• Ajuda a entender o cenário da empresa como um todo;
• Alinha os esforços e agiliza os processos decisórios ajudando a amentar o ROI;
• Usar o painel como "fonte única de verdade" não é um mito;
• Erros são, ainda, comuns durante a criação de painéis.
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Como criar Painéis Melhores?
1. Conecte todos os dados
• As empresas possuem varias fontes de dados (internos e externos);
• Acesse todos os dados onde quer que estejam (DW local ou na nuvem);
• Não centralize os dados, pois ter apenas um grupo restrito para tomar decisões
não funciona.
2. Combine os dados
• Combine diferentes conjunto de dados em um campo comum;
• Combine dados qualitativos e quantitaivos;
• Melhora o entendimento das informações e ajuda no processo decisório.
3. Métricas relevantes
• A métrica deve ser relevante;
• Nem todas as métricas devem ser utilizadas;
• Determinar quais métricas devem ser incluídas em seu painel;
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Como criar Painéis Melhores?
3. Métricas relevantes
Considerações ao escolher as métricas:
• Como cada métrica ajuda a atingir os objetivos ?
• É possível desenvolver uma métrica que meça isso ?
• A métrica é essencial aos objetivos ?
• É possível criar um método de medição sistemática e contínuo ?
• Incorporar métricas das fatias de mercado de terceiros.
• Capacidade de explicar as métricas.
4. Visualizações melhores
• Painéis devem ser fáceis e de rápido de entendimento;
• Perguntas complexas precisam de liberdade e flexibilidade para explorar as
respostas em diferentes estruturas visuais;
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Como criar Painéis Melhores?
• Nas visualizações modernas devemos ter:
• Variedade:
• Dados atualizados e interatividade;
• Capacidade de previsão.
• Menos tempo na mesa, porém, trabalha-se mais;
• Relatórios em tempo real devem ser compartilhados com toda cadeia do
processo.
4. Visualizações melhores
5. Acesse os dados de onde estiver
• Painéis forem feitos para compartilhar;
• Todas recebem a mesma informação;
• Usuários diferentes interagindo com os mesmos conjunto de dados terão
perguntas diferentes sobre o assunto.
6. Compartilhar para promover a colaboração
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Representação Esquemática do SIG
Amazon Redshift Pacote R Memória R Shiny
Resultados
Sistema de Informação Gerencial
O que é o Amazon Redshift ?
Amazon Redshift
• Data Warehouse;
• Baseado no PostgresSQL 8.0.2;
• Permite manipular grandes conjuntos de dados armazenados;
• Escalável;
• Banco orientado a coluna.
Banco Orientado a Linha
Solução mais comum para o problema de
armazenamento é dispor cada linha de dados
como:
Banco Orientado a Coluna
Armazena as tabelas como colunas ao invés
de linhas.
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O que é o Shiny ?
• Interface web R;
• Análise mais interativas;
• Painéis interativos;
• Sem conhecimentos prévio de HTML, CSS, Javascript ou Node.js.
Pacote R Shiny
Estrutura Básica
Shiny app possue dois componentes:
Interface do Usuário Server Script
• Controla o layout do app;
• Definida em um script fonte
chamado ui.R.
• Contém as instruções que o
computador necessita para
construir o app.
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ui.R
library(shiny)
shinyUI(pageWithSidebar(#informa o tipo de layout
headerPanel("Minimal example"),#cria o título do app
sidebarPanel(#constrói os controles da aplicação
textInput(inputId = "comment",#var. passada ao
#server.R
label = "Say something?",#rótulo da variável
value = "" #valor inicial
)
),
mainPanel(#todos os elemetos do output entram aqui
h3("This is you saying it"),#título com HTML
textOutput("textDisplay")#nome do output como
#definido no server.R
)
))
Pacote R Shiny
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server.R
library(shiny)
shinyServer(function(input, output) {#server é definido neste ponto
output$textDisplay <- renderText({#define a função como reativa
paste0("You said '", input$comment,
"'. There are ", nchar(input$comment),#input control como
#definido na ui.R
" characters in this."
)
})
})
Pacote R Shiny