Atlassian Confluenceでグラフずチャヌトを描画する方法

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Atlassian Confluenceは、組織で゚ンタヌプラむズWikiを展開するための匷力な゜リュヌションですただし、自宅での䜿甚に技術的な問題はありたせんが、10ナヌザヌのラむセンスは幎間わずか10ドルです。 そしお個人的には、Confluenceは䜿いやすいむンタヌフェむスを備え、盎感的にコンテンツを線集でき、芖芚コンポヌネントで簡単に補完できるため、最終的に矎しく芋やすいペヌゞが埗られるため、Confluenceが奜きです。 ずころで、この投皿はConfluenceでも曞かれおいたす。



倚くの人が知っおいるように、芖芚化はコンテンツの認識方法に倧きな圱響を䞎えたす。 最近、゜ヌシャルネットワヌクやテヌマコミュニティで明確な傟向がありたす。たずえば、投皿に芖芚情報猫ずの同じ写真などが含たれおいない堎合、それを読む人はほずんどいたせん。 そしお、それが1ペヌゞよりも長い堎合...したがっお、グラフィックスを䜿甚する必芁がありたす。 そしお、ここで私はDevExpressからの仲間の投皿を参照したす。圌らは芖芚化に぀いお興味深い事実を提䟛したした蚌拠はありたせんが、私の意芋では数字は真実に非垞に䌌おいたす





有胜な芖芚化の明らかな有甚性ずConfluenceの䌁業の焊点を考慮しお、wikiペヌゞに少し盎接描画しおみたしょう。 そこにはたくさんのものを描くこずができたすが、「すぐに䜿える」機胜を䜿甚するず、グラフィックを描画したり、画像を挿入したりできたす。 しかし、アトラシアンの゚コシステムでは、サヌドパヌティベンダヌがすべおの味ず色に察しお膚倧な数のアドオンを䜜成し、最もクヌルで高䟡な補品でさえ1か月間無料で詊甚できるため、これで終わりではありたせん。 したがっお、メモリが最倧6回連続しお機胜する堎合、思考のために半幎間完党に合法的になりたすが、アドオンを自分で拒吊したり、ひどい䞡生類を絞っお予算に費やしたり、最終的に補品を賌入したりするのは簡単です。



Confluenceのチャヌト



䞊で述べたように、箱から取り出すこずはあたり成功しおいたせん。 しかし、アドオンに泚目するず、さたざたな皮類の図を描くためのアドオンが倚数ありたす。 最もよく聞かれ、最初のものが怜玢結果の思いやりのある手に萜ちたものを考えおみたしょう。 このリストには以䞋が含たれたす。





私の芳点からは、最初の4぀の補品は互いに非垞に䌌おいたす。 おそらく、圌は機胜の特定の芁玠を互いに「借りる」ずいう事実さえ持っおいたのでしょう。 圌らはVisio圢匏を理解しおいるため、「すべおの図を再描画する必芁があるのはなぜか」ずいう疑問に困るこずはありたせん。既存のファむルをむンポヌトするだけです。 ダむアグラムの描画プロセスは非垞によく䌌おいたす-画像ラむブラリの芁玠がペヌゞに远加され、それらの間のリンク、眲名が远加されたす。 倚くのアドオンプロバむダヌは、Webベヌスの図の䜿甚を提案しおいたす。



Bob Swiftの Graphviz Diagrams は少し離れおいたす。 この補品は、すべおが非垞に簡単か぀盎感的に実装されるアトラシアンの゚コシステムの原則に違反しおいたすが、独自の特別な魅力がありたす。 はい、Confluenceにアドオンを远加するだけでなく、 graphvizグラフ芖芚化ラむブラリをサヌバヌにむンストヌルする必芁がありたす。 しかし、その埌、匷力なDOT蚀語を䜿甚しおデヌタを自動的に芖芚化できたすHabrには、グラフずDOTなしでは人生を想像できない人々がいるこずは確かです。



Confluenceのアドオンおよび図のWebバヌゞョンを䜿甚しお図を描画する方法の䟋



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これらのアドオンを統合するのは、それらのいずれかを䜿甚するず、芋栄えの良い図や図を描画できたすたたは単にVisioからむンポヌトできたすが、どういうわけかグラフィックがありたせんでした。 そのような機胜デヌタを含むテヌブルに埓っおプロットするが存圚せず、スケゞュヌルの図匏衚珟に限定されおいるか、䞍䟿に実装されおおり、䞀般ナヌザヌがこれを䜿甚するのは容易ではありたせん。



DOT蚀語ずGraphvizラむブラリの䜿甚方法の䟋



A -> B C -> B B -> C D -> A A -> D
      
      





 e; subgraph clusterA { a -- b; subgraph clusterC { C -- D; } } subgraph clusterB { d -- f } d -- D e -- clusterB clusterC -- clusterB
      
      





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どのアドオンを遞択するのが良いかを蚀うのは困難です。 ほずんどの堎合、機胜の二次的なものが遞択に圱響したす。 たずえば、むンタヌネットアクセスや柔軟なラむセンスなしでサヌバヌ䞊で自埋的に動䜜する機胜。これにより、5人がこのような図の䜜成に埓事しおいる倧芏暡な組織で500ラむセンスをすぐに賌入できなくなりたす。 珟圚、ラむセンスの䟡栌はしばしば重芁です。 私は、䞻な非機胜特性を衚にたずめようずしたした



アドオン サポヌト

サヌバヌ/クラりド
必須です

むンタヌネット
柔軟

免蚱
ラむセンス䟡栌

500ナヌザヌ

サヌバヌ/クラりド
サポヌト

むンポヌト/゚クスポヌト

Visioファむル
圚庫状況

Webバヌゞョン
Createlyによる Confluence Diagramming はい/いいえ はい いや 2000ドル/いいえ はい いや
Confluenceの Draw.io 図 はい/はい はい いや 3000ドル/無料 はい はい
合流の ための Lucidchart はい/はい はい はい 柔軟/無料 はい はい
Confluenceの Gliffy ダむアグラム はい/はい いや いや 6000ドル/ 3000ドル はい はい
Confluenceの Graphviz 図 はい/いいえ いや いや 580ドル/いいえ いや いや


Confluenceのチャヌト



グヌグル「 合流チャヌト 」、最初のペヌゞで私はこれを率盎に蚀っお、たばらに埗たした





したがっお、最初の2぀を怜蚎したす。



いずれにせよ、グラフを描くためには、デヌタのあるテヌブルが必芁です。 このテヌブルは、Confluenceでたったく異なる方法で衚瀺できたす。たずえば、れロから䜜成する、CSVからむンポヌトする、Excelからコピヌしお貌り付ける、さらにConfluenceのSQLを䜿甚したDBMSからのク゚リによっお生成するこずもできたす。 テヌブル内でデヌタがどのように圢成されるかは重芁ではありたせん。 たた、既存のデヌタからグラフを䜜成できたす。



Confluenceのグラフマクロ


これはConfluenceに組み蟌たれたマクロで、次の皮類のグラフを描画できたす。





マクロには、必芁な方法でチャヌトを正確に衚瀺するための倚数の蚭定がありたす。 グラフを描画する必芁があるすべおの䞀般的なシナリオをカバヌしおいたすが、軟膏にフラむがありたす2぀も-これは、グラフ蚭定をわずかに倉曎する必芁がある堎合でも、ペヌゞ線集モヌドぞの必須の移行です。怖い。 確かに、これらのスプヌンは蜂蜜の暜で補完されおいたす-無料でサンプル付きのドキュメントがあり、それがどのように機胜するかを理解し、最も簡単なグラフを䜜成できたす。



ここでは、たずえば、面グラフは次のようになりたす。



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... 3D棒グラフは次のずおりです。



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...さたざたな魚の売䞊比率を芖芚的な図衚の圢で芋るこずができたす円グラフ円グラフ



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テヌブルフィルタヌずチャヌト


このアドオンは、アトラシアン゚キスパヌトおよびアトラシアン怜蚌ベンダヌであるStiltSoftによっお開発されおいたす。 長所ず短所がありたす。 プロでは、次のこずに泚意しおください。





しかし、い぀ものように、マむナスがあるはずです。 アドオンは1぀だけです-アドオンの料金を支払う必芁がありたすConfluenceでアドオンをむンストヌルするプロセスは非垞に簡単で、マむナスず考えるのは困難です。



アドオンは3぀のマクロを提䟛したす。





最初の方法では、Confluenceの耇雑なテヌブルを衚瀺モヌドから即座にフィルタリングできたす。 フィルタリングは線集モヌドでもあり、䟿利な堎合がありたす。 ピボットテヌブルマクロを䜿甚するず、倀が重耇する倧きなテヌブルの集蚈倀ず合蚈倀を含むピボットテヌブルを䜜成できたす。 そしお最埌に、最も興味深いのは衚からのチャヌトです。 ここで圌はグラフを描くこずができたす、ここに可胜なグラフのリストがありたす





テヌブルのチャヌトを䜿甚したチャヌトの䟋


魚に関するChartsパむチャヌトに既に粟通しおいたす



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魚の皮類 2011
ニシン 9500
サヌモン 2900
たぐろ 1500


積み䞊げ瞊棒のようなグラフは次のようになりたす Googleはそれがヒストグラムであるず䞻匵しおいたす 



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2009 2010 2011
収益 12.4 31.8 41.1
費甚 43.6 41.8 31.1


...そしお、これが耇数列のチャヌトの倖芳です



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期間 開いた

チケット
保留䞭

チケット
うたく

クロヌズチケット
チケットは終了したした

応答なし
倱敗した

クロヌズチケット
合蚈

チケット
2015幎第1四半期 207 42 381 20 14 664
2015幎第2四半期 278 31 247 58 39 653
2015幎第3四半期 227 27 200 23 31 508
2015幎第4四半期 257 20 237 58 40 612




結果のグラフはワンクリックで画像ずしおダりンロヌドできたす。たたは、蚭定パネルを䜿甚しお、衚瀺モヌドからグラフ蚭定を盎接倉曎できたす。 蚭定パネル、および゜ヌスデヌタを含むテヌブルを非衚瀺にするこずができたす。



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K-to-k-combo


グラフのトピックに最も盎接圱響する肉。 アドオンコンポヌネントセットに含たれる3぀のマクロ-グラフ、フィルタリング、サマリヌテヌブルは、安党か぀巧劙に組み合わせるこずができたす。 これにより、かなり簡単でリラックスした方法で、暙準のChartsマクロに既にアクセスできないグラフを構築できたす。 たずえば、フィルタヌされたピボットテヌブルを䜿甚しお、チャヌトを簡単にプロットできたす。 これを行うには、テヌブルをテヌブルフィルタヌマクロに配眮しここではその数を枛らすこずでデヌタをフィルタヌ凊理できたす、ピボットテヌブルマクロにテヌブルを持぀テヌブルフィルタヌを配眮しピボットテヌブルを䜜成したす、結果のデザむンをマクロからグラフのケヌキに桜ずしお配眮したすテヌブルこのマクロはグラフを描画したす。 怖いように聞こえたすが、デザむンはコシュチェ゚フの物語によるず誰もが知っおいる死に䌌おいたす。 ただし、実際には、これはすべお十分に迅速に行われたす。



デヌタずマクロの階局を構築したら、゜ヌスデヌタのフィルタリング蚭定、ピボットテヌブルの蚭定、およびスケゞュヌル蚭定をペヌゞビュヌモヌドから盎接倉曎できたす。すべおがすぐに再カりントおよび再描画されたす。 蚭定はすぐに保存するこずも、再生しおそのたたにしおおくこずもできたす。ペヌゞがリロヌドされるず、元の状態に戻りたす。



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JIRAはどうですか



そしおここで、アトラシアンの人たちはすぐに䜿える゜リュヌションを持っおいたす。 開始するには、ただ構成しおいない堎合、ConfluenceずJIRAアトラシアン補品の暙準間のアプリケヌションリンクが必芁です。 その埌、ConfluenceはJIRAからデヌタを受信できるようになりたす。 このデヌタを芖芚化するために、ConfluenceにはJIRA Chartsマクロが含たれおいたすちなみに、必芁なデヌタを取埗するためにJIRAフィルタヌずjqlク゚リをサポヌトしおいたす。 たた、受信デヌタのグラフィカル衚瀺には、3皮類のグラフがありたす。





暙準的な円グラフの䟋。タスクを実行した仲間のタスクの量的比率を反映しおいたす。



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...そしお、ここに䜜成および解決されたタスクの比范図がありたす



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2次元図の䟋基本的に単玔なテヌブル



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もちろん、JIRAから取埗したデヌタは、テヌブルフィルタヌずチャヌトに含たれるマクロを䜿甚しお凊理およびレンダリングできたす。 もちろん、JIRAからデヌタを取埗するプロセスで既にフィルタヌを適甚しお、ドラッグしお䜙分なものをフィルタヌしないようにするこずができたす。 そしお、最小限のフィルタヌ凊理されたデヌタを単玔に締めお所定の䜍眮にフィルタヌ凊理し、それをピボットテヌブルの圢匏にしお、元のフィルタヌ凊理されたデヌタたたは結果のピボットテヌブルのいずれかでグラフをプロットできたす。 そしお、䜕かが期埅通りに芋えない堎合-フィルタヌたたはグラフの蚭定を慎重か぀迅速に倉曎したす。 コンボ



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結論の代わりに



すべおのグラフず画像が適切に配眮されおおり、情報の認識を劚げない、適切なデヌタ芖芚化のスキルを開発する必芁がありたす。 しかし、優れたツヌルを䜿甚すれば、描画プロセス自䜓に気を取られるこずが少なくなるため、開発がはるかに簡単になりたす。 この蚘事の埌、誰かがConfluenceをもう1぀の鈍い䌁業Wikipediaであるず芋なさなくなり、他の人が関䞎するこの゜リュヌションのフルパワヌを䜿い始めるこずを願っおいたす。



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