കമ്പനികൾ അവരുടെ സംഘടനാ ശ്രേണികളെ എങ്ങനെ ദൃശ്യപരമായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നുവെന്ന് എപ്പോഴെങ്കിലും ചിന്തിച്ചിട്ടുണ്ടോ? അല്ലെങ്കിൽ കുടുംബവൃക്ഷങ്ങൾ സങ്കീർണ്ണമായ പൂർവ്വിക ബന്ധങ്ങളെ എങ്ങനെ ഭംഗിയായി മാപ്പ് ചെയ്യുന്നു? അത്തരം കണക്ഷനുകൾ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നത് അവബോധജന്യമാക്കുന്ന ഒരു പ്രത്യേക ഘടനയുണ്ട് - ശ്രേണികൾ.
രക്ഷാകർതൃ-ശിശു ബന്ധങ്ങളിൽ റാങ്ക് ചെയ്തിരിക്കുന്ന എന്റിറ്റികൾക്കൊപ്പം ഒരു ട്രീ ആകൃതിയിലുള്ള ഫോർമാറ്റ് ശ്രേണിയിലുള്ള ഡാറ്റ പിന്തുടരുന്നു. അമൂർത്ത ശ്രേണികളെ ആകർഷകമായ ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നത് അമൂല്യമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ കണ്ടെത്താനാകും. ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡ് നിങ്ങളെ ശ്രേണിപരമായ ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷന്റെയും അതിന്റെ വൈവിധ്യമാർന്ന യഥാർത്ഥ-ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെയും ലോകത്തിലൂടെ കൊണ്ടുപോകും.
എന്താണ് ഹൈറാർക്കിക്കൽ ഡാറ്റ?
ഹൈറാർക്കിക്കൽ ഡാറ്റ, പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, പിരമിഡ് പോലുള്ള മോഡലിൽ ഇനങ്ങൾ റാങ്ക് ചെയ്യുന്ന ഒരു ശ്രേണിപരമായ ഘടനയെ പിന്തുടരുന്നു. റൂട്ട് നോഡ് ഒഴികെ ഓരോ ഡാറ്റാ ഘടകത്തിനും ഒരു പേരന്റ് ഉണ്ടായിരിക്കാം. കുട്ടികളില്ലാത്ത നോഡുകളെ ഇല നോഡുകൾ എന്നും കുട്ടികളുള്ള നോഡുകളെ ഇന്റീരിയർ നോഡുകൾ എന്നും വിളിക്കുന്നു.
ശ്രേണിപരമായ ഡാറ്റയുടെ ചില സാധാരണ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- സംഘടനാ ഘടന ചാർട്ടുകൾ
- കുടുംബ വൃക്ഷങ്ങൾ
- ഫയൽ ഡയറക്ടറി ഘടനകൾ
- ബയോളജിക്കൽ ടാക്സോണമികൾ
- ഉൽപ്പന്ന വിഭാഗങ്ങൾ
ശ്രേണിപരമായ ഡാറ്റയുടെ പ്രധാന സവിശേഷതകൾ ഇവയാണ്:
- വൃക്ഷത്തിന്റെ ഘടന - ശാഖകളുള്ള വൃക്ഷം പോലെയുള്ള ഘടന രൂപപ്പെടുത്തുന്ന മാതാപിതാക്കളുടെയും കുട്ടികളുടെയും ബന്ധത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഡാറ്റ ലിങ്ക് ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.
- ഒറ്റ രക്ഷകർത്താവ് - മാതാപിതാക്കളില്ലാത്ത റൂട്ട് ഒഴികെ ഓരോ നോഡിനും ഒരു പാരന്റ് നോഡ് ഉണ്ട്.
- കണ്ടെയ്നർ - നോഡുകളിൽ കേവലം ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നതിനേക്കാൾ മറ്റ് ചൈൽഡ് നോഡുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുകയോ പിടിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു.
- ഏക പാത - റൂട്ട് നോഡിൽ നിന്ന് മറ്റേതെങ്കിലും നോഡിലേക്ക് ഒരു അദ്വിതീയ പാത മാത്രമേയുള്ളൂ.
- സൈക്കിളുകളൊന്നുമില്ല - ഡാറ്റാ ഘടനയിൽ വൃത്താകൃതിയിലുള്ള ലിങ്കുകളൊന്നും അടങ്ങിയിട്ടില്ല.
- ഇലയും ഇന്റീരിയർ നോഡുകളും - ലീഫ് നോഡുകൾക്ക് കുട്ടികളില്ല അതേസമയം ഇന്റീരിയർ നോഡുകൾക്ക് ഒന്നോ അതിലധികമോ ചൈൽഡ് നോഡുകൾ ഉണ്ട്.
എന്തുകൊണ്ടാണ് ഹൈറാർക്കിക്കൽ ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നത്?
ഹൈറാർക്കിക്കൽ ഡാറ്റ അതിന്റെ അസംസ്കൃത രൂപത്തിൽ വളരെ അമൂർത്തമാണ്. ടേബിളുകൾക്ക് അടിസ്ഥാന രക്ഷാകർതൃ-ശിശു ലിങ്കുകൾ ക്യാപ്ചർ ചെയ്യാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, ദൃശ്യ ഉൾക്കാഴ്ചകളും പാറ്റേണുകളും അറിയിക്കുന്നതിൽ അവ പരാജയപ്പെടുന്നു. ഇവിടെയാണ് അർത്ഥവത്തായത് വിഷ്വൽ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ ഒരു വലിയ വ്യത്യാസം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.
ശ്രേണിപരമായ ഘടനകൾ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നത് അക്കങ്ങൾ നിറഞ്ഞ ഭീമൻ പട്ടികകൾക്ക് നൽകാൻ കഴിയാത്ത നിരവധി നേട്ടങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:
- നോഡുകളുടെ പൊസിഷനിംഗിലൂടെയും കണക്ഷനുകളിലൂടെയും ഡാറ്റയിലെ മൊത്തത്തിലുള്ള ഘടനയും ഗ്രൂപ്പിംഗുകളും ഹൈറാർക്കി ചാർട്ടുകൾ ഉടനടി വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. വരികളും നിരകളും സ്കാൻ ചെയ്താൽ ഈ പക്ഷിയുടെ കാഴ്ച ലഭിക്കുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.
- വലിപ്പം, നിറം, ബോർഡറുകൾ മുതലായവ പോലെയുള്ള ശ്രേണി ഗ്രാഫുകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന വിഷ്വൽ എൻകോഡിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ നോഡുകളിലുടനീളം മെട്രിക്കുകൾ വേഗത്തിൽ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു. എച്ച്ആർ, ഓപ്പറേഷൻ എന്നിവയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ മാർക്കറ്റിംഗ് വകുപ്പിന് ഏറ്റവും ഉയർന്ന ബജറ്റ് വിഹിതം ഉണ്ടോ? ഒരു ട്രീമാപ്പ് ചാർട്ടിന് ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ നിങ്ങളോട് പറയാൻ കഴിയും.
- ടൂൾടിപ്പുകൾ, സൂം ചെയ്യൽ, വികസിപ്പിക്കൽ/തകർച്ച എന്നിവ പോലുള്ള ഇന്ററാക്ടീവ് ഫീച്ചറുകൾ ഡിമാൻഡിന്റെ വിശദാംശങ്ങൾ നൽകുന്നു, വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ പ്രസക്ത ഭാഗങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്നു.
- ശാഖകൾ വിപുലീകരിക്കുമ്പോഴോ പാരാമീറ്ററുകൾ പരിഷ്കരിക്കുമ്പോഴോ ഉള്ള ആനിമേറ്റഡ് ട്രാൻസിഷനുകൾ, സ്റ്റാറ്റിക് ടേബിളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനേക്കാൾ വളരെ ഫലപ്രദമായി ഹൈറാർക്കിക്കൽ ഡാറ്റയിലെ മാറ്റങ്ങൾ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നത് പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
- ശ്രേണിപരമായ വിഷ്വലൈസേഷനുകൾ അമൂർത്തമായ ഡാറ്റയെ മനുഷ്യന്റെ വിജ്ഞാനത്തെ ആകർഷിക്കുന്ന അവബോധജന്യമായ ദൃശ്യ വിവരണങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നു. അവ മനസ്സിലാക്കാൻ എളുപ്പം മാത്രമല്ല, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ കൂടുതൽ അവിസ്മരണീയവും ഫലപ്രദവുമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
സാരാംശത്തിൽ, ഘടനാപരമായ പാറ്റേണുകളും ബന്ധങ്ങളും നിറഞ്ഞ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റയെ അർത്ഥമാക്കുന്നതിന് മാനുഷിക വിഷ്വൽ സിസ്റ്റത്തിന്റെ കഴിവുകളെ ശ്രേണി ചാർട്ടുകൾ സ്വാധീനിക്കുന്നു. ഈ വിജ്ഞാന കണ്ടെത്തൽ സാധ്യത, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ വിശകലനത്തിനും ആശയവിനിമയത്തിനുമുള്ള ഒരു അമൂല്യമായ സാങ്കേതികതയായി ശ്രേണിപരമായ ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തെ മാറ്റുന്നു.
ശ്രേണിപരമായ ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിനുള്ള ചാർട്ടുകൾ
ശ്രേണിപരമായ ഡാറ്റയെ ദൃശ്യപരമായി പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ നിരവധി വ്യത്യസ്ത ചാർട്ട് തരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം. ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
1. ട്രീ ഡയഗ്രം
ശ്രേണിപരമായ ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും സാധാരണവും അവബോധജന്യവുമായ മാർഗ്ഗമാണിത്. ഇത് നോഡുകൾ സർക്കിളുകളോ മറ്റ് ആകൃതികളോ ആയി പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു, കണക്റ്റിംഗ് ലൈനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മാതാപിതാക്കളും കുട്ടികളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം ശാഖിതമായ രീതിയിൽ കാണിക്കുന്നു.
ട്രീ ഡയഗ്രമുകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ ലളിതമാണ്, പക്ഷേ നിരവധി തലങ്ങളിൽ വ്യാപിച്ചുകിടക്കുന്ന വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വളരെ സങ്കീർണ്ണമായേക്കാം.
2. ഡെൻഡ്രോഗ്രാമുകൾ
ടാക്സോണമിക്കൽ ശ്രേണികളും ക്ലസ്റ്ററിംഗ് വിശകലനവും കാണിക്കുന്നതിന് ജീവശാസ്ത്രത്തിൽ ജനപ്രിയമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു പ്രത്യേക തരം ട്രീ ഡയഗ്രമാണ് ഡെൻഡ്രോഗ്രാമുകൾ. ഡയഗ്രം ഒരു അറ്റത്ത് വ്യക്തിഗത നോഡുകളോടെ ആരംഭിക്കുന്നു, ഞങ്ങൾ മറ്റേ അറ്റത്തേക്ക് നീങ്ങുമ്പോൾ ശ്രേണികൾ രൂപപ്പെടുന്നു.
നോഡുകളുടെ സ്ഥാനവും ശാഖകൾ തമ്മിലുള്ള ദൂരവും സമാനതയുടെ അളവ് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഡെൻഡ്രോഗ്രാമുകൾ ഹൈറാർക്കിക്കൽ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നു.
3. റേഡിയൽ ട്രീ
പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, ഒരു റേഡിയൽ ട്രീ ഡയഗ്രാമിൽ ഒരു സെൻട്രൽ റൂട്ട് നോഡിൽ നിന്ന് പുറത്തേക്ക് പ്രസരിക്കുന്ന ബ്രാഞ്ചിംഗ് ലിങ്കുകൾ ഉണ്ട്. ഇത് സാധാരണ മരങ്ങളേക്കാൾ ഒതുക്കമുള്ളതും വലിയ ശ്രേണികൾക്ക് ഉപയോഗപ്രദവുമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, നോഡ് ലേബലുകൾ ഫിറ്റ് ചെയ്യാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.
4. സൺബർസ്റ്റ് ചാർട്ട്
ഒരു സൺബർസ്റ്റ് ചാർട്ട് നെസ്റ്റഡ് വളയങ്ങളുടെ രൂപത്തിൽ ഹൈറാർക്കിക്കൽ ഡാറ്റ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു, ഏറ്റവും അകത്തെ വളയം റൂട്ട് നോഡിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. റിംഗ് വലുപ്പവും സെഗ്മെന്റുകളും ഓരോ ഡാറ്റാ പോയിന്റുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അളവുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.
ഒന്നിലധികം ശ്രേണി തലങ്ങളിൽ അനുപാതങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിന് സൺബർസ്റ്റുകൾ അനുയോജ്യമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, നോഡ് ലേബലുകൾക്ക് അവർക്ക് പരിമിതമായ പിന്തുണയേ ഉള്ളൂ.
5. ട്രീമാപ്പ്
നെസ്റ്റഡ് ചതുരാകൃതിയിലുള്ള പാത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ട്രീമാപ്പുകൾ ശ്രേണിപരമായ വിഭാഗങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. കണ്ടെയ്നർ വലുപ്പങ്ങൾ നോഡുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അളവുകൾക്ക് ആനുപാതികമാണ്. നിറങ്ങൾക്ക് അധിക അളവുകൾ എൻകോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
ട്രീമാപ്പുകൾ കാര്യക്ഷമമായി ഇടം ഉപയോഗിക്കുകയും വലുപ്പ താരതമ്യം എളുപ്പമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. എന്നാൽ ഒന്നിലധികം ശ്രേണി തലങ്ങളോടെ അവ വായിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ല.
6. ഐസിക്കിൾ ചാർട്ട്
ഐസിക്കിൾ ചാർട്ടുകൾ വീതികുറഞ്ഞ ചതുരാകൃതിയിലുള്ള പാത്രങ്ങളിൽ ഹൈറാർക്കിക്കൽ ഡാറ്റ ക്രമീകരിക്കുന്നു, y-അക്ഷത്തിനൊപ്പം മരത്തിന്റെ നില നിർണ്ണയിക്കുന്നു. വലുപ്പത്തിനും നിറത്തിനും അളവുകൾ എൻകോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
ഐസിക്കിളുകൾ ഭാഗം-ടു-മുഴുവൻ ബന്ധങ്ങൾ വ്യക്തമായി കാണിക്കുന്നു, കൂടാതെ ശ്രേണി തലങ്ങളിലുടനീളം നോഡുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
7. നോഡ്-ലിങ്ക് ഡയഗ്രം
ഈ സാങ്കേതികത നേരിട്ട് ഒരു ശ്രേണിയിലുള്ള ഡാറ്റാ ഘടനയിൽ രക്ഷാകർതൃ-ചൈൽഡ് നോഡുകൾ തമ്മിലുള്ള നോഡുകളും ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന ലിങ്കുകളും അരികുകളും പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു.
നോഡ്-ലിങ്ക് ഡയഗ്രമുകൾക്ക് ഡാഷ്ബോർഡുകളിലെ മറ്റ് ദൃശ്യ ഘടകങ്ങളുമായി നന്നായി സംയോജിപ്പിക്കാനും ഇഷ്ടാനുസൃത ഡിസൈനുകൾ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കാനും കഴിയും.
8. അഡ്ജസെൻസി ഡയഗ്രം
ട്രീയുടെ സ്പേസ്-ഫില്ലിംഗ് ട്രാവെർസലിലേക്ക് നോഡുകൾ വിന്യസിച്ച് ബഹിരാകാശ കാര്യക്ഷമതയ്ക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത നോഡ്-ലിങ്ക് ഡയഗ്രമുകളാണ് അഡ്ജസെൻസി ഡയഗ്രമുകൾ. സ്ഥലം പരിമിതമായിരിക്കുമ്പോൾ വലിയ ശ്രേണികൾക്ക് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
9. ഡെൻഡ്രോഗ്രാം മാപ്പുകൾ
ഈ സമീപനം ഒരു മാപ്പ് ദൃശ്യവൽക്കരണവുമായി ഒരു ട്രീ ഡയഗ്രം സംയോജിപ്പിച്ച് ഹൈറാർക്കിക്കൽ ഡാറ്റ ജിയോസ്പേഷ്യൽ ആയി പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. വൃക്ഷം ബന്ധങ്ങൾ കാണിക്കുമ്പോൾ മാപ്പ് നോഡ് സ്ഥാനങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
ഹൈറാർക്കിക്കൽ ഡാറ്റയ്ക്ക് ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ ഒരു ഘടകം ഉള്ളപ്പോൾ ഡെൻഡ്രോഗ്രാം മാപ്പുകൾ നന്നായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
ഡിസൈൻ പരിഗണനകൾ
ശ്രേണിപരമായ ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുമ്പോൾ പരിഗണിക്കേണ്ട ചില പ്രധാന വശങ്ങൾ ഇതാ:
- അടുക്കുന്നു - നോഡുകളുടെ ശ്രേണി, അക്ഷരമാലാക്രമം, ക്രമം അല്ലെങ്കിൽ ഇഷ്ടാനുസൃത ക്രമം എന്നിവ ഉചിതമായി തിരഞ്ഞെടുക്കണം.
- ലേഔട്ട് - വീക്ഷണാനുപാതം, ദിശ, സ്പെയ്സിംഗ് മുതലായവ വായനാക്ഷമതയും സ്ഥല വിനിയോഗവും വർദ്ധിപ്പിക്കണം.
- ഇന്ററാക്റ്റിവിറ്റി - ആവശ്യാനുസരണം വിശദാംശങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് ശാഖകളിലേക്ക് ഡ്രിൽ ഡൌൺ ചെയ്യുക, സൂമിംഗ്, ടൂൾടിപ്പുകൾ മുതലായവ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുക.
- ലേബലുകൾ - എല്ലാ നോഡുകളും വ്യക്തമായി ലേബൽ ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ പ്രസക്തിയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തിരഞ്ഞെടുത്ത് ലേബൽ ചെയ്യുക.
- എൻകോഡിംഗ് - നോഡുകളിലെ മെട്രിക്സ് എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നതിന് വലുപ്പം, നിറം, ഐക്കണുകൾ, ബോർഡറുകൾ മുതലായവ ഉപയോഗിക്കുക.
- ജീവസഞ്ചാരണം - നോഡുകൾ വികസിക്കുമ്പോഴോ / തകരുമ്പോഴോ അല്ലെങ്കിൽ കാലക്രമേണ പാരാമീറ്ററുകൾ മാറുമ്പോഴോ ആനിമേറ്റുചെയ്ത സംക്രമണങ്ങൾ.
ഹൈറാർക്കിക്കൽ ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിനുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ
പല ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസും ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ ടൂളുകളും ശ്രേണിപരമായ ഡാറ്റയ്ക്കായി ചാർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ചില ജനപ്രിയ ഓപ്ഷനുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- പട്ടിക - ശ്രേണിക്രമം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു ചാർട്ടുകൾ ട്രീമാപ്പുകൾ, സൺബർസ്റ്റുകൾ, സങ്കി ഡയഗ്രമുകൾ മുതലായവ.
- Microsoft Power BI - ട്രീ മാപ്പുകളും അടിസ്ഥാന ശ്രേണി ചാർട്ടുകളും നൽകുന്നു. ലെവലുകളിലേക്ക് തുരത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു.
- ക്ലിക്ക് - ട്രീമാപ്പുകളും സർക്കിൾ പായ്ക്ക് ചാർട്ടുകളും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. സെറ്റ് വിശകലനം ശാഖകളിലേക്ക് തുളച്ചുകയറുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു.
- D3.js - JavaScript ഉപയോഗിച്ച് ഇഷ്ടാനുസൃത സംവേദനാത്മക ശ്രേണിപരമായ ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് API-കളും ലേഔട്ടുകളും നൽകുന്നു.
- പൈത്തൺ Networkx, stratifypy, scipy തുടങ്ങിയ ലൈബ്രറികൾക്ക് ഹൈറാർക്കിക്കൽ ഗ്രാഫുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.
- R ggdendro, treemap, diagrammer മുതലായ പാക്കേജുകൾ ശ്രേണി ചാർട്ടുകൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കാം.
- ഗെഫി - ശ്രേണിപരമായ ഗ്രാഫുകൾക്കുള്ള ഓപ്ഷനുകളുള്ള ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് നെറ്റ്വർക്ക് വിശകലനവും ദൃശ്യവൽക്കരണ സോഫ്റ്റ്വെയറും.
ഹൈറാർക്കിക്കൽ ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷന്റെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ
വിവിധ ഡൊമെയ്നുകളിലുടനീളം ഹൈറാർക്കിക്കൽ ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിന് നിരവധി യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ട്:
- കോർപ്പറേറ്റ് സാഹചര്യങ്ങളിൽ സംഘടനാ ശ്രേണി ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുക
- ഉൽപ്പന്ന വിഭാഗങ്ങളെയും ഇൻവെന്ററി ഡാറ്റയെയും പ്രതിനിധീകരിക്കുക
- ബ്രാഞ്ചിംഗ് പ്രക്രിയകളും ടാസ്ക് ഫ്ലോകളും വിശകലനം ചെയ്യുക
- ഡയറക്ടറി ട്രീ ഘടനകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുക
- ബയോളജിക്കൽ ടാക്സോണമികൾ മനസ്സിലാക്കുക
- മാപ്പ് കോൺസെപ്റ്റ് ഹൈറർക്കികളും ഓന്റോളജികളും
- ഫൈലോജെനെറ്റിക് ബന്ധങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുക
- തീരുമാന മരങ്ങളെയും റിസ്ക് മോഡലുകളെയും പ്രതിനിധീകരിക്കുക
- രോഗങ്ങൾ, വൈറസുകൾ, പരാജയങ്ങൾ മുതലായവയുടെ പ്രചരണം ട്രാക്ക് ചെയ്യുക.
- സോഷ്യൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലെ കമ്മ്യൂണിറ്റി ഘടനകൾ വിശകലനം ചെയ്യുക
- ചരിത്രപരമായ സമയക്രമങ്ങളും കാലഗണനയും ചിത്രീകരിക്കുക
തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതാണ് പ്രധാനം ശരിയായ ദൃശ്യ പ്രാതിനിധ്യം അത് ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട ശ്രേണിപരമായ ഡാറ്റ ബന്ധങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ധാരണ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
തീരുമാനം
വ്യത്യസ്ത പ്രശ്ന സന്ദർഭങ്ങളിൽ ശ്രേണിപരമായ ഡാറ്റ സംഭവിക്കുന്നു. അർത്ഥവത്തായ ഗ്രാഫിക്കൽ ചിത്രീകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അന്തർലീനമായ വൃക്ഷത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഘടന ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നത്, അല്ലാത്തപക്ഷം നിരീക്ഷിക്കാൻ വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് സഹായിക്കുന്നു.
അടിസ്ഥാന ട്രീ ഡയഗ്രമുകൾ മുതൽ കൂടുതൽ വിപുലമായത് വരെ ശ്രേണിപരമായ ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകളുടെ ഒരു ശ്രേണി നിലവിലുണ്ട് സൂര്യാഘാതം, ട്രീമാപ്പുകൾ, ഐസിക്കിളുകൾ മുതലായവ. ഓരോന്നിനും അതിന്റേതായ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളുമുണ്ട്. ശരിയായ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ഡാറ്റ സവിശേഷതകൾ, വിശകലന ആവശ്യങ്ങൾ, പ്രേക്ഷക പ്രൊഫൈൽ എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
ഉചിതമായ ഉപകരണങ്ങളുടെയും ചിന്തനീയമായ രൂപകൽപ്പനയുടെയും സഹായത്തോടെ, ശ്രേണിപരമായ ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിന് സങ്കീർണ്ണമായ വിവരങ്ങളെ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നിറഞ്ഞ അവബോധജന്യമായ വിഷ്വൽ സ്റ്റോറികളാക്കി മാറ്റാൻ കഴിയും. ഹൈരാർക്കിക്കൽ ഡാറ്റയുടെ വിജ്ഞാന കണ്ടെത്തൽ സാധ്യത, ഡാറ്റാ സയൻസിലും അനലിറ്റിക്സിലും അതിനെ ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്ത സാങ്കേതികതയാക്കുന്നു.
