സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വ്യക്തവും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളാക്കി മാറ്റുന്നത് എളുപ്പമുള്ള കാര്യമല്ല. എന്നാൽ ശരിയായ തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷൻ ചാർട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് ശ്രദ്ധേയമായ ഡാറ്റ സ്റ്റോറികൾ പറയാൻ പാറ്റേണുകളും ട്രെൻഡുകളും ബന്ധങ്ങളും കണ്ടെത്താനാകും.
ഈ നിർണായക ഗൈഡ് ഡാറ്റാ ദൃശ്യവൽക്കരണ ചാർട്ടുകളുടെ ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ തരങ്ങൾ, അവ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കണം എന്നതിന്റെ യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ, നിങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റയ്‌ക്കായി മികച്ച വിഷ്വൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനുള്ള നുറുങ്ങുകൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. നമുക്ക് മുങ്ങാം!
15 തരം ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷൻ ചാർട്ടുകൾ
1. ബാർ ചാർട്ടുകൾ
വ്യത്യസ്ത വിഭാഗങ്ങളിലുടനീളം മൂല്യങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ ബാർ ചാർട്ടുകൾ ചതുരാകൃതിയിലുള്ള ബാറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഓരോ ബാറിന്റെയും ഉയരം അല്ലെങ്കിൽ നീളം മൂല്യത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.
ബാർ ചാർട്ടുകൾ വളരെ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു റാങ്കിംഗുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു, ഗ്രൂപ്പുകളിലുടനീളമുള്ള മെട്രിക് മൂല്യങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക, ടൈം സീരീസ് ബാർ ചാർട്ടിൽ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ കാലത്തിനനുസരിച്ച് മാറ്റങ്ങൾ കാണിക്കുക.
ഉദാഹരണത്തിന്, ശരാശരി ഉപയോക്തൃ റേറ്റിംഗ് അനുസരിച്ച് തിരശ്ചീന ബാർ ചാർട്ടുകൾ മൂവി അവലോകനങ്ങളെ ഫലപ്രദമായി റാങ്ക് ചെയ്യുന്നു. ഉൽപ്പന്ന വിഭാഗങ്ങളിലുടനീളം മൊത്തം വിൽപ്പന വരുമാനം താരതമ്യം ചെയ്യാൻ വെർട്ടിക്കൽ ബാർ ചാർട്ടുകൾ സഹായിക്കുന്നു.
2. ലൈൻ ചാർട്ടുകൾ
ഒരു കാലയളവിൽ ട്രെൻഡുകളും പാറ്റേണുകളും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ, ലൈൻ ചാർട്ടുകൾ പോകാനുള്ള വഴിയാണ്. കാലക്രമേണ അവർ നേർരേഖകളാൽ ബന്ധിപ്പിച്ച ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുന്നു.
വരിയിലെ കൊടുമുടികളും താഴ്‌വരകളും ഡാറ്റയിലെ വർദ്ധനവും കുറവുകളും മറ്റ് ട്രെൻഡുകളും വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ടൈം സീരീസ് ഡാറ്റയ്ക്ക് ലൈൻ ചാർട്ടുകൾ പ്രത്യേകിച്ചും സഹായകമാണ്.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ലൈൻ ചാർട്ടിന് പ്രതിമാസ വെബ്‌സൈറ്റ് സന്ദർശനങ്ങൾ അവധി ദിവസങ്ങളിൽ വർദ്ധിക്കുന്നതും വേനൽക്കാലത്ത് കുറയുന്നതും വെളിപ്പെടുത്തും.
3. പൈ ചാർട്ടുകൾ
ഭാഗികമായുള്ള ബന്ധങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് ദൃശ്യവത്കരിക്കേണ്ടിവരുമ്പോൾ, പൈ ചാർട്ടുകൾ നിങ്ങൾ കവർ ചെയ്തിരിക്കുന്നു. വൃത്താകൃതിയിലുള്ള സ്ലൈസുകൾ, ഓരോ വിഭാഗത്തിന്റെയും മൊത്തത്തിലുള്ള ആനുപാതിക മൂല്യത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.
നിങ്ങൾക്ക് 2-5 വിഭാഗങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കേണ്ടിവരുമ്പോൾ പൈ ചാർട്ടുകൾ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ബിസിനസ്സ് എതിരാളികൾ തമ്മിലുള്ള മാർക്കറ്റ് ഷെയർ പോലെ സെഗ്‌മെന്റുകൾ മൊത്തത്തിൽ എങ്ങനെ അടുക്കുന്നു എന്ന് കാണാൻ അവ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
4. ഏരിയ ചാർട്ടുകൾ
ഏരിയ ചാർട്ടുകൾ അടിസ്ഥാനപരമായി ലൈൻ ചാർട്ടുകളാണ്, എന്നാൽ രേഖയ്ക്ക് താഴെയുള്ള ഇടം പൂരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. കാലക്രമേണയുള്ള മാറ്റങ്ങളുടെ വ്യാപ്തിയോ വ്യാപ്തിയോ അവ ഊന്നിപ്പറയുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഏരിയ ചാർട്ടിന് കാലക്രമേണ ഒരു വെബ്‌സൈറ്റിൽ ശേഖരിച്ച മൊത്തം വിൽപ്പനയെ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. കൊടുമുടികളും താഴ്‌വരകളും കൂടുകയും കുറയുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ നിറഞ്ഞ ഇടം മൊത്തം കാണിക്കുന്നു.
5 സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ടുകൾ
രണ്ട് വേരിയബിൾ സെറ്റുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം വിലയിരുത്തുമ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ചാർട്ട് തരമാണ് സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ടുകൾ. ഓരോ ഡാറ്റ പോയിന്റും ചാർട്ടിൽ ഒരു ഡോട്ടായി കാണിച്ചിരിക്കുന്നു. ഡോട്ടുകളിലെ പാറ്റേണുകൾ പരസ്പര ബന്ധങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ടിന് ജനസംഖ്യാ വലുപ്പവും നഗരങ്ങളുടെ ശരാശരി വരുമാനവും താരതമ്യം ചെയ്യാം. ഡോട്ടുകളിലെ ക്ലസ്റ്ററിംഗും ട്രെൻഡുകളും x, y വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള പോസിറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ നെഗറ്റീവ് ബന്ധങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു.
6. ഹീറ്റ്മാപ്പുകൾ
ഒന്നിലധികം വേരിയബിളുകളുള്ള വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക്, ഹീറ്റ് മാപ്പുകൾ അവിശ്വസനീയമാംവിധം സഹായകരമാണ്. കളർ കോഡിംഗ് മൂല്യങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, സാധാരണയായി ഉയർന്ന സംഖ്യകൾക്ക് ഇരുണ്ട ഷേഡുകൾ.
വെബ്‌സൈറ്റ് ക്ലിക്ക്-ത്രൂ നിരക്കുകൾ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ മാർക്കറ്റർമാർ പലപ്പോഴും ഹീറ്റ്മാപ്പുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഇടപഴകുന്ന പേജുകൾ ഇരുണ്ട പാടുകൾ പെട്ടെന്ന് വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. ഹീറ്റ്മാപ്പുകൾ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ എളുപ്പമാക്കുന്നു.
7. ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ
ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ സംഖ്യാ ഡാറ്റയെ ശ്രേണികളിലേക്കോ ബിന്നുകളിലേക്കോ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നു, തുടർന്ന് ഓരോ ബിന്നിലെയും മൂല്യങ്ങളുടെ ആവൃത്തിയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിന് ബാർ ഉയരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. മൊത്തത്തിലുള്ള വിതരണം കാണാൻ ഇത് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ടെസ്റ്റ് സ്കോറുകളുടെ ഒരു ഹിസ്റ്റോഗ്രാം ഗ്രേഡ് വിതരണം വെളിപ്പെടുത്തുക, ഓരോ ഗ്രേഡ് ശ്രേണിയിലും എത്ര വിദ്യാർത്ഥികൾ സ്കോർ ചെയ്തുവെന്ന് കാണിക്കുന്നു. സ്‌കൂവുകളും ഔട്ട്‌ലറുകളും!
8 ബോക്സ് പ്ലോട്ടുകൾ
ബോക്സ് പ്ലോട്ടുകൾ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സംഗ്രഹങ്ങൾ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നു. ബോക്സുകൾ ഒന്നും രണ്ടും മൂന്നും ക്വാർട്ടിലുകൾ കാണിക്കുന്നു. വിസ്‌കറുകൾ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞതും കൂടിയതുമായ മൂല്യങ്ങളിലേക്ക് നീളുന്നു, അതേസമയം ബോക്‌സിനുള്ളിലെ ലൈൻ മീഡിയനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.
ഒന്നിലധികം ഗ്രൂപ്പുകളിൽ നിന്നുള്ള വിതരണങ്ങൾ വേഗത്തിൽ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ ഈ പ്ലോട്ടുകൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് ശ്രേണികൾ, വ്യതിയാനങ്ങൾ, ഔട്ട്‌ലറുകൾ എന്നിവ കണ്ടെത്താനാകും.
9. റഡാർ ചാർട്ടുകൾ
സ്പൈഡർ ചാർട്ടുകൾ എന്നും അറിയപ്പെടുന്ന റഡാർ ചാർട്ടുകൾക്ക് ഒരു കേന്ദ്രബിന്ദുവിൽ നിന്ന് പ്രസരിക്കുന്ന ഒന്നിലധികം അളവിലുള്ള സ്കെയിലുകൾ ഉണ്ട്. ഓരോ സ്കെയിലിലും ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്തിരിക്കുന്നു, സ്‌പോക്ക് പോലെയുള്ള വിഷ്വലൈസേഷൻ സൃഷ്ടിക്കാൻ ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു.
വിവിധ ഡിപ്പാർട്ട്‌മെന്റുകളിലുടനീളമുള്ള ജീവനക്കാരുടെ കഴിവുകൾ പോലുള്ള മൾട്ടിവാരിയേറ്റ് ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ റഡാർ ചാർട്ടുകൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. സൃഷ്ടിച്ച രൂപങ്ങൾ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു.
10. ബബിൾ ചാർട്ടുകൾ
ബബിൾ ചാർട്ടുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തിയ സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ടുകൾ പോലെയാണ്. ഓരോ ഡാറ്റാ പോയിന്റും ഒരു ബബിൾ ആയി കാണിക്കുന്നു, x, y സ്ഥാനങ്ങൾ രണ്ട് വേരിയബിളുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. കുമിളയുടെ വലിപ്പം ഒരു അധിക മാനം നൽകുന്നു.
വിൽപ്പന വരുമാനം പോലെയുള്ള മൂന്നാമത്തെ വേരിയബിൾ, ബബിൾ വലുപ്പത്തിലൂടെ കാണിക്കാം. കുമിളകൾ സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ടുകൾ പോലെ പരസ്പര ബന്ധങ്ങളും ക്ലസ്റ്ററുകളും വെളിപ്പെടുത്തുന്നു.
11. ട്രീ മാപ്പുകൾ
ഹൈറാർക്കിക്കൽ ഡാറ്റ നെസ്റ്റഡ് ദീർഘചതുരങ്ങളായി പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു, ഫയൽ വലുപ്പം പോലെയുള്ള ഒരു പ്രത്യേക വേരിയബിളിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ ട്രീ മാപ്പുകൾ വലുപ്പം ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിറങ്ങൾക്ക് അധിക അളവുകൾ എൻകോഡ് ചെയ്യാനും കഴിയും.
ഡയറക്ടറി ഘടനകളും മറ്റും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ ട്രീമാപ്പുകൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ദീർഘചതുരങ്ങൾ മുഴുവൻ പ്രദേശവും നിറയ്ക്കുന്നതിനാൽ അവ ഇടം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു.
12. സങ്കി ഡയഗ്രമുകൾ
സങ്കി ഡയഗ്രമുകൾ ഒരു സിസ്റ്റത്തിലൂടെയുള്ള വിഭവങ്ങളുടെയോ ചരക്കുകളുടെയോ മറ്റ് ഡാറ്റയുടെയോ ഒഴുക്ക് ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നു. വ്യത്യസ്ത കട്ടിയുള്ള അമ്പടയാളങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത ഘട്ടങ്ങളെ ബന്ധിപ്പിക്കുകയും അളവിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഊർജ കൈമാറ്റം, വിതരണ ശൃംഖലകൾ, ബജറ്റ് വിഹിതം, നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് വിശകലനങ്ങൾ എന്നിവ മാപ്പുചെയ്യുന്നതിന് ഇത്തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റാവിസ് അനുയോജ്യമാണ്. കട്ടി കൂടിയ അമ്പടയാളം, വോളിയം കൂടുതലാണ്!
13. ഗാന്റ് ചാർട്ടുകൾ
സമയത്തിനനുസരിച്ച് ടാസ്‌ക്കുകൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നതിനും ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യുന്നതിനും പ്രോജക്റ്റ് മാനേജർമാർ ഗാന്റ് ചാർട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ബാറുകൾ ഒരു ടൈംലൈനിൽ സ്ഥാപിച്ചിരിക്കുന്ന ടാസ്ക്കുകളുടെ ദൈർഘ്യത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. വരികൾ ഡിപൻഡൻസികൾ കാണിക്കുന്നു.
ഗാൻറ്റ് ചാർട്ടുകൾ പ്രോജക്റ്റുകൾ ട്രാക്കിൽ സൂക്ഷിക്കുന്നു, എപ്പോൾ എന്താണ് സംഭവിക്കേണ്ടതെന്നും ഏതൊക്കെ ടാസ്‌ക്കുകളാണ് മറ്റുള്ളവരെ ആരംഭിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് തടയുന്നത്.
14. പദമേഘങ്ങൾ
ഏറ്റവും സാധാരണമായ വാക്കുകളെ വലുതാക്കി വേർഡ് ക്ലൗഡുകൾ വാചക ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നു. ലോവർ ഫ്രീക്വൻസി വാക്കുകൾ ചെറുതായി കാണപ്പെടും. പദ സ്ഥാനവും ഓറിയന്റേഷനും ഡാറ്റ എൻകോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
ഒരു ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഉറവിടത്തിനുള്ളിലെ പ്രധാന നിബന്ധനകളുടെയും തീമുകളുടെയും ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ അവ സംഗ്രഹം നൽകുന്നു. വാക്ക് മേഘംഏറ്റവും കൂടുതൽ ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്ന വിഷയങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുന്നു.
15. ചിത്ര ചാർട്ടുകൾ
മിക്ക ഡാറ്റാവിസ് ചാർട്ട് തരങ്ങളിൽ നിന്നും വ്യത്യസ്തമായി, പിക്റ്റോറിയൽ ചാർട്ടുകൾ സംഖ്യാ മൂല്യങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിന് ചിത്രഗ്രാമങ്ങളും ഐക്കണുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് അവരെ വളരെ ആകർഷകവും ഇൻഫോഗ്രാഫിക്സിന് അനുയോജ്യവുമാക്കുന്നു.
സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ ലളിതമാക്കേണ്ട സമയത്ത് ചിത്ര ചാർട്ടുകൾ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. രസകരമായ ഐക്കണുകൾ ശ്രദ്ധ ആകർഷിക്കുകയും ഓർമ്മിക്കാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ചാർട്ട് തരം ഉൾക്കാഴ്ച നിർണ്ണയിക്കുന്നു
നിങ്ങൾക്ക് കാണാനാകുന്നതുപോലെ, ശരിയായ ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ ചാർട്ട് തരം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്. ഡാറ്റയ്ക്കുള്ളിൽ കുഴിച്ചിട്ടിരിക്കുന്ന പ്രധാന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ കണ്ടെത്തുന്നത് എത്ര എളുപ്പമോ വെല്ലുവിളിയോ ആണെന്ന് ഇത് നിർണ്ണയിക്കുന്നു.
ഓരോ വിശകലന ആവശ്യത്തിനും ഏറ്റവും ജനപ്രിയവും ശക്തവുമായ ചാർട്ട് തരങ്ങളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ നിങ്ങൾ ഇപ്പോൾ സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നിങ്ങൾ എന്താണ് പഠിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നതെന്ന് കണ്ടെത്തുക, തുടർന്ന് ആ ഉൾക്കാഴ്ച നൽകാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത വിഷ്വൽ പ്രാതിനിധ്യം തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
ഒരു ചെറിയ പരിശീലനത്തിലൂടെ, നിങ്ങൾ ഒരു ആയിരിക്കും ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ പ്രോ, റോ ഡാറ്റാസെറ്റുകളെ തീരുമാനമെടുക്കുന്ന സ്വർണ്ണമാക്കി മാറ്റുന്ന അതിശയകരമായ ചാർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിന് അനുയോജ്യമായ ഡാറ്റാവിസ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് മറ്റെന്തെങ്കിലും ചോദ്യങ്ങളുണ്ടോ? അഭിപ്രായങ്ങളിൽ എന്നെ അറിയിക്കൂ!
