يتمتع Manvirender Singh Rawat بأكثر من 17 عامًا من الخبرة المتنوعة مع القدرة على تحقيق نتائج مبتكرة واستثنائية. لقد تولى أدوارًا قيادية حيث نجح في تسليم مشاريع متعددة على المستويين الوطني والدولي. انضم Manvirender إلى Cynock كمستشار لعلوم البيانات. يتمتع بخبرة متنوعة في تحليلات البيانات والتصور والتحليلات المتقدمة. هو تفاصيل أكثر
نحن شريك Microsoft Gold مع وجودها في جميع أنحاء الولايات المتحدة والهند. نحن مزود خدمات تقنية معلومات ديناميكي ومهني يخدم المؤسسات والشركات الناشئة ، ويساعدها على مواجهة تحديات الاقتصاد العالمي. نحن نقدم خدمات في مجال استشارات إدارة علاقات العملاء وتنفيذها ، وتطوير التطبيقات ، وتطوير تطبيقات الهاتف المحمول ، وتطوير الويب ، والتطوير الخارجي.
تحليل الأعمال ويتزايد الطلب على المعرفة بالبيانات في القوى العاملة. للاستفادة من المهارات المتعلقة بالبيانات، لا تحتاج إلى أن تكون محللاً مؤهلاً.
يمكنك الاستفادة من صنع القرار القائم على البيانات، بما في ذلك تعزيز الثقة وتوفير التكاليف بشكل كبير، من خلال تطوير مهاراتك في أساليب تصور البيانات القياسية. يمكن أن تكون الخطوة الأولى نحو استخدام تحليلات البيانات وعلوم البيانات لصالحك وإفادة مؤسستك هي تعلم كيفية تصور البيانات بشكل فعال.
17 تقنيات تصور البيانات
يمكنك تحسين فعاليتك في وضعك باستخدام مجموعة متنوعة من استراتيجيات تصور البيانات. القائمة التالية من 17 تصور البيانات الأساسية التقنيات، إلى جانب بعض النصائح حول كيفية تقديم بياناتك بنجاح، مخصصة للمحترفين فقط.
1. المخططات الشريطية
واحدة من التقنيات الأكثر شعبية وبسيطة ل عرض مرئي للمعلومات هل الرسم البياني الشريطي التقليدي، المعروف أحيانا باسم شريط الرسم البياني. في هذا النمط من التصور، تظهر الفئات التي تتم مقارنتها على أحد محاور المخطط، وتظهر القيمة المقاسة على المحور الآخر.
يوضح طول الشريط مدى جودة أداء كل مجموعة مقارنة بالقيمة. ولكن إذا كان هناك عدد كبير جدًا من المجموعات، فقد يكون من الصعب تصنيفها ورؤيتها بوضوح.
وكما هو الحال مع المخططات الدائرية، فقد تكون غير كافية لمجموعات بيانات أكبر وأكثر تعقيدًا.
يعد المخطط الخطي أداة أساسية لـ عرض مرئي للمعلومات يعرض الاتجاهات في البيانات بمرور الوقت أو بين الفئات. فهو يستخدم مجموعة من نقاط البيانات المتصلة بخطوط مستقيمة لإظهار كيفية تغير القيم بمرور الوقت. أفضل طريقة لعرض الاتجاهات والاختلافات والارتباطات في مجموعات البيانات هي باستخدام المخططات الخطية.
إنها تسهل اكتشاف القيم المتطرفة والسلوك الدوري والتصاعدي أو الاتجاهات الهبوطية. إن استخدام المحاور وخطوط الشبكة المسمى يجعل من السهل تفسير البيانات. من الأعمال المصرفية إلى البحث العلمي، تُستخدم المخططات الخطية على نطاق واسع لمساعدة المتخصصين في إصدار الأحكام بناءً على اتجاهات البيانات السابقة والحالية.
تعد المخططات الخطية أدوات أساسية لمشاركة المعرفة الفعالة لأنها توفر ملخصًا مختصرًا للبيانات تعد المخططات الخطية أدوات أساسية لمشاركة المعرفة الفعالة لأنها توفر ملخصًا لتغييرات البيانات.
3. المخططات الدائرية
أحد أساليب تصور البيانات الأكثر شيوعًا والأساسية - الرسوم البيانية الدائرية. تُستخدم المخططات الدائرية في العديد من التطبيقات. تعتبر المخططات الدائرية ممتازة لتصوير النسب أو مقارنة أجزاء من الكيان بالكامل.
تعد المخططات الدائرية مناسبة بشكل أفضل للجماهير التي قد لا تكون على دراية بالمعلومات أو التي تهتم ببساطة بالمعلومات الأساسية لأنها سهلة الفهم. الرسوم البيانية الدائرية لا يمكن عرض معلومات معقدة بشكل مناسب للقراء الذين يريدون شرحًا أكثر تعمقًا للبيانات.
4. المؤامرات المتناثرة
A مؤامرة مبعثرة هي طريقة أخرى يتم استخدامها بشكل متكرر لعرض البيانات. باستخدام نقاط محاذية للمحورين الأفقي والرأسي، يُظهر المخطط المبعثر بيانات لمتغيرين.
يمكن إظهار الروابط بين المتغيرات بوضوح باستخدام هذا النمط من تصور البيانات، والذي يمكن استخدامه أيضًا لتحديد الاتجاهات أو الارتباطات في البيانات.
مؤامرات مبعثرة تعمل بشكل جيد مع مجموعات البيانات الكبيرة لأنه في كثير من الأحيان يكون من الأسهل تحديد الاتجاهات عندما يكون هناك المزيد من نقاط البيانات المتاحة. بالإضافة إلى ذلك، يميل الاتصال أو الاتجاه إلى أن يكون أكبر كلما تم جمع نقاط البيانات بشكل أقرب.
المدرج الاحصائي، على عكس المخططات الشريطية، توضح كيفية توزيع البيانات على نطاق مستمر أو فترة محددة. تساعد هذه المرئيات في تحديد المناطق ذات التركيز العالي للقيم وأي فجوات أو قيم شاذة.
المدرج الاحصائي تكون مفيدة بشكل خاص لعرض تكرار حدوث معين. على سبيل المثال، يمكنك استخدام الرسم البياني لعرض عدد النقرات التي تلقاها موقع الويب الخاص بك كل يوم طوال الأسبوع السابق.
بمساعدة هذا التصور، يمكنك بسهولة تحديد الأيام التي بها أكبر وأقل عدد من النقرات على موقع الويب الخاص بك.
6. الخرائط الحرارية
الخريطة الحرارية هي نوع من التصور الذي يستخدم تغيرات اللون للإشارة إلى التباينات في البيانات. تسهل هذه الرسوم البيانية على المشاهد اكتشاف الاتجاهات بسرعة باستخدام الألوان لتوصيل القيم.
لكي يتمكن المستخدم من قراءة الخريطة الحرارية وتفسيرها بشكل صحيح، يلزم وجود وسيلة إيضاح واضحة. الخرائط الحرارية لها العديد من الاستخدامات الممكنة.
أحد الأمثلة على ذلك هو استخدام الخريطة الحرارية لمعرفة الوقت المحدد من اليوم الذي تحقق فيه تجارة التجزئة أكبر قدر من المبيعات.
في هذه الخريطة، يوضح الجانب الرأسي أيام الأسبوع، ويوضح الجانب الأفقي الأوقات المختلفة لليوم. تُظهر المناطق ذات الألوان الأعلى الأوقات والأيام التي يحقق فيها النشاط التجاري أكبر قدر من المبيعات.
بعد ذلك، يمكنك اكتشاف أنماط في البيانات تمكنك من تحديد الأوقات الدقيقة التي يتمتع فيها متجرك بأعلى المبيعات عن طريق تلوين المصفوفة بألوان ترتبط بحجم المبيعات في كل وقت من اليوم.
7. مؤامرات الصندوق
من خلال شرائحه الربعية، يقدم المخطط الصندوقي أو المخطط المربع والشريطي أو المخطط المربع ملخصًا مرئيًا للبيانات. يتم رسم مربع أولاً من الربع الأول لمجموعة البيانات إلى الربع الثالث. يشير الخط الموجود داخل الصندوق إلى الوسيط.
يتم بعد ذلك تحديد الحد الأدنى (الحد الأدنى) والحد الأقصى (الطرف العلوي) للصندوق بـ "شعيرات" أو خطوط. تعتبر النقاط الفردية التي تتماشى مع الشعيرات بمثابة مثال على القيم المتطرفة.
يعد هذا النوع من المخططات مفيدًا لتحديد ما إذا كانت البيانات متماثلة أو منحرفة على الفور ولتقديم ملخص مرئي لمجموعة البيانات يسهل فهمه.
تعتبر الخريطة المتفرعة طريقة فعالة لعرض البيانات الهرمية كمستطيلات متداخلة. يشير حجم كل مستطيل إلى إحدى سمات البيانات، وقد يمثل اللون أيضًا معلومات إضافية.
Treemap تكون مفيدة لإظهار الفئات والنسب والأنماط لأنها يمكن أن تصور هياكل البيانات المعقدة والتسلسلات الهرمية.
يتم استخدامها بشكل متكرر في مجالات مثل التمويل، حيث يمكنها تمثيل أحجام المجلدات في أنظمة الملفات وتصور قطاعات السوق وتركيبات المحفظة. Treemap تحسين فهم البيانات واتخاذ القرار من خلال مساعدة المستخدمين على فهم الصورة العامة والتفاصيل المحددة بسرعة.
علاوة على ذلك، تعد Treemaps مكونًا مهمًا في مجموعة أدوات تصور البيانات لأنها يمكنها التعامل مع المعلومات الضخمة وتقديم رؤى من خلال الشكل والحجم واللون.
9. الرسوم البيانية الرادارية
لمقارنة بيانات متعددة المتغيرات مع ثلاثة عوامل كمية أو أكثر، تكون خرائط الرادار عبارة عن رسومات معقدة. على الرغم من أنها أقل استخدامًا من الرسوم البيانية الشريطية أو العمودية، إلا أنها مفيدة جدًا عند تحليل التصنيفات أو التقييمات أو الأداء.
وعلى سبيل المثال، فإن نموذج تحليل مهارات الموظف يعرض الموضح أدناه تقييم ثلاثة موظفين باستخدام النتيجة وست سمات.
يتيح ذلك للمستخدمين تحديد الفرد الذي يؤدي أداءً جيدًا أو سيئًا في كل مجال وتقديم المساعدة، حسب الضرورة.
10. المخططات الفقاعية
• تصور البيانات الديناميكي المعروف باسم المخطط الفقاعي يجمع ثلاثة أبعاد من البيانات في رسم واحد. ويستخدم دوائر (فقاعات) لترمز إلى نقاط البيانات، حيث يمثل حجم كل فقاعة قيمة رقمية معينة. ويظهر متغيران على المحورين الأفقي والرأسي، في حين يمثل حجم الفقاعة بعدا ثالثا.
تتيح هذه الطريقة فهمًا سريعًا للتفاعلات المعقدة بين المتغيرات. المخططات الفقاعية ممتازة لاستكشاف البيانات متعددة الأبعاد لأنها جيدة في تسليط الضوء على الأنماط والاتجاهات والعلاقات في مجموعات البيانات.
ويتم استخدامها في مجموعة متنوعة من القطاعات، بما في ذلك البحث العلمي وتحليلات الشركات. ومع ذلك، لتجنب الازدحام ولضمان التفسير المناسب، من المهم التصميم الدقيق.
المخططات الفقاعية تعزيز الأفكار التي يمكن التغاضي عنها في التقليدية الرسوم البيانية ثنائية الأبعاد من خلال إعطاء صورة شاملة للبيانات.
مخطط سانكي هو أسلوب لتصور البيانات يوضح كيفية تحرك الموارد أو الكميات أو القيم بين الكيانات المختلفة. لتصوير حجم هذه التدفقات، يتم استخدام أسهم متصلة ذات عروض مختلفة، مما يؤدي إلى تمثيل مرئي بسيط ولكنه فعال للأنظمة المعقدة.
مخططات سانكي، والتي تستخدم بشكل متكرر لإظهار توزيعات الطاقة أو المواد أو التكلفة، تسلط الضوء على تخصيص الموارد والكفاءة والاختناقات.
وبما أن عرض الأسهم يتناسب مع الكمية التي يتم تصورها، فمن السهل تحديد التدفقات السائدة والمناطق المنتجة للنفايات. ومن خلال تبسيط الروابط المعقدة وتسهيل تبادل الرؤى المستندة إلى البيانات، تدعم هذه المخططات عملية صنع القرار.
تعتبر مخططات سانكي مفيدة لفهم وتعظيم ديناميكيات التدفق المعقدة داخل مجموعة متنوعة من الأنظمة في القطاعات بما في ذلك الهندسة والاقتصاد والبحوث البيئية.
12. سحابة الكلمات
A كلمة سحابة، والمعروفة أيضًا باسم سحابة العلامات، هي عرض رسومي لبيانات نصية يتوافق فيها حجم كل كلمة مع ترددها.
يزداد حجم الكلمة في التصور بما يتناسب مع عدد مرات ظهورها في مجموعة البيانات.
اعتمادًا على تكرارها، قد تكون الكلمات أيضًا أكثر جرأة أو تستخدم نظام ألوان معينًا بالإضافة إلى تغيير الحجم.
تُستخدم سحابات الكلمات بشكل شائع على مواقع الويب والمدونات لتحليل الاختلافات النصية بين مصدرين وتحديد الكلمات الرئيسية المهمة. كما أنها مفيدة عند فحص مجموعات البيانات النوعية، مثل المصطلحات التي يستخدمها العملاء لوصف المنتج.
13. خرائط كوروبليث
تمثل الخريطة التصحيحية القيم العددية عبر المناطق الجغرافية باستخدام اللون والتظليل والأنماط الأخرى. للتمييز بين القيم العالية والمنخفضة، تستخدم هذه المرئيات تطور اللون (أو التظليل) على الطيف.
قد يرى المشاهدون كيف يتغير المتغير من منطقة إلى أخرى باستخدام خرائط تشوروبليث. حقيقة أن الألوان تعكس نطاقًا من القيم تجعل من الصعب الحصول على قيم رقمية دقيقة، مما قد يكون عائقًا لهذا النمط من التصور.
ومع ذلك، يمكنك إضافة التفاعل إلى خريطتك باستخدام بعض العناصر أدوات تصور البيانات حتى تتمكن من الحصول على قيم دقيقة.
14. الرسوم البيانية للشبكة
الرسوم البيانية للشبكة تساعد على تمثيل الترابط بين الكيانات المختلفة. في هذه الطريقة، تسلط العقد الضوء على الأجسام والحواف المختلفة مما يساعد على تصوير التفاعلات. بمساعدة هذه التقنية، يمكننا بسهولة فهم تحليل الشبكة المختلفة والتخطيط وما إلى ذلك.
إحدى الإضافات الرئيسية لهذه الرسوم البيانية هي أنها تساعد في إظهار الأفكار المخفية. عادةً ما تجعل قاعدة البيانات الكبيرة من الصعب التركيز على الأفكار الصغيرة.
المحللين ويمكن للباحثين فهم الهياكل الأساسية بشكل أفضل من خلال تصور الشبكات المعقدة، الأمر الذي سيؤدي إلى استراتيجيات وحلول أكثر استنارة.
تعد الرسوم البيانية الشبكية عنصرًا رئيسيًا في تصور البيانات المعاصرة، وتسمح بإجراء تحليل واضح وهادف للبيانات المترابطة.
يعد المخطط المتحرك طريقة ملفتة للنظر لعرض البيانات التي توضح الأنماط والاتجاهات المتغيرة بمرور الوقت. نقاط البيانات يتم عرضها على شكل فقاعات متحركة تتحرك وتتغير في الحجم على طول المحاور لتعكس التغييرات في متغيرات مختلفة.
تُظهر طريقة سرد القصص المرئية هذه كيفية تغير البيانات بين الأبعاد، مما يسمح بفحص مجموعات البيانات المعقدة.
يكون المستخدمون الذين يستخدمون المخططات المتحركة أكثر قدرة على فهم الاختلافات والعلاقات الزمنية مقارنة بالمرئيات الثابتة.
توفر مخططات الحركة وجهة نظر جديدة حول ديناميكيات البيانات وتستخدم بشكل متكرر لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة مع المتغيرات المستندة إلى الوقت، مثل تحركات السوق أو التحولات الديموغرافية.
إنها تعزز الروايات المستندة إلى البيانات وتمكن من الحصول على رؤى أعمق من خلال عرض تطور البيانات بشكل جذاب وتفاعلي، وتحسين عملية صنع القرار وفهم أنماط البيانات المعقدة.
16. الإحداثيات الموازية
عند عرض بيانات متعددة المتغيرات، تكون الإحداثيات المتوازية فعالة أداة تصور البيانات. لإظهار كيفية تفاعل المتغيرات، من الضروري رسم عدة خطوط متوازية، يمثل كل منها نقطة بيانات مختلفة.
عند تطبيقها على مجموعات البيانات، تكشف هذه التقنية عن ارتباطات وأنماط معقدة ربما تكون المخططات التقليدية قد فاتتها.
تسمح الإحداثيات المتوازية للمستهلكين برؤية العديد من الأبعاد والأنماط والمجموعات والقيم المتطرفة في البيانات في وقت واحد.
هذه الطريقة مفيدة للغاية للاستكشاف مجموعات البيانات عالية الأبعاد، مثل تلك المستخدمة في التعلم الآلي، والتمويل، والبحث العلمي. على الرغم من كونه مفيدا، إلا أن التفسير قد يكون صعبا، خاصة عندما يكون هناك العديد من العوامل المعنية.
الإحداثيات الموازية لا تقدر بثمن لاستكشاف البيانات واستخراج المعرفة نظرًا لأن قياس المحور ووضع العلامات الدقيقة ضروريان للتحليل الدقيق.
17. تصورات ثلاثية الأبعاد
لتحسين إدراك العمق وتقديم فهم أكثر اكتمالًا للمواد المعقدة، تصور البيانات ثلاثية الأبعاد يتضمن تقديم البيانات في ثلاثة أبعاد. يمكن للمشاهدين التحقق من البيانات من مجموعة متنوعة من وجهات النظر بمساعدة الطبقة الإضافية من السياق المرئي التي تضيفها.
في حين أن المرئيات ثلاثية الأبعاد يمكن أن توفر معلومات ثاقبة، إلا أنها تتعرض أيضًا لخطر تشويه البيانات وتؤدي إلى استنتاجات خاطئة بسبب مشاكل الانسداد والمنظور.
يجب النظر بعناية في البيانات والرسائل التي يتم تسليمها عند استخدام الأساليب ثلاثية الأبعاد. وله استخدامات في التصميم والتحليل الجغرافي المكاني وصناعات التصوير الطبي.
وعلى الرغم من سلبياته، تصور البيانات ثلاثية الأبعاد يمكن، عند استخدامها بشكل صحيح، تقديم وجهة نظر أكثر ثراءً تساعد في كشف الأنماط والعلاقات المخفية داخل البيانات.
تصورات البيانات تمكين المستخدمين والشركات من جعل كميات هائلة من البيانات ذات الصلة أكثر سهولة وأكثر وضوحًا، كما هو موضح في هذا الكتاب. تتزايد المنافسة في السوق يوميًا، مما يجعل من الضروري وليس اختياريًا للشركات الاستفادة من إمكانات تحليلات البيانات. الشركات التي تدرك ذلك سيكون لها ميزة تنافسية كبيرة.
نأمل أن تساعد أفكار تصور البيانات هذه على تطوير عملك وجعله أكثر إثمارًا. استكشف ذكاء الأعمال المبتكر وأدوات تصور البيانات عبر الإنترنت لتحسين أنشطتك الحالية اليوم.
أسئلة مكررة:
Q. ما هو الغرض من تقنيات تصور البيانات؟
تعمل تقنيات تصور البيانات على تحويل البيانات المعقدة إلى تمثيلات مرئية، مما يسهل فهم الأنماط والاتجاهات والرؤى، مما يساعد في اتخاذ قرارات أفضل.
س. كيف تعمل الخرائط الحرارية كطريقة لتصور البيانات؟
تستخدم الخرائط الحرارية اختلافات الألوان لتسليط الضوء على كثافة البيانات في المصفوفة، مما يساعد على تسليط الضوء على العلاقات والارتباطات ومجالات التركيز ضمن مجموعات البيانات الكبيرة.
س. ما هي مزايا استخدام المخططات الشريطية لتمثيل البيانات؟
توفر المخططات الشريطية مقارنة واضحة بين فئات البيانات، مما يجعلها مناسبة لتصور القيم المنفصلة وتحديد الاتجاهات عبر المجموعات المختلفة.
س: هل يمكنك شرح أهمية الخرائط التصحيحية؟
تستخدم خرائط Choropleth التدرجات اللونية لعرض قيم البيانات عبر المناطق الجغرافية، مما يتيح سهولة التعرف على الأنماط المكانية والاختلافات في توزيع البيانات.
س. كيف تضيف المخططات الفقاعية قيمة إلى تمثيل البيانات بشكل مرئي؟
تمثل المخططات الفقاعية ثلاثة أبعاد للبيانات من خلال حجم الدائرة وموضعها على مستوى ثنائي الأبعاد، مما ينقل العلاقات والاتجاهات بشكل فعال في تصور واحد.
تحليل الأعمال ويتزايد الطلب على المعرفة بالبيانات في القوى العاملة. للاستفادة من المهارات المتعلقة بالبيانات، لا تحتاج إلى أن تكون محللاً مؤهلاً.
يمكنك الاستفادة من صنع القرار القائم على البيانات، بما في ذلك تعزيز الثقة وتوفير التكاليف بشكل كبير، من خلال تطوير مهاراتك في أساليب تصور البيانات القياسية. يمكن أن تكون الخطوة الأولى نحو استخدام تحليلات البيانات وعلوم البيانات لصالحك وإفادة مؤسستك هي تعلم كيفية تصور البيانات بشكل فعال.
يمكنك تحسين فعاليتك في وضعك باستخدام مجموعة متنوعة من استراتيجيات تصور البيانات. القائمة التالية من 17 تصور البيانات الأساسية التقنيات، إلى جانب بعض النصائح حول كيفية تقديم بياناتك بنجاح، مخصصة للمحترفين فقط.
1. المخططات الشريطية
واحدة من التقنيات الأكثر شعبية وبسيطة ل عرض مرئي للمعلومات هل الرسم البياني الشريطي التقليدي، المعروف أحيانا باسم شريط الرسم البياني. في هذا النمط من التصور، تظهر الفئات التي تتم مقارنتها على أحد محاور المخطط، وتظهر القيمة المقاسة على المحور الآخر.
يوضح طول الشريط مدى جودة أداء كل مجموعة مقارنة بالقيمة. ولكن إذا كان هناك عدد كبير جدًا من المجموعات، فقد يكون من الصعب تصنيفها ورؤيتها بوضوح.
وكما هو الحال مع المخططات الدائرية، فقد تكون غير كافية لمجموعات بيانات أكبر وأكثر تعقيدًا.
يعد المخطط الخطي أداة أساسية لـ عرض مرئي للمعلومات يعرض الاتجاهات في البيانات بمرور الوقت أو بين الفئات. فهو يستخدم مجموعة من نقاط البيانات المتصلة بخطوط مستقيمة لإظهار كيفية تغير القيم بمرور الوقت. أفضل طريقة لعرض الاتجاهات والاختلافات والارتباطات في مجموعات البيانات هي باستخدام المخططات الخطية.
إنها تسهل اكتشاف القيم المتطرفة والسلوك الدوري والتصاعدي أو الاتجاهات الهبوطية. إن استخدام المحاور وخطوط الشبكة المسمى يجعل من السهل تفسير البيانات. من الأعمال المصرفية إلى البحث العلمي، تُستخدم المخططات الخطية على نطاق واسع لمساعدة المتخصصين في إصدار الأحكام بناءً على اتجاهات البيانات السابقة والحالية.
تعد المخططات الخطية أدوات أساسية لمشاركة المعرفة الفعالة لأنها توفر ملخصًا مختصرًا للبيانات تعد المخططات الخطية أدوات أساسية لمشاركة المعرفة الفعالة لأنها توفر ملخصًا لتغييرات البيانات.
3. المخططات الدائرية
أحد أساليب تصور البيانات الأكثر شيوعًا والأساسية - الرسوم البيانية الدائرية. تُستخدم المخططات الدائرية في العديد من التطبيقات. تعتبر المخططات الدائرية ممتازة لتصوير النسب أو مقارنة أجزاء من الكيان بالكامل.
تعد المخططات الدائرية مناسبة بشكل أفضل للجماهير التي قد لا تكون على دراية بالمعلومات أو التي تهتم ببساطة بالمعلومات الأساسية لأنها سهلة الفهم. الرسوم البيانية الدائرية لا يمكن عرض معلومات معقدة بشكل مناسب للقراء الذين يريدون شرحًا أكثر تعمقًا للبيانات.
4. المؤامرات المتناثرة
A مؤامرة مبعثرة هي طريقة أخرى يتم استخدامها بشكل متكرر لعرض البيانات. باستخدام نقاط محاذية للمحورين الأفقي والرأسي، يُظهر المخطط المبعثر بيانات لمتغيرين.
يمكن إظهار الروابط بين المتغيرات بوضوح باستخدام هذا النمط من تصور البيانات، والذي يمكن استخدامه أيضًا لتحديد الاتجاهات أو الارتباطات في البيانات.
مؤامرات مبعثرة تعمل بشكل جيد مع مجموعات البيانات الكبيرة لأنه في كثير من الأحيان يكون من الأسهل تحديد الاتجاهات عندما يكون هناك المزيد من نقاط البيانات المتاحة. بالإضافة إلى ذلك، يميل الاتصال أو الاتجاه إلى أن يكون أكبر كلما تم جمع نقاط البيانات بشكل أقرب.
المدرج الاحصائي، على عكس المخططات الشريطية، توضح كيفية توزيع البيانات على نطاق مستمر أو فترة محددة. تساعد هذه المرئيات في تحديد المناطق ذات التركيز العالي للقيم وأي فجوات أو قيم شاذة.
المدرج الاحصائي تكون مفيدة بشكل خاص لعرض تكرار حدوث معين. على سبيل المثال، يمكنك استخدام الرسم البياني لعرض عدد النقرات التي تلقاها موقع الويب الخاص بك كل يوم طوال الأسبوع السابق.
بمساعدة هذا التصور، يمكنك بسهولة تحديد الأيام التي بها أكبر وأقل عدد من النقرات على موقع الويب الخاص بك.
6. الخرائط الحرارية
الخريطة الحرارية هي نوع من التصور الذي يستخدم تغيرات اللون للإشارة إلى التباينات في البيانات. تسهل هذه الرسوم البيانية على المشاهد اكتشاف الاتجاهات بسرعة باستخدام الألوان لتوصيل القيم.
لكي يتمكن المستخدم من قراءة الخريطة الحرارية وتفسيرها بشكل صحيح، يلزم وجود وسيلة إيضاح واضحة. الخرائط الحرارية لها العديد من الاستخدامات الممكنة.
أحد الأمثلة على ذلك هو استخدام الخريطة الحرارية لمعرفة الوقت المحدد من اليوم الذي تحقق فيه تجارة التجزئة أكبر قدر من المبيعات.
في هذه الخريطة، يوضح الجانب الرأسي أيام الأسبوع، ويوضح الجانب الأفقي الأوقات المختلفة لليوم. تُظهر المناطق ذات الألوان الأعلى الأوقات والأيام التي يحقق فيها النشاط التجاري أكبر قدر من المبيعات.
بعد ذلك، يمكنك اكتشاف أنماط في البيانات تمكنك من تحديد الأوقات الدقيقة التي يتمتع فيها متجرك بأعلى المبيعات عن طريق تلوين المصفوفة بألوان ترتبط بحجم المبيعات في كل وقت من اليوم.
7. مؤامرات الصندوق
من خلال شرائحه الربعية، يقدم المخطط الصندوقي أو المخطط المربع والشريطي أو المخطط المربع ملخصًا مرئيًا للبيانات. يتم رسم مربع أولاً من الربع الأول لمجموعة البيانات إلى الربع الثالث. يشير الخط الموجود داخل الصندوق إلى الوسيط.
يتم بعد ذلك تحديد الحد الأدنى (الحد الأدنى) والحد الأقصى (الطرف العلوي) للصندوق بـ "شعيرات" أو خطوط. تعتبر النقاط الفردية التي تتماشى مع الشعيرات بمثابة مثال على القيم المتطرفة.
يعد هذا النوع من المخططات مفيدًا لتحديد ما إذا كانت البيانات متماثلة أو منحرفة على الفور ولتقديم ملخص مرئي لمجموعة البيانات يسهل فهمه.
تعتبر الخريطة المتفرعة طريقة فعالة لعرض البيانات الهرمية كمستطيلات متداخلة. يشير حجم كل مستطيل إلى إحدى سمات البيانات، وقد يمثل اللون أيضًا معلومات إضافية.
Treemap تكون مفيدة لإظهار الفئات والنسب والأنماط لأنها يمكن أن تصور هياكل البيانات المعقدة والتسلسلات الهرمية.
يتم استخدامها بشكل متكرر في مجالات مثل التمويل، حيث يمكنها تمثيل أحجام المجلدات في أنظمة الملفات وتصور قطاعات السوق وتركيبات المحفظة. Treemap تحسين فهم البيانات واتخاذ القرار من خلال مساعدة المستخدمين على فهم الصورة العامة والتفاصيل المحددة بسرعة.
علاوة على ذلك، تعد Treemaps مكونًا مهمًا في مجموعة أدوات تصور البيانات لأنها يمكنها التعامل مع المعلومات الضخمة وتقديم رؤى من خلال الشكل والحجم واللون.
9. الرسوم البيانية الرادارية
لمقارنة بيانات متعددة المتغيرات مع ثلاثة عوامل كمية أو أكثر، تكون خرائط الرادار عبارة عن رسومات معقدة. على الرغم من أنها أقل استخدامًا من الرسوم البيانية الشريطية أو العمودية، إلا أنها مفيدة جدًا عند تحليل التصنيفات أو التقييمات أو الأداء.
وعلى سبيل المثال، فإن نموذج تحليل مهارات الموظف يعرض الموضح أدناه تقييم ثلاثة موظفين باستخدام النتيجة وست سمات.
يتيح ذلك للمستخدمين تحديد الفرد الذي يؤدي أداءً جيدًا أو سيئًا في كل مجال وتقديم المساعدة، حسب الضرورة.
10. المخططات الفقاعية
• تصور البيانات الديناميكي المعروف باسم المخطط الفقاعي يجمع ثلاثة أبعاد من البيانات في رسم واحد. ويستخدم دوائر (فقاعات) لترمز إلى نقاط البيانات، حيث يمثل حجم كل فقاعة قيمة رقمية معينة. ويظهر متغيران على المحورين الأفقي والرأسي، في حين يمثل حجم الفقاعة بعدا ثالثا.
تتيح هذه الطريقة فهمًا سريعًا للتفاعلات المعقدة بين المتغيرات. المخططات الفقاعية ممتازة لاستكشاف البيانات متعددة الأبعاد لأنها جيدة في تسليط الضوء على الأنماط والاتجاهات والعلاقات في مجموعات البيانات.
ويتم استخدامها في مجموعة متنوعة من القطاعات، بما في ذلك البحث العلمي وتحليلات الشركات. ومع ذلك، لتجنب الازدحام ولضمان التفسير المناسب، من المهم التصميم الدقيق.
المخططات الفقاعية تعزيز الأفكار التي يمكن التغاضي عنها في التقليدية الرسوم البيانية ثنائية الأبعاد من خلال إعطاء صورة شاملة للبيانات.
مخطط سانكي هو أسلوب لتصور البيانات يوضح كيفية تحرك الموارد أو الكميات أو القيم بين الكيانات المختلفة. لتصوير حجم هذه التدفقات، يتم استخدام أسهم متصلة ذات عروض مختلفة، مما يؤدي إلى تمثيل مرئي بسيط ولكنه فعال للأنظمة المعقدة.
مخططات سانكي، والتي تستخدم بشكل متكرر لإظهار توزيعات الطاقة أو المواد أو التكلفة، تسلط الضوء على تخصيص الموارد والكفاءة والاختناقات.
وبما أن عرض الأسهم يتناسب مع الكمية التي يتم تصورها، فمن السهل تحديد التدفقات السائدة والمناطق المنتجة للنفايات. ومن خلال تبسيط الروابط المعقدة وتسهيل تبادل الرؤى المستندة إلى البيانات، تدعم هذه المخططات عملية صنع القرار.
تعتبر مخططات سانكي مفيدة لفهم وتعظيم ديناميكيات التدفق المعقدة داخل مجموعة متنوعة من الأنظمة في القطاعات بما في ذلك الهندسة والاقتصاد والبحوث البيئية.
12. سحابة الكلمات
A كلمة سحابة، والمعروفة أيضًا باسم سحابة العلامات، هي عرض رسومي لبيانات نصية يتوافق فيها حجم كل كلمة مع ترددها.
يزداد حجم الكلمة في التصور بما يتناسب مع عدد مرات ظهورها في مجموعة البيانات.
اعتمادًا على تكرارها، قد تكون الكلمات أيضًا أكثر جرأة أو تستخدم نظام ألوان معينًا بالإضافة إلى تغيير الحجم.
تُستخدم سحابات الكلمات بشكل شائع على مواقع الويب والمدونات لتحليل الاختلافات النصية بين مصدرين وتحديد الكلمات الرئيسية المهمة. كما أنها مفيدة عند فحص مجموعات البيانات النوعية، مثل المصطلحات التي يستخدمها العملاء لوصف المنتج.
13. خرائط كوروبليث
تمثل الخريطة التصحيحية القيم العددية عبر المناطق الجغرافية باستخدام اللون والتظليل والأنماط الأخرى. للتمييز بين القيم العالية والمنخفضة، تستخدم هذه المرئيات تطور اللون (أو التظليل) على الطيف.
قد يرى المشاهدون كيف يتغير المتغير من منطقة إلى أخرى باستخدام خرائط تشوروبليث. حقيقة أن الألوان تعكس نطاقًا من القيم تجعل من الصعب الحصول على قيم رقمية دقيقة، مما قد يكون عائقًا لهذا النمط من التصور.
ومع ذلك، يمكنك إضافة التفاعل إلى خريطتك باستخدام بعض العناصر أدوات تصور البيانات حتى تتمكن من الحصول على قيم دقيقة.
14. الرسوم البيانية للشبكة
الرسوم البيانية للشبكة تساعد على تمثيل الترابط بين الكيانات المختلفة. في هذه الطريقة، تسلط العقد الضوء على الأجسام والحواف المختلفة مما يساعد على تصوير التفاعلات. بمساعدة هذه التقنية، يمكننا بسهولة فهم تحليل الشبكة المختلفة والتخطيط وما إلى ذلك.
إحدى الإضافات الرئيسية لهذه الرسوم البيانية هي أنها تساعد في إظهار الأفكار المخفية. عادةً ما تجعل قاعدة البيانات الكبيرة من الصعب التركيز على الأفكار الصغيرة.
المحللين ويمكن للباحثين فهم الهياكل الأساسية بشكل أفضل من خلال تصور الشبكات المعقدة، الأمر الذي سيؤدي إلى استراتيجيات وحلول أكثر استنارة.
تعد الرسوم البيانية الشبكية عنصرًا رئيسيًا في تصور البيانات المعاصرة، وتسمح بإجراء تحليل واضح وهادف للبيانات المترابطة.
يعد المخطط المتحرك طريقة ملفتة للنظر لعرض البيانات التي توضح الأنماط والاتجاهات المتغيرة بمرور الوقت. نقاط البيانات يتم عرضها على شكل فقاعات متحركة تتحرك وتتغير في الحجم على طول المحاور لتعكس التغييرات في متغيرات مختلفة.
تُظهر طريقة سرد القصص المرئية هذه كيفية تغير البيانات بين الأبعاد، مما يسمح بفحص مجموعات البيانات المعقدة.
يكون المستخدمون الذين يستخدمون المخططات المتحركة أكثر قدرة على فهم الاختلافات والعلاقات الزمنية مقارنة بالمرئيات الثابتة.
توفر مخططات الحركة وجهة نظر جديدة حول ديناميكيات البيانات وتستخدم بشكل متكرر لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة مع المتغيرات المستندة إلى الوقت، مثل تحركات السوق أو التحولات الديموغرافية.
إنها تعزز الروايات المستندة إلى البيانات وتمكن من الحصول على رؤى أعمق من خلال عرض تطور البيانات بشكل جذاب وتفاعلي، وتحسين عملية صنع القرار وفهم أنماط البيانات المعقدة.
16. الإحداثيات الموازية
عند عرض بيانات متعددة المتغيرات، تكون الإحداثيات المتوازية فعالة أداة تصور البيانات. لإظهار كيفية تفاعل المتغيرات، من الضروري رسم عدة خطوط متوازية، يمثل كل منها نقطة بيانات مختلفة.
عند تطبيقها على مجموعات البيانات، تكشف هذه التقنية عن ارتباطات وأنماط معقدة ربما تكون المخططات التقليدية قد فاتتها.
تسمح الإحداثيات المتوازية للمستهلكين برؤية العديد من الأبعاد والأنماط والمجموعات والقيم المتطرفة في البيانات في وقت واحد.
هذه الطريقة مفيدة للغاية للاستكشاف مجموعات البيانات عالية الأبعاد، مثل تلك المستخدمة في التعلم الآلي، والتمويل، والبحث العلمي. على الرغم من كونه مفيدا، إلا أن التفسير قد يكون صعبا، خاصة عندما يكون هناك العديد من العوامل المعنية.
الإحداثيات الموازية لا تقدر بثمن لاستكشاف البيانات واستخراج المعرفة نظرًا لأن قياس المحور ووضع العلامات الدقيقة ضروريان للتحليل الدقيق.
17. تصورات ثلاثية الأبعاد
لتحسين إدراك العمق وتقديم فهم أكثر اكتمالًا للمواد المعقدة، تصور البيانات ثلاثية الأبعاد يتضمن تقديم البيانات في ثلاثة أبعاد. يمكن للمشاهدين التحقق من البيانات من مجموعة متنوعة من وجهات النظر بمساعدة الطبقة الإضافية من السياق المرئي التي تضيفها.
في حين أن المرئيات ثلاثية الأبعاد يمكن أن توفر معلومات ثاقبة، إلا أنها تتعرض أيضًا لخطر تشويه البيانات وتؤدي إلى استنتاجات خاطئة بسبب مشاكل الانسداد والمنظور.
يجب النظر بعناية في البيانات والرسائل التي يتم تسليمها عند استخدام الأساليب ثلاثية الأبعاد. وله استخدامات في التصميم والتحليل الجغرافي المكاني وصناعات التصوير الطبي.
وعلى الرغم من سلبياته، تصور البيانات ثلاثية الأبعاد يمكن، عند استخدامها بشكل صحيح، تقديم وجهة نظر أكثر ثراءً تساعد في كشف الأنماط والعلاقات المخفية داخل البيانات.
تصورات البيانات تمكين المستخدمين والشركات من جعل كميات هائلة من البيانات ذات الصلة أكثر سهولة وأكثر وضوحًا، كما هو موضح في هذا الكتاب. تتزايد المنافسة في السوق يوميًا، مما يجعل من الضروري وليس اختياريًا للشركات الاستفادة من إمكانات تحليلات البيانات. الشركات التي تدرك ذلك سيكون لها ميزة تنافسية كبيرة.
نأمل أن تساعد أفكار تصور البيانات هذه على تطوير عملك وجعله أكثر إثمارًا. استكشف ذكاء الأعمال المبتكر وأدوات تصور البيانات عبر الإنترنت لتحسين أنشطتك الحالية اليوم.
أسئلة مكررة:
Q. ما هو الغرض من تقنيات تصور البيانات؟
تعمل تقنيات تصور البيانات على تحويل البيانات المعقدة إلى تمثيلات مرئية، مما يسهل فهم الأنماط والاتجاهات والرؤى، مما يساعد في اتخاذ قرارات أفضل.
س. كيف تعمل الخرائط الحرارية كطريقة لتصور البيانات؟
تستخدم الخرائط الحرارية اختلافات الألوان لتسليط الضوء على كثافة البيانات في المصفوفة، مما يساعد على تسليط الضوء على العلاقات والارتباطات ومجالات التركيز ضمن مجموعات البيانات الكبيرة.
س. ما هي مزايا استخدام المخططات الشريطية لتمثيل البيانات؟
توفر المخططات الشريطية مقارنة واضحة بين فئات البيانات، مما يجعلها مناسبة لتصور القيم المنفصلة وتحديد الاتجاهات عبر المجموعات المختلفة.
س: هل يمكنك شرح أهمية الخرائط التصحيحية؟
تستخدم خرائط Choropleth التدرجات اللونية لعرض قيم البيانات عبر المناطق الجغرافية، مما يتيح سهولة التعرف على الأنماط المكانية والاختلافات في توزيع البيانات.
س. كيف تضيف المخططات الفقاعية قيمة إلى تمثيل البيانات بشكل مرئي؟
تمثل المخططات الفقاعية ثلاثة أبعاد للبيانات من خلال حجم الدائرة وموضعها على مستوى ثنائي الأبعاد، مما ينقل العلاقات والاتجاهات بشكل فعال في تصور واحد.
تسخير قوة علوم البيانات
أطلق العنان للفرص المخفية وحسِّن العمليات واتخذ قرارات أكثر ذكاءً. اتصل بنا اليوم لاكتشاف كيف يمكن لخدمات علوم البيانات لدينا أن تدفع مؤسستك إلى الأمام. لا تدع بياناتك تذهب دون استغلال. اتخذ الإجراءات الآن وأحدث ثورة في عملك باستخدام Data Science.
