डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में सुधार के 8 तरीके

डेटा के साथ काम करते समय, यह समझना महत्वपूर्ण है कि बेहतर और अधिक प्रभावी ढंग से उन्हें अपने लक्षित दर्शकों के लिए कैसे प्रस्तुत किया जाए। चार्ट के लिए चार्ट बनाना आसान नहीं है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि कुछ सेकंड में एक व्यक्ति समझ सकता है कि चार्ट पर क्या दिखाया गया है, आप इसके द्वारा क्या कहना चाहते हैं और इससे क्या निष्कर्ष निकाला जा सकता है।

कई अलग-अलग तरकीबें हैं जो दृश्य को समझने योग्य, संक्षिप्त और जानकारीपूर्ण बनाती हैं। लेकिन अक्सर समस्या सबसे स्पष्ट स्वरूपण नियमों की अनदेखी करने में भी होती है, इसलिए हम इस लेख को डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में सुधार के लिए 8 बुनियादी तरीकों को समर्पित करना चाहते हैं, जिससे आपके ग्राफ़ और चार्ट की सामान्य पठनीयता और समझ में वृद्धि होगी।

1. संख्यात्मक डेटा को प्रारूपित करें

संख्यात्मक डेटा को प्रारूपित करना डेटा को नेत्रहीन बनाने और अंत उपयोगकर्ता के लिए पढ़ने में आसान बनाने का एक त्वरित और आसान तरीका है। संख्यात्मक डेटा को प्रारूपित करने के लिए, आपको निम्नलिखित प्रश्नों के उत्तर देने की आवश्यकता है:

• आप वास्तव में कितने दशमलव स्थानों की देखभाल और समझदारी करते हैं?
• माप की इकाइयाँ आपको सूट करती हैं?
• इस नंबर का क्या गुणात्मक अर्थ है, और क्या हम इसके अतिरिक्त प्रतीकों के साथ निरूपित कर सकते हैं? (उदाहरण के लिए, मुद्रा, यातायात की मात्रा, आदि के मामले में)

2. क्रमबद्ध करें

जब आपका चार्ट समय के साथ संकेतक में बदलाव से जुड़ा नहीं होता है, तो आपको डेटा को अवरोही या आरोही क्रम में सॉर्ट करना चाहिए। छंटाई आपको एक विशेष संकेतक के लिए नेताओं और बाहरी लोगों के बारे में जल्दी से निष्कर्ष निकालने में मदद करेगी।

3. सशर्त स्वरूपण का उपयोग करें

सशर्त स्वरूपण आपको किसी विशेष समूह में सदस्यता के लिए एक त्वरित दृश्य क्यू देता है। सशर्त स्वरूपण के लिए, आप प्रत्येक व्यक्तिगत मान के लिए मूल्यों के प्रत्येक अंतराल के लिए एक रंग (या संकेतक) निर्दिष्ट करके कुछ सीमाएं (मूल्यों की सूची) निर्धारित कर सकते हैं।





इसके अलावा, सशर्त स्वरूपण का उपयोग करके, आप संकेतक (कमी या वृद्धि) में परिवर्तन की प्रकृति को उजागर कर सकते हैं।



सकारात्मक गतिशीलता और "सकारात्मक" परिणामों के लिए केवल हरे रंग का उपयोग करें, और नकारात्मक गतिशीलता और "नकारात्मक" परिणामों के लिए केवल लाल रंग का उपयोग करें। उनके स्थानों को न बदलें, इससे अन्य लोगों द्वारा आपके विज़ुअलाइज़ेशन की गलतफहमी हो सकती है।

4. अच्छे चार्ट नामों के साथ आएं

आरेख का नाम उपयोगकर्ता को स्पष्ट, संक्षिप्त होना चाहिए, लेकिन साथ ही साथ यह स्पष्ट रूप से वर्णन करना चाहिए कि आरेख पर क्या दिखाया गया है और उपयोगकर्ताओं को क्या देखना चाहिए। आरेखों के नामों को इंगित किया जाना चाहिए, भले ही यह आपको लगता है कि छवि खुद के लिए बोलती है। जरूरी नहीं कि जो आपके लिए स्पष्ट है वह दूसरों की समझ में भी आए।

5. खेतों का नाम जांचें

उन सभी क्षेत्रों पर ध्यान दें जो आपके आरेखों में मौजूद हैं (दोनों प्रमुख स्थानों में, और संभावित टूलटिप्स में जब आप होवर / क्लिक करते हैं तो दिखाई देते हैं)। आरेख में ड्राफ्ट या तकनीकी क्षेत्र के नाम नहीं होने चाहिए, इससे उनकी पठनीयता और त्वरित समझ की संभावना कम हो जाती है।

6. ट्रेंड लाइन जोड़ें

ट्रेंडलाइन एक बहुत ही सरल लेकिन शक्तिशाली उपकरण है जो आपको डेटा सेट में रुझानों की पहचान करने और निर्णय लेने के लिए थ्रेसहोल्ड निर्धारित करने में मदद कर सकता है।

7. फ़िल्टर जोड़ें

फ़िल्टरिंग आपको चार्ट से विशिष्ट घटनाओं को जल्दी से जोड़ने या हटाने की अनुमति देता है। फ़िल्टरिंग अलग-अलग हो सकती है: प्रमुख फ़ील्ड्स, समय के अनुसार, आदि।

8. पदानुक्रम और विस्तार जोड़ें

विज़ुअलाइज़ेशन में एक पदानुक्रम जोड़ने से आप दोनों संकेतकों को एक पूरे के रूप में देख पाएंगे और विवरण में नीचे जा सकते हैं यदि आपके पास चयनित तत्व के मूल्यों या अन्य विशेषताओं के गठन के बारे में प्रश्न हैं।



स्प्लंक मशीन डेटा विश्लेषण प्लेटफॉर्म का उपयोग करके सभी उदाहरणों को चित्रित किया गया था।

निष्कर्ष

उपरोक्त सूची तकनीकों का केवल एक छोटा सा हिस्सा है जिसे आपको डेटा की कल्पना करते समय ध्यान देना चाहिए। लेकिन यहां तक ​​कि अगर आप कम से कम उनके बारे में नहीं भूलते हैं, तो आपके आरेख एक नया रूप लेंगे।

यदि आप इस विषय में रुचि रखते हैं, तो टिप्पणी लिखें, हम आपको जवाब देने में प्रसन्न होंगे। यदि आप नए लेखों के बारे में जानना चाहते हैं, तो हमारे वीके समूह और टेलीग्राम चैनल की सदस्यता लें।