डेटा प्रस्तुति के 10 तरीके जो 2024 में वाकई कारगर साबित होंगे

क्या आपने कभी अपने बॉस/सहकर्मियों/शिक्षकों को यह सोचकर डेटा रिपोर्ट प्रस्तुत की है कि यह सुपर डोप था जैसे कि आप मैट्रिक्स में रहने वाले कुछ साइबर हैकर हैं, लेकिन उन्होंने जो देखा वह एक था स्थिर संख्याओं का ढेर जो उन्हें व्यर्थ और अर्थहीन लगा?

अंकों को समझना है कठोर. से लोगों को बनाना गैर-विश्लेषणात्मक पृष्ठभूमिसमझें कि वे अंक और भी चुनौतीपूर्ण हैं।

आप उन भ्रामक संख्याओं को कैसे स्पष्ट कर सकते हैं और अपनी प्रस्तुति को दिन की तरह स्पष्ट कैसे बना सकते हैं? आइए डेटा प्रस्तुत करने के इन सर्वोत्तम तरीकों पर नज़र डालें। 💎

अवलोकन

डेटा प्रस्तुत करने के लिए कितने प्रकार के चार्ट उपलब्ध हैं?	7
आंकड़ों में कितने चार्ट होते हैं?	4, बार, लाइन, हिस्टोग्राम और पाई सहित।
एक्सेल में कितने प्रकार के चार्ट उपलब्ध हैं?	8
चार्ट का आविष्कार किसने किया?	विलियम प्लेफेयर
चार्ट का आविष्कार कब हुआ था?	18th सेंचुरी

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डेटा प्रस्तुति - यह क्या है?

'डेटा प्रेजेंटेशन' शब्द आपके द्वारा डेटा को इस तरह प्रस्तुत करने के तरीके से संबंधित है जो कमरे में सबसे अधिक अनजान व्यक्ति को भी समझ में आता है। 

कुछ लोग कहते हैं कि यह जादू टोना है (आप कुछ तरीकों से संख्याओं में हेराफेरी कर रहे हैं), लेकिन हम कहेंगे कि यह शक्ति है शुष्क, कठोर संख्याओं या अंकों को दृश्य शोकेस में बदलनाजो लोगों के लिए पचाना आसान है।

डेटा को सही ढंग से प्रस्तुत करने से आपके दर्शकों को जटिल प्रक्रियाओं को समझने, रुझानों की पहचान करने और उनके दिमाग को थकाए बिना जो कुछ भी हो रहा है उसे तुरंत इंगित करने में मदद मिल सकती है।

अच्छी डेटा प्रस्तुति मदद करती है…

• सूचित निर्णय लेंऔर सकारात्मक परिणामों पर पहुंचें. यदि आप देखते हैं कि आपके उत्पाद की बिक्री वर्षों में लगातार बढ़ती जा रही है, तो इसे दुहना जारी रखना या इसे स्पिन-ऑफ के एक समूह में बदलना शुरू करना सबसे अच्छा है (स्टार वार्स के लिए चिल्लाओ)।
• डेटा को संसाधित करने में लगने वाले समय को कम करें. मनुष्य जानकारी को ग्राफिक रूप से पचा सकता है 60,000 गुणा तेजी सेपाठ के रूप की तुलना में। उन्हें कुछ अतिरिक्त मसालेदार ग्राफ़ और चार्ट के साथ मिनटों में एक दशक के डेटा के माध्यम से स्किमिंग की शक्ति प्रदान करें।
• परिणामों को स्पष्ट रूप से संप्रेषित करें. डेटा झूठ नहीं बोलता। वे तथ्यात्मक सबूतों पर आधारित हैं और इसलिए यदि कोई यह कह रहा है कि आप गलत हो सकते हैं, तो उनका मुंह बंद रखने के लिए उन्हें कुछ कठोर डेटा के साथ थप्पड़ मारें।
• वर्तमान शोध में जोड़ें या विस्तार करें. आप देख सकते हैं कि किन क्षेत्रों में सुधार की आवश्यकता है, साथ ही डेटा बोर्ड पर दिखाई देने वाली उन छोटी रेखाओं, बिंदुओं या चिह्नों के माध्यम से सर्फ करते समय कौन से विवरण अक्सर किसी का ध्यान नहीं जाता है।

डेटा प्रस्तुति और उदाहरण के तरीके

कल्पना कीजिए कि आपके पास एक स्वादिष्ट पेपरोनी, अतिरिक्त पनीर पिज्जा है। आप इसे क्लासिक 8 त्रिकोण स्लाइस, पार्टी शैली 12 वर्ग स्लाइस में काटने का निर्णय ले सकते हैं, या उन स्लाइस पर रचनात्मक और सार प्राप्त कर सकते हैं। 

पिज़्ज़ा काटने के कई तरीके हैं और आप अपने डेटा को जिस तरह से पेश करते हैं, आपको वैसी ही विविधता मिलती है। इस खंड में, हम आपको पिज़्ज़ा काटने के 10 तरीके बताएँगे। एक पिज्जा काट लें- हमारा मतलब है अपना डेटा प्रस्तुत करें- जो आपकी कंपनी की सबसे महत्वपूर्ण संपत्ति को दिन की तरह स्पष्ट कर देगा। आइए डेटा को कुशलतापूर्वक प्रस्तुत करने के 10 तरीकों पर नज़र डालें।

#1 - सारणीबद्ध 

विभिन्न प्रकार की डेटा प्रस्तुति में, सारणीबद्ध सबसे मौलिक तरीका है, जिसमें डेटा को पंक्तियों और स्तंभों में प्रस्तुत किया जाता है। एक्सेल या गूगल शीट्स इस नौकरी के लिए योग्य होंगी। कुछ भी काल्पनिक नहीं।

यह Google पत्रक पर डेटा की सारणीबद्ध प्रस्तुति का एक उदाहरण है। प्रत्येक पंक्ति और स्तंभ में एक विशेषता (वर्ष, क्षेत्र, आय, आदि) होती है, और आप पूरे वर्ष आय में परिवर्तन देखने के लिए एक कस्टम प्रारूप बना सकते हैं।

#2 - पाठ

डेटा को टेक्स्ट के रूप में प्रस्तुत करते समय, आप केवल अपने निष्कर्षों को पैराग्राफ और बुलेट पॉइंट्स में लिख देते हैं, और बस। आपके लिए केक का एक टुकड़ा, एक कठिन अखरोट जिसे क्रैक करने के लिए बिंदु तक पहुंचने के लिए सभी पढ़ने के माध्यम से जाना पड़ता है।

• दुनिया भर में 65% ईमेल उपयोगकर्ता अपने ईमेल को मोबाइल डिवाइस के माध्यम से एक्सेस करते हैं।
• मोबाइल के लिए अनुकूलित ईमेल 15% अधिक क्लिक-थ्रू दर उत्पन्न करते हैं।
• अपने ईमेल विषय पंक्तियों में इमोजी का उपयोग करने वाले 56% ब्रांडों की खुली दर अधिक थी।

(स्रोत: ग्राहक थर्मामीटर)

उपरोक्त सभी उद्धरण सांख्यिकीय जानकारी को शाब्दिक रूप में प्रस्तुत करते हैं। चूंकि बहुत से लोग ग्रंथों की एक दीवार के माध्यम से जाना पसंद नहीं करते हैं, इसलिए आपको इस पद्धति का उपयोग करने का निर्णय लेते समय एक और मार्ग का पता लगाना होगा, जैसे कि डेटा को संक्षिप्त, स्पष्ट बयानों में तोड़ना, या यहां तक ​​​​कि आकर्षक वाक्यों के रूप में यदि आपके पास है उनके बारे में सोचने का समय।

#3 - पाई चार्ट

एक पाई चार्ट (या 'डोनट चार्ट' यदि आप इसके बीच में एक छेद चिपकाते हैं) एक सर्कल है जो स्लाइस में विभाजित होता है जो पूरे डेटा के सापेक्ष आकार दिखाता है। यदि आप इसका उपयोग प्रतिशत दिखाने के लिए कर रहे हैं, तो सुनिश्चित करें कि सभी स्लाइस का योग 100% हो।

पाई चार्ट हर पार्टी में एक जाना-पहचाना चेहरा होता है और आमतौर पर ज्यादातर लोगों द्वारा पहचाना जाता है। हालांकि, इस पद्धति का उपयोग करने का एक झटका यह है कि हमारी आंखें कभी-कभी एक सर्कल के स्लाइस में अंतर की पहचान नहीं कर पाती हैं, और दो अलग-अलग पाई चार्ट से समान स्लाइस की तुलना करना लगभग असंभव है, जिससे उन्हें बना दिया जाता है। खलनायकडेटा विश्लेषकों की नजर में।

#4 - बार चार्ट

बार चार्ट एक ऐसा चार्ट है जो एक ही श्रेणी की वस्तुओं का एक समूह प्रस्तुत करता है, आमतौर पर आयताकार सलाखों के रूप में जो एक दूसरे से समान दूरी पर रखे जाते हैं। उनकी ऊंचाई या लंबाई उन मूल्यों को दर्शाती है जिनका वे प्रतिनिधित्व करते हैं।

वे इस तरह सरल हो सकते हैं:

Στρατός Assault - Παίξτε Funny Games

या डेटा प्रस्तुति के इस उदाहरण की तरह अधिक जटिल और विस्तृत। एक प्रभावी सांख्यिकी प्रस्तुति में योगदान करते हुए, यह एक समूहीकृत बार चार्ट है जो न केवल आपको श्रेणियों की तुलना करने की अनुमति देता है, बल्कि उनके भीतर के समूहों की भी तुलना करता है।

#5 - हिस्टोग्राम

दिखने में बार चार्ट के समान लेकिन हिस्टोग्राम में आयताकार सलाखों में अक्सर उनके समकक्षों की तरह अंतराल नहीं होता है।

बार चार्ट के रूप में मौसम की प्राथमिकताओं या पसंदीदा फिल्मों जैसी श्रेणियों को मापने के बजाय, एक हिस्टोग्राम केवल उन चीजों को मापता है जिन्हें संख्याओं में रखा जा सकता है।

शिक्षक प्रस्तुति ग्राफ़ का उपयोग हिस्टोग्राम की तरह यह देखने के लिए कर सकते हैं कि अधिकांश छात्र किस स्कोर समूह में आते हैं, जैसा कि ऊपर दिए गए उदाहरण में है।

#6 - रेखा ग्राफ

रिकॉर्डिंग से लेकर डेटा प्रदर्शित करने के तरीकों तक, हमें लाइन ग्राफ़ की प्रभावशीलता को नज़रअंदाज़ नहीं करना चाहिए। लाइन ग्राफ़ को एक सीधी रेखा द्वारा एक साथ जुड़े डेटा बिंदुओं के समूह द्वारा दर्शाया जाता है। समय के साथ कई संबंधित चीज़ें कैसे बदलती हैं, इसकी तुलना करने के लिए एक या अधिक रेखाएँ हो सकती हैं। 

लाइन चार्ट के क्षैतिज अक्ष पर, आपके पास आमतौर पर टेक्स्ट लेबल, तिथियां या वर्ष होते हैं, जबकि लंबवत अक्ष आमतौर पर मात्रा (जैसे: बजट, तापमान या प्रतिशत) का प्रतिनिधित्व करता है।

#7 - चित्रालेख ग्राफ

एक चित्रलेख ग्राफ एक छोटे डेटासेट की कल्पना करने के लिए मुख्य विषय से संबंधित चित्रों या चिह्नों का उपयोग करता है। रंगों और चित्रों का मज़ेदार संयोजन इसे स्कूलों में बार-बार इस्तेमाल करता है।

यदि आप कुछ समय के लिए नीरस रेखा चार्ट या बार चार्ट से दूर रहना चाहते हैं तो पिक्टोग्राम ताजी हवा की सांस है। हालांकि, वे बहुत सीमित मात्रा में डेटा प्रस्तुत कर सकते हैं और कभी-कभी वे केवल प्रदर्शन के लिए होते हैं और वास्तविक आंकड़ों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं।

#8 - रडार चार्ट

यदि बार चार्ट के रूप में पांच या अधिक चर प्रस्तुत करना बहुत कठिन है तो आपको रडार चार्ट का उपयोग करने का प्रयास करना चाहिए, जो डेटा प्रस्तुत करने के सबसे रचनात्मक तरीकों में से एक है।

रडार चार्ट डेटा को इस रूप में दिखाते हैं कि वे एक ही बिंदु से शुरू करके एक दूसरे से कैसे तुलना करते हैं। कुछ लोग उन्हें 'स्पाइडर चार्ट' भी कहते हैं क्योंकि प्रत्येक पहलू संयुक्त रूप से मकड़ी के जाले जैसा दिखता है।

राडार चार्ट उन माता-पिता के लिए एक महान उपयोग हो सकते हैं जो अपने आत्म-सम्मान को कम करने के लिए अपने बच्चों के ग्रेड की अपने साथियों के साथ तुलना करना चाहते हैं। आप देख सकते हैं कि प्रत्येक कोणीय 0 से 100 तक के स्कोर मान वाले विषय का प्रतिनिधित्व करता है। 5 विषयों में प्रत्येक छात्र के स्कोर को एक अलग रंग में हाइलाइट किया जाता है।

यदि आपको लगता है कि डेटा प्रस्तुत करने का यह तरीका किसी तरह परिचित लगता है, तो संभवतः आपने खेलते समय एक का सामना किया होगा पोकीमोन.

#9 - हीट मैप

हीट मैप डेटा घनत्व को रंगों में दर्शाता है। संख्या जितनी बड़ी होगी, डेटा उतनी ही अधिक रंग तीव्रता से दर्शाया जाएगा।

अधिकांश अमेरिकी नागरिक भूगोल में इस डेटा प्रस्तुति पद्धति से परिचित होंगे। चुनावों के लिए, कई समाचार आउटलेट एक राज्य को एक विशिष्ट रंग कोड प्रदान करते हैं, जिसमें नीला एक उम्मीदवार का प्रतिनिधित्व करता है और लाल दूसरे का प्रतिनिधित्व करता है। प्रत्येक राज्य में नीले या लाल रंग की छाया उस राज्य में समग्र वोट की ताकत को दर्शाती है।

एक और बढ़िया चीज जिसके लिए आप हीट मैप का उपयोग कर सकते हैं, वह यह है कि आपकी साइट पर आने वाले विज़िटर किस पर क्लिक करते हैं। किसी विशेष खंड पर जितना अधिक क्लिक किया जाएगा, रंग नीला से चमकीले पीले से लाल रंग में बदल जाएगा।

#10 - स्कैटर प्लॉट

यदि आप अपना डेटा चंकी बार के बजाय बिंदुओं में प्रस्तुत करते हैं, तो आपके पास एक स्कैटर प्लॉट होगा। 

स्कैटर प्लॉट एक ग्रिड है जिसमें कई इनपुट होते हैं जो दो चर के बीच संबंध दिखाते हैं। यह प्रतीत होता है कि यादृच्छिक डेटा एकत्र करने और कुछ बताने वाले रुझानों को प्रकट करने में अच्छा है।

उदाहरण के लिए, इस ग्राफ़ में, प्रत्येक बिंदु औसत दैनिक तापमान बनाम कई दिनों में समुद्र तट पर आने वालों की संख्या दिखाता है। आप देख सकते हैं कि तापमान बढ़ने पर बिंदु ऊंचे हो जाते हैं, इसलिए यह संभावना है कि गर्म मौसम अधिक आगंतुकों की ओर ले जाता है।

5 डेटा प्रस्तुति गलतियों से बचने के लिए

#1 - मान लें कि आपके दर्शक समझते हैं कि संख्याएँ क्या दर्शाती हैं

आप अपने डेटा के पीछे के सभी दृश्यों को जान सकते हैं क्योंकि आपने उनके साथ हफ्तों तक काम किया है, लेकिन आपके दर्शक ऐसा नहीं करते हैं।

बिना बताए दिखाना केवल आपके दर्शकों से अधिक से अधिक प्रश्न आमंत्रित करता है, क्योंकि उन्हें लगातार आपके डेटा को समझना पड़ता है, जिसके परिणामस्वरूप दोनों पक्षों का समय बर्बाद होता है।

अपने डेटा प्रेजेंटेशन दिखाते समय, आपको पहले उन्हें संख्याओं की तरंगों से मारने से पहले उन्हें बताना चाहिए कि डेटा किस बारे में है। आप उपयोग कर सकते हैं संवादात्मक गतिविधियाँजैसे चुनाव, शब्द बादल, ऑनलाइन प्रश्नोत्तरीऔर प्रश्नोत्तर अनुभाग, के साथ संयुक्त बर्फ तोड़ने वाला खेल, डेटा के बारे में उनकी समझ का आकलन करने और किसी भी भ्रम को पहले से ही संबोधित करने के लिए।

#2 - गलत प्रकार के चार्ट का उपयोग करें

पाई चार्ट जैसे चार्ट में कुल 100% होना चाहिए, इसलिए यदि आपकी संख्या नीचे दिए गए उदाहरण की तरह 193% तक जमा हो जाती है, तो आप निश्चित रूप से इसे गलत कर रहे हैं।

चार्ट बनाने से पहले खुद से पूछें: मैं अपने डेटा के साथ क्या हासिल करना चाहता हूं? क्या आप डेटा सेट के बीच संबंध देखना चाहते हैं, अपने डेटा के ऊपर और नीचे के रुझान दिखाना चाहते हैं, या यह देखना चाहते हैं कि एक चीज़ के सेगमेंट कैसे संपूर्ण बनाते हैं?

याद रखें, स्पष्टता हमेशा पहले आती है। कुछ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन अच्छे लग सकते हैं, लेकिन अगर वे आपके डेटा में फिट नहीं होते हैं, तो उनसे दूर रहें। 

#3 - इसे 3D बनाएं

3डी एक आकर्षक ग्राफिकल प्रस्तुति उदाहरण है। तीसरा आयाम अच्छा है, लेकिन जोखिमों से भरा है।

क्या आप देख सकते हैं कि उन लाल पट्टियों के पीछे क्या है? क्योंकि हम भी नहीं कर सकते। आप सोच सकते हैं कि 3D चार्ट डिज़ाइन में अधिक गहराई जोड़ते हैं, लेकिन वे झूठी धारणाएँ बना सकते हैं क्योंकि हमारी आँखें 3D वस्तुओं को जितनी वे दिखाई देती हैं, उससे अधिक करीब और बड़ी देखती हैं, यह उल्लेख नहीं करने के लिए कि उन्हें कई कोणों से नहीं देखा जा सकता है।

#4 - एक ही श्रेणी की सामग्री की तुलना करने के लिए विभिन्न प्रकार के चार्ट का उपयोग करें

यह मछली की तुलना बंदर से करने जैसा है। आपके दर्शक अंतरों की पहचान नहीं कर पाएंगे और दो डेटा सेट के बीच उचित संबंध नहीं बना पाएंगे। 

अगली बार, केवल एक प्रकार की डेटा प्रस्तुति पर टिके रहें। विभिन्न डेटा विज़ुअलाइज़ेशन विधियों को एक बार में आज़माने के प्रलोभन से बचें और अपने डेटा को यथासंभव सुलभ बनाएं।

#5 - दर्शकों पर बहुत अधिक जानकारी बरसाना

डेटा प्रस्तुति का लक्ष्य जटिल विषयों को समझने में अधिक आसान बनाना है, और यदि आप तालिका में बहुत अधिक जानकारी ला रहे हैं, तो आप बिंदु खो रहे हैं।

आप जितनी अधिक जानकारी देंगे, आपके दर्शकों को यह सब संसाधित करने में उतना ही अधिक समय लगेगा। यदि आप अपने डेटा को समझने योग्य बनाना चाहते हैं और अपने श्रोताओं को इसे याद रखने का मौका दें, इसमें दी गई जानकारी को बिलकुल न्यूनतम रखें। आपको अपना सत्र इस तरह समाप्त करना चाहिए ओपन एंडेड सवालयह देखने के लिए कि आपके प्रतिभागी वास्तव में क्या सोचते हैं।

डेटा प्रस्तुति के सर्वोत्तम तरीके क्या हैं?

अंततः, डेटा प्रस्तुत करने का सबसे अच्छा तरीका कौन सा है?

उत्तर है…

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हर तरह की प्रस्तुति की अपनी खूबियाँ और कमज़ोरियाँ होती हैं और आप जो चुनते हैं वह इस बात पर निर्भर करता है कि आप क्या करने की कोशिश कर रहे हैं। 

उदाहरण के लिए:

• एक के लिए जाएं स्कैटर प्लॉट यदि आप विभिन्न डेटा मानों के बीच संबंध की खोज कर रहे हैं, जैसे यह देखना कि क्या तापमान के कारण आइसक्रीम की बिक्री बढ़ रही है या क्योंकि लोग हर दिन अधिक भूखे और लालची हो रहे हैं?
• एक के लिए जाएं लाइन ग्राफयदि आप समय के साथ एक प्रवृत्ति को चिह्नित करना चाहते हैं।  
• एक के लिए जाएं गर्मी के नक्शेयदि आप किसी भौगोलिक स्थान में परिवर्तन का कुछ आकर्षक दृश्यांकन करना चाहते हैं, या अपनी वेबसाइट पर आगंतुकों के व्यवहार को देखना चाहते हैं।
• एक के लिए जाएं पाई चार्ट (विशेषकर 3डी में) यदि आप दूसरों से दूर रहना चाहते हैं क्योंकि यह कभी अच्छा विचार नहीं था👇

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

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