ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിന് വ്യത്യസ്ത മാർഗങ്ങളുണ്ട്, അതിനാൽ നിങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായത് ഏതാണ്? നിങ്ങൾക്ക് അവസാനിപ്പിക്കാം മാരകമായ വിരസത ഒപ്പം ഫലപ്രദമല്ലാത്തത് ഞങ്ങളുടെ 10 ഉപയോഗിച്ച് ഇപ്പോൾ ഡാറ്റ അവതരണം ഡാറ്റാ അവതരണ രീതികൾ. ഓരോ സാങ്കേതികതയിൽ നിന്നുമുള്ള ഉദാഹരണങ്ങൾ പരിശോധിക്കുക!
നിങ്ങൾ മാട്രിക്സിൽ താമസിക്കുന്ന സൈബർ ഹാക്കർമാരെപ്പോലെ സൂപ്പർ ഡോപ്പ് ആണെന്ന് കരുതി നിങ്ങളുടെ ബോസ്/സഹപ്രവർത്തകർ/അധ്യാപകർ എന്നിവർക്ക് എപ്പോഴെങ്കിലും ഒരു ഡാറ്റ റിപ്പോർട്ട് അവതരിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ടോ, പക്ഷേ അവർ കണ്ടത് സ്റ്റാറ്റിക് നമ്പറുകളുടെ കൂമ്പാരം അത് അർത്ഥശൂന്യമായി തോന്നുകയും അവർക്ക് അർത്ഥമാക്കുകയും ചെയ്തില്ലേ?
അക്കങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുക എന്നതാണ് അയവില്ലാത്ത. നിന്ന് ആളുകളെ ഉണ്ടാക്കുന്നു അനലിറ്റിക്കൽ അല്ലാത്ത പശ്ചാത്തലങ്ങൾ ആ അക്കങ്ങൾ കൂടുതൽ വെല്ലുവിളിയാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക.
ഈ ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന സംഖ്യകൾ നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ മായ്‌ക്കാനാകും അവതരണ തരങ്ങൾ ഒരു വജ്രത്തിന്റെ കുറ്റമറ്റ വ്യക്തതയുണ്ടോ? അതിനാൽ, ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച മാർഗം പരിശോധിക്കാം. 💎
പൊതു അവലോകനം
| ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കാൻ എത്ര തരം ചാർട്ടുകൾ ലഭ്യമാണ്? | 7 |
| സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ എത്ര ചാർട്ടുകൾ ഉണ്ട്? | 4, ബാർ, ലൈൻ, ഹിസ്റ്റോഗ്രാം, പൈ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ. |
| Excel-ൽ എത്ര തരം ചാർട്ടുകൾ ലഭ്യമാണ്? | 8 |
| ആരാണ് ചാർട്ടുകൾ കണ്ടുപിടിച്ചത്? | വില്യം പ്ലേഫെയർ |
| എപ്പോഴാണ് ചാർട്ടുകൾ കണ്ടുപിടിച്ചത്? | എട്ടാം നൂറ്റാണ്ട് |
ഉള്ളടക്ക പട്ടിക
AhaSlides ഉപയോഗിച്ചുള്ള കൂടുതൽ നുറുങ്ങുകൾ
നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ ആരംഭിക്കുക.
മുകളിലുള്ള ഏതെങ്കിലും ഉദാഹരണങ്ങൾ ടെംപ്ലേറ്റുകളായി നേടുക. സൗജന്യമായി സൈൻ അപ്പ് ചെയ്ത് ടെംപ്ലേറ്റ് ലൈബ്രറിയിൽ നിന്ന് നിങ്ങൾക്ക് വേണ്ടത് എടുക്കുക!
🚀 സൗജന്യ അക്കൗണ്ട് നേടൂ☁️
ഡാറ്റാ അവതരണ രീതികൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
'ഡാറ്റ പ്രസന്റേഷൻ' എന്ന പദം, മുറിയിലെ ഏറ്റവും വ്യക്തതയില്ലാത്ത വ്യക്തിക്ക് പോലും മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ നിങ്ങൾ ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുന്ന രീതിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.
ഇത് മന്ത്രവാദമാണെന്ന് ചിലർ പറയുന്നു (നിങ്ങൾ ചില വഴികളിൽ അക്കങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു), പക്ഷേ ഞങ്ങൾ പറയും ഇത് ശക്തിയാണെന്ന് വരണ്ട, കഠിനമായ സംഖ്യകളോ അക്കങ്ങളോ ഒരു വിഷ്വൽ ഷോകേസാക്കി മാറ്റുന്നു അത് ആളുകൾക്ക് ദഹിപ്പിക്കാൻ എളുപ്പമാണ്.
ഡാറ്റ ശരിയായി അവതരിപ്പിക്കുന്നത്, നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരെ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രക്രിയകൾ മനസ്സിലാക്കാനും ട്രെൻഡുകൾ തിരിച്ചറിയാനും അവരുടെ തലച്ചോറിനെ ക്ഷീണിപ്പിക്കാതെ എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്നത് തൽക്ഷണം കണ്ടെത്താനും സഹായിക്കും.
നല്ല ഡാറ്റാ അവതരണം സഹായിക്കുന്നു...
- അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുക ഒപ്പം നല്ല ഫലങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരുന്നു. വർഷങ്ങളിലുടനീളം നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ വിൽപ്പന ക്രമാനുഗതമായി വർദ്ധിക്കുന്നതായി നിങ്ങൾ കാണുകയാണെങ്കിൽ, അത് പാൽ കറക്കുന്നത് തുടരുകയോ സ്‌പിൻ-ഓഫുകളുടെ ഒരു കൂട്ടമായി മാറ്റുകയോ ചെയ്യുന്നതാണ് നല്ലത് (സ്റ്റാർ വാർസിലേക്കുള്ള ശബ്‌ദം👀).
- ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ചെലവഴിക്കുന്ന സമയം കുറയ്ക്കുക. മനുഷ്യർക്ക് ഗ്രാഫിക്കായി വിവരങ്ങൾ ദഹിപ്പിക്കാൻ കഴിയും 60,000 ഇരട്ടി വേഗത വാചകത്തിന്റെ രൂപത്തേക്കാൾ. കുറച്ച് മസാല ഗ്രാഫുകളും ചാർട്ടുകളും ഉപയോഗിച്ച് മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ ഒരു ദശാബ്ദത്തെ ഡാറ്റയിലൂടെ കടന്നുപോകാനുള്ള ശക്തി അവർക്ക് നൽകുക.
- ഫലങ്ങൾ വ്യക്തമായി അറിയിക്കുക. ഡാറ്റ കള്ളം പറയുന്നില്ല. അവ വസ്തുതാപരമായ തെളിവുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, അതിനാൽ നിങ്ങൾക്ക് തെറ്റുപറ്റിയേക്കാമെന്ന് ആരെങ്കിലും വിലപിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, അവരുടെ വായ അടയ്ക്കാതിരിക്കാൻ ചില ഹാർഡ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് അവരെ അടിക്കുക.
- നിലവിലെ ഗവേഷണത്തിലേക്ക് ചേർക്കുക അല്ലെങ്കിൽ വിപുലീകരിക്കുക. ഡാറ്റാ ബോർഡിൽ ദൃശ്യമാകുന്ന ചെറിയ വരകൾ, ഡോട്ടുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഐക്കണുകൾ എന്നിവയിലൂടെ സർഫിംഗ് ചെയ്യുമ്പോൾ ഏതൊക്കെ മേഖലകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തണമെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് കാണാനാകും, കൂടാതെ ഏതൊക്കെ വിശദാംശങ്ങൾ പലപ്പോഴും ശ്രദ്ധിക്കപ്പെടാതെ പോകുന്നു.
ഡാറ്റാ അവതരണ രീതികളും ഉദാഹരണങ്ങളും
നിങ്ങൾക്ക് ഒരു രുചികരമായ പെപ്പറോണി, അധിക ചീസ് പിസ്സ ഉണ്ടെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ക്ലാസിക് 8 ട്രയാംഗിൾ സ്‌ലൈസുകളിലേക്കും പാർട്ടി സ്റ്റൈൽ 12 സ്‌ക്വയർ സ്‌ലൈസുകളിലേക്കും മുറിക്കാനോ അല്ലെങ്കിൽ ആ സ്‌ലൈസുകളിൽ സർഗ്ഗാത്മകവും അമൂർത്തവുമായവ നേടാനോ തീരുമാനിക്കാം.
ഒരു പിസ്സ മുറിക്കുന്നതിന് വിവിധ മാർഗങ്ങളുണ്ട്, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുന്ന രീതിയിലും നിങ്ങൾക്ക് അതേ വൈവിധ്യം ലഭിക്കും. ഈ വിഭാഗത്തിൽ, ഞങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് 10 വഴികൾ കൊണ്ടുവരും ഒരു പിസ്സ മുറിക്കുക - ഞങ്ങൾ ഉദ്ദേശിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുക – അത് നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയുടെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ആസ്തി പകൽ പോലെ വ്യക്തമാക്കും. ഡാറ്റ കാര്യക്ഷമമായി അവതരിപ്പിക്കാനുള്ള 10 വഴികളിലേക്ക് നോക്കാം.
#1 - ടാബുലാർ
വിവിധ തരം ഡാറ്റാ അവതരണങ്ങളിൽ, വരികളിലും നിരകളിലും ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുന്ന ഏറ്റവും അടിസ്ഥാനപരമായ രീതിയാണ് പട്ടിക. Excel അല്ലെങ്കിൽ Google ഷീറ്റുകൾ ജോലിക്ക് യോഗ്യത നേടും. ഫാൻസി ഒന്നുമില്ല.
Google ഷീറ്റിലെ ഡാറ്റയുടെ ഒരു ടാബ്ലർ അവതരണത്തിന്റെ ഒരു ഉദാഹരണമാണിത്. ഓരോ വരിയ്ക്കും നിരയ്ക്കും ഒരു ആട്രിബ്യൂട്ട് (വർഷം, പ്രദേശം, വരുമാനം മുതലായവ) ഉണ്ട്, കൂടാതെ വർഷം മുഴുവനും വരുമാനത്തിലെ മാറ്റം കാണുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യാനാകും.
#2 - വാചകം
ഡാറ്റ ടെക്‌സ്‌റ്റായി അവതരിപ്പിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ ഖണ്ഡികകളിലും ബുള്ളറ്റ് പോയിന്റുകളിലും എഴുതുക മാത്രമാണ് നിങ്ങൾ ചെയ്യുന്നത്, അത്രമാത്രം. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു കഷ്ണം കേക്ക്, പോയിന്റിലേക്ക് എത്താൻ എല്ലാ വായനകളിലൂടെയും കടന്നുപോകേണ്ടവർക്ക് പൊട്ടിക്കാൻ കഠിനമായ പരിപ്പ്.
- ലോകമെമ്പാടുമുള്ള 65% ഇമെയിൽ ഉപയോക്താക്കളും ഒരു മൊബൈൽ ഉപകരണം വഴി അവരുടെ ഇമെയിൽ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നു.
- മൊബൈലിനായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ഇമെയിലുകൾ 15% ഉയർന്ന ക്ലിക്ക്-ത്രൂ നിരക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
- ഇമെയിൽ സബ്ജക്റ്റ് ലൈനുകളിൽ ഇമോജികൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന 56% ബ്രാൻഡുകൾക്കും ഉയർന്ന ഓപ്പൺ റേറ്റ് ഉണ്ടായിരുന്നു.
(അവലംബം: കസ്റ്റമർ തെർമോമീറ്റർ)
മുകളിലുള്ള എല്ലാ ഉദ്ധരണികളും വാചക രൂപത്തിൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ടെക്‌സ്‌റ്റുകളുടെ ചുവരിലൂടെ കടന്നുപോകാൻ പലരും ഇഷ്ടപ്പെടാത്തതിനാൽ, ഈ രീതി ഉപയോഗിക്കാൻ തീരുമാനിക്കുമ്പോൾ, ഡാറ്റയെ ഹ്രസ്വവും വ്യക്തവുമായ പ്രസ്താവനകളായി വിഭജിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾക്ക് ലഭിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ ആകർഷകമായ വാക്യങ്ങൾ എന്നിങ്ങനെയുള്ള മറ്റൊരു റൂട്ട് നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തേണ്ടതുണ്ട്. അവരെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കാനുള്ള സമയം.
#3 - പൈ ചാർട്ട്
ഒരു പൈ ചാർട്ട് (അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾ അതിന്റെ മധ്യത്തിൽ ഒരു ദ്വാരം ഒട്ടിച്ചാൽ ഒരു 'ഡോനട്ട് ചാർട്ട്') ഒരു സർക്കിളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു, അത് മൊത്തത്തിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ ആപേക്ഷിക വലുപ്പങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. ശതമാനം കാണിക്കാനാണ് നിങ്ങൾ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നതെങ്കിൽ, എല്ലാ സ്ലൈസുകളും 100% വരെ ചേർക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക.
പൈ ചാർട്ട് എല്ലാ പാർട്ടികളിലും പരിചിതമായ മുഖമാണ്, സാധാരണയായി മിക്ക ആളുകളും ഇത് തിരിച്ചറിയുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഒരു തിരിച്ചടി നമ്മുടെ കണ്ണുകൾക്ക് ചിലപ്പോൾ ഒരു സർക്കിളിന്റെ സ്ലൈസുകളിലെ വ്യത്യാസങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയില്ല, രണ്ട് വ്യത്യസ്ത പൈ ചാർട്ടുകളിൽ നിന്ന് സമാനമായ സ്ലൈസുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നത് മിക്കവാറും അസാധ്യമാണ്. വില്ലന്മാർ ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകളുടെ കണ്ണിൽ.
ബോണസ് ഉദാഹരണം: അക്ഷരാർത്ഥത്തിലുള്ള ഒരു 'പൈ' ചാർട്ട്! 🥧
#4 - ബാർ ചാർട്ട്
ഒരേ വിഭാഗത്തിൽ നിന്നുള്ള ഒരു കൂട്ടം ഇനങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ചാർട്ടാണ് ബാർ ചാർട്ട്, സാധാരണയായി പരസ്പരം തുല്യ അകലത്തിൽ സ്ഥാപിച്ചിരിക്കുന്ന ചതുരാകൃതിയിലുള്ള ബാറുകളുടെ രൂപത്തിൽ. അവയുടെ ഉയരം അല്ലെങ്കിൽ നീളം അവർ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന മൂല്യങ്ങളെ ചിത്രീകരിക്കുന്നു.
അവ ഇതുപോലെ ലളിതമായിരിക്കാം:
മയക്കുമരുന്ന്
അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാ അവതരണത്തിന്റെ ഈ ഉദാഹരണം പോലെ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണവും വിശദവുമാണ്. ഫലപ്രദമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് അവതരണത്തിന് സംഭാവന നൽകിക്കൊണ്ട്, വിഭാഗങ്ങൾ മാത്രമല്ല, അവയിലെ ഗ്രൂപ്പുകളും താരതമ്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു ഗ്രൂപ്പ് ബാർ ചാർട്ടാണിത്.
#5 - ഹിസ്റ്റോഗ്രാം
കാഴ്ചയിൽ ബാർ ചാർട്ടിന് സമാനമാണെങ്കിലും ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകളിലെ ചതുരാകൃതിയിലുള്ള ബാറുകൾക്ക് അവയുടെ എതിരാളികളെപ്പോലെ വിടവ് ഉണ്ടാകാറില്ല.
ബാർ ചാർട്ട് ചെയ്യുന്നതുപോലെ കാലാവസ്ഥാ മുൻഗണനകൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്രിയപ്പെട്ട സിനിമകൾ പോലുള്ള വിഭാഗങ്ങൾ അളക്കുന്നതിനുപകരം, ഒരു ഹിസ്റ്റോഗ്രാം അക്കങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുത്താവുന്ന കാര്യങ്ങൾ മാത്രമേ അളക്കൂ.
മുകളിലുള്ള ഈ ഉദാഹരണത്തിലെന്നപോലെ, ഭൂരിഭാഗം വിദ്യാർത്ഥികളും ഏത് സ്കോർ ഗ്രൂപ്പിൽ ഉൾപ്പെടുന്നുവെന്ന് കാണാൻ അധ്യാപകർക്ക് ഒരു ഹിസ്റ്റോഗ്രാം പോലെയുള്ള അവതരണ ഗ്രാഫുകൾ ഉപയോഗിക്കാം.
#6 - ലൈൻ ഗ്രാഫ്
ഡാറ്റ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള വഴികളിലേക്കുള്ള റെക്കോർഡിംഗുകൾ, ലൈൻ ഗ്രാഫുകളുടെ ഫലപ്രാപ്തി ഞങ്ങൾ അവഗണിക്കരുത്. രേഖാ ഗ്രാഫുകളെ ഒരു നേർരേഖയിൽ കൂട്ടിച്ചേർത്ത ഒരു കൂട്ടം ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളാണ് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നത്. കാലക്രമേണ ബന്ധപ്പെട്ട നിരവധി കാര്യങ്ങൾ എങ്ങനെ മാറുന്നു എന്ന് താരതമ്യം ചെയ്യാൻ ഒന്നോ അതിലധികമോ വരികൾ ഉണ്ടാകാം.
ഒരു ലൈൻ ചാർട്ടിന്റെ തിരശ്ചീന അക്ഷത്തിൽ, നിങ്ങൾക്ക് സാധാരണയായി ടെക്സ്റ്റ് ലേബലുകളോ തീയതികളോ വർഷങ്ങളോ ഉണ്ടാകും, അതേസമയം ലംബ അക്ഷം സാധാരണയായി അളവിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു (ഉദാ: ബജറ്റ്, താപനില അല്ലെങ്കിൽ ശതമാനം).
#7 - ചിത്രഗ്രാം ഗ്രാഫ്
ഒരു പിക്‌റ്റോഗ്രാം ഗ്രാഫ് ഒരു ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നതിന് പ്രധാന വിഷയവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചിത്രങ്ങളോ ഐക്കണുകളോ ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിറങ്ങളുടെയും ചിത്രീകരണങ്ങളുടെയും രസകരമായ സംയോജനം സ്കൂളുകളിൽ ഇത് ഒരു പതിവ് ഉപയോഗമാക്കുന്നു.
ഏകതാനമായ ലൈൻ ചാർട്ടിൽ നിന്നോ ബാർ ചാർട്ടിൽ നിന്നോ കുറച്ചു നേരം മാറി നിൽക്കണമെങ്കിൽ ചിത്രഗ്രാമങ്ങൾ ശുദ്ധവായു ശ്വസിക്കുന്നതാണ്. എന്നിരുന്നാലും, അവർക്ക് വളരെ പരിമിതമായ ഡാറ്റ മാത്രമേ അവതരിപ്പിക്കാൻ കഴിയൂ, ചിലപ്പോൾ അവ ഡിസ്പ്ലേകൾക്ക് മാത്രമായിരിക്കും, യഥാർത്ഥ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നില്ല.
#8 - റഡാർ ചാർട്ട്
ഒരു ബാർ ചാർട്ടിന്റെ രൂപത്തിൽ അഞ്ചോ അതിലധികമോ വേരിയബിളുകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നത് വളരെ സ്റ്റഫ് ആണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ഒരു റഡാർ ചാർട്ട് ഉപയോഗിച്ച് ശ്രമിക്കണം, ഇത് ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ക്രിയാത്മകമായ മാർഗമാണ്.
റഡാർ ചാർട്ടുകൾ ഒരേ പോയിന്റിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ പരസ്പരം താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു എന്നതിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഡാറ്റ കാണിക്കുന്നു. ചിലർ അവയെ 'സ്പൈഡർ ചാർട്ടുകൾ' എന്നും വിളിക്കുന്നു, കാരണം ഓരോ വശവും ഒരു ചിലന്തിവല പോലെ കാണപ്പെടുന്നു.
കുട്ടികളുടെ ഗ്രേഡുകൾ അവരുടെ സമപ്രായക്കാരുമായി താരതമ്യം ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന രക്ഷിതാക്കൾക്ക് അവരുടെ ആത്മാഭിമാനം കുറയ്ക്കാൻ റഡാർ ചാർട്ടുകൾ ഒരു മികച്ച ഉപയോഗമായിരിക്കും. ഓരോ കോണീയവും 0 മുതൽ 100 വരെയുള്ള സ്കോർ മൂല്യമുള്ള ഒരു വിഷയത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതായി നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയും. 5 വിഷയങ്ങളിലുടനീളം ഓരോ വിദ്യാർത്ഥിയുടെയും സ്കോർ മറ്റൊരു നിറത്തിൽ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു.
ഈ ഡാറ്റാ അവതരണ രീതി എങ്ങനെയെങ്കിലും പരിചിതമാണെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നുവെങ്കിൽ, കളിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾ ഒരുപക്ഷേ ഒന്ന് നേരിട്ടിട്ടുണ്ടാകാം പോക്ക്മാൻ.
#9 - ഹീറ്റ് മാപ്പ്
ഒരു ഹീറ്റ് മാപ്പ് നിറങ്ങളിലെ ഡാറ്റ സാന്ദ്രതയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. വലിയ സംഖ്യ, കൂടുതൽ വർണ്ണ തീവ്രതയുള്ള ഡാറ്റയെ പ്രതിനിധീകരിക്കും.
ഭൂരിഭാഗം യുഎസ് പൗരന്മാർക്കും ഭൂമിശാസ്ത്രത്തിലെ ഈ ഡാറ്റാ അവതരണ രീതി പരിചിതമായിരിക്കും. തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾക്കായി, പല വാർത്താ ഔട്ട്‌ലെറ്റുകളും ഒരു സംസ്ഥാനത്തിന് ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട വർണ്ണ കോഡ് നൽകുന്നു, നീല ഒരു സ്ഥാനാർത്ഥിയെയും ചുവപ്പ് മറ്റേതിനെയും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഓരോ സംസ്ഥാനത്തും നീലയോ ചുവപ്പോ നിറമുള്ള നിഴൽ ആ സംസ്ഥാനത്തെ മൊത്തത്തിലുള്ള വോട്ടിന്റെ ശക്തി കാണിക്കുന്നു.
നിങ്ങളുടെ സൈറ്റിലെ സന്ദർശകർ എന്താണ് ക്ലിക്ക് ചെയ്യുന്നതെന്ന് മാപ്പ് ചെയ്യുക എന്നതാണ് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഹീറ്റ് മാപ്പ് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന മറ്റൊരു വലിയ കാര്യം. ഒരു പ്രത്യേക വിഭാഗത്തിൽ കൂടുതൽ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുമ്പോൾ 'ചൂടുള്ള' നിറം നീലയിൽ നിന്ന് കടും മഞ്ഞയിലേക്ക് ചുവപ്പായി മാറും.
#10 - സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ട്
ചങ്കി ബാറുകൾക്ക് പകരം ഡോട്ടുകളിൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ട് ലഭിക്കും.
രണ്ട് വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം കാണിക്കുന്ന നിരവധി ഇൻപുട്ടുകളുള്ള ഒരു ഗ്രിഡാണ് സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ട്. ക്രമരഹിതമായി തോന്നുന്ന ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിലും ചില ട്രെൻഡുകൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നതിലും ഇത് നല്ലതാണ്.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഈ ഗ്രാഫിൽ, ഓരോ ഡോട്ടും ശരാശരി ദൈനംദിന താപനിലയും നിരവധി ദിവസങ്ങളിൽ ബീച്ച് സന്ദർശകരുടെ എണ്ണവും കാണിക്കുന്നു. താപനില കൂടുന്നതിനനുസരിച്ച് ഡോട്ടുകൾ ഉയരുന്നത് നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയും, അതിനാൽ ചൂടുള്ള കാലാവസ്ഥ കൂടുതൽ സന്ദർശകരിലേക്ക് നയിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.
ഒഴിവാക്കേണ്ട 5 ഡാറ്റാ അവതരണ പിശകുകൾ
#1 - സംഖ്യകൾ എന്താണ് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നത് എന്ന് നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകർ മനസ്സിലാക്കുന്നുവെന്ന് കരുതുക
നിങ്ങൾ അവരോടൊപ്പം ആഴ്ചകളോളം പ്രവർത്തിച്ചതിനാൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ പിന്നാമ്പുറങ്ങളെല്ലാം നിങ്ങൾക്ക് അറിയാമായിരിക്കും, എന്നാൽ നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകർക്ക് അറിയില്ല.
പറയാതെ കാണിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ കൂടുതൽ ചോദ്യങ്ങൾ ക്ഷണിക്കുന്നു, കാരണം അവർ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് നിരന്തരം മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്, തൽഫലമായി ഇരുപക്ഷത്തിന്റെയും സമയം പാഴാക്കുന്നു.
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ അവതരണങ്ങൾ കാണിക്കുമ്പോൾ, ആദ്യം അക്കങ്ങളുടെ തരംഗങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അവയെ അടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഡാറ്റ എന്തിനെക്കുറിച്ചാണെന്ന് അവരോട് പറയണം. നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാം സംവേദനാത്മക പ്രവർത്തനങ്ങൾ അതുപോലെ വോട്ടെടുപ്പ്, വാക്ക് മേഘങ്ങൾ, ഓൺലൈൻ ക്വിസ് ഒപ്പം ചോദ്യോത്തര വിഭാഗങ്ങൾ, സംയോജിച്ച ഐസ്ബ്രേക്കർ ഗെയിമുകൾ, ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള അവരുടെ ധാരണ വിലയിരുത്തുന്നതിനും എന്തെങ്കിലും ആശയക്കുഴപ്പം മുൻകൂട്ടി പരിഹരിക്കുന്നതിനും.
#2 - തെറ്റായ തരം ചാർട്ട് ഉപയോഗിക്കുക
പൈ ചാർട്ടുകൾ പോലുള്ള ചാർട്ടുകൾക്ക് മൊത്തത്തിൽ 100% ഉണ്ടായിരിക്കണം, അതിനാൽ ചുവടെയുള്ള ഈ ഉദാഹരണം പോലെ നിങ്ങളുടെ സംഖ്യകൾ 193% ആയി കുമിഞ്ഞുകൂടുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ തീർച്ചയായും അത് തെറ്റാണ് ചെയ്യുന്നത്.
ഒരു ചാർട്ട് നിർമ്മിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, സ്വയം ചോദിക്കുക: എന്റെ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ എന്താണ് ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നത്? നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം കാണണോ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ മുകളിലേക്കും താഴേക്കുമുള്ള ട്രെൻഡുകൾ കാണിക്കണോ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു കാര്യത്തിന്റെ സെഗ്‌മെന്റുകൾ എങ്ങനെ മൊത്തത്തിൽ ഉണ്ടാക്കുന്നുവെന്ന് കാണണോ?
ഓർക്കുക, വ്യക്തത എപ്പോഴും ഒന്നാമതാണ്. ചില ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ രസകരമായി തോന്നിയേക്കാം, എന്നാൽ അവ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയ്ക്ക് അനുയോജ്യമല്ലെങ്കിൽ, അവയിൽ നിന്ന് മാറിനിൽക്കുക.
#3 - ഇത് 3D ആക്കുക
3D ഒരു ആകർഷകമായ ഗ്രാഫിക്കൽ അവതരണ ഉദാഹരണമാണ്. മൂന്നാമത്തെ മാനം രസകരമാണ്, പക്ഷേ അപകടസാധ്യതകൾ നിറഞ്ഞതാണ്.
ആ ചുവന്ന ബാറുകൾക്ക് പിന്നിൽ എന്താണെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയുമോ? കാരണം നമുക്കും കഴിയില്ല. 3D ചാർട്ടുകൾ ഡിസൈനിന് കൂടുതൽ ആഴം കൂട്ടുമെന്ന് നിങ്ങൾ വിചാരിച്ചേക്കാം, എന്നാൽ നമ്മുടെ കണ്ണുകൾക്ക് 3D വസ്തുക്കളെ അവ ദൃശ്യമാകുന്നതിനേക്കാൾ അടുത്തും വലുതും കാണുമ്പോൾ തെറ്റായ ധാരണകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, അവ ഒന്നിലധികം കോണുകളിൽ നിന്ന് കാണാൻ കഴിയില്ലെന്ന് പരാമർശിക്കേണ്ടതില്ല.
#4 - ഒരേ വിഭാഗത്തിലെ ഉള്ളടക്കങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ വ്യത്യസ്ത തരം ചാർട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കുക
മത്സ്യത്തെ കുരങ്ങിനോട് ഉപമിക്കുന്നത് പോലെയാണിത്. നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകർക്ക് വ്യത്യാസങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും രണ്ട് ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ തമ്മിൽ ഉചിതമായ ബന്ധം സ്ഥാപിക്കാനും കഴിയില്ല.
അടുത്ത തവണ, ഒരു തരം ഡാറ്റാ അവതരണത്തിൽ മാത്രം ഉറച്ചുനിൽക്കുക. ഒറ്റയടിക്ക് വിവിധ ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷൻ രീതികൾ പരീക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രലോഭനം ഒഴിവാക്കുക, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ കഴിയുന്നത്ര ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതാക്കുക.
#5 - വളരെയധികം വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രേക്ഷകരെ ബോംബെറിയുക
സങ്കീർണ്ണമായ വിഷയങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ വളരെ എളുപ്പമാക്കുക എന്നതാണ് ഡാറ്റാ അവതരണത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം, നിങ്ങൾ പട്ടികയിലേക്ക് വളരെയധികം വിവരങ്ങൾ കൊണ്ടുവരുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് പോയിന്റ് നഷ്‌ടമാകും.
നിങ്ങൾ നൽകുന്ന കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ, നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകർക്ക് അതെല്ലാം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കൂടുതൽ സമയമെടുക്കും. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ ഒപ്പം നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകർക്ക് അത് ഓർമ്മിക്കാൻ അവസരം നൽകുക, അതിനുള്ളിലെ വിവരങ്ങൾ ഏറ്റവും ചുരുങ്ങിയത് നിലനിർത്തുക. നിങ്ങളുടെ സെഷൻ സജ്ജീകരിക്കണം തുറന്ന ചോദ്യങ്ങൾ, നിർജ്ജീവമായ ആശയവിനിമയം ഒഴിവാക്കാൻ!
ഡാറ്റാ അവതരണത്തിന്റെ മികച്ച രീതികൾ ഏതൊക്കെയാണ്?
അവസാനമായി, ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കാനുള്ള ഏറ്റവും നല്ല മാർഗം ഏതാണ്?
ഉത്തരം ഇതാണ്…
.
.
.
ഒന്നുമില്ല 😄 ഓരോ തരം അവതരണത്തിനും അതിന്റേതായ ശക്തിയും ബലഹീനതയും ഉണ്ട്, നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഒന്ന് നിങ്ങൾ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്:
- ഒരു പോയി സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ട് നിങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റ മൂല്യങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, താപനില കാരണം ഐസ്ക്രീമിന്റെ വിൽപ്പന ഉയരുന്നുണ്ടോ അതോ ആളുകൾക്ക് ഓരോ ദിവസവും കൂടുതൽ വിശപ്പും അത്യാഗ്രഹവും ഉണ്ടാകുന്നത് പോലെയാണോ?
- ഒരു പോയി ലൈൻ ഗ്രാഫ് കാലക്രമേണ ഒരു ട്രെൻഡ് അടയാളപ്പെടുത്താൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ.
- ഒരു പോയി ചൂട് മാപ്പ് ഒരു ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ ലൊക്കേഷനിലെ മാറ്റങ്ങളുടെ ചില ഫാൻസി ദൃശ്യവൽക്കരണം നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടമാണെങ്കിൽ, അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ വെബ്‌സൈറ്റിൽ നിങ്ങളുടെ സന്ദർശകരുടെ പെരുമാറ്റം കാണുക.
- ഒരു പോയി പൈ ചാർട്ട് (പ്രത്യേകിച്ച് 3D) നിങ്ങൾ മറ്റുള്ളവരാൽ ഒഴിവാക്കപ്പെടാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ അത് ഒരിക്കലും നല്ല ആശയമായിരുന്നില്ല
പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ
എന്താണ് ചാർട്ട് അവതരണം?
ചാർട്ടുകൾ, ഗ്രാഫുകൾ, ഡയഗ്രമുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള വിഷ്വൽ എയ്ഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റയോ വിവരങ്ങളോ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗമാണ് ചാർട്ട് അവതരണം. ഒരു ചാർട്ട് അവതരണത്തിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം സങ്കീർണ്ണമായ വിവരങ്ങൾ പ്രേക്ഷകർക്ക് കൂടുതൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും മനസ്സിലാക്കാവുന്നതുമാക്കി മാറ്റുക എന്നതാണ്.
അവതരണത്തിനായി എനിക്ക് എപ്പോഴാണ് ചാർട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുക?
ഡാറ്റ താരതമ്യം ചെയ്യാനും കാലക്രമേണ ട്രെൻഡുകൾ കാണിക്കാനും പാറ്റേണുകൾ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യാനും സങ്കീർണ്ണമായ വിവരങ്ങൾ ലളിതമാക്കാനും ചാർട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കാം.
അവതരണത്തിനായി ചാർട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കേണ്ടത് എന്തുകൊണ്ട്?
നിങ്ങളുടെ ഉള്ളടക്കവും വിഷ്വൽ ലുക്കും ഉറപ്പാക്കാൻ ചാർട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കണം, കാരണം അവ വിഷ്വൽ പ്രതിനിധിയാണ്, വ്യക്തത, ലാളിത്യം, താരതമ്യം, ദൃശ്യതീവ്രത, സൂപ്പർ സമയം ലാഭിക്കൽ എന്നിവ നൽകുന്നു!
ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള 4 ഗ്രാഫിക്കൽ രീതികൾ ഏതൊക്കെയാണ്?
ഹിസ്റ്റോഗ്രാം, സ്മൂത്ത്ഡ് ഫ്രീക്വൻസി ഗ്രാഫ്, പൈ ഡയഗ്രം അല്ലെങ്കിൽ പൈ ചാർട്ട്, ക്യുമുലേറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ ഓഗിവ് ഫ്രീക്വൻസി ഗ്രാഫ്, ഫ്രീക്വൻസി പോളിഗോൺ.
