हमारी महीने भर चलने वाली डेटा डीमिस्टिफाइड शृंखला के भाग आठ में आपका स्वागत है। डेटा लिटरेसी मंथ के हिस्से के रूप में, यह शृंखला डेटा की दुनिया की प्रमुख अवधारणाओं को स्पष्ट करेगी, वे सवालों के जवाब देगी जो आप पूछने से हिचकते हों, और इस सफर में मज़ा भी रहेगा। यदि आप शुरुआत से शुरू करना चाहते हैं, तो शृंखला की हमारी पहली प्रविष्टि पढ़ें: डेटासेट क्या है?
इस सप्ताह, हम सामान्य डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और उनकी व्याख्या कैसे करें, इस पर चर्चा करेंगे। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को अक्सर डेटा साइंस का प्रवेश-द्वार कहा जाता है। यह ब्लॉग पोस्ट उन डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पर नज़र डालेगा जो किसी रुझान को दर्शाते हैं और उनकी व्याख्या कैसे करें।
वे विज़ुअलाइज़ेशन जो किसी रुझान को दर्शाते हैं
रुझानों को कैप्चर करना डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के सबसे उपयोगी अनुप्रयोगों में से एक है। इस अनुभाग के शेष भाग में, हम उन सबसे लोकप्रिय विज़ुअलाइज़ेशन को देखेंगे जो रुझानों को दर्शाते हैं—खासकर लाइन चार्ट, स्प्लाइन चार्ट, एरिया चार्ट, और उनके विविध रूप। आइए शुरू करते हैं!
लाइन चार्ट
एक लाइन चार्ट बिंदुओं की श्रृंखला को सीधी रेखा खंडों से जोड़ता है। लाइन चार्ट समय के साथ रुझानों को दिखाने के लिए आम तौर पर उपयोग किए जाते हैं। लाइन चार्ट सर्वत्र दिखते हैं। व्यवसाय राजस्व और लाभ जैसे व्यावसायिक मीट्रिक को समय के साथ दिखाने के लिए लाइन चार्ट का उपयोग करते हैं; वैज्ञानिक दो चर के बीच संबंध को दर्शाने के लिए लाइन चार्ट का उपयोग करते हैं।
2021 भर NFTs में रुचि बढ़ी, जनवरी 2022 में अधिकतम पर पहुँची, और फिर बिटकॉइन जैसी प्रमुख क्रिप्टोकरेंसी की कीमतों के साथ तेज़ी से गिर गई। (स्रोत: Statista)
लाइन चार्ट की व्याख्या सहज होती है। लाइन चार्ट पढ़ते समय इन बातों पर विचार करें:
- चार्ट का आकार कैसा दिख रहा है? क्या यह बढ़ रहा है, घट रहा है, या स्थिर है?
- चार्ट का ढलान कैसा है? ढलान समय के साथ परिवर्तन की दर को दर्शाता है। रेखा जितनी तीखी होगी, परिवर्तन की दर उतनी अधिक होगी।
- अधिकतम या न्यूनतम बिंदु पर ध्यान दें। यह एक प्रमुख मोड़ को चिह्नित कर सकता है या किसी महत्वपूर्ण घटना के साथ मेल खा सकता है।
हालाँकि, एक सावधानी—लाइन चार्ट पढ़ने वाला कोई भी व्यक्ति ऊर्ध्वाधर अक्ष पर ध्यान दे और देखें कि क्या यह शून्य से शुरू होता है या नहीं। जिन लाइन चार्ट का y-अक्ष शून्य से शुरू नहीं होता, वे छोटे परिवर्तनों को भी बड़े उतार-चढ़ाव की तरह दिखा सकते हैं।
शून्य से शुरू न होने वाला लाइन चार्ट दर्शकों को गुमराह करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है (स्रोत: Chad Skelton)
स्प्लाइन चार्ट
स्प्लाइन चार्ट एक लाइन चार्ट है जो डेटा बिंदुओं को जोड़ने के लिए सीधी रेखाओं के बजाय वक्रों का उपयोग करता है।
एक स्प्लाइन चार्ट जो पिछले 500 मिलियन वर्षों में पृथ्वी के तापमान में क्रमिक बदलाव दिखाता है (स्रोत: climate.gov)
स्प्लाइन चार्ट समय के साथ रुझानों को संप्रेषित करने में लाइन चार्ट के समान ही सक्षम है; यह चिकने और क्रमिक बदलावों को दिखाने में लाइन चार्ट से बेहतर है। उदाहरण के लिए, किसी स्टोर के मासिक राजस्व को स्प्लाइन चार्ट से प्लॉट कर यह बताया जा सकता है कि बिक्री महीने भर धीरे-धीरे होती है, किसी एक दिन में नहीं।
मल्टीलाइन या मल्टी-स्प्लाइन चार्ट
जैसा कि नाम से स्पष्ट है, एक मल्टीलाइन चार्ट में एक से अधिक लाइन चार्ट होते हैं, जिन्हें एक ही या अलग-अलग अक्षों पर प्लॉट किया जाता है। यह दो संबंधित चरों के रुझानों की तुलना करने में सहायक होता है। एक मल्टीलाइन चार्ट का विश्लेषण करते समय, चार्ट को ध्यान से देखें और इन बातों को समझने का प्रयास करें:
- प्रत्येक रेखा क्या दर्शाती है?
- प्रत्येक रेखा के बीच का अंतर क्या दर्शाता है?
- क्या दोनों रेखाओं के बीच संभावित सहसंबंध है? यदि हाँ, तो क्या उसे समझाया जा सकता है?
- क्या प्रत्येक रेखा एक ही अक्ष के सापेक्ष मापी गई है, या कई y-अक्ष हैं?
यहाँ कुछ उपयोगी मल्टीलाइन और मल्टी-स्प्लाइन चार्ट के उदाहरण दिए गए हैं।
Alphabet की 2021 की वार्षिक रिपोर्ट व्यापक बाजार की तुलना में अपने स्टॉक प्रदर्शन को दिखाने के लिए मल्टी-स्प्लाइन चार्ट का उपयोग करती है। (स्रोत: Alphabet Investor Reporting)
लाइन चार्ट के जनक विलियम प्लेफेयर ने 1786 में ही इंग्लैंड के आयात और निर्यात की तुलना करने के लिए मल्टी-स्प्लाइन चार्ट का उपयोग किया था। रेखाओं के बीच ऊर्ध्वाधर अंतर उस वर्ष इंग्लैंड के बैलेंस ऑफ अकाउंट्स को दर्शाता है (स्रोत: Datylon)
एक सामान्य गलती यह है कि केवल सरसरी नज़र से मल्टीलाइन चार्ट देखकर निष्कर्ष निकाल लिया जाए कि दो स्वतंत्र रुझान आपस में संबंधित हैं। यही सहसंबंध बनाम कार्य-कारण की भ्रांति है, जिसे हमने डेटा डीमिस्टिफाइड शृंखला की पिछली प्रविष्टि में कवर किया है।
नीचे दिए गए उदाहरण में, कोई आसानी से यह निष्कर्ष निकाल सकता है कि स्विमिंग पूल में गिरकर डूबने वाले लोगों की संख्या और Nicolas Cage की फिल्मों की संख्या के बीच संबंध है।
भ्रामक सहसंबंधों से सावधान! (स्रोत: Tyler Vigen)
एरिया चार्ट
एरिया चार्ट दर्शाता है कि कोई संख्यात्मक मान कैसे आगे बढ़ रहा है—रेखा और x-अक्ष के बीच के क्षेत्र को शेड करके। यह लाइन चार्ट के समान होता है, फर्क केवल इतना कि हर रेखा के नीचे का क्षेत्र शेड किया जाता है।
एक एरिया चार्ट (स्रोत: Storytelling with Data)
आप ग्राफ के नीचे के क्षेत्र को समय के साथ डेटा शृंखला की संचयी मात्रा के रूप में तुलना कर सकते हैं। जब एक ही चार्ट पर कई एरिया चार्ट प्लॉट किए जाते हैं, तो आप समय के साथ कई उपश्रेणियों की तुलना कर सकते हैं।
एरिया चार्ट की उपयोगिता के बावजूद, आपको उनकी सीमाओं से अवगत रहना चाहिए। कई डेटा शृंखलाओं के सापेक्ष क्षेत्रों की तुलना करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, क्योंकि एरिया चार्ट जल्दी ही बहुत अव्यवस्थित हो सकते हैं।
स्टैक्ड एरिया चार्ट
स्टैक्ड एरिया चार्ट में कई एरिया चार्ट एक-दूसरे के ऊपर स्टैक किए जाते हैं। यह समय के साथ किसी डेटा शृंखला के विभाजन को ट्रैक करने में सबसे बेहतर होता है।
चित्र 8: एक स्टैक्ड बार चार्ट जो महामारी की घातकता को दर्शाता है (स्रोत: The Economist)
यह 2020 में महामारी के वास्तविक प्रभाव का अनुमान लगाने वाला एक स्टैक्ड एरिया चार्ट है। ऐसा करने के लिए, लेखक ने लोम्बार्डी में मृत्युदर के एक हिस्से को कोविड-19 के खाते में दर्शाने हेतु शेडेड क्षेत्र का उपयोग किया। गहरे रंग की छाया कोविड-19 से संबद्ध संचयी मौतों में उछाल पर ज़ोर देने के लिए उल्लेखनीय है, जो एक उपयोगी डेटा स्टोरीटेलिंग तकनीक है।
आज ही डेटा विज़ुअलाइज़ेशन शुरू करें
हमें उम्मीद है कि आपको डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का यह संक्षिप्त परिचय पसंद आया होगा। शृंखला की अगली प्रविष्टि में, हम ऐसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पर नज़र डालेंगे जो संबंधों को दर्शाते हैं। आज ही अपनी डेटा-लर्निंग यात्रा शुरू करने के लिए निम्न संसाधन देखें।
हमारी महीने भर चलने वाली डेटा डीमिस्टिफाइड शृंखला के भाग आठ में आपका स्वागत है। डेटा लिटरेसी मंथ के हिस्से के रूप में, यह शृंखला डेटा की दुनिया की प्रमुख अवधारणाओं को स्पष्ट करेगी, वे सवालों के जवाब देगी जो आप पूछने से हिचकते हों, और इस सफर में मज़ा भी रहेगा। यदि आप शुरुआत से शुरू करना चाहते हैं, तो शृंखला की हमारी पहली प्रविष्टि पढ़ें: डेटासेट क्या है?
इस सप्ताह, हम सामान्य डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और उनकी व्याख्या कैसे करें, इस पर चर्चा करेंगे। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को अक्सर डेटा साइंस का प्रवेश-द्वार कहा जाता है। यह ब्लॉग पोस्ट उन डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पर नज़र डालेगा जो किसी रुझान को दर्शाते हैं और उनकी व्याख्या कैसे करें।
वे विज़ुअलाइज़ेशन जो किसी रुझान को दर्शाते हैं
रुझानों को कैप्चर करना डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के सबसे उपयोगी अनुप्रयोगों में से एक है। इस अनुभाग के शेष भाग में, हम उन सबसे लोकप्रिय विज़ुअलाइज़ेशन को देखेंगे जो रुझानों को दर्शाते हैं—खासकर लाइन चार्ट, स्प्लाइन चार्ट, एरिया चार्ट, और उनके विविध रूप। आइए शुरू करते हैं!
लाइन चार्ट
एक लाइन चार्ट बिंदुओं की श्रृंखला को सीधी रेखा खंडों से जोड़ता है। लाइन चार्ट समय के साथ रुझानों को दिखाने के लिए आम तौर पर उपयोग किए जाते हैं। लाइन चार्ट सर्वत्र दिखते हैं। व्यवसाय राजस्व और लाभ जैसे व्यावसायिक मीट्रिक को समय के साथ दिखाने के लिए लाइन चार्ट का उपयोग करते हैं; वैज्ञानिक दो चर के बीच संबंध को दर्शाने के लिए लाइन चार्ट का उपयोग करते हैं।
2021 भर NFTs में रुचि बढ़ी, जनवरी 2022 में अधिकतम पर पहुँची, और फिर बिटकॉइन जैसी प्रमुख क्रिप्टोकरेंसी की कीमतों के साथ तेज़ी से गिर गई। (स्रोत: Statista)
लाइन चार्ट की व्याख्या सहज होती है। लाइन चार्ट पढ़ते समय इन बातों पर विचार करें:
हालाँकि, एक सावधानी—लाइन चार्ट पढ़ने वाला कोई भी व्यक्ति ऊर्ध्वाधर अक्ष पर ध्यान दे और देखें कि क्या यह शून्य से शुरू होता है या नहीं। जिन लाइन चार्ट का y-अक्ष शून्य से शुरू नहीं होता, वे छोटे परिवर्तनों को भी बड़े उतार-चढ़ाव की तरह दिखा सकते हैं।
शून्य से शुरू न होने वाला लाइन चार्ट दर्शकों को गुमराह करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है (स्रोत: Chad Skelton)
स्प्लाइन चार्ट
स्प्लाइन चार्ट एक लाइन चार्ट है जो डेटा बिंदुओं को जोड़ने के लिए सीधी रेखाओं के बजाय वक्रों का उपयोग करता है।
एक स्प्लाइन चार्ट जो पिछले 500 मिलियन वर्षों में पृथ्वी के तापमान में क्रमिक बदलाव दिखाता है (स्रोत: climate.gov)
स्प्लाइन चार्ट समय के साथ रुझानों को संप्रेषित करने में लाइन चार्ट के समान ही सक्षम है; यह चिकने और क्रमिक बदलावों को दिखाने में लाइन चार्ट से बेहतर है। उदाहरण के लिए, किसी स्टोर के मासिक राजस्व को स्प्लाइन चार्ट से प्लॉट कर यह बताया जा सकता है कि बिक्री महीने भर धीरे-धीरे होती है, किसी एक दिन में नहीं।
मल्टीलाइन या मल्टी-स्प्लाइन चार्ट
जैसा कि नाम से स्पष्ट है, एक मल्टीलाइन चार्ट में एक से अधिक लाइन चार्ट होते हैं, जिन्हें एक ही या अलग-अलग अक्षों पर प्लॉट किया जाता है। यह दो संबंधित चरों के रुझानों की तुलना करने में सहायक होता है। एक मल्टीलाइन चार्ट का विश्लेषण करते समय, चार्ट को ध्यान से देखें और इन बातों को समझने का प्रयास करें:
यहाँ कुछ उपयोगी मल्टीलाइन और मल्टी-स्प्लाइन चार्ट के उदाहरण दिए गए हैं।
Alphabet की 2021 की वार्षिक रिपोर्ट व्यापक बाजार की तुलना में अपने स्टॉक प्रदर्शन को दिखाने के लिए मल्टी-स्प्लाइन चार्ट का उपयोग करती है। (स्रोत: Alphabet Investor Reporting)
लाइन चार्ट के जनक विलियम प्लेफेयर ने 1786 में ही इंग्लैंड के आयात और निर्यात की तुलना करने के लिए मल्टी-स्प्लाइन चार्ट का उपयोग किया था। रेखाओं के बीच ऊर्ध्वाधर अंतर उस वर्ष इंग्लैंड के बैलेंस ऑफ अकाउंट्स को दर्शाता है (स्रोत: Datylon)
एक सामान्य गलती यह है कि केवल सरसरी नज़र से मल्टीलाइन चार्ट देखकर निष्कर्ष निकाल लिया जाए कि दो स्वतंत्र रुझान आपस में संबंधित हैं। यही सहसंबंध बनाम कार्य-कारण की भ्रांति है, जिसे हमने डेटा डीमिस्टिफाइड शृंखला की पिछली प्रविष्टि में कवर किया है।
नीचे दिए गए उदाहरण में, कोई आसानी से यह निष्कर्ष निकाल सकता है कि स्विमिंग पूल में गिरकर डूबने वाले लोगों की संख्या और Nicolas Cage की फिल्मों की संख्या के बीच संबंध है।
भ्रामक सहसंबंधों से सावधान! (स्रोत: Tyler Vigen)
एरिया चार्ट
एरिया चार्ट दर्शाता है कि कोई संख्यात्मक मान कैसे आगे बढ़ रहा है—रेखा और x-अक्ष के बीच के क्षेत्र को शेड करके। यह लाइन चार्ट के समान होता है, फर्क केवल इतना कि हर रेखा के नीचे का क्षेत्र शेड किया जाता है।
एक एरिया चार्ट (स्रोत: Storytelling with Data)
आप ग्राफ के नीचे के क्षेत्र को समय के साथ डेटा शृंखला की संचयी मात्रा के रूप में तुलना कर सकते हैं। जब एक ही चार्ट पर कई एरिया चार्ट प्लॉट किए जाते हैं, तो आप समय के साथ कई उपश्रेणियों की तुलना कर सकते हैं।
एरिया चार्ट की उपयोगिता के बावजूद, आपको उनकी सीमाओं से अवगत रहना चाहिए। कई डेटा शृंखलाओं के सापेक्ष क्षेत्रों की तुलना करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, क्योंकि एरिया चार्ट जल्दी ही बहुत अव्यवस्थित हो सकते हैं।
स्टैक्ड एरिया चार्ट
स्टैक्ड एरिया चार्ट में कई एरिया चार्ट एक-दूसरे के ऊपर स्टैक किए जाते हैं। यह समय के साथ किसी डेटा शृंखला के विभाजन को ट्रैक करने में सबसे बेहतर होता है।
चित्र 8: एक स्टैक्ड बार चार्ट जो महामारी की घातकता को दर्शाता है (स्रोत: The Economist)
यह 2020 में महामारी के वास्तविक प्रभाव का अनुमान लगाने वाला एक स्टैक्ड एरिया चार्ट है। ऐसा करने के लिए, लेखक ने लोम्बार्डी में मृत्युदर के एक हिस्से को कोविड-19 के खाते में दर्शाने हेतु शेडेड क्षेत्र का उपयोग किया। गहरे रंग की छाया कोविड-19 से संबद्ध संचयी मौतों में उछाल पर ज़ोर देने के लिए उल्लेखनीय है, जो एक उपयोगी डेटा स्टोरीटेलिंग तकनीक है।
आज ही डेटा विज़ुअलाइज़ेशन शुरू करें
हमें उम्मीद है कि आपको डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का यह संक्षिप्त परिचय पसंद आया होगा। शृंखला की अगली प्रविष्टि में, हम ऐसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पर नज़र डालेंगे जो संबंधों को दर्शाते हैं। आज ही अपनी डेटा-लर्निंग यात्रा शुरू करने के लिए निम्न संसाधन देखें।