Tableau में क्वाड्रंट विश्लेषण

किसी भी डेटा साइंस प्रोजेक्ट की रीढ़ एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस (EDA) है। किसी भी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर मॉडल बनाने और डेटासेट को ट्रेन करने से पहले, यह आवश्यक है कि डेटासेट की पड़ताल की जाए ताकि यह समझ मिल सके कि उसमें क्या है।

मशहूर सुपरस्टोर डेटासेट पर विचार करें। यह डेटा संयुक्त राज्य अमेरिका के एक सुपरस्टोर का है और इसमें उत्पादों, बिक्री, मुनाफे आदि की जानकारी है, जिसका उपयोग आप इस काल्पनिक कंपनी के भीतर सुधार के लिए प्रमुख क्षेत्रों की पहचान करने में कर सकते हैं। पहला कदम होगा डेटासेट को इम्पोर्ट करना और उसे एक्सप्लोर करना। आप डेटा यहाँ से डाउनलोड कर सकते हैं।

EDA के लिए Python

आइए Python का उपयोग करके डेटासेट इम्पोर्ट करें और उसे एक्सप्लोर करें। यदि आप Python में डेटा को देखना और साफ करना सीखना चाहते हैं, तो DataCamp का Cleaning Data in Python कोर्स करें।

import pandas as pd  
import numpy as np
superstore_data = pd.read_excel('Sample-Superstore .xls',header = 3)  
superstore_data.head()संचालित द्वारा

डेटाफ्रेम डेटासेट की पहली पाँच पंक्तियाँ दिखाता है, जिनमें अलग-अलग गुण हैं। हम यह भी देख सकते हैं कि क्या कोई मिसिंग वैल्यू हैं और अलग-अलग कॉलम कौन से हैं:

superstore_data.info()संचालित द्वारा

ऊपर दी गई जानकारी से पता चलता है कि कोई नल वैल्यू नहीं हैं और कुल 9994 रिकॉर्ड हैं। विज़ुअलाइज़ेशन भी EDA का एक महत्वपूर्ण भाग है क्योंकि यह बेहतर परिप्रेक्ष्य देता है। हम Sales और Profit के बीच एक स्कैटर प्लॉट बना सकते हैं, लेकिन क्या मौजूदा स्कैटर प्लॉट को ऐसे और संशोधित करने का कोई तरीका है जिससे हमें अधिक जानकारी मिले? जानकारी को विज़ुअलाइज़ करने का एक ऐसा ही तरीका है क्वाड्रंट चार्ट। आइए अगले कुछ सेक्शनों में इसके बारे में और समझें और अपना एक चार्ट बनाएं।

क्वाड्रंट विश्लेषण चार्ट

यदि आप डेटा साइंस ईकोसिस्टम का हिस्सा हैं, तो आपने Gartner का Magic Quadrant (MQ) जरूर सुना होगा। ये MQ कई टेक्नोलॉजी कंपनियों के मार्केट रिसर्च और विश्लेषण वाली रिपोर्ट्स की एक श्रृंखला हैं। वास्तव में, ये इस क्षेत्र में सबसे अधिक प्रत्याशित और बहुप्रतीक्षित रिपोर्ट्स में से एक हैं। यहाँ Analytics and Business Intelligence Platforms के लिए 2019 Magic Quadrant है, जो दिखाता है कि Tableau और PowerBI अग्रणी हैं।

क्वाड्रंट चार्ट तकनीकी रूप से एक स्कैटर प्लॉट होता है जिसे चार समान भागों या क्वाड्रंट्स में विभाजित किया जाता है, इसलिए इसका नाम पड़ा। क्वाड्रंट एनालिसिस चार्ट डेटा को अलग-अलग क्वाड्रंट्स में प्रदर्शित करता है ताकि कुछ विशेषताओं के आधार पर यह पहचानना आसान हो जाए कि कौन-से डेटा पॉइंट एक जैसे हैं और कौन-से अलग।

Tableau में क्वाड्रंट चार्ट बनाना

Tableau आज उद्योग में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला एक शानदार डेटा एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन टूल है। Tableau की आसानी इसकी ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस से आती है। परिणामस्वरूप, यह अनेक प्रकार के प्लॉट्स बनाना बहुत आसान और सहज बनाता है, और क्वाड्रंट चार्ट उन्हीं में से एक है।

पूर्वापेक्षाएँ

यह ट्यूटोरियल Tableau, इसकी विशेषताओं और इसका उपयोग करके विश्लेषण करने से कुछ परिचय मानकर चलता है। यदि आप बिल्कुल शुरुआती हैं, तो सुझाव है कि आप निम्नलिखित लेख देखें, जो Tableau का उत्कृष्ट परिचय है:

Tableau के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

Tableau वातावरण

इस ट्यूटोरियल में, हम Tableau Public के साथ काम करेंगे, जो Tableau का पूरी तरह निःशुल्क ऑफरिंग है। Tableau Public संस्करण आधिकारिक वेबसाइट से डाउनलोड करें। इंस्टॉलेशन निर्देशों का पालन करें, और यदि Tableau आइकन पर क्लिक करने पर नीचे दी गई स्क्रीन दिखाई दे, तो आप तैयार हैं।

डेटा सोर्स से कनेक्ट करना

हम वही सुपरस्टोर डेटासेट उपयोग करेंगे जिसका ऊपर वर्णन किया गया था। यदि आपने डेटासेट डाउनलोड नहीं किया है, तो आप इसे यहाँ पा सकते हैं।

• कंप्यूटर से Tableau वर्कस्पेस में डेटा इम्पोर्ट करें।
• Sheets टैब के अंतर्गत तीन शीट्स दिखेंगी: Orders, People, और Returns। हालांकि, हम केवल Orders डेटा पर ध्यान देंगे। Orders शीट पर डबल-क्लिक करें, और यह स्प्रेडशीट की तरह खुल जाएगी।
• हम देखते हैं कि डेटा की पहली तीन पंक्तियाँ थोड़ी अलग दिखती हैं और वांछित फॉर्मेट में नहीं हैं। इसे सुधारने के लिए हम Sheets टैब के अंतर्गत मौजूद Data Interpreter का उपयोग करेंगे। इस पर क्लिक करने से हमें अच्छी तरह फ़ॉर्मैटेड शीट मिलती है।

स्कैटर प्लॉट बनाना

मान लीजिए हम देखना चाहते हैं कि Discount का Superstore के Profit से क्या संबंध है, और कौन-से उत्पाद दूसरे की तुलना में अधिक लाभदायक हैं। पहला कदम Discount और Profit Ratio के बीच एक साधारण स्कैटरप्लॉट बनाना है। Profit Ratio सिर्फ Profit फ़ील्ड की तुलना में बेहतर समझ देता है, और चूँकि यह मूल डेटाबेस में मौजूद नहीं है, हम इसे बनाएँगे।

• एक नया वर्कशीट खोलें और नीचे दिए गए फ़ॉर्मूला का उपयोग करके Profit Ratio नाम का नया calculated field बनाएँ।

  sum([Profit])/sum([Sales])संचालित द्वारा

• Discount को Columns में और Profit Ratio को Rows में ड्रैग करें। अंत में, Sub Category को Colors Shelf पर ड्रैग करें। Discount के Measure को Sum से बदलकर Average कर दें। आपको अलग-अलग उत्पादों के अनुसार रंगा हुआ एक स्कैटर प्लॉट मिलेगा।

पैरामीटर्स बनाना

अब जबकि हमारे पास एक बेसिक स्कैटर प्लॉट है, समय है उन दो पैरामीटर्स को बनाने का जो क्वाड्रंट्स की गणना का आधार होंगे। हमारे मामले में, हम Discount Parameter और Profit Ratio Parameter बनाएँगे, जो क्रमशः Discount और Profit Ratio फ़ील्ड्स से व्युत्पन्न होंगे।

Discount Parameter

Discount फ़ील्ड पर क्लिक करें > Create > Parameter और नीचे दिए चित्र के अनुसार मान भरें। Current Value को अपने चुने हुए डेटा पॉइंट पर सेट करें (इस उदाहरण में, 0.2)।

Profit Ratio Parameter

उपर्युक्त चरणों को Profit Ratio फ़ील्ड के लिए दोहराएँ।

वर्कशीट में अब Parameters नाम की एक नई हेडिंग दिखाई दे रही है, जहाँ हमारे दोनों calculated पैरामीटर्स दिखते हैं।

रेफरेंस लाइनों को जोड़ना

Tableau में रेफरेंस लाइन किसी ग्राफ़ में एक ऊर्ध्वाधर या क्षैतिज रेखा होती है जो एक संदर्भ बिंदु को दर्शाती है। उदाहरण के लिए, Sales चार्ट पर खींची गई रेफरेंस लाइन उच्च और निम्न बिक्री बिंदुओं के बीच आसानी से अंतर कर सकती है। हम दो रेफरेंस लाइनें बनाएँगे, प्रत्येक अक्ष के लिए एक।

• Profit Ratio axis (y) पर राइट-क्लिक करें और Add Reference Line चुनें।
• Reference line का Value Profit Ratio Parameter पर सेट करें।
• अन्य फ़ील्ड्स को उनके डिफ़ॉल्ट मानों पर छोड़ें और OK पर क्लिक करें।
• Avg Discount axis (x) पर राइट-क्लिक करें और Add Reference Line चुनें।
• Reference line का Value Avg Discount Parameter पर सेट करें।
• अन्य फ़ील्ड्स को उनके डिफ़ॉल्ट मानों पर छोड़ें और OK पर क्लिक करें।

हर क्वाड्रंट को रंग असाइन करना

अब हमारे पास चार क्वाड्रंट हैं, लेकिन हर क्वाड्रंट में डेटा पॉइंट्स यादृच्छिक रूप से रंगे हुए हैं, जो यह देखने में मदद नहीं करता कि कौन-सा डेटा पॉइंट किस क्वाड्रंट में आता है। हम एक सरल कैलकुलेशन लिख सकते हैं जो उनके क्वाड्रंट के आधार पर डेटा पॉइंट को रंग असाइन करता है, यानी UPPER RIGHT, UPPER LEFT, BOTTOM RIGHT, या BOTTOM LEFT।

• Analysis पर क्लिक करें > Create calculated field और फ़ील्ड का नाम Quadrant Color रखें।

• नीचे दी गई फ़ॉर्मूला दर्ज करें:

  IF AVG([Discount]) >= [Discount Parameter]  
  AND [Profit Ratio] > [Profit Ratio Parameter] THEN 'UPPER RIGHT'  
  ELSEIF AVG([Discount]) < [Discount Parameter]   
  AND [Profit Ratio] > [Profit Ratio Parameter] THEN 'UPPER LEFT'  
  ELSEIF AVG([Discount]) >[Discount Parameter]   
  AND [Profit Ratio] < [Profit Ratio Parameter] THEN 'BOTTOM RIGHT'  
  ELSE 'BOTTOM LEFT'  
  ENDसंचालित द्वारा

  संचालित द्वारा

• वर्तमान में डेटा पॉइंट्स Sub-category के अनुसार रंगे गए हैं। हालांकि, हम उन्हें उनके संबंधित क्वाड्रंट के अनुसार रंगना चाहते हैं। बस Sub-Category फ़ील्ड को Detail कार्ड पर और Quadrant Color फ़ील्ड को color पर ड्रैग करें। तुरंत सभी डेटा पॉइंट्स अब उस क्वाड्रंट के अनुसार रंगे जाते हैं जिसमें वे आते हैं। भरे हुए सर्किल पाने के लिए Shape को circle में बदलें और आकार व टूलटिप प्रेफरेंसेज़ को उपयुक्त रूप से समायोजित करें।

तो यहाँ हमारे पास एक अमेरिकी सुपरस्टोर के Discount और Profit Ratio का क्वाड्रंट विश्लेषण है। ग्राफ़ से यह स्पष्ट है कि जो उत्पाद Bottom Right में आते हैं वे सबसे कम मुनाफा देने वाले उत्पाद हैं, जबकि Upper Left में आने वाले सबसे अधिक लाभदायक हैं।

डायनेमिक क्वाड्रंट चार्ट बनाना

ऊपर दिए गए चार्ट में क्वाड्रंट्स तय हैं और केवल लिंक्ड रेफरेंस लाइनों के मान बदलने पर ही बदले जा सकते हैं। क्या होगा यदि हम अलग-अलग थ्रेशहोल्ड्स के साथ प्रयोग करना चाहें ताकि रियल-टाइम में देख सकें कि उत्पाद अपने क्वाड्रंट्स कैसे बदलते हैं? यह वास्तव में संभव है और इसे डायनेमिक क्वाड्रंट चार्ट कहा जाता है, जिसे Actions के माध्यम से हासिल किया जाता है।

Actions

Actions Tableau में एक फीचर है जो हमें डेटा में इंटरैक्टिविटी जोड़ने देता है। इस फीचर की मदद से, हम अपनी विज़ुअलाइज़ेशन के साथ उन्हें चुनकर, क्लिक करके या उन पर होवर करके इंटरैक्ट कर सकते हैं। Actions किसी विज़ुअलाइज़ेशन में निम्नलिखित कार्य कर सकते हैं:

अब निम्नलिखित चरणों के साथ एक वर्कशीट एक्शन सेट करें:

• Worksheet>Actions पर जाएँ और Change Parameter एक्शन जोड़ें। ऐसा इसलिए क्योंकि हम ऐसा एक्शन बनाना चाहते हैं जो पैरामीटर्स को उसी अनुसार बदले।

• अगले चरण में, एक्शन का नाम Update Discount Parameter रखें और संबंधित Target Parameter और Value चुनें, जो इस मामले में क्रमशः Discount Parameter और AVG(Discount) होंगे।

• इसी तरह, Update Profit Ratio Parameter नाम से एक और एक्शन बनाएँ।

अब, जैसे ही आप किसी डेटा पॉइंट पर क्लिक करते हैं, वह क्वाड्रंट का केंद्र बन जाता है। इस प्रकार अब आपको एक डायनेमिक क्वाड्रंट चार्ट मिलता है, और आप आसानी से देख सकते हैं कि Profit Ratio और Discount के मान बदलने से उत्पादों की क्वाड्रंट में स्थिति कैसे बदलती है।

निष्कर्ष

इस लेख में, हमने सीखा कि किसी स्कैटर प्लॉट को एक इंटरैक्टिव क्वाड्रंट चार्ट में कैसे बदला जाए। आमतौर पर यह डेटा का सामान्य अवलोकन पाने और क्वाड्रंट चार्ट के साथ काम करते समय वस्तुओं की समानता और असमानता को समझने में मदद करता है। यहाँ से, आप आगे R या Python में सामान्य डेटा विश्लेषण कर सकते हैं ताकि आने वाले महीनों के लिए कुछ सेल्स फोरकास्टिंग करें और डेटा का विश्लेषण करें ताकि डेटासेट में वे महत्वपूर्ण फीचर्स पहचाने जा सकें जो वास्तव में बिक्री को बढ़ाते हैं।