مجموعة شريط مقسمة في تحليلات البيانات: دليل كامل

الرسم البياني الشريطي المقسم مفهوم مألوف في تحليلات البيانات. لكن هل تعلم أساسياته؟

الرسوم البيانية هي واحدة من أكثر الطرق شيوعًا لتمثيل العلاقة بين البيانات ، خاصة تلك المعقدة للغاية والمتعددة للتوضيح المريح في مساحة ووقت محدود. مع الكم الهائل من المعلومات التي تم جمعها ومعالجتها من خلال تحليل البيانات ، من المناسب أن يكون لديك طريقة لتقديم تلك البيانات من أجل التفسير والاستدلال الدقيقين. يمنحنا تصور البيانات صورة واضحة لما تعنيه المعلومات من خلال إعطائها شكلًا مرئيًا من خلال المخططات والرسوم البيانية. ومن ثم ، تصبح البيانات أكثر قابلية للفهم للعقل البشري ويمكنها بسرعة تحديد الأنماط والاتجاهات والشذوذ ضمن مجموعات البيانات الكبيرة. إذا كنت مبتدئًا في تحليلات البيانات وعلوم البيانات ، فإن شهادات علم البيانات من upGrad يمكن أن تساعدك بالتأكيد على الغوص بشكل أعمق في عالم البيانات والتحليلات.

تعد القدرة على تقديم حجج مقنعة من خلال تصور البيانات إحدى الصفات البارزة لمهني متخصص في علوم البيانات. بينما هناك العديد من خيارات الرسم البياني والرسم البياني

يمكن للمرء أن يختار من بينها لتوضيح البيانات في سيناريوهات مختلفة ، ويحظى الرسم البياني الشريطي المقسم أو المخطط الشريطي المقسم باهتمام كبير بين محللي البيانات.

ستوجهك هذه المقالة إلى أساسيات الرسم البياني الشريطي المقسم ، وسبب استخدامه ، وأين يتم استخدامه ، ودورات upGrad Data Science التي يمكن أن تساعدك على إتقان المهارات المطلوبة لتكون محلل بيانات ناجحًا.

لكن أولاً ، دعنا نركز على الرسوم البيانية الشريطية.

الرسوم البيانية

من بين أنواع الرسوم البيانية / المخططات الأكثر استخدامًا ، يتكون المخطط الشريطي أو الرسم البياني الشريطي من سلسلة من الأشرطة التي تصور المقارنة بين فئات مختلفة من البيانات. تعد المخططات الشريطية من أكثر أنواع المخططات شيوعًا وعادة ما يسهل فهمها نظرًا لمعرفتها بها.

على الرغم من بساطة المخططات الشريطية ، إلا أن استخدامها محدود. قبل توضيح البيانات في مخطط شريطي ، من الضروري تقييم طبيعة البيانات وعدد المتغيرات المضافة إلى الرسم البياني. من الناحية المثالية ، تعد المخططات الشريطية خيارًا ممتازًا عندما نريد متابعة تطوير متغير واحد أو ربما متغيرين بمرور الوقت. يمكننا بالفعل استخدامها لمقارنة العديد من المتغيرات في شكل مخطط شريطي مجمع. ومع ذلك ، قد تؤدي مثل هذه المقارنات إلى تمثيل غير منظم قد يؤدي إلى الارتباك.

يوجد أدناه رسمان إيضاحيان - الأول عبارة عن مخطط شريطي بسيط (باستخدام متغير واحد) ، والمثال الثاني يوضح مخطط شريطي مجمع (باستخدام متغيرين). يوضح كلا الرسمين التوضيحيين تطور إيرادات الشركة خلال فترة معينة - وهو تطبيق نموذجي للمخططات الشريطية في سيناريوهات الشركة. يوضح المثال الثاني مقارنة إيرادات شركتين خلال إطار زمني معين.

شكل توضيحي 1 ( مصدر الصورة )

شكل توضيحي 2 ( مصدر الصورة )

الرسوم البيانية الشريطية المكدسة

على عكس المخطط الشريطي المجمع الذي يعرض الأشرطة جنبًا إلى جنب ، تقسم الرسوم البيانية الشريطية المكدسة الأشرطة إلى أقسام. تُستخدم الرسوم البيانية الشريطية المكدسة لإظهار كيفية تجزئة فئة أكبر إلى فئات أصغر وكيف يؤثر كل جزء على المبلغ الإجمالي. يتم تصنيف الأشرطة الموجودة في المخطط الشريطي المكدس إلى ترتيب تراكمي ، يمثل قيمًا مختلفة. يُظهر أحد المحاور القيم المنفصلة ، ويشير المحور الآخر إلى الأشرطة المتغيرة بترتيب التراص. يتم استخدام ألوان مختلفة لإظهار الأجزاء المميزة للشريط بأكمله.

فيما يلي رسم توضيحي يصور مخطط شريطي مكدس: مصدر الصورة

رسم بياني شريطي مكدس ورسم شريطي مقسم

الرسوم البيانية الشريطية المكدسة من نوعين: الرسوم البيانية الشريطية المكدسة البسيطة والرسوم البيانية الشريطية المكدسة بنسبة 100٪.

• في الرسوم البيانية الشريطية المكدسة البسيطة ، يتم وضع كل قيمة للقطاع بعد السابقة. ومن ثم ، فإن القيمة الإجمالية للشريط هي مجموع كل قيم المقطع. وبالتالي ، تعد الرسوم البيانية الشريطية المكدسة البسيطة رائعة لمقارنة المبلغ الإجمالي بكل مجموعة / شريط مقسم.
• الرسم البياني الشريطي المكدس 100٪ أو الرسم البياني الشريطي المقسم هو رسم بياني شريطي مكدس حيث تضيف الأشرطة المقسمة ما يصل إلى 100٪. بمعنى آخر ، تُظهر الأشرطة المكدسة النسبة المئوية لسلاسل البيانات المتعددة ، ويكون إجمالي كل شريط مكدس دائمًا 100٪. لذلك ، من الضروري التأكد من أن كل شريط يمثل 100٪ أثناء إنشاء مخطط شريطي مجزأ. وإلا ، سيصبح مخططًا شريطيًا بسيطًا مكدسًا.

تُظهر المخططات الشريطية المكدسة علاقة جزء إلى كامل ويمكنها حتى إظهار كيفية تغير الأجزاء بمرور الوقت. يوجد أدناه رسم توضيحي بسيط لمخطط شريطي مجزأ يوضح كيف تتغير حصة السوق للمنتج كل عام. يتمثل أحد العيوب المهمة في مثل هذه المخططات الشريطية المقسمة في أنه في حين أنه من السهل مقارنة سلسلة البيانات الأولى (بجوار المحور الرأسي في الرسم التوضيحي أدناه) ، إلا أنه من الصعب مقارنة المجموعات اللاحقة لأنها غير محاذية لخط أساسي مشترك.

مصدر الصورة

احصل على شهادة علوم البيانات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

سيوضح الرسم التوضيحي التالي بشكل أكبر الاختلاف التشريحي بين مخطط شريطي بسيط مكدس ومخطط شريطي مجزأ:

مصدر الصورة

نقاط يجب تذكرها أثناء إنشاء مخطط شريطي مقسم

• كل من المخططات الشريطية المكدسة والمجزأة لها تمثيل ثنائي الأبعاد بمحورين - أحدهما يعرض الفئات ، والآخر يعرض القيم العددية. لا يحتوي المحور الذي يمثل الفئات على مقياس للإشارة إلى أنه يشير إلى مجموعات متنافية (على سبيل المثال ، الشركات والسنوات وما إلى ذلك). لكن المحور ذو القيم العددية له مقياس بوحدات القياس المقابلة.
• يمكن توجيه الأشرطة عموديًا أو أفقيًا. تنقسم كل فئة رئيسية إلى شرائح ، حيث يمثل كل جزء فئات فرعية لمتغير فئوي ثان.
• يوضح ارتفاع أو طول المقاطع المستطيلة كمية كل فئة فرعية ومكدسة من طرف إلى طرف رأسياً أو أفقيًا.
• يمثل الطول أو الارتفاع النهائي لكل شريط المبلغ الإجمالي في كل فئة رئيسية (100٪ في المخططات الشريطية المقسمة).
• يجب تمثيل الفئات الفرعية المتكافئة بنفس اللون.
• يجب ترك بعض المساحة بين أشرطة الفئات الرئيسية للإشارة إلى أنها تمثل مجموعات منفصلة.

إيجابيات وسلبيات المخططات الشريطية المقسمة

يعد المخطط الشريطي المقسم أداة مفيدة لتصور البيانات. يتميز بالبساطة المتأصلة في الرسم البياني الشريطي ولكنه يجد تطبيقًا في العديد من عمليات تحليل البيانات. ومع ذلك ، فإنه يحتوي على العديد من العيوب ، والتي تقصر استخدامه على سيناريوهات محددة لتحليل البيانات.

فيما يلي إيجابيات وسلبيات المخططات الشريطية المجزأة:

الايجابيات:

• من السهل جدًا فهم تكوين البيانات الفئوية.
• إنهم يصورون التغييرات الجزئية مع مرور الوقت.
• يمكنهم تمثيل فئات متعددة وسلاسل بيانات في مساحة مضغوطة.

سلبيات:

• يصبح من الصعب القراءة مع زيادة المقاطع في كل شريط.
• تصبح مقارنة المقاطع مع بعضها البعض أمرًا صعبًا نظرًا لعدم توافقها مع خط أساس مشترك.
• نظرًا لأن الأشرطة المكدسة يتم تطبيعها إلى 100٪ ، يتم فقد بُعد القيمة المطلقة.

المضي قدمًا: أثبت مستقبل حياتك المهنية مع upGrad

upGrad هي عبارة عن منصة تعليم عالي عبر الإنترنت تقدم برامج ودورات ذات صلة بالصناعة. مع وجود أكثر من 40.000 متعلم مدفوع الأجر منتشرين في 85 دولة ، ساعد ابتكار upGrad في الجمع بين أحدث التقنيات والممارسات التعليمية أكثر من 500.000 متخصص عامل في مجالات تخصصهم.

إليك ما تقدمه ميزة upGrad للمتعلمين:

• منهج تعليمي مرن ومناهج ذات صلة بالصناعة مع إرشاد صناعي مخصص ومشروع صناعي عملي عملي وجلسات مباشرة مع أعضاء هيئة التدريس والخبراء.
• شبكات نظير إلى نظير ، ومنتديات حل الشك ، وفرص التواصل.
• أعضاء هيئة التدريس من الجامعات والشركات الرائدة
• فريق متخصص من المرشدين
• نهج يحركها النتائج
• 360 درجة المساعدة المهنية

شهادة PG التنفيذية من upGrad في علوم البيانات ودرجة الماجستير في علوم البيانات هما برنامجان منظمان جيدًا سيساعدكان في الحصول على فهم قوي للمهارات والمعرفة المطلوبة للازدهار في وظائف علوم البيانات. لكل برنامج امتيازاته التي يقدمها ، ولكن كلاهما مصمم لتوفير تجربة تعليمية تفاعلية تتوافق مع أحدث معايير الصناعة. من خلال المشاريع العملية ذات الصلة بالصناعة ، يمكن لحاملي الشهادات أن يطمئنوا إلى أنهم سيكونون مستعدين لمواجهة سوق العمل المليء بالتحديات والمنافسة باستمرار والذي يتطلب تطوير مهني مستمر. علاوة على ذلك ، تعد البرامج فرصة فريدة للتواصل مع متخصصي علوم البيانات في جميع قطاعات الصناعة.

يسلط الضوء على شهادة PG في برنامج علوم البيانات :

• مدة الدورة سبعة أشهر بتنسيق كامل عبر الإنترنت.
• مصممة خصيصا للمهنيين العاملين.
• شهادة الدراسات العليا من IIIT بنغالور.
• يغطي لغات وأدوات البرمجة مثل Excel و Python و Tableau و MySQL.
• أكثر من 300 ساعة من المحتوى مع أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، وأكثر من 20 جلسة مباشرة ، وست مهام ترميز.

درجة الماجستير في علوم البيانات من الجامعة الدولية للعلوم التطبيقية ، ألمانيا

يسلط الضوء على البرنامج:

• مدة الدورة 24 شهرًا (السنة الأولى عبر الإنترنت والسنة الثانية في الحرم الجامعي في ألمانيا).
• الاعتماد المزدوج (برنامج PG التنفيذي من IIIT-B ودرجة الماجستير من IU ، ألمانيا) وشهادة NASSCOM.
• لا يشترط اختبار IELTS للمتعلمين upGrad.
• تغطية شاملة لأكثر من 14 أداة وبرنامج.
• أكثر من 500 ساعة من المحتوى مع أكثر من 60 دراسة حالة ومشروعًا ، وأكثر من 20 جلسة مباشرة ، و 25 1: 8 جلسات تدريب مع خبراء الصناعة.

ختاما

تعد معرفة كيفية إنشاء مخطط شريطي مقسم أمرًا ضروريًا لتحليلات البيانات ، خاصةً إذا كنت مبتدئًا وبدأت للتو في تقنيات تصور البيانات. يمكن إنشاء مثل هذه الرسوم البيانية بسهولة في Excel ولا تتطلب أي معرفة متقدمة بالأدوات والبرامج المعقدة. أولاً ، من الضروري أن يكون لديك فكرة واضحة عن البيانات التي تعمل بها وما إذا كانت تتناسب مع تمثيل مخطط شريطي مقسم.

نظرًا لأن السوق العالمية المحتملة للبيانات الضخمة وتحليلات الأعمال تظهر اتجاهات واعدة للمستقبل ، فمن الآمن اعتبار أن الحياة المهنية في علوم البيانات مليئة بالإمكانيات. لذا ، قم بالتسجيل في upGrad وابدأ التعلم مع الأفضل!