Co to jest wykres pierścieniowy? : Kompletny przewodnik

W świecie analityki danych interpretacja danych jest tak samo ważna, jak sama wstępna analiza. Po przeanalizowaniu danych wielu odbiorców może je zobaczyć na wiele różnych sposobów, ale jako analityk, Twoim zadaniem jest uświadomienie przełożonym, a nawet ogółowi społeczeństwa, kierunku, w którym wskazują dane.

Po prostu prezentowanie arkuszy kalkulacyjnych lub tekstu nigdy nie jest dobrym pomysłem, gdy chcesz wyjaśnić dane. Wymagana jest pomoc wizualna, która pomoże ci lepiej wyjaśnić twoje dane. Podkreśla to znaczenie reprezentacji obrazkowej w analizie danych.

Wykres pączkowy

Amon, najpopularniejszą metodą reprezentacji danych jest wykres pierścieniowy. Wykres pierścieniowy reprezentuje Twoje dane jako część całości. Jest to przede wszystkim okrąg z dużym uchwytem pośrodku. Wykres pierścieniowy jest zwykle używany do dzielenia określonego pola przez procent pokrycia. Może być również używany do liczb zamiast procentów, ale suma wszystkich sekcji wykresu pierścieniowego musi być czytelna dla widza.

Przeczytaj także Analiza biznesowa a analiza danych

Zalety wykresu pączkowego

Największą zaletą wykresu pierścieniowego jest to, że łatwo go narysować i zrozumieć. Wykres pierścieniowy jest jednym z najbardziej podstawowych typów reprezentacji danych. Kiedy chcesz wyjaśnić dominację określonej dziedziny w swojej analizie lub udział konkurentów w rynku, będziesz miał niewiele lepszych narzędzi niż wykres pierścieniowy. Ogólnie rzecz biorąc, większość programów do analizy danych umożliwia również zmianę kolejności wartości metryk na wykresie pierścieniowym, aby Twój punkt widzenia był jaśniejszy.

Ponadto wykres pierścieniowy daje wiele możliwości dostosowania projektu wykresu do projektu reszty prezentacji. Możesz wykonać go w różnych kolorach lub różnych odcieniach tego samego koloru.

Wykresy pierścieniowe są jednymi z najbardziej przyjaznych dla czytelnika rodzajów reprezentacji obrazkowych, z którymi możesz się spotkać. Nie zajmują dużo miejsca, jeśli zostaną umieszczone obok tekstu na stronie. Są również najbardziej oczywistym rodzajem przedstawienia obrazkowego. Nie potrzebują dodatkowego tekstu do wyjaśnienia. Czasami do wyjaśnienia wymagają nie więcej niż procentowy udział dominującej metryki.

Wady wykresu pączkowego

Ponieważ obrazowe przedstawienie danych stało się trójwymiarowe w ciągu ostatnich kilku lat, wiele różnych typów reprezentacji rozwinęło formy 3D. Jednak podczas analizy wykresu pierścieniowego w trzech wymiarach pojawia się pewna trudność. Ponadto wykres jest świetny, jeśli liczba metryk w Twojej dziedzinie jest niska, być może bliska jednocyfrowym.

Jednak gdy liczba sektorów na wykresie pierścieniowym wzrasta, zdolność użytkownika do zrozumienia wykresu spada. Ponadto nie ma zbyt wiele miejsca na wyjaśnienie, na wypadek gdyby niektóre z nich były wymagane, a do oznaczania wartości odstających należy użyć innych metod analizy danych.

Różnice między wykresem pierścieniowym a wykresem kołowym

Podstawową różnicą między wykresem pierścieniowym a wykresem kołowym jest ziejący otwór w środku wykresu pierścieniowego. Ta dziura może być wykorzystana do wyróżnienia pewnych punktów danych, takich jak suma wszystkich sektorów wykresu pierścieniowego. Dzięki temu wykres pierścieniowy może przedstawiać nieco więcej danych niż wykres kołowy. Dodatkowo wykres pierścieniowy może zawierać dwie różne serie danych w postaci dwóch koncentrycznych pierścieni. Nie jest to możliwe w przypadku wykresu kołowego.

Wniosek

Wykres pierścieniowy można uznać za rozwiniętą formę wykresu kołowego. Taki wykres może być niezwykle cenny w różnych kontekstach, takich jak reprezentacja udziału w rynku, rodzaje produktów, podtypy produktów w ramach tych typów itp.

Jeśli interesują Cię koncepcje nauki o danych, takie jak wykresy pierścieniowe, przejdź do uaktualnienia i zapisz się na niektóre z ich kursów z dziedziny nauki o danych. Kursy te są prowadzone przez niektóre z najlepszych uniwersytetów w Indiach i na świecie i umożliwiają zdobycie kwalifikacji, aby zapewnić przyszłą karierę naukowca danych.

Jeśli jesteś ciekawy, jak uczyć się nauki o danych, aby być przed szybkim postępem technologicznym, sprawdź program Executive PG UpGrad i IIIT-B w dziedzinie nauki o danych.