Amazon QuickSight-এ একটি রাডার চার্ট ব্যবহার করে মাল্টিভেরিয়েট ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করুন

AWS re:Invent 2022 এ, আমরা দুটি নতুনের সাধারণ উপলব্ধতা ঘোষণা করেছি অ্যামাজন কুইকসাইট ভিজ্যুয়াল: ছোট গুণিতক এবং টেক্সট বক্স. আমরা QuickSight-এ আরেকটি নতুন ভিজ্যুয়াল যোগ করতে পেরে উত্তেজিত: রাডার চার্ট। রাডার চার্টের সাথে, আপনি QuickSight-এ একাধিক ভেরিয়েবল জুড়ে দুই বা ততোধিক আইটেমের তুলনা করতে পারেন।

এই পোস্টে, আমরা রাডার চার্ট, এর ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং কীভাবে একটি কনফিগার করতে হয় তা অন্বেষণ করি।

রাডার চার্ট কি?

রাডার চার্ট (স্পাইডার চার্ট, পোলার চার্ট, ওয়েব চার্ট বা স্টার প্লট নামেও পরিচিত) হল একটি সমান্তরাল স্থানাঙ্ক চার্টের মতো মাল্টিভেরিয়েট ডেটা কল্পনা করার একটি উপায়। এগুলি একাধিক সাধারণ ভেরিয়েবলের উপর এক বা একাধিক গ্রুপের মানের প্লট করতে ব্যবহৃত হয়। তারা প্রতিটি ভেরিয়েবলের জন্য একটি অক্ষ প্রদান করে এটি করে এবং এই অক্ষগুলি একটি কেন্দ্রীয় বিন্দুর চারপাশে রেডিয়ালিভাবে সাজানো হয় এবং সমানভাবে ফাঁক করা হয়। চার্টের কেন্দ্রটি সর্বনিম্ন মানকে উপস্থাপন করে এবং প্রান্তগুলি অক্ষের সর্বোচ্চ মানকে উপস্থাপন করে। একটি একক পর্যবেক্ষণের ডেটা প্রতিটি অক্ষ বরাবর প্লট করা হয় এবং একটি বহুভুজ গঠনের জন্য সংযুক্ত করা হয়। একাধিক বহুভুজ প্রদর্শন করে একাধিক পর্যবেক্ষণ একটি একক চার্টে স্থাপন করা যেতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, কর্ম/জীবনের ভারসাম্য, বৈচিত্র্য, অন্তর্ভুক্তি, বৃদ্ধির সুযোগ এবং মজুরির মতো বিভিন্ন মেট্রিকের সাথে বিক্রয়, বিপণন এবং অর্থের মতো বিভিন্ন বিভাগের জন্য কর্মচারী সন্তুষ্টির স্কোর তুলনা করতে চায় HR বিবেচনা করুন। নিম্নলিখিত রাডার চার্টে দেখানো হয়েছে, প্রতিটি কর্মচারী মেট্রিক অক্ষ গঠন করে যার প্রতিটি বিভাগ পৃথক সিরিজ দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হচ্ছে।

রাডার চার্ট তুলনা করার আরেকটি কার্যকর উপায় হল একটি প্রদত্ত বিভাগকে গড় বা বেসলাইন মানের সাথে তুলনা করা। উদাহরণ স্বরূপ, বিক্রয় বিভাগ বেসলাইনের তুলনায় কম ক্ষতিপূরণ বোধ করে, কিন্তু কর্ম/জীবনের ভারসাম্যের ক্ষেত্রে উচ্চ স্থান পায়।

কখন রাডার চার্ট ব্যবহার করবেন

রাডার চার্ট একটি দুর্দান্ত বিকল্প যখন স্থান একটি সীমাবদ্ধতা এবং আপনি একটি কমপ্যাক্ট স্পেসে একাধিক গ্রুপ তুলনা করতে চান। রাডার চার্ট নিম্নলিখিত জন্য সবচেয়ে ভাল ব্যবহার করা হয়:

• মাল্টিভেরিয়েট ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা, যেমন মাইলেজ, সর্বোচ্চ গতি, ইঞ্জিন পাওয়ার এবং ড্রাইভিং আনন্দের মতো বিভিন্ন পরিসংখ্যান জুড়ে গাড়ির তুলনা করা
• তুলনামূলক বিশ্লেষণ (সাধারণ ভেরিয়েবলের তালিকা জুড়ে দুই বা ততোধিক আইটেমের তুলনা)
• স্পট outliers এবং সাধারণতা

সমান্তরাল স্থানাঙ্কের তুলনায়, রাডার চার্টগুলি আদর্শ হয় যখন তুলনা করার জন্য আইটেমের কয়েকটি গ্রুপ থাকে। আপনাকে খুব বেশি ভেরিয়েবল প্রদর্শন না করার বিষয়েও সতর্ক থাকতে হবে, যা চার্টটিকে বিশৃঙ্খল দেখাতে পারে এবং পড়তে অসুবিধা হতে পারে।

রাডার চার্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে

রাডার চার্টে বিভিন্ন ধরণের শিল্প ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে, যার মধ্যে কয়েকটি নিম্নরূপ:

• ক্রীড়া বিশ্লেষণ - নির্বাচনের মানদণ্ডের জন্য বিভিন্ন পারফরম্যান্স পরামিতি জুড়ে ক্রীড়াবিদ পারফরম্যান্সের তুলনা করুন
• কৌশল - বিভিন্ন পরামিতি, যেমন যোগাযোগ কেন্দ্র, দাবি, ব্যাপক দাবি এবং অন্যান্যগুলির মধ্যে বিভিন্ন প্রযুক্তি খরচ তুলনা করুন এবং পরিমাপ করুন
• বিক্রয় - বিভিন্ন পরামিতি জুড়ে বিক্রয় প্রতিনিধিদের কর্মক্ষমতা তুলনা করুন যেমন ডিল বন্ধ, গড় ডিলের আকার, নেট নতুন গ্রাহক জয়, মোট আয় এবং পাইপলাইনে ডিল
• কল সেন্টার - কল সেন্টার কর্মীদের কর্মক্ষমতা বিভিন্ন মাত্রা জুড়ে কর্মীদের গড় সঙ্গে তুলনা করুন
• HR - বৈচিত্র্য, কাজ/জীবনের ভারসাম্য, সুবিধা এবং আরও অনেক কিছুর ক্ষেত্রে কোম্পানির স্কোর তুলনা করুন
• ব্যবহারকারী গবেষণা এবং গ্রাহক সাফল্য - পণ্যের বিভিন্ন অংশ জুড়ে গ্রাহক সন্তুষ্টি স্কোর তুলনা করুন

বিভিন্ন রাডার চার্ট কনফিগারেশন

আসুন নিম্নলিখিতটি ব্যবহার করে একটি দলের মধ্যে কর্মীদের কর্মক্ষমতা ভিজ্যুয়ালাইজ করার একটি উদাহরণ ব্যবহার করি নমুনা তথ্য. লক্ষ্য হল যোগাযোগ, কাজের গুণমান, উত্পাদনশীলতা, সৃজনশীলতা, নির্ভরযোগ্যতা, সময়ানুবর্তিতা এবং প্রযুক্তিগত দক্ষতার মতো বিভিন্ন গুণাবলীর উপর ভিত্তি করে কর্মচারীর কর্মক্ষমতা তুলনা করা, যার মধ্যে 0-10 স্কোর রয়েছে।

আপনার বিশ্লেষণে একটি রাডার চার্ট যোগ করতে, ভিজ্যুয়াল সিলেক্টর থেকে রাডার চার্ট আইকনটি বেছে নিন।

আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং ডেটা কীভাবে গঠন করা হয় তার উপর নির্ভর করে, আপনি বিভিন্ন উপায়ে রাডার চার্ট কনফিগার করতে পারেন।

অক্ষ হিসাবে মান (ডেটাসেট থেকে UC1 এবং 2 ট্যাব)

এই পরিস্থিতিতে, সমস্ত গুণাবলী (যোগাযোগ, নির্ভরযোগ্যতা, এবং তাই) পরিমাপ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, এবং কর্মচারীকে ডেটাসেটে একটি মাত্রা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়।

একটি রাডার চার্টে এই ডেটাটি কল্পনা করতে, সমস্ত ভেরিয়েবলকে টেনে আনুন মানগুলি ক্ষেত্র ভাল এবং Employee ক্ষেত্র Color ভাল ক্ষেত্র

অক্ষ হিসাবে বিভাগ (ডেটাসেট থেকে UC1 এবং 2 ট্যাব)

একই ডেটা কল্পনা করার আরেকটি উপায় হল সিরিজ এবং অক্ষ কনফিগারেশন বিপরীত করা, যেখানে প্রতিটি গুণমান একটি সিরিজ হিসাবে প্রদর্শিত হয় এবং কর্মচারীরা অক্ষে প্রদর্শিত হয়। এই জন্য, টেনে আনুন Employee ক্ষেত্র বিভাগ ক্ষেত্র ভাল এবং সব গুণাবলী মূল্য ভাল ক্ষেত্র

রঙ সহ অক্ষ হিসাবে বিভাগ (ডেটাসেট থেকে UC3 ট্যাব)

আমরা একটি ভিন্ন ডেটা কাঠামোর সাথে একই ব্যবহারের ক্ষেত্রে কল্পনা করতে পারি, যেখানে সমস্ত গুণাবলী এবং কর্মচারীদের একটি মাত্রা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় এবং মান হিসাবে স্কোরগুলিকে সংজ্ঞায়িত করা হয়।

এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে অর্জন করতে, আপনি যে ক্ষেত্রটিকে অক্ষ হিসাবে কল্পনা করতে চান সেটি টেনে আনুন৷ বিভাগ ক্ষেত্র এবং ব্যক্তিগত সিরিজ Color ক্ষেত্র আমাদের ক্ষেত্রে, আমরা বেছে নিয়েছি Qualities আমাদের অক্ষ হিসাবে, যোগ করা হয়েছে Score থেকে মূল্য ফিল্ড ভাল করে, এবং যোগ করে প্রতিটি কর্মচারীর জন্য মান কল্পনা করে Employee থেকে Color ভাল ক্ষেত্র

স্টাইলিং রাডার চার্ট

আপনি নিম্নলিখিত ফর্ম্যাটিং বিকল্পগুলির সাথে আপনার রাডার চার্টগুলি কাস্টমাইজ করতে পারেন:

• সিরিজ শৈলী - আপনি চার্টটিকে একটি লাইন (ডিফল্ট) বা এলাকা সিরিজ হিসাবে প্রদর্শন করতে বেছে নিতে পারেন

• শুরু কোণ - ডিফল্টরূপে, এটি 90 ডিগ্রিতে সেট করা আছে, তবে উপলব্ধ রিয়েল এস্টেটকে আরও ভালভাবে ব্যবহার করার জন্য আপনি যদি রাডার চার্টটি ঘোরাতে চান তবে আপনি একটি ভিন্ন কোণ চয়ন করতে পারেন

• এলাকা পূরণ করুন - এই বিকল্পটি প্লট এলাকার জন্য বিজোড়/জোড় রঙ প্রযোজ্য

• গ্রিড আকৃতি - গ্রিড আকৃতির জন্য বৃত্ত বা বহুভুজের মধ্যে চয়ন করুন

সারাংশ

এই পোস্টে, আমরা দেখেছি কিভাবে রাডার চার্ট আপনাকে বিভিন্ন ভেরিয়েবল জুড়ে আইটেমগুলিকে কল্পনা এবং তুলনা করতে সাহায্য করতে পারে। আমরা রাডার চার্ট এবং স্টাইলিং বিকল্পগুলি দ্বারা সমর্থিত বিভিন্ন কনফিগারেশন সম্পর্কেও শিখেছি যা আপনাকে এর চেহারা এবং অনুভূতি কাস্টমাইজ করতে সহায়তা করে।

আমরা আপনাকে অন্বেষণ করতে উত্সাহিত রাডার চার্ট এবং আপনার প্রতিক্রিয়া সঙ্গে একটি মন্তব্য করুন.

---

লেখক সম্পর্কে

ভূপিন্দর চাড্ডা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং সামনের দিকের অভিজ্ঞতার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে অ্যামাজন কুইকসাইটের একজন সিনিয়র প্রোডাক্ট ম্যানেজার। তিনি BI, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং লো-কোড/নো-কোড অভিজ্ঞতা সম্পর্কে উত্সাহী। QuickSight-এর আগে তিনি Inforiver-এর লিড প্রোডাক্ট ম্যানেজার ছিলেন, গ্রাউন্ড আপ থেকে একটি এন্টারপ্রাইজ BI প্রোডাক্ট তৈরির জন্য দায়ী। ভূপিন্দর তার কর্মজীবন শুরু করেন presales-এ, তারপরে পরামর্শে একটি ছোট গিগ এবং তারপর xViz-এর জন্য PM, একটি অ্যাড অন ভিজ্যুয়ালাইজেশন পণ্য।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/visualize-multivariate-data-using-a-radar-chart-in-amazon-quicksight/