Amazon QuickSight में रडार चार्ट का उपयोग करके बहुभिन्नरूपी डेटा की कल्पना करें

AWS re:Invent 2022 में, हमने दो नए की सामान्य उपलब्धता की घोषणा की अमेज़न क्विकसाइट दृश्य: छोटे गुणक और टेक्स्ट बॉक्स. हम QuickSight में एक और नया दृश्य जोड़ने के लिए उत्साहित हैं: रडार चार्ट। रडार चार्ट के साथ, आप QuickSight में दो या दो से अधिक आइटमों की कई चरों में तुलना कर सकते हैं।

इस पोस्ट में, हम रडार चार्ट, इसके उपयोग के मामलों और एक को कॉन्फ़िगर करने के तरीके का पता लगाते हैं।

राडार चार्ट क्या है?

रडार चार्ट (स्पाइडर चार्ट, पोलर चार्ट, वेब चार्ट या स्टार प्लॉट के रूप में भी जाना जाता है) समानांतर निर्देशांक चार्ट के समान बहुभिन्नरूपी डेटा की कल्पना करने का एक तरीका है। उनका उपयोग कई सामान्य चरों पर मूल्यों के एक या अधिक समूहों को प्लॉट करने के लिए किया जाता है। वे प्रत्येक चर के लिए एक अक्ष प्रदान करके ऐसा करते हैं, और इन अक्षों को एक केंद्रीय बिंदु के चारों ओर रेडियल रूप से व्यवस्थित किया जाता है और समान रूप से स्थान दिया जाता है। चार्ट का केंद्र न्यूनतम मूल्य का प्रतिनिधित्व करता है, और किनारे अक्ष पर अधिकतम मूल्य का प्रतिनिधित्व करते हैं। एकल अवलोकन से प्राप्त डेटा को प्रत्येक अक्ष के साथ प्लॉट किया जाता है और एक बहुभुज बनाने के लिए जोड़ा जाता है। एकाधिक बहुभुज प्रदर्शित करके एक ही चार्ट में एकाधिक प्रेक्षण रखे जा सकते हैं।

उदाहरण के लिए, मानव संसाधन पर विचार करें जो बिक्री, विपणन, और वित्त जैसे विभिन्न विभागों के लिए कर्मचारी संतुष्टि स्कोर की तुलना कार्य / जीवन संतुलन, विविधता, समावेशिता, विकास के अवसरों और मजदूरी जैसे विभिन्न मैट्रिक्स से करना चाहता है। जैसा कि निम्नलिखित रडार चार्ट में दिखाया गया है, प्रत्येक कर्मचारी मीट्रिक प्रत्येक विभाग के साथ व्यक्तिगत श्रृंखला द्वारा प्रतिनिधित्व किए जाने वाले अक्ष का निर्माण करता है।

रडार चार्ट की तुलना करने का एक अन्य प्रभावी तरीका किसी दिए गए विभाग की तुलना औसत या आधारभूत मान से करना है। उदाहरण के लिए, बिक्री विभाग को लगता है कि आधार रेखा की तुलना में कम मुआवजा दिया गया है, लेकिन कार्य/जीवन संतुलन पर उच्च स्थान रखता है।

रडार चार्ट का उपयोग कब करें

राडार चार्ट एक बढ़िया विकल्प है जब स्थान एक बाधा है और आप एक कॉम्पैक्ट स्थान में कई समूहों की तुलना करना चाहते हैं। निम्नलिखित के लिए रडार चार्ट का सबसे अच्छा उपयोग किया जाता है:

• बहुभिन्नरूपी डेटा की कल्पना करना, जैसे माइलेज, अधिकतम गति, इंजन की शक्ति और ड्राइविंग आनंद जैसे विभिन्न आँकड़ों में कारों की तुलना करना
• तुलनात्मक विश्लेषण (सामान्य चरों की सूची में दो या दो से अधिक वस्तुओं की तुलना करना)
• स्पॉट आउटलेयर और समानता

समानांतर निर्देशांक की तुलना में, रडार चार्ट आदर्श होते हैं जब तुलना करने के लिए वस्तुओं के कुछ समूह होते हैं। आपको यह भी ध्यान रखना चाहिए कि बहुत सारे वेरिएबल्स प्रदर्शित न हों, जो चार्ट को अव्यवस्थित और पढ़ने में कठिन बना सकते हैं।

रडार चार्ट उपयोग के मामले

रडार चार्ट में उद्योग उपयोग के मामलों की एक विस्तृत विविधता है, जिनमें से कुछ इस प्रकार हैं:

• खेल विश्लेषण - चयन मानदंडों के लिए विभिन्न प्रदर्शन मानकों में एथलीट प्रदर्शन की तुलना करें
• स्ट्रेटेजी - विभिन्न मापदंडों, जैसे संपर्क केंद्र, दावों, बड़े पैमाने पर दावों और अन्य के बीच विभिन्न प्रौद्योगिकी लागतों की तुलना करें और मापें
• बिक्री - बंद किए गए सौदों, औसत सौदे का आकार, शुद्ध नए ग्राहक जीत, कुल राजस्व और पाइपलाइन में सौदों जैसे विभिन्न मापदंडों पर बिक्री प्रतिनिधि के प्रदर्शन की तुलना करें
• कॉल सेंटर - विभिन्न आयामों में कर्मचारियों के औसत के विरुद्ध कॉल सेंटर के कर्मचारियों के प्रदर्शन की तुलना करें
• HR - विविधता, कार्य/जीवन संतुलन, लाभ, आदि के संदर्भ में कंपनी के स्कोर की तुलना करें
• उपयोगकर्ता अनुसंधान और ग्राहक सफलता - उत्पाद के विभिन्न भागों में ग्राहक संतुष्टि स्कोर की तुलना करें

विभिन्न रडार चार्ट विन्यास

आइए निम्नलिखित का उपयोग करते हुए एक टीम के भीतर कर्मचारियों के प्रदर्शन की कल्पना करने का एक उदाहरण देखें नमूना डेटा. लक्ष्य विभिन्न गुणों जैसे संचार, कार्य की गुणवत्ता, उत्पादकता, रचनात्मकता, निर्भरता, समय की पाबंदी और तकनीकी कौशल के आधार पर कर्मचारी के प्रदर्शन की तुलना करना है, जो 0-10 के स्कोर के बीच है।

अपने विश्लेषण में रडार चार्ट जोड़ने के लिए, विज़ुअल चयनकर्ता से रडार चार्ट आइकन चुनें।

आपके उपयोग के मामले और डेटा की संरचना के आधार पर, आप रडार चार्ट को विभिन्न तरीकों से कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।

अक्ष के रूप में मान (डेटासेट से UC1 और 2 टैब)

इस परिदृश्य में, सभी गुणों (संचार, निर्भरता, और इसी तरह) को उपायों के रूप में परिभाषित किया गया है, और कर्मचारी को डेटासेट में एक आयाम के रूप में परिभाषित किया गया है।

इस डेटा को रडार चार्ट में देखने के लिए, सभी चरों को इसमें खींचें मान क्षेत्र अच्छी तरह से और Employee को फ़ील्ड रंग क्षेत्र अच्छी तरह से।

अक्ष के रूप में श्रेणी (डेटासेट से UC1 और 2 टैब)

समान डेटा की कल्पना करने का दूसरा तरीका श्रृंखला और अक्ष विन्यास को उल्टा करना है, जहां प्रत्येक गुणवत्ता को एक श्रृंखला के रूप में प्रदर्शित किया जाता है और कर्मचारियों को अक्ष पर प्रदर्शित किया जाता है। इसके लिए खीचें Employee को फ़ील्ड वर्ग अच्छी तरह से क्षेत्र और सभी गुणों के लिए वैल्यू क्षेत्र अच्छी तरह से।

रंग के साथ अक्ष के रूप में श्रेणी (डेटासेट से UC3 टैब)

हम एक ही उपयोग के मामले को एक अलग डेटा संरचना के साथ देख सकते हैं, जहां सभी गुणों और कर्मचारियों को एक आयाम के रूप में और मूल्यों के रूप में स्कोर के रूप में परिभाषित किया गया है।

इस उपयोग के मामले को प्राप्त करने के लिए, उस फ़ील्ड को खींचें जिसे आप धुरी के रूप में देखना चाहते हैं वर्ग क्षेत्र और व्यक्तिगत श्रृंखला के लिए रंग मैदान। हमारे मामले में, हमने चुना Qualities हमारी धुरी के रूप में, जोड़ा गया Score को वैल्यू फील्ड अच्छी तरह से, और जोड़कर प्रत्येक कर्मचारी के लिए मूल्यों की कल्पना की Employee को रंग क्षेत्र अच्छी तरह से।

स्टाइलिंग रडार चार्ट

आप निम्न स्वरूपण विकल्पों के साथ अपने रडार चार्ट को अनुकूलित कर सकते हैं:

• सीरीज स्टाइल- आप चार्ट को एक रेखा (डिफ़ॉल्ट) या क्षेत्र श्रृंखला के रूप में प्रदर्शित करना चुन सकते हैं

• प्रारंभ कोण - डिफ़ॉल्ट रूप से, यह 90 डिग्री पर सेट है, लेकिन यदि आप उपलब्ध अचल संपत्ति का बेहतर उपयोग करने के लिए रडार चार्ट को घुमाना चाहते हैं तो आप एक अलग कोण चुन सकते हैं

• क्षेत्र भरें - यह विकल्प भूखंड क्षेत्र के लिए विषम/सम रंग लागू होता है

• ग्रिड आकार - ग्रिड आकार के लिए सर्कल या बहुभुज के बीच चुनें

सारांश

इस पोस्ट में, हमने देखा कि कैसे राडार चार्ट विभिन्न चरों में वस्तुओं की कल्पना और तुलना करने में आपकी सहायता कर सकते हैं। हमने राडार चार्ट और स्टाइलिंग विकल्पों द्वारा समर्थित विभिन्न कॉन्फ़िगरेशन के बारे में भी सीखा है, ताकि आप इसके रूप और अनुभव को अनुकूलित कर सकें।

हम आपको एक्सप्लोर करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं रडार चार्ट और अपनी प्रतिक्रिया के साथ एक टिप्पणी छोड़ दें।

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लेखक के बारे में

भूपिंदर चड्ढा अमेज़ॅन क्विकसाइट के लिए एक वरिष्ठ उत्पाद प्रबंधक है जो विज़ुअलाइज़ेशन और फ्रंट एंड अनुभवों पर केंद्रित है। वह बीआई, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और कम-कोड/नो-कोड अनुभवों के बारे में भावुक है। QuickSight से पहले वह Inforiver के प्रमुख उत्पाद प्रबंधक थे, जो जमीन से एक उद्यम BI उत्पाद बनाने के लिए जिम्मेदार थे। भूपिंदर ने अपने करियर की शुरुआत प्रीसेल्स में की, उसके बाद कंसल्टिंग में एक छोटा सा टमटम और फिर एक्सविज़ के लिए पीएम, एक ऐड ऑन विज़ुअलाइज़ेशन उत्पाद।

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• स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/visualize-multivariate-data-using-a-radar-chart-in-amazon-quicksight/