Wizualizuj wielowymiarowe dane za pomocą wykresu radarowego w Amazon QuickSight

Na AWS re:Invent 2022 ogłosiliśmy ogólną dostępność dwóch nowych Amazon QuickSight wizualizacje: małe wielokrotności i pola tekstowe. Cieszymy się, że możemy dodać kolejny nowy element wizualny do QuickSight: mapy radarowe. Dzięki wykresom radarowym możesz porównać dwa lub więcej elementów w wielu zmiennych w QuickSight.

W tym poście przyjrzymy się wykresom radarowym, przypadkom ich użycia i sposobom ich konfiguracji.

Co to jest wykres radarowy?

Wykresy radarowe (znane również jako wykresy pająkowe, wykresy biegunowe, wykresy sieciowe lub wykresy gwiezdne) to sposób wizualizacji danych wielowymiarowych, podobny do wykresu współrzędnych równoległych. Służą do wykreślenia jednej lub więcej grup wartości dla wielu wspólnych zmiennych. Robią to, zapewniając oś dla każdej zmiennej, a osie te są rozmieszczone promieniowo wokół centralnego punktu i równomiernie rozmieszczone. Środek wykresu reprezentuje wartość minimalną, a krawędzie reprezentują wartość maksymalną na osi. Dane z pojedynczej obserwacji są wykreślane wzdłuż każdej osi i łączone w celu utworzenia wielokąta. Wiele obserwacji można umieścić na jednym wykresie, wyświetlając wiele wielokątów.

Rozważmy na przykład dział HR, który chce porównać wynik satysfakcji pracowników dla różnych działów, takich jak sprzedaż, marketing i finanse, z różnymi wskaźnikami, takimi jak równowaga między życiem zawodowym a prywatnym, różnorodność, integracja, możliwości rozwoju i płace. Jak pokazano na poniższym wykresie radarowym, każdy wskaźnik pracowników tworzy oś, a każdy dział jest reprezentowany przez indywidualne serie.

Innym skutecznym sposobem porównywania wykresów radarowych jest porównanie danego działu z wartością średnią lub bazową. Na przykład dział sprzedaży czuje się mniej wynagradzany w porównaniu z punktem odniesienia, ale zajmuje wysoką pozycję pod względem równowagi między życiem zawodowym a prywatnym.

Kiedy używać wykresów radarowych

Wykresy radarowe to świetna opcja, gdy przestrzeń jest ograniczona i chcesz porównać wiele grup na niewielkiej przestrzeni. Wykresy radarowe najlepiej nadają się do:

• Wizualizacja wielowymiarowych danych, takich jak porównywanie samochodów na podstawie różnych statystyk, takich jak przebieg, maksymalna prędkość, moc silnika i przyjemność z jazdy
• Analiza porównawcza (porównanie dwóch lub więcej elementów z listy wspólnych zmiennych)
• Dostrzegaj wartości odstające i wspólne

W porównaniu ze współrzędnymi równoległymi, mapy radarowe są idealne, gdy istnieje kilka grup elementów do porównania. Należy również uważać, aby nie wyświetlać zbyt wielu zmiennych, co może sprawić, że wykres będzie wyglądał na zagracony i trudny do odczytania.

Przypadki użycia wykresów radarowych

Wykresy radarowe mają wiele różnych zastosowań w branży, z których niektóre są następujące:

• Analityka sportowa – Porównaj wyniki sportowców w różnych parametrach wydajności dla kryteriów wyboru
• Strategia – Porównuj i mierz różne koszty technologii między różnymi parametrami, takimi jak contact center, roszczenia, masowe roszczenia i inne
• Obroty – Porównaj wydajność przedstawicieli handlowych w różnych parametrach, takich jak zamknięte transakcje, średnia wielkość transakcji, wygrane netto nowych klientów, całkowity przychód i transakcje w przygotowaniu
• Centra telefoniczne – Porównaj wydajność pracowników call center ze średnią pracowników w różnych wymiarach
• HR – Porównaj wyniki firmy pod względem różnorodności, równowagi między życiem zawodowym a prywatnym, korzyściami i nie tylko
• Badania użytkowników i sukces klientów – Porównaj wyniki satysfakcji klientów w różnych częściach produktu

Różne konfiguracje wykresów radarowych

Użyjmy przykładu wizualizacji wydajności personelu w zespole, korzystając z poniższego przykładowe dane. Celem jest porównanie wydajności pracowników w oparciu o różne cechy, takie jak komunikacja, jakość pracy, produktywność, kreatywność, niezawodność, punktualność i umiejętności techniczne, w zakresie od 0 do 10.

Aby dodać wykres radarowy do analizy, wybierz ikonę wykresu radarowego z selektora wizualnego.

W zależności od przypadku użycia i struktury danych wykresy radarowe można konfigurować na różne sposoby.

Wartość jako oś (zakładka UC1 i 2 ze zbioru danych)

W tym scenariuszu wszystkie cechy (komunikacja, niezawodność itd.) są zdefiniowane jako miary, a pracownik jest zdefiniowany jako wymiar w zbiorze danych.

Aby zwizualizować te dane na wykresie radarowym, przeciągnij wszystkie zmienne do Wartości dobrze pole i Employee pole do Kolor pole dobrze.

Kategoria jako oś (zakładka UC1 i 2 ze zbioru danych)

Innym sposobem wizualizacji tych samych danych jest odwrócenie konfiguracji szeregów i osi, gdzie każda jakość jest wyświetlana jako seria, a pracownicy są wyświetlani na osi. W tym celu przeciągnij Employee pole do Kategoria Pole dobrze i wszystkie cechy do wartość pole dobrze.

Kategoria jako oś z kolorem (zakładka UC3 ze zbioru danych)

Możemy zwizualizować ten sam przypadek użycia z inną strukturą danych, w której wszystkie cechy i pracownicy są zdefiniowani jako wymiar, a wyniki jako wartości.

Aby osiągnąć ten przypadek użycia, przeciągnij pole, które chcesz wizualizować jako oś do Kategoria serie terenowe i indywidualne do Kolor pole. W naszym przypadku wybraliśmy Qualities jako naszą oś, dodał Score do wartość pole dobrze i zwizualizowałem wartości dla każdego pracownika, dodając Employee do Kolor pole dobrze.

Stylizacja wykresów radarowych

Możesz dostosować wykresy radarowe za pomocą następujących opcji formatowania:

• Styl serii – Możesz wybrać wyświetlanie wykresu jako linii (domyślnie) lub serii powierzchni

• Kąt początkowy – Domyślnie jest to ustawione na 90 stopni, ale możesz wybrać inny kąt, jeśli chcesz obrócić wykres radarowy, aby lepiej wykorzystać dostępną nieruchomość

• Wypełnij obszar – Ta opcja stosuje nieparzyste/parzyste kolorowanie obszaru kreślenia

• Kształt siatki – Wybierz między okręgiem a wielokątem dla kształtu siatki

Podsumowanie

W tym poście przyjrzeliśmy się, w jaki sposób wykresy radarowe mogą pomóc w wizualizacji i porównywaniu elementów w różnych zmiennych. Dowiedzieliśmy się również o różnych konfiguracjach obsługiwanych przez mapy radarowe i opcjach stylizacji, które pomogą Ci dostosować jego wygląd i sposób działania.

Zachęcamy do zwiedzania wykresy radarowe i zostaw komentarz ze swoją opinią.

---

O autorze

Bhupinder Czadha jest starszym menedżerem produktu w Amazon QuickSight, skupiającym się na wizualizacji i interfejsach. Pasjonuje się BI, wizualizacją danych i doświadczeniami low-code/no-code. Przed QuickSight był głównym menedżerem produktu w firmie Inforiver, odpowiedzialnym za zbudowanie od podstaw produktu BI dla przedsiębiorstw. Bhupinder rozpoczął swoją karierę w przedsprzedaży, po której nastąpił mały występ w konsultingu, a następnie PM dla xViz, dodatku do produktu wizualizacyjnego.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/visualize-multivariate-data-using-a-radar-chart-in-amazon-quicksight/