Amazon QuickSight میں ریڈار چارٹ کا استعمال کرتے ہوئے ملٹی ویریٹیٹ ڈیٹا کو تصور کریں۔

AWS re:Invent 2022 میں، ہم نے دو نئے کی عام دستیابی کا اعلان کیا۔ ایمیزون کوئیک سائٹ بصری: چھوٹے ضرب اور ٹیکسٹ بکس. ہم QuickSight: ریڈار چارٹس میں ایک اور نیا بصری شامل کرنے کے لیے پرجوش ہیں۔ ریڈار چارٹس کے ساتھ، آپ QuickSight میں متعدد متغیرات میں دو یا زیادہ آئٹمز کا موازنہ کر سکتے ہیں۔

اس پوسٹ میں، ہم ریڈار چارٹس، اس کے استعمال کے کیسز، اور اسے ترتیب دینے کا طریقہ دریافت کرتے ہیں۔

ریڈار چارٹ کیا ہے؟

ریڈار چارٹس (اسپائیڈر چارٹس، پولر چارٹس، ویب چارٹس، یا اسٹار پلاٹ کے نام سے بھی جانا جاتا ہے) متوازی کوآرڈینیٹ چارٹ کی طرح ملٹی ویریٹیٹ ڈیٹا کو دیکھنے کا ایک طریقہ ہے۔ وہ ایک سے زیادہ عام متغیرات پر اقدار کے ایک یا زیادہ گروپوں کو پلاٹ کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ وہ ہر متغیر کے لیے ایک محور فراہم کرکے ایسا کرتے ہیں، اور یہ محور ایک مرکزی نقطہ کے گرد شعاعی طور پر ترتیب دیئے جاتے ہیں اور مساوی فاصلہ رکھتے ہیں۔ چارٹ کا مرکز کم از کم قدر کی نمائندگی کرتا ہے، اور کنارے محور پر زیادہ سے زیادہ قدر کی نمائندگی کرتے ہیں۔ ایک ہی مشاہدے سے حاصل ہونے والے ڈیٹا کو ہر ایک محور کے ساتھ پلاٹ کیا جاتا ہے اور ایک کثیرالاضلاع بنانے کے لیے جوڑا جاتا ہے۔ متعدد مشاہدات کو ایک ہی چارٹ میں متعدد کثیر الاضلاع دکھا کر رکھا جا سکتا ہے۔

مثال کے طور پر، HR مختلف محکموں جیسے سیلز، مارکیٹنگ، اور فنانس کے لیے مختلف میٹرکس جیسے کام/زندگی کا توازن، تنوع، جامعیت، ترقی کے مواقع، اور اجرت کے لیے ملازمین کے اطمینان کے اسکور کا موازنہ کرنا چاہتا ہے۔ جیسا کہ مندرجہ ذیل ریڈار چارٹ میں دکھایا گیا ہے، ہر ملازم میٹرک محور بناتا ہے جس میں ہر شعبہ کی نمائندگی انفرادی سیریز سے ہوتی ہے۔

ریڈار چارٹس کا موازنہ کرنے کا ایک اور مؤثر طریقہ یہ ہے کہ کسی دیے گئے شعبہ کا اوسط یا بنیادی قدر سے موازنہ کیا جائے۔ مثال کے طور پر، سیلز ڈپارٹمنٹ بنیادی لائن کے مقابلے میں کم معاوضہ محسوس کرتا ہے، لیکن کام/زندگی کے توازن پر اعلی درجے پر ہے۔

ریڈار چارٹس کب استعمال کریں۔

ریڈار چارٹس ایک بہترین آپشن ہیں جب جگہ ایک رکاوٹ ہے اور آپ ایک کمپیکٹ اسپیس میں متعدد گروپس کا موازنہ کرنا چاہتے ہیں۔ ریڈار چارٹس درج ذیل کے لیے بہترین استعمال ہوتے ہیں۔

• ملٹی ویریٹ ڈیٹا کا تصور کرنا، جیسے مختلف اعدادوشمار میں کاروں کا موازنہ کرنا جیسے مائلیج، زیادہ سے زیادہ رفتار، انجن کی طاقت، اور ڈرائیونگ کی خوشی
• تقابلی تجزیہ (عام متغیرات کی فہرست میں دو یا زیادہ اشیاء کا موازنہ)
• اسپاٹ آؤٹ لیرز اور مشترکات

متوازی کوآرڈینیٹ کے مقابلے میں، ریڈار چارٹس اس وقت مثالی ہوتے ہیں جب اشیاء کے چند گروپوں کا موازنہ کیا جائے۔ آپ کو بہت زیادہ متغیرات کو ظاہر نہ کرنے کا بھی خیال رکھنا چاہئے، جو چارٹ کو بے ترتیبی اور پڑھنا مشکل بنا سکتا ہے۔

ریڈار چارٹ کے استعمال کے معاملات

ریڈار چارٹس میں صنعت کے استعمال کے کیسز کی وسیع اقسام ہیں، جن میں سے کچھ درج ذیل ہیں:

• کھیلوں کے تجزیات - انتخاب کے معیار کے لیے کارکردگی کے مختلف پیرامیٹرز میں کھلاڑیوں کی کارکردگی کا موازنہ کریں۔
• حکمت عملی - مختلف پیرامیٹرز، جیسے رابطہ مرکز، دعوے، بڑے دعوے، اور دیگر کے درمیان مختلف ٹیکنالوجی کے اخراجات کا موازنہ اور پیمائش کریں۔
• سیلز - مختلف پیرامیٹرز میں سیلز کے نمائندوں کی کارکردگی کا موازنہ کریں جیسے سودے بند، اوسط ڈیل سائز، خالص نئے کسٹمر کی جیت، کل آمدنی، اور پائپ لائن میں سودے
• مراکز کال کریں - کال سینٹر کے عملے کی کارکردگی کا مختلف جہتوں میں عملے کی اوسط سے موازنہ کریں۔
• HR - تنوع، کام/زندگی کے توازن، فوائد اور مزید کے لحاظ سے کمپنی کے سکور کا موازنہ کریں۔
• صارف کی تحقیق اور کسٹمر کی کامیابی - پروڈکٹ کے مختلف حصوں میں صارفین کے اطمینان کے اسکورز کا موازنہ کریں۔

مختلف ریڈار چارٹ کنفیگریشنز

آئیے درج ذیل کو استعمال کرتے ہوئے ٹیم کے اندر عملے کی کارکردگی کو دیکھنے کی ایک مثال استعمال کریں۔ نمونہ ڈیٹا. مقصد مختلف خصوصیات جیسے مواصلات، کام کے معیار، پیداواری صلاحیت، تخلیقی صلاحیت، انحصار، وقت کی پابندی، اور تکنیکی مہارتوں کی بنیاد پر ملازمین کی کارکردگی کا موازنہ کرنا ہے، جس کا اسکور 0-10 کے درمیان ہوتا ہے۔

اپنے تجزیے میں ریڈار چارٹ شامل کرنے کے لیے، بصری سلیکٹر سے ریڈار چارٹ کا آئیکن منتخب کریں۔

آپ کے استعمال کے معاملے اور ڈیٹا کی ساخت کی بنیاد پر، آپ مختلف طریقوں سے ریڈار چارٹس کو ترتیب دے سکتے ہیں۔

قدر بطور محور (ڈیٹا سیٹ سے UC1 اور 2 ٹیب)

اس منظر نامے میں، تمام خصوصیات (مواصلات، انحصار، اور اسی طرح) کو اقدامات کے طور پر بیان کیا گیا ہے، اور ملازم کو ڈیٹاسیٹ میں ایک جہت کے طور پر بیان کیا گیا ہے۔

اس ڈیٹا کو ریڈار چارٹ میں دیکھنے کے لیے، تمام متغیرات کو گھسیٹیں۔ اقدار فیلڈ کنواں اور Employee فیلڈ رنگ اچھی طرح سے میدان.

زمرہ بطور محور (ڈیٹا سیٹ سے UC1 اور 2 ٹیب)

اسی ڈیٹا کو دیکھنے کا دوسرا طریقہ سیریز اور محور کی ترتیب کو ریورس کرنا ہے، جہاں ہر معیار کو ایک سیریز کے طور پر دکھایا جاتا ہے اور ملازمین محور پر دکھائے جاتے ہیں۔ اس کے لیے گھسیٹیں۔ Employee فیلڈ قسم اچھی طرح سے فیلڈ اور تمام خصوصیات قدر اچھی طرح سے میدان.

رنگ کے ساتھ محور کے طور پر زمرہ (ڈیٹا سیٹ سے UC3 ٹیب)

ہم ایک ہی استعمال کے معاملے کو ایک مختلف ڈیٹا ڈھانچے کے ساتھ تصور کر سکتے ہیں، جہاں تمام خوبیوں اور ملازمین کو ایک جہت اور اسکورز کو قدروں کے طور پر بیان کیا گیا ہے۔

اس استعمال کے معاملے کو حاصل کرنے کے لیے، اس فیلڈ کو گھسیٹیں جسے آپ محور کے طور پر دیکھنا چاہتے ہیں۔ قسم کو فیلڈ اور انفرادی سیریز رنگ میدان ہمارے معاملے میں، ہم نے انتخاب کیا۔ Qualities ہمارے محور کے طور پر، شامل کیا Score کرنے کے لئے قدر اچھی طرح سے فیلڈ، اور شامل کر کے ہر ملازم کے لیے اقدار کا تصور کیا۔ Employee کرنے کے لئے رنگ اچھی طرح سے میدان.

اسٹائلنگ ریڈار چارٹس

آپ درج ذیل فارمیٹنگ کے اختیارات کے ساتھ اپنے ریڈار چارٹس کو حسب ضرورت بنا سکتے ہیں۔

• سیریز کا انداز - آپ چارٹ کو لائن (پہلے سے طے شدہ) یا ایریا سیریز کے طور پر ظاہر کرنے کا انتخاب کر سکتے ہیں۔

• شروع کا زاویہ - پہلے سے طے شدہ طور پر، یہ 90 ڈگری پر سیٹ ہے، لیکن اگر آپ دستیاب رئیل اسٹیٹ کو بہتر طریقے سے استعمال کرنے کے لیے ریڈار چارٹ کو گھمانا چاہتے ہیں تو آپ ایک مختلف زاویہ کا انتخاب کر سکتے ہیں۔

• بھرنے کا علاقہ - یہ اختیار پلاٹ کے علاقے کے لیے طاق/جفت رنگ کا اطلاق کرتا ہے۔

• گرڈ شکل - گرڈ کی شکل کے لیے دائرے یا کثیرالاضلاع کے درمیان انتخاب کریں۔

خلاصہ

اس پوسٹ میں، ہم نے دیکھا کہ ریڈار چارٹس آپ کو مختلف متغیرات میں اشیاء کو دیکھنے اور ان کا موازنہ کرنے میں کس طرح مدد کر سکتے ہیں۔ ہم نے مختلف کنفیگریشنز کے بارے میں بھی سیکھا جن کی مدد سے ریڈار چارٹس اور اسٹائلنگ کے اختیارات آپ کو اس کی شکل و صورت کو اپنی مرضی کے مطابق بنانے میں مدد کرتے ہیں۔

ہم آپ کو دریافت کرنے کی ترغیب دیتے ہیں۔ ریڈار چارٹ اور اپنی رائے کے ساتھ ایک تبصرہ چھوڑیں۔

---

مصنف کے بارے میں

بھوپندر چڈا Amazon QuickSight کے لیے ایک سینئر پروڈکٹ مینیجر ہے جس کی توجہ ویژولائزیشن اور فرنٹ اینڈ کے تجربات پر ہے۔ وہ BI، ڈیٹا ویژولائزیشن اور کم کوڈ/نو کوڈ کے تجربات کے بارے میں پرجوش ہے۔ QuickSight سے پہلے وہ Inforiver کے لیڈ پروڈکٹ مینیجر تھے، جو زمین سے ایک انٹرپرائز BI پروڈکٹ بنانے کے لیے ذمہ دار تھے۔ بھوپندر نے اپنے کیریئر کا آغاز پری سیلز میں کیا، اس کے بعد مشاورت میں ایک چھوٹا سا ٹمٹم اور پھر XViz کے لیے PM، جو کہ ویژولائزیشن پروڈکٹ کا اضافہ ہے۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/visualize-multivariate-data-using-a-radar-chart-in-amazon-quicksight/