الرسوم البيانية الشريطية

بيانات الرسم البياني للتمثيلات المرئية هذه على هيئة أشرطة رأسية أو أفقية حيث يتناسب طول الأشرطة مع القيم التي تمثلها. تقارن مجموعات البيانات باستخدام مقياس وسمة واحدة.

أفضل استخدام للرسم البياني الشريطي العمودي لإظهار التغييرات الكبيرة. يمكن للرسم البياني الشريطي الأفقي أن يجعل تسميات النص أسهل في القراءة من الرسم البياني الشريطي القياسي، خاصة إذا كانت التسميات طويلة.

على سبيل المثال، استخدم رسمًا بيانيًا شريطيًا رأسيًا أو أفقيًا لمقارنة الكمية المطلوبة عبر الفئات الفرعية المختلفة للمنتج.

بالنسبة للرسم البياني الشريطي الرأسي، استخدم قياسًا مثل الكمية المطلوبة من أجل القيم (المحور ص) وسمة مثل فئة المنتج من أجل الفئة (المحور س).

بالنسبة للرسم البياني الشريطي الأفقي، استخدم الكمية المطلوبة من أجل القيم (المحور س) وفئة المنتج من أجل الفئة (المحور ص).

.png

تصور التمثيلات المرئية الشريطية المكدسة الأشرطة باستخدام فئتين بدلاً من فئة واحدة وأفضل استخدام لإظهار الأحجام الإجمالية للمجموعات. يمكنك تكوين تمثيلات مرئية شريطية مكدسة رأسية أو أفقية.

على سبيل المثال، استخدم رسمًا بيانيًا شريطيًا مكدسًا لمقارنة الكمية المطلوبة عبر فئات المنتجات المختلفة مع عرض طرق الشحن المستخدمة أيضًا.

بالنسبة للرسم البياني الشريطي المكدس الرأسي، استخدم مقياسًا مثل الكمية المطلوبة من أجل القيم (المحور ص)، وسمة مثل فئة المنتج من أجل الفئة (المحور س)، وسمة أخرى مثل طريقة الشحن من أجل اللون.

بالنسبة للرسم البياني الشريطي المكدس الأفقي، استخدم الكمية المطلوبة من أجل القيم (المحور س) وفئة المنتج من أجل الفئة (المحور ص) وطريقة الشحن من أجل اللون.

في هذه الأمثلة، تقوم محاور القيم بعرض القيم الرقمية للكمية المطلوبة للإشارة إلى القيمة المطلقة لكل فئة منتج حسب طرق الشحن. تعرض الأشرطة فئات المنتجات وتمثل الألوان الموجودة داخل الأشرطة طرق الشحن.

.png

يعمل التمثيل المرئي الشريطي المكدس 100% على توزيع قيم النسبة المئوية لنقطة البيانات النسبية لتساوي طول الشريط بأكمله. البيانات التي تحتوي على قيم سالبة تمتد إلى الشريط أسفل خط القاعدة بقيمة 0%. يمكنك تكوين تمثيلات مرئية شريطية مكدسة رأسية أو أفقية بنسبة 100%.

أحيانًا يكون هذا النوع من التمثيل المرئي أسهل في الفهم من رسم شريطي مكدس عادي حيث قد يكون من الصعب رؤية تكوين الأشرطة الصغيرة.

على سبيل المثال، استخدم رسمًا بيانيًا شريطيًا مكدسًا بنسبة 100% لمقارنة الكمية المطلوبة عبر فئات المنتجات المختلفة مع عرض طريقة الشحن المستخدمة أيضًا.

بالنسبة لرسم شريطي مكدس رأسي 100%، استخدم قياسًا مثل الكمية المطلوبة للقيم (المحور ص)، وسمة مثل فئة المنتج للفئة (المحور س)، وسمة أخرى مثل طريقة الشحن للون.

بالنسبة لرسم شريطي مكدس أفقي 100%، استخدم الكمية المطلوبة للقيم (المحور س) وفئة المنتج للفئة (المحور ص) وطريقة الشحن للون.

في هذا المثال، على غرار الرسوم البيانية الشريطية المكدسة، تعرض الأشرطة فئات المنتجات وتمثل الألوان الموجودة داخل الأشرطة طرق الشحن. ومع ذلك، تعرض محاور القيم النسب المئوية من 0 إلى 100 للإشارة إلى تكوين كل فئة منتج حسب طرق الشحن. في فئة المنتج "الأثاث"، فإن طريقة الشحن "شاحنة التسليم" تمثل 46% من الكمية المطلوبة، و "الشحن الجوي السريع" 7%، و"الشحن الجوي العادي" 47%.

.png

مخططات ميكو

في Oracle Analytics، يمكنك أيضًا استخدام تمثيل مرئي شريطي مكدس 100% لتكوين مخطط ميكو.

توضح لك هذه المادة التعليمية كيفية إنشاء مخطط ميكو: المادة التعليمية.

على سبيل المثال، في رسم بياني شريطي مكدس رأسي 100% يقارن تكاليف المبيعات والشحن عبر فئات المنتجات المختلفة وطرق الشحن، ثم استخدم خصائص الفجوة بين الأشرطة وحجم الشريط لتحويلها إلى مخطط ميكو. في جزء القواعد، استخدم المبيعات من أجل القيم (المحور ص) وتكلفة الشحن من أجل الحجم (العرض). استخدم فئات المنتجات في الفئة (المحور س) وطريقة الشحن في اللون. في علامة تبويب "الخصائص العامة"، استخدم خاصية الفجوة بين الأشرطة لإزالة المسافة بين الأشرطة وحدد خيار تطبيق على المكدس لخاصية حجم الشريط لجعل المقاطع في كل شريط بنفس العرض.

.png

رسم بياني مجمع يعرض أنواعًا مختلفة من البيانات بطرق مختلفة، وكلها في الرسم البياني نفسه. في Oracle Analytics، يمكنك استخدام الرسوم البيانية الشريطية والخطية والمساحية والمبعثرة في تمثيل مرئي مجمع.

يقوم الرسم البياني المتراكب بتمكين مخططات توليفة متقدمة مع تجربة نحوية متعددة الطبقات. في Oracle Analytics، يمكنك استخدام الرسوم البيانية الشريطية والشريطية المكدسة والخطية والمساحية والفئة والفئة المكدسة. يمكنك تكوين خصائص متعددة للطبقات المختلفة للتأكد من مسح رسم بياني متراكب باستخدام الخصائص في علامة تبويب طبقات البيانات في جزء الخصائص.

على سبيل المثال، قم بتكوين رسم بياني متراكب يستخدم رسمًا بيانيًا شريطيًا مكدسًا لعرض الكمية المطلوبة عبر مقاطع العملاء المختلفة حسب فئة المنتج ورسمًا بيانيًا خطيًا لعرض تكلفة الشحن.

استخدم عمود "مقطع العميل" في الفئة (المحور س) وهو عنصر عام. ثم اختر التمثيل المرئي الشريطي المكدس للطبقة الأولى واستخدم الكمية المطلوبة للقيم (المحور ص) وفئة المنتج للون. أضف طبقة أخرى بتمثيل مرئي خطي واستخدم تكلفة الشحن للقيم (المحور ص). يعرض التمثيل المرئي الرسم البياني الشريطي المكدس والرسم البياني الخطي معًا كواحد.

.png

توضح لك هذه المادة التعليمية كيفية تكوين مخطط متراكب باستخدام رسم بياني شريطي ورسم بياني خطي: المادة التعليمية.

يقارن مخطط الفراشة قياسين جنبًا إلى جنب على طول خط رأسي. يمثل الجانب الأيسر من الخط الرأسي القياس الأول على المحور س ويمثل الجانب الأيمن من الخط الرأسي القياس الثاني على المحور س. لمقارنة المقاييس، حدد سمة عامة.

على سبيل المثال، استخدم مخطط الفراشة لمقارنة أرقام الأرباح والمبيعات للفئات الفرعية للمنتج. استخدم قياسين مثل الربح والمبيعات للقيم (المحور س) وسمة مثل الفئة الفرعية للمنتج للفئة (المحور ص).

في هذا المثال، تمثل الأشرطة الموجودة على يسار الخط الرأسي في التمثيل المرئي الربح وتمثل الأشرطة الموجودة على اليمين المبيعات.

.png

يمكنك تكوين المقياس للقياسات على المحور الأفقي لاستخدام نفس مستويات الدقة أو مستويات مختلفة منها. استخدم خاصية مزامنة المقاييس للتمثيل المرئي.

يعرض التمثيل المرئي المتدرج كيف تتغير القيمة على مدار الوقت، ويستخدم المحاور س وص وع لعرض القيم الوسيطة، كما يفيد في العروض التقديمية التنفيذية.

على سبيل المثال، استخدم مخططًا متدرجًا لرؤية تكوين الربح مع مرور الوقت وكيف تسهم فئات المنتجات المختلفة في التغييرات. استخدم قياسًا مثل الربح من أجل القيم (المحور ص) وعمود تاريخ مثل تاريخ الطلب (السنة) من أجل الفئة (المحور س) وسمة مثل فئة المنتج من أجل التفاصيل.

في هذا المثال، تعرض الأشرطة الملونة المختلفة الزيادات والانخفاضات في الربح لفئات المنتجات وتظهر الأشرطة الطويلة التي تلمس المحور العمودي الإجماليات لكل سنة.

.png

يعرض التمثيل المرئي للرسم المربع مجموعة من البيانات الرقمية خلال الأرباع ويتعرف على القيم الشاذة. يحتوي المربع على الأرباع الثلاثة في المدى الربيعي (IQR) ويمثل متوسط 50% من البيانات، وتمثل النقاط القيم الشاذة. حد البيانات هو 10,000 صف.

على سبيل المثال، استخدم رسم مربع لرؤية توزيع المدن عبر المبيعات.

بالنسبة لرسم مربع رأسي، استخدم مقياسًا مثل المبيعات من أجل القيم (المحور ص) وسمة مثل المدينة من أجل التفاصيل (المربع).

بالنسبة لقسم مربع أفقي، استخدم المبيعات لأجل القيم (المحور س) والمدينة لأجل التفاصيل (مربع).

.png