أنواع التمثيلات المرئية التي تم تكوينها بواسطة المعلومات الدقيقة التلقائية

تقوم المعلومات الدقيقة التلقائية عدة أنواع من التمثيلات المرئية التي تقدم معلومات دقيقة محددة عن بياناتك. تستفيد كل من هذه التمثيلات المرئية من أعمدة مختلفة من بياناتك ويتم تصنيفها تبعًا لقيمة المعلومات الدقيقة في سياق بياناتك.

  • تقسيمات الأبعاد - تجمع هذه التمثيلات المرئية قيمة قياس لأعضاء متعددة لبُعد في بيانات. يتيح لك هذا نظرة عامة سريعة على كيفية توزيع القياس المحدد مقابل بُعد معين. يمكن أن يكون هذا القياس مقياسًا من مجموعة بياناتك، أو عدد السجلات، أو قيمة متوسطة للمقياس لكل سجل.



  • الجداول المحورية للمخطط الحراري - تجمع هذه التمثيلات المرئية قيمة قياس لتقاطعات بُعدين في بياناتك. تمثل كل خلية في الجدول المحوري تقاطعًا لأعضاء بُعدي D2 محددين. تساعك هذه التمثيلات المرئية على فهم مكان القيم الأعلى للقياس سريعًا بالنظر إلى الخلايا الأغمق في الجداول. يمكن أن تكون القياسات في هذا التمثيل المرئي مقياسًا من مجموعة بيانات، أو عدد السجلات، أو متوسط قيمة المقياس لكل سجل، أو نسبة تمثل أي من هذه الخيارات (ليكون الإجمالي العلوي الأيمن مساويًا لـ 100%).



  • أعلى 10 أفراد - يعرض هذا التمثيل المرئي أعلى الأعضاء في بُعد حسب قيمتها المتراجعة لقياس في مجموعة بياناتك. يعرض الشريط الأخير في هذا المخطط القيمة المتوسطة لقياس لكل الأعضاء الذين ليسوا ضمن أعلى تسعة. أي، القيمة المتوسطة لـ M1 لكل الأفراد الذين ليسوا ضمن أعلى تصنيف. تعرض هذه المعلومات مدى تقدم أعلى الأفراد مقارنة بالمتوسط لباقي العدد.

  • 80/20 - يعرض هذا التمثيل المرئي، لقياس معين، الوزن الترجيحي للسجلات في أعلى 20% من بياناتك من أصل إجمالي مجموعة البيانات. يتم حساب أعلى 20% تبعًا للصفوف التفصيلية في مجموعة بياناتك. يعرض الرسم البياني الدائري المجوف أهمية أعلى الأفراد في بياناتك لذلك القياس. تمثل الانحناءات في الرسم البياني الدائري المجوف خمس السجلات، أي الأجزاء المتتابعة من 20% من السجلات حسب عدد الصفوف المتراجع (أعلى 20% من الأفراد، متبوعًا بنسبة 20% التالية، وهكذا). يمثل حجم الانحناءات القيمة المجمعة الإجمالية للقياس لكل خمس.

  • باريتو - يعرض التمثيل المرئي لمخطط باريتو هذا كل عضو لبُعد (مجموعة الأعداد المتوسطة) مرتبًا حسب القيمة المتراجعة لقياس. يمثل كل شريط هذا القياس لعضو، ويمثل الخط النسبة التراكمية لقيمة القياس (بمجموع يصل إلى 1.0 = 100%) عند إضافة كل عضو بُعد تراكميًا. يساعد مخطط باريتو في تركيز الاهتمام على المناطق التي تقدم القيمة النسبية الأعلى أو التردد.

  • العناقيد والمخططات المبعثرة - يعرض التمثيل المرئي للرسم البياني للمخطط المبعثر كل أعضاء بُعد (مجموعة الأعداد المتوسطة) في شبكة بقياسين متميزين من بياناتك للمحاور. يتم تدريج كل قياس حسب متوسط قيمة الوحدة. يمثل الانتشار بين كل هذه السجلات والقيم الخارجية المحتملة معلومات دقيقة مثيرة للاهتمام عن أعضاء الأبعاد لديك. يمنحك هذا المخطط معلومات دقيقة سريعة في جودة ترابط مقياسين مع كل أعضاء B1، ويتيح لك فهم الأعضاء التي تقع في أي ربع بسهولة. يعرض متغير من المخطط المبعثر التجميع التلقائي لسجلاتك في عنقود في ست مجموعات متماسكة.



  • المخططات الشريطية باتجاهات بسيطة - يمثل هذا التمثيل المرئي تطور الاتجاهات لقياس على عمود الوقت في مجموعة بياناتك. يمكنه الكشف عن أنماط اتجاهات مثيرة للاهتمام مثل النمو أو التراجع. يمكن أن يكون هذا القياس مقياسًا من مجموعة بياناتك، أو عدد السجلات، أو قيمة متوسطة للمقياس لكل سجل. يمكن أن تعرض المعلومات الدقيقة نفسها مع سطر تنبؤ إضافي على الجزء الأيمن من المخطط.



  • الاتجاهات المقارنة حسب البُعد - يقارن هذا التمثيل المرئي بين اتجاهات قيمة قياس عبر الوقت لكل عضو في بُعد في بياناتك. يعرض كل سطر في هذا المخطط تطور قياس لعضو معين في بُعد. قد لا يكون النمو أو التراجع في قيمة قياس متسقًا عبر كل الأعضاء في البُعد، الأمر الذي قد يكون معلومة دقيقة مثيرة للاهتمام: ما اتجاهات العضو المختلفة عن الآخرين؟

  • الاتجاهات المفهرسة المقارنة - يقارن هذا التمثيل المرئي النمو النسبي لقياس عبر الوقت لكل عضو في عمود بُعد في بياناتك. يمثل كل سطر عضو في بُعد، بقيمة فهرسة أساسية 100 يتم تعيينها في فترة زمنية أولية. يعرض التطور عبر الوقت القيمة النسبية في الفترات التالية مقارنة بقيمة الفهرس 1.00 في الفترة الأولية. يتيح لك استخدام الفهرسة بدلاً من القيم المطلقة القيام بمقارنة عادلة لعدة اتجاهات لأن السطور تعرض التطور النسبي الحقيقي، وتقارن نمو كل الأعضاء ببعض بالشكل المناسب. عند النظر في القيم المطلقة للمقاييس بدلاً من القيم المفهرسة، غالبًا ما تجعل التناقضات في القيم من المستحيل مقارنة النمو أو التراجع بالشكل المناسب. يساعدك استخدام الفهارس على فهم السلوك النسبي الفعلي.

  • الاتجاهات المفهرسة حسب القياسات - يقارن هذا التمثيل المرئي التطور النسبي لعدة قياسات في مجموعة البيانات عبر الوقت. يمثل المخطط الشريطي مرئيًا القيمة المفهرسة لعدة قياسات في مجموعة البيانات عبر الوقت ويمثل كل سطر قياسًا. يتيح لك استخدام الفهرسة بدلاً من القيم المطلقة القيام بمقارنة عادلة لعدة اتجاهات لأن النظر مباشرة للقيم المطلقة غالبًا ما يجعل من المستحيل مقارنة النمو أو التراجع بالشكل الصحيح. يتم تعيين قيمة فهرس البداية (1.00) لكل القياسات في الفترة الزمنية الأولية ويعرض السطر التطور النسبي لكل مقياس مقارنة بنقطة بدايته في المخطط (الفهرس).

  • الموسمية - تمثل الأشرطة في هذا التمثيل المرئي توزيع القياس حسب شهر السنة، أو يوم الشهر، أو يوم الأسبوع لفترة زمنية في مجموعة بياناتك. يمنحك هذا مؤشرًا على الموسمية المحتملة لقيمة النسبة عبر شهور. مخططات الموسمية مفيدة لتحديد أنماط متكررة في البيانات على مدار فترات معينة. قد يكون هذا ضروريًا لفهم تقلب القياس موسميًا.



  • جسر مساهمة الأعضاء - يوضح مخطط الجسر مساهمة كل عضو بُعد في مجموعة بياناتك إلى تباين قيمة قياس عبر الوقت. يساعدك على فهم الأعضاء حيث توجد أكبر المساهمات في التباين عبر فترة زمنية بالزيادة أو التراجع. يمثل كل شريط رمادي في المخطط القيمة الإجمالية لقياس لفترة T1. تشير الأشرطة الخضراء أو الحمراء بين فترتين إلى الأعضاء الذي زادوا أو تراجعوا وبالتالي كيفية مساهمتهم في التباين العام.

  • تقسيم أعضاء البُعد (خلط) مقابل قيمة القياس - يساعدك هذا التمثيل المرئي على فهم الخليط (تقسيم) كل الأعضاء في بُعد في بياناتك بسبب نمو قيمة قياس. تمثل الأشرطة القيم النسبية لقياس: الوحدة العشرية 1 = قيمة قياس منخفضة حسب السجل (أول 10% من السجلات)، الوحدة العشرية 2 = ثانٍ 10%، حتى الوحدة العشرية 10 = قيمة قياس مرتفعة حسب السجل. في كل شريط، تعرض الألوان نسبة (النسبة المئوية من الإجمالي) كل عضو للبُعد في القيمة الإجمالية للقياس، لهذا الخمس. يساعد هذا في تحديد أن بنية خليط الأعضاء تختلف باختلاف قيمة القياس.

  • مدرج تكراري لقياس حسب حاويات السجلات - يعرض هذا التمثيل المرئي كيفية توزيع قياس حسب حاويات قياس آخر. تعرض الأشرطة في المخطط تجميع القياس، ويمثل كل شريط حاوية لقياس: الحاوية 1 = قيمة منخفضة للقياس حسب السجل والحاوية 10 = قيمة عالية للقياس حسب السجل.

  • رسم مربع أعضاء البُعد - يقارن رسم المربع هذا انتشار الأفراد في البُعد D1 (مجموعة الأعداد المتوسطة) في بياناتك (النقاط) بقيمة القياس في بياناتك، ويتم تمثيله بواسطة كل عضو للبُعد الآخر D2 في بياناتك (الأشرطة). يمثل كل شريط عمودي في رسم المربع عضوًا في D2، وكل نقطة في شريط هي عضو D1 واحد، ويعرض المحور ص متوسط قيمة الوحدة للقياس. يمثل كل شريط ثلاثة قيم لعضو D2 هذا: قيمة الخمس الأول أسفل الشريط، ومتوسط القيمة في منتصف الشريط، والنسبة الثالثة في الأعلى. يساعدك هذا التمثيل المرئي على فهم انتشار السجلات في بُعد D1 ومقارنة الاختلافات في هذا الانتشار بأعضاء بُعد D2.

  • انتشار قيم السجلات حسب بُعد - يعرض التمثيل المرئي للمخطط تفرق (انتشار) السجلات في قيمة قياس، لكل أعضاء بُعد (الأشرطة). يعرض المحور س متوسط قيمة القياس حسب السجل. تمثل النقاط في كل شريط مجموعة عشوائية من سجلات الدقة من مجموعة البيانات. يساعدك التمثيل المرئي على فهم كيفية اختلاف الانتشار بين الأعضاء المختلفين لبُعد (أشرطة أفقية مختلفة في التمثيل المرئي).

  • مقارنة اتجاه النسب - يقارن هذا التمثيل المرئي اتجاهات كل مجموعة 20% من السجلات في البيانات (يتم فرزها حسب قيمة قياس) من أعلى لأسفل (النسب) على مدار الوقت لقيمة القياس. هل كان النمو أو التراجع متسقًا مع المجموعات العليا والسفلية أم لا؟ ما مجموعة الأعداد التي يختلف اتجاه القياس لها؟ كل سطر في المخطط هو نسبة تعرض الاتجاه عبر الوقت لقيمة M1. النسب هي مجموعات من 20% من سجلات مجموعة البيانات المرتبة حسب قيمة المقياس المتراجعة: السجلات بأعلى 20% من القيمة، متبوعًا بنسبة 20% التالية، وهكذا.