चार्ट संग्रह (भाग 1)

सारांश

मानव मस्तिष्क बाइनरी कोड को समझने या लिखित जानकारी को त्वरित रूप से समझने के लिए तार नहीं है; इसलिए जटिल विचारों और अवधारणाओं के संचार के लिए डाटा विज़ुअलाइज़ेशन आवश्यक है। हालांकि, चार्ट्स और ग्राफ़ का निर्माण शुरू से अधिक उबाऊ और समय-सापेक्ष नहीं हो सकता। हमारा चार्ट संग्रह (भाग 1) 100% कस्टमाइज़ करने योग्य चार्ट्स, बार्स और ग्राफ़ प्रदान करता है, जो आपको काम के घंटों की बचत करेगा और आपको अधिक महत्वपूर्ण कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने देगा।

स्लाइड की विशेषताएं

Questions and answers

How can Mekko, Line, Column and Bar charts be used in data analysis?

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Mekko, Line, Column and Bar charts are all tools used in data analysis to understand and explain outliers, the normal tendency, and the range of information in your values. Mekko charts are useful for comparing different data sets and their composition. Line charts are great for showing trends over time. Column and Bar charts are ideal for comparing different categories of data.

What are the best charts for explaining outliers in data?

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The best charts for explaining outliers in data are distribution charts. Specifically, Scatter Plot, Mekko, Line, Column and Bar charts serve these purposes the best.

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यह संभव है कि आपके प्रस्तुतिकरण में, आपको दिखाने की आवश्यकता हो कि एक डाटा टुकड़े ने एक विशिष्ट समयावधि के दौरान कैसा प्रदर्शन किया। इस कार्य के लिए पायरामिड, लाइन, डुअल-एक्सिस लाइन या कॉलम जैसे विशेष चार्ट प्रकार की आवश्यकता होती है।

एक या कई मान सेटों की तुलना और विपरीत करने और डाटा सेटों में निम्न और उच्च मानों को अपनी टीम और हितधारकों के साथ संचार करने के लिए, कॉलम, मेक्को, बार, पाई, लाइन, स्कैटर प्लॉट और बुलेट जैसे चार्ट्स अद्वितीय विकल्प हैं।

अनुप्रयोग

स्कॉट बेरिनाटो, हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू (HBR) के वरिष्ठ संपादक और गुड चार्ट्स वर्कबुक के लेखक, डाटा विजुअल्स के रहस्यों को खोलते हैं जो वास्तव में काम करते हैं।

विचार सृजन से शुरुआत करें

हालांकि प्रबंधकों को विचार सृजन का समर्थन करने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन को एक उपकरण के रूप में नहीं सोचा जाता है, बेरिनाटो कहते हैं, वे इसे सभी समय ब्रेनस्टॉर्म करने के लिए इस्तेमाल करते हैं चाहे वह वाइटबोर्ड पर हो या बचर पेपर पर। "विचार चित्रण की तरह, विचार सृजन संकल्पनात्मक उपमायों पर निर्भर करता है, लेकिन यह अधिक अनौपचारिक सेटिंग्स में होता है, जैसे कि ऑफ-साइट्स, रणनीति सत्र, और प्रारंभिक चरण की नवाचार परियोजनाएं। इसका उपयोग व्यवसाय को कैसे देखने के नए तरीके खोजने और जटिल प्रबंधन चुनौतियों का उत्तर देने के लिए किया जाता है: संगठन का पुनर्गठन, एक नए व्यवसाय प्रक्रिया का विचार, निर्णय लेने के लिए एक प्रणाली को कोडिफ़ाई करना," वह कहते हैं।

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अपनी दृश्य खोज पर काम करें

दृश्य खोज सबसे जटिल चतुर्थांश है क्योंकि इसमें दो श्रेणियाँ शामिल हैं: एक परिप्रेक्ष्य का परीक्षण करना और पैटर्न, ट्रेंड और विसंगतियों की खान में खुदाई करना। बेरिनाटो कहते हैं: "पूर्ववर्ती एकाग्र है, जबकि बाद वाला अधिक लचीला है। डाटा जितना बड़ा और जटिल होता है, और आपको जानकारी जितनी कम होती है, काम उत्तरविमुखी होता है।"

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What are the future prospects of using visual exploration in the automobile industry?

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The future prospects of using visual exploration in the automobile industry are promising. As seen in the example of Tesla Motors' Data Scientist, Anmol Garg, visual exploration can be used to tap into the vast amount of sensor data produced by cars. This data can be visualized to monitor various aspects such as tire pressure over time. This can help in identifying whether tires are properly inflated when a car leaves the factory, how often customers reinflate them, and how long customers take to respond to a low-pressure alert. It can also be used to find leak rates and do some predictive modeling on when tires are likely to go flat. Thus, visual exploration can play a crucial role in predictive maintenance, quality control, and enhancing customer service in the automobile industry.

How can visual exploration help in enhancing the driving experience?

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Visual exploration can enhance the driving experience by providing valuable insights from the data collected by the car's sensors. For instance, Tesla's Data Scientist, Anmol Garg, developed an interactive chart that shows the pressure in a car's tires over time. This visualization helped in several ways such as checking if the tires are properly inflated when a car leaves the factory, tracking how often customers reinflate them, and predicting when tires are likely to go flat. Thus, visual exploration can help in predictive modeling, maintenance, and improving overall driving experience.

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अपने दृश्यों को सीमित करें

दृश्य पुष्टिकरण चरण में, आप इन प्रश्नों के उत्तर ढूंढ़ रहे होते हैं: क्या मेरी शंका वास्तव में सही है? और इस विचार को चित्रित करने के कुछ अन्य तरीके क्या हैं? बेरिनाटो के अनुसार, इस चरण में स्प्रेडशीट्स में हेरफेर करने की कुशलता और त्वरित प्रोटोटाइपिंग उपकरणों का ज्ञान प्राप्त करना उपयोगी होता है।

दृश्य अन्वेषण की ओर बढ़ें

उदाहरण के लिए, बेरिनाटो ने टेस्ला मोटर्स के डाटा वैज्ञानिक, अनमोल गर्ग का उपयोग किया है। गर्ग ने दृश्य अन्वेषण का उपयोग करके टेस्ला कारों द्वारा उत्पन्न किए जाने वाले बड़े मात्रा के सेंसर डाटा को तापने का प्रयास किया है। उन्होंने एक इंटरैक्टिव चार्ट विकसित किया है जो कार के टायरों में समय के साथ दबाव दिखाता है। "सच्चे अन्वेषणी रूप में, [गर्ग] ने पहले दृश्यों को बनाया और फिर उनके विभिन्न उपयोगों को खोजा: यह देखने के लिए कि कार का निर्माण समाप्त होने पर टायर ठीक से फूले हुए हैं या नहीं, ग्राहक उन्हें कितनी बार फिर से फूलते हैं, और ग्राहक कम दबाव की चेतावनी का जवाब देने में कितना समय लेते हैं; लीक दरों को खोजने के लिए; और यह पूर्वानुमान करने के लिए कि टायर कब फटने की संभावना है। सभी चार टायरों का दबाव एक स्कैटर प्लॉट पर दृश्यमान होता है, जो, हालांकि एक सामान्य दर्शक के लिए अस्पष्ट हो सकता है, लेकिन इसके इरादे के अनुसार स्पष्ट होता है," बेरिनाटो लिखते हैं।

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What is the Return On Investment (ROI) when business intelligence with data visualization capabilities is used?

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The Return On Investment (ROI) when business intelligence with data visualization capabilities is used is $13.01 back on every dollar spent.

How does advanced analytics capabilities influence a company's financial performance?

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Advanced analytics capabilities significantly influence a company's financial performance. Companies with the most advanced analytics are twice as likely to be in the top quartile of financial performance within their industries. They are also twice as likely to use data very frequently when making decisions, three times more likely to execute decisions as intended, and five times more likely to make decisions much faster than market peers. This shows that advanced analytics capabilities can lead to better decision-making, faster decision-making, and ultimately, better financial performance.

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सांख्यिकी

व्यावसायिक समाधान प्लेटफॉर्म, CSG, ने डाटा विज़ुअलाइज़ेशन की शक्ति साबित करने वाले महत्वपूर्ण सांख्यिकी तैयार किए हैं:

• उच्च गुणवत्ता वाले इन्फोग्राफिक्स को सादे टेक्स्ट की तुलना में 30 गुना अधिक पढ़ा जाने की संभावना होती है
• यदि किसी वैज्ञानिक दावे को शुद्ध शब्दों या संख्याओं में प्रस्तुत किया जाता है, तो 68% लोग मानेंगे कि जानकारी सटीक और सत्य है। दावे के साथ एक साधारण ग्राफ होने पर, यह संख्या 97% तक बढ़ जाती है
• डाटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करने से व्यावसायिक बैठकों को 24% तक संक्षिप्त किया जा सकता है
• विजुअल डाटा पुनर्प्राप्ति उपकरणों के साथ संगठनों के प्रबंधक 28% अधिक संभावना से समय पर जानकारी पा सकते हैं
• सबसे उन्नत विश्लेषण क्षमताओं के साथ कंपनियां अपने उद्योगों में वित्तीय प्रदर्शन के शीर्ष सुविभाजन में 2 गुना अधिक होने की संभावना होती है, निर्णय लेते समय डाटा का बहुत अक्सर उपयोग करने की 2 गुना अधिक संभावना होती है, निर्णय को इरादे के अनुसार कार्यान्वित करने की 3 गुना अधिक संभावना होती है और बाजार साथियों की तुलना में निर्णय बहुत तेजी से लेने की 5 गुना अधिक संभावना होती है
• डाटा विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताओं के साथ व्यावसायिक सूचना का एक निवेश पर वापसी (ROI) हर डॉलर खर्च करने पर $13.01 देगा।
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