একটি গ্রাফে তিনটি তথ্য প্রদর্শন করা হচ্ছে

Question

দ্রষ্টব্য: কাঁচা ডেটা 50 পয়েন্ট এখন সংযুক্ত করা হয়।

আমি কতটা অধ্যয়ন করেছি এবং সপ্তাহে কত পৃষ্ঠাগুলি শেষ করেছি এবং দিনের বেলা বিচ্ছিন্নভাবে প্রদর্শন করেছি তা প্রদর্শন করতে চাই এবং নীচে প্রদর্শিত হিসাবে আমি তা করেছি:

আমার লোকেরা আমাকে জানিয়েছিল যে তারা গ্রাফগুলি বুঝতে পারে না, তবে আমি কীভাবে তাদের প্রদর্শন করতে পারি সে সম্পর্কে আমার কোনও ধারণা নেই। যেহেতু আমার মূলত তিনটি মাত্রার প্রয়োজন একটি সংক্ষিপ্ত চিত্রায়ন না করেই। আমি অসংখ্য লাইন গ্রাফ ব্যবহার করা এড়াতে চাই, যেহেতু কয়েক সপ্তাহ পরে গ্রাফগুলি অযৌক্তিক হয়ে উঠবে। আমি কি কিছু করতে পারি না?

আমি কীভাবে এগুলি আরও স্পষ্টভাবে প্রদর্শন করতে পারি?

Date        Total   Total pages
21/11/2014  2.4166   0
22/11/2014  0        0
23/11/2014  1.5833   4
24/11/2014  3.0166  13
25/11/2014  2.4999   6
26/11/2014  1.4833   3
27/11/2014  3.0499   6
28/11/2014  0        0
29/11/2014  2.4499   5
30/11/2014  2.8833   2
 1/12/2014  0        0
 2/12/2014  4.1166   8
 3/12/2014  1.3333   5
 4/12/2014  1.2499   3
 5/12/2014  1.6666   8
 6/12/2014  0        0
 7/12/2014  2.4833   9
29/12/2014  0        0
30/12/2014  1.2332   1
31/12/2014  0.3333   0
 1/01/2015  3.5666   2
 2/01/2015  0.8166   0
 3/01/2015  2.75    28
 4/01/2015  0.4166   0
 5/01/2015  1.2833   0
 6/01/2015  0.3333   3
 7/01/2015  0        0
 8/01/2015  0        0
 9/01/2015  2.35     2
10/01/2015  0.5666   0
11/01/2015  0        0
12/01/2015  1.6666   0
13/01/2015  2.2666   5
14/01/2015  2.5165   6
15/01/2015  2.0166   0
16/01/2015  2.9666   1
17/01/2015  0.8333   0
18/01/2015  0.6666   1
19/01/2015  1.45     0
20/01/2015  0.3166   0
21/01/2015  0        0
22/01/2015  0.2333   0
23/01/2015  0.85     2
24/01/2015  0        0
25/01/2015  0        0
26/01/2015  0.6666   4
27/01/2015  0.8333   1
28/01/2015  1.5498   5
29/01/2015  6.4159   9
30/01/2015  2.9166   0

Comments

আপনি যদি নমুনা ডেটা পোস্ট করতে পারেন তবে যারা আগ্রহী তারা খেলতে এবং তাদের সমাধানগুলি আপনাকে দেখাতে পারে। বাস্তববাদী হওয়ার জন্য, এটি কয়েক সপ্তাহের প্রয়োজন হবে কারণ সমস্যার সারমর্মটি হ'ল সপ্তাহের সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে এটি ঘটে।

— নিক কক্স

@ নিককক্স আমি কয়েক সপ্তাহের মধ্যে পুনরায় পোস্ট করতে পারি যেহেতু আমি কীভাবে ডেটা পরিবর্তন হবে সে সম্পর্কে সত্যই আমি নিশ্চিত নই এবং আমি এখনও পর্যন্ত এটির প্রথম 13 দিন (যার মধ্যে

@ নিককক্স আমি কীভাবে কাঁচা ডেটা পোস্ট করব?

আমার পরামর্শটি একটু অপেক্ষা করুন। প্রশ্নটি আপডেট করে আপনি এটির দিকে দৃষ্টি আকর্ষণ করেছেন। আপনি নতুন উত্তর পেতে কিনা দেখুন।

— নিক কক্স

আপনি এই ডেটাগুলি সম্পর্কে কী প্রদর্শন করতে চান ? আপনি কোন গল্প বলতে চান? আপনার ডেটা ডাব্লু / বার গ্রাফগুলি সম্পর্কে লোকেরা বোঝার জন্য আপনি কী চেষ্টা করছেন?

— গাং - মনিকা পুনরায়

Answer 1

তারিখ / ক্যালেন্ডার ভিত্তিক ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করার একটি উপায় ম্যাট্রিক্স প্রদর্শনের মাধ্যমে যা রঙের সাথে ডেটা এনকোড করে। ম্যাট্রিক্স (বা টেবিল) এমনভাবে সাজানো হয়েছে যাতে সারিগুলি সপ্তাহ এবং কলামগুলি দিন উপস্থাপন করে। যদি সাধ্য হয় তবে আপনি সাপ্তাহিক মোটের জন্য একটি চূড়ান্ত কলাম যুক্ত করতে পারেন।

ডাটাটি সঠিকভাবে সাজানো থাকলে শর্তসাপেক্ষ বিন্যাসের সাথে এক্সলে কিছুটা সহজভাবে এটি প্রয়োগ করা যেতে পারে। বিশেষত, আপনি সূত্রগুলি সহ মূল্যগুলির একটি "গ্রিড" তৈরি করতে পারেন যা আপনার মূল ডেটাতে অনুসন্ধান করে। সেখান থেকে, ফলাফলটি প্রদর্শন করতে আপনি শর্তযুক্ত বিন্যাস ব্যবহার করতে পারেন।

ফলাফলটি দেখতে কেমন হতে পারে তা এখানে। দুঃখিত আমি তারিখের ফর্ম্যাটটি পরিবর্তন করেছি। সেল এইচ 1 সূত্রটি হল: "=IFERROR(VLOOKUP($G$1+$G6*7+H$5, $B$5:$C$16,2,FALSE), 0)"। দিনগুলি সঠিক ক্রমে পেতে এটি কিছু গণিত করছে। আশা করি এটি সোজা।

আপনি যদি সত্যিই খামটিকে ধাক্কা দিতে দেখেন তবে আপনি এই ডেটা প্রদর্শনের জন্য ডি 3 এবং এর ক্যালেন্ডার প্লাগইনের মতো কাঠামো ব্যবহার করতে পারেন । এটি যদিও মূল্যবান হওয়ার চেয়ে বেশি কিছু হতে পারে।

এই ফর্ম্যাটটি সময়ের সাথে সাথে কীভাবে ব্যবহারকারীর ক্রিয়াকলাপ / অবদানগুলি প্রদর্শন করে তার অনুরূপ। এখানে একজন ব্যবহারকারীর (আমি নয়!)।

Comments

(+1) আমি এই পদ্ধতির পছন্দ করি, বিশেষত কারণ এটি একই স্প্রেডশিটে যে ডেটা প্রবেশ করানো হচ্ছে এটি ব্যবহারের জন্য এটি উপযুক্ত। এই গ্রাফিকাল প্রদর্শন কার্যকরভাবে একটি তাপ মানচিত্র । আমি নিয়মিত নিজেই একই রকম সেট আপগুলি ব্যবহার করি এবং আমার একটি দুর্বলতা হ'ল প্রবণতাগুলির দিকগুলি বেছে নেওয়া শক্ত হতে পারে, তাই সূক্ষ্ম বিবরণ দেখানোর জন্য লাইন গ্রাফের কিছু বৈকল্পিকের সাথে এটি পরিপূরক করা ভাল হতে পারে (পিটার ফ্লুম, নিক কক্স) এবং আমি সকলেই ভাল পরামর্শ দিয়েছি)।

— সিলভারফিশ

Answer 2

মূলটির বিশিষ্ট বৈশিষ্ট্য হ'ল সাপ্তাহিক অঙ্কগুলি। রঙগুলি শিখার পরেই পৃথক মানগুলি অর্থবহ হয় এবং আমি কল্পনা করি যে এটি একটি বড় কারণ প্লটটি নতুন দর্শকদের জন্য কাজ করে না। এর সাথে সম্পর্কিত, দিনগুলির সময় দিকটি হারিয়ে যায়। রঙের একটি ক্রমিক সেট সাহায্য করতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, নীল রঙের 7 শেড)।

আমি সাধারণত প্রতিটি আইটেম লেবেল করতে যত্নশীল না - সঠিক মান কি গুরুত্বপূর্ণ? আপনি যদি প্রতিটি মান লেবেলযুক্ত ব্যতীত এটি ব্যাখ্যা করতে না পারেন তবে গ্রাফটি তার কাজ করছে না।

আমার চেষ্টা চলছে । সাপ্তাহিক অঙ্কের আপাত গুরুত্ব বিবেচনা করে, আমি সাপ্তাহিক সংখ্যার যোগফলগুলি প্লট করেছি। এটি সাপ্তাহিক অঙ্কগুলি এবং সময় অনুসারে দিনগুলি দেখায়। সুনির্দিষ্ট দিনের মানগুলি কম স্পষ্ট, তবে বহিরাগত মানগুলি এখনও আলাদা থাকবে।

এই জাতীয় ছোট লাইনের প্লটগুলির জন্য (যা স্পার্কলাইন আকারে হ্রাস করা যেতে পারে ) একটি রেফারেন্স লাইন বা অঞ্চল থাকা সহায়ক। উদাহরণস্বরূপ, আমি একটি লক্ষ্য সীমা যুক্ত করেছি। যদি কোনও লক্ষ্য যথাযথ না হয়, তবে রেফারেন্সটি গত তিন সপ্তাহের ব্যাপ্তি বা কিছু নির্দিষ্ট রেফারেন্স মানের মতো হতে পারে।

দ্রুত স্ক্যান করার জন্য কোন সপ্তাহের লক্ষ্যমাত্রা নীচে ছিল তা চিহ্নিত করতে আমি লাল ব্যবহার করেছি।

আরও অনেক সপ্তাহের পরে আপনি এগুলি উল্লম্ব তালিকার পরিবর্তে গ্রিডে সংগঠিত করতে পারেন।

Comments

আমি মনে করি এটি দুর্দান্ত। অধ্যয়নের সময় এবং পৃষ্ঠাগুলি আচ্ছাদিত তথ্যগুলিকে একত্রিত করার কোনও কার্যকর উপায় আছে, যা (অন্তত আমি ধারণাটি পাই) অনুশীলনের অন্যতম প্রধান লক্ষ্য বলে মনে হচ্ছে? আমার সন্দেহ হয় যে "লেখাপড়ার সময়" এবং "পৃষ্ঠাগুলি সম্পূর্ণ" পিছনে থেকে পিছনে থাকা (অর্থাত বছরের সপ্তাহের বাম কলামে পড়াশুনার সময়গুলি এবং বছরের সপ্তাহের ডান কলামে পৃষ্ঠাগুলি সমাপ্ত হওয়া) প্রথম গ্রাফিকটিতে এটি মোটামুটি কার্যকর হবে )। তবে আমি নিশ্চিত না যে দ্বিতীয় গ্রাফিকে কী ভাল কাজ করবে।

— সিলভার ফিশ 5'15

স্পষ্টতই একটি সমাধান হ'ল অধ্যয়নকৃত পৃষ্ঠাগুলির জন্য গৌণ অক্ষের দুটি সিরিজকেই ওভারপ্ল্যাট করা, তবে এর বিপরীতে প্রচুর লোকের দৃ strong় মতামত রয়েছে, যেমন হ্যাডলি উইকহাম ইচ্ছাকৃতভাবে এটি জিপিপ্লটতে প্রয়োগ করতে অস্বীকার করেছেন। আমি সাধারণত এটি করা এড়াতে চাই, তবে উভয়ের জন্য লক্ষ্য থাকলে তা বোধগম্য হবে - এটি গৌণ Y- অক্ষের জন্য একটি প্রাকৃতিক স্কেল প্রবর্তন করবে, যাতে ঘন্টাগুলি এবং পৃষ্ঠাগুলির জন্য লক্ষ্য অঞ্চলগুলি সুন্দরভাবে সারিবদ্ধ হয়। এই স্কেলিং সিদ্ধান্তটি একাধিক y- অক্ষ সহ বিতর্কিত সমস্যা।

— সিলভার ফিশ 5'15

ধন্যবাদ @ সিলভারফিশ! আমি একটি গ্রাফে দুটি স্কেলও বোধ করি, তবে আপনি যেমন বলেছিলেন যে যদি উভয়কেই তাদের নিজ নিজ লক্ষ্যগুলির তুলনায় একই স্কেলে রাখা যেতে পারে তবে এটি কার্যকর হতে পারে। আমার উত্তরে আমার স্পষ্টভাবে বলা উচিত ছিল যে আমি এক মাত্র পরিমাপ দেখিয়ে ধরে নিয়েছি যে অন্য মাপটি একইভাবে প্রদর্শিত হবে তবে পৃথক গ্রাফগুলিতে। উল্লম্ব তালিকা আকারে, প্রতিটি পরিমাপ গ্রাফগুলির একটি পৃথক কলাম হতে পারে।

— xan

এটি আর একটি দুর্দান্ত উত্তর। আপনি যে টার্গেট ধারণাটি প্রয়োগ করেছেন তা আমি অবশ্যই পছন্দ করি। আমি এখন যা করি তা দেখতে হবে যে আমি সমস্ত উত্তর দেখেছি। আপনাকে ধন্যবাদ

Answer 3

যদি আমি আপনাকে সঠিকভাবে বুঝতে পারি তবে আপনি লাইন গ্রাফটি ব্যবহার করতে না চাওয়ার কারণটি হ'ল আপনার খুব বেশি সপ্তাহ রয়েছে এবং গ্রাফগুলি অগোছালো হয়ে উঠবে।

যদি এটি সমস্যা হয় তবে আপনি সময় সিরিজটিকে উপাদানগুলিতে ভাগ করতে পারেন:

দৈনিক বিভিন্নতা

সাপ্তাহিক বিভিন্নতা

দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা

আর কিছু.

উইলিয়াম এস ক্লেভল্যান্ড তার একটি বইতে এর একটি দুর্দান্ত উদাহরণ দেখিয়েছেন (আমি আমার অফিসে নেই এবং তার কোন বইয়ের উদাহরণ আছে তা মনে করতে পারি না তবে এটি হয় ভিজ্যুয়ালাইজিং ডেটা বা গ্রাফিকিং ডেটার উপাদানসমূহ )।

আর এবং এসএএস উভয়েরই এটি করার জন্য সরঞ্জাম রয়েছে। আপনি কি তাদের উভয় অ্যাক্সেস আছে?

Comments

আমার কম্পিউটারে আমার কাছে আর আছে, তবে আমি খুব কমই এটি ব্যবহার করেছি ((যদিও শিখতে সম্পূর্ণ ইচ্ছুক)

ঠিক আছে, এটিতে একটি শেখার বক্ররেখা রয়েছে তবে পচনশীল () ফাংশনটি দেখুন। আপনি যা চান তা পেতে আপনাকে কিছু খেলতে হবে। এছাড়াও, আপনি যদি ক্লিভল্যান্ডের বইগুলি খুঁজে পান তবে সেগুলি অসামান্য।

— পিটার ফ্লুম - মনিকা পুনরায়

আর্ট ডক্স থেকে পিটার উল্লিখিত ক্লিভল্যান্ডের উদাহরণ এখানে। আমি যদি আপনার আর ইনস্টল করে থাকে তবে আপনি উদাহরণটি চালাতে পারেন: stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/stl.html

— Kieran

@ কিয়েরান সঠিক আউটপুট? imgur.com/IzRC0h8

Answer 4

আমি প্রথমে আপনার আসল সজ্জিত বা বিভক্ত বার গ্রাফগুলিতে কিছু আপত্তি বানান করব।

ক। রঙ কোডিং সম্পূর্ণ স্বেচ্ছাসেবী প্রদর্শিত হবে। সুতরাং কিংবদন্তি এবং গ্রাফের মধ্যে বারবার পিছনে না গিয়ে গ্রাফ অধ্যয়ন করা যায় না।

খ। শূন্যগুলি অন্তর্ভুক্ত, অদৃশ্য বার অংশ হিসাবে। জেরোস তারতম্যের অংশ।

এই এবং অন্যান্য কারণে, গ্রাফগুলি ডিকোড করা কঠিন are

এটি বলেছিল, গ্রাফের মেধা রয়েছে যদি সপ্তাহে প্রতি সপ্তাহে মোটের মধ্যে বৈচিত্রের পড়াশোনার আগ্রহ থাকে। অনেক বার অনেক বার হিসাবে প্লট করা যেতে পারে। সম্পর্কিত খারাপ দিকটি হ'ল কয়েক সপ্তাহের মধ্যে বিভিন্নতা অধ্যয়ন করা আরও কঠিন এবং কঠিন হয়ে উঠবে।

ব্যাক আপ নেওয়া: প্রতিটি সমস্যায় এখানে তিনটি ভেরিয়েবল রয়েছে।

1. পড়াশোনার সময় বা পৃষ্ঠাগুলি সম্পূর্ণ।

2. সপ্তাহের দিনসপ্তাহের দিন.

3. সপ্তাহের নম্বর।

সপ্তাহের সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে যে কোনও গ্রাফ আরও বিশদ পেতে পারে। সেই বিষয়টি নিয়ন্ত্রণে রাখা চ্যালেঞ্জ।

আমি একটি চক্রের প্লট বিবেচনা করব (অন্যান্য নামগুলি সাহিত্যে ব্যবহৃত হয়েছে, তবে বেশিরভাগটি alতু পরিবর্তনের দিকে তাকানোর জন্য এর ব্যবহারকে বোঝায়)। নাওমি রবিনস এখানে একটি সুস্পষ্ট ভূমিকা আছে তার উদাহরণগুলিতে আপনার মতগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যেখানে সপ্তাহের মধ্যে এবং মধ্যে আগ্রহের তারতম্যের মধ্যে রয়েছে।

Comments

খুব সুন্দর লিঙ্কের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। আপনার আপত্তি সম্পর্কে একটি মন্তব্য, দিনগুলি আসলে (নীচে থেকে উপরে) শুক্রবার>> বৃহস্পতিবার, তবে কিছু দিন অনুপস্থিত থাকা অবশ্যই পঠনযোগ্যতার ক্ষেত্রে বৈধ উদ্বেগ।

প্রকৃতপক্ষে, তবে লোকেদের এখনও ডিকোড করার জন্য কিংবদন্তিটি ব্যবহার করা দরকার।

— নিক কক্স

আর একটি আছে monthplot দেখুন - কমান্ড যা আসলে সাপ্তাহিক ডেটা ব্যবহার করা যেতে পারে stackoverflow.com/questions/5826703/...

— Silverfish

Answer 5

আপনি যদি সাত দিনের, চৌদ্দ দিনের বা সম্ভবত 28 দিনের চলন্ত গড় গ্রহণ করেন তবে লাইন গ্রাফগুলি ব্যাখ্যা করা সম্ভবত সহজ হবে। এটি তাদের মসৃণ করবে এবং এখনও আপনাকে ট্রেন্ডগুলি স্পষ্ট করার অনুমতি দেবে।

পিটার ফ্লমের সমাধানের সাথে এর কিছু মিল রয়েছে, যদিও এটি সহজ সরল এবং অতএব পুরো চিত্রটিকে পুরোপুরি বলে না - তবে এটি আপনার প্রয়োজনের জন্য যথেষ্ট। আপনি যদি কোনও স্প্রেডশীটে আপনার ডেটা রেকর্ড করছেন তবে এর সুবিধা রয়েছে যে কিছু সূত্র সেটআপ করে স্প্রেডশিটের মধ্যেই এই ধরনের গড়পড়তা সহজেই করা যায় এবং আপনি নতুন ডেটা পূরণ করার সাথে সাথে গ্রাফটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হবে।

গ্রাফ অন্তর্ভুক্ত করতে আপডেট করুন

সাত দিনের রোলিং গড়ের স্প্রেডশিট গ্রাফটি অনির্দিষ্ট নয় তবে এটি তার কাজটি ভালভাবে করা বলে মনে হচ্ছে - প্রতিদিনের প্রকরণটি খুব সহজেই প্রবণতাগুলি সনাক্ত করা সহজ হয় (সমতুল্য দৈনিক চার্টের তুলনায় যা এতই গোলমাল যা অপ্রয়োজনীয়)। কিছু মূল বৈশিষ্ট্য এই প্লটটি দ্বারা খুব ভালভাবে বেছে নেওয়া হয়েছে: উদাহরণস্বরূপ, জানুয়ারির মাঝামাঝি সময়ে এক ঘন্টা প্রচুর পরিমাণে কাজ করা হয়েছিল, তবে এটি প্রতিদিনের গড় পৃষ্ঠাগুলিতে আনুপাতিক বৃদ্ধির সাথে হয় নি। ক্রিসমাস বিরতি খুব দৃশ্যমান এবং এতক্ষণ পর্যন্ত পৃথক তথ্য পয়েন্টগুলি স্পষ্টভাবে প্লট করা হয় তবে এটি খুব বিভ্রান্তিমূলক নয় (যদি কেবল লাইনটি দৃশ্যমান হত, তবে এটি নির্ধারণ করা অসম্ভব যে ফ্ল্যাট সময়কাল ডেটার অভাবে ছিল!)! তবুও, আমি দৃ strongly়ভাবে সুপারিশ করব অন্তর্ভুক্ত$\approx 1.5$

মাত্র পঞ্চাশ আইটেমের ডেটা সহ এটি দীর্ঘ রান ট্রেন্ড সনাক্ত করতে দীর্ঘ সময়ের জন্য গড় চেষ্টা করার মতো বলে মনে হয় না। একইভাবে আমি সন্দেহ করি যে পিটার ফ্লমের seasonতু পচন সম্পর্কে দুর্দান্ত ধারণা এ জাতীয় সীমিত তথ্যের সাথে লড়াই করবে। আপনি যদি আপনার স্প্রেডশিটে ক্ষয়টি সম্পাদন করতে চান তবে বিরতি শূন্য তথ্য হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করা আরও বেশি গুরুত্বপূর্ণ।

আমার সূত্রগুলি পুনরুত্পাদন করতে, এটিকে পেস্ট করুন যাতে 'তারিখ' ঘরে থাকে A1:

Date    Hours   Pages   7-day rolling hours 7-day rolling pages
25/11/14    2.4999  6       
26/11/14    1.4833  3       
27/11/14    3.0499  6       
28/11/14    0   0       
29/11/14    2.4499  5       
30/11/14    2.8833  2       
01/12/14    0   0   =AVERAGE(B2:B8) =AVERAGE(C2:C8)
02/12/14    4.1166  8   =AVERAGE(B3:B9) =AVERAGE(C3:C9)
03/12/14    1.3333  5   =AVERAGE(B4:B10)    =AVERAGE(C4:C10)
04/12/14    1.2499  3   =AVERAGE(B5:B11)    =AVERAGE(C5:C11)
05/12/14    1.6666  8   =AVERAGE(B6:B12)    =AVERAGE(C6:C12)
06/12/14    0   0   =AVERAGE(B7:B13)    =AVERAGE(C7:C13)
07/12/14    2.4833  9   =AVERAGE(B8:B14)    =AVERAGE(C8:C14)
29/12/14    0   0   =AVERAGE(B9:B15)    =AVERAGE(C9:C15)
30/12/14    1.2332  1   =AVERAGE(B10:B16)   =AVERAGE(C10:C16)
31/12/14    0.3333  0   =AVERAGE(B11:B17)   =AVERAGE(C11:C17)
01/01/15    3.5666  2   =AVERAGE(B12:B18)   =AVERAGE(C12:C18)
02/01/15    0.8166  0   =AVERAGE(B13:B19)   =AVERAGE(C13:C19)
03/01/15    2.75    28  =AVERAGE(B14:B20)   =AVERAGE(C14:C20)
04/01/15    0.4166  0   =AVERAGE(B15:B21)   =AVERAGE(C15:C21)
05/01/15    1.2833  0   =AVERAGE(B16:B22)   =AVERAGE(C16:C22)
06/01/15    0.3333  3   =AVERAGE(B17:B23)   =AVERAGE(C17:C23)
07/01/15    0   0   =AVERAGE(B18:B24)   =AVERAGE(C18:C24)
08/01/15    0   0   =AVERAGE(B19:B25)   =AVERAGE(C19:C25)
09/01/15    2.35    2   =AVERAGE(B20:B26)   =AVERAGE(C20:C26)
10/01/15    0.5666  0   =AVERAGE(B21:B27)   =AVERAGE(C21:C27)
11/01/15    0   0   =AVERAGE(B22:B28)   =AVERAGE(C22:C28)
12/01/15    1.6666  0   =AVERAGE(B23:B29)   =AVERAGE(C23:C29)
13/01/15    2.2666  5   =AVERAGE(B24:B30)   =AVERAGE(C24:C30)
14/01/15    2.5165  6   =AVERAGE(B25:B31)   =AVERAGE(C25:C31)
15/01/15    2.0166  0   =AVERAGE(B26:B32)   =AVERAGE(C26:C32)
16/01/15    2.9666  1   =AVERAGE(B27:B33)   =AVERAGE(C27:C33)
17/01/15    0.8333  0   =AVERAGE(B28:B34)   =AVERAGE(C28:C34)
18/01/15    0.6666  1   =AVERAGE(B29:B35)   =AVERAGE(C29:C35)
19/01/15    1.45    0   =AVERAGE(B30:B36)   =AVERAGE(C30:C36)
20/01/15    0.3166  0   =AVERAGE(B31:B37)   =AVERAGE(C31:C37)
21/01/15    0   0   =AVERAGE(B32:B38)   =AVERAGE(C32:C38)
22/01/15    0.2333  0   =AVERAGE(B33:B39)   =AVERAGE(C33:C39)
23/01/15    0.85    2   =AVERAGE(B34:B40)   =AVERAGE(C34:C40)
24/01/15    0   0   =AVERAGE(B35:B41)   =AVERAGE(C35:C41)
25/01/15    0   0   =AVERAGE(B36:B42)   =AVERAGE(C36:C42)
26/01/15    0.6666  4   =AVERAGE(B37:B43)   =AVERAGE(C37:C43)
27/01/15    0.8333  1   =AVERAGE(B38:B44)   =AVERAGE(C38:C44)
28/01/15    1.5498  5   =AVERAGE(B39:B45)   =AVERAGE(C39:C45)
29/01/15    6.4159  9   =AVERAGE(B40:B46)   =AVERAGE(C40:C46)
30/01/15    2.9166  0   =AVERAGE(B41:B47)   =AVERAGE(C41:C47)

Answer 6

আপনার প্রশ্নটি আমি বুঝতে পারছি, ঘন্টা এবং পৃষ্ঠা আলাদাভাবে প্রদর্শন করা সম্ভব হবে। আমি আগে এটি করব। এর পরে, আমি একটি প্লটে মোট এবং পৃষ্ঠাগুলি প্রদর্শন করব। আমি অনুমান করছি যে আসল সংখ্যাগুলি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ জিনিস নয় - সপ্তাহ এবং সপ্তাহের দিনগুলির সংক্ষিপ্ত বিবরণ পাওয়া আরও গুরুত্বপূর্ণ, যা উত্পাদনশীল ছিল এবং যা ছিল না। সেক্ষেত্রে আমি প্রস্তাব দিচ্ছি যে আপনি প্রাকৃতিক টেম্পোরাল কাঠামোটি বজায় রাখুন কারণ আপনার ডেটাতে প্রকৃতপক্ষে কেবলমাত্র একটি অস্থায়ী মাত্রা রয়েছে is আমরা এখনও সপ্তাহগুলিকে সীমাবদ্ধ করার উপায় খুঁজে পেতে পারি।

আমি এই প্রথম প্লটটি তৈরি করতে নিম্নলিখিত আর-কোড এবং ggplot2-প্যাকেজটি ব্যবহার করেছি। আপনার ডেটা নীচের কোডে অবজেক্টের ডেটাতে লোড করা হয়েছে। প্লটটি একটি শ্রেণিবদ্ধ বার প্লট, ধূসর বারগুলি সহ সাপ্তাহিক পৃষ্ঠাগুলির যোগফল নির্দেশ করে।

data <- rbind(data.frame(Date = c("17/11/2014", "18/11/2014", "19/11/2014", "20/11/2014"),
                         Total = rep(0, 4),
                         Pages = rep(0, 4)), 
              data,
              data.frame(Date = c("31/01/2015", "01/02/2015"),
                         Total = c(0, 0),
                         Pages = c(0, 0)))

n <- dim(data)[1]

data$Date <- as.Date(data$Date, format = "%d/%m/%Y")
data$weekday <- factor(rep(c("Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday",
                             "Friday", "Saturday", "Sunday"), length.out = n))
data$weekday <- factor(data$weekday, levels(data$weekday)[c(2,6,7,5,1,3,4)])
data$week <- factor(rep(seq(from = 0, to = ceiling(((n - 3)/7))), 
                        each = 7, length.out = n))

ggplot(data = data, aes(x = week, y = Pages)) + 
  geom_bar(aes(fill = weekday), stat = "identity", position = "dodge") + 
  labs(fill = NULL) + xlab(NULL) + ylab("Number of pages") + 
  geom_bar(stat = "identity", alpha = 0.2) + theme(panel.background = element_blank()) +
  scale_x_discrete(labels = paste("Week", seq(from = 0, to = 7)))

এটি পরিষ্কারভাবে নিখুঁত নয়। দিনের বারের তুলনায় ধূসর বারগুলিতে একই পরিমাণে পড়ার জন্য বৃহত্তর অঞ্চল রয়েছে বলে তারা প্রভাব ফেলে। আমরা তাদের আরও পাতলা করতে পারি, তবে তারা সপ্তাহটি সীমিত করার পদ্ধতিটি পছন্দ করে। তারা একই সপ্তাহে কোন দিনগুলি খুব সুন্দরভাবে নির্দেশ করে - এমন কিছু যা অগত্যা বোধগম্য হবে না। বিশেষত কারণ আমাদের শূন্য সংখ্যা রয়েছে।

পরবর্তী প্লটে, আমি ধূসর বারের উচ্চতা হিসাবে পৃষ্ঠাগুলির গড় সংখ্যা (সপ্তাহের মধ্যে) ব্যবহার করেছি।

এটি সম্ভবত ডেটা আরও ভাল উপস্থাপন করে। তবে, লক্ষ করুন যে সপ্তাহে 0 এবং 7 টি বিভ্রান্তিমূলক কারণ তারা 7 দিন অন্তর্ভুক্ত করেনি। আপনি সহজেই এই চারপাশে কাজ করতে পারে।

আপনি যদি পৃষ্ঠাগুলি এবং সময় এক সাথে প্রদর্শন করার জন্য জোর দিয়ে থাকেন তবে আপনি ব্যাক-টু-ব্যাক বার প্লট করতে পারেন। দুটি উল্লম্ব স্কেল একই না হওয়ায় এটি কিছুটা বিভ্রান্তিকর হতে পারে। অন্যদিকে, সময় ব্যয় করা এবং সরাসরি এভাবে করা কাজটির তুলনা করা ভাল হতে পারে।

সম্পাদনা: বুঝতে যে রঙগুলি সত্যিই তেমন প্রয়োজন হয় না এবং xan দ্বারা অনুপ্রাণিত হয় (নীচের মন্তব্য দেখুন) আপনি এই জাতীয় কিছুতে প্লটটি সহজ করতে পারেন। আমি একটি অতিরিক্ত ভিজ্যুয়াল গাইড দেওয়ার জন্য শনিবার চিহ্নিত করেছি। কিছু বার (স্বেচ্ছাসেবী) দিনকে বাড়াবাড়ি না করার জন্য আপনি সমস্ত বারের জন্য একই রঙ ব্যবহার করার পক্ষেও তর্ক করতে পারেন।

চূড়ান্ত নোটে, আপনি নিজের মানগুলিকে গড় মানের দ্বারা ভাগ করে অক্ষকে আলাদাভাবে স্কেল করার চেষ্টা করতে পারেন। এটি 1টিকে "স্বাভাবিক" মান করে তুলবে। এই পয়েন্টটি জোর দেওয়ার জন্য আমরা 1 এ একটি লাইন অন্তর্ভুক্ত করতে পারি - এখন ব্যাক-টু-ব্যাক প্লটে কাজ করা হয়েছে। গড় কাজের চাপের ক্ষেত্রে এটি "খারাপ" দিন থেকে "ভাল" কে আলাদা করে।

এই প্লটটিতে আমরা এটিও নিশ্চিত করতে পারি যে একটি ইউনিট উভয় অক্ষের একই দূরত্বের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ কারণ তারা এখন তুলনীয়।

আরও মনে রাখবেন যে আমি প্রথম সংস্করণে দিনগুলি গণ্ডগোল করেছি। আমি কোড এবং প্লটগুলি সংশোধন করেছি এবং আমি এখন সপ্তাহের সাত দিন অনুশীলন করব।

শেষ প্লট উত্পাদন করে যে কোড:

data$normPages <- data$Pages/mean(data$Pages)
data$normTotal <- data$Total/mean(data$Total)

data$weekNormPages <- data$Pages/(7*mean(data$Pages))
data$weekNormTotal <- data$Total/(7*mean(data$Total))

pTop <- ggplot(data = data, aes(x = week)) + geom_bar(aes(linetype = weekday, y = normPages), 
                                                      stat = "identity", position = "dodge", 
                                                      fill = "dodgerblue") + labs(fill = NULL) +
  xlab(NULL) + ylab("Number of pages") + geom_bar(aes(y = weekNormPages), stat = "identity", alpha = 0.3) + 
  theme(panel.background = element_blank(), axis.ticks.length=unit(0,"cm")) + guides(linetype = FALSE) +
  scale_x_discrete(labels = paste("Week", seq(from = 0, to = 7))) + ylab(NULL) + 
  annotate("text", label = "Pages read", x = "1", y = 10) +
  theme(plot.margin = unit(c(1,.5,.1,.8), "cm")) + geom_hline(yintercept = 1)
pTop

pBot <- ggplot(data = data, aes(x = week)) + geom_bar(aes(linetype = weekday, y = normTotal), 
                                                      stat = "identity", position = "dodge", fill = "dodgerblue") + 
  labs(fill = NULL) +
  xlab(NULL) + ylab("Number of hours") + geom_bar(aes(y = weekNormPages), stat = "identity", alpha = 0.3) + 
  theme(panel.background = element_blank(), axis.ticks.length=unit(0,"cm")) + guides(linetype = FALSE) + 
  scale_x_discrete(labels = NULL) + guides(fill = FALSE) + ylab(NULL) + scale_y_reverse() + 
  theme(plot.margin = unit(c(.1,.5,1,.8), "cm")) + 
  annotate("text", label = "Time spent", x = "1", y = 4) + geom_hline(yintercept = 1)
pBot

grid.arrange(pTop, pBot, heights = c(.5, .5), widths = c(0.5, 0.1))

Comments

এটি মূলটির উন্নতি করার চেতনায় সর্বাধিক মনে হয় এবং আমি ধারণাটি পছন্দ করি। মূল বা আপনার কোনওটিতে আমি স্বেচ্ছাসেবক / রংধনু রং পছন্দ করি না। একটি ক্রমিক রঙ সেট চেষ্টা করুন। উপরের দিকের বারগুলি আমার পক্ষেও কাজ করে না।

— xan

আমি মনে করি ক্রমযুক্ত রঙগুলি উন্নতি হতে পারে - এই পরামর্শের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। অন্যদিকে, আমি মনে করি না যে রঙগুলি এত গুরুত্বপূর্ণ যেহেতু আমাদের গাইড করার জন্য সাপ্তাহিক ডিলিটর রয়েছে (সোমবারের প্রথম দিন, মঙ্গলবার দ্বিতীয়, ইত্যাদি)। আমরা পিছনে থেকে পিছনে প্লট সম্পর্কে একমত হয়েছি, যেমন আমি আমার উত্তরেও ইঙ্গিত দিয়েছিলাম। এই চক্রান্তের উন্নতি হ'ল উভয় উল্লম্ব অক্ষটি তাদের নিজ নিজ দৈনিক পদ্ধতি অনুসারে মাপতে পারে। এটি সপ্তাহের এবং পৃষ্ঠাগুলির মধ্যে পড়ার / সময় ব্যয়কে আরও সহজ করার মধ্যে তুলনা করে।

— swmo

বর্ণগুলি গুরুত্বহীন বলে উল্লেখ করার পরে, আমার সাথে দেখা যায় যে রঙের বৈচিত্র্য অপসারণ কাজ করতে পারে। সপ্তাহের দিনগুলি ইতিমধ্যে অবস্থান দ্বারা পৃথক করা হয়। বা সম্ভবত বুধবার একটি অতিরিক্ত নোঙ্গর হিসাবে একটি ভিন্ন ছায়া তৈরি।

— xan

খুব সুন্দর! আমি এখনও অন্য উত্তরগুলি দিয়ে যাই নি, তবে এটি অবশ্যই ইতিমধ্যে একটি দুর্দান্ত উন্নতি! আপনাকে অনেক ধন্যবাদ

মন্তব্যগুলি থেকে ধারণাগুলি অন্তর্ভুক্ত করার জন্য আমি উত্তরটি সম্পাদনা করেছি। @ একটি চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয়ে আপনি আনন্দিত বলে আমি আনন্দিত।

— swmo

Answer 7

পরিবর্তন $x$ অক্ষ দিন সপ্তাহের দিন, যাক $y$ একই এবং:

1. গ্রুপিং ভেরিয়েবল হিসাবে দুই সপ্তাহের সাথে লাইন হিসাবে ডেটা প্লট করুন - যাতে প্রতি সপ্তাহের জন্য দুটি পৃথক লাইন পাওয়া যায়,
2. বা গ্রুপযুক্ত বার প্লটগুলি ব্যবহার করুন যেখানে প্রতি সপ্তাহের দিনের জন্য আপনার কাছে সপ্তাহের 1 এবং 2 সপ্তাহের জন্য দুটি বার রয়েছে, প্রতিটি পৃষ্ঠা / ঘন্টা প্রতি দিন গণনা সহ।

Comments

দয়া করে দেখুন ১ টি উপরে কি করে এবং ২ দুর্ভাগ্যক্রমে খুব অর্থবহ বলে মনে হয় না। আপনার উত্তর করার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ।

আমি এতে কোনও সমস্যা দেখছি না ... এটি দেখতে দুর্দান্ত লাগছে না তবে এটি আপনি ব্যবহার করেন এমন সফ্টওয়্যার এবং / অথবা গ্রাফিকাল সম্পাদনার বিষয়।

— টিম

1. আপনি সপ্তাহে 1 বা 2 আরও ভাল চলছে কিনা তা সত্যিই বলতে পারবেন না, এবং আরও কয়েক সপ্তাহ যুক্ত করা থাকলে এটি বেশ বিশৃঙ্খল হয়ে উঠবে। ২) আমি আসলে এটিকে কিছু মনে করি না, এটি আসলে বেশ সুন্দর। এটি পরিষ্কার করার জন্য সম্ভবত আমি আসলটি এবং এটি এক সাথে রাখতে পারতাম। (এছাড়াও এখন উপরে দেখানো হয়েছে)

Answer 8

নীচের প্লটটি স্ট্যাকযুক্ত বারগুলির পরিবর্তে লাইন ব্যবহার করে প্রতি সপ্তাহের মধ্যে অধ্যয়ন এবং মোট পৃষ্ঠাগুলির সংক্ষিপ্ত সময়ের দেখায়, যা আশা করি প্রতিটি সপ্তাহের মধ্যে প্রবণতাটি দেখার পক্ষে এবং সপ্তাহের মধ্যে তুলনা করা সহজ হবে। আমি অনুপস্থিত সপ্তাহগুলি শূন্যে পূরণ করেছি, তবে আপনি যদি চান তবে এগুলি বাদ দিতে পারেন। Rডাটা প্রসেসিং এবং চক্রান্ত প্রজন্ম কোড গ্রাফ নীচে পোস্ট করা হয়।

নীচের পদক্ষেপগুলি সম্পাদন করার সময়, আমি প্রথমে প্রশ্নে পোস্ট করা ডেটা নামক একটি ডেটা ফ্রেমে লোড করেছিলাম dat।

library(lubridate)
library(dplyr)
library(reshape2)
library(ggplot2)
library(scales)

# Ordered vector of weekdays
weekdayVec = c("Sunday","Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday")

# Change column name
names(dat)[2] = "Hours of Study"

# Convert Date to date format
dat$Date = as.Date(dmy(dat$Date))

# Add a weekday variable and order from Sunday to Saturday
dat$Day = weekdays(dat$Date)
dat$Day = factor(dat$Day, levels=weekdayVec)

# Number the weeks from 1 to 11 and convert to a factor
dat$Week = paste("Week", (as.numeric(dat$Date) - as.numeric(dat$Date[3])) %/% 7 + 2)
dat$Week = factor(dat$Week, levels=paste("Week", c(1:11))) 

## Fill in empty dates (so we can show zero pages/hours during weeks 5 and 6 if we want)
dataFill = expand.grid(Week = paste("Week",1:11), Day=weekdayVec)
dat = merge(dataFill, dat, by=c("Week","Day"), all=TRUE)

# Fill in missing dates
dat$Date = as.Date(c(rep(NA,5), seq(as.Date("2014-11-21"),as.Date("2015-01-30"),1), NA))

# Convert missing data to zeros for Hours of Study and Total Pages
dat = dat %>% mutate(`Hours of Study` = ifelse(is.na(`Hours of Study`), 0, `Hours of Study`),
               `Total Pages` = ifelse(is.na(`Total Pages`), 0, `Total Pages`)) 

# Melt data into long format (for facetting in ggplot2)
dat.m = dat %>% melt(id.var=1:3) %>%
  group_by(Week, variable) %>%
  mutate(cumValue = cumsum(value))

# Plot Hours and Pages by date, with separate cumulative 
# curves for each week
ggplot(dat.m %>% group_by(Week, variable) %>% arrange(Week, Day), 
       aes(Date, cumValue, colour=Week, group=Week)) +
  geom_vline(xintercept=as.numeric(seq(as.Date("2014-11-16"), as.Date("2015-02-06"), 7)-0.5), colour="grey70") +
  geom_line(position=position_dodge(width=0.5)) +
  geom_point(size=2.5, position=position_dodge(width=0.5)) +
  facet_grid(variable ~ ., scales="free_y") +
  guides(colour=guide_legend(reverse=TRUE)) + labs(y="",x="") +
  guides(colour=FALSE) +
  scale_x_date(limits=c(as.Date("2014-11-16"),as.Date("2015-01-31")),
               breaks=seq(as.Date("2014-11-16"),as.Date("2015-01-31"), 7)-0.5,
               labels=paste("                  Week",1:11)) +
  theme_grey(base_size=15)

Comments

এটি সত্যিই একটি ভাল ধারণা এবং আপনি কোন দিনটির দিকে তাকিয়ে আছেন তা নির্ধারণ করা শক্ত হয়ে যাওয়ার সমস্যাটি অবশ্যই সমাধান করে। আপনাকে ধন্যবাদ

Answer 9

আরেকটি বিকল্প হ'ল বুদবুদ চার্ট, যেখানে আপনি একটি ভেরিয়েবলের জন্য উল্লম্ব উচ্চতা এবং অন্যটির জন্য ডট আকার রাখতে পারেন have নীচে, তারিখ (দিন) অনুভূমিক, অধ্যয়নের সময়গুলি উল্লম্ব, প্রতিদিন আচ্ছাদিত পৃষ্ঠাগুলি বুদবুদ আকার এবং সপ্তাহে বর্ণময়।

Answer 10

আপনি 3 ডি প্লট করতে পারেন। আমি যাচাই করিনি যে সপ্তাহের দিনটি সঠিকভাবে গণনা করা হয়েছিল, সেরা দেখার কোণ ইত্যাদি খুঁজে বের করুন, তবে এটি আপনাকে ধারণা দেয়। আরও অলঙ্করণগুলিও সম্ভব। উদাহরণস্বরূপ, পয়েন্টগুলি একটি লাইনের সাথে সংযুক্ত করা এবং গ্রিডলাইনগুলি প্রতিটি সোমবারের সাথে মিলিয়ে রাখা আরও ভাল।

আসলে যা দেখতে খুব আকর্ষণীয় হবে তা হ'ল প্রতিটি বাম-ডান এবং উপরে-ডাউন গ্রিডলাইন (যেমন এই কোণে দেখানো হয়েছে) সপ্তাহের একই দিন (যেমন সোমবার) এর সাথে সামঞ্জস্য করা, তারপরে নীচে এবং পিছনে ডান দেয়ালের বাক্সপ্লটগুলি রেখে দেওয়া গ্রিডলাইন। বক্সপ্লটগুলি যথাক্রমে প্রতি সপ্তাহের মোট ঘন্টা এবং মোট পৃষ্ঠাগুলির সাথে মিল রাখে। আমি অবশ্যই নিশ্চিত যে আরজিএল দিয়ে করা সম্ভব হবে তবে কিছুটা ঝুঁকির দরকার পড়ে। এটি মূল্যবান হতে পারে। বেহালা প্লট বা শিম প্লটগুলি আরও ভাল হতে পারে।

ডেটা (আর-তে ইনপুট করার জন্য):

dat<-structure(list(Date = structure(c(17L, 19L, 21L, 23L, 25L, 27L, 
29L, 31L, 33L, 38L, 2L, 14L, 36L, 42L, 44L, 46L, 48L, 34L, 39L, 
40L, 1L, 13L, 35L, 41L, 43L, 45L, 47L, 49L, 50L, 3L, 4L, 5L, 
6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 15L, 16L, 18L, 20L, 22L, 24L, 
26L, 28L, 30L, 32L, 37L), .Label = c("1/1/2015", "1/12/2014", 
"10/1/2015", "11/1/2015", "12/1/2015", "13/01/2015", "14/01/2015", 
"15/01/2015", "16/01/2015", "17/01/2015", "18/01/2015", "19/01/2015", 
"2/1/2015", "2/12/2014", "20/01/2015", "21/01/2015", "21/11/2014", 
"22/01/2015", "22/11/2014", "23/01/2015", "23/11/2014", "24/01/2015", 
"24/11/2014", "25/01/2015", "25/11/2014", "26/01/2015", "26/11/2014", 
"27/01/2015", "27/11/2014", "28/01/2015", "28/11/2014", "29/01/2015", 
"29/11/2014", "29/12/2014", "3/1/2015", "3/12/2014", "30/01/2015", 
"30/11/2014", "30/12/2014", "31/12/2014", "4/1/2015", "4/12/2014", 
"5/1/2015", "5/12/2014", "6/1/2015", "6/12/2014", "7/1/2015", 
"7/12/2014", "8/1/2015", "9/1/2015"), class = "factor"), TotalHours = c(2.4166, 
0, 1.5833, 3.0166, 2.4999, 1.4833, 3.0499, 0, 2.4499, 2.8833, 
0, 4.1166, 1.3333, 1.2499, 1.6666, 0, 2.4833, 0, 1.2332, 0.3333, 
3.5666, 0.8166, 2.75, 0.4166, 1.2833, 0.3333, 0, 0, 2.35, 0.5666, 
0, 1.6666, 2.2666, 2.5165, 2.0166, 2.9666, 0.8333, 0.6666, 1.45, 
0.3166, 0, 0.2333, 0.85, 0, 0, 0.6666, 0.8333, 1.5498, 6.4159, 
2.9166), TotalPages = c(0L, 0L, 4L, 13L, 6L, 3L, 6L, 0L, 5L, 
2L, 0L, 8L, 5L, 3L, 8L, 0L, 9L, 0L, 1L, 0L, 2L, 0L, 28L, 0L, 
0L, 3L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 5L, 6L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 4L, 1L, 5L, 9L, 0L)), .Names = c("Date", 
"TotalHours", "TotalPages"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-50L))

প্লটটি তৈরি করুন:

#Get Day of Week
dat<-cbind(weekdays(as.Date(dat[,1], format="%d/%m/%Y")),dat)
colnames(dat)[1]<-"DoW"

#3D Plot
require(rgl)
plot3d(dat[,2],dat[,3],dat[,4],size=15, 
xlab=colnames(dat)[2], ylab=colnames(dat)[3],
zlab=colnames(dat)[4],col=rainbow(7)[as.numeric(dat[,1])])
text3d(x=10, y=6, z=seq(25,15,length=7),levels(dat[,1]),
col=rainbow(7), font=2)
grid3d(side=c("x", "y+", "z"), lwd=1)

Answer 11

সপ্তাহের সংখ্যা (বছরের) সহ হিটম্যাপ অনুসরণ করা, সপ্তাহের দিন এবং ঘন্টা এবং পৃষ্ঠাগুলির জন্য দিকগুলি সহায়ক হতে পারে:

2 টি উচ্চ মান মুছে ফেলার ফলে চক্রান্তে আরও ভাল রঙের গ্রেডিয়েন্ট দেওয়া যায়:

নিম্নলিখিত বারচার্টটিও সহায়ক হতে পারে।

এটি কোনও 2 সপ্তাহের সময়কাল পরিষ্কারভাবে দেখায় যখন কোনও কাজ করা হয়নি।

লাইনের সাথে প্লটও কার্যকর হতে পারে (লাইনগুলি বিশৃঙ্খল হয় না; পয়েন্টগুলি কেবল দুটি লাইন রেখেও সরানো যেতে পারে)

সহজ বোঝার জন্য প্লটটি সহজ করার সময় তারা স্পষ্টভাবে তথ্য সরবরাহ করে।