পাই চার্টে সমস্যা


28

পাই চার্ট সম্পর্কে ক্রমবর্ধমান আলোচনা হতে পারে বলে মনে হচ্ছে।

এর বিরুদ্ধে মূল যুক্তিগুলি মনে হয়:

  • দৈর্ঘ্যের চেয়ে কম শক্তি সহ অঞ্চলটি অনুমিত হয়।
  • পাই চার্টগুলিতে খুব কম ডেটা-পয়েন্ট-টু-পিক্সেল অনুপাত থাকে

তবে আমি অনুভব করি যে অনুপাতগুলি চিত্রিত করার সময় এগুলি কোনওভাবে কার্যকর হতে পারে। আমি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে একটি টেবিল ব্যবহার করতে সম্মত তবে আপনি যখন কোনও ব্যবসায় প্রতিবেদন লিখছেন এবং আপনি কেবল কয়েকশ টেবিল অন্তর্ভুক্ত করেছেন কেন পাই চার্ট নেই?

সম্প্রদায় এই বিষয়টি সম্পর্কে কী ভাববে সে সম্পর্কে আমি আগ্রহী। আরও তথ্যসূত্র স্বাগত।

আমি কয়েকটি লিঙ্ক অন্তর্ভুক্ত করছি:


এই প্রশ্নটি শেষ করতে আমি পাই-চার্ট বনাম ওয়াফল-চার্টের একটি উদাহরণ তৈরির সিদ্ধান্ত নিয়েছি।

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন


7
অতিরিক্ত হোয়াইটস্পেসের কারণে আমি আপনার ওয়াফল চার্টটি অস্পষ্ট দেখতে পাচ্ছি।
sesqu

3
কেন এমএআর 5 টি স্কোয়ার এবং 7% আছে, তবে অন্যদের 7 টি স্কোয়ার এবং 5% রয়েছে?
অঙ্কিত

1
উভয় লিঙ্কই এখন মারা গেছে
19

এছাড়াও, আমি মনে করি ওয়াফল চার্টের বিভাগগুলি বাম থেকে ডানে, তারপরে নীচে পর্যন্ত পড়তে হবে (সুতরাং FAN প্রথম 3.5 কলামের পরিবর্তে শীর্ষ 3.5 সারিতে যেতে হবে)। আমরা বাম থেকে ডান পড়ি এবং অনুপাতের তুলনায় উল্লম্বভাবে তুলনা করা প্রয়োজনের তুলনায় আরও কঠিন।
টুইচ_সিটি

উত্তর:


24

আমি পাই না পাই পাই চার্ট ব্যবহার সম্পর্কে ক্রমবর্ধমান আগ্রহ বা বিতর্ক আছে। এগুলি কেবল ওয়েবে এবং তথাকথিত "ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণাত্মক" সমাধানগুলিতে সর্বত্র পাওয়া যায়।

আমি অনুমান করি আপনি টুফ্টের কাজ জানেন (তিনি একাধিক পাই চার্ট ব্যবহারের বিষয়েও আলোচনা করেছেন ), তবে আরও মজার বিষয় হ'ল উইলকিনসনের ব্যাকরণ গ্রাফিক্সের দ্বিতীয় অধ্যায়টি "পাই চার্ট কিভাবে বানাবেন?" দিয়ে শুরু হয়। আপনি সম্ভবত এও সচেতন যে ক্লিভল্যান্ডের ডটপ্লট , বা একটি বারচার্ট, আরও অনেক সুনির্দিষ্ট তথ্য জানাবে। আমাদের ভিজ্যুয়াল সিস্টেমটি স্থানিক তথ্যের সাথে যেভাবে মোকাবেলা করতে সক্ষম তা থেকেই সমস্যাটি প্রকৃতপক্ষে থেকেই গেছে। এমনকি এটি আর সফ্টওয়্যারটিতে উদ্ধৃত হয়েছে; অন-লাইন সহায়তা থেকে pie,

ক্লেভল্যান্ড (1985), পৃষ্ঠা 264: "পাই চার্ট দ্বারা সর্বদা প্রদর্শিত হতে পারে এমন ডেটা ডট চার্ট দ্বারা প্রদর্শিত হতে পারে। এর অর্থ হ'ল কম মাত্রার কোণ বিচারের পরিবর্তে একটি সাধারণ স্কেল ধরে অবস্থানের রায় দেওয়া যেতে পারে ”" এই বিবৃতিটি ক্লিভল্যান্ড এবং ম্যাকগিলের অভিজ্ঞতাগত তদন্তের পাশাপাশি ধারণাগত মনোবিজ্ঞানীদের তদন্তের ভিত্তিতে তৈরি।

ক্লিভল্যান্ড, ডাব্লুএস (1985) গ্রাফিং ডেটার উপাদান । ওয়েডসওয়ার্থ: মন্টেরে, সিএ, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র।

পাই চার্টের (যেমন, ডোনাট-জাতীয় চার্ট) বিভিন্নতা রয়েছে যা সমস্ত একই সমস্যা উত্থাপন করে: আমরা কোণ এবং ক্ষেত্রের মূল্যায়ন করতে ভাল নই। এমনকি "corrgram" ব্যবহৃত বেশী, বন্ধুত্বপূর্ণ বর্ণনা অনুযায়ী, Corrgrams: পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স জন্য অনুসন্ধানমূলক প্রদর্শন , আমেরিকান পরিসংখ্যানবিদ (2002) 56: 316, পড়া কঠিন, এই প্রোগ্রামটিতে হয়।

তবে এক পর্যায়ে আমি ভাবলাম যে তারা এখনও কার্যকর হতে পারে কিনা, উদাহরণস্বরূপ (১) দুটি শ্রেণি প্রদর্শিত ভাল তবে বিভাগের সংখ্যা বৃদ্ধি পঠনকে আরও খারাপ করে তোলে (বিশেষত%% এর মধ্যে দৃ strong় ভারসাম্যহীন), (২) আপেক্ষিক রায় পরম সংখ্যার চেয়ে ভাল, পাশাপাশি পাশাপাশি দুটি পাই চার্ট প্রদর্শিত হচ্ছে ফলাফল থেকে আরও সাধারণ উপলব্ধির চেয়ে আরও ভাল প্রশংসা করা উচিত, একটি পাই চার্ট সমস্ত ফলাফলের মিশ্রণ বলে (যেমন একটি দ্বি-পথ ক্রস-শ্রেণিবদ্ধকরণ টেবিল)। ঘটনাক্রমে, আমি হ্যাডলি উইকহামকে অনুরূপ প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেছি, যিনি দয়া করে নিম্নলিখিত নিবন্ধগুলিতে আমাকে নির্দেশ করেছেন:

  1. স্পেন্স, আই। (2005)। কোনও বিনীত পাই: কোনও পরিসংখ্যানের চার্টের উত্স এবং ব্যবহারশিক্ষাগত এবং আচরণগত পরিসংখ্যান জার্নাল , 30 (4), 353–368।
  2. হির, জে এবং বোস্টক, এম (২০১০)। ক্রাউডসোর্সিং গ্রাফিক উপলব্ধি: ভিজ্যুয়ালাইজেশন ডিজাইনের মূল্যায়ন করতে যান্ত্রিক তুর্ক ব্যবহার করাCHI 2010 , এপ্রিল 10-1515, 2010, আটলান্টা, জর্জিয়া, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র।

সংক্ষেপে, আমি মনে করি যে তারা 2 থেকে 3 শ্রেণির বিতরণকে স্থূলভাবে চিত্রিত করার জন্য কেবলমাত্র ভাল (আমি যুগে যুগে কোনও হিস্টোগ্রামের শীর্ষে একটি নমুনায় পুরুষ এবং স্ত্রীদের বিতরণ দেখানোর জন্য, এগুলি ব্যবহার করি), তবে সত্যিকারের তথ্যবহুল হওয়ার জন্য তাদের অবশ্যই আপেক্ষিক ফ্রিকোয়েন্সি বা গণনাগুলির সাথে থাকতে হবে। আপনি মার্জিন যুক্ত করতে এবং দ্বি-মুখী শ্রেণিবিন্যাসের বাইরে যেতে পারার কারণে একটি টেবিল এখনও আরও ভাল কাজ করতে পারে।

অবশেষে, পাই ডিস্কের ধারণার ভিত্তিতে বিকল্প প্রদর্শনগুলি রয়েছে। আমি বর্গ পাই বা মনে করতে পারেন বকবক চার্ট , রবার্ট Kosara দ্বারা বর্ণিত পাই চার্ট বুঝতে পারা


আপনি কি এমন কোনও সফ্টওয়্যার জানেন যা ওয়াফল চার্ট প্রয়োগ করে?
Deps_stats

1
নিবন্ধন করুন আপনি যদি এটি আর তে প্রয়োগ করতে আগ্রহী হন তবে আপনি ক্যালেন্ডার হিটম্যাপে কিছু ধারণা পেতে পারেন ।
সিএল


26

পাই চার্টগুলির সাথে আমার ব্যক্তিগত সমস্যাটি হ'ল তারা এ জাতীয় পার্থক্য দেখানোর ক্ষেত্রে কার্যকর হতে পারে:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

অনেক লোক এটি দেখানোর জন্য এটি ব্যবহার করে: এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন


16

পাই এর মতো পাই চার্টগুলি সুস্বাদু হতে পারে তবে সেগুলি পুষ্টিকর নয়।

ইতিমধ্যে তৈরি পয়েন্টগুলি ছাড়াও একটি হ'ল পাই চার্টটি ঘোরানো কোণগুলির আকারের উপলব্ধি পরিবর্তন করে, যেমন রঙ পরিবর্তন করে।

যদি পাই চার্টটিতে কয়েকটি বিভাগ থাকে তবে একটি টেবিল তৈরি করুন। যদি এর প্রচুর বিভাগ থাকে তবে স্লাইসগুলি দেখতে খুব পাতলা হবে (সঠিকভাবে লেবেল করা কম)।

আমি আমার ব্লগে এই সম্পর্কে লিখেছি


1
(+1) আপনার ব্লগে ডটপ্লট বনাম পাই-চার্টের দুর্দান্ত উদাহরণ রয়েছে
Deps_stats

1

আমি মনে করি আপনি ২ য় বুলেট পয়েন্টের জন্য নিজের প্রশ্নের উত্তর দিয়েছেন। আপনি যদি মূল্যবান রিয়েল এস্টেট নিতে চান, তাই হোন! তবে প্রথম বুলেটটি আরও গুরুত্বপূর্ণ। একটি বার চার্ট সহ পর্যবেক্ষককে কেবল 1 অক্ষের উপর ভিত্তি করে আপেক্ষিক অনুপাত অনুমান করতে হবে। একটি পাই চার্টের সাথে অন্তত 2 টি অক্ষ যুক্ত বিচার করে জড়িত। এবং একটি অক্ষ বাঁকা হয়। আমি মনে করি যে পাই চার্টগুলি সর্বাধিক কার্যকরভাবে ব্যবহৃত হয় যখন পাইতে আপনার অনেকগুলি বিভাগ থাকে, কিংবদন্তি সহ, এবং অনুপাত বিচার করা এত গুরুত্বপূর্ণ নয়।


তবে বার চার্টের চেয়ে বাজারের শেয়ারটি চিত্রিত করার জন্য পাই চার্ট ব্যবহার করা কি স্বাভাবিক নয়? সত্ত্বেও এলাকাটি কম শক্তি দিয়ে অনুভূত হয় ...
deps_stats

2
@ ডিপস আপনি ঠিক বলেছেন, তবে সম্ভবত মনে হয় লোকেরা কোণগুলির সাথে তুলনা করছে, অঞ্চলগুলি নয়, বিজ্ঞপ্তি এবং কাছাকাছি-বৃত্তাকার পাই চার্টগুলিতে, তাই পরিস্থিতি ধারণাটি হিসাবে তেমন খারাপ নয়। পাই-এর মতো চার্ট এবং "স্পিনারস" লোকদের সম্ভাবনা এবং অনুপাত সম্পর্কে সঠিকভাবে চিন্তা করতে সহায়তা করার ভাল উপায় বলে প্রমাণিত হয়েছে, তাই পাই চার্টের ব্যবহারের কিছুটা সম্ভাব্য যোগ্যতা রয়েছে। ( কোনও জ্ঞানীয় দৃষ্টিকোণ থেকে সিদ্ধান্ত নেওয়া (বুসেমিয়ার এট আল), পৃষ্ঠা 307 দেখুন)
হুবুহু

@ হুইবার (+1) ভাল যে আপনি কোণ এবং ক্ষেত্রের মধ্যে পার্থক্য উল্লেখ করেছেন (আমি আমার প্রতিক্রিয়া লেখার সময় আপনার মন্তব্যটি লক্ষ্য করি নি)।
chl

1
@ ডেপস_স্ট্যাটস - হ্যাঁ সাধারণত এটি মার্কেট শেয়ারের জন্য ব্যবহৃত হয়। তবে আপনি ইতিমধ্যে যা জানেন তার উপর ভিত্তি করে, আপনি কি মনে করেন না যে পাই চার্টের সাহায্যে নিজের পছন্দ অনুসারে প্রদর্শনটি পরিচালনা করা সহজ?
রাল্ফ উইন্টারস 19

আমি মনে করি যে আমার সমস্যাটি "ভাল স্বাদ" বা "পৃষ্ঠার নকশা" এর সাথে সম্পর্কিত ছিল যেমন স্বচ্ছতার ত্যাগ ছাড়াই দৃষ্টি আকর্ষণীয় প্রতিবেদন কীভাবে তৈরি করা যায়? আমাকে একটি ক্লায়েন্টে প্রচুর টেবিল এবং চার্ট যুক্ত করতে হবে এবং আমি এর জন্য চার্ট এবং তার জন্য টেবিলগুলি ব্যবহার করার সিদ্ধান্তের মুখোমুখি, অনেকগুলি টেবিল বা অনেকগুলি চার্ট। আমার আসলে যা প্রয়োজন তা হ'ল ভিজ্যুয়াল আবেদন এবং ভাল ডেটা চিত্রের মধ্যে ভারসাম্য। ওয়াফল চার্টগুলি পাই-চার্টগুলির খুব আকর্ষণীয় বিকল্প বলে মনে হচ্ছে!
deps_stats 21

1

আমি প্রায় কোনও ক্ষেত্রেই ভাবতে পারি না যদি আপনি তথ্য জানাতে চান তবে পাই চার্ট বার বার্ট বা স্ট্যাকড বারের চেয়ে ভাল।

পাই চার্ট কীভাবে জনপ্রিয় হয়েছিল সে সম্পর্কে আমার কাছে একটি তত্ত্ব বা দুটি আছে। আমার প্রথম চিন্তাটি পিসি বিজ্ঞাপনগুলির সাথে সম্পর্কিত। প্রারম্ভিক পিসিগুলিতে পাঠ্য স্ক্রিন (24 x 80 টি অক্ষর) ছিল, প্রায়শই পুরানো মেইনফ্রেম সিআরটি-র মতো সবুজ। লাল-সবুজ-নীল পিক্সেল ভিত্তিতে নতুন গ্রাফিক্স স্ক্রিনগুলি প্রদর্শনের জন্য, পাই পাইটি আদর্শ ছিল। একটি পাঠ্য স্ক্রিন কোনও ফ্যাশনের পরে বার চার্ট করতে পারে তবে দূরবর্তীভাবে বিশ্বাসযোগ্য পাই চার্টটি করতে পারে না। পিসি চার্টগুলি মারিও ব্রাদার্সের স্ক্রিনটি দেখানোর চেয়ে অনেক বেশি গুরুতর দেখায়, পিসি আসলে কীভাবে ব্যবহৃত হবে তা নির্বিশেষে। সুতরাং, দেখে মনে হয়েছিল 1980 এর দশকের শেষের দিকে এবং 1990 এর দশকের গোড়ার দিকে প্রতিটি পিসি বাণিজ্যিকভাবে মনিটরে পাই চার্ট দেখিয়েছিল।

দ্বিতীয় তত্ত্বটি হ'ল একটি বার চার্ট বা সজ্জিত বারটি যদি আপনি তথ্য জানাতে চান তবে ভাল। তবে কি না করলে? তারপরে একটি পাই চার্ট কাজ করে - এবং 3-ডি এফেক্ট সহ চার্টগুলি আরও ভাল কাজ করে।


1

আপনার ওয়াফল চার্টটির জন্য লাল এবং নীল মান পরিবর্তন করা দরকার। পাই বনাম ওয়াফলের প্রশ্নে আমি ওয়াফলের দিকে ঝুঁকছি। ওয়াফল চার্টের সাহায্যে আপনি ব্লকগুলি একসাথে মিশ্রিত করা সত্ত্বেও, ছোট আকারে তথ্য সংগ্রহ করতে পারেন, রঙ এখনও অঞ্চলগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.