يجب استخدام المخططات لتصوير البيانات في لوحات المعلومات BI لنقل الرؤى بوضوح إلى أصحاب المصلحة مما يساعدهم على اتخاذ قرارات أفضل قائمة على البيانات. فالمخططات هي اللبنات الأساسية لجميع اللوحات، كما إنَّ اختيار نوع الرسم البياني الصحيح من المهارات الحاسمة عند بناء اللوحة. فالخيار الخاطئ قد يسبب سوء تفسير البيانات، أو ربما يقود إلى قرار تجاري خاطئ قد يكون تأثيره دائم.
تحدثت في المقال السابق عن كيفية بناء لوحات معلومات باحترافية، وسأركز اليوم على كيفية اختيار المخططات عند تصميمها لتعطي النتيجة المرضية على أكمل وجه.
استخدام المخططات المناسبة لتصوير البيانات الاحترافي
لتتمكن من استخدام المخططات لتصوير البيانات بشكل صحيح عند بناء لوحة BI باحترافية يجب فهم أنواع المخططات وأساسيات اختيارها. لتحديد المخطط المناسب اطرح على نفسك السؤال التالي: ماذا أريد أن أعرض لمستخدمي؟
عرض رقم واحد كبير؟! مقارنة القيم في المجموعات وبينها! إظهار التكوين النسبي للبيانات؟! عرض التغيرات في البيانات مع الوقت؟! شرح العلاقة بين عدة مقاييس؟! البيانات الجغرافية؟ّ! إظهار تفاصيل العناصر؟!
في الواقع، تغطي تلك الحالات 99 ٪ من احتياجات تصور البيانات وسأفصل فيما يلي كيفية استخدامها مقرونة مع الأمثلة المناسبة:
عرض رقم واحد كبير
يمكنك عرض رقم واحد كبير باستخدام المؤشرات:
المؤشرات KPI
تفيد في إعطاء فكرة فورية عن مدى نجاح الأعمال، حيث يعتبر عرض مؤشر الأداء الرئيسي KPI طريقة رائعة لنقل المعلومات الرئيسية، سواء كنت تبني لوحة تسويق أو إدارة لمشروع ما أو سلسلة توريد. حيث يوضح “مؤشر المقياس” بشكل مباشر حالتك إذا كنت أعلى أو أقل من الهدف، وما إذا كنت تتحرك في الاتجاه الصحيح من أبرز الأرقام التي يمكن استخدامها ك KPI: عدد المبيعات، إجمالي الإيرادات، عدد زوار موقع الويب. يبيت المخطط التالي إجمالي زوار موقع ويب مع إجمالي عدد النقرات آخر 3 أشهر:
تكون مؤشرات الأداء الرئيسية أفضل عند عرض المقاييس كرقم واحد كبير، بالإضافة إلى:
يمكن أن يكون أكثر فعالية إذا قمت بدمج ترميز الألوان كالتلوين الأحمر/الأخضر أو لأعلى/لأسفل.
الدمج مع التاريخ أو الإطار الزمني ذي الصلة أي الفترة الزمنية التي يمثلها KPI. عادة في شكل مرشح تاريخ على لوحة القيادة أو المشار إليها في عنوان KPI.
إعطاءه سياق ليتضح أكثر، كإظهار الفرق عن الفترة السابقة أو مقارنته مع مقياس آخر.
مقارنة القيم
تستطيع مقارنة القيم داخل المجموعات وبينها باستخدام مخطط شريط أو مخطط عمود أو مخطط التكديس
تستخدم المخططات الشريطية ومخططات الأعمدة بالتبادل، حيث تكون الأعمدة رأسية، والأشرطة أفقية، لكن في الحالتين يمثل طول الشريط (أو العمود) القيمة.
كما يمكن تجميع الأعمدة في المخططات وفق ما يسمى المجموعات إذا أردت المقارنة بين أكثر من صعيد، كما يوجد خيار آخر يطلق عليه التكديس (أو قطاع) تقسم البيانات في كل فئة بحيث المخطط يمكنه الإجابة على أسئلة مثل ماهية شيء ما.
مخططات الأعمدة
تقارن القيم مع بعضها، كما يمكن استخدام مخططات الأعمدة للمقارنات مع القيم المختلفة. كما تستطيع استخدامها لإظهار التغيير مع الوقت عندما تريد لفت الانتباه إلى إجمالي الأشكال بدلاً من شكل الاتجاه (وهو أكثر فعالية مع مخطط خط). يبين الشكل التالي عدد مسارات التنقل الصالحة في موقعي كل يوم:
إذا أردت تسليط الضوء أو على العكس من أرقام المفاتيح تستطيع الجمع بين مخطط الخط والعمود.
مخططات الشريط
تعتبر المخططات الشريطية رائعة لمقارنة عدة قيم مختلفة خاصةً عندما يتم تقسيم بعضها إلى فئات مشفرة بالألوان.
يمكن التمثيل الرسومي للبيانات المرتبة في أعمدة أو صفوف على ورقة العمل في مخطط شريطي. توضح المخططات الشريطية المقارنات بين العناصر الفردية. ففي المخطط الشريطي، يتم بشكلٍ نموذجي تنظيم الفئات على طول المحور العمودي، وتنظيم القيم على طول المحور الأفقي. يبين الشكل التالي نسب المبيع في المتجر بحسب المنتجات المتوفرة:
مخطط المجموعات
بحيث يتم تجميع الأعمدة في المخططات للمقارنة بين القيم على أكثر من صعيد، كما يبين المخطط التالي القيم الفعلية للمبيعات مع القيم المتوقعة والمصاريف خلال الربع الأول والثاني والثالث والرابع من العام.
مخطط المكدس
تفيد مخططات المكدس في مناطق مختلفة وعبر فئات المنتجات المتعددة. يمكن أن تكون الأشرطة الموجودة في مخطط الشريط المكدّس بمثابة مبلغ بسيط من القيم لإظهار المجموع، كما تستطيع تكديس كل الأشرطة إلى 100 ٪ لإظهار النسبة المئوية لكل فئة.
عرض التغيرات مع الوقت
استخدم مخطط الخط أو المنطقة أو العمود لعرض التغيير في البيانات مع مرور الوقت، على سبيل المثال: اتجاه المبيعات خلال العام الماضي، عدد زوار صفحة الويب خلال فترة زمنية محددة.
تعتبر المخططات الخطية والمخططات المنطقية أفضل الأدوات تصوير البيانات التي ترتفع وتنخفض من يوم لآخر، مثل: مبلغ المال في حساب مصرفي، أو درجة الحرارة.
في حين تعتبر مخططات الأعمدة هي الأفضل للبيانات التي تبدأ من الصفر كل فترة، مثل: أرقام المبيعات الشهرية، أو زوار صفحة الويب.
مخططات الخطوط
المخططات الخطية ذات شعبية كبيرة كما أنها متعددة الاستخدام في الأعمال لكونها تظهر اتجاهاً شاملًا بسرعة ودقة بشكل يصعب تفسيرها. تفيد في تصوير الاتجاهات لعدة فئات خلال نفس الفترة الزمنية، للمساعدة في المقارنة.
يبين المخطط البياني التالي حركة المرور وعدد النقرات لموقع ويب خلال ثلاثة أشهر:
مخططات المنطقة
تقارن مخططات المنطقة بين النسب، تفيد لأنها تعطي إحساساً بالحجم الكلي، ونسبة ذلك التي يتم تناولها بواسطة كل فئة.
يضيء هذا النوع من المعلومات مشكلات بما يتضمن: تخطيط الموارد وأنماط الطلب والإدارة المالية وتخصيص مساحة التخزين المناسبة وغيره.
Heatmap
تسمح بعرض البيانات على أساس دوري، هو أكثر الساعات أو الأيام أو الأشهر شعبية، على سبيل المثال: ما هي أكثر الساعات ازدحاماً على الخط الساخن خلال الأسبوع؟
شرح العلاقة بين المقاييس
يفيد شرح الروابط والعلاقة بين مقياسين أو أكثر في الحصول على رؤى قيمة من البيانات، لشرح تلك العلاقة يمكنك استخدام المخططات المبعثرة أو الفقاعة أو التحرير والسرد.
للتوزيع وإظهار العلاقات بين مقياسين المخططات المبعثرة هي الخيار الأفضل يتم تمثيل البيانات بدائرة حيث يشير لونها إلى فئات البيانات ويدل حجمها على حجم البيانات. كما يمكن إضافة مقياس ثالث إلى المخطط يتم تمثيله بحجم أو لون النقطة ليصبح مخطط فقاعة.
كما تستطيع عرض العلاقة أو الارتباط بين مقياسين مع مرور الوقت كالعلاقة بين عدد الزوار وإيرادات متجر باستخدام مخطط التحرير والسرد. يتكون من مخطط عمود ومخطط الخط مع محورين y مستقل مما يسمح بإظهار العلاقة بين المقاييس المختلفة.
المخططات المبعثرة Scatter Diagram
عموماً، تستخدم لعرض ومقارنة القيم الرقمية وإظهار العلاقات بين عدة سلاسل من البيانات بما يتضمن: البيانات العلمية والإحصائية والهندسية. من الممكن رسم مجموعتي أرقام كسلسلة واحدة في إحداثيات xy.
على سبيل المثال: يظهر المخطط التالي عدد الوحدات المباعة لعدة منتجات التي يحققها متجرك وفق درجات الحرارة. كما تستطيع معرفة اسم المنتج، مما يسنح بزيادة انتاج المنتج عند درجة الحرارة التي يروج فيها مبيعه.
مخططات الفقاعات
يسمح بفهم عدة متغيرات كما هو الحال في المخططات المبعثرة يتم تمثيل وزن القيم حسب حجم محيط الدائرة. لكنها تختلف عن المبعثرة بأنها تحزم عدة قيم مختلفة في مساحة صغيرة واحدة وتمثل فقط قياساً واحداً لكل فئة. تفيد عن الحاجة لتوضيح أهمية فئة من الفئات مقارنة بعدة فئات غير المهمة، يساعد المستخدمين على التركيز على تحدياتهم أو نجاحاتهم. كما يمكن إظهار أشياء مثل الأولويات والتكاليف ومقارنة القيم الفعلية.
على سبيل المثال: إظهار العلاقة بين إجمالي إيرادات الشركة في كل بلد (حجم الفقاعة) مع عدد المتاجر في ذلك البلد (المحور y) وعدد الموظفين في هذا البلد (المحور x)؟
يظهر المخطط التالي العلاقة بين موقعي على الانترنيت والمواقع المنافسة له في أمريكا بحسب قوة المنافسة، حيث يدل لون الدائرة على اسم الموقع وحجمها على الموقع على شدة المنافسة “عدد الصفحات”، حيث يكون موقعي ممثل بالدائرة الزرقاء وأشد منافس له ممثل بالدائرة البرتقالية وأقل منافس ممثل بالدائرة الحمراء.
مخططات التحرير والسرد
تجمع أكثر من نوع من المخططات مما يساعد في فهم البيانات بسهولة، عندما تكون متنوعة بشكل كبير.
إظهار التركيبة النسبية للبيانات
يمكنك إظهار التركيبة النسبية للبيانات باستخدام مخطط فطيرة أو treemap، يفيد عندما تحتاج إظهار تكوين بسيط أو جزء إلى كل.
مخططات الفطيرة
تظهر مخططات الفطيرة أبعاد واضحة بسهولة في كل قيمة تتكون من الكل.
الجدير بالذكر أنه حتى يكون مخطط الفطيرة فعال، لكن يجب ألا يزيد عدد الفئات عن ستة، وإلا سيبدو المخطط مزدحمًا جدًا، والقيم غير واضحة لا توفر أي رؤية.
يبين المخطط التالي نسب المئوية للمبيعات حسب فئة كل منها:
مخططات دائري مجوف
تعرض البيانات فيها على شكل حلقات، فكل حلقة تمثل سلسلة بيانات، فإذا عرضت النسب المئوية في التسمية يكون الإجمالي 100%. يظهر المخطط التالي النسبة المئوية للانتحال في نص مدخل:
Treemaps
treemap في الأساس مخطط فطيرة مستطيلة، ونظراً لأنه مستطيل تكون المنطقة أسهل في إدراكها من قبل الدماغ البشري.
يستخدم لعرض التسلسلات الهرمية والقيمة النسبية بين الفئات والفئات الفرعية، كما يسمح بالاحتفاظ بالتفاصيل مع إسقاط إحساس فوري بالمناطق الأكثر أهمية بشكل عام.
يمكن تحقيق ذلك عن طريق تعشيش المستطيلات المشفرة بالألوان داخل بعضها، مرجحة لتعكس نصيبها من الكل. يتم تقسيم متغيرات المحور إلى نطاقات مثل الرسم البياني الشريطي أو الرسم البياني العمودي، ويشير لون كل خلية إلى قيمة المتغير الرئيسي في نطاق الخلية المقابل.
المخططات القطبية
أحد أنواع مخطط الفطيرة يظهر العلاقات بين متغيرات متعددة الرسم، لكن بدلاً من تصوير حصة كل قيمة من الكل من حيث حجم الزاوية، تكون زوايا كل القطاعات متساوية وتظهر القيمة من خلال مدى وصولها من مركز الدائرة.
عرض البيانات الجغرافية
اعرض البيانات الجغرافية من خلال المنطقة:
مخطط الخريطة
يسمح هذا النوع من المخططات معرفة المواقع الجغرافية الأكثر أهمية لعملك، بحيث يتم تمثيل البيانات كنقاط ملونة على الخريطة ويتم تمثيل القيم بحجم الدائرة أو شدة اللون.
يفيد في مقارنة القيم وإظهار الفئات عبر المناطق الجغرافية، أو عندما يكون لديك مناطق جغرافية في البيانات بما في ذلك: البلدان أو الولايات وغيرها.
يبين المخطط التالي تمثيل خريطة البحث عن عبارة “تحليل البيانات الاستكشافية” حسب الموقع، حيث يدل اللون إلى النسبة المئوية للتحويلات، فكلما زاد إشراق اللون الأزرق دلَ ذلك على زيادة نسبة البحث في المنطقة.
يفيد هذا التمثيل بشكل كبير لأنه يعطي قطعتين حيويتين من المعلومات في لمحة: من أين يوجد معظم الباحثين في العالم، قد تظهر مثل هذه الرؤى نقاط الضعف في استراتيجية التسويق في ثوان.
إظهار تفاصيل العناصر
يمكنك إظهار تفاصيل العنصر باستخدام الجدول المحوري:
الجدول المحوري
يفيدك عندما تريد استخراج الأرقام الرئيسية بسرعة وتريد أرقام دقيقة بدل من المخططات والاتجاهات. كأن تقوم بتلخيص معلومات المريض المعقدة لتوفير نظرة عامة مفصلة حول التكاليف وأرقام المرضى ومتوسط الأيام المقبولة في المشفى.
أنواع أخرى من المخططات
كما يمكنك استخدام المخططات لتصوير البيانات بمزيد من الأنواع منها:
- المخططات السطحي: يفيد عندما تريد إيجاد التركيبات المثلى بين مجموعتين من البيانات، كما في الخريطة الطبوغرافية، تدل الألوان والنقوش إلى المناطق الواقعة في نفس نطاق القيم.
- المخططات النسيجية: يسمح بالمقارنة بين القيم التجميعية لعدة سلسلة البيانات.
- المخططات الهيكلية: يسمح بمقارنة مختلف مستويات التصنيف فهو يعرض وفق اللون والتجاور، يتميز بأنه يعرض كمية كبيرة من البيانات.
- المخطط الحلقي: مثالي عندما تريد عرض بيانات ذات تسلسل هيكلي، يمثل كل مستوى من بحلقة أو دائرة بحيث تتموضع الدائرة الأعمق في الأعلى.
- مخطط الأسهم: توضح التقلبات في البيانات بما في ذلك: أسعار الأسهم أو معدل سقوط الأمطار يومياً أو درجات الحرارة سنوياً.
- المخططات الانحدارية: يبين الإجمالي الحالي لقيم البيانات المالية عند جمع القيم أو طرحها، يفيد في فهم كيفية تأثر القيمة الأولية بسلسلة من القيم، تصنف الأعمدة بحسب اللون للتمييز فيما بينها.
- مخططات قُمعية: تعرض القيم على شكل عدة مراحل، تقل القيم بشكل تدريجي فتبدو الأشرطة تشبه القُمع.
- المخططات المساحية: تستخدم لتمثيل التغيير على مر الوقت وجذب الانتباه إلى القيمة الإجمالية عبر اتجاه.
الخاتمة
الجدير بالذكر أنه عند استخدام المخططات لتصوير البيانات هناك إضافة يسمى Vishee View تسمح بتكبير التفاصيل في المخططات المعقدة كمخطط الفقاعة.
كما أنه مهما كان نوع المخطط الذي تختاره عليك أن تختار برنامج يسمح بالتفاعل مع البيانات بفعالية لجعله دقيقًا وفعالاً، كما يجب أن تسمح بدمج أداة تصور خارجية قوية مثل D3 لتحسين نتائجك.
