स्कैटर चार्ट: द्विचल वितरण और बिंदु समूहन

जब दो निरंतर चरों के बीच संबंध या सहसंबंध की खोज की जाती है, तोस्कैटर चार्ट (या स्कैटर प्लॉट) मुख्य विश्लेषणात्मक उपकरण है। संख्यात्मक X और Y निर्देशांक के आधार पर दो आयामी ग्रिड पर डेटा बिंदुओं को बिंदुकृत करके, स्कैटर चार्ट मदद करते हैंसमूह, बाहरी बिंदु, प्रवृत्तियाँ और सहसंबंधों को उजागर करने में जटिल डेटासेट्स में, जैसे मार्केटिंग खर्च बनाम लीड उत्पादन या कर्मचारी अनुभव बनाम वेतन।

स्कैटर चार्ट्स की यांत्रिकी

श्रेणी-आधारित कॉलम या लाइन चार्ट्स के विपरीत, स्कैटर चार्ट्स दोनों आयामों के लिए संख्यात्मक मान अक्ष का उपयोग करते हैं। एपाची ईचार्ट्स में, सेट करनाप्रकार: 'स्कैटर' डेटा के दो तत्वों वाले संख्यात्मक निर्देशांक ऐरे के रूप में फॉर्मेट करने की अपेक्षा करता है[x, y] या संख्यात्मक पर निर्देशित डेटा वस्तुएँxAxis औरyAxis कॉन्फ़िगरेशन।

1. आवश्यक सेटअप

एक मूल स्कैटर चार्ट बनाने के लिए, परिभाषित करेंप्रकार: 'मूल्य' दोनों अक्षों पर और अपनी श्रृंखला डेटा ऐरे के भीतर संख्यात्मक निर्देशांक युग्म प्रदान करें:

विकल्प = {
    टूलटिप: {
        ट्रिगर: 'आइटम',
        फॉर्मेटर: 'X: {c0}
Y: {c1}'
    },
    xAxis: {
        प्रकार: 'मूल्य',
        नाम: 'विज्ञापन खर्च ($k)'
    },
    yAxis: {
        प्रकार: 'मूल्य',
        नाम: 'रूपांतरण'
    },
    श्रृंखला: [
        {
            प्रकार: 'स्कैटर',
            प्रतीक आकार: 12,
            डेटा: [
                [10.0, 8.04],
                [8.07, 6.95],
                [13.0, 7.58],
                [9.05, 8.81],
                [11.0, 8.33],
                [14.0, 9.96],
                [6.03, 7.24],
                [12.0, 4.26],
                [7.08, 4.82],
                [5.02, 5.68]
            ]
        }
    ]
};

 

उन्नत संरचनात्मक तकनीकें

स्कैटर चार्ट्स एक तीसरे चर (बबल चार्ट) का प्रतिनिधित्व करने के लिए डायनामिक आकार को शामिल कर सकते हैं या बहु-श्रेणी समूह ओवरले प्रदर्शित कर सकते हैं।

1. चर बिंदु आकार (बबल प्रभाव)

एक कस्टम फंक्शन या डेटा मान मैपिंग को पास करेंप्रतीक आकार बिंदु आकार में तीसरे मात्रात्मक मापदंड को कोड करने के लिए:

विकल्प = {
    सुझाव: {
        ट्रिगर: 'आइटम',
        प्रारूपक: कार्यान्वयन (पैरामीटर) {
            लौटाएं 'खर्च: $' + पैरामीटर.डेटा[0] + 'केrn' +
                   'आय: $' + पैरामीटर.डेटा[1] + 'केrn' +
                   'रोएस: ' + पैरामीटर.डेटा[2] + 'x';
        }
    },
    एक्सएक्सिस: {
        प्रकार: 'मूल्य',
        नाम: 'खर्च'
    },
    वाईएक्सिस: {
        प्रकार: 'मूल्य',
        नाम: 'आय'
    },
    श्रृंखला: [
        {
            नाम: 'अभियान',
            प्रकार: 'बिखरा',
            प्रतिमानआकार: कार्यान्वयन (डेटा) {
                लौटाएं डेटा[2] * 5; // तीसरे चर से बबल आकार को पैमाना बनाएं
            },
            डेटा: [
                [15, 120, 8.0],
                [25, 180, 7.2],
                [10, 50, 5.0],
                [40, 380, 9.5],
                [30, 210, 7.0]
            ],
            आइटमशैली: {
                रंग: '#5470c6',
                अपारदर्शिता: 0.7
            }
        }
    ]
};

 

लेआउट और शैली का बेहतरीन नियंत्रण

मार्कर अपारदर्शिता के नियंत्रण और लक्ष्य प्रवृत्ति रेखाएं जोड़ने से घने क्लस्टर्स के ठोस दृश्य ब्लॉब में बदलने से रोका जाता है।

1. पारदर्शी मार्कर और क्लस्टर शैली

सीमा रेखाओं और आधा पारदर्शी आइटम भराव के लागू करने से उच्च घनत्व वाले क्लस्टर्स के भीतर ओवरलैप होने वाले डेटा बिंदु दिखाई देते रहते हैं:

विकल्प = {
    ग्रिड: {
        बाएं: '10%',
        दाएं: '10%',
        लेबल समावेश करें: सच
    },
    एक्सएक्सिस: {
        प्रकार: 'मूल्य',
        पैमाना: सच // धरातल के लिए अक्ष के न्यूनतम/अधिकतम को स्वचालित रूप से पैमाना बनाएं ताकि डेटा घने फिट हो जाए
    },
    वाईएक्सिस: {
        प्रकार: 'मूल्य',
        पैमाना: सच
    },
    श्रृंखला: [
        {
            प्रकार: 'बिखरा',
            प्रतिमानआकार: 16,
            आइटमशैली: {
                रंग: 'rgba(84, 112, 198, 0.6)',
                सीमा रंग: '#5470c6',
                सीमा चौड़ाई: 2
            },
            डेटा: [
                [161.2, 51.6], [167.5, 59.0], [159.5, 49.2], [157.0, 63.0],
                [155.8, 53.6], [170.0, 59.0], [159.1, 47.6], [166.0, 69.8],
                [176.2, 66.8], [160.2, 75.2], [172.5, 55.2], [170.9, 54.2]
            ]
        }
    ]
};

 

रणनीतिक उत्तम व्यवहार

  • सक्षम करें पैमाना: सच संख्यात्मक अक्षों पर: सेट करें पैमाना: सच दोनों संख्यात्मक अक्षों पर ताकि आलेख स्वचालित रूप से संबंधित डेटा रेंज में जूम करे, बजाय उत्पत्ति को (0,0).
  • ओवरलैप के लिए भराव पारदर्शिता का उपयोग करें: जब सैकड़ों बिंदुओं को बनाया जाता है, तो भराव अपारदर्शिता को लगभग 0.4–0.6 तक कम करें ताकि घने ओवरलैप क्षेत्र प्राकृतिक रूप से गहरे दिखाई दें।
  • संदर्भ वाले अक्ष लेबल प्रदान करें: हमेशा एक्स और वाई अक्षों को मापन इकाइयों (उदाहरण के लिए, “हजार में $” या “मिलीसेकंड में लेटेंसी”) के साथ स्पष्ट रूप से लेबल करें ताकि मान टूलटिप देखे बिना ही तुरंत स्पष्ट हो जाएं।
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