منتــدى الأعمـــال - تطبيقات توصيل المشاوير في السعودية

https://www.lawleyinsurance.com/wp-c...de-sharing.jpg
تقنيات تصور البيانات
هناك مجموعة كبيرة من تقنيات تصور البيانات المتاحة لمخططي النقل. فيما يلي أربعة من أكثر الأساليب فاعلية لجمع المعلومات وتوليف مجموعات البيانات وإيصال المعلومات إلى الجمهور.
حمل الان تطبيق طرقي
التقنية رقم 1: الرسوم البيانية
تندرج الرسوم البيانية الشريطية والمخططات الخطية والمخططات الدائرية ضمن هذه الفئة. تعد المخططات رائعة لإظهار كيف يتغير متغير واحد بمرور الوقت. يمكن استخدامها لتوضيح التغييرات في المقاييس أحادية البعد مثل هطول الأمطار الشهري أو مبيعات التذاكر
تعرف على تطبيقات التوصيل في تبوك
تطبيقات التوصيل في الجبيل
المخططات الدائرية مختلفة قليلاً. يتم استخدامها لإظهار العلاقات بين مكونات المجموعة. على سبيل المثال ، يمكن أن توضح المخططات الدائرية كيفية تخصيص الميزانية أو النسبة المئوية لسكان الحي الذين يرسلون أطفالهم إلى المدارس الخاصة.‌

الرسوم البيانية مألوفة ومباشرة. تكمن قوتهم العظيمة في مدى سهولة الوصول إليها: فهي لا تتطلب الكثير من الشرح ، ويمكن لأي شخص قراءتها تقريبًا. إنها لا تقبل المنافسة عندما يتعلق الأمر بنقل معلومات ثابتة إلى حد ما. ومع ذلك ، لا يتيح تنسيقها مساحة كبيرة للتنوع أو الإبداع.

التقنية رقم 2: المؤامرات‌
تسمح المخططات بمرونة أكبر من الرسوم البيانية. تتيح المخططات إمكانية إظهار العلاقات بين عدة مجموعات بيانات مختلفة على نفس الرسم. بدلاً من مجرد النظر إلى عدد التذاكر التي تم بيعها على مدار الشهر ، يمكن أن تحتوي قطعة الأرض أيضًا على معلومات حول دخل مشتري التذاكر وما إذا كانوا سافروا بمفردهم أو مع الأصدقاء أو العائلة.‌

لا تقوم المخططات فقط بتسليط الضوء على الاتصالات بين مجموعات البيانات ، بل يمكنها أيضًا توضيح حالة عدم وجود اتصال حقيقي على الإطلاق. قم بتصوير مخطط مبعثر ، حيث يتم رسم نقاط البيانات الفردية في نفس المنطقة. حيث توجد مجموعة نقاط البيانات ، هناك اتصال واضح بين مجموعات البيانات. ومع ذلك ، عندما تكون جميع النقاط معزولة ، فمن الواضح أنه لا توجد صلة حقيقية بين المتغيرات التي يتم أخذها في الاعتبار.

أكثر المخططات شيوعًا هي مخطط التشتت ومؤامرة الفقاعة ، على الرغم من أنها بعيدة كل البعد عن الخيارات الوحيدة. يقوم علماء البيانات أيضًا بإنشاء مخططات مربعة تحتوي على مساحة كبيرة لتناسب مجموعات البيانات الكبيرة.