अतिरिक्त जानकारी प्रकटीकरण के साथ इंटरएक्टिव बार चार्ट

संक्षेप में: एक इंटरैक्टिव बार चार्ट (या वितरण प्लॉट) बनाने का तरीका जानें ताकि जब आप किसी विशिष्ट कॉलम का चयन करें तो यह अधिक जानकारी प्रदर्शित करे।

कठिनाई स्तर: औसत.

इंटरएक्टिव बार चार्ट

समाप्त हिस्टोग्राम इस तरह दिखता है:

विशिष्ट कॉलम चुने जाने पर अतिरिक्त जानकारी प्रदर्शित करें

वितरण हिस्टोग्राम अच्छा है क्योंकि यह आपको जल्दी से यह समझने की अनुमति देता है कि उपलब्ध डेटा को सामान्य द्रव्यमान में कैसे फैलाया जाता है।

हमारे उदाहरण में, हम एक महीने के लिए कर्मचारी फोन बिल डेटा देख रहे हैं। बार चार्ट खाते के आकार के आधार पर कर्मचारियों को समूहों में एकत्रित करता है और फिर प्रत्येक समूह में कर्मचारियों की संख्या दिखाता है। ऊपर दिए गए चार्ट से पता चलता है कि 71 कर्मचारियों का मासिक फोन बिल $0 और $199 के बीच था।

इसके अलावा, हम देखते हैं कि 11 कर्मचारियों का फोन बिल प्रति माह $600 से अधिक था। ब्लीमी! ऐसा तब होता है जब आप फेसबुक पर बहुत समय बिताते हैं! मैं

सवाल तुरंत उठता है:इतने बड़े बिल वाले ये लोग कौन हैं???»

चार्ट के दायीं ओर की पिवट टेबल कर्मचारियों के नाम और महीने के लिए उनके बिल का मूल्य दर्शाती है। फ़िल्टर स्लाइसर का उपयोग करके बनाया गया है और केवल उन कर्मचारियों को दिखाने के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है जो सूची में चयनित समूह से संबंधित हैं।

यह चार्ट कैसे काम करता है?

समूह सीमाओं वाले स्लाइसर को चार्ट के क्षैतिज अक्ष के लेबल के ऊपर दर्शाया गया है। नतीजतन, ऐसा लगता है कि यह क्षैतिज अक्ष लेबल है, लेकिन यह वास्तव में केवल एक टुकड़ा है।

स्लाइसर दाईं ओर PivotTable से जुड़ा हुआ है और समूह के नाम पर फ़िल्टर करना प्रारंभ करता है। क्षेत्र पंक्तियाँ इस पिवट टेबल की (पंक्तियों) में कर्मचारियों के नाम और क्षेत्र शामिल हैं मूल्य (मान) - खाते का मूल्य।

प्रारंभिक आंकड़े

प्रारंभिक डेटा में प्रत्येक कर्मचारी के लिए कर्मचारी और उसके खाते के आकार के बारे में जानकारी के साथ एक अलग लाइन होती है। इस रूप में, डेटा आमतौर पर टेलीफोन कंपनियों द्वारा प्रदान किया जाता है।

कॉलम में G तालिका एक कार्य है VPR (VLOOKUP) जो समूह का नाम लौटाता है। यह सूत्र एक कॉलम से एक मान की तलाश करता है बिल राशि तालिका में टीबीएल समूह और कॉलम से मान लौटाता है समूह नाम.

ध्यान दें कि अंतिम फ़ंक्शन तर्क VPR (VLOOKUP) बराबर जब सही है (सच)। इस प्रकार फ़ंक्शन कॉलम को देखेगा समूह मिन एक कॉलम से एक मूल्य की तलाश में बिल राशि और निकटतम मूल्य पर रुकें जो वांछित मूल्य से अधिक न हो।

इसके अलावा, आप फ़ंक्शन का उपयोग किए बिना पिवट टेबल का उपयोग करके स्वचालित रूप से समूह बना सकते हैं VPR (व्लुकअप)। हालाँकि, मुझे उपयोग करना पसंद है VPR (VLOOKUP) क्योंकि यह सुविधा आपको समूह नामों पर अधिक नियंत्रण देती है। आप समूह नाम प्रारूप को अपनी पसंद के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं और प्रत्येक समूह की सीमाओं को नियंत्रित कर सकते हैं।

इस उदाहरण में, मैं स्रोत डेटा और लुकअप तालिका को संग्रहीत करने के लिए एक्सेल टेबल का उपयोग कर रहा हूं। यह देखना कठिन नहीं है कि सूत्र भी तालिकाओं को संदर्भित करते हैं। इस रूप में, सूत्र पढ़ने और लिखने में बहुत आसान होते हैं। इस प्रकार का कार्य करने के लिए एक्सेल स्प्रेडशीट का उपयोग करना आवश्यक नहीं है, यह सिर्फ मेरी व्यक्तिगत पसंद है।

हिस्टोग्राम और पिवट टेबल

यह आंकड़ा बार चार्ट बनाने के लिए उपयोग की जाने वाली PivotTable को दर्शाता है। क्षेत्र पंक्तियाँ (पंक्तियों) में कॉलम से समूह के नाम शामिल हैं समूह स्रोत डेटा और क्षेत्र के साथ तालिकाएं मूल्य (मान) में कॉलम से मान होते हैं नाम की संख्या. अब हम कर्मचारियों के वितरण को हिस्टोग्राम के रूप में दिखा सकते हैं।

अतिरिक्त जानकारी के साथ पिवट टेबल

चार्ट के दायीं ओर स्थित पिवोटटेबल अतिरिक्त जानकारी दिखाता है। इस पिवट टेबल में:

• क्षेत्र पंक्तियाँ (पंक्तियाँ) कर्मचारियों के नाम शामिल हैं।
• क्षेत्र मूल्य (मान) में मासिक फोन बिल होता है।
• क्षेत्र फ़िल्टर (फ़िल्टर) में समूह के नाम होते हैं।

समूह सूची स्लाइसर को PivotTable से लिंक किया गया है ताकि केवल चयनित समूह के नाम प्रदर्शित किए जा सकें। यह आपको प्रत्येक समूह में शामिल कर्मचारियों की सूची को शीघ्रता से प्रदर्शित करने की अनुमति देता है।

पुर्जों से पूरी को असेम्बल करना

अब जब सभी घटक बन गए हैं, तो केवल प्रत्येक तत्व के स्वरूपण को सेट करना बाकी है ताकि यह पृष्ठ पर अच्छा लगे। आप स्लाइसर शैली को चार्ट के शीर्ष पर अधिक साफ-सुथरा दिखाने के लिए कस्टमाइज़ कर सकते हैं।

हम इस तकनीक का और क्या उपयोग कर सकते हैं?

इस उदाहरण में, मैंने कर्मचारियों के टेलीफोन बिलों के डेटा का उपयोग किया। इसी तरह, किसी भी प्रकार के डेटा को संसाधित किया जा सकता है। हिस्टोग्राम बहुत अच्छे हैं क्योंकि वे आपको डेटा के वितरण के बारे में जल्दी से जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देते हैं, लेकिन अक्सर आपको एक समूह के बारे में अधिक विस्तृत जानकारी प्राप्त करने की आवश्यकता होती है। यदि आप पिवट तालिका में अतिरिक्त फ़ील्ड जोड़ते हैं, तो आप रुझान देख सकते हैं या परिणामी डेटा नमूने का और भी गहराई से विश्लेषण कर सकते हैं।

अपनी टिप्पणियाँ छोड़ें और कोई भी प्रश्न पूछें। यह जानने के इच्छुक हैं कि आप किस प्रकार उपयोग करते हैं या दिखाई गई तकनीक का उपयोग करने की योजना बना रहे हैं?

शुक्रिया!