مصورسازی داده‌ها به کمک نمودار Treemap

در دنیای داده‌های بزرگ و پیچیده، مصورسازی نقش حیاتی در تبدیل اعداد و اطلاعات به نمودارهای بصری دارد که به مخاطبان کمک می‌کند داده‌ها را بهتر درک کنند. یکی از نمودارهای کاربردی و بصری که برای نمایش حجم زیاد داده به شکل دسته‌بندی شده به کار می‌رود، نمودار Treemap است. این نمودار با استفاده از مستطیل‌های تو در تو و سایزهای مختلف، به راحتی حجم و روابط بین داده‌ها را به تصویر می‌کشد. در این مقاله به معرفی نمودار Treemap، کاربردهای آن، مزایا و محدودیت‌ها، و نکات کلیدی برای طراحی یک Treemap موثر می‌پردازیم.
 

معرفی نمودار Treemap

نمودار Treemap نوعی نمودار سلسله مراتبی است که با تقسیم صفحه به مستطیل‌های کوچکتر، ساختاری منظم از داده‌ها را ارائه می‌دهد. هر مستطیل اندازه‌ای متناسب با مقدار داده‌ای که نمایانگر آن است دارد و به این ترتیب مخاطب می‌تواند به سرعت مقادیر نسبی را در بین دسته‌های مختلف داده تشخیص دهد. از این نمودار معمولاً برای نمایش داده‌های پیچیده و چندسطحی، مانند فروش محصولات در دسته‌های مختلف، بودجه‌ها، و مصرف منابع استفاده می‌شود.

Treemap توسط شین پیک‌ریل در سال ۱۹۹۰ به عنوان ابزاری برای مدیریت فضای دیسک کامپیوتر توسعه یافت، اما به دلیل کارایی و توانایی آن در نمایش داده‌های بزرگ به سرعت در حوزه‌های مختلفی مانند تجزیه و تحلیل کسب و کار و علوم داده به کار گرفته شد.
 

چه زمانی باید از Treemap استفاده کرد؟

نمودار Treemap به ویژه زمانی کاربرد دارد که نیاز داریم:

• حجم زیادی از داده‌ها را دسته‌بندی کنیم: این نمودار کمک می‌کند تا دسته‌بندی‌های داده به طور کامل به تصویر کشیده شوند.
• داده‌ها به صورت سلسله مراتبی باشند: اگر داده‌های شما دارای سطح‌های مختلف دسته‌بندی هستند، Treemap با استفاده از مستطیل‌های تو در تو می‌تواند این سطوح را به خوبی نشان دهد.
• مقایسه مقادیر نسبی: Treemap به خوبی مقادیر نسبی بین دسته‌های مختلف داده را نشان می‌دهد، به خصوص زمانی که داده‌های زیادی برای مقایسه وجود دارد و می‌خواهیم توزیع و اندازه نسبی هر دسته مشخص شود.

به طور خلاصه، نمودار Treemap مناسب داده‌های با ساختار سلسله مراتبی و حجم زیاد است که در آن نیاز به نمایش اندازه‌های نسبی بین دسته‌ها و زیرمجموعه‌ها داریم.

مزایا و محدودیت‌ها
 

مزایا

• مقیاس‌پذیری بالا: Treemap برای نمایش داده‌های بزرگ با جزئیات بالا مناسب است، زیرا می‌توان مستطیل‌های تو در توی بیشتری برای نمایش داده‌های سلسله مراتبی ایجاد کرد.

• فضای کمتر و نمای بصری مناسب: به دلیل استفاده از کل فضای صفحه، Treemap می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را در فضای محدود به تصویر بکشد و این مزیت زمانی که محدودیت فضای بصری داریم، اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

• خوانایی نسبی برای مقادیر بزرگتر: مستطیل‌ها به خوبی اندازه نسبی را نشان می‌دهند، به ویژه برای مقادیر بزرگتر که معمولاً بیشتر مورد توجه قرار می‌گیرند.

محدودیت‌ها

• کاهش خوانایی در مقادیر کوچک: در صورت وجود داده‌های کوچک، مستطیل‌ها ممکن است بسیار کوچک شوند و خوانایی نمودار کاهش یابد.
• عدم نمایش دقیق مقادیر مطلق: Treemap بیشتر برای نمایش مقادیر نسبی کاربرد دارد و نمی‌تواند اطلاعات دقیقی از مقادیر مطلق ارائه دهد.
•  مشکل در نمایش داده‌های با ارزش منفی: این نمودار معمولاً برای داده‌هایی با مقادیر مثبت مناسب است و برای داده‌های دارای مقادیر منفی یا صفر کارایی بالایی ندارد.

نکات مهمی که باید رعایت کرد

برای ایجاد یک نمودار Treemap موفق و خوانا، موارد زیر را در نظر داشته باشید:

• انتخاب رنگ‌های مناسب: رنگ‌ها باید به گونه‌ای انتخاب شوند که دسته‌های مختلف به راحتی از هم قابل تشخیص باشند. استفاده از سایه‌ها یا رنگ‌های گرادیان می‌تواند به تفکیک داده‌ها کمک کند.
• رعایت سلسله مراتب و اندازه‌ها: اندازه‌ی مستطیل‌ها باید به گونه‌ای باشد که سلسله مراتب به خوبی نمایان شود و دسته‌های مهمتر از دسته‌های کمتر مهم متمایز باشند.
• استفاده از برچسب‌های ساده و واضح: در صورت امکان، از برچسب‌های کوتاه و ساده استفاده کنید تا نمای کلی نمودار تمیز و خوانا باقی بماند.
• محدود کردن تعداد دسته‌ها: در صورتی که تعداد دسته‌های داده بسیار زیاد باشد، بهتر است آنها را خلاصه کنید، زیرا Treemap با داده‌های بیش از حد می‌تواند به راحتی شلوغ و گیج‌کننده شود.
• اندازه‌ی دقیق مستطیل‌ها: اطمینان حاصل کنید که مستطیل‌ها به درستی نمایانگر مقادیر باشند و هیچ بخشی از داده از دست نرود یا به اشتباه نمایش داده نشود.

جمع‌بندی

نمودار Treemap ابزاری کارآمد برای نمایش داده‌های پیچیده و چندسطحی در یک فضای بصری منظم و مقیاس‌پذیر است. این نمودار با استفاده از مستطیل‌های تو در تو، حجم نسبی داده‌ها را نمایش می‌دهد و امکان مقایسه‌ی سریع بین دسته‌ها و زیرمجموعه‌های مختلف را فراهم می‌کند. در عین حال، محدودیت‌هایی مانند کاهش خوانایی برای داده‌های کوچک و عدم نمایش دقیق مقادیر مطلق نیز دارد که در هنگام طراحی باید مورد توجه قرار گیرد. با استفاده از نکات ذکر شده، می‌توانید Treemap‌هایی زیبا و کاربردی طراحی کنید که به کاربران درک بهتری از داده‌ها ارائه می‌دهد.

برای ایجاد نمودار treemap  با استفاده از کتابخانه D3 می‌توانید به مقاله «رسم نمودار treemap با استفاده از کتابخانه D3» مراجعه کنید.