مصورسازی داده‌ها به کمک نمودار scatterplot

۰۳ آذر ۱۴۰۳ مصورسازی مصورسازی


در دنیای مصورسازی داده‌ها، نمودارها ابزارهای قدرتمندی هستند که به ما کمک می‌کنند الگوها، روابط و روندها را به طور بصری شناسایی کنیم. یکی از این ابزارها، نمودار scatterplot است که با استفاده از نقاط داده، رابطه بین دو متغیر عددی را نمایش می‌دهد. این نوع نمودار به دلیل سادگی در طراحی و توانایی شناسایی روابط پیچیده، یکی از پرکاربردترین ابزارهای تحلیل داده در حوزه‌های مختلف از جمله آمار، اقتصاد و علوم اجتماعی است.  

 

معرفی نمودار Scatterplot
 

نمودار scatterplot یا همان «نمودار پراکندگی» نوعی نمودار دوبعدی است که در آن هر نقطه نشان‌دهنده مقدار یک جفت متغیر است. محور افقی (X) نمایانگر یک متغیر و محور عمودی (Y) نمایانگر متغیر دیگر است. موقعیت هر نقطه در نمودار به مقادیر این دو متغیر بستگی دارد.  

 

به عنوان مثال، اگر بخواهید رابطه بین ساعت‌های مطالعه و نمرات آزمون را بررسی کنید، هر دانش‌آموز یک نقطه در نمودار خواهد بود که موقعیت آن نشان‌دهنده ساعت مطالعه و نمره آزمون او است. این نمودار به شما کمک می‌کند روابطی مانند همبستگی مثبت، منفی یا نبود رابطه را به وضوح مشاهده کنید.  

 

چه زمانی باید از نمودار Scatterplot استفاده کرد؟
 

نمودار scatterplot زمانی مفید است که نیاز به نمایش رابطه بین دو متغیر عددی دارید. موارد استفاده رایج این نمودار عبارت‌اند از: 

  1. تحلیل روابط: بررسی رابطه یا همبستگی بین دو متغیر (مثلاً قد و وزن افراد).  
  2. شناسایی الگوها: کشف الگوها یا خوشه‌بندی داده‌ها.
  3. نمایش پراکندگی داده‌ها: نمایش نحوه توزیع داده‌ها و شناسایی نقاط پرت یا استثنایی.
  4. مدل‌سازی و پیش‌بینی: تحلیل داده‌ها برای یافتن مدل‌های پیش‌بینی مانند خط روند.

به طور کلی، هر زمان که بخواهید تأثیر یک متغیر بر دیگری را تحلیل کنید، نمودار scatterplot گزینه مناسبی است.  

 

مزایا و محدودیت‌ها

مزایا:

  • نمایش ساده و قابل فهم: با استفاده از نقاط، به راحتی می‌توان روابط پیچیده را درک کرد.
  • تشخیص همبستگی: نمودار scatterplot به شناسایی همبستگی مثبت، منفی یا نبود رابطه کمک می‌کند.
  • شناسایی نقاط پرت: نقاطی که به طور قابل توجهی با بقیه داده‌ها تفاوت دارند، به راحتی قابل شناسایی هستند.
  • تحلیل چندبعدی: با استفاده از ویژگی‌هایی مانند رنگ یا اندازه نقاط، می‌توان ابعاد دیگری از داده‌ها را نیز نمایش داد.

 

محدودیت‌ها:

 

  • محدود به دو متغیر: این نمودار تنها دو متغیر عددی را به طور همزمان نمایش می‌دهد.
  • خوانایی کمتر در داده‌های پرتعداد: در صورتی که تعداد نقاط زیاد باشد، نمودار ممکن است شلوغ و غیرقابل خواندن شود.
  • نیاز به تفسیر دقیق: نمودار scatterplot تنها رابطه‌ها را نمایش می‌دهد و به خودی خود نشان‌دهنده رابطه علت و معلولی نیست.  

 

نکات مهمی که باید رعایت کرد
 

برای بهره‌گیری بهتر از نمودار scatterplot، موارد زیر را مد نظر داشته باشید:

  1. تعریف دقیق متغیرها: قبل از طراحی نمودار، متغیرهایی که قصد نمایش رابطه آن‌ها را دارید، به دقت انتخاب کنید.
  2. برچسب‌گذاری محورها: از برچسب‌های واضح و دقیق برای محورهای X و Y استفاده کنید تا داده‌ها به درستی تفسیر شوند.
  3. استفاده از مقیاس مناسب: مقیاس محورها را طوری انتخاب کنید که داده‌ها به وضوح نمایش داده شوند.
  4. اضافه کردن خط روند: در صورت نیاز، خط روند را به نمودار اضافه کنید تا جهت کلی رابطه بهتر مشخص شود.
  5. نمایش خوشه‌ها: اگر داده‌ها الگوهای خوشه‌ای دارند، با استفاده از رنگ یا اندازه نقاط این الگوها را مشخص کنید.
  6. فیلتر کردن نقاط پرت: در صورت وجود نقاط پرت، بررسی و در صورت لزوم حذف آن‌ها از نمودار می‌تواند تحلیل را دقیق‌تر کند.
  7. سادگی طراحی: از اضافه کردن جزئیات غیرضروری خودداری کنید تا نمودار ساده و خوانا باقی بماند.

 

نتیجه‌گیری
 

نمودار scatterplot یکی از ابزارهای کلیدی در مصورسازی داده‌ها است که به شناسایی و تحلیل روابط بین متغیرها کمک می‌کند. این نمودار با طراحی ساده و قابلیت نمایش داده‌های عددی، در حوزه‌های مختلف از تحلیل داده‌ها گرفته تا تصمیم‌گیری مدیریتی، کاربرد دارد. با این حال، محدودیت‌هایی مانند نیاز به تفسیر دقیق و شلوغی در داده‌های زیاد باید مورد توجه قرار گیرد.

 

استفاده از نمودار scatterplot نه تنها باعث درک بهتر داده‌ها می‌شود، بلکه به شما این امکان را می‌دهد که یافته‌های خود را به روشی واضح و جذاب به دیگران ارائه دهید. با رعایت نکات مهم و بهره‌گیری از ابزارهای مناسب، می‌توانید بهترین استفاده را از این نمودار قدرتمند داشته باشید.

 

برای رسم نمودار scatterplot با استفاده از کتابخانه D3 و plot می‌توانید به مقاله‌های زیر مراجعه کنید.