خوفناڪ ڊيش بورڊ سان غلط معلومات پکيڙڻ

by وڳي 17، 2022BI/Analytics0 رايا

توهان خوفناڪ ڊيش بورڊ سان غلط معلومات ڪيئن پکيڙيو ٿا

 

 

انگ پاڻ کي پڙهڻ ۾ مشڪل آهن، ۽ ان کان به وڌيڪ ڏکيو آهي ته ان کان بامعني انداز ڪڍڻ. اهو اڪثر صورت آهي ته ڊيٽا کي مختلف گرافڪس ۽ چارٽس جي شڪلن ۾ ڏسڻ ضروري آهي ڪنهن به حقيقي ڊيٽا جي تجزيو ڪرڻ لاءِ. 

تنهن هوندي، جيڪڏهن توهان مختلف گرافس کي ڏسڻ ۾ گهڻو وقت گذاريو آهي، توهان هڪ شيء گهڻو اڳ محسوس ڪيو هوندو - سڀني ڊيٽا جي تصورات برابر نه ٺهيل آهن.

هي ڪجهه عام غلطين جو هڪ تڪڙو تڪڙو ٿيندو جيڪو ماڻهو ڪندا آهن جڏهن چارٽ ٺاهيندا آهن ڊيٽا جي نمائندگي ڪرڻ لاءِ جلدي ۽ آساني سان هضم ٿيڻ واري طريقي سان.

خراب نقشا

شروع ۾ xkcd تي عمل ڪندي، اهو واقعي عام آهي ته ڊيٽا کي نقشي تي رکيل طريقي سان ڏسڻ ۾ اچي ٿو جيڪو خوفناڪ ۽ بيڪار آهي. سڀ کان وڏو ۽ سڀ کان وڌيڪ عام مجرمن مان هڪ آهي جيڪو مزاحيه ۾ ڏيکاريل آهي. 

غير دلچسپ آبادي جي تقسيم

جيئن ته اهو نڪتو، ماڻهو انهن ڏينهن ۾ شهرن ۾ رهن ٿا. 

توهان کي صرف هڪ نقشو ڏيکارڻ جي زحمت ڪرڻ گهرجي جيڪڏهن متوقع ورڇ جو توهان مشاهدو ڪيو آمريڪا ۾ ڪل آبادي جي ورڇ سان ترتيب نه آهي.

مثال طور، جيڪڏهن توهان منجمد ٽيڪو وڪرو ڪري رهيا آهيو ۽ معلوم ٿيو ته توهان جي اڌ کان وڌيڪ وڪرو ويسٽ ورجينيا ۾ گروسري اسٽورن مان اچي رهيا هئا جيتوڻيڪ انهن جي ملڪ جي مارڪيٽن ۾ موجودگي جي باوجود، اهو ڪافي قابل ذڪر هوندو.

هڪ نقشو ڏيکاريندي ڏيکاريندي هن سان گڏو گڏ ڪٿي ڪٿي ٽيڪو مشهور آهن، مفيد معلومات مهيا ڪري سگهي ٿي. 

ساڳئي رڳ ۾، جيڪڏهن توهان هڪ پراڊڪٽ وڪڻندا آهيو جيڪا مڪمل طور تي انگريزيءَ ۾ آهي، توهان کي اميد رکڻ گهرجي ته توهان جي گراهڪ جي ورڇ سڄي دنيا ۾ انگريزي ڳالهائيندڙن جي ورهاست سان ٺهڪي اچي. 

خراب اناج جي ماپ

نقشي کي خراب ڪرڻ جو هڪ ٻيو طريقو اهو آهي ته زمين کي جغرافيائي طور تي ٽڪرن ۾ ورهائڻ لاءِ خراب طريقو چونڊيو وڃي. صحيح ننڍي يونٽ ڳولڻ جو اهو مسئلو BI ۾ هڪ عام آهي، ۽ تصورات هڪ استثنا نه آهن.

ان کي وڌيڪ واضح ڪرڻ لاءِ ته مان ڪهڙي ڳالهه ڪري رهيو آهيان، اچو ته هڪ ئي اناج جي ماپ جا ٻه مثال ڏسون جن جا ٻه مختلف اثر آهن.

پهرين، اچو ته ڪنهن کي ڏسو ته آمريڪا جو ٽپوگرافڪ نقشو ٺاهي هر ملڪ ۾ سڀ کان وڌيڪ اوچائي واري نقطي کي هڪ بيان ڪيل ڪيئي سان گڏ مختلف رنگ سان ڍڪيندي. 

 

 

جيتوڻيڪ اهو ڪجهه اثرائتو آهي اوڀر ساحل لاء، پر هڪ دفعو توهان Rockies جي ڪنڊ کي مارايو، اهو واقعي تمام شور آهي.

توهان جغرافيائي جي تمام سٺي تصوير حاصل نه ڪندا آهيو ڇو ته (پيچيده تاريخي سببن جي ڪري) ملڪ جي سائيز توهان کي اڳتي وڌڻ جي اولهه ڏانهن وڌندي آهي. اهي هڪ ڪهاڻي ٻڌائين ٿا، صرف هڪ جغرافيائي سان لاڳاپيل ناهي. 

ھن کي ڪاؤنٽي پاران مذهبي وابستگي جي نقشي سان ڀيٽيو.

 

 

اهو نقشو مڪمل طور تي اثرائتو آهي، ان جي بلڪل ساڳي سائيز استعمال ڪرڻ جي باوجود. اسان آمريڪا جي علائقن جي باري ۾ تڪڙو، صحيح ۽ بامعني انڪشاف ڪرڻ جي قابل آهيون، انهن علائقن کي ڪيئن سمجهي سگهجي ٿو، جيڪي ماڻهو اتي رهن ٿا انهن جي باري ۾ ڇا سوچيو وڃي ۽ باقي ملڪ بابت.

بصري امداد جي طور تي هڪ مؤثر نقشو ٺاهڻ، جڏهن ته ڏکيو، تمام مفيد ۽ واضح ٿي سگهي ٿو. بس پڪ ڪريو ته توهان جو نقشو گفتگو ڪرڻ جي ڪوشش ڪري رهيو آهي انهي ۾ ڪجهه سوچ رکڻ لاءِ.

خراب بار گرافس

بار گراف عام طور تي نقشي تي پيش ڪيل معلومات کان وڌيڪ عام آهن. اهي پڙهڻ لاءِ سادا آهن، ٺاهڻ لاءِ سادو، ۽ عام طور تي خوبصورت.

جيتوڻيڪ اهي ٺاهڻ ۾ آسان آهن، اتي ڪجهه عام غلطيون آهن جيڪي ماڻهو ٺاهي سگهن ٿا جڏهن ڦيٿي کي ٻيهر ٺاهڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهن. 

گمراهه ڪندڙ اسڪيل

خراب بار گرافس جي سڀ کان وڌيڪ عام مثالن مان هڪ آهي جڏهن ڪو ماڻهو کاٻي محور سان ناپسنديده ڪم ڪري ٿو. 

اهو هڪ خاص طور تي سخت مسئلو آهي، ۽ ڪمبل هدايتون ڏيڻ ڏکيو آهي. هن مسئلي کي هضم ڪرڻ ۾ ٿورو آسان ڪرڻ لاء، اچو ته ڪجهه مثالن تي بحث ڪريو. 

اچو ته تصور ڪريون هڪ ڪمپني جيڪا ٺاهي ٿي ٽي پراڊڪٽس؛ الفا، بيٽا ۽ گاما ويجسٽس. ايگزيڪيوٽو اهو ڄاڻڻ چاهي ٿو ته اهي هڪ ٻئي جي مقابلي ۾ ڪيترو وڪرو ڪري رهيا آهن، ۽ BI ٽيم انهن لاءِ گراف ٺاهي ٿي. 

 

 

هڪ نظر ۾، ايگزيڪيوٽو اهو تاثر حاصل ڪندو ته الفا ويجيٽس مقابلي ۾ تمام گهڻو وڪرو ڪري رهيا آهن، جڏهن حقيقت ۾، اهي گاما ويجيٽس کي صرف 20٪ جي ڀيٽ ۾ وڪرو ڪن ٿا - نه 500٪ جيئن ته تصور ۾ ظاهر ڪيو ويو آهي.

هي هڪ تمام واضح طور تي سخت تحريف جو هڪ مثال آهي - يا اهو آهي؟ ڇا اسان تصور ڪري سگھون ٿا ھڪڙو ڪيس جتي اھو بلڪل ساڳيو تحريف وينلا 0 - 50,000 محور کان وڌيڪ ڪارائتو ھوندو؟

مثال طور، اچو ته هڪ ئي ڪمپني تصور ڪريو سواءِ هاڻي ايگزيڪيوٽو ڪجهه مختلف ڄاڻڻ چاهي ٿو.

انهي صورت ۾، هر ويجيٽ صرف هڪ منافعو بدلائي ٿو جيڪڏهن اهي گهٽ ۾ گهٽ 45,000 يونٽ وڪرو ڪن. اهو معلوم ڪرڻ لاءِ ته هر پراڊڪٽ هڪ ٻئي جي مقابلي ۾ ڪيترو سٺو ڪم ڪري رهيو آهي ۽ هن منزل جي حوالي سان، BI ٽيم ڪم ڪري ٿي ۽ هيٺ ڏنل تصوير جمع ڪري ٿي. 

 

 

Tهي سڀ آهن، مڪمل اصطلاحن ۾، هڪ ٻئي جي 20٪ ونڊو جي اندر، پر اهي تمام اهم 45,000 نشان جي ڪيتري ويجهو آهن؟ 

اهو ڏسڻ ۾ اچي ٿو ته گاما ويجسٽس ٿورڙي گهٽجي رهيا آهن، پر بيٽا ويجٽ آهن؟ 45,000 لائن به ليبل ٿيل نه آهي.

انهي اهم محور جي چوڌاري گراف کي وڌائڻ، هن صورت ۾، انتهائي معلوماتي هوندو. 

اهڙن ڪيسن کي ڪمبل مشورو ڏيڻ تمام ڏکيو بڻائي ٿو. اھو بھترين آھي احتياط ڪرڻ. y محور کي بي پرواهه ڇڏي ڏيڻ کان اڳ هر صورتحال جو احتياط سان تجزيو ڪريو. 

گيمڪ بارز

بار گرافس جو هڪ تمام گهٽ خوفناڪ ۽ سادو غلط استعمال اهو آهي جڏهن ماڻهو ڪوشش ڪندا آهن ته انهن جي تصويرن سان تمام پيارا هجن. اهو سچ آهي ته هڪ وينلا بار چارٽ ٿورڙي بورنگ ٿي سگهي ٿي، تنهنڪري اهو احساس ڪري ٿو ته ماڻهو ان کي مسالا ڪرڻ جي ڪوشش ڪندا.

هڪ مشهور مثال آهي وشال لاتوين عورتن جي بدنام ڪيس.

 

 

ڪجھ طريقن سان، اھو لاڳاپيل آھي ڪجھ مسئلن سان جيڪو اڳئين حصي ۾ بحث ڪيو ويو آھي. جيڪڏهن گراف جي تخليق ڪندڙ پوري y محور کي 0'0'' تائين شامل ڪري ها، ته پوءِ هندستاني عورتون ديوقامت لاتوين جي مقابلي ۾ پڪسيز وانگر نظر نه اينديون. 

يقينا، جيڪڏهن اهي صرف بار استعمال ڪن ها، اهو مسئلو پڻ دور ٿي ويندو. اهي بورنگ آهن، پر اهي پڻ اثرائتو آهن.  

خراب پائي چارٽس

پائي چارٽ انسانيت جا دشمن آهن. اهي تقريبن هر طريقي سان خوفناڪ آهن. هي هڪ پرجوش راء کان وڌيڪ آهي جيڪو ليکڪ طرفان بيان ڪيو ويو آهي، اهو مقصد آهي، سائنسي حقيقت.

پائي چارٽ کي غلط حاصل ڪرڻ جا وڌيڪ طريقا آهن انهن کي صحيح حاصل ڪرڻ جي ڀيٽ ۾. انهن وٽ انتهائي تنگ ايپليڪيشنون آهن، ۽ جيتوڻيڪ انهن ۾، اهو قابل اعتراض آهي ته ڇا اهي نوڪري لاء تمام مؤثر اوزار آهن. 

اهو چيو پيو وڃي، اچو ته صرف سڀ کان وڌيڪ خراب غلطي بابت ڳالهايون.

گھڻي تعداد ۾ چارٽ

هي غلطي تمام عام نه آهي، پر اهو انتهائي پريشان ڪندڙ آهي جڏهن اهو اچي ٿو. اهو پڻ ڏيکاري ٿو بنيادي مسئلن مان هڪ پي چارٽس سان.

اچو ته هيٺ ڏنل مثال تي نظر رکون، هڪ پائي چارٽ لکيل انگريزي ۾ خط جي تعدد جي تقسيم ڏيکاريندي. 

 

 

هن چارٽ کي ڏسي، ڇا توهان سوچيو ٿا ته توهان اعتماد سان چئي سگهو ٿا ته مان آر کان وڌيڪ عام آهيان؟ يا اي؟ اهو نظر انداز ڪري رهيو آهي ته ڪجهه سلائسون تمام ننڍا آهن انهن تي هڪ ليبل به فٽ ڪرڻ لاء. 

اچو ته هن کي هڪ خوبصورت، سادي بار چارٽ سان ڀيٽيون. 

 

 

شاعري!

نه رڳو توهان فوري طور تي هر اکر کي ٻين سڀني جي حوالي سان ڏسي سگهو ٿا، پر توهان انهن جي تعدد بابت صحيح ڄاڻ حاصل ڪري سگهو ٿا، ۽ هڪ آساني سان ظاهر ٿيندڙ محور حقيقي سيڪڙو ڏيکاري ٿو.

اهو اڳوڻو چارٽ؟ اڻ سڌريل. بس تمام گھڻا متغير آھن. 

ٿري ڊي چارٽس

پائي چارٽس جو هڪ ٻيو زبردست غلط استعمال اهو آهي جڏهن ماڻهو انهن کي 3D ۾ ٺاهيندا آهن، اڪثر ڪري انهن کي غير مقدس زاوين تي ڇڪيندا آهن. 

اچو ته هڪ مثال ڏسون.

 

 

هڪ نظر ۾، نيري "EUL-NGL" ڳاڙهي "S&D" وانگر لڳندي آهي، پر اهو معاملو ناهي. جيڪڏهن اسان ذهني طور تي جھلڻ لاءِ درست ڪريون، ته فرق ان کان گهڻو وڏو آهي جيترو اهو لڳي ٿو.

ڪابه قابل قبول صورتحال ناهي جتي هن قسم جو 3D گراف ڪم ڪندو، اهو صرف موجود آهي پڙهندڙ کي گمراهه ڪرڻ لاءِ جيئن ته لاڳاپا اسڪيل. 

فليٽ پائي چارٽ بلڪل ٺيڪ نظر اچن ٿا. 

غريب رنگ جي چونڊ

آخري غلطي جيڪي ماڻهو ٺاهيندا آهن اهو آهي غير معقول رنگ اسڪيمون چونڊڻ. ھي ھڪڙو ننڍڙو نقطو آھي ٻين جي مقابلي ۾، پر اھو ماڻھن لاء ھڪڙو وڏو فرق آڻي سگھي ٿو. 

هيٺ ڏنل چارٽ تي غور ڪريو. 

 

 

امڪان آهن، اهو توهان کي صرف سٺو لڳندو آهي. هر شي واضح طور تي ليبل ٿيل آهي، سائيز ۾ ڪافي وڏا اختلاف آهن ته اهو ڏسڻ ۾ آسان آهي ته وڪرو هڪ ٻئي جي مقابلي ۾ ڪيئن.

تنهن هوندي، جيڪڏهن توهان رنگ جي انڌائي کان متاثر آهيو، اهو ممڪن آهي ته تمام گهڻو پريشان ڪندڙ آهي. 

عام اصول جي طور تي، ڳاڙهو ۽ سائو ڪڏهن به هڪ ئي گراف تي استعمال نه ڪيو وڃي، خاص طور تي هڪ ٻئي جي ڀرسان. 

ٻيون رنگ اسڪيم جون غلطيون هر ڪنهن لاءِ پڌريون ٿيڻ گهرجن، جيئن ته 6 مختلف معمولي ڇانو چونڊڻ يا ڳاڙهي.

ٻيڙيون

ڊيٽا جي تصويرن کي ٺاهڻ لاء ڪيترائي، ڪيترائي طريقا آهن جيڪي خوفناڪ آهن ۽ رڪاوٽون آهن ته ماڻهو ڊيٽا کي سمجهڻ جي قابل آهن. انهن سڀني کي ٿورڙي سوچ سان بچائي سگهجي ٿو.

اهو غور ڪرڻ ضروري آهي ته ڪو ٻيو ڪيئن گراف کي ڏسڻ وارو آهي، ڪو ماڻهو جيڪو ڊيٽا سان ويجهي واقف نه آهي. توهان کي تمام گهڻي سمجھڻ جي ضرورت آهي ته ڊيٽا کي ڏسڻ جو مقصد ڇا آهي، ۽ ماڻهن کي گمراهه ڪرڻ کان سواء انهن حصن کي ڪيئن اجاگر ڪيو وڃي. 

 

BI/AnalyticsUncategorized
ڇو Microsoft Excel آهي #1 تجزياتي اوزار
ايڪسل ڇو آهي #1 تجزياتي اوزار؟

ايڪسل ڇو آهي #1 تجزياتي اوزار؟

  اهو سستو ۽ آسان آهي. Microsoft Excel اسپريڊ شيٽ سافٽ ويئر شايد اڳ ۾ ئي انسٽال ٿيل آهي ڪاروباري صارف جي ڪمپيوٽر تي. ۽ اڄ گھڻا استعمال ڪندڙ Microsoft Office سافٽ ويئر کي ھاء اسڪول يا ان کان اڳ کان وٺي بي نقاب ڪيو ويو آھي. هن گوڏن ڀر جواب جي طور تي ...

وڌيڪ پڙهو

BI/AnalyticsUncategorized
Unclutter your insights: a Guide to Analytics Spring Cleaning

Unclutter your insights: a Guide to Analytics Spring Cleaning

Unclutter your insights a Guide to Analytics Spring Cleaning نئون سال هڪ ڌماڪي سان شروع ٿئي ٿو. سال جي آخر ۾ رپورٽون ٺاهيون وينديون آهن ۽ ان جي ڇنڊڇاڻ ڪئي ويندي آهي، ۽ پوءِ هرڪو مستقل ڪم جي شيڊول ۾ اچي ويندو آهي. جيئن جيئن ڏينهن ڊگھا ٿيندا وڃن ۽ وڻ ۽ گل ٽٽي ويندا، تيئن...

وڌيڪ پڙهو

BI/AnalyticsUncategorized
NY انداز بمقابله شکاگو انداز پيزا: هڪ لذيذ بحث

NY انداز بمقابله شکاگو انداز پيزا: هڪ لذيذ بحث

جڏهن اسان جي خواهش کي پورو ڪرڻ، ڪجهه شيون پيزا جي گرم گرم سلائس جي خوشي کي مقابلو ڪري سگهن ٿيون. نيو يارڪ طرز ۽ شڪاگو طرز جي پيزا جي وچ ۾ بحث ڪيترن ئي ڏهاڪن تائين پرجوش بحث مباحثو ڪيو آهي. هر انداز جي پنهنجي منفرد خصوصيت ۽ وقف پرستار آهن ....

وڌيڪ پڙهو

BI/Analyticsڪوگنو تجزيه
Cognos Query اسٽوڊيو
توهان جا صارف چاهين ٿا انهن جو سوال اسٽوڊيو

توهان جا صارف چاهين ٿا انهن جو سوال اسٽوڊيو

IBM Cognos Analytics 12 جي جاري ٿيڻ سان، پڇا ڳاڇا اسٽوڊيو ۽ تجزياتي اسٽوڊيو جي ڊگھي اعلانيل فرسودگي آخرڪار Cognos Analytics مائنس انهن اسٽوڊيو جي هڪ ورزن سان پهچائي وئي. جڏهن ته ان ۾ مصروف اڪثر ماڻهن لاءِ هي تعجب نه ٿيڻ گهرجي ...

وڌيڪ پڙهو

BI/AnalyticsUncategorized
ڇا ٽيلر سوفٹ اثر حقيقي آهي؟

ڇا ٽيلر سوفٹ اثر حقيقي آهي؟

ڪجهه نقادن جو مشورو ڏنو ويو آهي ته هوءَ سپر باؤل ٽڪيٽ جي قيمتن ۾ اضافو ڪري رهي آهي هن هفتي جي آخر ۾ سپر باؤل ٽيليويزن جي تاريخ ۾ سڀ کان وڌيڪ ڏٺو ويو 3 واقعن مان هڪ هوندو. شايد گذريل سال جي رڪارڊ سيٽنگ انگن کان وڌيڪ ۽ شايد 1969 جي چنڊ کان به وڌيڪ ...

وڌيڪ پڙهو

BI/Analytics
تجزياتي ڪيٽلاگ - تجزياتي ايڪو سسٽم ۾ هڪ اڀرندڙ ستارو

تجزياتي ڪيٽلاگ - تجزياتي ايڪو سسٽم ۾ هڪ اڀرندڙ ستارو

تعارف هڪ چيف ٽيڪنالاجي آفيسر (CTO) جي حيثيت سان، مان هميشه اڀرندڙ ٽيڪنالاجيز جي ڳولا ۾ آهيان جيڪي اسان جي تجزياتي طريقي کي تبديل ڪن ٿا. هڪ اهڙي ٽيڪنالاجي جنهن گذريل ڪجهه سالن کان منهنجو ڌيان ڇڪايو آهي ۽ وڏي واعدو رکي ٿو تجزياتي ...

وڌيڪ پڙهو