# सार्थक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाना | द्वारा ](../../sketchnotes/13-MeaningfulViz.png)| |:---:| | सार्थक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) द्वारा स्केच नोट_ | > "यदि आप डेटा को लंबे समय तक परेशान करेंगे, तो यह कुछ भी स्वीकार कर लेगा" -- [रॉनाल्ड कोस](https://en.wikiquote.org/wiki/Ronald_Coase) डेटा वैज्ञानिक की एक बुनियादी कौशल यह है कि वह एक ऐसा सार्थक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बना सके जो आपके सवालों का जवाब देने में मदद करे। डेटा को विज़ुअलाइज़ करने से पहले, आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि आपने इसे साफ और तैयार कर लिया है, जैसा कि आपने पिछले पाठों में किया था। इसके बाद, आप यह तय करना शुरू कर सकते हैं कि डेटा को सबसे अच्छे तरीके से कैसे प्रस्तुत किया जाए। इस पाठ में, आप निम्नलिखित की समीक्षा करेंगे: 1. सही चार्ट प्रकार कैसे चुनें 2. भ्रामक चार्टिंग से कैसे बचें 3. रंगों के साथ कैसे काम करें 4. अपने चार्ट को पठनीय बनाने के लिए कैसे स्टाइल करें 5. एनिमेटेड या 3D चार्टिंग समाधान कैसे बनाएं 6. एक रचनात्मक विज़ुअलाइज़ेशन कैसे बनाएं ## [पाठ-पूर्व क्विज़](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/24) ## सही चार्ट प्रकार चुनें पिछले पाठों में, आपने Matplotlib और Seaborn का उपयोग करके विभिन्न प्रकार के डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाने का अभ्यास किया। सामान्य तौर पर, आप इस तालिका का उपयोग करके [सही प्रकार का चार्ट](https://chartio.com/learn/charts/how-to-select-a-data-vizualization/) चुन सकते हैं: | आपको यह करना है: | आपको यह उपयोग करना चाहिए: | | -------------------------- | ------------------------------- | | समय के साथ डेटा रुझान दिखाएं | लाइन | | श्रेणियों की तुलना करें | बार, पाई | | कुल की तुलना करें | पाई, स्टैक्ड बार | | संबंध दिखाएं | स्कैटर, लाइन, फेसट, डुअल लाइन | | वितरण दिखाएं | स्कैटर, हिस्टोग्राम, बॉक्स | | अनुपात दिखाएं | पाई, डोनट, वाफल | > ✅ आपके डेटा की संरचना के आधार पर, आपको इसे टेक्स्ट से संख्यात्मक में बदलने की आवश्यकता हो सकती है ताकि चार्ट इसे समर्थन कर सके। ## भ्रामकता से बचें भले ही डेटा वैज्ञानिक सही डेटा के लिए सही चार्ट चुनने में सावधानी बरतें, फिर भी डेटा को इस तरह से प्रदर्शित करने के कई तरीके हैं जो किसी बिंदु को साबित करते हैं, अक्सर डेटा की सच्चाई को कमजोर करने की कीमत पर। भ्रामक चार्ट और इन्फोग्राफिक्स के कई उदाहरण हैं! [](https://www.youtube.com/watch?v=oX74Nge8Wkw "हाउ चार्ट्स लाई") > 🎥 भ्रामक चार्ट्स पर एक सम्मेलन वार्ता के लिए ऊपर दी गई छवि पर क्लिक करें यह चार्ट X अक्ष को उलट देता है ताकि तारीख के आधार पर सच्चाई के विपरीत दिखाया जा सके:  [यह चार्ट](https://media.firstcoastnews.com/assets/WTLV/images/170ae16f-4643-438f-b689-50d66ca6a8d8/170ae16f-4643-438f-b689-50d66ca6a8d8_1140x641.jpg) और भी भ्रामक है, क्योंकि आंखें दाईं ओर खिंचती हैं और यह निष्कर्ष निकालती हैं कि समय के साथ विभिन्न काउंटियों में COVID मामलों में गिरावट आई है। वास्तव में, यदि आप तारीखों को ध्यान से देखें, तो आप पाएंगे कि उन्हें इस भ्रामक गिरावट प्रवृत्ति को दिखाने के लिए पुनर्व्यवस्थित किया गया है।  यह कुख्यात उदाहरण रंग और एक उलटे Y अक्ष का उपयोग करके धोखा देता है: बंदूक-अनुकूल कानून पारित होने के बाद बंदूक से होने वाली मौतों में वृद्धि के बजाय, आंखें यह सोचने के लिए मूर्ख बनती हैं कि इसके विपरीत सच है:  यह अजीब चार्ट दिखाता है कि अनुपात को कैसे हास्यास्पद प्रभाव के लिए हेरफेर किया जा सकता है:  अतुलनीय की तुलना करना एक और संदिग्ध चाल है। 'स्प्यूरियस कोरिलेशन' नामक एक [शानदार वेबसाइट](https://tylervigen.com/spurious-correlations) है, जो 'तथ्यों' को दिखाती है, जैसे कि मेन में तलाक की दर और मार्जरीन की खपत। एक Reddit समूह भी डेटा के [खराब उपयोग](https://www.reddit.com/r/dataisugly/top/?t=all) को एकत्र करता है। यह समझना महत्वपूर्ण है कि भ्रामक चार्ट्स द्वारा आंखों को कितनी आसानी से मूर्ख बनाया जा सकता है। भले ही डेटा वैज्ञानिक का इरादा अच्छा हो, खराब प्रकार के चार्ट का चयन, जैसे कि बहुत अधिक श्रेणियों को दिखाने वाला पाई चार्ट, भ्रामक हो सकता है। ## रंग आपने ऊपर 'फ्लोरिडा गन वायलेंस' चार्ट में देखा कि रंग चार्ट्स में एक अतिरिक्त परत का अर्थ प्रदान कर सकता है, खासकर उन चार्ट्स में जो Matplotlib और Seaborn जैसी लाइब्रेरीज़ का उपयोग करके डिज़ाइन नहीं किए गए हैं, जो विभिन्न सत्यापित रंग लाइब्रेरीज़ और पैलेट्स के साथ आते हैं। यदि आप मैन्युअल रूप से चार्ट बना रहे हैं, तो [रंग सिद्धांत](https://colormatters.com/color-and-design/basic-color-theory) का थोड़ा अध्ययन करें। > ✅ चार्ट डिज़ाइन करते समय, यह ध्यान रखें कि एक्सेसिबिलिटी विज़ुअलाइज़ेशन का एक महत्वपूर्ण पहलू है। आपके कुछ उपयोगकर्ता रंग-अंधे हो सकते हैं - क्या आपका चार्ट दृष्टिबाधित उपयोगकर्ताओं के लिए अच्छी तरह से प्रदर्शित होता है? अपने चार्ट के लिए रंग चुनते समय सावधान रहें, क्योंकि रंग ऐसा अर्थ व्यक्त कर सकता है जिसे आप व्यक्त नहीं करना चाहते। ऊपर 'हाइट' चार्ट में 'पिंक लेडीज़' एक विशिष्ट 'स्त्रीलिंग' अर्थ व्यक्त करती हैं, जो चार्ट की विचित्रता को और बढ़ा देती है। हालांकि [रंग का अर्थ](https://colormatters.com/color-symbolism/the-meanings-of-colors) दुनिया के विभिन्न हिस्सों में अलग-अलग हो सकता है और उनके शेड के अनुसार बदल सकता है। सामान्य तौर पर, रंग के अर्थ निम्नलिखित होते हैं: | रंग | अर्थ | | ------ | ------------------- | | लाल | शक्ति | | नीला | विश्वास, निष्ठा | | पीला | खुशी, सावधानी | | हरा | पर्यावरण, भाग्य, ईर्ष्या | | बैंगनी | खुशी | | नारंगी | जीवंतता | यदि आपको कस्टम रंगों के साथ चार्ट बनाने का कार्य सौंपा गया है, तो सुनिश्चित करें कि आपके चार्ट न केवल एक्सेसिबल हैं, बल्कि आपके द्वारा चुने गए रंग उस अर्थ के साथ मेल खाते हैं जिसे आप व्यक्त करना चाहते हैं। ## पठनीयता के लिए अपने चार्ट को स्टाइल करें चार्ट तब तक सार्थक नहीं होते जब तक वे पठनीय न हों! अपने चार्ट की चौड़ाई और ऊंचाई को अपने डेटा के साथ अच्छी तरह से स्केल करने के लिए स्टाइल करने पर विचार करें। यदि एक चर (जैसे सभी 50 राज्य) प्रदर्शित करने की आवश्यकता है, तो उन्हें Y अक्ष पर लंबवत दिखाएं ताकि क्षैतिज रूप से स्क्रॉल करने वाले चार्ट से बचा जा सके। अपने अक्षों को लेबल करें, यदि आवश्यक हो तो एक लेजेंड प्रदान करें, और डेटा की बेहतर समझ के लिए टूलटिप्स ऑफर करें। यदि आपका डेटा X अक्ष पर टेक्स्टुअल और विस्तृत है, तो बेहतर पठनीयता के लिए टेक्स्ट को कोणीय बना सकते हैं। [Matplotlib](https://matplotlib.org/stable/tutorials/toolkits/mplot3d.html) 3D प्लॉटिंग प्रदान करता है, यदि आपका डेटा इसका समर्थन करता है। `mpl_toolkits.mplot3d` का उपयोग करके परिष्कृत डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाए जा सकते हैं।  ## एनिमेशन और 3D चार्ट डिस्प्ले आज के कुछ बेहतरीन डेटा विज़ुअलाइज़ेशन एनिमेटेड हैं। Shirley Wu ने D3 के साथ अद्भुत विज़ुअलाइज़ेशन बनाए हैं, जैसे '[फिल्म फ्लावर्स](http://bl.ocks.org/sxywu/raw/d612c6c653fb8b4d7ff3d422be164a5d/)', जहां प्रत्येक फूल एक फिल्म का विज़ुअलाइज़ेशन है। एक और उदाहरण 'बस्ट आउट' है, जो एक इंटरैक्टिव अनुभव है जिसमें विज़ुअलाइज़ेशन, Greensock और D3 का उपयोग किया गया है, और NYC के बेघर समस्या को दिखाने के लिए एक स्क्रॉलीटेलिंग लेख प्रारूप का उपयोग किया गया है।  > "बस्ट आउट: अमेरिका अपने बेघर लोगों को कैसे स्थानांतरित करता है" [द गार्जियन](https://www.theguardian.com/us-news/ng-interactive/2017/dec/20/bussed-out-america-moves-homeless-people-country-study) से। विज़ुअलाइज़ेशन Nadieh Bremer और Shirley Wu द्वारा। हालांकि यह पाठ इन शक्तिशाली विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरीज़ को गहराई से सिखाने के लिए पर्याप्त नहीं है, D3 का उपयोग करके Vue.js ऐप में एक विज़ुअलाइज़ेशन बनाने का प्रयास करें। > "लेस लिआज़ों डेंजरूज़" एक पत्र-रूपक उपन्यास है, जिसे 1782 में चोडर्लोस डी लाक्लोस द्वारा लिखा गया था। यह फ्रांसीसी अभिजात वर्ग के दो नायक, विकॉम्टे डी वालमोंट और मार्क्विस डी मर्टेइल की कहानी बताता है। आप एक वेब ऐप पूरा करेंगे जो इस सामाजिक नेटवर्क का एनिमेटेड दृश्य प्रदर्शित करेगा।  ## प्रोजेक्ट: D3.js का उपयोग करके एक नेटवर्क दिखाने के लिए चार्ट बनाएं > इस पाठ फ़ोल्डर में एक `solution` फ़ोल्डर शामिल है जहां आप संदर्भ के लिए पूर्ण प्रोजेक्ट पा सकते हैं। 1. README.md फ़ाइल में दिए गए निर्देशों का पालन करें। सुनिश्चित करें कि आपके सिस्टम पर NPM और Node.js चल रहे हैं। 2. `starter/src` फ़ोल्डर खोलें। 3. `components/Nodes.vue` में कोड पूरा करें। अपने ऐप को टर्मिनल से चलाएं (npm run serve) और विज़ुअलाइज़ेशन का आनंद लें! ## 🚀 चुनौती इंटरनेट पर भ्रामक विज़ुअलाइज़ेशन खोजें। लेखक उपयोगकर्ता को कैसे मूर्ख बनाता है, और क्या यह जानबूझकर किया गया है? विज़ुअलाइज़ेशन को सही करने का प्रयास करें ताकि वे सही दिखें। ## [पाठ-उत्तर क्विज़](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/25) ## समीक्षा और स्व-अध्ययन भ्रामक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पर पढ़ने के लिए यहां कुछ लेख दिए गए हैं: https://gizmodo.com/how-to-lie-with-data-visualization-1563576606 http://ixd.prattsi.org/2017/12/visual-lies-usability-in-deceptive-data-visualizations/ ऐतिहासिक संपत्तियों और कलाकृतियों के लिए इन दिलचस्प विज़ुअलाइज़ेशन को देखें: https://handbook.pubpub.org/ यह लेख पढ़ें कि एनिमेशन आपके विज़ुअलाइज़ेशन को कैसे बढ़ा सकता है: https://medium.com/@EvanSinar/use-animation-to-supercharge-data-visualization-cd905a882ad4 ## असाइनमेंट [अपना खुद का कस्टम विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं](assignment.md) --- **अस्वीकरण**: यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता सुनिश्चित करने का प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।