ਲਾਭ:
- ਉਸ ਸੰਦੇਸ਼ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਚਾਰਟ ਕਿਸਮ ਚੁਣਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ (ਤੁਲਨਾ, ਰੁਝਾਨ, ਵੰਡ, ਸਬੰਧ)
- ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਕੇ ਕਿ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਹਰੇਕ ਸੰਖਿਆ ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ।
- ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ ਧੁਰੇ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਪੈਮਾਨੇ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ, ਇਮਾਨਦਾਰ ਵਿਜ਼ੁਅਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਖੋਜ ਖੋਜ ਭਾਵੇਂ ਕਿੰਨੀ ਵੀ ਠੋਸ ਕਿਉਂ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਇਹ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਬੇਕਾਰ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ। ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਗ੍ਰਾਫਾਂ, ਟੇਬਲਾਂ ਅਤੇ ਚਾਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡੋਲ੍ਹਣ ਦੀ ਕਲਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਪਾਠਕ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕੇ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਚਾਰਟ ਇੱਕ ਸੁਨੇਹੇ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਖਰਾਬ ਚਾਰਟ ਵੀ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਸਹੀ ਚਾਰਟ ਕਿਸਮ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕੋਡ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਟੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦੋ-ਗੁਣਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾ ਸਲਾਹ ਹੈ: "ਇਸ ਡੇਟਾ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਗ੍ਰਾਫ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?" ਸਵਾਲ ਦਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦੋ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਈ ਇੱਕ ਬਾਰ ਚਾਰਟ, ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਚਾਰਟ, ਅਤੇ — ਜੇਕਰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ — ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪਾਈ ਚਾਰਟ। ਦੂਜਾ ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਹੈ: ਆਰ (ggplot2) ਜਾਂ ਪਾਈਥਨ (matplotlib, seaborn) ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਲਈ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਕੋਡ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਪਰ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ: AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਨੰਬਰ ਤੁਹਾਡੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਆਉਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ; ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਗ੍ਰਾਫ ਜੋ AI "ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾ" ਦੇ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤੁਹਾਡੀ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, AI ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਗ੍ਰਾਫ (ਡੈਸ਼ਡ ਧੁਰਾ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਸਕੇਲ) ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇਕਸਾਰਤਾ ਜਾਂਚ ਤੁਹਾਡੀ ਹੈ।
ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਇਮਾਨਦਾਰ ਚਾਰਟ ਤੱਕ
1. ਸੰਦੇਸ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਚਾਰਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: "ਮੈਂ ਕੀ ਦਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ?" ਤੁਲਨਾ, ਰੁਝਾਨ, ਵੰਡ, ਸਬੰਧ? ਚਾਰਟ ਦੀ ਕਿਸਮ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਚੁਣੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸੁਨੇਹਾ ਸਪਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
2. ਸਹੀ ਚਾਰਟ ਕਿਸਮ ਚੁਣੋ। ਕਿਸਮ ਸੁਨੇਹੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. AI ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ "ਮੈਂ ਇਸ ਸੁਨੇਹੇ ਨਾਲ ਇਹ ਡੇਟਾ ਦਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ, ਕਿਹੜਾ ਗ੍ਰਾਫ?"
3. ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। ਕੀ ਧੁਰਾ ਜ਼ੀਰੋ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਪੈਮਾਨਾ ਅਨੁਪਾਤਕ ਹੈ, ਕੀ ਰੰਗ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹਨ? AI ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਚਾਰਟ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ।
4. ਡਰਾਫਟ ਕੋਡ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਚਲਾਓ। AI ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਦਿਓ; ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਚਲਾਓ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
5. ਇਸਨੂੰ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਓ। ਰੰਗ ਅੰਨ੍ਹੇਪਣ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਪੈਲੇਟਸ, ਸਪਸ਼ਟ ਲੇਬਲ, ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਸਿਰਲੇਖ। AI ਇਹਨਾਂ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸੰਕੇਤ: ਇੱਕ ਚਾਰਟ ਦੀ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਸਧਾਰਨ ਤਰੀਕਾ: "ਬੁਰੀ ਇਰਾਦੇ ਵਾਲਾ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਇਸ ਚਾਰਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?" ਪੁੱਛਣਾ ਹੈ। ਡੈਸ਼ਡ y-ਧੁਰਾ ਛੋਟੇ ਫਰਕ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਾਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਚੁਣੀ ਗਈ ਸਮਾਂ ਮਿਆਦ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਉਲਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਜਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰੋ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 — ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਧੁਰਾ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ, ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ (51% ਬਨਾਮ 54%) 50 ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਵਾਲੇ y-ਧੁਰੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ਼ 'ਤੇ ਇੱਕ "ਵੱਡੇ ਪਾੜੇ" ਵਾਂਗ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਸੀ। ਜਦੋਂ AI ਨੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਧੁਰਾ ਜ਼ੀਰੋ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਅਸਲ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਅੰਤਰ। ਚਾਰਟ ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣ ਗਿਆ.
ਕੇਸ 2 - ਸਹੀ ਕਿਸਮ ਨੇ ਸਮਾਂ ਬਚਾਇਆ। ਇੱਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਕੋਲ 5 ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਦਰ ਡੇਟਾ ਸੀ ਪਰ ਉਹ ਪਾਈ ਚਾਰਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ; ਰੁਝਾਨ ਸਾਹਮਣੇ ਨਹੀਂ ਆਇਆ। YZ ਨੇ "ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਲਾਈਨ ਚਾਰਟ" ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ggplot2 ਨੇ ਕੋਡ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ। ਹੇਠਾਂ ਵੱਲ ਰੁਝਾਨ ਅਚਾਨਕ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਬਣ ਗਿਆ।
ਕੇਸ 3 - ਜਾਅਲੀ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰੈਪ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੇ AI ਨੂੰ "ਨੌਜਵਾਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਗ੍ਰਾਫ" ਲਈ ਪੁੱਛਿਆ, ਤਾਂ AI ਨੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਨੰਬਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸੁੰਦਰ ਗ੍ਰਾਫ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਪਾ ਦਿੱਤਾ; ਫਿਰ ਉਸਨੂੰ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋਇਆ ਕਿ ਇਹ ਨੰਬਰ ਉਸਦੇ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਸਨ, ਬਲਕਿ ਏਆਈ ਦੀ ਕਾਢ ਸਨ। ਚਾਰਟ ਨੂੰ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਚਾਰਟ ਕਿਸਮ ਦੀ ਚੋਣ:
ਮੈਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ: [ਡੇਟਾ ਵਰਣਨ]. ਸੁਨੇਹਾ ਜੋ ਮੈਂ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ: [ਤੁਲਨਾ/ਰੁਝਾਨ/ਵੰਡ/ਰਿਸ਼ਤਾ]। ਇਸ ਸੁਨੇਹੇ ਲਈ 2 ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਚਾਰਟ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ, ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਦੇ ਨਾਲ। ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਕਿਉਂ ਬਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਈ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਾਲਾ ਕੇਕ)।
2) ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕੋਡ (ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਚਲਾਵਾਂਗਾ):
[R ggplot2 / Python matplotlib] ਲਈ ਇੱਕ [ਪਲਾਟ ਕਿਸਮ] ਕੋਡ ਦਾ ਸਕੈਚ ਕਰੋ। ਮੇਰੇ ਵੇਰੀਏਬਲ: [x], [y], [ਗਰੁੱਪ]। ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੋਡ ਲਿਖੋ, ਧੁਰੇ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਰੰਗ ਪੈਲਅਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਸਿਰਲੇਖ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਤੁਰਕੀ ਵਿੱਚ ਪਾਓ। ਉਦਾਹਰਨ ਨੰਬਰ ਬਣਾਉਣਾ; ਮੈਂ ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਕਨੈਕਟ ਕਰਾਂਗਾ।
3) ਇਕਸਾਰਤਾ ਆਡਿਟ:
ਮੈਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹਾਂ: [ਗ੍ਰਾਫ]. ਕੀ ਇਹ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਕੀ ਧੁਰਾ ਜ਼ੀਰੋ ਹੈ, ਕੀ ਪੈਮਾਨਾ ਅਨੁਪਾਤਕ ਹੈ, ਕੀ ਸਮਾਂ ਅੰਤਰਾਲ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਕੀ ਰੰਗ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕੀ 3D ਪ੍ਰਭਾਵ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਦਾ ਹੈ? ਹਰੇਕ ਜੋਖਮ ਲਈ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ।
4) ਟੇਬਲ ਸੰਪਾਦਨ:
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕੱਚੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਫ਼, ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ: [x] ਕਤਾਰਾਂ ਵਿੱਚ, [y] ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ, ਸੈੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ। ਦਸ਼ਮਲਵ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਗੋਲ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਫੁਟਨੋਟ ਵਿੱਚ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਓ। ਨੰਬਰ ਬਦਲਣਾ; ਬਸ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰੋ. ਡੇਟਾ: [ਇੱਥੇ]
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਦਿਓ.
"ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ" ਦੀ ਇੱਛਾ ਏਆਈ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਮਨਘੜਤ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਾਲ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋਣਾ ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਹੀਂ ਆਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਬਾਰ ਚਾਰਟ ਕੋਡ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ। ਮੇਰਾ ਸੁਨੇਹਾ: ਚਾਰ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਦਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ। ਧੁਰਾ ਜ਼ੀਰੋ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਰੰਗ ਰੰਗ ਅੰਨ੍ਹੇਪਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। [R/Python] ਕੋਡ, ਨੰਬਰ ਫਿਟਿੰਗ ਦਿਓ। ਫਿਰ 3 ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਨਾਮ ਦਿਓ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਗ੍ਰਾਫ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤਰ: ਦੂਜਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਈਮਾਨਦਾਰੀ, ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਤ ਹੈ।
ਸੁਨੇਹੇ ਦੁਆਰਾ ਚਾਰਟ ਦੀ ਕਿਸਮ
ਸੁਨੇਹਾ
ਅਨੁਕੂਲ ਗ੍ਰਾਫਿਕ
ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾਵੇ
ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ
ਬਾਰ ਚਾਰਟ
3D, ਮਲਟੀ-ਸਲਾਈਸ ਕੇਕ
ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਣਾ
ਲਾਈਨ ਚਾਰਟ
ਕੇਕ
ਵੰਡ
ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ, ਬਾਕਸ ਚਾਰਟ
ਸਿੰਗਲ ਔਸਤ
ਦੋ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸਬੰਧ
ਸਕੈਟਰ
ਡੰਡੇ
ਪੂਰੇ ਦੇ ਹਿੱਸੇ
ਸਟੈਕਡ ਬਾਰ/ਪਾਊਂਡ ਕੇਕ
ਮਲਟੀ-ਸਲਾਈਸ ਕੇਕ
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- AI ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣਾਉਣਾ। ਚਾਰਟ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਹਰ ਨੰਬਰ ਤੁਹਾਡੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਆਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਡੈਸ਼ਡ ਧੁਰੇ ਨਾਲ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਦੱਸਣਾ। ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਫਰਕ ਨੂੰ ਵੱਡਾ ਸਮਝਣਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ।
- ਅਜਿਹੀ ਸ਼ੈਲੀ ਚੁਣਨਾ ਜੋ ਸੰਦੇਸ਼ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਈ ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣ ਵਰਗਾ ਹੈ।
- ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਭੁੱਲਣਾ. ਸਿਰਫ਼ ਰੰਗ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਮੂਹ ਕਲਰ ਬਲਾਇੰਡ ਰੀਡਰ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
- "ਇਮਾਨਦਾਰ" ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ "ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ" ਰੱਖਣਾ The purpose of the visual is not persuasion, but correct communication.
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਠਕ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। AI; ਇਹ ਸਹੀ ਚਾਰਟ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕੋਡ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਟੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ। ਪਰ ਚਾਰਟ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਹਰ ਨੰਬਰ ਤੁਹਾਡੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਆਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਏਆਈ ਦੇ "ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾ" ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸੁੰਦਰ ਗ੍ਰਾਫ ਤੁਹਾਡੀ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਸੁਨੇਹੇ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੋ, ਸਹੀ ਸ਼ੈਲੀ ਚੁਣੋ, ਧੁਰੇ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖੋ, ਇਸਨੂੰ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਕਦੇ ਵੀ "ਇਮਾਨਦਾਰ" ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ "ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ" ਨਾ ਰੱਖੋ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਤੱਥਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸਮੂਹ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਉਹ ਕਿਸਮ ਚੁਣੋ ਜੋ "ਚਾਰਟ ਕਿਸਮ ਚੋਣ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਸੁਨੇਹੇ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇ। "ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕੋਡ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ, AI ਤੋਂ ਕੋਡ ਲਓ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਚਲਾਓ (ਕਦੇ ਵੀ AI ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਨਹੀਂ)। ਡੈਸ਼ਡ ਧੁਰੇ ਨਾਲ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਲਾਟ ਕਰੋ, ਦੋ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੂੰ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਦਿਖਾਓ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਅੰਤਰ ਨੂੰ "ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਇੱਕਲੇ ਸੰਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਚਾਰਟ ਵਿਅਕਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਸੁਨੇਹੇ ਲਈ ਸਹੀ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਅਸਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਾਲ ਚਾਰਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ AI ਫੈਬਰੀਕੇਸ਼ਨ ਨਾਲ।
- [ ] ਮੈਂ ਧੁਰੇ ਨੂੰ ਜ਼ੀਰੋ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਨੂੰ ਅਨੁਪਾਤਕ ਰੱਖਿਆ।
- [ ] ਮੈਂ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਰੰਗ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਲੇਬਲ ਵਰਤੇ।