ဘာကြောင့် ဇယားတွေ သုံးရသလဲ?
ကိန်းဂဏန်း ဇယားတစ်ခု ကြည့်ရတာထက် ရုပ်ပုံ ဇယားတစ်ခု ကြည့်ရတာ ပိုလျင်မြန်စွာ နားလည်နိုင်ပါတယ်။ ကောင်းစွာ ရွေးချယ်ထားတဲ့ ဇယားက ပုံစံ (pattern)၊ လမ်းကြောင်း (trend)နဲ့ ခြားနားချက်ကြီးတဲ့ တန်ဖိုးတွေ (outlier) ကို ချက်ချင်း မြင်စေပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ မှားယွင်းတဲ့ ဇယားအမျိုးအစား ရွေးရင် လှည့်ဖြား ပုံရိပ် ပေးနိုင်ပါတယ်။
ဘား ဇယား (Bar Chart)
အမျိုးအစား (category) ဒေတာကို နှိုင်းယှဉ်ဖို့ အကောင်းဆုံးပါ။ ဘားတိုင်းက အမျိုးအစားတစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုပြီး အရှည်/အမြင့်က တန်ဖိုးကို ပြပါတယ်။
မြန်မာနိုင်ငံရဲ့ ထိပ်တန်း ပို့ကုန်ပစ္စည်း ₅ မျိုးရဲ့ တန်ဖိုးကို နှိုင်းယှဉ်ဖို့ ဘား ဇယား သုံးပါ - သဘာဝဓာတ်ငွေ့၊ ကျောက်မျက်၊ ဆန်၊ ပဲ၊ ရေထွက်ပစ္စည်း။ ဘားတစ်ခုချင်းစီရဲ့ အမြင့်ကို ကြည့်ရင် ဘယ်ဟာက အများဆုံးလဲ ချက်ချင်း မြင်နိုင်ပါတယ်။
ပိုင်ဇယား (Pie Chart)
စုစုပေါင်းရဲ့ အစိတ်အပိုင်းတွေကို ပြဖို့ သုံးပါတယ်။ စက်ဝိုင်းတစ်ခုလုံးက ₁₀₀% ဖြစ်ပြီး အပိုင်းတိုင်းက ရာခိုင်နှုန်းတစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုပါတယ်။
ရန်ကုန်မှာ သွားလာရေး နည်းလမ်း စစ်တမ်း: ဘတ်စ်ကား ₃₅%၊ မော်တော်ဆိုင်ကယ် ₃₀%၊ ကိုယ်ပိုင်ကား ₁₅%၊ တက္ကစီ ₁₂%၊ အခြား ₈%။ ပိုင်ဇယားက ဘတ်စ်ကားနဲ့ ဆိုင်ကယ်က သွားလာမှု ₆₅% ဖြစ်တယ်ဆိုတာ ချက်ချင်း မြင်စေပါတယ်။
သတိ: အမျိုးအစား ₅-₆ ခုထက် ပိုများရင် ပိုင်ဇယားက ဖတ်ရ ခက်ပါတယ်။ ₁₀ ခုကျော်ရင် ဘား ဇယားကို ပြောင်းသင့်ပါတယ်။
ဟစ်စတိုဂရမ် (Histogram)
ဆက်တိုက် ဒေတာရဲ့ ဖြန့်ဝေမှုကို ပြပါတယ်။ ဘား ဇယားနဲ့ ဆင်တူပေမဲ့ ကွာခြားချက်ရှိပါတယ် - ဟစ်စတိုဂရမ်မှာ ဘားတွေ ကပ်နေပြီး ကိန်းဂဏန်း အပိုင်းအခြား (range) တွေကို ပြပါတယ်။
တက္ကသိုလ်ဝင်တန်း ကျောင်းသား ₅₀₀ ယောက်ရဲ့ ရမှတ်ကို ဟစ်စတိုဂရမ်နဲ့ ပြပါ - ₂₀₀-₂₅₀ ကြား ဘယ်နှစ်ယောက်၊ ₂₅₀-₃₀₀ ကြား ဘယ်နှစ်ယောက် စသည်ဖြင့်။ ခေါင်းလောင်း ပုံစံ ထွက်ရင် ဒေတာက ပုံမှန် ဖြန့်ဝေမှုနဲ့ နီးစပ်တယ်လို့ ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါတယ်။
မျဉ်းဂရပ်ဖ် (Line Graph)
အချိန်အလိုက် ပြောင်းလဲမှုကို ပြဖို့ အကောင်းဆုံးပါ။ X-axis က အချိန်ဖြစ်ပြီး Y-axis က တန်ဖိုးပါ။
ကျပ်/ဒေါ်လာ လဲလှယ်နှုန်း ₁₂ လ: မျဉ်းဂရပ်ဖ်က နှုန်းက တက်နေသလား၊ ကျနေသလား၊ တည်ငြိမ်နေသလား ချက်ချင်း မြင်စေပါတယ်။ ₂₀₂₃ ဇန်နဝါရီ ကျပ် ₂,₁₀₀ ကနေ ဒီဇင်ဘာ ₂,₈₀₀ ဖြစ်သွားတဲ့ လမ်းကြောင်းကို မျဉ်းတစ်ကြောင်းနဲ့ ရှင်းလင်းစွာ ပြနိုင်ပါတယ်။
Scatter Plot (အစက်ပြန့်ကျဲ ပုံ)
ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြား ဆက်နွယ်မှု ရှိမရှိ ကြည့်ဖို့ သုံးပါတယ်။ အစက်တိုင်းက ဒေတာ တစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုပါတယ်။
MNL ကစားသမား ₃₀ ယောက်ရဲ့ လေ့ကျင့်ရေးချိန် (X-axis) နဲ့ ပွဲတိုင်း ပြေးတဲ့ အကွာအဝေး (Y-axis) ကို scatter plot ဆွဲပါ။ အစက်တွေ ဘယ်ဘက်အောက်ကနေ ညာဘက်အပေါ် ဦးတည်ရင် - လေ့ကျင့်ရေး ပိုလုပ်ရင် ပိုပြေးနိုင်တယ်ဆိုတဲ့ ဆက်နွယ်မှု ရှိနိုင်ပါတယ်။
မှားယွင်းတဲ့ ဇယားရွေးချယ်မှု
- အချိန်အလိုက် ပြောင်းလဲမှုကို ပိုင်ဇယားနဲ့ ပြဖို့ ကြိုးစားခြင်း - မျဉ်းဂရပ်ဖ် သုံးပါ
- အမျိုးအစား ₂₀ ခုကို ပိုင်ဇယားနဲ့ ပြခြင်း - ဘား ဇယား သုံးပါ
- ဆက်တိုက် ဒေတာကို ဘား ဇယားနဲ့ ပြခြင်း - ဟစ်စတိုဂရမ် သုံးပါ
ဘား ဇယားက အမျိုးအစား နှိုင်းယှဉ်ဖို့၊ ပိုင်ဇယားက စုစုပေါင်းရဲ့ အစိတ်အပိုင်းတွေ ပြဖို့၊ ဟစ်စတိုဂရမ်က ဖြန့်ဝေမှု ပုံစံ ပြဖို့၊ မျဉ်းဂရပ်ဖ်က အချိန်အလိုက် ပြောင်းလဲမှု ပြဖို့၊ scatter plot က ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြား ဆက်နွယ်မှု ပြဖို့ အကောင်းဆုံးပါ။ မှန်ကန်တဲ့ ဇယားအမျိုးအစား ရွေးချယ်ခြင်းက ဒေတာကို ရှင်းလင်းစွာ ဆက်သွယ်ပြောဆိုဖို့ မဖြစ်မနေပါ။