अंतिम चार्ट्स (भाग 5)

परिचय

उत्पाद विकास, आपूर्ति श्रृंखला, संचालन, और वित्त – जैसे विभिन्न व्यापार प्रक्रियाओं में संख्याएं और डेटा महत्वपूर्ण निर्णयों को चलाते हैं। फिर भी, अकेले अंक कभी-कभी समझने में कठिन हो सकते हैं। यहां चार्ट्स जैसे दृश्य सहायता की शक्ति काम में आती है। हमारे अंतिम चार्ट्स (भाग 5) स्प्रेडशीट टेम्पलेट के साथ, हम जटिल डेटा को आसानी से समझने योग्य दृश्य कथाओं में परिवर्तित करते हैं। यह टेम्पलेट दस गतिशील और अनुकूलनीय चार्ट्स प्रदान करता है, जो विशिष्ट विश्लेषणात्मक कार्यों के लिए तैयार किए गए हैं। वे चार मुख्य श्रेणियों में समूहित हैं: प्रगति, समयरेखा, वितरण, और सांख्यिकीय चार्ट्स। प्रत्येक का एक विशेष भूमिका होती है, चाहे वह ट्रेंड्स, आउटलायर्स, या जटिल डेटा वितरणों का विश्लेषण करने में हो।

इस लेख में, आप सीखेंगे:

• इन चार्ट्स को कैसे अनुकूलित करें ताकि आपके डेटा को सही तरीके से दर्शाया जा सके;
• कैसे अर्थ निकालें और अंतर्दृष्टि प्राप्त करें;
• और हमने प्रत्येक चार्ट के लिए अपने टेम्पलेट में जो मुख्य फ़िल्टर जोड़े हैं ताकि आपका काम सरल हो सके।

और हमारे टेम्पलेट में डाइव करने से पहले, जिसे आप डाउनलोड भी कर सकते हैं – कृपया याद रखें कि नीले रंग में कुछ भी डेटा है जिसे आप संपादित कर सकते हैं और अपने स्वयं के डेटासेट्स से बदल सकते हैं। काले रंग में लिखा गया पाठ सूत्रों का प्रतिनिधित्व करता है जिसे बदला नहीं जाना चाहिए।

टेम्पलेट

प्रगति चार्ट्स

वास्तविक बनाम लक्ष्य चार्ट

यह "वास्तविक बनामलक्ष्य " चार्ट का व्यापारों द्वारा इस्तेमाल किया जाता है जो वास्तविक समय की उपलब्धियों और पूर्वनिर्धारित लक्ष्यों के बीच तुलनात्मक अंतरदृष्टि की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, यह दो महत्वपूर्ण मापदंडों का पता लगा सकता है: 'बजट' और 'अनुमान'। खुदरा क्षेत्रों में, उदाहरण के लिए, चार्ट विभिन्न शाखाओं या क्षेत्रों में वास्तविक बिक्री के खिलाफ अनुमानित आंकड़ों को मापता है। विनिर्माण में, यह अक्सर वास्तविक उत्पादन आउटपुट की तुलना अनुमानित मात्राओं के खिलाफ करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है। [text]नीले बार वास्तविक बिक्री आंकड़ों का प्रतिनिधित्व करते हैं, जबकि पीले और नीले रेखाएं क्रमशः बजट और अनुमानित मूल्यों को पकड़ती हैं। व्यापार तत्परता से यह समझ सकते हैं कि कौन से क्षेत्र या विभाग अपने लक्ष्यों को बाधित कर रहे हैं या पीछे छूट रहे हैं, जिससे अधिक सूचित निर्णय लिए जा सकते हैं। यह चार्ट विभिन्न व्यापार परिदृश्यों में एकीकृत होता है, HR में कर्मचारी प्रदर्शन की निगरानी से लेकर सेवा उद्योग में ग्राहक संतुष्टि की ट्रैकिंग तक।

गेज चार्ट

गेज चार्ट एक दृश्य विश्लेषण उपकरण है जो निर्धारित बेंचमार्क के खिलाफ प्रदर्शन की तुरंत झलक प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसकी स्पीडोमीटर जैसी दिखावट के साथ, यह चार्ट व्यापारों को सहज प्रदर्शन का अवलोकन प्रदान करता है। यह विशेष रूप से ऐसे कॉर्पोरेट मापदंडों के लिए उपयुक्त है जो एक निर्धारित रेंज में एक अकेले मूल्य या प्रतिशत का प्रतिनिधित्व करते हैं, जैसे कि तिमाही बिक्री की उपलब्धियां। यह एक स्पष्ट लक्ष्य के साथ स्थितियों में उत्कृष्टता प्रदर्शित करता है, यह प्रभावी रूप से यह दर्शाता है कि एक मूल्य बेंचमार्क के कितना करीब है।

उदाहरण के लिए, बिक्री टीमें इसका उपयोग आमतौर पर मासिक राजस्व को निर्धारित लक्ष्यों के खिलाफ प्रदर्शित करने के लिए करती हैं। हरी ओर इशारा करने वाला संकेत यह दर्शाता है कि टीम या तो पथ पर है या उम्मीदों को पार कर रही है, जबकि लाल ओर झुकने का सुझाव देता है कि सुधार की जगह है। इसी प्रकार, ग्राहक सहायता में, गेज चार्ट संतुष्टि रेटिंग को चित्रित कर सकता है। ग्राहक प्रतिक्रिया के एक दौर के बाद, हरी झुकाव वाला चार्ट सकारात्मक ग्राहक अनुभव का प्रोत्साहन देने वाला संकेत होता है।

हमारे गेज चार्ट के कार्यान्वयन में, आप श्रेणियाँ परिभाषित कर सकते हैं और प्रत्येक के लिए गेज देख सकते हैं। "मूल्य का योग" प्रदर्शन अन्य की तुलना में एक श्रेणी के प्रदर्शन की तुलना करने के लिए उपयोग किया जाता है, जबकि "लक्ष्य" एक विशिष्ट लक्ष्य के खिलाफ प्रदर्शन की तुलना करने के लिए उपयोग किया जाता है। हमारे टेम्पलेट में, आप प्रत्येक गेज खंड को एक कस्टम नाम दे सकते हैं और गेज कहा खंड को शामिल करने का प्रतिशत।

टाइमलाइन चार्ट

ट्रेंड चार्ट

"ट्रेंड चार्ट" आपके डेटा में दीर्घकालिक पैटर्न और परिवर्तनों को दर्शाता है। यह सामान्यतः उन क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है जिन्हें समय-आधारित मापदंडों की निरंतर मॉनिटरिंग की आवश्यकता होती है। चाहे आप बिक्री, ग्राहक प्रतिक्रिया, या इन्वेंटरी स्तरों की निगरानी करना चाहते हों, कुछ अंतर्दृष्टियाँ केवल इन संख्याओं के समय के साथ बदलने के द्वारा ही प्रदान की जा सकती हैं।उदाहरण के लिए, खुदरा व्यापार में, यह तिमाही अवधियों के दौरान बिक्री की प्रवृत्तियों को दिखा सकता है, जिसमें उछाल या गिरावट का पता चल सकता है। इसी प्रकार, संचालन में, यह समय के साथ इन्वेंटरी स्तरों का नक्शा बना सकता है, जो प्रबंधकों को पुनः स्टॉक की आवश्यकता का अनुमान लगाने में या अधिकता की पहचान में मदद करता है। सारांश में, जहां भी समय के साथ मापदंड कैसे विकसित होता है, इसे समझने की आवश्यकता होती है, ट्रेंड चार्ट एक सतत रेखा का उपयोग करके एक सीधे दृश्यविन्यास प्रदान करता है।

रेखा का अनुसरण करके, कोई उच्च प्रदर्शन के मौसमों को पहचान सकता है, संभावित बोतलनेक को पहचान सकता है, और उसके अनुसार रणनीति तैयार कर सकता है। इसी बीच, बिंदी वाली रेखा वर्तमान डेटा के आधार पर संभावित भविष्य के रुझानों की झलक प्रदान करती है। हमारा टेम्पलेट एक तारीख फ़िल्टर शामिल करता है, जिसके लिए आप अपने डेटा के एक उपसमूह के भीतर ट्रेंड लाइन को देख सकते हैं। इस तरह, आप 30-दिन, 60-दिन, या 90-दिन की खिड़की के लिए ट्रेंड लाइन देख सकते हैं, या आपके द्वारा परिभाषित किसी भी कस्टम समयावधि के लिए।

विभेद चार्ट

विभेद चार्ट का उपयोग मापदंडों में अल्पकालिक परिवर्तनों को समझने के लिए किया जाता है, जो महीने-दर-महीने परिवर्तनों पर जोर देता है। ट्रेंड चार्ट की तरह एक व्यापक, दीर्घकालिक चित्र बनाने के बजाय, विभेद चार्ट मासिक अस्थिरताओं पर ध्यान केंद्रित करता है, लगातार महीनों के बीच सटीक प्रतिशत अंतर प्रस्तुत करता है।

यह दोहरी दृष्टि डेटा की विविधताओं की समझ रखती है जो अधिक सीधे दृश्यविन्यासों में खो सकती है।वेरिएंस चार्ट में उस महीने की बिक्री में प्रतिशत में परिवर्तन दिखाता है, जो उसके पूर्ववर्ती की तुलना में होता है।

ऐसे अल्पकालिक परिवर्तनों की पहचान करके, व्यवसाय अपने निर्णयों का तत्काल प्रभाव मूल्यांकन कर सकते हैं। प्रत्येक मासिक बार में आंकड़े दर्शाए जाते हैं, जबकि प्रतिशत मार्कर महीने-दर-महीने वृद्धि या ह्रास को दिखाते हैं।

नियंत्रण चार्ट

'नियंत्रण चार्ट' प्रक्रिया की स्थिरता की निगरानी के लिए महत्वपूर्ण है। यह नियंत्रण सीमाओं के साथ डेटा बिंदुओं को मानचित्रित करता है, संगतता और पूर्वानुमान पर जोर देता है। इन सीमाओं से बाहर भटकने वाले असामान्यताओं को चिह्नित करके, चार्ट सुनिश्चित करने में मदद करता है कि प्रक्रियाएं सामान्य रहें, जिससे संगठन सक्रिय रूप से प्रबंधन और गुणवत्ता में सुधार कर सकते हैं।

यह विशेष रूप से उन उद्योगों के लिए महत्वपूर्ण है जहां यहां तक कि छोटे परिवर्तन भी महत्वपूर्ण परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं और ऑपरेशनल उत्कृष्टता की ओर अग्रसर होते हैं। सारांश में, यह एक पूर्व सूचना प्रणाली के रूप में कार्य करता है जहां संगठन प्रक्रिया के विचलन को पहचानकर और उन्हें संभाल सकते हैं जब वे अधिक महत्वपूर्ण मुद्दों या दोषों में बदलने से पहले।

केंद्रीय पीली रेखा डेटा बिंदुओं का औसत प्रतिष्ठापित करती है, जो सामान्य प्रदर्शन को समझने के लिए एक बेंचमार्क के रूप में कार्य करती है। हरे और लाल रेखाएं, दूसरी ओर, ऊपरी और निचली नियंत्रण सीमाएं प्रतिष्ठापित करती हैं। उनके परे कोई भी डेटा बिंदु असामान्य परिवर्तन का संकेत देता है जिसे आगे की जांच की आवश्यकता हो सकती है।हमारा टेम्पलेट एक तारीख फ़िल्टर शामिल करता है जिसे आप चयनित अवधि का विश्लेषण करने के लिए चुन सकते हैं। इसके अलावा, सभी नियंत्रण सीमाएँ स्वचालित रूप से गणना की जाती हैं और दर्ज की गई सीमा के आधार पर अपडेट की जाती हैं।

वितरण चार्ट

वॉटरफॉल चार्ट

'वॉटरफॉल चार्ट' केंद्रित होता है क्रमिक डेटा बिंदुओं के संचयी प्रभाव पर, यह विस्तार से बताता है कि एक प्रारंभिक मान पर आगामी सकारात्मक या नकारात्मक परिवर्तन का क्या प्रभाव पड़ता है। यह चार्ट उन व्यापारों के लिए आवश्यक है जिन्हें एक समयरेखा पर घटनाओं का संक्षिप्त प्रतिनिधित्व करने की आवश्यकता होती है, जो एक परिणाम की ओर क्रमिक परिवर्तनों पर जोर देती है।

एक प्रारंभिक राशि देने के बाद, प्रत्येक बार एक क्रमिक परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करता है - हरित वृद्धि के लिए और लाल कमी के लिए। चार्ट के दाएं ओर, आप सभी परिवर्तनों के संचय का अंतिम मान देख सकते हैं। उदाहरण के लिए, खुदरा इन्वेंटरी प्रबंधन में, वॉटरफॉल चार्ट उत्पाद प्रवाहों और बाहरी प्रवाहों के क्रमिक प्रभाव को दर्शाता है। महीने की प्रारंभिक गिनती के साथ शुरू होते हुए, चार्ट आपूर्तिकर्ता वितरणों से जोड़े गए बार के रूप में हरित बार और बिक्री या क्षतिग्रस्त से कटौती के रूप में लाल बार दिखाता है। महीने के अंत तक, चार्ट इन्वेंटरी परिवर्तनों का एक स्पष्ट खाता प्रदान करता है, जो सटीक पुनः पूर्ति निर्णयों में सहायता करता है।

हिस्टोग्राम चार्ट

"हिस्टोग्राम" का उपयोग विभाजन के द्वारा चर का वितरण समझने के लिए किया जाता है, जिसमें डेटा को बकेट्स, या "बिन्स", में विभाजित किया जाता है, और फिर प्रत्येक बिन में होने वाली घटनाओं की संख्या को प्लॉट किया जाता है। उदाहरण के लिए, निर्माताओं का हिस्टोग्राम का उपयोग बैटरी की आयु को समझने के लिए किया जा सकता है, जिससे वे यह निर्धारित कर सकते हैं कि उन्हें कब सबसे अधिक बार बदलने की आवश्यकता होती है।

इसी तरह, ई-कॉमर्स व्यवसायों का ग्राहकों की खरीद राशियों के वितरण का विश्लेषण करने का उपयोग कर सकते हैं, जिससे मूल्य निर्धारण रणनीतियाँ या अद्वितीय प्रस्ताव सीमाओं को परिभाषित करने में मदद मिलती है। सारांश में, हिस्टोग्राम एक घटना की वितरण वक्र होती है। हमारे टेम्पलेट में, आप हिस्टोग्राम दृश्य को और अधिक वर्गीकृत करने के लिए एक फ़िल्टर का उपयोग कर सकते हैं। आप एक ही क्लिक के साथ विभिन्न विशेषताओं का विश्लेषण कर सकते हैं, या आपको जो बकेट आकार पसंद है उसे बदल सकते हैं - इस तरह आप अपने वितरण को अधिक विस्तार से देख सकते हैं।

कैलेंडर चार्ट

"कैलेंडर चार्ट" एक महीने में कार्य वितरण का संक्षिप्त दृश्य प्रदान करता है। एक विशेष महीने का चयन करके, यह संभव है कि तत्कालीन रूप से पूरे किए गए कार्यों के बनाम लंबित कार्यों का वितरण देखा जा सके। यह चार्ट उत्पादकता के पैटर्न को हाइलाइट करता है - हरे चिह्न कार्यों को पूरा करने वाले दिनों को सूचित करते हैं। दूसरी ओर, लाल मार्कर वे दिन हैं जब निर्धारित लक्ष्य प्राप्त नहीं हुए, जो संभावित चुनौतियाँ या क्षेत्रों को प्रतिष्ठित करते हैं जो हस्तक्षेप की आवश्यकता हो सकती है। ग्रे डॉट्स वे दिन प्रतिष्ठित करते हैं जिन पर कोई कार्य सूचीबद्ध नहीं थे।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आप एक कारखाने के संचालन प्रबंधक हैं और आपको सुनिश्चित करना है कि एक मशीन को प्रतिदिन साफ किया जाता है। डेटा अनुभाग में आप मशीन को साफ करने के लिए दिनों की सूची बना सकते हैं, और आपकी टीम यह चिह्नित कर सकती है कि क्या उन्होंने मशीन को साफ किया था या नहीं। "कैलेंडर चार्ट" को एक झलक में देखकर, प्रबंधक के रूप में, आप यह बता सकते हैं कि किस दिन मशीन को साफ नहीं किया गया था - अपने डेटा को पंक्ति द्वारा पंक्ति विश्लेषण करने की कोशिश के विपरीत।

सांख्यिकीय चार्ट

स्कैटर चार्ट

'स्कैटर चार्ट' यह दर्शाता है कि एक चर कैसे दूसरे पर प्रभाव डाल सकता है। एक कंपनी शायद यह जानना चाहती हो कि उत्पाद की गुणवत्ता और बिक्री के बीच क्या संबंध है। या शायद एक कार्य के लिए समर्पित समय और उसके अंतिम परिणाम के बीच के संबंध के बारे में जिज्ञासा हो। यह चार्ट प्रत्येक डेटा बिंदु को मानचित्रित करता है, पैटर्न, समूह, या यहां तक कि आउटलायर्स को तुरंत स्पष्ट करता है। पैटर्न को समझने के लिए, बिंदुओं के समूह में ट्रेंड की तलाश करें:

• एक उपर की ओर का ट्रेंड सकारात्मक सहसंबंध का संकेत देता है: जैसे एक चर बढ़ता है, वैसे ही दूसरा भी बढ़ता है।
• एक नीचे की ओर का ट्रेंड नकारात्मक सहसंबंध का संकेत देता है
• घनीभूत समूह सामान्य या आम घटनाओं का संकेत देते हैं।
• आउटलायर्स वे बिंदु होते हैं जो सामान्य समूह से अलग खड़े होते हैं।वे असामान्य मामलों या अपवादों का प्रतिनिधित्व करते हैं और अक्सर रुचि या जांच के बिंदु हो सकते हैं।

हालांकि, अगर बिना किसी स्पष्ट पैटर्न के बिखरे बिना बिंदु दिखाई देते हैं, तो यह दो चर परिवर्तनशीलों के बीच कोई मजबूत संबंध नहीं होने का संकेत देता है। साथ ही, अगर दो चर परिवर्तनशील संबंधित हैं, तो यह पता लगाना मुश्किल होता है कि उस संबंध का कारण क्या है। अगर आप इस चार्ट से अपरिचित हैं तो कृपया ऑनलाइन "correlation vs. causation" खोजें।

बॉक्स और व्हिस्कर्स चार्ट

'Box and Whiskers chart', जिसे आमतौर पर 'Box plot' कहा जाता है, एक ग्राफिकल प्रतिनिधित्व है जो एक डेटासेट के वितरण का एक स्नैपशॉट प्रदान करता है। यह तब काम आता है जब आप आउटलायर्स को स्पॉट करना चाहते हैं, डेटा समरूपता निर्धारित करना चाहते हैं, या डेटा स्प्रेड का एक अनुभव प्राप्त करना चाहते हैं। यह टेम्पलेट आपको पूरे डेटासेट के भीतर मूल्यों का अध्ययन करने या विशिष्ट चर परिवर्तनशीलों को अलग करके उनके अद्वितीय व्यवहार का निरीक्षण करने की अनुमति देता है।

यहाँ प्रत्येक बॉक्स को कैसे पढ़ें: चार्ट का केंद्रीय अंश एक आयताकार है, जिसे अक्सर 'box' कहा जाता है, जिसमें डेटासेट के मध्य 50% मूल्यों का समावेश होता है। दूसरे शब्दों में, सभी डेटा बिंदुओं का आधा हिस्सा इस बॉक्स के भीतर होता है। इसके अंदर, एक रेखा होती है जो बॉक्स को दो भागों में विभाजित करती है। यह रेखा माध्यमिका का प्रतिनिधित्व करती है और सभी डेटा बिंदुओं के ठीक बीच का चिह्नित करती है। इसलिए, जब आप इस रेखा को देखते हैं, तो आप उस मूल्य को देखते हैं जहाँ डेटा बिंदुओं का आधा हिस्सा इसके ऊपर है और बाकी नीचे है। बॉक्स के ऊपरी और निचले किनारे को 'hinges' कहा जाता है।शीर्ष कब्जा 75वीं प्रतिशतता (Q3) को प्रतिष्ठापित करता है, और निचला कब्जा 25वीं प्रतिशतता (Q1) को प्रतिष्ठापित करता है। मिलकर, वे इस डेटा के केंद्रीय आधे हिस्से की सीमा को फ्रेम करते हैं।

इन कब्जों के बीच की दूरी (Q3 - Q1) को इंटरक्वार्टाइल रेंज कहा जाता है, जो, जैसा कि समझाया गया है, डेटा के केंद्रीय 50% की सीमा को प्रतिष्ठापित करता है। बॉक्स से बाहर दो रेखाएं बढ़ रही हैं, 'whiskers'। ये whiskers एक गणना की गई सीमा के भीतर सबसे छोटे और सबसे बड़े डेटा मानों तक फैलते हैं। इन whiskers के परे कोई भी डेटा बिंदु सामान्यतः आउटलायर के रूप में माना जाता है, अर्थात वे असामान्य होते हैं। यदि आप हिस्टोग्राम के साथ परिचित हैं, तो कल्पना करें कि प्रत्येक बॉक्स अपने whiskers के साथ एक एकल वितरण का प्रतिनिधित्व करता है। प्रत्येक बार एक हिस्टोग्राम है जिसमें केवल चार बकेट होते हैं जो 25%, 50%, 75%, और 100% का प्रतिनिधित्व करते हैं। हमारा बॉक्स चार्ट टेम्पलेट डेटासेट में किसी भी श्रेणी के अनुसार डेटा को विभाजित करने के लिए एक फ़िल्टर भी रखता है।

निष्कर्ष

हमें आशा है कि आपने हमारे अंतिम चार्ट्स (भाग 5) टेम्पलेट का आनंद लिया होगा, और ये चार्ट्स आपको काम के घंटों की बचत करने में सहायता कर सकते हैं। यदि आप उद्योग में काम करते हैं और नोटिस करते हैं कि हमने कुछ महत्वपूर्ण चार्ट्स छूट जाने दिए हैं, तो कृपया हमें बताएं ताकि हम इसे हमारे इस टेम्पलेट के अगले संस्करण में जोड़ सकें।