المخطط الشريطي، المعروف أيضًا باسم الرسم البياني الشريطي، هو تمثيل رسومي للبيانات في سياق تصور البيانات الذي يستخدم أشرطة مستطيلة لعرض المعلومات. يمكن رسم هذه الأشرطة إما أفقيًا أو رأسيًا وتكون ذات حجم متناسب لتمثيل القيم التي تصورها. من خلال توفير مقارنة مرئية للفئات أو المجموعات المختلفة، تسمح المخططات الشريطية بتفسير وتحليل البيانات الكمية بشكل أسهل. في مجال تطوير البرمجيات وخاصة داخل منصة AppMaster no-code ، تعمل المخططات الشريطية كأداة أساسية لتقديم البيانات بفعالية وكفاءة.
تعد المخططات الشريطية متعددة الاستخدامات ويمكن استخدامها لإجراء مجموعة متنوعة من مقارنات البيانات. وهي مفيدة بشكل خاص لتمثيل البيانات المنفصلة أو الفئوية، أي نقاط البيانات التي تم تنظيمها في مجموعات أو فئات مميزة. تتضمن بعض أمثلة البيانات الفئوية أنواع المنتجات والأشهر وشرائح العملاء والمواقع الجغرافية. ميزة أخرى للمخططات الشريطية هي قدرتها على التعامل مع القيم المطلقة (مثل حجم المبيعات) والقيم النسبية (مثل النسب المئوية).
المكونات الرئيسية للمخطط الشريطي هي الأشرطة والمحاور والتسميات. يمثل كل شريط نقطة بيانات أو فئة. يتناسب طول الشريط أو ارتفاعه مع القيمة التي يمثلها. يتم عادةً تسمية المحور الرأسي (المعروف أيضًا باسم المحور y) بقيم رقمية، بينما يتم تسمية المحور الأفقي (أو المحور x) بأسماء الفئات. في المخطط الشريطي الأفقي، يتم عكس أدوار المحورين x وy. تعتبر تسميات المحاور ضرورية لتفسير المخطط الشريطي ويجب أن تكون واضحة ووصفية.
يمكن أيضًا استخدام المخططات الشريطية لتصور سلاسل بيانات متعددة في وقت واحد، من خلال تجميع الأشرطة جنبًا إلى جنب أو تكديسها فوق بعضها البعض. تُستخدم المخططات الشريطية جنبًا إلى جنب، والمعروفة أيضًا باسم المخططات الشريطية المجمعة، بشكل شائع لمقارنة القيم عبر فئات مختلفة، مثل مبيعات أنواع المنتجات المختلفة خلال كل عام. تعرض المخططات الشريطية المكدسة الإجمالي التراكمي للقيم عبر فئات مختلفة، حيث يمثل كل قسم من الشريط سلسلة بيانات مختلفة. تساعد المخططات الشريطية المكدسة في تصور تكوين العناصر المختلفة داخل الكل، مثل الحصة السوقية لمختلف المنافسين داخل صناعة معينة.
هناك شكل آخر من أشكال المخططات الشريطية وهو "المخطط الشريطي المكدس بنسبة 100%" أو "المخطط الشريطي للتكرار النسبي"، والذي يعمل على تطبيع القيم في كل فئة إلى النسبة المئوية للإجمالي. وهذا مفيد عند مقارنة النسب بدلاً من الأرقام المطلقة، مثل النسبة المئوية للعملاء من مختلف الفئات العمرية داخل شريحة سوق معينة.
غالبًا ما يتم تحسين المخططات الشريطية بعناصر إضافية، مثل أشرطة الخطأ، للإشارة إلى درجة عدم اليقين أو التباين حول القيم المقدرة، أو خط الاتجاه، لتصور العلاقة الخطية بين متغيرين. يمكن أن توفر هذه التحسينات مزيدًا من السياق ورؤى أكثر ثراءً عند تحليل البيانات.
في سياق منصة AppMaster ، يتيح دمج المخططات الشريطية في مكون تصور البيانات لتطبيقات الويب والهاتف المحمول للمطورين نقل المعلومات المعقدة بطريقة بسيطة وبديهية. وهذا لا يعزز تجربة المستخدم الشاملة فحسب، بل يمكّن أيضًا أصحاب المصلحة غير التقنيين من فهم رؤى الأعمال بسرعة من البيانات المقدمة.
تتناسب المخططات الشريطية أيضًا بشكل جيد مع العناصر التفاعلية، مثل تلميحات الأدوات أو تصفية البيانات. على سبيل المثال، قد يقوم المستخدم بالتمرير فوق شريط لرؤية المزيد من المعلومات التفصيلية، أو النقر على سلسلة بيانات محددة لعزل فئة واحدة داخل المخطط. يمكن أن يؤدي تنفيذ مثل هذا التفاعل داخل نظام AppMaster البيئي إلى تحسين تجربة المستخدم الشاملة ودعم استكشاف البيانات وتحليلها بشكل أعمق.
في الختام، تعد المخططات الشريطية أداة قوية ومتعددة الاستخدامات في تصور البيانات لتقديم المعلومات بتنسيق يسهل الوصول إليه وسهل القراءة. وهي مناسبة بشكل خاص لمقارنة وتحليل البيانات المنفصلة أو الفئوية. من خلال تكاملهم ضمن منصة AppMaster no-code ، يمكن للمطورين تسخير القوة الكاملة للمخططات الشريطية لإنشاء تطبيقات الويب والهواتف المحمولة والواجهة الخلفية التي تكون جذابة بصريًا وغنية بالمعلومات، مما يسهل اتخاذ قرارات أفضل وتجربة مستخدم محسنة.
