تشير أنواع تصور البيانات إلى تمثيلات رسومية مميزة أو عناصر مرئية تستخدم لعرض مجموعات البيانات المعقدة، مما يسمح بتفسير وتحليل مبسط للمعلومات المعقدة. باعتبارها مكونًا أساسيًا في مجال تصور البيانات، تلبي أنواع تصور البيانات المختلفة تنسيقات بيانات محددة، مما يساعد على عرض الرؤى والأنماط الحيوية بكفاءة بطريقة جذابة بصريًا وسهلة الفهم. في سياق تطوير البرمجيات، خاصة داخل النظام الأساسي AppMaster no-code ، تعمل أنواع تصور البيانات كأدوات قوية لتوصيل البيانات وتحليلها، ومساعدة المصممين والمطورين في استخلاص الملاحظات القيمة واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.
هناك العديد من أنواع تصور البيانات التي تشمل نطاقًا واسعًا من أنماط المخططات، بما في ذلك:
1. المخططات الشريطية : تمثل المخططات الشريطية بيانات منفصلة من خلال أشرطة مستطيلة بأطوال تتناسب مع القيم التي تمثلها. يتم استخدامها بشكل شائع لمقارنة فئات متعددة واكتشاف الاتجاهات بمرور الوقت. تتضمن الأشكال المختلفة للمخططات الشريطية المخططات الشريطية الأفقية والرأسية والمكدسة والمجمعة. 2. المخططات الخطية : تعرض المخططات الخطية البيانات المستمرة، وترسم خرائط لنقاط البيانات الفردية المتصلة بواسطة مقاطع خطية. تعد المخططات الخطية مفيدة بشكل خاص لتتبع التغييرات أو الاتجاهات خلال فترة ما، وغالبًا ما يتم استخدامها للتحليل المالي واتجاهات الطقس ومراقبة مقاييس الأداء. 3. المخططات الدائرية : تمثل المخططات الدائرية نسب الكل من خلال مقاطع دائرية، مما يوضح النسبة المئوية للفئات المختلفة. يتم استخدامها بشكل أساسي لعرض أجزاء من نظام أكبر أو لتسليط الضوء على مساهمات عناصر متعددة في كيان واحد. 4. المخططات المبعثرة : تعرض المخططات المبعثرة العلاقة بين متغيرين عدديين باستخدام الإحداثيات الديكارتية. تمثل كل نقطة بيانات مثيلًا لكلا المتغيرين. فهي تساعد في الكشف عن الأنماط والعلاقات بين المتغيرات المذكورة وتستخدم على نطاق واسع في مجالات مثل الهندسة والبحث العلمي والتمويل. 5. الخرائط الحرارية : تمثل الخرائط الحرارية بيانات المصفوفة باستخدام خلايا مرمزة بالألوان تختلف في اللون والكثافة، مما يتيح التعرف السريع على القيم العالية والمنخفضة داخل مجموعة البيانات. يتم استخدامها إلى حد كبير للاستكشاف البصري وتحليل البيانات، وتوفير رؤى حول سلوك المستخدم والتوزيع الجغرافي وارتباطات البيانات. 6. المخططات المساحية : تعرض المخططات المساحية، المشابهة للمخططات الخطية، اتجاه البيانات الكمية بمرور الوقت باستخدام المناطق المظللة أسفل الخط. يُستخدم هذا النوع من المخططات بشكل شائع لعرض نمو مقياس معين والتأكيد على حجمه مقارنة بالمقاييس الأخرى. 7. المخططات Bubble : تمثل المخططات Bubble البيانات باستخدام دوائر ذات أحجام وألوان مختلفة، وتعرض العلاقة بين ثلاثة متغيرات بناءً على مواضعها على المحورين X وY وأحجام الفقاعات النسبية. يمكنهم المساعدة في تصور مجموعات البيانات الكبيرة من خلال التركيز على تباينات البيانات واتجاهاتها. 8. المخططات الشعاعية : تستخدم المخططات الشعاعية شبكة دائرية لعرض البيانات متعددة الأوجه بناءً على المسافة الشعاعية (المسافة من المركز إلى نقاط البيانات) والإزاحة الزاوية (الزاوية التي تقابلها نقاط البيانات من المركز). تتضمن أمثلة المخططات الشعاعية المخططات الرادارية (العنكبوتية) والمخططات الشريطية الدائرية. 9. خرائط تصحيحية : تعرض خرائط تصحيحية البيانات الجغرافية عبر التدرجات اللونية، مع إبراز الاختلافات في قيم البيانات عبر المناطق. يعد هذا النوع من التصور مفيدًا لتحليل الأنماط المكانية والتناقضات الإقليمية في الكثافة السكانية أو نتائج الانتخابات أو الدراسات الوبائية. 10. الخرائط الهيكلية : تعرض الخرائط الهيكلية البيانات الهرمية باستخدام المستطيلات المتداخلة. يمثل حجم ولون المستطيلات سمات محددة للبيانات المرفقة، مما يسمح بتمثيل شامل ومضغوط لمجموعات البيانات الكبيرة.تتيح AppMaster ، وهي منصة رائدة no-code ، للمستخدمين الاستفادة من أنواع تصور البيانات هذه من خلال دمجها بسلاسة في تطبيقات الويب والهاتف المحمول والواجهة الخلفية. من خلال المحررين المرئيين ومصممي BP AppMaster ، يتمتع المطورون بإمكانية الوصول إلى مجموعة متنوعة من مكتبات الرسوم البيانية وأدوات التصور التي تساعد على إنشاء تطبيقات تفاعلية وسريعة الاستجابة ومعتمدة على البيانات والتي تلبي حالات الاستخدام والصناعات المتنوعة في جميع أنحاء العالم. تضمن الطبيعة القوية والقابلة للتطوير للتطبيقات التي تم إنشاؤها بواسطة AppMaster تمثيل البيانات وتحليلها وتصورها بشكل دقيق وفعال، مما يؤدي في النهاية إلى تمكين الشركات من تسخير قوة البيانات وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ.
