Εδώ είναι μια κατανομή:
Βασικά χαρακτηριστικά:
* 3d Προοπτική: Το διάγραμμα παρουσιάζει δεδομένα σε ένα τρισδιάστατο χώρο, δίνοντας μια οπτική αναπαράσταση της σχέσης μεταξύ των μεταβλητών.
* Αναπαράσταση επιφάνειας: Τα δεδομένα αντιπροσωπεύονται ως συνεχή επιφάνεια, με κορυφές και κοιλάδες που αντικατοπτρίζουν τα ψηλά και τα χαμηλά της εξαρτημένης μεταβλητής.
* Δύο ανεξάρτητες μεταβλητές: Οι άξονες Χ και Υ του χάρτη αντιπροσωπεύουν τις δύο ανεξάρτητες μεταβλητές (συχνά χρόνο, ποσότητα ή κατηγορίες).
* Μία εξαρτημένη μεταβλητή: Ο άξονας z (ύψος της επιφάνειας) αντιπροσωπεύει την εξαρτημένη μεταβλητή, που δείχνει πώς αλλάζει με βάση τον συνδυασμό των ανεξάρτητων μεταβλητών.
χρησιμοποιεί:
Τα επιφανειακά διαγράμματα είναι ιδιαίτερα χρήσιμα για:
* Εμφάνιση τάσεων και μοτίβων σε δεδομένα σε πολλαπλές μεταβλητές. Για παράδειγμα, θα μπορούσατε να απεικονίσετε τον τρόπο αλλαγής των πωλήσεων σε διάφορες περιοχές και κατηγορίες προϊόντων.
* Προσδιορισμός βέλτιστων συνδυασμών μεταβλητών. Αυτό μπορεί να είναι χρήσιμο στη λήψη αποφάσεων, για παράδειγμα, στην εξεύρεση του ιδανικού σημείου τιμών και της στρατηγικής μάρκετινγκ για τη μεγιστοποίηση των πωλήσεων.
* Οπτικοποίηση σύνθετων σύνολα δεδομένων. Τα επιφανειακά διαγράμματα μπορούν να παρέχουν μια εύκολη στην κατανόηση της αναπαράστασης δεδομένων που θα ήταν δύσκολο να ερμηνευθούν με άλλους τύπους γραφημάτων.
Παράδειγμα:
Φανταστείτε ότι παρακολουθείτε την ανάπτυξη ενός φυτού υπό διαφορετικές συνθήκες φωτισμού και θερμοκρασίες. Ένα διάγραμμα επιφάνειας θα μπορούσε να απεικονίσει τον τρόπο με τον οποίο το ύψος του φυτού αλλάζει με ποικίλη ένταση φωτός (άξονας Χ) και θερμοκρασία (άξονας Υ). Το ύψος της επιφάνειας σε κάθε σημείο θα αντιπροσωπεύει το ύψος του φυτού σε αυτόν τον συγκεκριμένο συνδυασμό φωτός και θερμοκρασίας.
Σημείωση:
Ενώ τα επιφανειακά διαγράμματα προσφέρουν έναν ελκυστικό τρόπο οπτικά για να αντιπροσωπεύουν σύνθετα δεδομένα, μπορεί να είναι δύσκολο να ερμηνεύσουν με ακρίβεια, ειδικά με σύνθετα σύνολα δεδομένων. Είναι σημαντικό να επιλέξετε έναν τύπο γραφήματος που ταιριάζει καλύτερα στους στόχους δεδομένων και ανάλυσης.
Πνευματικά δικαιώματα © Γνώση Υπολογιστών Όλα τα δικαιώματα κατοχυρωμένα