R માં બાર પ્લોટ ઓર્ડર પર આધારિત લિકર્ટ ચાર્ટનું વર્ગીકરણ

નિપુણતા લિકર્ટ ચાર્ટ કસ્ટમાઇઝેશન: ચોકસાઇ સાથે સૉર્ટિંગ

ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન એ એક કળા છે, ખાસ કરીને જ્યારે સર્વેક્ષણના પ્રતિસાદો સાથે વ્યવહાર કરવામાં આવે છે. એક સર્વેક્ષણમાંથી આંતરદૃષ્ટિ પ્રસ્તુત કરવાની કલ્પના કરો જ્યાં સંતોષ સ્તર વર્ષો દરમિયાન બદલાય છે. 🕵️‍♂️ સરળ લાઇકર્ટ ચાર્ટ આકર્ષક લાગી શકે છે, પરંતુ અર્થપૂર્ણ સૉર્ટિંગ ઉમેરવાથી તમારા વિશ્લેષણને નોંધપાત્ર રીતે વધારી શકાય છે.

સાથેના બાર પ્લોટ પર આધારિત લિકર્ટ ચાર્ટને સૉર્ટ કરવાથી વલણોને વધુ અસરકારક રીતે પ્રકાશિત કરવામાં મદદ મળી શકે છે. દાખલા તરીકે, જો તમે ચોક્કસ જૂથ માટે તેમની સંબંધિત આવર્તન દ્વારા સૉર્ટ કરેલા સંતોષના સ્તરને દર્શાવવા માંગતા હોવ તો શું? R ની લવચીકતા સાથે, આ યોગ્ય અભિગમ સાથે પ્રાપ્ત કરી શકાય તેવું બને છે.

ચાલો એક ઉદાહરણનો વિચાર કરીએ: તમે "ખૂબ અસંતુષ્ટ" થી "ખૂબ સંતુષ્ટ" સુધીના સ્કેલ પર પ્રતિસાદોને કેપ્ચર કરીને, વિવિધ વર્ષોમાં વપરાશકર્તાઓનું સર્વેક્ષણ કર્યું છે. R માં `gglikert` ની શક્તિ અને ડેટા મેનીપ્યુલેશનને સંયોજિત કરીને, અમે બાર પ્લોટના ઉતરતા ક્રમ સાથે લાઇકર્ટ ચાર્ટને આડા રીતે કેવી રીતે સંરેખિત કરવું તે શોધીશું. 📊

આ માર્ગદર્શિકા તમને લાઇકર્ટ ચાર્ટને તબક્કાવાર સૉર્ટ કરીને લઈ જશે. પછી ભલે તમે સર્વેક્ષણ ડેટા રજૂ કરતા ડેટા સાયન્ટિસ્ટ હો કે R માં શિખાઉ માણસ, તમને પ્રભાવશાળી વિઝ્યુઅલ્સ બનાવવા માટે વ્યવહારુ ટિપ્સ મળશે. ચાલો અંદર જઈએ અને તમારા ડેટા સ્ટોરીટેલિંગમાં સ્પષ્ટતા લાવીએ!

લાઇકર્ટ અને બાર ચાર્ટને સંરેખિત કરવું: પગલું દ્વારા પગલું સમજૂતી

આ સમસ્યાને હલ કરવાના પ્રથમ પગલામાં વાસ્તવિક ડેટાસેટ જનરેટ કરવાનો સમાવેશ થાય છે. આર નો ઉપયોગ કરીને, ધ નમૂના() ફંક્શન રેન્ડમ વર્ષ અને લિકર્ટ પ્રતિસાદો બનાવવા માટે કાર્યરત છે. આ ડેટાસેટ સર્વેક્ષણ પરિણામોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે જ્યાં ઉત્તરદાતાઓ બહુવિધ વર્ષોમાં સંતોષનું સ્તર વ્યક્ત કરે છે. આ પરિવર્તિત()) પછી ફંક્શનનો ઉપયોગ એ સુનિશ્ચિત કરવા માટે થાય છે કે પ્રતિભાવ કૉલમ્સ લાઇકર્ટ સ્તરના ઇચ્છિત ક્રમને વળગી રહે છે, જે ડેટાને દ્રશ્ય સંશોધન માટે તૈયાર કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, છેલ્લાં પાંચ વર્ષમાં ગ્રાહકોનો પ્રતિસાદ ભેગો કરવાની અને વર્ષ પ્રમાણે તેમના સંતોષના સ્તરની સરખામણી કરવાની કલ્પના કરો. 📊

આગળ, સ્ક્રિપ્ટ એ બનાવે છે બાર પ્લોટ જે પ્રતિભાવ આવર્તનના આધારે ડેટાને ઉતરતા ક્રમમાં ગોઠવે છે. આનો ઉપયોગ કરીને પ્રાપ્ત થાય છે ગણતરી() પ્રતિસાદોની ગણતરી કરવા માટે કાર્ય, ત્યારબાદ ફરીથી ગોઠવો(), જે ખાતરી કરે છે કે પ્રતિસાદો તેમની ગણતરીના ઉતરતા ક્રમમાં પ્રદર્શિત થાય છે. પરિણામ એ સ્પષ્ટ, સાહજિક ચાર્ટ છે જે સૌથી સામાન્ય પ્રતિભાવોને પ્રકાશિત કરે છે. આવા વિઝ્યુલાઇઝેશન વપરાશકર્તાના સંતોષમાં વલણોને ઓળખતા પ્રોડક્ટ મેનેજર માટે મહત્વપૂર્ણ હોઈ શકે છે. "ખૂબ સંતુષ્ટ" જેવા પ્રતિસાદો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને, તમે તમારા વપરાશકર્તાઓ સાથે સૌથી વધુ પડઘો પડતો હોય તે નિર્દેશ કરી શકો છો. 😊

એકવાર બાર પ્લોટ સૉર્ટ થઈ જાય, લીકર્ટ ચાર્ટ બનાવવામાં આવે છે. આ તે છે જ્યાં ડેટાનો ઉપયોગ કરીને રૂપાંતરિત થાય છે pivot_longer(), જે જૂથબદ્ધ પ્રતિસાદોને કાવતરું કરવા માટે આદર્શ લાંબા ફોર્મેટમાં ડેટાસેટનું પુનર્ગઠન કરે છે. પછી ડેટાનો ઉપયોગ કરીને સ્ટેક્ડ બાર ચાર્ટમાં ફીડ કરવામાં આવે છે geom_bar(સ્થિતિ = "ભરો"). દરેક બાર ચોક્કસ જૂથ માટે સંતોષ સ્તરના પ્રમાણને રજૂ કરે છે, જે વર્ષો દરમિયાન સરખામણીને સરળ બનાવવા માટે સામાન્ય બનાવેલ છે. કર્મચારી સગાઈના સ્કોર્સનું વિશ્લેષણ કરતા એચઆર પ્રોફેશનલ વિશે વિચારો; આ વિઝ્યુલાઇઝેશન તેમને સમય જતાં તમામ વિભાગોમાં સંતોષમાં સરળતાથી ફેરફાર જોવામાં મદદ કરે છે.

અંતિમ પગલું એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે લિકર્ટ ચાર્ટ બાર પ્લોટના વર્ગીકરણ સાથે સંરેખિત થાય છે. લિકર્ટ ચાર્ટમાં બાર પ્લોટમાં નિર્ધારિત સમાન પરિબળ સ્તરો સોંપીને, ઓર્ડર સમગ્ર વિઝ્યુલાઇઝેશનમાં સાચવવામાં આવે છે. આ ડેટા પ્રસ્તુત કરવામાં સ્પષ્ટતા અને સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, હિતધારકો સમક્ષ પ્રસ્તુતિમાં, ચાર્ટ વચ્ચેનું સંરેખણ વર્ણનને સરળ બનાવે છે અને નિર્ણાયક આંતરદૃષ્ટિ પર ભાર મૂકે છે. જેવા વધારાના સ્પર્શનો ઉપયોગ કરીને facet_wrap() દરેક જૂથ (A, B, C) માટે અલગ પેનલ બનાવવા માટે, વિઝ્યુલાઇઝેશન વધુ સાહજિક બને છે, પ્રેક્ષકોના ધ્યાનને એકીકૃત રીતે માર્ગદર્શન આપે છે.

# Load necessary libraries
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(ggridges)
library(ggiraphExtra)

# Step 1: Generate sample data
set.seed(123)
likert_levels <- c("1" = "Very Dissatisfied",
                   "2" = "Dissatisfied",
                   "3" = "Neutral",
                   "4" = "Satisfied",
                   "5" = "Very Satisfied")

df <- data.frame(year = sample(c(2023, 2022, 2020, 2018), 50, replace = TRUE),
                 A = sample(likert_levels, 50, replace = TRUE),
                 B = sample(likert_levels, 50, replace = TRUE),
                 C = sample(likert_levels, 50, replace = TRUE)) %>%
  mutate(across(everything(), as.factor)) %>%
  as_tibble() %>%
  mutate(across(-year, ~factor(.x, levels = likert_levels)))

# Step 2: Create a bar plot with descending order
bar_data <- df %>%
  pivot_longer(-year, names_to = "group", values_to = "response") %>%
  count(response, group) %>%
  arrange(desc(n))

bar_plot <- ggplot(bar_data, aes(x = reorder(response, -n), y = n, fill = group)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  labs(title = "Bar Plot of Responses", x = "Response", y = "Count") +
  theme_minimal()

print(bar_plot)

# Step 3: Create a Likert chart aligned to bar plot ordering
likert_data <- df %>%
  mutate(id = row_number()) %>%
  pivot_longer(-c(id, year), names_to = "group", values_to = "response") %>%
  mutate(response = factor(response, levels = levels(bar_data$response)))

likert_plot <- ggplot(likert_data, aes(x = response, fill = factor(year))) +
  geom_bar(position = "fill") +
  facet_wrap(~group) +
  labs(title = "Likert Chart Matched to Bar Plot", x = "Response", y = "Proportion") +
  theme_minimal()

print(likert_plot)

# Define a function for sorting and matching
create_sorted_charts <- function(df, likert_levels) {
  bar_data <- df %>%
    pivot_longer(-year, names_to = "group", values_to = "response") %>%
    count(response, group) %>%
    arrange(desc(n))

  bar_plot <- ggplot(bar_data, aes(x = reorder(response, -n), y = n, fill = group)) +
    geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
    theme_minimal()

  likert_data <- df %>%
    mutate(id = row_number()) %>%
    pivot_longer(-c(id, year), names_to = "group", values_to = "response") %>%
    mutate(response = factor(response, levels = levels(bar_data$response)))

  likert_plot <- ggplot(likert_data, aes(x = response, fill = factor(year))) +
    geom_bar(position = "fill") +
    facet_wrap(~group) +
    theme_minimal()

  list(bar_plot = bar_plot, likert_plot = likert_plot)
}

# Use the function
plots <- create_sorted_charts(df, likert_levels)
print(plots$bar_plot)
print(plots$likert_plot)

ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશનને વધારવું: R માં સૉર્ટિંગ અને મેચિંગ

સર્વેક્ષણ ડેટા સાથે કામ કરતી વખતે, વિવિધ વિઝ્યુલાઇઝેશન વચ્ચેની ગોઠવણી, જેમ કે a લાઇકર્ટ ચાર્ટ અને એ બાર પ્લોટ, સુસંગત આંતરદૃષ્ટિ પહોંચાડવા માટે નિર્ણાયક છે. જ્યારે અગાઉના ઉદાહરણો બે ચાર્ટને સૉર્ટ કરવા અને સંરેખિત કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, ત્યારે અન્ય મહત્વપૂર્ણ પાસું પ્લોટની દ્રશ્ય આકર્ષણ અને અર્થઘટનક્ષમતામાં વધારો કરે છે. આમાં રંગોને કસ્ટમાઇઝ કરવા, ટીકાઓ ઉમેરવા અને ડેટા સ્ટોરી તમારા પ્રેક્ષકો માટે સુલભ છે તેની ખાતરી કરવી શામેલ છે. દાખલા તરીકે, લિકર્ટ સ્તરો માટે અલગ-અલગ કલર પેલેટનો ઉપયોગ કરવાથી સંતોષની રેન્જને એક નજરમાં અલગ કરવામાં મદદ મળી શકે છે. 🎨

તમારા વિઝ્યુલાઇઝેશનમાં ટીકાઓનો સમાવેશ કરવો એ વધારાના સંદર્ભ પ્રદાન કરવાની એક શક્તિશાળી રીત છે. ઉદાહરણ તરીકે, તમે ઉપયોગ કરી શકો છો geom_text() લાઇકર્ટ ચાર્ટ પર ટકાવારી લેબલ્સ પ્રદર્શિત કરવા માટે R માં કાર્ય. આ ઉમેરણ પ્રેક્ષકોને બાહ્ય દંતકથાઓનો ઉલ્લેખ કર્યા વિના દરેક સેગમેન્ટના પ્રમાણને ઝડપથી અર્થઘટન કરવામાં મદદ કરે છે. આ ચાર્ટ્સને સમૃદ્ધ બનાવવાની બીજી રીત છે લાઇબ્રેરીઓ સાથે ઇન્ટરેક્ટિવ સુવિધાઓ લાગુ કરીને plotly, જે વપરાશકર્તાઓને વિગતવાર ડેટા પોઈન્ટ જોવા માટે તત્વો પર હોવર કરવાની મંજૂરી આપે છે. એક એવા ડેશબોર્ડની કલ્પના કરો કે જ્યાં હિસ્સેદારો અરસપરસ સંતોષના વલણોનું અન્વેષણ કરી શકે છે—આનાથી વધુ આકર્ષક અને ક્રિયાશીલ આંતરદૃષ્ટિ થઈ શકે છે. 📈

છેલ્લે, પ્રસ્તુતિ અથવા પ્રકાશન માટે તમારા વિઝ્યુલાઇઝેશનને અનુકૂલિત કરવાનું વિચારો. નો ઉપયોગ કરીને theme() R માં ફંક્શન, તમે વાંચનક્ષમતા માટે ટેક્સ્ટનું કદ, ફોન્ટ પ્રકારો અને અક્ષ લેબલોને ફાઇન-ટ્યુન કરી શકો છો. જૂથ-સ્તરની સરખામણીઓ ઊભી રેખાઓ અથવા છાંયેલા વિસ્તારોનો ઉપયોગ કરીને ઉમેરીને વધુ પ્રકાશિત કરી શકાય છે geom_vline(). આ નાના સ્પર્શો વ્યાવસાયિક સેટિંગ્સમાં નોંધપાત્ર તફાવત લાવે છે, પ્રેક્ષકોને મુખ્ય ટેકઅવેઝ પર વિના પ્રયાસે ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવામાં મદદ કરે છે.