आर में बार प्लॉट ऑर्डर के आधार पर लिकर्ट चार्ट को सॉर्ट करना

लिकर्ट चार्ट अनुकूलन में महारत हासिल करना: परिशुद्धता के साथ छँटाई करना

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन एक कला है, खासकर सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं से निपटते समय। एक सर्वेक्षण से अंतर्दृष्टि प्रस्तुत करने की कल्पना करें जहां संतुष्टि का स्तर वर्षों में भिन्न होता है। 🕵️‍♂️ एक साधारण लिकर्ट चार्ट आकर्षक लग सकता है, लेकिन सार्थक सॉर्टिंग जोड़ने से आपका विश्लेषण काफी बढ़ सकता है।

संलग्न बार प्लॉट के आधार पर लिकर्ट चार्ट को क्रमबद्ध करने से रुझानों को अधिक प्रभावी ढंग से उजागर करने में मदद मिल सकती है। उदाहरण के लिए, यदि आप किसी विशिष्ट समूह के लिए उनकी सापेक्ष आवृत्ति के आधार पर संतुष्टि स्तर प्रदर्शित करना चाहते हैं तो क्या होगा? आर के लचीलेपन के साथ, यह सही दृष्टिकोण के साथ प्राप्त करने योग्य हो जाता है।

आइए एक उदाहरण पर विचार करें: आपने विभिन्न वर्षों में उपयोगकर्ताओं का सर्वेक्षण किया है, और "बहुत असंतुष्ट" से "बहुत संतुष्ट" के पैमाने पर प्रतिक्रियाएं दर्ज की हैं। `gglikert` की शक्ति और R में डेटा हेरफेर को जोड़कर, हम यह पता लगाएंगे कि लिकर्ट चार्ट को बार प्लॉट के अवरोही क्रम के साथ क्षैतिज रूप से कैसे संरेखित किया जाए। 📊

यह मार्गदर्शिका आपको लिकर्ट चार्ट को चरण दर चरण क्रमबद्ध करने के बारे में बताती है। चाहे आप सर्वेक्षण डेटा प्रस्तुत करने वाले डेटा वैज्ञानिक हों या आर में शुरुआती हों, आपको प्रभावशाली दृश्य बनाने के लिए व्यावहारिक सुझाव मिलेंगे। आइए गहराई से जानें और अपनी डेटा स्टोरीटेलिंग में स्पष्टता लाएं!

लिकर्ट और बार चार्ट को संरेखित करना: चरण-दर-चरण स्पष्टीकरण

इस समस्या को हल करने के पहले चरण में एक यथार्थवादी डेटासेट तैयार करना शामिल है। आर का उपयोग करते हुए, नमूना() फ़ंक्शन का उपयोग यादृच्छिक वर्ष और लिकर्ट प्रतिक्रियाएँ बनाने के लिए किया जाता है। यह डेटासेट सर्वेक्षण परिणामों का प्रतिनिधित्व करता है जहां उत्तरदाता कई वर्षों में संतुष्टि के स्तर को व्यक्त करते हैं। उत्परिवर्तित(पार()) फ़ंक्शन का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है कि प्रतिक्रिया कॉलम लिकर्ट स्तरों के वांछित क्रम का पालन करते हैं, जिससे डेटा दृश्य अन्वेषण के लिए तैयार हो जाता है। उदाहरण के लिए, पिछले पांच वर्षों में ग्राहकों की प्रतिक्रिया एकत्र करने और वर्ष के अनुसार उनकी संतुष्टि के स्तर की तुलना करने की कल्पना करें। 📊

इसके बाद, स्क्रिप्ट एक बनाती है बार प्लॉट जो प्रतिक्रिया आवृत्ति के आधार पर डेटा को अवरोही क्रम में व्यवस्थित करता है। इसका उपयोग करके इसे हासिल किया जाता है गिनती करना() प्रतिक्रियाओं का मिलान करने का कार्य, उसके बाद पुन: व्यवस्थित करें(), जो यह सुनिश्चित करता है कि प्रतिक्रियाएँ उनकी गिनती के घटते क्रम में प्रदर्शित हों। परिणाम एक स्पष्ट, सहज ज्ञान युक्त चार्ट है जो सबसे आम प्रतिक्रियाओं पर प्रकाश डालता है। उपयोगकर्ता संतुष्टि में रुझान की पहचान करने वाले उत्पाद प्रबंधक के लिए ऐसा विज़ुअलाइज़ेशन महत्वपूर्ण हो सकता है। "बहुत संतुष्ट" जैसी प्रतिक्रियाओं पर ध्यान केंद्रित करके, आप यह पता लगा सकते हैं कि आपके उपयोगकर्ताओं को सबसे अधिक क्या पसंद है। 😊

एक बार बार प्लॉट सॉर्ट हो जाने पर, लिकर्ट चार्ट बन जाता है। यहीं पर डेटा का उपयोग करके रूपांतरित किया जाता है धुरी_लंबा(), जो समूहीकृत प्रतिक्रियाओं की साजिश रचने के लिए डेटासेट को एक लंबे प्रारूप में आदर्श रूप में पुनर्गठित करता है। इसके बाद डेटा को एक स्टैक्ड बार चार्ट में फीड किया जाता है जियोम_बार (स्थिति = "भरें"). प्रत्येक बार एक विशिष्ट समूह के लिए संतुष्टि के स्तर के अनुपात का प्रतिनिधित्व करता है, जिसे वर्षों में तुलना की सुविधा के लिए सामान्यीकृत किया जाता है। कर्मचारी सहभागिता स्कोर का विश्लेषण करने वाले एक मानव संसाधन पेशेवर के बारे में सोचें; यह विज़ुअलाइज़ेशन उन्हें समय के साथ विभागों में संतुष्टि में बदलाव को आसानी से पहचानने में मदद करता है।

अंतिम चरण यह सुनिश्चित करता है कि लिकर्ट चार्ट बार प्लॉट की सॉर्टिंग के साथ संरेखित हो। बार प्लॉट में निर्धारित समान कारक स्तरों को लिकर्ट चार्ट पर निर्दिष्ट करके, क्रम को विज़ुअलाइज़ेशन में संरक्षित किया जाता है। यह डेटा प्रस्तुत करने में स्पष्टता और स्थिरता सुनिश्चित करता है। उदाहरण के लिए, हितधारकों के लिए एक प्रस्तुति में, चार्ट के बीच संरेखण कथा को सरल बनाता है और महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि पर जोर देता है। जैसे अतिरिक्त स्पर्शों का उपयोग करना पहलू_रैप() प्रत्येक समूह (ए, बी, सी) के लिए अलग-अलग पैनल बनाने के लिए, विज़ुअलाइज़ेशन और भी अधिक सहज हो जाता है, जिससे दर्शकों का ध्यान सहजता से निर्देशित होता है।

# 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)

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को बढ़ाना: आर में सॉर्टिंग और मिलान

सर्वेक्षण डेटा के साथ काम करते समय, विभिन्न विज़ुअलाइज़ेशन के बीच संरेखण, जैसे कि लिकर्ट चार्ट और ए बार प्लॉट, सुसंगत अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए महत्वपूर्ण है। जबकि पिछले उदाहरण दो चार्टों को क्रमबद्ध और संरेखित करने पर केंद्रित थे, एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू भूखंडों की दृश्य अपील और व्याख्या को बढ़ाना है। इसमें रंगों को अनुकूलित करना, एनोटेशन जोड़ना और यह सुनिश्चित करना शामिल है कि डेटा स्टोरी आपके दर्शकों के लिए सुलभ हो। उदाहरण के लिए, लिकर्ट स्तरों के लिए अलग-अलग रंग पट्टियों का उपयोग करने से एक नज़र में संतुष्टि श्रेणियों को अलग करने में मदद मिल सकती है। 🎨

अपने विज़ुअलाइज़ेशन में एनोटेशन शामिल करना अतिरिक्त संदर्भ प्रदान करने का एक शक्तिशाली तरीका है। उदाहरण के लिए, आप इसका उपयोग कर सकते हैं geom_text() लिकर्ट चार्ट पर सीधे प्रतिशत लेबल प्रदर्शित करने के लिए आर में फ़ंक्शन। यह जोड़ दर्शकों को बाहरी किंवदंतियों का संदर्भ दिए बिना प्रत्येक खंड के अनुपात की तुरंत व्याख्या करने में मदद करता है। इन चार्टों को समृद्ध करने का एक अन्य तरीका पुस्तकालयों के साथ इंटरैक्टिव सुविधाओं को लागू करना है plotly, जो उपयोगकर्ताओं को विस्तृत डेटा बिंदु देखने के लिए तत्वों पर होवर करने की अनुमति देता है। एक डैशबोर्ड की कल्पना करें जहां हितधारक अंतःक्रियात्मक रूप से संतुष्टि प्रवृत्तियों का पता लगा सकें - इससे अधिक आकर्षक और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त हो सकती है। 📈

अंत में, प्रस्तुति या प्रकाशन के लिए अपने विज़ुअलाइज़ेशन को अनुकूलित करने पर विचार करें। का उपयोग theme() आर में फ़ंक्शन, आप पठनीयता के लिए टेक्स्ट आकार, फ़ॉन्ट प्रकार और अक्ष लेबल को ठीक कर सकते हैं। ऊर्ध्वाधर रेखाओं या छायांकित क्षेत्रों को जोड़कर समूह-स्तरीय तुलनाओं को और अधिक उजागर किया जा सकता है geom_vline(). ये छोटे-छोटे स्पर्श पेशेवर सेटिंग में महत्वपूर्ण बदलाव लाते हैं, जिससे दर्शकों को मुख्य बातों पर सहजता से ध्यान केंद्रित करने में मदद मिलती है।