Transcripts များကို Data Visualization အဖြစ်သို့ ဘယ်လိုပြောင်းမလဲ။

စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ရုံသာမက ဂျာနယ်လစ်ဇင်နှင့် အမျိုးမျိုးသော သုတေသနလုပ်ငန်းများတွင်လည်း မှန်ကန်သောဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေရန်နှင့် အောင်မြင်သောကမ်ပိန်းများကို ဦးဆောင်နိုင်ရန် မှန်ကန်သောဒေတာရှိရန်မှာ အဓိကကျပါသည်။ အရေးကြီးသော စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကိရိယာများကို ဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးရှိသည်။ အရေးကြီးသောကိရိယာများထဲမှတစ်ခုမှာ data visualization ဟုခေါ်သည်။ ဤကိရိယာသည် ဥပမာအားဖြင့်၊ စာသားမှတ်တမ်းများကို ယူ၍ ၎င်းတို့ထဲမှ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကိရိယာများ ဖန်တီးရန် ဖြစ်နိုင်စေသည်။ ဒါပေမယ့် data visualization ကို အရင်ဆုံးသတ်မှတ်ပြီး ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲဆိုတာ ကြည့်ရအောင်။

Data Visualization သည် မတူညီသောဒေတာများကို ဂရပ်ဖစ်ဖော်မတ်ဖြင့်ပြသသည့် အလွန်အသုံးဝင်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကိုလုပ်ဆောင်ရန် ဇယားများ၊ မြေပုံများ၊ ဖိုတိုဂရပ်ဖစ်များနှင့် အခြားရုပ်ပုံများနှင့် ဂရပ်ဖစ်များကို အသုံးပြုသည်။ ဒေတာကို အမြင်ဖော်မက်ဖြင့် ထည့်သွင်းခြင်း၏ အဓိကအကျိုးကျေးဇူးမှာ အသုံးပြုသူများအား ဒေတာမှ ခေတ်ရေစီးကြောင်းနှင့် ပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေခြင်း ဖြစ်သည်။ ကောက်ချက်ထုတ်ခြင်းနှင့် ပိုမိုနက်ရှိုင်းသော နားလည်မှုရရှိစေခြင်းတို့အတွက် အလွန်အကျိုးရှိသည်။ ဤနည်းဖြင့် များပြားလှသော ဒေတာပမာဏကို ပေါင်းစပ်ပြီး ယုတ္တိနည်းဖြင့် တင်ပြနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အပိုအကျိုးခံစားခွင့်တစ်ခုလည်း ရှိသည်၊ ၎င်းသည် လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပါ၀င်နေသော အခြားသူများကို တင်ပြသည့်အခါ အလွန်ကောင်းမွန်သည်။

စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင် data visualization ကိုအဘယ်ကြောင့်ဤမျှလောက်အသုံးပြုသနည်း။

Data Visualization သည် သင့်တွင်ရှိသော အရေးကြီးဆုံးသော စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကိရိယာများထဲမှတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် သင့်ရည်ရွယ်ထားသော ပရိသတ်၏စိတ်ဝင်စားမှုကို ထိရောက်စွာဖမ်းယူနိုင်စေသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ အချို့သောလေ့လာမှုများအရ လူများ၏ 60% ခန့်သည် အမြင်အာရုံလေ့လာသူများဖြစ်တတ်ပြီး ၎င်းတို့အတွက် ၎င်းတို့ရွေးချယ်ထားသောအကြောင်းအရာကို စားသုံးရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ ရုပ်မြင်သံကြားကိရိယာများအသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ Data Visualization သည် ၎င်းကိုဖွင့်ရန် နည်းလမ်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။

စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနယ်ပယ်တွင် ဒေတာနှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ အမြင်အာရုံဆက်သွယ်မှုကို မကြာခဏအသုံးပြုသည်။ ဤနေရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခုကို စတင်ရောင်းချပြီး ၎င်း၏တန်ဖိုးကို သင်တင်ပြလိုသည့်အခါတွင် သုံးစွဲသူများနှင့် ဆက်သွယ်ရေးအကြောင်း ပြောဆိုနေခြင်းသာ မဟုတ်ပါ။ ရလဒ်များကို မျှဝေရန် ထိရောက်သောနည်းလမ်းဖြစ်ပြီး အလုပ်အသွားအလာကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သောကြောင့် Visual Communication ကို စျေးကွက်သုတေသီအဖွဲ့များမှလည်း မကြာခဏအသုံးပြုပါသည်။

အီးမေးလ်များ၊ ချတ်များ၊ ဆောင်းပါးများ၊ စစ်တမ်းများသည် ရေခဲတောင်၏အစွန်အဖျားတွင်သာ နေ့စဉ်နေ့တိုင်း ဒေတာမည်မျှထုတ်ပေးနေသည်မှာ အမှန်တကယ်ပင် အံ့သြစရာကောင်းပါသည်။ ဤကြီးမားသော ဒစ်ဂျစ်တယ်ခြေရာကို ခြုံငုံသုံးသပ်ရန် ခက်ခဲသည်။ အင်တာဗျူးများ၏ အသံသွင်းခြင်း သို့မဟုတ် အာရုံစူးစိုက်မှုအဖွဲ့များ ဥပမာအားဖြင့် ကျယ်ပြောလှသော အသံဒေတာအားလုံးကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါက အထူးသဖြင့် မှန်ပါသည်။ အသံဖော်မတ်ဖြင့် ဖမ်းယူထားသော ဒေတာအားလုံးသည် သုတေသန ရည်ရွယ်ချက်အတွက် အလွန်တန်ဖိုးရှိပါသည်။ သို့သော်၊ အသံဖိုင်ဖော်မတ်များနှင့် အဓိကပြဿနာများထဲမှတစ်ခုမှာ ၎င်းသည် အသံဖိုင်များ၏ နာရီနှင့် နာရီများကို ဖြတ်သန်းရန် မကြာခဏ လုပ်ဆောင်ရမည့် ကြီးမားသောအလုပ်ဖြစ်လာသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏အကြံပြုချက်မှာ အသံဒေတာကို ကူးယူဖော်ပြရန်နှင့် ၎င်းထဲမှ ရှာဖွေနိုင်သော စာရေးမှတ်တမ်းများကို ပြုလုပ်ရန်ဖြစ်သည်။ Gglot သည် ဤလုပ်ငန်းဆောင်တာအတွက် သင့်အား ကူညီပေးနိုင်သည့် စာသားမှတ်တမ်းဝန်ဆောင်မှုပေးသူတစ်ဦးဖြစ်သောကြောင့် ဤအဆင့်ကို ဂရုစိုက်စဉ်းစားပါ။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အလွန်မြန်ဆန်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော အသံဖိုင်အမျိုးအစားကိုမဆို ကူးယူဖော်ပြပါသည်။ ကူးယူဖော်ပြခြင်းလုပ်ငန်းတွင် နှစ်ပေါင်းများစွာ အတွေ့အကြုံရှိသော ကျွန်ုပ်တို့၏ ကျွမ်းကျင်သော ကူးယူဖော်ပြခြင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများအဖွဲ့မှ လုပ်ဆောင်မည်ဖြစ်ပြီး တိကျမှုအများဆုံးဖြစ်နိုင်ချေကို ကျွန်ုပ်တို့ အာမခံနိုင်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဝန်ဆောင်မှုများကို သင်အသုံးပြုသောအခါ၊ အလွန်သက်သာသောစျေးနှုန်းဖြင့် အလွန်တိကျသော စာသားမှတ်တမ်းကို သင်ရရှိနိုင်မည်ဟု စိတ်ချနိုင်ပြီး အသံဖိုင်တွင်ပါရှိသော အချက်အလက်အားလုံးကို မကြာမီ သင်မည်မျှဖတ်နိုင်သည်ကို သင်အံ့သြသွားမည်ဖြစ်သည်။

အိုကေ၊ အခု နောက်တစ်ဆင့်အတွက်။ စာသားမှတ်တမ်းကို သင်ရရှိပြီး သင့်တွင် ဒေတာကို ရေးသားဖော်မတ်ဖြင့် ရရှိသောအခါတွင် သင့်ဒေတာကို မည်သို့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာလိုကြောင်း သိရန်လိုအပ်ပါသည်။ ယခုအချိန်သည် စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိရိယာများကို အသုံးပြုရန်အချိန်ဖြစ်သည်။ ရှုပ်ထွေးသောကိရိယာများ ဥပမာ cloud ဂျင်နရေတာများကို သင်ရွေးချယ်နိုင်သည်။ စကားလုံး cloud တစ်ခုဖန်တီးရန်အတွက် ပေါင်းစည်းလေ့ရှိသော စကားစုများကို အသုံးပြုကြသည်။

စကားလုံး တိမ်တိုက်အကြောင်း အတိုချုံး မိတ်ဆက်

Word cloud ကို tag cloud သို့မဟုတ် wordle သို့မဟုတ် weighted list ဟုခေါ်သည်။ ၎င်းသည် ၎င်း၏မူရင်းပုံစံတွင်ရှိသော အချက်အလက်များ၏ အမြင်အာရုံကို ကိုယ်စားပြုခြင်းအတွက် ဆန်းသစ်သောချဉ်းကပ်မှုတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ Word cloud များကို များသောအားဖြင့် ဝဘ်ဆိုဒ်အမျိုးမျိုး၏ တဂ်များကဲ့သို့သော သော့စကားလုံးများမှ ထွက်လာသည့် မက်တာဒေတာကို မြင်သာအောင် ပုံဖော်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ အခမဲ့ စာသားပုံစံများကို ပုံဖော်ရာတွင်လည်း ၎င်းကို မကြာခဏ အသုံးပြုသည်။ တဂ်များသည် မည်သည့်အရာမဆို ဖြစ်နိုင်သော်လည်း အများစုမှာ ၎င်းတို့သည် တစ်ခုတည်းသော စကားလုံးပုံစံဖြင့် ရှိနေကြသည်။ Word clouds သည် အဆိုပါ tag တစ်ခုစီ၏ အရေးပါမှုကို မတူညီသော ဖောင့်အရွယ်အစား သို့မဟုတ် ဖောင့်အရောင်ဖြင့် တွန်းအားပေးခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ word cloud format ၏ အကောင်းဆုံးအားသာချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ အခေါ်အဝေါ်တစ်ခုစီ၏ နှိုင်းရအထင်ကရကို အမြန်ဆုံးဖြတ်နိုင်စေသည့် cloud ထဲတွင် ဝေါဟာရများကို လျင်မြန်စွာနားလည်သဘောပေါက်လာသည့်အခါ ၎င်း၏အသုံးဝင်မှုဖြစ်သည်။ အခေါ်အဝေါ် ပိုကြီးပါက၊ ၎င်းသည် ၎င်း၏ အရေးပါမှုနှင့် အရေးပါမှုတို့နှင့် စပ်လျဉ်း၍ အလေးချိန် ပိုများသည်ဟု ဆိုလိုသည်။ ဤအသုံးအနှုန်းများကို ဝဘ်ဆိုက်များအတွက် လမ်းညွှန်မှုအကူအညီတစ်မျိုးအဖြစ်လည်း အသုံးပြုနိုင်ပြီး ဤအခြေအနေတွင် စည်းကမ်းချက်များကို အများအားဖြင့် ဟိုက်ပါလင့်ခ်ဖြင့် ချိတ်ဆက်ထားသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းတို့ကို တဂ်ကိုယ်တိုင် ချိတ်ဆက်ထားသော အရာများအဖြစ် အသုံးပြုသည်ဟု ဆိုလိုသည်။

Word clouds ၏အကြောင်းအရာနှင့်ပတ်သက်လာသောအခါသတိပြုရန်အရေးကြီးသည့်အချက်တစ်ခုမှာ word cloud များကို software ကိုယ်တိုင်တွင်ထို tag cloud ၏အသုံးချမှုများနှင့်ပတ်သက်၍ အဓိကအမျိုးအစားသုံးမျိုးခွဲထားသည်ဟုဆိုနိုင်သည်။ ဤအပိုင်းခွဲတွင်၊ ၎င်းတို့ကို ပုံပန်းသဏ္ဍာန်အားဖြင့် ပို၍ပုံမှန်ပိုင်းခြားခြင်းအစား ၎င်းတို့၏အဓိပ္ပါယ်ဖြင့် ပိုင်းခြားထားသည်။ cloud စကားလုံး၏ ပထမအမျိုးအစားသည် ကြိမ်နှုန်း၊ ပစ္စည်းတစ်ခုစီကိုမည်မျှအသုံးပြုသည်၊ ဝဘ်ဆိုက်တွင် မည်မျှထင်ရှားသည်ကိုပြသရန် tag များကိုအသုံးပြုသည်။ စကားလုံး cloud ၏ ဒုတိယ အမျိုးအစားနှင့် ပတ်သက်လာသောအခါ၊ ၎င်းသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ tag cloud အမျိုးအစားများကို အသုံးပြုသောကြောင့် ပထမတစ်မျိုးနှင့် ကွဲပြားပြီး ဤ tag cloud အမျိုးအစားတွင် သက်ဆိုင်ရာ ကြိမ်နှုန်းအားလုံးကို စုစည်းထားပြီး ၎င်းတို့သည် အရာများနှင့် အသုံးပြုသူများအားလုံးကို လွှမ်းမိုးထားသည်။ တစ်နည်းအားဖြင့် စကားလုံး cloud ၏ ဒုတိယအမျိုးအစားသည် ၎င်းတို့နှင့် သက်ဆိုင်သည့် tag ပါရှိသည့် အမျိုးမျိုးသော အရေအတွက်အားလုံးကို ကိုယ်စားပြုပြီး တဂ်တစ်ခုစီ၏ နှိုင်းရရေပန်းစားမှုကို ကိုယ်စားပြုရန် အသုံးပြုသည်ဟု ဆိုနိုင်သည်။

တတိယ စကားလုံး cloud အမျိုးအစားလည်း ရှိပြီး ဤ cloud အမျိုးအစားများတွင် ၎င်းတို့၏ တစ်ဦးချင်း အရွယ်အစားသည် ၎င်းတို့ ပါဝင်သော ကွဲပြားသော အမျိုးအစားခွဲ စုစုပေါင်း အရေအတွက်၏ ညွှန်ပြချက် ဖြစ်သည်။ ဤစကားလုံး cloud အမျိုးအစားသည် အကြောင်းအရာအပိုင်းတစ်ခုစီ၏ အရာများကို ကိုယ်စားပြုသည့် အမျိုးအစားခွဲနည်းတစ်မျိုးအဖြစ် tags ကိုအသုံးပြုသည်။

Keyword cloud နှင့်ပတ်သက်လာလျှင် သတိထားရမည့် နောက်ထပ်အရေးကြီးသည့်အချက်တစ်ခုမှာ ၎င်းကို search engine marketing (SEM) ဝေါဟာရတစ်မျိုးအဖြစ်လည်း အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ ဤအသုံးပြုမှုတွင် ၎င်းသည် သီးခြားဝဘ်ဆိုဒ်တစ်ခု၏ ဆွေးနွေးမှုနှင့်ပတ်သက်၍ တစ်နည်းတစ်ဖုံသက်ဆိုင်သည့် သော့ချက်စကားလုံးအုပ်စုတစ်စုကို ရည်ညွှန်းမည်ဖြစ်သည်။

မကြာသေးမီက Tag cloud များသည် search engine optimization နှင့်ပတ်သက်လာလျှင် ရေပန်းစားမှုများစွာရရှိခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် ဝဘ်စာမျက်နှာများ၏ အကြောင်းအရာကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လမ်းညွှန်ရန်အတွက် ကိရိယာအဖြစ်လည်း အလွန်အသုံးဝင်ပါသည်။ ဝဘ်စာမျက်နှာတစ်ခုပေါ်တွင် ထိရောက်စွာအသုံးပြုသောအခါ၊ ၎င်းတို့သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အွန်လိုင်းမြင်နိုင်စွမ်းနှင့် မြှင့်တင်ထားသော ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်အဆင့်အတွက် အလွန်အသုံးဝင်သည့် ထိုဝဘ်ဆိုက်၏အရင်းအမြစ်များကို ချိတ်ဆက်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

အဆင့်မြင့် ပုံဖော်ခြင်းကိရိယာများ

အွန်လိုင်းစျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့် သင့်အကြောင်းအရာကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာမြင်နိုင်သောအခါတွင် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ဆောင်ကြဉ်းပေးနိုင်သည့် အရေးကြီးဆုံးသော ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်များထဲမှ တစ်ခုအဖြစ် ကျွန်ုပ်တို့၏ စကားလုံး cloud ၏ အတိုချုံးဖော်ပြချက်ကို သင်နှစ်သက်မည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။ သို့သော် ဤဇာတ်လမ်း၏ အဆုံးမဟုတ်ပါ။ ဒေတာကို ပုံဖော်ကြည့်သောအခါတွင် သင်သည် အခြားကိရိယာများစွာကို သုံးနိုင်သည်၊ အချို့သည် အခြားအရာများထက် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသည်၊ ၎င်းသည် သင်၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် တောင်းဆိုချက်များပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ ပိုမိုအဆင့်မြင့်သော ကိရိယာအချို့သည် အလွန်ခေတ်မီလာကာ အဆင့်မြင့် algorithms များနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုတို့ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် စာသားတစ်ခုမှ စိတ်ခံစားချက်များကိုပင် ဖတ်ရှုနိုင်၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဒီဖြစ်စဉ်ကို စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလို့ ခေါ်ပါတယ်။ ဤကိရိယာများသည် အီးမေးလ်များ၊ တွစ်တာများ၊ စာသားမှတ်တမ်းများနှင့် အခြားရင်းမြစ်များမှ အချက်အလက်များကို စုစည်းထားသည့် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအပေါ် အခြေခံထားသည်။ ထို့နောက် ဒေတာကို ၎င်းတို့၏ ကွဲပြားမှု (အပြုသဘော၊ ကြားနေ၊ အဆိုး) သို့မဟုတ် ခံစားချက်များ (ပျော်ရွှင်မှု၊ ယားယံမှု၊ မကျေနပ်မှု စသည်) နှင့်အညီ ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခု၏ သုံးသပ်ချက်မှ ဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာလိုပါက၊ အယ်လဂိုရီသမ်သည် ထုတ်ကုန်၏အင်္ဂါရပ်များနှင့် ပတ်သက်၍ လူတို့ပြောဆိုသောအရာကို အပြုသဘော၊ ကြားနေ သို့မဟုတ် အနုတ်လက္ခဏာအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ထုတ်ကုန်အပေါ် ဖောက်သည်များ၏ သဘောထားအမြင်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်စေရန်အတွက် စိတ်သဘောထားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကို စျေးကွက်သုတေသနတွင် မကြာခဏအသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် အမှတ်တံဆိပ်စောင့်ကြည့်ခြင်း သို့မဟုတ် ဆိုရှယ်မီဒီယာနှင့် အခြားအရာများတွင်လည်း အသုံးပြုသည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအဆင့်ပြီးနောက်၊ မြင်သာထင်သာမြင်သာမှုအဖြစ် ပြောင်းလဲရန် လိုအပ်သည့် ဇယားကွက်များ သင့်တွင် ကျန်နေပေလိမ့်မည်။ ဥပမာ ဂရပ်များဖန်တီးရန် သင်ရွေးချယ်ပါက Excel ကဲ့သို့သော spreadsheet ပလပ်ဖောင်းများ၏ အစိတ်အပိုင်းဖြစ်နေပြီဖြစ်သော ကိရိယာများကို ရိုးရှင်းစွာ အသုံးပြုနိုင်သည်။ ပိုမိုခေတ်မီဆန်းသစ်သော ဒေတာမြင်ယောင်မှုများ ဖန်တီးရန် စိတ်အားထက်သန်ပါက၊ သင်သည် Flourish သို့ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုမှာ မတူညီသောကိရိယာများကို စူးစမ်းလေ့လာပြီး မည်သည့်အရာသည် သင့်ကိစ္စအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်ကို ကြည့်ရန်ဖြစ်သည်။ သင်၏အွန်လိုင်းမြင်နိုင်စွမ်းနှင့် သုံးစွဲသူအားလုံး စိတ်ကျေနပ်မှုရရှိစေမည့် သင့်ဒေတာကို စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော ရုပ်ပုံများအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးနိုင်သည့် မတူညီသောနည်းလမ်းအားလုံးကို စူးစမ်းရှာဖွေခြင်းဖြင့် သင့်တွင် ပျော်ရွှင်ဖွယ်များစွာကို ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်ပါသည်။