تصوير البيانات | الوحدة الثالثة | الدرس الثالث
تصوير البيانات هو عنوان الدرس الثالث من الوحدة الثالثة التي تحمل اسم “التحليل الاستكشافي للبيانات” من مقرر “علم البيانات”.
ستتعرف في هذا الموضوع على أهمية تصوير البيانات، وتحديد أنواع تصوير البيانات، والتمييز بين الأنماط المختلفة من الرسوم البيانية التي يمكِن إنشاؤها في مكتبات البايثون، وكيفية التعامل مع مكتبة مات بلوت ليب (Matplotlib)، واستخدام المخطَّط الشريطي والدائري في مفكرة جوبيتر.
لذا قم بقراءة أهداف التعلًّم بعناية، ثم أعد قراءتها وتأكَّد من تحصيل كافة محتوياتها بعد انتهائك من دراسة الموضوع.
أهداف التعلُّم
- معرفة أهمية تصوير البيانات.
- معرفة أنواع تصوير البيانات.
- تمييز الأنماط المختلفة من الرسوم البيانية التي يمكِن إنشاؤها باستخدام مكتبات البايثون.
- كيفية التعامل مع مكتبة مات بلوت ليب.
- استخدام المخطَّط الشريطي في مفكرة جوبيتر.
- استخدام المخطَّط الدائري في مفكرة جوبيتر.
هيا لنبدأ!
تصوير البيانات (Data Visualization)
ما هو تصوير البيانات؟
التمثيل البياني للمعلومات والبيانات.
يمكنك تصوير البيانات باستخدام العناصر المرئية (كالمخططات والرسوم البيانية والخرائط)، فإنك تجعل البيانات أكثر سهولة وفهمًا وقابلية للاستخدام.
لمعرفة المزيد من المعلومات عن تصوير البيانات، قم بالاطّلاع على الرابط التالي:
أنواع تصوير البيانات (Types of Data Visualization)
أكثر أنواع تصوير البيانات شيوعًا، هي:
- المخطَّطات (الخطية، الشريطية، الدائرية).
- الرسوم البيانية.
- المخطَّط النقطي.
- المخطَّط المدرّج التكراري.
- الجداول.
- الخرائط.
لاحظ أن
يتم تمثيل البيانات بشكل مختلف باستخدام الأنواع المختلفة لتصوير البيانات. يجب عليك اختيار نوع الرسم البياني حسب ما تريد تحقيقه من تقريرك.
المخطَّطات (Charts)
- المخطط الخطي Line Chart
هو تقنية تصوير البيانات، بحيث يتم رسم كل قيمة لمتغير مستقل على مدى فترة زمنية، وتتصل هذه القيم بخطوط مستقيمة.
- المتغير الأفقي: متغير مستمر (كالوقت).
- المحور الرأسي: قيم المتغير المستقل.
المزايا:
- ببساطة في تمثيل تغير المتغير بمرور الوقت، والذي قد يساعد في اكتشاف التوجهات والأنماط.
- يمكنك رسم خطوط متعددة على نفس الرسم البياني ومقارنة تقدم أكثر من متغير مستقل واحد في نفس الفترة الزمنية.
- المخطط الشريطي Bar Chart
يمثل عناصر متغير فتوي على المحور الأفقي (س)، بينما توضح الأعمدة قيم تلك العناصر من خلال ارتفاعها نسبة إلى قيم المحور الرأسي (ص).
- يمكن أن تكون عمودية أو أفقية.
- تسمى العمودية ب “مخططات الأعمدة”.
أنواعها:
- المخططات الشريطية المجمعة.
- المخططات الشريطية المكدسة.
- المخططات الشريطية مع أشرطة الخطأ.
- المخطط النقطي Scatter Pot
هو طريقة لتصوير البيانات باستخدام النقاط لتمثيل قيم المتغيرات المختلفة، وتكون هذه النقاط مبعثرة على الشكل ومن هنا جاء الاسم.
- موقع هذه النقط على محوري (س) و (ص) يمثل قيمها.
- يمكن استخدام ألوان مختلفة لرسم النقاط حيث يمثل كل لون متغير معين.
متى يُستخدَم؟
عندما تكون قيم المتغيرات التي تمت دراستها بيانات متقطعة، فإن المخطط النقطي يكون أكثر ملاءمة من المخطط الخطي حيث أنه أكثر قابلية للتطبيق لتمثيل المتغيرات ذات القيم المستمرة (الحقيقية).
- المخطط الدائري Pie Chart
هو مخطط يشبه الفطائر، مقسم إلى شرائح تمثل القيم النسبية لبعض التغيرات في فئة معينة.
- تمثل كل شريحة من المخطط فئة مختلفة.
أنواعه:
- المخططات الدائرية المجوفة.
- المخططات نصف المجوفة.
- المخططات الدائرية متعددة الطبقات.
- المخطط المدرج التكراري Histogram
يعد أحد أقدم تقنيات تصوير البيانات.
- يُشبه المخططات الشريطية ولكنه يختلف عنها في أنه يظهر تواتر البيانات العددية.
- بينما المخططات الشريطية تعد طريقة لمقارنة فئات البيانات.
متطلبات إنشاؤه:
عليك بتجميع البيانات في نطاقات يتم رسمها بعد ذلك على شكل أعمدة متصلة ببعضها البعض، يظهر ارتفاع الأعمدة عدد البيانات الموجودة في كل نطاق.
لاحظ أن
البيانات الفئوية هي متغيرات متقطعة، ويمكِن أن يكون لها عدد معيَّن من القيم، فعلى سبيل المثال عدد الطلبة في كل منطقة من المملكة العربية السعودية.
ويمكِن أن يكون للبيانات المستمرة أي قيمة بين الحد الأدنى والقيمة القصوى، على سبيل المثال، الوقت أو درجة الحرارة.
بإمكانك مراجعة محتوى موضوع “تصوير البيانات” من بدايته وحتى نهاية هذا القسم، من خلال الرابط التالي:
مكتبة مات بلوت ليب (Matplotlib Library)
ما هي مكتبة Matplotlib؟
تساعد على تصوير البيانات، حيث تحتوي على بعض الأساليب الجاهزة التي يمكنك استخدامها لجعل المخطط الخاص بك أكثر قابلية للفهم. يمكِنك من خلالها تقديم بياناتك في أي مخطط تريده.
أساليبها:
ستستخدم الأساليب الظاهرة في الجدول لإنشاء مخططات بناء على إطار البيانات الخاص بك.
لدعم النص العربي داخل المخططات، تحتاج إلى تحويل النص العربي إلى تنسيق يمكن عرضه بشكل صحيح، ستستخدم مكتبتي بايثون:
- Arabic_reshaper.
- Bidi_algorithm.
من خلال تشغيل المقطع كالبرمجي التالي في مفكرة جوبيتر الخاصة بك، يتم تنزيل هاتين المكتبتين وتثبيتهما تلقائيًا.
المخطط الشريطي Bar Chart
إنشاء أول مخطط لك في مفكرة جوبيتر.
- استيراد المكتبات
ابدأ باستيراد المكتبات التي ستستخدمها.
- إنشاء مجموعة بيانات
الخطوة التالية هي إنشاء مجموعة البيانات التي سنستخدمها.
من مجموعة البيانات التي استخدمتها في الدرس السابق، ابدأ بتجميع بياناتك حسب المنطقة باستخدام دالة mean()واحصل على متوسط عدد الطلبة والمعلمين والإداريين.
قم بفرز إطار البيانات هذا حسب عمود الطلبة.
- تحديد صفوف من مجموعة البيانات
لإنشاء مخطط شريطي أكثر وضوحًا، ستختار وتستخدم فقط الصفوف الخمسة الأولى من مجموعة البيانات الخاصة بك.
- إنشاء المخطط
المقطع البرمجي لإنشاء المخطط الخاص بك.
المخطط الشريطي الخاص بك جاهز.
افترض أنك الآن تريد رسم عدد من الطلبة والمعلمين والإداريين على نفس المخطط الشريطي، يسمى هذا المخطط بالمخطط الشريطي المجمع وتحتاج إلى وضع الشرائط بشكل صحيح اعتمادًا على عرض الشريط.
المخطط الدائري Pie Chart
ستنشئ إطار بيانات جديد يسمى groupsP من مجموعة البيانات التي استخدمتها في الدرس السابق، قم بتجميع بياناتك حسب المرحلة واحصل على المتوسط mean() للطلبة والمعلمين والإداريين، ثم قم بفرز إطار البيانات هذا بمتوسط عدد المسؤولين.
الآن ستنشئ مخططًا دائريًا يوضح نسبة الطلبة والمعلمين والإداريين لمنطقة واحدة. أولاً، تحتاج إلى إنشاء قائمة تحتوي على شرائح المخطط الدائري.
في مثالك، ستكون الشرائح عبارة عن قائمة تحتوي على أعداد الطلبة والمعلمين والإداريين للمنطقة في الصف الأول.
الآن ستنشئ شكلاً يحتوي على أكثر من مخطط دائري.
لاحظ أن
تحتوي مكتبة مات بلوت ليب على مجموعة كبيرة من الإعدادات لتصميم مخطَّط أو رسم بياني. يمكِنك زيارة موقع المكتبة الإلكتروني https://matplotlib.org والاطّلاع على دليل المُستخدِم للحصول على تفاصيل كافة إعداداتها.
هذا هو مخرج البرنامج، ومن خلال تطبيق خطوات إضافية، يمكنك تغيير تنسيق المخططات الدائرية.
بإمكانك مراجعة محتوى موضوع “تصوير البيانات” بدايةً من عنوان “مكتبة مات بلوت ليب” وحتى نهاية الموضوع، من خلال الرابط التالي:
اختبر تحصيلك لمحتوى الموضوع من خلال الرابط التالي:
الواجب الإلكتروني
إلى هنا يكون قد انتهى موضوع “مكتبات البايثون لتحليل البيانات”، لا تنسوا مراجعة أهداف التعلُّم أعلى المقال، وانتظرونا في الموضوع القادم!