झांकी मानचित्र: एक ट्यूटोरियल

झांकी मानचित्र भौगोलिक डेटा को देखने और स्थान-आधारित रुझानों में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। टेबल्यू के उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस और व्यापक मैपिंग क्षमताओं के साथ, उपयोगकर्ता आसानी से इंटरैक्टिव और गतिशील मानचित्र बना सकते हैं जो डेटा को आकर्षक और समझने में आसान तरीके से प्रदर्शित करते हैं।

टेबल्यू मैप्स का उपयोग अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए किया जा सकता है - क्षेत्र के अनुसार बिक्री डेटा का विश्लेषण करने से लेकर बीमारी के प्रकोप के प्रसार पर नज़र रखने तक। डेटा एनालिटिक्स के साथ भौगोलिक जानकारी को एकीकृत करके, टेबल्यू मैप्स उपयोगकर्ताओं को उन रिश्तों और पैटर्न का पता लगाने में सक्षम बनाता है जो अन्यथा किसी का ध्यान नहीं जा सकता है।

यह ट्यूटोरियल टेबल्यू मैप्स की बुनियादी बातों का पता लगाता है, जिसमें मैप बनाना, डेटा परतें जोड़ना और अपने विज़ुअलाइज़ेशन को कस्टमाइज़ करना शामिल है। चाहे आप डेटा विश्लेषक हों, बिजनेस इंटेलिजेंस पेशेवर हों, या केवल डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की दुनिया की खोज में रुचि रखते हों, टेबल्यू मैप्स आपको नई अंतर्दृष्टि अनलॉक करने और अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं।

झांकी में मानचित्र बनाना

टेबल्यू आकर्षक और जानकारीपूर्ण मानचित्र बनाना आसान बनाता है जो भौगोलिक संदर्भ में आपके डेटा का विश्लेषण करने में आपकी सहायता कर सकता है। Tableau में मानचित्र बनाने के लिए बुनियादी चरण यहां दिए गए हैं:

चरण 1: अपने डेटा स्रोत से कनेक्ट करें

Tableau में मानचित्र बनाने में पहला कदम अपने डेटा स्रोत से जुड़ना है। यह एक फ़ाइल, डेटाबेस या क्लाउड-आधारित डेटा सेवा हो सकती है। एक बार जब आप अपने डेटा से कनेक्ट हो जाते हैं, तो आप टेबल्यू के ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस का उपयोग करके इसका पता लगाना शुरू कर सकते हैं।

चरण 2: भौगोलिक फ़ील्ड को 'पंक्तियाँ' या 'कॉलम' शेल्फ़ पर खींचें

टेबल्यू में एक नक्शा बनाने के लिए, आपके डेटा में कम से कम एक फ़ील्ड होना चाहिए जिसमें भौगोलिक जानकारी जैसे देश, राज्य, या अक्षांश/देशांतर निर्देशांक शामिल हों। एक बार जब आप इस फ़ील्ड की पहचान कर लेते हैं, तो आप इसे टेबलौ में 'पंक्तियों' या 'कॉलम' शेल्फ पर खींच सकते हैं।

चरण 3: मानचित्र प्रकार चुनें

टेबल्यू चुनने के लिए विभिन्न प्रकार के मानचित्र प्रकार प्रदान करता है जिनमें मूल मानचित्र, ताप मानचित्र और घनत्व मानचित्र शामिल हैं। आप 'मुझे दिखाएँ' पैनल में 'मानचित्र' विकल्प पर क्लिक करके और फिर ड्रॉपडाउन मेनू से उपयुक्त मानचित्र प्रकार का चयन करके अपना वांछित मानचित्र प्रकार चुन सकते हैं।

चरण 4: अतिरिक्त डेटा परतें जोड़ें (वैकल्पिक)

आप जो विश्लेषण कर रहे हैं उसके प्रकार के आधार पर, आप अपने मानचित्र में जनसांख्यिकीय डेटा या मौसम डेटा जैसे अतिरिक्त डेटा परतें जोड़ना चाह सकते हैं। आप अतिरिक्त फ़ील्ड को 'मार्क्स' कार्ड पर खींचकर या 'मैप लेयर्स' फलक में 'लेयर्स' विकल्प का उपयोग करके ऐसा कर सकते हैं।

चरण 5: अपने मानचित्र विज़ुअलाइज़ेशन को अनुकूलित करें

एक बार जब आप अपना मानचित्र बना लेते हैं, तो आप उसके स्वरूप और कार्यक्षमता को विभिन्न तरीकों से अनुकूलित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप रंग योजना बदल सकते हैं, ज़ूम स्तर समायोजित कर सकते हैं और अपने मानचित्र में टूलटिप्स या लेबल जोड़ सकते हैं।

झांकी में मानचित्रों में डेटा परतें जोड़ना

मानचित्र बनाना केवल भौगोलिक डेटा को देखने तक ही सीमित नहीं है। आप अतिरिक्त डेटा परतों को शामिल करके अपने मानचित्र विज़ुअलाइज़ेशन को बढ़ा सकते हैं जो मूल्यवान संदर्भ और अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। आइए जानें कि अपने टेबल्यू मानचित्रों में विभिन्न डेटा प्रकार कैसे जोड़ें:

चरण 1: डेटा स्रोतों से कनेक्ट करना

अपने मानचित्र में डेटा परतें जोड़ने से पहले, आपको प्रासंगिक डेटा स्रोतों से कनेक्ट करना होगा जिसमें वह जानकारी शामिल है जिसे आप शामिल करना चाहते हैं। टेबल्यू एक्सेल फ़ाइलों, डेटाबेस और क्लाउड सेवाओं सहित विभिन्न डेटा स्रोतों का समर्थन करता है। एक बार कनेक्ट होने के बाद, आप Tableau के भीतर डेटा तक पहुंच सकते हैं और उसमें हेरफेर कर सकते हैं।

चरण 2: डेटा को मानचित्र पर खींचना

एक बार आपका प्राथमिक भौगोलिक डेटा सेट हो जाने पर, आप अन्य प्रासंगिक डेटा फ़ील्ड को मानचित्र पर खींच सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास विभिन्न क्षेत्रों के लिए बिक्री डेटा है, तो आप बिक्री फ़ील्ड को 'रंग' या 'आकार' शेल्फ़ पर खींच सकते हैं। यह डेटा को बिक्री प्रदर्शन के आधार पर आपके मानचित्र पर दृश्य तत्वों जैसे रंग-कोडिंग क्षेत्रों में मैप करता है।

चरण 3: प्रासंगिक डेटा परतें जोड़ना

टेबल्यू आपको अतिरिक्त डेटा परतें जोड़ने की अनुमति देता है जो प्रासंगिक जानकारी प्रदान करती हैं। इन परतों में जनसांख्यिकीय डेटा, मौसम डेटा, या कोई अन्य प्रासंगिक डेटासेट शामिल हो सकते हैं जो आपके विश्लेषण को समृद्ध कर सकते हैं। प्रासंगिक डेटा परत जोड़ने के लिए, आप बस वांछित फ़ील्ड को 'मार्क्स' कार्ड पर खींच सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप अपने मानचित्र पर जनसंख्या घनत्व को ओवरले करना चाहते हैं, तो आप घनत्व मानचित्र बनाने के लिए जनसंख्या फ़ील्ड को 'रंग' शेल्फ पर खींच सकते हैं।

चरण 4: डुअल-एक्सिस मैपिंग का उपयोग करना

कुछ मामलों में, आप एक ही मानचित्र पर एक साथ दो अलग-अलग डेटा प्रकारों की कल्पना करना चाह सकते हैं। टेबल्यू की दोहरी-अक्ष मैपिंग सुविधा आपको कई डेटा परतों को प्रभावी ढंग से संयोजित करने की अनुमति देती है। प्रत्येक परत के लिए आकार और रंग जैसे अलग-अलग दृश्य एन्कोडिंग विकल्प निर्दिष्ट करके, आप एक ही मानचित्र पर अपने डेटा के कई आयामों को चित्रित कर सकते हैं।

चरण 5: डेटा परतों को फ़िल्टर करना और हाइलाइट करना

डेटा के विशिष्ट उपसमूहों पर ध्यान केंद्रित करने या अपने मानचित्र पर विशेष डेटा बिंदुओं को हाइलाइट करने के लिए, आप फ़िल्टर का उपयोग कर सकते हैं और टेबलो में क्रियाओं को हाइलाइट कर सकते हैं। फ़िल्टर आपको केवल उन डेटा बिंदुओं को प्रदर्शित करने की अनुमति देते हैं जो कुछ मानदंडों को पूरा करते हैं, जबकि क्रियाओं को हाइलाइट करते हुए उपयोगकर्ता इंटरैक्शन या पूर्वनिर्धारित नियमों के आधार पर विशिष्ट तत्वों पर जोर देते हैं।

अपने झांकी मानचित्रों में विविध डेटा परतें जोड़कर, आप अपने भौगोलिक डेटा की गहरी समझ प्राप्त कर सकते हैं और मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं। चाहे वह जनसांख्यिकीय जानकारी, मौसम के पैटर्न, या किसी अन्य प्रासंगिक डेटासेट को शामिल करना हो, टेबल्यू का लचीलापन आपको व्यापक और सूचनात्मक मानचित्र विज़ुअलाइज़ेशन बनाने की अनुमति देता है।

झांकी में मानचित्र प्रकार का चयन करना

टेबल्यू मानचित्र प्रकारों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है जो भौगोलिक संदर्भ में आपके डेटा को देखने में आपकी सहायता कर सकता है। सही मानचित्र प्रकार चुनना महत्वपूर्ण है क्योंकि यह आपके डेटा को देखने और समझने के तरीके को प्रभावित कर सकता है। यहां Tableau में कुछ सबसे सामान्य मानचित्र प्रकार दिए गए हैं और उनका उपयोग कब करना है:

बिंदु मानचित्र: बिंदु मानचित्र एक साधारण मानचित्र है जो डेटा को मानचित्र पर बिंदुओं के रूप में प्रदर्शित करता है। यह मानचित्र प्रकार तब उपयोगी होता है जब आपके पास अलग-अलग स्थान डेटा होता है जैसे कि स्टोर, अस्पताल या अन्य सुविधाओं के स्थान।

चोरोप्लेथ मानचित्र: एक कोरोप्लेथ मानचित्र राज्यों या काउंटी जैसे पूर्वनिर्धारित भौगोलिक क्षेत्रों के भीतर डेटा मानों का प्रतिनिधित्व करने के लिए छायांकन या रंग का उपयोग करता है। यह मानचित्र प्रकार तब उपयोगी होता है जब आप विशिष्ट भौगोलिक क्षेत्रों जैसे जनसंख्या घनत्व, चुनाव परिणाम या औसत आय से जुड़े डेटा की कल्पना करना चाहते हैं।

गर्मी के नक्शे: एक हीट मैप किसी शहर या क्षेत्र जैसे सतत क्षेत्र के भीतर डेटा मानों को दर्शाने के लिए रंगों का उपयोग करता है। यह मानचित्र प्रकार तब उपयोगी होता है जब आप ट्रैफ़िक भीड़ या अपराध दर जैसे डेटा मानों का घनत्व या तीव्रता दिखाना चाहते हैं।

प्रतीक मानचित्र: एक प्रतीक मानचित्र डेटा मानों को दर्शाने के लिए विभिन्न आकृतियों और आकारों के प्रतीकों का उपयोग करता है। यह मानचित्र प्रकार तब उपयोगी होता है जब आप विशिष्ट स्थानों से जुड़े डेटा की कल्पना करना चाहते हैं जैसे कि किसी विशेष पड़ोस में अपराधों की संख्या या किसी विशेष स्टोर पर ग्राहकों की संख्या।

भरा हुआ नक्शा: एक भरा हुआ नक्शा कोरोप्लेथ मानचित्र के समान होता है, लेकिन विशिष्ट क्षेत्रों को छायांकित करने या रंगने के बजाय, यह पूरे क्षेत्र को एक ही रंग से भर देता है। यह मानचित्र प्रकार तब उपयोगी होता है जब आप किसी भौगोलिक क्षेत्र में डेटा मानों का वितरण या एकाग्रता दिखाना चाहते हैं।

टेबल्यू में मानचित्र प्रकार चुनते समय, उस डेटा के प्रकार पर विचार करना महत्वपूर्ण है जिसके साथ आप काम कर रहे हैं, भौगोलिक संदर्भ जिसमें डेटा स्थित है, और वह संदेश जिसे आप बताना चाहते हैं। उपयुक्त मानचित्र प्रकार का चयन करके, आप प्रभावी और सूचनात्मक मानचित्र विज़ुअलाइज़ेशन बना सकते हैं जो भौगोलिक संदर्भ में आपके डेटा का पता लगाने और समझने में आपकी सहायता करते हैं।

निष्कर्ष

झांकी मानचित्र भौगोलिक डेटा को देखने के लिए एक गतिशील और उपयोगकर्ता के अनुकूल समाधान प्रदान करते हैं। मानचित्र बनाकर, डेटा परतें जोड़कर और विज़ुअलाइज़ेशन को कस्टमाइज़ करके, आप अंतर्दृष्टि को उजागर कर सकते हैं और रुझानों को प्रभावी ढंग से संप्रेषित कर सकते हैं। विभिन्न मानचित्र प्रकारों में से चुनने की क्षमता के साथ, टेबल्यू उपयोगकर्ताओं को डेटा को प्रासंगिक रूप से समृद्ध और दृश्यमान रूप से आकर्षक तरीके से प्रस्तुत करने का अधिकार देता है जो स्थान-आधारित विश्लेषण के आधार पर सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।