تصوير البيانات والتواصل
Data Visualization and Communication
هدفك من الدرس:- تختار الرسم المناسب للبيانات
- تطبق data storytelling بصدق ووضوح
دور Data visualization
اختر الرسم المناسب لمحتوى الرسالة وتجنب التمثيلات المضللة.
- تعميق فهم المحلل نفسه: رؤية التوزيع والاتجاهات والـ outliers.
- التواصل مع الآخرين: عرض النتيجة بشكل سهل (مثلاً أعمدة لمقارنة الفصول).
تصوير متغيرات متعددة
الأعمدة والخطوط والـ scatter مناسبة لمتغير أو اتنين. لو عندك 3 متغيرات أو تركيبات كتير نستخدم:
- Heatmap: عناصر على محورين، وحجم قيمة ثالثة يتمثل بتدرج اللون (مثال: يوم الأسبوع × الفترة الزمنية، أو مدينة × شهر).
- Mosaic plot: علاقة بين متغيرين تصنيفيين بحجم مساحات مستطيلات (مثال: النوع × المادة المفضلة).
- Overplotting: في الـ scatter لما النقط كتير فتتراكم وكثافة البيانات تتخفي — الـ heatmap بتحل ده.
Data storytelling (3 عناصر)
بعد الرسم، حط نفسك مكان الجمهور وتأكد إن الرسالة وصلت.
- توضيح الرسالة: تقدر تعبّر عنها في جملة واحدة (عنوان فيه الادعاء).
- اختيار العناصر: شيل اللي مالوش علاقة وركّز على المهم (لون بارز للمهم وألوان باهتة للباقي).
- معلومات داعمة: العنوان، تسميات المحاور، الوحدات، الملاحظات.
مصطلحات الدرس
| Data visualization | تمثيل البيانات بالرسوم لفهم خصائصها |
| Heatmap | قيمة ثالثة بتدرج اللون على محورين |
| Mosaic plot | علاقة متغيرين تصنيفيين بمساحات |
| Overplotting | تراكم النقط وإخفاء الكثافة |
| Data storytelling | عرض رسالة البيانات كقصة |
تطبيق تعليمي مستقل وغير تابع لوزارة التربية والتعليم. الكتاب المدرسي هو المرجع الأساسي. سياسة الخصوصية