🌅 ⬛️ 🥡 रेखांकन डमियां: एक कदम-दर-चरण गाइड 👑 🍖 🗿

इससे पहले, हमने एक पोस्ट प्रकाशित किया जहां, रेखांकन की मदद से, हमने रूस के विभिन्न शहरों से उबलते बिंदुओं पर समुदायों का विश्लेषण किया। अब हम यह बताना चाहते हैं कि इस तरह के ग्राफ कैसे बनाएं और उनका विश्लेषण कैसे करें।

कटौती के तहत - उन लोगों के लिए एक कदम-दर-चरण निर्देश जो लंबे समय से रेखांकन के दृश्य से निपटना चाहते थे और सही अवसर की प्रतीक्षा कर रहे थे।

1. परिकल्पना की पसंद

यदि आप कम से कम किसी चीज़ की कल्पना करने की कोशिश करते हैं, तो डेटा को रेखांकन प्रोग्राम में माइंडलेस रूप से लोड करना, परिणाम आपको खुश नहीं करेगा। इसलिए, पहले अपने लिए तैयार करें कि आप ग्राफ़ की मदद से क्या जानना चाहते हैं, और एक व्यवहार्य परिकल्पना के साथ आएं।

ऐसा करने के लिए, यह पता लगाएँ कि आपके पास पहले से क्या डेटा है, उनमें से क्या "वस्तुओं" द्वारा दर्शाया जा सकता है, और उनके बीच "कनेक्शन" द्वारा क्या किया जा सकता है। आमतौर पर लिंक की तुलना में बहुत कम वस्तुएं हैं - आप इस तरह से खुद को जांच सकते हैं।

हमने टॉम्स्क से उबलते बिंदु टीम के साथ मिलकर अपना परीक्षण मामला तैयार किया। तदनुसार, हमारे पास वहां से घटनाओं और उनके प्रतिभागियों पर विश्लेषण के लिए सभी डेटा होंगे। हमें आश्चर्य हुआ कि क्या इन घटनाओं में प्रतिभागियों से एक समुदाय का गठन किया गया था और यह कैसे व्यापार, विश्वविद्यालयों और सरकार से संबंधित प्रतिभागियों के दृष्टिकोण से देखा गया था।

हमने सुझाव दिया कि जो लोग एक ही कार्यक्रम में भाग लेते हैं वे एक दूसरे से जुड़े होते हैं। इसके अलावा, अधिक बार वे एक साथ घटनाओं में भाग लेते हैं, कनेक्शन मजबूत होता है।
दूसरे मामले में, हमने यह पता लगाने का फैसला किया कि प्रतिभागियों में से एक "नोस" (हमारे प्रमुख क्षेत्रों) से संबंधित कैसे उनके लिए ब्याज की क्रॉस-कटिंग प्रौद्योगिकियों से संबंधित है। क्या वितरण समान है? क्या कोई गर्म विषय हैं? इस विश्लेषण के लिए, हमने 200 टॉम्स्क प्रौद्योगिकी कंपनियों के इवेंट प्रतिभागियों का डेटा लिया।

सिद्धांत रूप में, परिकल्पना के ऐसे प्रारंभिक योग भी दूसरे चरण में आगे बढ़ने के लिए पर्याप्त हैं।

2. डेटा की तैयारी

अब जब आपने तय कर लिया है कि आप क्या पता लगाना चाहते हैं, तो डेटा की पूरी सरणी लें, देखें कि "ऑब्जेक्ट" के बारे में क्या जानकारी संग्रहीत है, सभी अतिरिक्त को बाहर फेंक दें और लापता को जोड़ दें। यदि डेटा कई स्रोतों में वितरित किया जाता है, तो पहले एक ढेर में सब कुछ इकट्ठा करें, डुप्लिकेट को हटा दें।

मैं एक उदाहरण के साथ समझाऊंगा। हमारे पास ६५० आयोजनों के प्रतिभागियों का डेटा था। यह, अपेक्षाकृत बोलने वाला, "लीडर आईडी", "स्थिति", "संगठन" वाले क्षेत्रों में ~ 23000 प्रविष्टियों के साथ 650 एक्सेल टेबल है। एक ग्राफ बनाने के लिए, एक अद्वितीय पहचानकर्ता पर्याप्त है (सौभाग्य से, यहां एक है - यह एक लीडर आईडी है) और एक संकेत है जो प्रत्येक प्रतिभागी को विचार के तहत तीन क्षेत्रों में से एक में शामिल करता है: सरकार, व्यवसाय या विश्वविद्यालय। और हमें इसकी जानकारी अभी तक नहीं है।

इसे प्राप्त करने के लिए, आप आगे बढ़ सकते हैं: 650 फ़ाइलों में से प्रत्येक में, अतिरिक्त स्तंभों को हटा दें और एक नया फ़ील्ड जोड़ें, इसे प्रत्येक पंक्ति के लिए मानों के साथ भरें, उदाहरण के लिए: "1" शक्ति के लिए, "2" व्यवसाय के लिए और "3" शिक्षा और विज्ञान के लिए। और आप पहले सभी 650 फाइलों को एक बड़ी सूची में जोड़ सकते हैं, डुप्लिकेट निकाल सकते हैं, और उसके बाद ही नए मान जोड़ सकते हैं। पहले मामले में, इस तरह के काम में 1-2 महीने लगेंगे। दूसरे में - 1-2 सप्ताह।

सामान्य तौर पर, नई विशेषताओं को जोड़ते समय, पहले डेटा को समूहित करने का प्रयास करें। उदाहरण के लिए, आप कंपनी / संगठन द्वारा प्रतिभागियों को सॉर्ट कर सकते हैं और विशेषता को बल्क में सेट कर सकते हैं।

हम डेटा को और तैयार कर रहे हैं। उन्हें अधिकांश विज़ुअलाइज़ेशन कार्यक्रमों में लोड करने के लिए, आपको दो फाइलें बनाने की आवश्यकता होगी: एक कोने की सूची के साथ, और दूसरा किनारों की सूची के साथ।

हमारे मामले में शीर्ष फ़ाइल में दो कॉलम थे: Id - vertex संख्या और लेबल - प्रकार। किनारों की फाइल में दो कॉलम भी थे: स्रोत - प्रारंभिक शीर्ष की आईडी, लक्ष्य - अंतिम शीर्ष की आईडी।

पसलियों में एक घटना में भाग लेने वाले डेटा को 1, 2, 5 और 23 कैसे चालू करें? छह पंक्तियों को बनाना और प्रत्येक प्रतिभागी के कनेक्शन को प्रत्येक: 1 और 2, 1 और 5, 1 और 23, 2 और 5, 2 और 23, 5 और 23 के साथ चिह्नित करना आवश्यक है

। हमारे दूसरे उदाहरण में, टेबल इस तरह दिखे:

कोने बाजारों के रूप में सूचीबद्ध हैं। और अंत-से-अंत प्रौद्योगिकियां। यदि कहें, तो टेक्नेट मार्केट (ID = 4) से संबंधित कंपनी के एक प्रतिनिधि ने "बिग डेटा एंड एआई" (आईडी = 17) विषय पर एक कार्यक्रम में भाग लिया, हमने एज टेबल (इन) को जोड़ने वाली एज (लाइन) को एज टेबल में डाल दिया (Source =) 4, लक्ष्य = 17)।

डेटा तैयारी चरण प्रक्रिया का सबसे अधिक समय लेने वाला हिस्सा है, लेकिन धैर्य रखें।

3. ग्राफ दृश्य

तो, डेटा तालिकाओं को तैयार किया जाता है, आप एक ग्राफ के रूप में उनका प्रतिनिधित्व करने के लिए एक साधन की तलाश कर सकते हैं। विज़ुअलाइज़ेशन के लिए, हमने Gephi प्रोग्राम का उपयोग किया - एक शक्तिशाली ओपन सोर्स टूल जो सैकड़ों हजारों वर्जन और लिंक के साथ ग्राफ़ को संसाधित कर सकता है। आप इसे आधिकारिक साइट से डाउनलोड कर सकते हैं ।

मैं दूसरे प्रोजेक्ट से स्क्रीनशॉट ले लूंगा, जिसमें छोटी संख्या में कोने और लिंक थे, ताकि सब कुछ जितना संभव हो उतना स्पष्ट हो।

सबसे पहले, हमें कोने और किनारों के साथ तालिकाओं को लोड करने की आवश्यकता है। ऐसा करने के लिए, "डेटा लैब" अनुभाग के मेनू से "सीएसवी से आयात" आइटम का चयन करें।

सबसे पहले, फाइल को कोने से लोड करें। फ़ॉर्म की पहली स्क्रीन पर, इंगित करें कि हम कोने आयात कर रहे हैं, और जांचें कि प्रोग्राम सही ढंग से हस्ताक्षर के एन्कोडिंग को निर्धारित करता है।

तीसरे रूप, "आयात रिपोर्ट" पर, ग्राफ के प्रकार को इंगित करना महत्वपूर्ण है। हम उन्मुख नहीं हैं।

इसी तरह, पसलियों को लोड करें। पहली विंडो में, इंगित करें कि यह किनारों के साथ एक फ़ाइल है, और एन्कोडिंग की भी जांच करें।

एक महत्वपूर्ण क्षण हमें तीसरी विंडो "आयात रिपोर्ट" में इंतजार कर रहा है। यहां यह इंगित करना महत्वपूर्ण है कि न केवल ग्राफ़ उन्मुख नहीं है, बल्कि किनारों को एक ही कार्यक्षेत्र में लोड भी करता है। इसलिए, आइटम "मौजूदा कार्यस्थल में जोड़ें" का चयन करें।

नतीजतन, हम ग्राफ को लगभग इस रूप ("प्रसंस्करण" टैब) में देखेंगे:

तो, किनारों में कोने के बीच कनेक्शन की संख्या के आधार पर अलग-अलग मोटाई होती है। आप देख सकते हैं कि वेट कॉलम में एज प्रॉपर्टीज में डेटा लैब टैब पर प्रत्येक एज कितना वेट हो गया है।

यहां क्या बुरा है: सभी कोने एक ही आकार के हैं और बिल्कुल यादृच्छिक रूप से स्थित हैं। टैब "प्रसंस्करण" पर हम इसे ठीक कर देंगे। सबसे पहले, ऊपरी बाएँ विंडो में नोड्स चुनें और मंडलियों ("आकार") के आइकन पर क्लिक करें। अगला, रैंकिंग आइटम का चयन करें - यह आपको कुछ पैरामीटर के आधार पर, शीर्ष के आकार को सेट करने की अनुमति देता है। हमारे पास केवल एक पैरामीटर - डिग्री (डिग्री) चुनने का अवसर है, जो दर्शाता है कि शीर्ष से कितने किनारे निकलते हैं। सर्कल का न्यूनतम और अधिकतम आकार चुनें और "लागू करें" बटन पर क्लिक करें। यहां, यदि आप अन्य आइकन चुनते हैं, तो आप वर्टेक्स मार्कर के रंग और किनारों के रंग को समायोजित कर सकते हैं। अब ग्राफ पहले से ही अधिक दृश्य है।

अगला काम ग्राफ को उजागर करना है। यह मैन्युअल रूप से किया जा सकता है, खिसकते हुए आगे बढ़ सकता है, या आप गिप्पी में लागू होने वाले स्टाइलिंग एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं।

हम उचित स्टाइल के साथ क्या हासिल करते हैं? अधिकतम दृश्यता। ओवरले के ग्राफ पर कम कोने और किनारों, किनारों के चौराहों को कम, बेहतर। यह भी अच्छा होगा यदि आसन्न चोटियों को एक-दूसरे के करीब स्थित किया गया था, और गैर-आसन्न चोटियों को और अलग किया गया था। खैर, सब कुछ दृश्य क्षेत्र में वितरित किया गया था, और एक ढेर में संपीड़ित नहीं किया गया था।

कैसे करें गेफेही में? निचले बाएँ विंडो "स्टैकिंग" में पावर एनालॉग्स पर निर्मित सबसे लोकप्रिय स्टैकिंग एल्गोरिदम शामिल हैं। कल्पना कीजिए कि लंबवत आवेशित गेंदें हैं जो एक-दूसरे को पीछे हटाती हैं, लेकिन कुछ एक साथ स्प्रिंग्स के समान होती हैं। यदि आप उपयुक्त बलों को सेट करते हैं और ग्राफ़ को "रिलीज़" करते हैं, तो स्प्रिंग्स द्वारा अनुमत अधिकतम दूरी तक कोने बिखर जाएंगे।

सबसे समान चित्र Fruchterman और Reingold एल्गोरिथ्म द्वारा प्रदान किया गया है। ड्रॉप-डाउन मेनू से Fruchterman Reingold चुनें और प्लॉट क्षेत्र का आकार निर्धारित करें। Execute बटन पर क्लिक करें। यह कुछ इस तरह से बाहर निकलेगा:

आप एल्गोरिथ्म की मदद कर सकते हैं और, इसे रोकने के बिना, कुछ कोने खींचें, ग्राफ़ को खोलने की कोशिश करें। लेकिन याद रखें कि कोई "रद्द करें" बटन नहीं है, यह कोने के पिछले स्थान पर वापस जाना संभव नहीं होगा। इसलिए, प्रत्येक जोखिमपूर्ण परिवर्तन से पहले परियोजना के नए संस्करण रखें।

एक अन्य उपयोगी एल्गोरिथ्म है फोर्स एटलस 2. यह स्प्रिंग्स द्वारा जुड़े धातु के छल्ले के रूप में एक ग्राफ प्रस्तुत करता है। विकृत स्प्रिंग्स सिस्टम को गति में सेट करते हैं, यह दोलन करता है और अंत में एक स्थिर स्थिति लेता है। यह एल्गोरिथ्म विज़ुअलाइज़ेशन के लिए अच्छा है जो एक समूह की संरचना पर जोर देता है और एक उच्च स्तर की बातचीत के साथ सबसेट को उजागर करता है।

इस एल्गोरिथ्म में बड़ी संख्या में सेटिंग्स हैं। सबसे महत्वपूर्ण पर विचार करें। "ओवरलैप निषेध" चोटियों को एक-दूसरे को ओवरलैप करने से रोकता है। चंचलता, कोने के बीच की दूरी को बढ़ाती है, जिससे ग्राफ अधिक पठनीय बन जाता है। ऊर्ध्वाधर के सापेक्ष पदों पर पसलियों के भार के प्रभाव को कम करके ग्राफ को और अधिक हवादार बनाया जाता है।

सेटिंग्स के साथ खेलने के बाद, हमें निम्नलिखित ग्राफ मिलता है:

उस रूप में ग्राफ प्राप्त करने के बाद जो आपको सूट करता है, अंतिम प्रसंस्करण के लिए आगे बढ़ें। यह "व्यू" टैब है। यहां हम निर्दिष्ट कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, घुमावदार किनारों के साथ एक ग्राफ खींचना, जो अन्य किनारों पर कोने के ओवरलैपिंग को कम करता है। हम फ़ॉन्ट आकार और रंग सेट करके शीर्ष लेबल सक्षम कर सकते हैं। अंत में, सब्सट्रेट की पृष्ठभूमि बदलें। उदाहरण के लिए, इस तरह:

परिणामस्वरूप छवि को बचाने के लिए, खिड़की के निचले बाएं कोने में शिलालेख "निर्यात SVG / PDF / PNG पर क्लिक करें। इसके अलावा, शीर्ष मेनू "फ़ाइल" के माध्यम से परियोजना को बचाने के लिए मत भूलना - "प्रोजेक्ट सहेजें"।

हमारे मामले में, अंत-टू-एंड प्रौद्योगिकियों और एनटीआई बाजारों के बीच संबंधों को उजागर करना महत्वपूर्ण था, जिसके लिए हमने मैन्युअल रूप से केंद्र में एक पंक्ति में सभी बाजारों का निर्माण किया और सब कुछ ऊपर और नीचे रखा। परिणाम एक ऐसा ग्राफ है। फिर भी, विशिष्ट समस्याओं को हल करने के लिए वर्टिकल का मैनुअल अलाइनमेंट नहीं किया जा सका।

आप शायद सोचते हैं कि हम विभिन्न रंगों में चोटियों को कैसे रंगने में कामयाब रहे? एक तरकीब है। आप "डेटा लैब" टैब पर जा सकते हैं, वहाँ के कोने पर एक नया कॉलम बना सकते हैं, जिसका नाम "मार्केट" है। और मूल्यों के साथ प्रत्येक शीर्ष के लिए भरें: 1 यदि यह एसटीआई बाजार है, तो 0 अगर यह एक क्रॉस-कटिंग तकनीक है। फिर बस "प्रसंस्करण" पर जाएं, एक पैलेट, नोड्स - विभाजन के रूप में आइकन का चयन करें, और एक विभाजक के रूप में - हमारा नया विशेषता बाजार।

अधिक जटिल निर्माणों के लिए, जब समूहों का चयन करना और उन्हें अलग-अलग रंगों से रंगना आवश्यक होता है, तो गिपी सांख्यिकीय गणनाओं के एक समृद्ध शस्त्रागार का उपयोग करता है, जिसके परिणाम अलग-अलग रंग के लिए इस्तेमाल किए जा सकते हैं। ये गणना प्रोसेसिंग टैब के दाहिने कॉलम में स्थित हैं।

उदाहरण के लिए, "मॉड्यूलरिटी" गणना के आगे "रन" बटन पर क्लिक करके, आप अपने ग्राफ के क्लस्टरिंग के स्तर का अनुमान लगा लेंगे। यदि उसके बाद आप मॉड्युलरिटी क्लास के आधार पर कोने का रंग सेट करते हैं, तो एक अच्छी तस्वीर इस तरह दिखाई देगी:

यदि आप गेफे की क्षमताओं के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त करना चाहते हैं, तो आपको मार्टिन ग्रैनगिन - मोरिंगंड्रांडजीन.च । परिचय / ।

4. परिणाम का विश्लेषण

तो, आपको ग्राफ का अंतिम दृश्य मिला। वह आपको क्या देती है? सबसे पहले, यह सुंदर है, इसे एक प्रस्तुति में डाला जा सकता है, अपने दोस्तों को दिखाया जा सकता है या अपने डेस्कटॉप पर स्क्रीनसेवर बनाया जा सकता है। दूसरे, इससे आप समझ सकते हैं कि जिस विषय क्षेत्र पर आप विचार कर रहे हैं, उसकी संरचना कितनी जटिल और बहुरंगी है। तीसरा, सबसे बड़ी चोटियों और सबसे फाटे कनेक्शन पर ध्यान दें। ये विशेष तत्व हैं जिन पर सब कुछ टिकी हुई है।
इसलिए, उबलते बिंदु पर घटनाओं में भाग लेने वाले विशेषज्ञ समुदाय का एक ग्राफ बनाया, हमने तुरंत उन प्रतिभागियों को पाया, जो सुपरकनेक्टर्स के रूप में कार्य करने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं। वे "चोटियाँ" थीं जिनके माध्यम से समूह एक पूरे में एकजुट हो गए थे। और दूसरे मामले में, हमने देखा कि टॉम्स्क कंपनियों के विशेषज्ञों की एकाग्रता किस तरह से बाजार से संबंधित है और एंड-टू-एंड डिजिटल तकनीक है, जिस पर वे भरोसा करते हैं। यह अप्रत्यक्ष रूप से क्षेत्र की तकनीकी दक्षता और विशेषज्ञता के स्तर को इंगित करता है।

आसपास की वास्तविकता को समझने में ग्राफ़ की मदद वास्तव में बहुत अच्छी है, इसलिए आलसी मत बनो और अपना डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाने की कोशिश करो। यह बिल्कुल मुश्किल नहीं है, लेकिन कभी-कभी श्रम-गहन है।

रेखांकन डमियां: एक कदम-दर-चरण गाइड

1. परिकल्पना की पसंद

2. डेटा की तैयारी

3. ग्राफ दृश्य

4. परिणाम का विश्लेषण

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