Page 16 - 6.Machine Learning for Data Science

หลักสูตรการวิเคราะหอินเทอรเน็ตของทุกสรรพสิ่งเบื้องตนดวย Hadoop | 15

2.4 รูปแบบของการนำเสนอขอมูลดวยภาพกราฟก

การแสดงผลขอมูลชุดหนึ่งๆ ที่จะชวยใหการอานขอมูลงายและแปลผลขอมูลไดอยางถูกตองนั้นควรจะมีรูปแบบ

การนำเสนอขอมูลหรือการแสดงขอมูลดวยกราฟกที่ถูกตอง โดยที่การแสดงผลกราฟกอยางงาย ที่เปนพื้นฐานของการแสดงผล
ดวยภาพ คือ

 รูปแบบกราฟ
o กราฟแทง

o กราฟเสน

 แผนภูมิวงกลม (pie chart

 แผนผัง (maps
 ตาราง

 อินโฟกราฟก (infographics

 แดชบอรด (dashboard

นอกจากนี้ยังมีรูปแบบยอย ๆ อีกมากมายดังเชน

 Area Chart  Matrix

 Bar Chart  Network
 Box-and-whisker Plots  Polar Area

 Bubble Cloud  Radial Tree

 Bullet Graph  Scatter Plot (2D or 3D
 Cartogram  Streamgraph

 Circle View  Text Tables

 Dot Distribution Map  Timeline

 Gantt Chart  Tree map
 Heat Map  Wedge Stack Graph

 Highlight Table  Word Cloud

 Histogram  mix- and- match combination in a

dashboard!

INTRODUCTION TO IOT ANALYTICS USING HADOOP สถาบันสหวิทยาการดิจิทัลและหุนยนต มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร