एरिया चार्ट मेकर

कॉन्फ़िगरेशन

श्रंखला

श्रंखला सेटिंग्स

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डेटा

नाम
ग्रुप ए
ग्रुप बी

प्रदर्शन सेटिंग्स

एरिया चार्ट पूर्वावलोकन

एरिया चार्ट के बारे में

कब उपयोग करें

एरिया चार्ट का उपयोग समय के साथ रुझानों को दिखाने या कई डेटा श्रंखलाओं की तुलना करने के लिए करें। ये समय के साथ संचयी कुल या भाग-से-सम्पूर्ण संबंधों को प्रदर्शित करने के लिए विशेष रूप से प्रभावी हैं।

लाभ

  • समय के साथ निरंतर डेटा का दृश्य रूप
  • कई डेटा श्रृंखलाओं की तुलना करें
  • अनुपात संबंधों को दर्शाएं
  • संचयी मानों को उजागर करें
  • परिवर्तनों की मात्रा को जोर दें

कैसे उपयोग करें

अपने डेटा दर्ज करें

डेटा अनुभाग में डेटा बिंदु जोड़ें या CSV फ़ाइल अपलोड करें।

श्रंखला जोड़ें और अनुकूलित करें

कई डेटा श्रृंखलाएं बनाएं और उनकी उपस्थिति को अनुकूलित करें।

प्रदर्शन विकल्प कॉन्फ़िगर करें

डॉट, किंवदंती दिखाने का विकल्प चुनें, और किंवदंती की स्थिति चुनें।

अपने चार्ट का निर्यात करें

अपने तैयार चार्ट को चित्र के रूप में डाउनलोड करें या इसे अपनी वेबसाइट पर एम्बेड करें।

Tips for Better Charts:

  • कई डेटा श्रृंखलाओं के लिए विपरीत रंगों का उपयोग करें
  • सौम्य दृश्य के लिए मोनोटोन वक्र पर विचार करें
  • विशिष्ट डेटा बिंदुओं को उजागर करने के लिए डॉट जोड़ें
  • महत्वपूर्ण डेटा को अस्पष्ट करने से बचने के लिए अपनी किंवदंती को स्थित करें

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

एरिया चार्ट लाइन चार्ट से कैसे भिन्न है?

जहां लाइन चार्ट केवल डेटा बिंदुओं को जोड़ने वाली रेखा दिखाते हैं, एरिया चार्ट रेखा और एक्स-ऐक्सिस के बीच के क्षेत्र को भरते हैं, डेटा की मात्रा या परिमाण को जोर देते हैं।

मुझे स्टैक्ड बनाम ग्रुप्ड एरिया चार्ट कब उपयोग करना चाहिए?

समय के साथ यह दिखाने के लिए कि भाग कैसे एक संपूर्ण में योगदान करते हैं, स्टैक्ड एरिया चार्ट का उपयोग करें। जब आप कई स्वतंत्र डेटा श्रृंखलाओं की तुलना करना चाहते हैं तो ग्रुप्ड एरिया चार्ट का उपयोग करें।

क्या मैं एरिया चार्ट को अन्य चार्ट प्रकारों के साथ जोड़ सकता हूँ?

हाँ, एरिया चार्ट को लाइन चार्ट या बार चार्ट के साथ जोड़ा जा सकता है ताकि आपके डेटा के विभिन्न पहलुओं को उजागर किया जा सके।

मुझे कितनी डेटा श्रृंखलाएं शामिल करनी चाहिए?

स्पष्टता के लिए, एरिया चार्ट को 3-5 डेटा श्रृंखलाओं तक सीमित करना सबसे अच्छा है। अधिक होने पर चार्ट का व्याख्या करना मुश्किल हो सकता है।