“Charted” أداة تحول البيانات إلى رسوم بيانية بطريقة أوتوماتيكية

من منا لا يريد أن تقوم بياناته بتصميم نفسها بنفسها؟ أن يدخل البيانات تخرج له تصميمًا. يبدو أن المسألة ليست بعيدة المنال، إذ قام فريق Product Science في Medium بابتكار أداة أطلقوا عليها اسم Charted تقوم بابتكار تصميمات بيانية بطريقة أوتوماتيكية إذا توافر رابط يوصل إلى ملف البيانات المراد عمل تصميم لها.

هكذا هي الفكرة ببساطة، أن توفر رابطًا يمكن من خلاله الوصول إلى ملف البيانات المراد تحويلها إلى تصميم، وسيقوم Charted بإعادة البيانات إليك في شكل تصميم يمكن مشاركته، وقد تم إنشاء Charted استنادًا إلى بعض المعايير:

١- لا يحفظ Charted أي بيانات.

٢- التصميمات التي يتم تنفيذها عبر Charted تأتي من خلال ما يوجد داخل الرابط فقط.

٣- لا يقوم Charted بمعالجة البيانات.

٤- يعرض Charted ما يستقبله فقط، أي أن أي حسابات أو تعديلات ضرورية يجب أن تكون منعكسة في البيانات.

٥- ترتكز طريقة عمل Charted على الانتقال من البيانات إلى التصميم عبر أقل قرارات ممكنة.

 

كيف يعمل Charted

توفير البيانات هي أول خطوة، وتتم عن طريق نسخ الرابط الذي يوصل إلى ملف البيانات في المستطيل الموجود على الصفحة الرئيسية ثم الضغط على GO، ويجب أن يكون ملف البيانات واحدًا من:

١- ملف CSV.

٢- ملف TSV.

٣- ملف TSV.

٤- ملف Google Spreadsheets بروابط يمكن مشاركتها.

٥- رابط Dropbox يوصل إلى ملفات تنتمي إلى أحد الخيارات السابقة.

عند اختيار شكل التصميم، يمكن التبديل بين خياري الرسم البياني الخطي ومخطط الأعمدة المتراكبة من خلال العلامة الظاهرة في الركن الأيمن أسفل الصفحة، ويمكن أيضًا اختيار الكيفية التي تظهر بها القيم الرقمية من نفس المكان مثلما يظهر في الشكل التالي.

 

 

من أجل تغيير عنوان المخطط وعناوين المحاور والملاحظات، يمكنك الضغط على كل منهم والبدء في التعديل، وكذلك إضافة ملاحظة جديدة بالضغط على add a note الموجودة تحت العنوان.

يسمح Charted بأن يكون لون الخلفية أبيض أو أسود.

كذلك، فإن الأداة توفر رابطًا يمكن تضمينه ومشاركته بسهولة كما يظهر في الشكل التالي.

من المميزات التي يتيحها Charted هي إمكانية نقل أي سلسلة بيانات لتشكل مخططها المنفصل الخاص بها، وذلك من خلال الوقوف على أي مفردة منتمية إلى السلسلة والضغط على زر التحريك الذي يظهر في الشكل التالي.

 

لمزيد من التفاصيل بخصوص Charted، قم بزيارة Github repo أو جرب بنفسك من هنا.

الصورة المرفقة من التدوينة الأصلية المنشورة على https://medium.com/