.

Сделать репост в соц сети!

понедельник, 30 сентября 2019 г.

Диаграммы Sankey


Диаграммы Sankey
А Sankey Diagram- это метод визуализации, который позволяет отображать потоки. Несколько объектов (nodes) представлены прямоугольниками или текстом. Их ссылки представлены стрелками или дугами, ширина которых пропорциональна важности потока.
Входные данные должны быть вложенным списком, в котором указываются nodes и данные links сети. Данные такого типа могут храниться в нескольких форматах (у меня они качаются с эксель)
Например, у нас имеется опрос по удовлетворенности персонала, где необходимо визуализировать ответы работников, одновременно на несколько вопросов, либо проверить ответ, например, контрольным вопросом.

Я использовала Sankey для следующего: (все данные придуманы, никакого совпадения с действительностью нет))):
Респондентам были заданы 3 вопроса:
1.     Насколько в данный момент социальные проекты Компании необходимы Вашему городу?
2.     Как часто Вы участвовали в социальных проектах, организованных структурным подразделением за прошедший год?
3.     Оцените, пожалуйста, отношение жителей Вашего города к социальным проектам Компании (от 1 до 3, где 1 – не значимо, 3 – значимо)
Выводы:
«Интересные» моменты: Из респондентов, ответивших что социальные проекты нужны городу - либо вообще не участвовали в них, либо участвовали, но редко. К тому же эти же люди считают, что отношение жителей к социальным проектам – не значимо.
Те, кто участвуют в социальных проектах часто и очень часто оценивают значимость этих проектов для города очень значимо.
Таким образов используя Sankey визуализацию можно оценивать ответы респондентов на несколько вопросов, и делать более емкие выводы.
А вот код:
library(networkD3)
df_nodes <- import("C:\\Users\\Admin\\Desktop\\sankeyplot.xlsx")
df_links <- import("C:\\Users\\Admin\\Desktop\\sankeyplot.xlsx", sheet = 2)
a <- sankeyNetwork(Links = df_links, Nodes = df_nodes, Source = "source",
                   Target = "target", Value = "value", NodeID = "name",
                fontSize = 10, nodeWidth = 15)
a

Комментариев нет:

Отправить комментарий