Plotly

عند استخدام الدالة ggplotly() لتحويل رسومات ggplot2 إلى رسومات تفاعلية باستخدام Plotly في بيئة Shiny، يظهر شريط الخيارات (option bar) افتراضيًا عندما يتم تمرير المؤشر فوق الرسم البياني. ومع ذلك، يمكنك بسهولة إزالة هذا الشريط باستخدام بعض الخيارات المتاحة.

يمكنك استخدام الدالة config() في Plotly لتخصيص تكوين الرسم البياني، وبالتالي إخفاء شريط الخيارات. هناك خياران تقريبًا يمكن استخدامهما لهذا الغرض:

1. displayModeBar = FALSE: يعطل شريط الخيارات تمامًا.
2. displayModeBar = 'hover': يعرض شريط الخيارات فقط عند تمرير المؤشر فوق الرسم البياني.

لإزالة شريط الخيارات تمامًا، يمكنك استخدام الخيار displayModeBar = FALSE. على سبيل المثال:

RCopy code
ggplotly(p) %>% config(displayModeBar = FALSE)

أما إذا كنت ترغب في عرض شريط الخيارات فقط عندما يتم تمرير المؤشر فوق الرسم البياني، فيمكنك استخدام الخيار displayModeBar = 'hover'. على سبيل المثال:

RCopy code
ggplotly(p) %>% config(displayModeBar = 'hover')

باستخدام أي من هذين الخيارين، يمكنك التحكم في ظهور شريط الخيارات بشكل كامل أو جزئي حسب احتياجات التطبيق الخاص بك في بيئة Shiny.

بالتأكيد! هيا نستكمل المقال.

عند استخدام الدالة ggplotly() لتحويل رسومات ggplot2 إلى رسومات تفاعلية باستخدام Plotly في بيئة Shiny، يظهر شريط الخيارات (option bar) افتراضيًا عندما يتم تمرير المؤشر فوق الرسم البياني. ومع ذلك، يمكنك بسهولة إزالة هذا الشريط باستخدام بعض الخيارات المتاحة.

استخدام الخيار displayModeBar = FALSE يعطل شريط الخيارات تمامًا، بينما استخدام الخيار displayModeBar = 'hover' يعرض شريط الخيارات فقط عندما يتم تمرير المؤشر فوق الرسم البياني.

بالتالي، يمكن للمطورين في بيئة Shiny تنفيذ أحد هذين الخيارين حسب الحاجة. لإزالة شريط الخيارات تمامًا، يمكن استخدام الكود التالي:

RCopy code
ggplotly(p) %>% config(displayModeBar = FALSE)

أما إذا كنت ترغب في عرض شريط الخيارات فقط عندما يتم تمرير المؤشر فوق الرسم البياني، يمكن استخدام الكود التالي:

RCopy code
ggplotly(p) %>% config(displayModeBar = 'hover')

باستخدام أي من هذين الخيارين، يمكن للمطورين في بيئة Shiny التحكم في ظهور شريط الخيارات بشكل كامل أو جزئي حسب احتياجات التطبيق الخاصة بهم. هذا يتيح لهم توفير تجربة مستخدم مخصصة وأكثر تفاعلية للمستخدمين الذين يتفاعلون مع الرسوم البيانية المُنشأة باستخدام ggplot2 و Plotly في Shiny.

عند استخدام مكتبة Plotly في R لعرض رسوم بيانية متعددة في تخطيط فرعي (subplot)، قد تواجه بعض التحديات في تحكم عرض وإخفاء الأساطير (legends) لكل من الرسوم البيانية. عندما تستخدم الدالة subplot() لعرض الرسوم البيانية، قد تكون مشكلتك تتعلق بكيفية التحكم في عرض الأساطير. دعني أشرح لك كيف يمكنك تحقيق ذلك.

أولاً، يمكنك تحديد عرض الأسطورة لكل رسم بياني على حدة باستخدام محدد showlegend في كل مؤامرة بيانية. ثم يمكنك استخدام دالة subplot() لعرض الرسوم البيانية في تخطيط فرعي. دعنا نقوم بذلك بالتفصيل:

في البداية، قم بإنشاء كل رسم بياني بشكل فردي وقم بتحديد ما إذا كان يجب عرض الأسطورة أم لا. يمكنك فعل ذلك عن طريق تعيين قيمة showlegend إما TRUE أو FALSE في الدالة layout() لكل من p1 و p2.

RCopy code
require(plotly)

# تحديد مؤامرة بيانية للرسم البياني الأول مع عرض الأسطورة
p1 <- plot_ly(data = iris, x = ~Sepal.Length, y = ~Sepal.Width, split = ~Species) %>%
  layout(showlegend = FALSE)

# تحديد مؤامرة بيانية للرسم البياني الثاني مع إظهار الأسطورة
p2 <- plot_ly(data = iris, x = ~Sepal.Length, y = ~Sepal.Width, split = ~Species) %>%
  layout(showlegend = TRUE)

ثم، بعد ذلك، يمكنك استخدام دالة subplot() لعرض الرسوم البيانية في تخطيط فرعي. في هذا المرحلة، يمكنك تحديد أي من الرسوم البيانية يجب أن يظهر مع الأسطورة وأي منها يجب أن يظهر بدونها.

RCopy code
# عرض الرسوم البيانية في تخطيط فرعي مع تحديد عرض الأسطورة
subplot(p1, p2)

أو إذا كنت تفضل عرض الرسوم البيانية بترتيب مختلف:

RCopy code
# عرض الرسوم البيانية في تخطيط فرعي آخر مع تحديد عرض الأسطورة
subplot(p2, p1)

باستخدام هذه الطريقة، يمكنك تحديد عرض الأسطورة لكل رسم بياني بشكل منفصل في البداية، ثم عرضهما في تخطيط فرعي بحسب تفضيلاتك. ستلاحظ أنه الآن يمكنك التحكم في عرض الأسطورة لكل رسم بياني بشكل مستقل دون تأثير من الرسم البياني الآخر.

بالطبع، دعنا نستكمل المقال.

بعد أن قمت بتطبيق الخطوات السابقة، يمكنك الآن الاستفادة من التحكم الكامل في عرض الأساطير في رسومك البيانية في Plotly. ومن الجدير بالذكر أن هذا النهج يوفر لك المرونة لتخصيص عرض الأسطورة وفقًا لاحتياجات الرسوم البيانية الخاصة بك.

علاوة على ذلك، يمكنك استكشاف المزيد من الميزات والتخصيصات المتاحة في مكتبة Plotly لتحسين جودة ومظهر رسومك البيانية. فمثلاً، يمكنك تعديل ألوان الرسوم البيانية، وتخصيص تسميات المحاور، وتضمين عناصر توضيح إضافية، والمزيد.

وفي النهاية، من المهم أن تكون حريصًا على توثيق وتوضيح العمليات والتغييرات التي تقوم بها على رسومك البيانية. ذلك يساعد في فهم أسلوب عملك ويسهل على الآخرين فهم البيانات التي تُعرض.

ومن خلال استخدام Plotly في R، يمكنك الاستفادة من مزيج فعّال بين السهولة في الاستخدام والتخصيص الشامل، مما يتيح لك إنشاء رسوم بيانية جذابة ومعبرة بشكل متقن.

باستخدام هذه الإرشادات، يمكنك الآن تحقيق هدفك في عرض رسوم بيانية متعددة في Plotly في R مع التحكم الكامل في عرض الأساطير. استمتع بإنشاء رسوم بيانية ممتازة وفعّالة لتوضيح بياناتك بطريقة أكثر إيضاحًا وفاعلية.

في بيئة برمجة R ومكتبة Plotly، تحديد موضع وترتيب عناصر الوسيلة التوضيحية (الليجند) بشكل أفقي ومركزي أسفل الرسم البياني يعتبر تحدٍ تقني يمكن حله باستخدام بعض التقنيات المناسبة. تعتمد الطريقة المثلى لتحقيق هذا الهدف على ضبط خصائص الرسم البياني وخاصة خصائص الوسيلة التوضيحية وتخطيطها بشكل مناسب.

أولاً، يمكن تحديد موقع الوسيلة التوضيحية باستخدام الخاصية “x” و”y” في الدالة layout() لتحديد الإحداثيات النسبية لمركز الوسيلة التوضيحية. على سبيل المثال، يمكن استخدام القيمة 0.5 لكلتا الإحداثيات لتحديد الموضع المركزي أسفل الرسم البياني.

ثانياً، لجعل عناصر الوسيلة التوضيحية تظهر بشكل أفقي، يمكن استخدام خاصية traceorder في تعريف بيانات الرسم البياني، حيث يمكن تعيين قيمة “normal” لهذه الخاصية لضمان ظهور العناصر بالترتيب الطبيعي لها.

فيما يلي مثال لاستخدام هذه الخصائص في رمز R:

RCopy code
library(plotly)

plot_ly(data = iris, x = ~Sepal.Length, y = ~Petal.Length, type = "scatter", mode = "markers", color = ~Species) %>%
  layout(legend = list(x = 0.5, y = -0.1), # تحديد الموقع المركزي أسفل الرسم البياني
         legend = list(orientation = "h"), # تحديد توجيه أفقي لعناصر الوسيلة التوضيحية
         margin = list(l = 50, r = 50, b = 100, t = 50)) # تعيين هوامش لضبط تخطيط الرسم البياني

من خلال استخدام هذا الرمز، يمكنك تحقيق الهدف المطلوب بنجاح، حيث ستكون عناصر الوسيلة التوضيحية مركزة ومُرتبة أفقياً أسفل الرسم البياني، دون أن يتأثر موقعها بأبعاد نافذة الرسم البياني.

في مجال تصميم الرسوم البيانية وتحليل البيانات، تعد مكتبة Plotly في لغة البرمجة R واحدة من الأدوات الرائدة التي تتيح إمكانية إنشاء رسوم بيانية ديناميكية وجذابة بسهولة. ومن بين التعديلات التي يمكن تطبيقها على الرسوم البيانية هي تغيير موقع وترتيب عناصر الوسيلة التوضيحية (الليجند) بشكل يلبي متطلبات تصميم الرسم البياني.

عند العمل مع Plotly في R، يمكن تحديد موضع الوسيلة التوضيحية باستخدام الخصائص المناسبة في دالة layout(). بالتحديد، يمكن استخدام القيمة 0.5 لكل من الإحداثيات “x” و”y” لتحديد الموضع المركزي أسفل الرسم البياني. على سبيل المثال:

RCopy code
layout(legend = list(x = 0.5, y = -0.1))

ومن ثم، لجعل عناصر الوسيلة التوضيحية تظهر بشكل أفقي، يمكن استخدام خاصية traceorder في تعريف بيانات الرسم البياني وتعيينها بقيمة “normal”. هذا يضمن ظهور العناصر بالترتيب الطبيعي لها، أي بالشكل الذي تم إدراجها في البيانات.

RCopy code
layout(legend = list(orientation = "h"))

باستخدام هذه الخصائص، يمكن للمستخدم الحصول على وسيلة توضيحية مركزة ومُرتبة أفقياً أسفل الرسم البياني، دون أن يتأثر موقعها بأبعاد نافذة الرسم البياني.

تحقيق هذه التعديلات يمكن أن يُعزز من قابلية فهم الرسم البياني وجاذبيته، حيث يتيح للمستخدم عرض المعلومات بشكل أكثر تنظيماً وبطريقة تتلاءم مع متطلبات التصميم والتحليل.

بهذه الطريقة، يمكن لمستخدمي Plotly في R الاستفادة القصوى من قدرات الرسوم البيانية وتخصيصها بشكل يلبي احتياجاتهم ويعزز فاعلية تواصل البيانات.

بالتأكيد، يمكنك استخدام مكتبة Plotly في Python لإنشاء الرسوم البيانية دون الحاجة إلى حساب Plotly على الإنترنت. مكتبة Plotly.py تمكنك من إنشاء الرسوم البيانية بسهولة وفاعلية دون الحاجة إلى ربطها بحساب Plotly على الويب. يمكنك استخدامها في مشاريعك المحلية أو على سطح المكتب دون الحاجة إلى الاتصال بالإنترنت أو إنشاء حساب على Plotly. توفر Plotly.py وظائف قوية لإنشاء العديد من أنواع الرسوم البيانية مثل الخطية، الشريطية، الدائرية، وغيرها، مما يجعلها أداة قوية لتصور البيانات في Python.

بالتأكيد، إليك بعض المعلومات الإضافية حول استخدام مكتبة Plotly في Python بدون حساب Plotly على الإنترنت:

1. المزايا: توفر مكتبة Plotly.py العديد من المزايا القوية لإنشاء الرسوم البيانية بشكل بسيط وسهل، مثل دعم العديد من أنواع الرسوم البيانية المختلفة، وإمكانية تخصيص الرسوم بشكل كامل، ودعم تفاعلي لتفاعل المستخدم مع الرسوم.

2. الاستخدام المحلي: يمكنك استخدام مكتبة Plotly.py في بيئة Python محلية على جهازك دون الحاجة إلى اتصال بالإنترنت. يمكنك توليد الرسوم البيانية وحفظها محلياً كملفات صور أو ملفات HTML تفاعلية.

3. الرسوم البيانية الديناميكية: بالإضافة إلى الرسوم البيانية الثابتة، يمكنك أيضًا إنشاء رسوم بيانية ديناميكية تتفاعل مع البيانات المتغيرة، مما يتيح لك عرض تحديثات البيانات في الوقت الفعلي.

4. الدعم الواسع: تتوفر وثائق مفصلة ومثالية لمكتبة Plotly.py، مما يسهل عليك البدء في استخدامها وتعلم كيفية استخدام ميزاتها المتقدمة.

باستخدام مكتبة Plotly.py، يمكنك بسهولة إضافة الرسوم البيانية إلى تطبيقاتك ومشاريعك الخاصة بدون الحاجة إلى حساب Plotly على الإنترنت، مما يوفر لك مرونة كبيرة في تصور البيانات وعرضها بطريقة بصرية ومفهومة.

في عالم البرمجة باستخدام لغة Python، تحليل السلاسل الزمنية يشكل جزءًا حيويًا من عملية استخراج الأنماط والتوجيهات من البيانات الزمنية. يتيح لنا استخدام بايثون في هذا السياق تحقيق تحليل متقدم للسلاسل الزمنية، سواء كانت ذلك لتوقع الاتجاهات المستقبلية، فحص التقلبات، أو فهم السلوك الزمني للبيانات.

في بداية الأمر، يعتمد التحليل الزمني على مجموعة من المكتبات البارزة في عالم Python، مثل pandas وnumpy لإدارة البيانات بشكل فعّال وفعالية، وmatplotlib وseaborn لرسم الرسوم البيانية بشكل مرئي وجذاب. هذه المكتبات تعزز تجربة التحليل وتمكين المبرمجين من استكشاف البيانات بطريقة تفاعلية.

يمكن أن يكون تحليل السلاسل الزمنية شاملاً للعديد من المفاهيم، منها:

1. استيراد البيانات:
   يتضمن ذلك قراءة البيانات الزمنية من المصادر المختلفة، مثل ملفات CSV أو قواعد البيانات، باستخدام مكتبة pandas.

   pythonCopy code
   import pandas as pd
   
   # قراءة بيانات السلسلة الزمنية
   time_series_data = pd.read_csv('ملف_البيانات.csv', parse_dates=True, index_col='تاريخ')
   

2. استكشاف البيانات:
   قم بفحص البيانات لفهم هيكلها وخصائصها الزمنية باستخدام الأساليب المتاحة في pandas.

   pythonCopy code
   # عرض نظرة عامة على البيانات
   print(time_series_data.head())
   

3. رسم الرسوم البيانية:
   استخدم matplotlib وseaborn لتمثيل البيانات بشكل بصري، مما يساعد في فهم الاتجاهات والتقلبات.

   pythonCopy code
   import matplotlib.pyplot as plt
   import seaborn as sns
   
   # رسم السلسلة الزمنية
   sns.lineplot(x=time_series_data.index, y='القيمة', data=time_series_data)
   plt.title('تحليل السلسلة الزمنية')
   plt.show()
   

4. تقسيم البيانات:
   قم بتقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار لتدريب النماذج واختبارها.

   pythonCopy code
   # تقسيم البيانات
   train_size = int(len(time_series_data) * 0.8)
   train_data, test_data = time_series_data[:train_size], time_series_data[train_size:]
   

5. بناء نماذج التوقع:
   استخدم مكتبات مثل scikit-learn أو TensorFlow لبناء نماذج التوقع باستخدام الخوارزميات المناسبة.

   pythonCopy code
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   
   # بناء نموذج التوقع
   model = LinearRegression()
   model.fit(train_data[['المتغيرات المستقلة']], train_data['القيمة'])
   

6. تقييم النموذج:
   قيم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل MSE (Mean Squared Error) أو MAE (Mean Absolute Error).

   pythonCopy code
   from sklearn.metrics import mean_squared_error
   
   # تقييم أداء النموذج
   predictions = model.predict(test_data[['المتغيرات المستقلة']])
   mse = mean_squared_error(test_data['القيمة'], predictions)
   

تعد هذه الخطوات العامة نقطة انطلاق فقط، حيث يمكن تخصيص التحليل وفقًا لطبيعة البيانات والأهداف المحددة. يجدر بك استكشاف المزيد من الخيارات المتقدمة، مثل تنقيح البيانات، وتحسين النماذج، وتطبيق تقنيات التنبؤ المتقدمة لتحقيق أقصى استفادة من تحليل السلاسل الزمنية باستخدام Python.

بالطبع، دعنا نستكشف بعض المعلومات الإضافية لتعزيز فهمنا حول تحليل السلاسل الزمنية باستخدام Python.

7. تنقيح البيانات:
   قد تتطلب البيانات الزمنية تنقيحًا لتحسين جودتها وجعلها أكثر صلة. يشمل ذلك التعامل مع القيم المفقودة أو التكرارات، وتحويل التواريخ إلى تنسيقات قابلة للتحليل، وتحديد الفواصل الزمنية المناسبة.

   pythonCopy code
   # التعامل مع القيم المفقودة
   time_series_data = time_series_data.dropna()
   
   # تحويل تنسيق التواريخ
   time_series_data.index = pd.to_datetime(time_series_data.index)
   

8. تقنيات التنبؤ المتقدمة:
   بمجرد أن يتم فحص البيانات وتقسيمها، يمكن استكشاف تقنيات التنبؤ المتقدمة، مثل الشبكات العصبية الريcurrent Neural Networks (RNNs) أو Long Short-Term Memory (LSTM)، للتعامل مع الأنماط الزمنية المعقدة.

   pythonCopy code
   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
   
   # إعداد البيانات لشبكة LSTM
   # ...
   
   # بناء نموذج LSTM
   model = Sequential()
   model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features)))
   model.add(Dense(1))
   model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
   

9. تحسين الأداء باستخدام Feature Engineering:
   قد تستفيد تقنيات Feature Engineering من تحسين أداء النماذج. يمكن تضمين متغيرات فرعية أو إضافة مؤشرات زمنية لتعزيز قدرة النموذج على التنبؤ.

   pythonCopy code
   # إضافة متغيرات فرعية
   time_series_data['متغير فرعي'] = time_series_data['القيمة'].diff()
   
   # إضافة مؤشرات زمنية
   time_series_data['الشهر'] = time_series_data.index.month
   

10. التصور الإحصائي:
    يمكن استخدام تقنيات الإحصاء مثل ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) للتعامل مع السلاسل الزمنية. يمكن تحقيق ذلك باستخدام مكتبات مثل statsmodels.

    pythonCopy code
    from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
    
    # بناء نموذج ARIMA
    model = ARIMA(time_series_data['القيمة'], order=(p, d, q))
    results = model.fit()
    

11. استخدام مكتبات التصور التفاعلي:
    بالإضافة إلى matplotlib وseaborn، يمكن استخدام Plotly لإنشاء رسوم بيانية تفاعلية تسهل التفاعل مع البيانات.

    pythonCopy code
    import plotly.express as px
    
    # رسم السلسلة الزمنية بشكل تفاعلي
    fig = px.line(time_series_data, x=time_series_data.index, y='القيمة', title='تحليل السلسلة الزمنية')
    fig.show()
    

هذه النقاط تعكس الجانب الشامل لتحليل السلاسل الزمنية باستخدام Python. يجب أن يكون النهج شاملاً ويعتمد على فهم عميق للبيانات والأهداف المستهدفة. يمكن للمبرمج أيضاً استكشاف المزيد من المصادر والمقالات لتعزيز فهمه وتوسيع مهاراته في هذا المجال المهم من علم البيانات وتحليل البيانات الزمنية.

في عالم التكنولوجيا الحديثة، تعتبر عرض البيانات بصورة بصرية أمرًا حاسمًا لفهم المعلومات واتخاذ القرارات الذكية. يتيح لنا تصور البيانات بشكل جمالي وفعّال تحليل النماذج واستخلاص الأفكار الرئيسية. في هذا السياق، يوفر عدد من الأدوات المجانية لعرض البيانات رسوميًا تجارب مذهلة وفعّالة. دعنا نستكشف معًا تلك الأدوات المثيرة التي تتيح للمستخدمين تحويل البيانات إلى قصص بصرية غنية بالمعان.

1. Tableau Public:
   يُعَدُّ Tableau Public واحدًا من أقوى أدوات تصوير البيانات التفاعلية، حيث يتيح للمستخدمين إنشاء رسوم بيانية مذهلة وتفاعلية بسهولة. بالإضافة إلى ذلك، يُتيح Tableau Public للمستخدمين مشاركة إبداعاتهم بسهولة مع الجمهور.

2. Google Data Studio:
   تقدم Google Data Studio أداة ممتازة لإنشاء تقارير بصرية ولوحات معلومات تفاعلية. يمكن دمج مصادر متعددة للبيانات وتخصيص التقارير بشكل كامل وفقًا لاحتياجات المستخدم.

3. Power BI:
   تقدم Microsoft Power BI تجربة رائعة لتصور البيانات بشكل دقيق. يمكن للمستخدمين استخدام مجموعة واسعة من المصادر لإنشاء تقارير ملهمة ومعلومات غنية.

4. Infogram:
   يُعَدُّ Infogram أداة سهلة الاستخدام لإنشاء رسوم بيانية ومخططات جذابة. يمكن للمستخدمين تحويل البيانات المملة إلى قصص بصرية ملهمة بسرعة وسهولة.

5. ChartGo:
   إذا كنت تبحث عن أداة بسيطة وسريعة لإنشاء مخططات بيانية، فإن ChartGo توفر واجهة سهلة الاستخدام تسمح بإنشاء رسوم بيانية بشكل فوري.

6. RAWGraphs:
   يُعَدُّ RAWGraphs أداة فريدة تمكن المستخدمين من إنشاء رسوم بيانية متقدمة وجميلة بطريقة بسيطة. يدعم RAWGraphs تحميل البيانات من مصادر متعددة لإنشاء تصورات فريدة.

7. Plotly:
   توفر Plotly منصة مفتوحة المصدر تمكن المستخدمين من إنشاء رسوم بيانية تفاعلية ومبتكرة. يتيح Plotly أيضًا للمستخدمين تخصيص تصوراتهم ومشاركتها بسهولة.

8. D3.js:
   يُعَدُّ D3.js إطار عمل JavaScript القوي الذي يتيح للمستخدمين إنشاء رسوم بيانية ديناميكية ومعقدة. يستخدم D3.js HTML وSVG لعرض البيانات بشكل بصري رائع.

9. Google Charts:
   توفر Google Charts مجموعة مناسبة من الأدوات لإنشاء رسوم بيانية بسيطة وفعّالة. يُمكن تخصيص الرسوم بيانية بسهولة وتضمينها في صفحات الويب.

بهذه الأدوات، يمكن للمستخدمين تحويل البيانات إلى قصص بصرية ملهمة، سواء كانوا يسعون لتحليل البيانات التجارية أو توضيح الاتجاهات العلمية. إن استخدام هذه الأدوات يعزز فهمنا للبيانات ويمكننا من اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.

بالطبع، دعونا نستمر في استكشاف عالم تصوير البيانات ونضيف المزيد من المعلومات حول بعض الأدوات المجانية الأخرى التي تتيح للمستخدمين تحليل وتصوير بياناتهم بشكل مبدع:

10. CARTO:
    تُعَدُّ CARTO منصة متقدمة لتحليل البيانات المكانية. تسمح للمستخدمين بإنشاء خرائط تفاعلية وتصورات مكانية ديناميكية. يمكن ربط مصادر البيانات المتعددة بسهولة مع CARTO للحصول على تحليلات فائقة الجودة.

11. Datawrapper:
    تُعَدُّ Datawrapper أداة رائعة لإنشاء رسوم بيانية بسيطة وفعّالة. يمكن للمستخدمين استخدام هذه الأداة لإنشاء مخططات خطية ومخططات دائرية بشكل سهل، مع إمكانية تخصيص وتضمينها في التقارير.

12. Visualize Free:
    تُعَدُّ Visualize Free أداة عبر الإنترنت تسمح للمستخدمين بإنشاء تصورات بيانية بسهولة. يمكن رفع ملفات البيانات مباشرةً وتخصيص الرسوم البيانية للحصول على نتائج ملهمة.

13. Piktochart:
    يُعَدُّ Piktochart أداة رائعة لإنشاء تصورات بصرية بشكل سريع. بالإضافة إلى الرسوم البيانية، يمكن للمستخدمين إنشاء تصاميم إعلانية ومخططات تفصيلية للبيانات.

14. Visme:
    توفر Visme منصة متعددة الاستخدامات تتيح للمستخدمين إنشاء تصورات بيانية وعروض تقديم وصور تفاعلية. يمكن استخدامها في سياقات مختلفة مثل التسويق والتعليم.

15. ChartBlocks:
    يوفر ChartBlocks أداة بسيطة لإنشاء رسوم بيانية جذابة. يمكن للمستخدمين استخدام مكتبة الرسوم البيانية الغنية لتحقيق تصورات ملهمة.

16. Quartz Chartbuilder:
    تُعَدُّ Quartz Chartbuilder أداة سهلة الاستخدام تمكن المستخدمين من إنشاء رسوم بيانية جذابة بسرعة. يمكن حفظ الرسوم وتضمينها بسهولة في مقالات الويب.

17. Venngage:
    يُعَدُّ Venngage أحد الأدوات الرائدة في إنشاء مخططات البيانات والرسوم البيانية بشكل جميل. يتيح للمستخدمين اختيار من بين القوالب المعدة مسبقًا لإنشاء تصورات فريدة.

بهذه الأدوات، يمكن للمستخدمين الاستمتاع بمجموعة واسعة من الخيارات لتصوير بياناتهم بشكل مبدع وجذاب. استكشاف هذه الأدوات والتعامل معها بشكل منتج يمكن أن يعزز القدرة على فهم البيانات ومشاركتها بفعالية.

في هذا المقال، تم التركيز على مجموعة من أدوات تصوير البيانات المجانية، وقد تم استخدام كلمات رئيسية تسلط الضوء على جوانب مختلفة لهذه الأدوات. إليك شرح للكلمات الرئيسية في المقال:

1. Tableau Public:

   • Tableau Public هو برنامج تصوير البيانات التفاعلي الذي يتيح للمستخدمين إنشاء ومشاركة رسوم بيانية تفاعلية بشكل سهل.

2. Google Data Studio:

   • Google Data Studio هي منصة لإنشاء تقارير بصرية ولوحات معلومات تفاعلية باستخدام مصادر بيانات متعددة.

3. Power BI:

   • Power BI هو أداة تصوير البيانات من Microsoft تتيح للمستخدمين إنشاء تقارير ديناميكية وتحليلات قوية.

4. Infogram:

   • Infogram هي أداة سهلة الاستخدام لإنشاء رسوم بيانية ومخططات جذابة.

5. ChartGo:

   • ChartGo هي أداة بسيطة لإنشاء مخططات بيانية بسرعة.

6. RAWGraphs:

   • RAWGraphs هي أداة فريدة تمكن المستخدمين من إنشاء رسوم بيانية متقدمة بطريقة بسيطة.

7. Plotly:

   • Plotly هي منصة مفتوحة المصدر لإنشاء رسوم بيانية تفاعلية ومبتكرة.

8. D3.js:

   • D3.js هو إطار عمل JavaScript الذي يسمح للمستخدمين بإنشاء رسوم بيانية ديناميكية باستخدام HTML وSVG.

9. Google Charts:

   • Google Charts تقدم مجموعة مناسبة من الأدوات لإنشاء رسوم بيانية بسيطة وفعّالة.

10. CARTO:

    • CARTO هي منصة لتحليل البيانات المكانية، تسمح بإنشاء خرائط تفاعلية وتصورات مكانية ديناميكية.

11. Datawrapper:

    • Datawrapper هي أداة لإنشاء رسوم بيانية بسيطة وفعّالة.

12. Visualize Free:

    • Visualize Free هي أداة عبر الإنترنت تسمح بإنشاء تصورات بيانية بسهولة.

13. Piktochart:

    • Piktochart هي أداة لإنشاء تصورات بصرية بشكل سريع وسهل.

14. Visme:

    • Visme هي منصة متعددة الاستخدامات لإنشاء تصورات بيانية وعروض تقديم وصور تفاعلية.

15. ChartBlocks:

    • ChartBlocks توفر أداة بسيطة لإنشاء رسوم بيانية جذابة.

16. Quartz Chartbuilder:

    • Quartz Chartbuilder هي أداة سهلة الاستخدام لإنشاء رسوم بيانية جذابة بسرعة.

17. Venngage:

    • Venngage هي أحد الأدوات الرائدة في إنشاء مخططات البيانات والرسوم البيانية بشكل جميل.

تلك هي الكلمات الرئيسية التي تم التركيز عليها في هذا المقال، وتظهر تنوع الأدوات المتاحة لتحليل وتصوير البيانات بشكل مبدع وفعّال.