🧠دليل شامل لشرح Line and Stacked Column Chart في تحليل البيانات – خطوة بخطوة للمبتدئين والمتوسطين

 

🧠دليل شامل لشرح Line and Stacked Column Chart في تحليل البيانات – خطوة بخطوة للمبتدئين والمتوسطين

المقدمة

في عالم تحليل البيانات، لا يكفي عرض الأرقام فقط، بل يجب تقديمها بطريقة بصرية تساعد على اتخاذ القرار. من هنا تأتي قوة المخططات المركبة مثل Line and Stacked Column Chart، التي تجمع بين الرسم الخطي والرسم العمودي المكدّس في مخطط واحد، لتوضيح المقارنات بين القيم الإجمالية والنسب أو الاتجاهات الزمنية.

في هذا المقال، سنشرح لك كيف تستخدم هذا النوع من المخططات في أدوات تحليل البيانات مثل Excel وPower BI وPython، مع أمثلة عملية، حالات استخدام، وأخطاء شائعة يجب تجنبها.

🔍 ما هو Line and Stacked Column Chart؟

هو نوع من المخططات المركبة يجمع بين:

• المخطط العمودي المكدّس (Stacked Column): لعرض القيم الإجمالية وتوزيعها حسب الفئات.

• المخطط الخطي (Line): لعرض الاتجاهات أو النسب المئوية أو مؤشرات الأداء.

متى نستخدمه؟

• عند مقارنة قيمة إجمالية (مثل المبيعات) مع نسبة أو مؤشر (مثل نسبة الربح).

• عند تحليل بيانات زمنية مثل الأداء الشهري أو السنوي.

• عند عرض توزيع الفئات مع تتبع اتجاه عام.

📊 إنشاء Line and Stacked Column Chart في Excel – خطوة بخطوة

الخطوة 1: تجهيز البيانات

مثال:

الشهر	المنتج A	المنتج B	نسبة الربح
يناير	5000	3000	20%
فبراير	6000	4000	25%
مارس	7000	5000	22%

الخطوة 2: إدراج المخطط

1. حدد البيانات.

2. من قائمة Insert → Combo Chart → Custom Combo Chart.

3. اختر:

   • Stacked Column للمنتجات.

   • Line لنسبة الربح.

الخطوة 3: تخصيص التصميم

• أضف عنوان واضح.

• فعّل المحور الثانوي (Secondary Axis) لنسبة الربح.

• غيّر الألوان لتوضيح الفرق بين الأعمدة والخط.

📈 إنشاء Line and Stacked Column Chart في Power BI – خطوة بخطوة

الخطوة 1: استيراد البيانات

من Get Data اختر Excel أو CSV.

الخطوة 2: اختيار Visual

من لوحة Visualizations اختر: Line and Stacked Column Chart

الخطوة 3: توزيع الحقول

• X-axis: الشهر

• Column values: المنتج A وB

• Line values: نسبة الربح

• Legend: اسم المنتج

الخطوة 4: تخصيص التصميم

• تفعيل المحور الثانوي

• تغيير الألوان

• إضافة Tooltips

• التحكم في حجم النص والعنوان

✅ ميزة Power BI

يوفر تفاعل مباشر مع المخطط، مثل تمرير الماوس لرؤية التفاصيل، أو تصفية البيانات ديناميكيًا.

🐍 إنشاء Line and Stacked Column Chart باستخدام Python – خطوة بخطوة

المكتبات المستخدمة

python

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

البيانات

python

data = {
    'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar'],
    'Product_A': [5000, 6000, 7000],
    'Product_B': [3000, 4000, 5000],
    'Profit_Percent': [20, 25, 22]
}
df = pd.DataFrame(data)

الرسم

python

fig, ax1 = plt.subplots()

# رسم الأعمدة المكدّسة
ax1.bar(df['Month'], df['Product_A'], label='Product A')
ax1.bar(df['Month'], df['Product_B'], bottom=df['Product_A'], label='Product B')
ax1.set_ylabel('Sales')

# رسم الخط
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(df['Month'], df['Profit_Percent'], color='red', marker='o', label='Profit %')
ax2.set_ylabel('Profit %')

# العنوان والأسطورة
plt.title('Sales vs Profit %')
fig.legend(loc='upper left')
plt.show()

🧩 حالات استخدام واقعية

الحالة	العمود المكدّس	الخط
تحليل المبيعات	المنتجات حسب الفئة	نسبة الربح
التسويق	مصادر الزيارات	معدل التحويل
التعليم	عدد الطلاب حسب القسم	نسبة النجاح
المالية	المصروفات حسب القسم	نسبة التوفير

❌ أخطاء شائعة يجب تجنبها

• استخدام محور واحد لجميع القيم (يجب فصل النسب عن القيم).

• عدم توضيح الأسطورة (Legend).

• اختيار ألوان متشابهة بين الأعمدة والخط.

• عرض بيانات كثيرة جدًا في مخطط واحد.

• تجاهل المحور الثانوي مما يسبب تشويش بصري.

🎨 أفضل الممارسات لتصميم احترافي

• استخدم ألوان متباينة بين الأعمدة والخط.

• أضف عنوان واضح يشرح الهدف من المخطط.

• فعّل Tooltips لعرض التفاصيل عند التفاعل.

• استخدم المحور الثانوي للنسب أو المؤشرات.

• لا تدمج أكثر من نوعين من البيانات في مخطط واحد.

🧠 مقارنة بين Line and Stacked Column Chart و Combo Chart

العنصر	Line & Stacked Column	Combo Chart
عدد المحاور	2	1 أو 2
نوع البيانات	قيم + نسب	أي نوعين
الوضوح البصري	عالي	متوسط
الاستخدام	تحليل الأداء	المقارنات العامة

🏁 الخاتمة

مخطط Line and Stacked Column هو أداة قوية لعرض البيانات بطريقة مركبة تجمع بين التوزيع والاتجاه. سواء كنت تستخدم Excel أو Power BI أو Python، فإن هذا النوع من المخططات يساعدك على تقديم تقارير تحليلية احترافية تدعم اتخاذ القرار.

باتباع الخطوات والنصائح التي قدمناها، ستتمكن من إنشاء مخططات جذابة، دقيقة، ومناسبة لمختلف حالات الاستخدام في تحليل البيانات.