Datenvisualisierung: Das Was, das Warum und das Wie!

In diesem Artikel führen wir Sie durch die Welt der Datenvisualisierung . Wir beginnen damit, zu verstehen, was Datenvisualisierung ist, und sehen uns dann den tatsächlichen Bedarf an DV-Tools und einigen der gängigen Datenvisualisierungen an, die heute in der Praxis verwendet werden. Darüber hinaus werden wir über die wesentlichen Tools sprechen, die Sie kennen müssen, wenn Sie einen Fuß in die Welt der Visualisierung von Big Data setzen.
Aber bevor wir dazu kommen, wollen wir Sie anhand eines sehr verbreiteten Beispiels dazu bringen, die Bedeutung der Datenvisualisierung zu verstehen. Schauen Sie sich die Bilder unten an:


Welche der beiden oben genannten Anordnungen erleichtert es Ihnen, alle Bücher schnell und effizient zu durchsuchen? Der zweite, nicht wahr? Das ist die Kraft der Visualisierung. Denken Sie jetzt einen Schritt weiter. In unserem Beispiel haben wir uns nur eine Handvoll Bücher angesehen. In der realen Welt hingegen ist das Problem der Visualisierung RIESIG. Es gibt derzeit so viele Daten in den Organisationen, dass es unmöglich ist, sie zu verstehen, ohne sie alle angemessen darzustellen. Genau hier kommen Data Visualization und seine Tools ins Spiel!
Inzwischen haben Sie verstanden, was genau Datenvisualisierung ist . Doch um einer formalen Definition willen, hier ist es: Datenvisualisierung ist ganz einfach der Prozess, riesige Datensätze in prägnante und eindeutige Muster und Formen (Grafiken, Diagramme, Streudiagramme und dergleichen) umzuwandeln, um sie zu erstellen leichter für die Menschen zu verstehen. Die Datenvisualisierung kann je nach Anforderung in vielen Modi durchgeführt werden. Einige davon sind – Graphen, Säulen, Venn-Diagramme, Tortendiagramme, Netzwerk-/Farbkarten, Bäume, Häufigkeitspolygone, Box-and-Whisker-Plots; Linien-, Oberflächen- und Volumenstreudiagramme und so weiter.

Datenvisualisierung: Gebot der Stunde!

Nachdem wir nun wissen, was Datenvisualisierung ist, versuchen wir zu verstehen, warum sie das „Gebot der Stunde“ ist. Wir haben verstanden, dass es Unternehmen dabei hilft, Einblicke in ihre Daten zu erhalten – jetzt sehen wir uns an, wie!

• Hilft der Organisation, Daten schnell zu absorbieren:

Ihre Big Data wirken für Ihr Unternehmen wie Kauderwelsch, wenn Sie sie nicht prägnant und verständlich präsentieren. Wie Sie wissen, sagt ein Bild mehr als tausend Worte – oder in diesem Fall eine Unmenge an Datenzeilen. Die präsentable Anzeige von Daten hilft allen Branchen Ihres Unternehmens, die Daten mit größter Leichtigkeit zu verstehen. Dadurch können sie die Daten besser aufnehmen – ohne viel Zeit dafür aufwenden zu müssen.

• Hilft Ihnen, Ihre nächsten Schritte besser zu planen:

Stellen Sie sich DV als Lösung eines Puzzles vor. Wenn Sie tausend Puzzleteile haben, ist es eine ziemliche Aufgabe, mit dem Anordnen der Teile loszulegen. Aber sobald Sie auch nur die Hälfte Ihrer Teile an Ort und Stelle haben, können Sie leicht die nächsten Schritte herausfinden. Ebenso können Sie anhand dieser visuellen Trends leicht Ihre nächsten besten Schritte ermitteln, ohne zu viel Zeit oder Energie für die Datenanalyse zu verschwenden. Sie können viel Zeit und Geld sparen, indem Sie das große Ganze betrachten, anstatt zu versuchen, tausend Puzzleteile zu betrachten.
Beginnen Sie mit Python mit Data Science

• Wecken Sie das Interesse Ihrer Zielgruppe an Ihren Daten:

Heutzutage haben die Menschen eine kürzere Aufmerksamkeitsspanne als ein Goldfisch. Vor diesem Hintergrund ist es wichtig, dass Sie Ihrem Publikum etwas präsentieren, das es schnell erfassen kann – selbst mit einem flüchtigen Blick. Das Konvertieren Ihrer Daten in Grafiken bindet Ihr Publikum ein, da es jetzt das Gefühl hat, die Situation unter Kontrolle zu haben, da es die Darstellung verstehen kann, anstatt die gesamten Datensätze zu verstehen – „Grafiken? Das klingt gut!"

• Finden Sie die Ausreißer in Ihrem Datensatz:

Dies ist wahrscheinlich der wichtigste Anwendungsfall der Datenvisualisierung . Es hilft Ihnen, eventuelle Ausreißer in Ihren Datensätzen schnell zu finden. Wenn Sie sich Gedanken machen, werden Sie feststellen, dass dies ohne angemessene Visualisierung tatsächlich eine Herausforderung ist. Ausreißer neigen dazu, die Daten in die falsche Richtung nach unten zu ziehen, daher ist es wichtig, sie zu finden und aus Ihrer Analyse zu entfernen, wenn sie die Ergebnisse verzerren. Grafiken erleichtern es immer, das Vorhandensein eines Ausreißers zu verstehen und die erforderlichen Maßnahmen dagegen zu ergreifen.

• Reagieren Sie schnell auf Ihre Erkenntnisse:

Die Visualisierung von Daten in Form von Grafiken hilft Ihnen, viel schneller Entscheidungen zu treffen. Durch die Verwendung von Datenvisualisierungen können Sie Ihre Strategien überprüfen, aktualisieren und Erfolge erzielen – all dies, ohne viel Zeit und Energie zu verschwenden. Durch die Analyse der grafischen Darstellung eines Datensatzes können Sie besser auf Ihre Ergebnisse reagieren als auf die Analyse des gesamten Datensatzes.
Explorative Datenanalyse und ihre Bedeutung für Ihr Unternehmen

Zehn Datenvisualisierungstools, die Sie beherrschen sollten

QlikView

QlikView vermarktet sich selbst als „Business Discovery Platform“. Seine Fähigkeit, Daten im Speicher zu verarbeiten, macht es zu einem perfekten Werkzeug für die schnelle und schmutzige Verarbeitung von Daten. Apropos Quellen: QlikView kann Daten aus fast jeder Quelle lesen – von CSV-Dateien bis hin zu SQL-Datenbanken. Es führt auch die Datenintegration (Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen) durch und generiert zusammengesetzte Datenquellen für eine bessere Analyse. QlikView richtet sich an Unternehmen, die tiefere Einblicke in die Daten erhalten möchten, die durch ihre Bemühungen generiert werden.

Tableau

Auch Tableau ist ein Business-Intelligence-Tool zur visuellen Analyse von Daten. Es ermöglicht Benutzern, ein sehr intuitives Dashboard zu erstellen und zu verteilen, das alle Variationen, Trends und die Dichte der Daten in Diagrammen oder Grafiken darstellt. Tableau kann Daten aus Dateien, relationalen Datenbanken und Big-Data-Quellen lesen. Sein einzigartiges Merkmal ist, dass es die Zusammenarbeit in Echtzeit ermöglicht. Es wird von akademischen Forschern, Unternehmen und vielen Regierungsorganisationen eingesetzt.

Wolfram Alpha

Sie können nicht über Zahlen, Statistiken und Visualisierungen sprechen, ohne Wolfram Alpha zu erwähnen. Es ist eine Open-Source-Statistik-Such-/Berechnungsmaschine, die auch schöne, informative und anpassbare Darstellungen in Form von Diagrammen und Grafiken erstellen kann. Wenn Sie öffentlich verfügbare Daten in Ihrer Analyse verwenden, können die generierten Diagramme sehr einfach auf Ihre Website hochgeladen werden Verwenden von Widgets.

Das Was ist was von Data Warehousing und Data Mining

MS-Excel

Bei der Suche nach bestimmten Werkzeugen vergessen wir oft die alten Haudegen. Wie können wir über Datenvisualisierung sprechen und das klassische MS-Excel nicht erwähnen? Die Chancen stehen gut, dass Sie unabhängig von Ihrem Hintergrund einige Erfahrungen mit Excel gesammelt haben. Excel hat den harten Test der Zeit bestanden und wird immer noch ausgiebig verwendet. Sie müssen sich der berühmten Spreadsheet-Visualisierung bewusst sein.
Excel kann sich als ein ziemlich mächtiges Werkzeug herausstellen – fast so mächtig wie die anderen Erwähnungen, wenn die Anforderungen nicht über die Grundlagen hinausgehen. Ein großer Nachteil von Excel besteht jedoch darin, dass eine angepasste Datenvisualisierung schwierig ist, sodass es ein schlechter Kandidat für Arbeiten mit spezifischen Anforderungen ist.

CartoDB

Alle anderen Tools in dieser Liste sprechen hauptsächlich über die Verarbeitung quantitativer Daten. Angenommen, Sie müssen diese Daten mit Karten integrieren? CartoDB ist das Werkzeug, das Sie brauchen. Es ermöglicht die nahtlose Integration von Daten in tabellarischer Form mit Karten. Um die Magie zu sehen, können Sie eine CSV-Datei mit einer Liste von Adressen in CartoDB hochladen und sie in Breiten- und Längengrade konvertieren und auf einer Karte darstellen. Der einzige Nachteil ist, dass Sie es nach 5-maliger Verwendung bezahlen müssen.
Abgesehen von den oben genannten Tools gibt es auch einige andere Tools, die eine Erwähnung verdienen:

• MatPlotLib: Es ist eine plattformübergreifende Bibliothek, die für die Datenvisualisierung mit Python erstellt wurde.
• ChartBlocks : ChartBlocks ist eine Web-App, mit der Sie schöne, anpassbare und gemeinsam nutzbare Diagramme erstellen können – Sie können sie auch als Vektorgrafiken herunterladen.
• Charted : Charted erstellt automatisch schöne Diagramme, Sie müssen es nur mit dem Link zu Ihrer Datendatei versehen.
• D3.JS: Es ist eine Javascript-Bibliothek, die Ihnen hilft, Visualisierungen mit HTML und CSS zu erstellen.
• Dygraphs: Es ist eine schnelle Open-Source-Datenvisualisierungsbibliothek, die von Javascript bereitgestellt wird.

Lernen Sie Datenwissenschaftskurse von den besten Universitäten der Welt. Verdienen Sie Executive PG-Programme, Advanced Certificate-Programme oder Master-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

Abschluss…
Wenn Sie aufmerksam gewesen wären, hätten Sie erkannt, dass Datenvisualisierung keineswegs eine „neue“ Technologie ist. Wir machen das schon seit Ewigkeiten – nehmen Sie das Beispiel einer 2-D-kartesischen Ebene oder des 3-D-Koordinatensystems, das ebenfalls eine Visualisierung von Daten ist. Es ist nur so, dass Unternehmen die Notwendigkeit der Datenvisualisierung im Kontext von Big Data Analytics erkennen.

Wenn Sie also eine Karriere in Big Data anstreben, wird Sie die Beherrschung der Datenvisualisierung mit Sicherheit weit bringen! Schauen Sie sich das PG-Diplom in Data Science von IIIT-B & upGrad an, das für Berufstätige entwickelt wurde und mehr als 10 Fallstudien und Projekte, praktische Workshops, Mentoring mit Branchenexperten, 1-zu-1 mit Branchenmentoren und mehr als 400 Stunden bietet von Lern- und Arbeitsassistenz bei Top-Firmen.