Visualisation des données : le quoi, le pourquoi et le comment !

Dans cet article, nous allons vous présenter le monde de la visualisation de données . Nous commencerons par comprendre ce qu'est la visualisation de données , après quoi nous verrons le besoin réel d'outils DV et certains des outils de visualisation de données courants utilisés dans la pratique aujourd'hui. En allant plus loin, nous parlerons des outils essentiels que vous devez connaître si vous mettez les pieds dans le monde de la visualisation du Big Data.
Mais avant d'en arriver là, essayons de vous faire comprendre l'importance de la visualisation des données à l' aide d'un exemple très courant. Jetez un oeil aux images ci-dessous:


Lequel des deux arrangements ci-dessus vous permet de parcourir tous les livres rapidement et efficacement ? Le deuxième, n'est-ce pas ? C'est le pouvoir de la visualisation. Maintenant, pensez un peu plus loin. Dans notre exemple, nous regardions juste une poignée de livres. Dans le monde réel, en revanche, le problème de la visualisation est ÉNORME. Il y a tellement de données avec les organisations à l'heure actuelle qu'il est impossible de les comprendre sans une représentation appropriée de tout cela. C'est exactement là que la visualisation de données et ses outils entrent en jeu !
Vous avez maintenant compris ce qu'est exactement la visualisation de données . Pourtant, pour les besoins d'une définition formelle, la voici : la visualisation des données est, tout simplement, le processus de conversion d'énormes ensembles de données en modèles et formes concis et sans équivoque (graphiques, diagrammes, diagrammes de dispersion, etc.) pour le rendre plus facile pour les gens de le comprendre. La visualisation des données peut être effectuée dans de nombreux modes, en fonction des besoins. Certains d'entre eux sont - graphiques, colonnes, diagrammes de Venn, camemberts, cartes de réseau/couleur, arbres, polygones de fréquence, diagrammes en boîte et à moustaches ; Nuages ​​de points de ligne, de surface et de volume, etc.

Visualisation des données : besoin de l'heure !

Maintenant que nous savons ce qu'est la visualisation de données , essayons de comprendre pourquoi c'est le "besoin de l'heure". Nous avons compris que cela aide les organisations à mieux comprendre leurs données - maintenant, voyons comment !

• Aide l'organisation à absorber rapidement les données :

Votre Big Data aura l'air d'un charabia pour votre organisation si vous ne le présentez pas de manière concise et compréhensible. Comme vous le savez, une image vaut mille mots - ou, dans ce cas, vaut un gazillion de lignes de données. L'affichage présentable des données aidera tous les secteurs verticaux de votre organisation à comprendre les données avec la plus grande facilité. Cela, à son tour, leur permettra de mieux absorber les données – sans avoir à y consacrer beaucoup de temps.

• Vous aide à mieux planifier vos prochaines étapes :

Considérez DV comme la résolution d'un puzzle. Si vous avez mille pièces de puzzle, c'est toute une tâche de commencer à organiser les pièces. Mais une fois que vous avez ne serait-ce que la moitié de vos pièces en place, vous pouvez facilement comprendre les prochaines étapes. De même, à partir de ces tendances visuelles, vous pouvez facilement déterminer vos prochaines meilleures étapes sans perdre trop de temps ou d'énergie sur l'analyse des données. Vous pouvez économiser beaucoup de temps et d'argent en regardant la situation dans son ensemble, au lieu d'essayer de regarder mille pièces de puzzle.
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• Intéressez votre audience à vos données :

De nos jours, les gens ont une durée d'attention plus courte que celle d'un poisson rouge. En gardant cela à l'esprit, il est important que vous présentiez à votre public quelque chose qu'il puisse saisir rapidement, même d'un coup d'œil rapide. La conversion de vos données en graphiques engage votre public car il se sent maintenant en contrôle de la situation car il peut comprendre la représentation au lieu de comprendre l'ensemble des ensembles de données - « Des graphiques ? Ça sonne bien!"

• Trouvez les valeurs aberrantes dans votre ensemble de données :

C'est probablement le cas d'utilisation le plus important de la visualisation de données . Il vous aide à trouver rapidement les valeurs aberrantes, le cas échéant, dans vos ensembles de données. Si vous vous mettez à imaginer, vous vous rendrez compte que c'est en effet un défi sans visualisation appropriée. Les valeurs aberrantes ont tendance à entraîner les moyennes dans la mauvaise direction, il est donc essentiel de les trouver et de les éliminer de votre analyse lorsqu'elles faussent les résultats. Les graphiques permettent toujours de comprendre plus facilement la présence d'une valeur aberrante et de prendre les mesures nécessaires à son encontre.

• Agissez rapidement sur vos découvertes :

La visualisation des données sous forme de graphiques vous aide à prendre des décisions beaucoup plus rapidement. En utilisant les visualisations de données, vous pouvez revoir vos stratégies, effectuer des mises à jour et réussir, tout cela sans perdre beaucoup de temps et d'énergie. L'analyse de la représentation graphique de n'importe quel ensemble de données vous permettra de mieux agir sur vos résultats par rapport à l'analyse de l'ensemble de données.
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Dix outils de visualisation de données à maîtriser

QlikViewName

QlikView se présente comme une "plate-forme de découverte d'entreprise". Sa capacité à traiter les données en mémoire en fait un outil parfait pour un traitement rapide et sale des données. En parlant de sources, QlikView peut lire les données de presque toutes les sources, des fichiers CSV aux bases de données SQL. Il effectue également l'intégration des données (combinaison de données provenant de diverses sources) et génère des sources de données composites pour une meilleure analyse. QlikView cible les entreprises qui cherchent à obtenir des informations plus approfondies sur les données générées par leurs efforts.

Tableau

Tableau est également un outil de business intelligence pour l'analyse visuelle des données. Il permet aux utilisateurs de créer et de distribuer un tableau de bord très intuitif qui décrit toutes les variations, les tendances et la densité des données dans des tableaux ou des graphiques. Tableau peut lire des données à partir de fichiers, de bases de données relationnelles et de sources Big Data. Sa particularité est qu'il permet une collaboration en temps réel. Il est utilisé par des chercheurs universitaires, des entreprises et de nombreuses organisations gouvernementales.

Wolfram Alpha

Vous ne pouvez pas parler de chiffres, de statistiques et de visualisations sans mentionner Wolfram Alpha. Il s'agit d'un moteur de recherche/calcul de statistiques open source qui peut également produire de belles représentations informatives et personnalisables sous forme de tableaux et de graphiques Si vous utilisez des données accessibles au public dans votre analyse, les tableaux générés peuvent très facilement être téléchargés sur votre site Web à l'aide de widgets.

Qu'est-ce que l'entreposage de données et l'exploration de données ?

MS Excel

On oublie souvent les vieux chevaux de bataille dans notre recherche d'outils spécifiques. Comment peut-on parler de visualisation de données et ne pas mentionner le MS-Excel classique ? Il y a de fortes chances que vous ayez une certaine expérience avec Excel, quel que soit votre parcours. Excel a résisté à l'épreuve du temps et est encore largement utilisé. Vous devez être au courant de la fameuse visualisation de la feuille de calcul.
Excel peut s'avérer être un outil assez puissant - presque aussi puissant que les autres mentions, si les exigences ne vont pas au-delà des bases. Cependant, un inconvénient majeur d'Excel est que la visualisation de données personnalisées est difficile, c'est donc un mauvais candidat pour un travail qui a des exigences spécifiques.

CartoDB

Tous les autres outils de cette liste parlent principalement de traitement de données quantitatives. Supposons maintenant que vous deviez intégrer ces données à des cartes ? CartoDB est l'outil dont vous avez besoin. Il permet une intégration transparente des données sous forme de tableau avec des cartes. Pour voir la magie, vous pouvez télécharger un fichier CSV contenant une liste d'adresses sur CartoDB et il les convertira en latitudes et longitudes et les tracera sur une carte. Le seul inconvénient est que vous devez payer après l'avoir utilisé 5 fois.
Outre les outils mentionnés ci-dessus, il existe également d'autres outils qui méritent une mention :

• MatPlotLib : Il s'agit d'une bibliothèque multiplateforme conçue pour la visualisation de données à l'aide de Python.
• ChartBlocks : ChartBlocks est une application Web qui vous permet de créer de beaux graphiques personnalisables et partageables - vous pouvez également les télécharger sous forme de graphiques vectoriels.
• Charted : Charted construit automatiquement de beaux graphiques, il vous suffit de lui fournir le lien vers votre fichier de données.
• D3.JS : Il s'agit d'une bibliothèque Javascript qui vous aide à créer des visualisations en utilisant HTML et CSS.
• Dygraphs : il s'agit d'une bibliothèque de visualisation de données rapide et open source fournie par Javascript.

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Emballer…
Si vous étiez attentif, vous auriez compris que la visualisation des données n'est en aucun cas une « nouvelle » technologie. Nous le faisons depuis des lustres - prenons l'exemple d'un plan cartésien 2D, ou du système de coordonnées 3D, qui est également une visualisation de données. C'est juste que les entreprises prennent conscience du besoin de visualisation de données dans le contexte de Big Data Analytics.

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