Visualisasi Data: Apa, Mengapa, dan Bagaimana!

Dalam artikel ini, kami akan memandu Anda melalui dunia Visualisasi Data . Kita akan mulai dengan memahami apa itu Visualisasi Data , setelah itu kita akan melihat kebutuhan sebenarnya dari alat DV dan beberapa Visualisasi Data umum yang digunakan dalam praktik saat ini. Lebih jauh, kita akan berbicara tentang alat penting yang harus Anda ketahui jika Anda menginjakkan kaki di dunia Visualisasi Data Besar.
Namun sebelum kita membahasnya, mari kita pahami pentingnya Visualisasi Data menggunakan contoh yang sangat umum. Lihatlah gambar-gambar di bawah ini:


Manakah dari dua pengaturan di atas yang memudahkan Anda menelusuri semua buku dengan cepat dan efisien? Yang kedua, bukan? Itulah kekuatan visualisasi. Sekarang, pikirkan selangkah lebih maju. Dalam contoh kami, kami hanya melihat beberapa buku. Di dunia nyata, di sisi lain, masalah visualisasi adalah BESAR. Ada begitu banyak data dengan organisasi saat ini sehingga tidak mungkin untuk memahaminya tanpa representasi yang tepat dari semuanya. Di situlah Visualisasi Data dan alat-alatnya masuk!
Sekarang Anda telah memahami apa sebenarnya Visualisasi Data . Namun, demi definisi formal, ini dia: Visualisasi Data , cukup sederhana, adalah proses mengubah kumpulan data besar menjadi pola dan bentuk yang ringkas dan tegas (grafik, bagan, plot pencar, dan semacamnya) untuk membuatnya orang lebih mudah memahaminya. Visualisasi Data dapat dilakukan dalam banyak mode, tergantung pada kebutuhan. Beberapa di antaranya adalah – Grafik, Kolom, Diagram Venn, Diagram lingkaran, Peta Jaringan/Warna, Pohon, Poligon Frekuensi, Plot Kotak-dan-kumis; Line, Surface, dan Volume Scatter Plot dan sebagainya.

Visualisasi Data: Kebutuhan saat ini!

Sekarang setelah kita mengetahui apa itu Visualisasi Data , mari kita coba dan pahami mengapa ini adalah "kebutuhan saat ini". Kami memahami bahwa ini membantu organisasi mendapatkan wawasan tentang data mereka – sekarang, mari kita lihat caranya!

• Membantu organisasi menyerap data dengan cepat:

Big Data Anda akan terlihat tidak masuk akal bagi organisasi Anda jika Anda tidak menyajikannya secara ringkas dan mudah dipahami. Seperti yang Anda ketahui, sebuah gambar bernilai ribuan kata – atau, dalam hal ini, bernilai trilyunan baris data. Tampilan data yang rapi akan membantu semua vertikal organisasi Anda memahami data dengan sangat mudah. Itu, pada gilirannya, akan memungkinkan mereka untuk menyerap data dengan lebih baik – tanpa harus menghabiskan banyak waktu untuk itu.

• Membantu Anda merencanakan langkah selanjutnya dengan lebih baik:

Pikirkan DV sebagai memecahkan teka-teki jigsaw. Jika Anda memiliki seribu keping teka-teki, cukup sulit untuk memulai menyusun kepingan-kepingan itu. Tetapi begitu Anda memiliki setengah dari potongan Anda di tempat, Anda dapat dengan mudah mengetahui langkah selanjutnya. Demikian juga, dari tren visual ini, Anda dapat dengan mudah mengetahui langkah terbaik berikutnya tanpa membuang terlalu banyak waktu atau energi untuk analisis data. Anda dapat menghemat banyak waktu dan uang dengan melihat gambaran besarnya, daripada mencoba melihat seribu keping puzzle.
Memulai Ilmu Data dengan Python

• Buat audiens Anda tertarik dengan data Anda:

Saat ini, orang memiliki rentang perhatian yang lebih pendek daripada ikan mas. Dengan mengingat hal itu, penting bagi Anda untuk menyajikan kepada audiens Anda sesuatu yang dapat mereka pahami dengan cepat – bahkan dengan pandangan sekilas. Mengubah data Anda menjadi grafik melibatkan audiens Anda karena mereka sekarang merasa mengendalikan situasi karena mereka dapat memahami representasi sebagai lawan untuk memahami seluruh kumpulan data – “Grafik? Boleh juga!"

• Temukan outlier di kumpulan data Anda:

Ini mungkin kasus penggunaan paling penting dari Visualisasi Data . Ini membantu Anda dengan cepat menemukan outlier, jika ada, di dataset Anda. Jika Anda mulai membayangkan, Anda akan menyadari bahwa ini memang sebuah tantangan tanpa visualisasi yang tepat. Pencilan cenderung menyeret data rata-rata ke arah yang salah, jadi, penting untuk menemukan dan menghilangkannya dari analisis Anda ketika mereka mengubah hasil. Grafik selalu memudahkan untuk memahami keberadaan outlier dan mengambil langkah yang diperlukan untuk melawannya.

• Bertindak cepat atas temuan Anda:

Visualisasi data dalam bentuk grafik membantu Anda dalam mengambil keputusan lebih cepat. Dengan menggunakan Visualisasi Data, Anda dapat meninjau strategi Anda, membuat pembaruan, dan mencapai kesuksesan – semua ini tanpa membuang banyak waktu dan energi. Menganalisis representasi grafis dari kumpulan data apa pun akan memungkinkan Anda untuk bertindak lebih baik atas temuan Anda dibandingkan dengan menganalisis keseluruhan kumpulan data.
Analisis Data Eksplorasi dan Pentingnya untuk Bisnis Anda

Sepuluh Alat Visualisasi Data yang Harus Anda Kuasai

QlikView

QlikView memasarkan dirinya sebagai “platform penemuan bisnis”. Kemampuannya untuk memproses data dalam memori menjadikannya alat yang sempurna untuk pemrosesan data yang cepat dan kotor. Berbicara tentang sumber, QlikView dapat membaca data dari hampir semua sumber – dari file CSV hingga database SQL. Itu juga melakukan integrasi data (kombinasi data dari berbagai sumber) dan menghasilkan sumber data komposit untuk analisis yang lebih baik. QlikView menargetkan bisnis yang ingin mendapatkan wawasan lebih dalam tentang data yang dihasilkan oleh upaya mereka.

Tablo

Tableau juga merupakan alat intelijen bisnis untuk analisis visual data. Ini memungkinkan pengguna untuk membuat dan mendistribusikan dasbor yang sangat intuitif yang menggambarkan semua variasi, tren, dan kepadatan data di dalam bagan atau grafik. Tableau dapat membaca data dari file, database relasional, dan sumber Big Data. Fitur uniknya adalah memungkinkan kolaborasi waktu nyata. Ini digunakan oleh peneliti akademis, bisnis, dan banyak organisasi pemerintah.

Wolfram Alpha

Anda tidak dapat berbicara tentang angka, statistik, dan visualisasi tanpa menyebut Wolfram Alpha. Ini adalah mesin pencari/perhitungan statistik open source yang juga dapat menghasilkan representasi yang indah, informatif, dan dapat disesuaikan dalam bentuk bagan dan grafik. Jika Anda menggunakan data yang tersedia untuk umum dalam analisis Anda, bagan yang dihasilkan dapat dengan mudah diunggah ke situs web Anda menggunakan widget.

Apa Itu Data Warehousing dan Data Mining

MS-Excel

Kami sering melupakan kuda perang lama dalam pencarian kami untuk alat tertentu. Bagaimana kita bisa berbicara tentang visualisasi data dan tidak menyebutkan MS-Excel klasik? Kemungkinannya adalah, Anda memiliki pengalaman dengan Excel, terlepas dari latar belakang Anda. Excel telah bertahan dalam ujian waktu yang keras dan masih banyak digunakan. Anda harus mengetahui visualisasi Spreadsheet yang terkenal.
Excel bisa berubah menjadi alat yang cukup kuat – hampir sekuat yang disebutkan lainnya, jika persyaratannya tidak melampaui dasar-dasarnya. Namun, kelemahan utama Excel adalah visualisasi data yang disesuaikan sulit dilakukan, sehingga merupakan kandidat yang buruk untuk pekerjaan yang memiliki persyaratan khusus.

KartoDB

Semua alat lain dalam daftar ini berbicara terutama tentang pemrosesan data kuantitatif. Sekarang misalkan Anda harus mengintegrasikan data ini dengan peta? CartoDB adalah alat yang Anda butuhkan. Ini memungkinkan integrasi data yang mulus dalam bentuk tabel dengan peta. Untuk melihat keajaibannya, Anda dapat mengunggah file CSV yang berisi daftar alamat ke CartoDB dan itu akan mengubahnya menjadi garis lintang dan garis bujur dan memplotnya di peta. Satu-satunya kelemahan adalah Anda harus membayarnya setelah menggunakannya selama 5 kali.
Selain alat-alat yang disebutkan di atas, ada beberapa alat lain juga, yang patut disebutkan:

• MatPlotLib: Ini adalah perpustakaan multi-platform yang dibangun untuk Visualisasi Data menggunakan Python.
• ChartBlocks : ChartBlocks adalah aplikasi web yang memungkinkan Anda membuat bagan yang indah, dapat disesuaikan, dan dapat dibagikan – Anda juga dapat mengunduhnya sebagai grafik vektor.
• Dipetakan : Dipetakan secara otomatis membuat bagan yang indah, Anda hanya perlu menyediakannya dengan tautan ke file data Anda.
• D3.JS: Ini adalah pustaka Javascript yang membantu Anda membangun visualisasi menggunakan HTML dan CSS.
• Dygraphs: Ini adalah perpustakaan Visualisasi Data sumber terbuka yang cepat yang disediakan oleh Javascript.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Membungkus…
Jika Anda memperhatikan, Anda akan menyadari bahwa visualisasi data bukanlah teknologi "baru". Kami telah melakukannya selama berabad-abad – ambil contoh bidang kartesius 2-D, atau sistem koordinat 3-D, yang juga merupakan visualisasi data. Hanya saja bisnis sadar akan perlunya Visualisasi Data dalam konteks Big Data Analytics.

Jadi, jika Anda ingin memulai karir di Big Data, menguasai Visualisasi Data pasti akan membawa Anda jauh! lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1-on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.