Visualizzazione dei dati: il cosa, il perché e il come!

In questo articolo, ti guideremo nel mondo della visualizzazione dei dati . Inizieremo con la comprensione di cos'è la visualizzazione dei dati , dopodiché vedremo l'effettiva necessità di strumenti DV e alcuni dei comuni visualizzazione dei dati utilizzati nella pratica oggi. Andando oltre, parleremo degli strumenti essenziali di cui devi essere a conoscenza se stai mettendo piede nel mondo della Visualizzazione dei Big Data.
Ma prima di arrivare a questo, cerchiamo di capire l'importanza della visualizzazione dei dati utilizzando un esempio molto comune. Dai un'occhiata alle immagini qui sotto:


Quale delle due disposizioni precedenti ti rende più facile sfogliare tutti i libri in modo rapido ed efficiente? Il secondo, no? Questo è il potere della visualizzazione. Ora, pensa un passo avanti. Nel nostro esempio, stavamo solo guardando una manciata di libri. Nel mondo reale, invece, il problema della visualizzazione è ENORME. Ci sono così tanti dati con le organizzazioni al momento che è impossibile darne un senso senza un'adeguata rappresentazione di tutto. È proprio qui che entrano in gioco Data Visualization e i suoi strumenti!
Ormai hai capito cos'è esattamente la visualizzazione dei dati . Eppure, per il bene di una definizione formale, ecco qui: la visualizzazione dei dati è, molto semplicemente, il processo di conversione di enormi set di dati in modelli e forme concisi e inequivocabili (grafici, grafici, grafici a dispersione e cose simili) per renderlo più facile per le persone capirlo. La visualizzazione dei dati può essere eseguita in molte modalità, a seconda delle esigenze. Alcuni di essi sono: grafici, colonne, diagrammi di Venn, grafici a torta, reti/mappe a colori, alberi, poligoni di frequenza, grafici a scatola e baffi; Grafici a dispersione di linee, superfici e volumi e così via.

Visualizzazione dei dati: Necessità dell'ora!

Ora che sappiamo cos'è la visualizzazione dei dati , proviamo a capire perché è la "necessità dell'ora". Abbiamo capito che aiuta le organizzazioni a ottenere informazioni dettagliate sui propri dati, ora vediamo come!

• Aiuta l'organizzazione ad assorbire i dati rapidamente:

I tuoi Big Data sembreranno incomprensibili alla tua organizzazione se non li presenti in modo conciso e comprensibile. Come sapete, un'immagine vale più di mille parole o, in questo caso, vale un miliardo di righe di dati. La visualizzazione presentabile dei dati aiuterà tutti i verticali della tua organizzazione a comprendere i dati con la massima facilità. Ciò, a sua volta, consentirà loro di assorbire meglio i dati, senza doverci dedicare molto tempo.

• Ti aiuta a pianificare meglio i tuoi prossimi passi:

Pensa a DV come a risolvere un puzzle. Se hai mille pezzi di un puzzle, è un bel compito iniziare a sistemare i pezzi. Ma una volta che hai anche solo metà dei tuoi pezzi a posto, puoi facilmente capire i passaggi successivi. Allo stesso modo, da queste tendenze visive, puoi facilmente capire i tuoi prossimi passi migliori senza sprecare troppo tempo o energia nell'analisi dei dati. Puoi risparmiare un sacco di tempo e denaro guardando il quadro generale, invece di cercare di guardare mille pezzi di puzzle.
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• Fai interessare il tuo pubblico ai tuoi dati:

Al giorno d'oggi, le persone hanno la capacità di attenzione più breve di quella di un pesce rosso. Tenendo questo a mente, è importante che tu presenti al tuo pubblico qualcosa che possa afferrare rapidamente, anche con uno sguardo superficiale. La conversione dei dati in grafica coinvolge il pubblico poiché ora si sente in controllo della situazione poiché può comprendere la rappresentazione invece di comprendere l'intero set di dati: "Grafici? Suona bene!"

• Trova i valori anomali nel tuo set di dati:

Questo è probabilmente il caso d'uso più importante della visualizzazione dei dati . Ti aiuta a scoprire rapidamente gli eventuali valori anomali nei tuoi set di dati. Se ti metti a immaginare, ti renderai conto che questa è davvero una sfida senza un'adeguata visualizzazione. I valori anomali tendono a trascinare i dati nelle medie nella direzione sbagliata, quindi è essenziale trovarli ed eliminarli dall'analisi quando distorcono i risultati. La grafica semplifica sempre la comprensione della presenza di un valore anomalo e l'adozione di tutte le misure necessarie per contrastarlo.

• Agisci rapidamente in base alle tue scoperte:

La visualizzazione dei dati sotto forma di grafica ti aiuta a prendere decisioni molto più veloci. Utilizzando le visualizzazioni dei dati, puoi rivedere le tue strategie, apportare aggiornamenti e raggiungere il successo, tutto questo senza sprecare molto tempo ed energia. L'analisi della rappresentazione grafica di qualsiasi set di dati ti consentirà di agire meglio sui risultati rispetto all'analisi dell'intero set di dati.
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Dieci strumenti di visualizzazione dei dati che dovresti padroneggiare

QlikView

QlikView si propone come una "piattaforma di business discovery". La sua capacità di elaborare i dati in memoria lo rende uno strumento perfetto per l'elaborazione rapida e sporca dei dati. Parlando di sorgenti, QlikView può leggere i dati da quasi tutte le sorgenti, dai file CSV ai database SQL. Esegue anche l'integrazione dei dati (combinazione di dati da varie fonti) e genera fonti di dati composite per una migliore analisi. QlikView si rivolge alle aziende che desiderano ottenere informazioni più approfondite sui dati generati dai loro sforzi.

Tavolo

Anche Tableau è uno strumento di business intelligence per l'analisi visiva dei dati. Consente agli utenti di creare e distribuire un dashboard molto intuitivo che descrive tutte le variazioni, le tendenze e la densità dei dati in grafici o grafici. Tableau può leggere i dati da file, database relazionali e origini Big Data. La sua caratteristica unica è che consente la collaborazione in tempo reale. Viene utilizzato da ricercatori accademici, aziende e molte organizzazioni governative.

Wolfram Alpha

Non puoi parlare di numeri, statistiche e visualizzazioni senza menzionare Wolfram Alpha. È un motore di ricerca/calcolo di statistiche open source che può anche produrre rappresentazioni belle, informative e personalizzabili sotto forma di grafici e grafici Se nella tua analisi stai utilizzando dati disponibili pubblicamente, i grafici generati possono essere caricati molto facilmente sul tuo sito web usando i widget.

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MS-Excel

Spesso dimentichiamo i vecchi cavalli di battaglia nella nostra ricerca di strumenti specifici. Come si può parlare di visualizzazione dei dati e non citare il classico MS-Excel? È probabile che tu abbia avuto una certa esperienza con Excel, indipendentemente dal tuo background. Excel ha superato la dura prova del tempo ed è ancora ampiamente utilizzato. Devi essere a conoscenza della famosa visualizzazione del foglio di calcolo.
Excel può rivelarsi uno strumento piuttosto potente, potente quasi quanto le altre menzioni, se i requisiti non vanno oltre le basi. Tuttavia, uno dei principali svantaggi di Excel è che la visualizzazione dei dati personalizzata è difficile, quindi è un cattivo candidato per lavori con requisiti specifici.

CartoDB

Tutti gli altri strumenti in questo elenco parlano principalmente dell'elaborazione di dati quantitativi. Supponiamo ora di dover integrare questi dati con le mappe? CartoDB è lo strumento di cui hai bisogno. Consente una perfetta integrazione dei dati in forma tabellare con le mappe. Per vedere la magia, puoi caricare un file CSV contenente un elenco di indirizzi su CartoDB e li convertirà in latitudini e longitudini e li traccia su una mappa. L'unico svantaggio è che devi pagarlo dopo averlo usato per 5 volte.
Oltre agli strumenti sopra menzionati, ci sono anche altri strumenti che meritano una menzione:

• MatPlotLib: è una libreria multipiattaforma creata per la visualizzazione dei dati utilizzando Python.
• ChartBlocks : ChartBlocks è un'app Web che ti consente di creare grafici belli, personalizzabili e condivisibili: puoi anche scaricarli come grafica vettoriale.
• Charted : Charted crea automaticamente bellissimi grafici, devi solo fornirgli il collegamento al tuo file di dati.
• D3.JS: È una libreria Javascript che ti aiuta a creare visualizzazioni usando HTML e CSS.
• Dygraphs: è una libreria di visualizzazione dei dati veloce e open source fornita da Javascript.

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Avvolgendo…
Se avessi prestato attenzione, ti saresti reso conto che la visualizzazione dei dati non è affatto una “nuova” tecnologia. Lo facciamo da anni: prendiamo l'esempio di un piano cartesiano 2-D, o il sistema di coordinate 3-D, che è anche una visualizzazione di dati. È solo che le aziende si stanno rendendo conto della necessità della visualizzazione dei dati nel contesto dell'analisi dei big data.

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