데이터 시각화: 무엇을, 왜, 어떻게!

이 기사에서는 데이터 시각화 의 세계를 안내합니다 . 먼저 데이터 시각화 가 무엇인지 이해하고 DV 도구의 실제 필요성과 오늘날 실제로 사용되는 일반적인 데이터 시각화 몇 가지를 살펴보겠습니다. 더 나아가 빅 데이터 시각화의 세계에 발을 들일 때 반드시 알아야 하는 필수 도구에 대해 설명합니다.
그러나 이에 도달하기 전에 매우 일반적인 예를 사용하여 데이터 시각화 의 중요성을 이해하도록 합시다. 아래 이미지를 살펴보십시오.


위의 두 가지 방법 중 어느 것이 모든 책을 빠르고 효율적으로 탐색하는 데 도움이 됩니까? 두 번째, 그렇지 않습니까? 이것이 바로 시각화의 힘입니다. 이제 한 걸음 더 나아가 생각해 보십시오. 이 예에서는 몇 권의 책만 보고 있었습니다. 반면에 현실 세계에서는 시각화의 문제가 큽니다. 현재 조직에 너무 많은 데이터가 있으므로 모든 데이터를 적절하게 표현하지 않고는 데이터를 이해하는 것이 불가능합니다. 바로 여기에서 데이터 시각화 와 해당 도구가 필요합니다!
지금까지 데이터 시각화가 정확히 무엇인지 이해했습니다 . 그러나 공식적인 정의를 위해 다음과 같이 설명합니다. 데이터 시각화 는 아주 간단하게 거대한 데이터 세트를 간결하고 명확한 패턴과 모양(그래프, 차트, 산점도 등)으로 변환하여 데이터를 생성하는 프로세스입니다. 사람들이 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 데이터 시각화 는 요구 사항에 따라 다양한 모드로 수행할 수 있습니다. 그 중 일부는 다음과 같습니다. 그래프, 열, 벤 다이어그램, 파이 차트, 네트워크/색상 맵, 나무, 빈도 다각형, 상자 및 수염 도표; 선, 표면 및 볼륨 산점도 등.

데이터 시각화: 지금이 필요합니다!

이제 데이터 시각화 가 무엇인지 알았 으므로 이것이 "지금의 필요"인 이유를 이해해 보겠습니다. 조직이 데이터에 대한 통찰력을 얻는 데 도움이 된다는 것을 이해했습니다. 이제 그 방법을 살펴보겠습니다!

• 조직이 데이터를 빠르게 흡수하도록 돕습니다.

빅 데이터를 간결하고 이해하기 쉬운 방식으로 제시하지 않으면 조직이 보기에 빅 데이터가 횡설수설하게 보일 것입니다. 아시다시피 그림은 천 단어의 가치가 있습니다. 이 경우에는 수십억 줄의 데이터 가치가 있습니다. 데이터의 표시 가능한 표시는 조직의 모든 업종에서 데이터를 최대한 쉽게 이해하는 데 도움이 됩니다. 그러면 데이터에 많은 시간을 할애하지 않고도 데이터를 더 잘 흡수할 수 있습니다.

• 다음 단계를 더 잘 계획하는 데 도움이 됩니다.

DV를 직소 퍼즐을 푸는 것으로 생각하십시오. 천 개의 퍼즐 조각이 있는 경우 조각을 정렬하는 것은 꽤 힘든 일입니다. 그러나 조각의 절반이라도 제자리에 있으면 다음 단계를 쉽게 파악할 수 있습니다. 마찬가지로 이러한 시각적 추세를 통해 데이터 분석에 너무 많은 시간이나 에너지를 낭비하지 않고도 다음 단계를 쉽게 파악할 수 있습니다. 수천 개의 퍼즐 조각을 보려고 애쓰는 대신 큰 그림을 보면 많은 시간과 돈을 절약할 수 있습니다.
Python으로 데이터 과학 시작하기

• 잠재고객이 데이터에 관심을 갖도록 하세요.

요즘 사람들은 금붕어보다 주의 집중 시간이 짧습니다. 이를 염두에 두고 청중이 얼핏 보기만 해도 빠르게 이해할 수 있는 내용을 제시하는 것이 중요합니다. 데이터를 그래픽으로 변환하면 청중이 전체 데이터 세트를 이해하는 대신 표현을 이해할 수 있으므로 상황을 통제할 수 있다고 느끼므로 청중이 참여하게 됩니다. “그래프? 그 좋은 소리!"

• 데이터세트에서 이상값 찾기:

이것은 아마도 데이터 시각화 의 가장 중요한 사용 사례일 것입니다 . 데이터 세트에서 이상값이 있는 경우 이를 빠르게 찾는 데 도움이 됩니다. 상상으로 넘어가면 적절한 시각화 없이는 이것이 참으로 어려운 일이라는 것을 깨닫게 될 것입니다. 이상치는 데이터 평균을 잘못된 방향으로 끌어내리는 경향이 있으므로 결과가 왜곡될 때 이상치를 찾아 분석에서 제거하는 것이 중요합니다. 그래픽을 사용하면 항상 이상값의 존재를 쉽게 이해하고 이에 대해 필요한 조치를 취할 수 있습니다.

• 발견한 사항에 대해 신속하게 조치:

그래픽 형태의 데이터 시각화는 훨씬 빠른 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 데이터 시각화를 사용하면 많은 시간과 에너지를 낭비하지 않고도 전략을 검토하고 업데이트하고 성공을 달성할 수 있습니다. 데이터 세트의 그래픽 표현을 분석하면 전체 데이터 세트를 분석하는 것보다 결과에 대해 더 나은 조치를 취할 수 있습니다.
탐색적 데이터 분석 및 비즈니스에 대한 중요성

마스터해야 할 10가지 데이터 시각화 도구

QlikView

QlikView는 스스로를 "비즈니스 발견 플랫폼"으로 마케팅합니다. 메모리 내 데이터를 처리하는 기능은 데이터를 빠르고 쉽게 처리할 수 있는 완벽한 도구입니다. 소스에 대해 말하자면 QlikView는 CSV 파일에서 SQL 데이터베이스에 이르기까지 거의 모든 소스에서 데이터를 읽을 수 있습니다. 또한 데이터 통합(다양한 소스의 데이터 조합)을 수행하고 더 나은 분석을 위해 복합 데이터 소스를 생성합니다. QlikView는 노력으로 생성된 데이터에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고자 하는 기업을 대상으로 합니다.

Tableau

Tableau 역시 데이터의 시각적 분석을 위한 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. 이를 통해 사용자는 차트 또는 그래프에 대한 데이터의 모든 변형, 추세 및 밀도를 나타내는 매우 직관적인 대시보드를 만들고 배포할 수 있습니다. Tableau는 파일, 관계형 데이터베이스 및 빅 데이터 원본에서 데이터를 읽을 수 있습니다. 실시간 협업이 가능한 것이 특징입니다. 학계 연구원, 기업 및 많은 정부 기관에서 사용하고 있습니다.

볼프람 알파

Wolfram Alpha를 언급하지 않고는 숫자, 통계 및 시각화에 대해 이야기할 수 없습니다. 차트 및 그래프의 형태로 아름답고 유익하며 사용자 정의 가능한 표현을 생성할 수 있는 오픈 소스 통계 검색/계산 엔진입니다. 분석에 공개적으로 사용 가능한 데이터를 사용하는 경우 생성된 차트를 웹사이트에 매우 쉽게 업로드할 수 있습니다. 위젯을 사용하여

데이터 웨어하우징 및 데이터 마이닝이란?

MS-엑셀

우리는 종종 특정 도구를 찾을 때 오래된 군마를 잊어버립니다. 어떻게 데이터 시각화 에 대해 이야기 하고 고전적인 MS-Excel은 언급하지 않을 수 있습니까? 배경에 관계없이 Excel을 사용한 경험이 있을 수 있습니다. Excel은 시간의 가혹한 테스트를 견뎌 왔으며 여전히 광범위하게 사용됩니다. 유명한 스프레드시트 시각화를 알고 있어야 합니다.
Excel은 요구 사항이 기본 사항을 넘어서지 않는다면 다른 언급처럼 거의 강력한 도구가 될 수 있습니다. 그러나 Excel의 주요 단점은 사용자 지정 데이터 시각화 가 어렵기 때문에 특정 요구 사항이 있는 작업에는 적합하지 않다는 것입니다.

카토DB

이 목록의 다른 모든 도구는 주로 양적 데이터 처리에 대해 설명합니다. 이제 이 데이터를 지도와 ​​통합해야 한다고 가정하시겠습니까? CartoDB는 필요한 도구입니다. 지도와 함께 표 형식의 데이터를 원활하게 통합할 수 있습니다. 마술을 보기 위해 주소 목록이 포함된 CSV 파일을 CartoDB에 업로드하면 위도와 경도로 변환되어 지도에 표시됩니다. 단, 5회 사용 후에는 비용을 지불해야 한다는 단점이 있습니다.
위에서 언급한 도구 외에도 언급할 가치가 있는 몇 가지 다른 도구도 있습니다.

• MatPlotLib: Python을 사용하여 데이터 시각화를 위해 구축된 다중 플랫폼 라이브러리입니다.
• ChartBlocks : ChartBlocks는 아름답고 사용자 지정 가능하며 공유 가능한 차트를 생성할 수 있는 웹 앱입니다. 차트를 벡터 그래픽으로 다운로드할 수도 있습니다.
• Charted : Charted는 자동으로 아름다운 차트를 생성하므로 데이터 파일에 대한 링크를 제공하기만 하면 됩니다.
• D3.JS: HTML 및 CSS를 사용하여 시각화를 구축하는 데 도움이 되는 Javascript 라이브러리입니다.
• Dygraphs: Javascript에서 제공하는 빠른 오픈 소스 데이터 시각화 라이브러리입니다.

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마무리…
주의를 기울였다면 데이터 시각화 가 결코 "새로운" 기술이 아니라는 것을 깨달았을 것입니다. 우리는 오랫동안 그것을 해왔습니다. 2차원 데카르트 평면이나 3차원 좌표계의 예를 들어보자. 이는 데이터의 시각화이기도 합니다. 기업이 빅 데이터 분석의 맥락에서 데이터 시각화 의 필요성을 깨닫고 있다는 것 입니다.

따라서 빅 데이터에서 경력을 시작하려는 경우 데이터 시각화 를 마스터하는 것이 큰 도움이 될 것입니다! 일하는 전문가를 위해 만들어졌으며 10개 이상의 사례 연구 및 프로젝트, 실용적인 실습 워크샵, 업계 전문가와의 멘토링, 업계 멘토와 1:1, 400시간 이상을 제공하는 IIIT-B & upGrad의 데이터 과학 PG 디플로마를 확인하십시오. 최고의 기업과의 학습 및 취업 지원.