Wizualizacja danych: co, dlaczego i jak!

W tym artykule przeprowadzimy Cię przez świat wizualizacji danych . Zaczniemy od zrozumienia, czym jest Wizualizacja danych , po czym zobaczymy rzeczywiste zapotrzebowanie na narzędzia DV i niektóre z powszechnie stosowanych wizualizacji danych w dzisiejszej praktyce. Idąc dalej, porozmawiamy o podstawowych narzędziach, o których musisz wiedzieć, jeśli wkraczasz w świat Wizualizacji Big Data.
Ale zanim do tego dojdziemy, pozwólmy Ci zrozumieć znaczenie wizualizacji danych na bardzo popularnym przykładzie. Spójrz na poniższe obrazy:


Który z powyższych dwóch układów ułatwia szybkie i sprawne przeglądanie wszystkich książek? Drugi, prawda? Na tym polega moc wizualizacji. Teraz pomyśl o krok dalej. W naszym przykładzie oglądaliśmy tylko kilka książek. Z kolei w realnym świecie problem wizualizacji jest OGROMNY. Obecnie jest tak wiele danych z organizacjami, że nie da się ich zrozumieć bez odpowiedniej reprezentacji tego wszystkiego. Właśnie tam pojawia się wizualizacja danych i jej narzędzia!
Do tej pory zrozumiałeś, czym dokładnie jest wizualizacja danych . Jednak, ze względu na formalną definicję, wygląda to tak: Wizualizacja danych to po prostu proces przekształcania ogromnych zbiorów danych w zwięzłe i jednoznaczne wzory i kształty (wykresy, wykresy, wykresy punktowe itp.), łatwiej ludziom to zrozumieć. Wizualizacja danych może być realizowana w wielu trybach, w zależności od wymagań. Niektóre z nich to – wykresy, kolumny, diagramy Venna, wykresy kołowe, mapy sieci/kolorów, drzewa, wielokąty częstotliwości, wykresy pudełkowo-wąsowe; Wykresy punktowe liniowe, powierzchniowe i objętościowe i tak dalej.

Wizualizacja danych: Potrzeba godziny!

Teraz, gdy wiemy, czym jest wizualizacja danych , spróbujmy zrozumieć, dlaczego jest to „potrzeba chwili”. Zrozumieliśmy, że pomaga to organizacjom uzyskać wgląd w ich dane — teraz zobaczmy, jak!

• Pomaga organizacji szybko przyswoić dane:

Twoje Big Data będą wyglądać na bełkot w Twojej organizacji, jeśli nie przedstawisz ich w zwięzły i zrozumiały sposób. Jak wiecie, obraz jest wart tysiąca słów – lub, w tym przypadku, wart miliarda linii danych. Prezentacja danych pomoże wszystkim działom Twojej organizacji z łatwością zrozumieć dane. To z kolei pozwoli im lepiej przyswoić dane – bez konieczności poświęcania na to dużej ilości czasu.

• Pomaga lepiej zaplanować kolejne kroki:

Pomyśl o DV jako rozwiązywaniu puzzli. Jeśli masz tysiąc kawałków puzzli, to nie lada zadanie, aby zacząć je układać. Ale kiedy masz już na miejscu nawet połowę swoich elementów, możesz łatwo wymyślić kolejne kroki. Podobnie na podstawie tych trendów wizualnych możesz łatwo obliczyć kolejne najlepsze kroki, nie tracąc zbyt wiele czasu i energii na analizę danych. Możesz zaoszczędzić dużo czasu i pieniędzy, patrząc na duży obraz, zamiast próbować patrzeć na tysiąc puzzli.
Rozpocznij naukę o danych w Pythonie

• Zainteresuj odbiorców swoimi danymi:

W dzisiejszych czasach ludzie mają krótszą koncentrację uwagi niż złota rybka. Mając to na uwadze, ważne jest, abyś zaprezentował swoim odbiorcom coś, co mogą szybko zrozumieć – nawet pobieżnym spojrzeniem. Konwersja danych na grafikę angażuje odbiorców, ponieważ teraz czują, że mają kontrolę nad sytuacją, ponieważ mogą zrozumieć reprezentację, a nie zrozumieć całe zestawy danych – „Wykresy? To brzmi dobrze!"

• Znajdź wartości odstające w swoim zbiorze danych:

Jest to prawdopodobnie najważniejszy przypadek użycia wizualizacji danych . Pomaga szybko znaleźć wartości odstające w Twoich zbiorach danych. Jeśli zaczniesz wyobrażać sobie, zdasz sobie sprawę, że bez odpowiedniej wizualizacji jest to naprawdę wyzwanie. Wartości odstające mają tendencję do przeciągania danych w złym kierunku, dlatego ważne jest, aby znaleźć je i wyeliminować z analizy, gdy przekrzywiają wyniki. Grafika zawsze ułatwia zrozumienie obecności odstających elementów i podjęcie wszelkich wymaganych kroków przeciwko niemu.

• Działaj szybko na podstawie swoich ustaleń:

Wizualizacja danych w postaci grafiki pomaga w podejmowaniu znacznie szybszych decyzji. Korzystając z wizualizacji danych, możesz przeglądać swoje strategie, wprowadzać aktualizacje i osiągać sukcesy – wszystko to bez marnowania czasu i energii. Analiza graficznej reprezentacji dowolnego zestawu danych pozwoli Ci lepiej działać na podstawie wyników w porównaniu z analizą całego zestawu danych.
Eksploracyjna analiza danych i jej znaczenie dla Twojej firmy

Dziesięć narzędzi do wizualizacji danych, które powinieneś opanować

QlikView

QlikView reklamuje się jako „platforma do odkrywania biznesu”. Jego zdolność do przetwarzania danych w pamięci sprawia, że ​​jest to doskonałe narzędzie do szybkiego i brudnego przetwarzania danych. Mówiąc o źródłach, QlikView może odczytywać dane z niemal każdego źródła – od plików CSV po bazy danych SQL. Wykonuje również integrację danych (łączenie danych z różnych źródeł) i generuje złożone źródła danych dla lepszej analizy. QlikView jest skierowany do firm, które chcą uzyskać głębszy wgląd w dane generowane przez ich przedsięwzięcia.

Żywy obraz

Tableau jest również narzędziem Business Intelligence do wizualnej analizy danych. Pozwala użytkownikom tworzyć i rozpowszechniać bardzo intuicyjny pulpit nawigacyjny, który przedstawia wszystkie odmiany, trendy i gęstość danych na wykresach lub wykresach. Tableau może odczytywać dane z plików, relacyjnych baz danych i źródeł Big Data. Jego unikalną cechą jest to, że umożliwia współpracę w czasie rzeczywistym. Korzystają z niego naukowcy akademiccy, firmy i wiele organizacji rządowych.

Wolfram Alpha

Nie można mówić o liczbach, statystykach i wizualizacjach, nie wspominając o Wolfram Alpha. Jest to wyszukiwarka/obliczanie statystyk typu open source, która może również tworzyć piękne, pouczające i konfigurowalne reprezentacje w postaci wykresów i wykresów Jeśli w analizie używasz publicznie dostępnych danych, wygenerowane wykresy można bardzo łatwo przesłać na Twoją witrynę za pomocą widżetów.

Co to jest magazynowanie danych i eksploracja danych

MS Excel

W poszukiwaniu konkretnych narzędzi często zapominamy o starych koniach bojowych. Jak możemy mówić o wizualizacji danych i nie wspominać o klasycznym MS-Excelu? Możliwe, że miałeś już pewne doświadczenie z programem Excel, niezależnie od swojego doświadczenia. Excel przetrwał ciężką próbę czasu i nadal jest szeroko stosowany. Musisz być świadomy słynnej wizualizacji arkusza kalkulacyjnego.
Excel może okazać się dość potężnym narzędziem – prawie tak potężnym, jak wspomina drugi, jeśli wymagania nie wykraczają poza podstawy. Jednak główną wadą programu Excel jest to, że niestandardowa wizualizacja danych jest trudna, przez co jest złym kandydatem do pracy, która ma określone wymagania.

CartoDB

Wszystkie pozostałe narzędzia z tej listy dotyczą przede wszystkim przetwarzania danych ilościowych. Załóżmy teraz, że musisz zintegrować te dane z mapami? CartoDB to narzędzie, którego potrzebujesz. Umożliwia bezproblemową integrację danych w formie tabelarycznej z mapami. Aby zobaczyć magię, możesz przesłać plik CSV zawierający listę adresów do CartoDB, który przekonwertuje je na szerokości i długości geograficzne i wykreśli je na mapie. Jedyną wadą jest to, że po 5 krotnym użyciu trzeba za nią zapłacić.
Oprócz narzędzi wymienionych powyżej, jest jeszcze kilka innych narzędzi, które zasługują na wzmiankę:

• MatPlotLib: Jest to wieloplatformowa biblioteka stworzona do wizualizacji danych przy użyciu Pythona.
• ChartBlocks : ChartBlocks to aplikacja internetowa, która umożliwia tworzenie pięknych, dostosowywanych i udostępnianych wykresów — można je również pobrać jako grafikę wektorową.
• Charted : Charted automatycznie tworzy piękne wykresy, wystarczy podać link do pliku danych.
• D3.JS: Jest to biblioteka JavaScript, która pomaga budować wizualizacje za pomocą HTML i CSS.
• Dygraphs: Jest to szybka, otwarta biblioteka wizualizacji danych dostarczana przez JavaScript.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Podsumowanie…
Gdybyś zwracał uwagę, zorientowałbyś się, że wizualizacja danych nie jest w żadnym wypadku „nową” technologią. Robimy to od wieków – weźmy na przykład dwuwymiarową płaszczyznę kartezjańską, czy trójwymiarowy układ współrzędnych, który również jest wizualizacją danych. Tyle, że firmy budzą się na potrzebę wizualizacji danych w kontekście Big Data Analytics.

Tak więc, jeśli chcesz rozpocząć karierę w Big Data, opanowanie wizualizacji danych z pewnością zajmie Ci długą drogę! sprawdź IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami branżowymi, 1 na 1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin pomocy w nauce i pracy z najlepszymi firmami.