Visualização de dados: o quê, o porquê e o como!

Neste artigo, vamos orientá-lo no mundo da Visualização de Dados . Começaremos entendendo o que é Visualização de Dados , após o que veremos a real necessidade de ferramentas de DV e algumas das visualizações de dados comuns usadas na prática hoje. Indo mais longe, falaremos sobre as ferramentas essenciais que você deve conhecer se estiver entrando no mundo da Visualização de Big Data.
Mas antes de chegarmos a isso, vamos fazer você entender a importância da Visualização de Dados usando um exemplo muito comum. Dê uma olhada nas imagens abaixo:


Qual dos dois arranjos acima facilita a navegação por todos os livros de forma rápida e eficiente? A segunda, não é? Esse é o poder da visualização. Agora, pense um passo adiante. Em nosso exemplo, estávamos apenas olhando para um punhado de livros. No mundo real, por outro lado, o problema da visualização é ENORME. Há tantos dados com as organizações no momento que é impossível entendê-los sem uma representação adequada de tudo. É exatamente aí que entra a Visualização de Dados e suas ferramentas!
Até agora você entendeu o que exatamente é a Visualização de Dados . No entanto, para uma definição formal, aqui vai: Visualização de Dados é, muito simplesmente, o processo de converter grandes conjuntos de dados em padrões e formas concisas e inequívocas (gráficos, diagramas, diagramas de dispersão e outras coisas) para torná-lo mais fácil para as pessoas entenderem. A Visualização de Dados pode ser realizada em vários modos, dependendo do requisito. Alguns deles são – Gráficos, Colunas, Diagramas de Venn, Gráficos de pizza, Mapas de Rede/Cor, Árvores, Polígonos de Frequência, Gráficos Box-and-whisker; Gráficos de dispersão de linha, superfície e volume e assim por diante.

Visualização de dados: Necessidade da hora!

Agora que sabemos o que é Visualização de Dados , vamos tentar entender porque é a “necessidade do momento”. Entendemos que isso ajuda as organizações a obter insights sobre seus dados – agora, vamos ver como!

• Ajuda a organização a absorver dados rapidamente:

Seu Big Data parecerá sem sentido para sua organização se você não o apresentar de maneira concisa e compreensível. Como você sabe, uma imagem vale mais que mil palavras – ou, neste caso, vale um zilhão de linhas de dados. A exibição apresentável de dados ajudará todas as verticais de sua organização a entender os dados com a maior facilidade. Isso, por sua vez, permitirá que eles absorvam melhor os dados – sem ter que gastar muito tempo com isso.

• Ajuda você a planejar melhor seus próximos passos:

Pense em DV como resolvendo um quebra-cabeça. Se você tem mil peças de quebra-cabeça, é uma tarefa e tanto organizar as peças. Mas uma vez que você tenha metade de suas peças no lugar, você pode facilmente descobrir os próximos passos. Da mesma forma, a partir dessas tendências visuais, você pode descobrir facilmente seus próximos melhores passos sem perder muito tempo ou energia na análise de dados. Você pode economizar muito tempo e dinheiro olhando para o quadro geral, em vez de tentar olhar para mil peças de quebra-cabeça.
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• Faça com que seu público se interesse por seus dados:

Hoje em dia, as pessoas têm a atenção mais curta do que a de um peixinho dourado. Tendo isso em mente, é importante que você apresente ao seu público algo que eles possam entender rapidamente – mesmo com um olhar superficial. Converter seus dados em gráficos envolve seu público, pois agora eles se sentem no controle da situação, pois podem entender a representação em vez de entender todos os conjuntos de dados – “Gráficos? Isso soa bem!"

• Encontre os outliers em seu conjunto de dados:

Este é provavelmente o caso de uso mais importante da Visualização de Dados . Ele ajuda você a descobrir rapidamente os valores discrepantes, se houver, em seus conjuntos de dados. Se você começar a imaginar, perceberá que isso é realmente um desafio sem a visualização adequada. Os valores discrepantes tendem a arrastar os dados para as médias na direção errada, portanto, é essencial encontrá-los e eliminá-los de sua análise quando distorcem os resultados. Os gráficos sempre tornam mais fácil entender a presença de um outlier e tomar as medidas necessárias contra ele.

• Aja rapidamente em suas descobertas:

A visualização de dados na forma de gráficos ajuda você a tomar decisões muito mais rápidas. Ao usar as visualizações de dados, você pode revisar suas estratégias, fazer atualizações e alcançar o sucesso – tudo isso sem perder muito tempo e energia. Analisar a representação gráfica de qualquer conjunto de dados permitirá que você aja melhor em suas descobertas em comparação com a análise de todo o conjunto de dados.
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Dez ferramentas de visualização de dados que você deve dominar

QlikViewName

O QlikView se comercializa como uma “plataforma de descoberta de negócios”. Sua capacidade de processar dados na memória o torna uma ferramenta perfeita para processamento rápido e sujo de dados. Falando sobre fontes, o QlikView pode ler dados de praticamente qualquer fonte – de arquivos CSV a bancos de dados SQL. Ele também realiza integração de dados (combinação de dados de várias fontes) e gera fontes de dados compostas para melhor análise. O QlikView tem como alvo empresas que buscam obter insights mais profundos sobre os dados gerados por seus empreendimentos.

Quadro

O Tableau também é uma ferramenta de business intelligence para análise visual de dados. Ele permite que os usuários criem e distribuam um painel muito intuitivo que mostra todas as variações, tendências e densidade dos dados em gráficos ou tabelas. O Tableau pode ler dados de arquivos, bancos de dados relacionais e fontes de Big Data. Seu recurso exclusivo é permitir a colaboração em tempo real. É usado por pesquisadores acadêmicos, empresas e muitas organizações governamentais.

Wolfram Alpha

Você não pode falar sobre números, estatísticas e visualizações sem mencionar o Wolfram Alpha. É um mecanismo de pesquisa/cálculo de estatísticas de código aberto que também pode produzir representações bonitas, informativas e personalizáveis ​​na forma de gráficos e tabelas Se você estiver usando dados disponíveis publicamente em sua análise, os gráficos gerados podem ser facilmente carregados em seu site usando widgets.

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MS-Excel

Muitas vezes esquecemos os velhos cavalos de guerra em nossa busca por ferramentas específicas. Como falar de visualização de dados e não falar do clássico MS-Excel? Provavelmente, você já teve alguma experiência com o Excel, independentemente de sua formação. O Excel resistiu ao duro teste do tempo e ainda é amplamente utilizado. Você deve estar ciente da famosa visualização de planilha.
O Excel pode se tornar uma ferramenta bastante poderosa – quase tão poderosa quanto as outras menções, se os requisitos não forem além do básico. No entanto, uma grande desvantagem do Excel é que a visualização de dados personalizada é difícil, portanto, é um candidato ruim para trabalhos com requisitos específicos.

CartoDB

Todas as outras ferramentas nesta lista falam principalmente sobre o processamento de dados quantitativos. Agora suponha que você precise integrar esses dados com mapas? CartoDB é a ferramenta que você precisa. Ele permite a integração perfeita de dados em forma de tabela com mapas. Para ver a mágica, você pode enviar um arquivo CSV contendo uma lista de endereços para o CartoDB e ele irá convertê-los em latitudes e longitudes e plotá-los em um mapa. A única desvantagem é que você precisa pagar por ele depois de usá-lo por 5 vezes.
Além das ferramentas mencionadas acima, existem outras ferramentas também que merecem menção:

• MatPlotLib: É uma biblioteca multiplataforma construída para visualização de dados usando Python.
• ChartBlocks : ChartBlocks é um aplicativo da web que permite criar gráficos bonitos, personalizáveis ​​e compartilháveis ​​- você também pode baixá-los como gráficos vetoriais.
• Charted : Charted cria automaticamente belos gráficos, você só precisa fornecer o link para seu arquivo de dados.
• D3.JS: É uma biblioteca Javascript que ajuda a construir visualizações usando HTML e CSS.
• Dygraphs: É uma biblioteca de visualização de dados rápida e de código aberto fornecida por Javascript.

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Empacotando…
Se você estivesse prestando atenção, teria percebido que a visualização de dados não é de forma alguma uma “nova” tecnologia. Estamos fazendo isso há muito tempo – tome o exemplo de um plano cartesiano 2-D, ou o sistema de coordenadas 3-D, que também é uma visualização de dados. É que as empresas estão despertando para a necessidade de visualização de dados no contexto de Big Data Analytics.

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