Vizualizarea datelor: ce, de ce și cum!

În acest articol, vă vom ghida prin lumea vizualizării datelor . Vom începe prin a înțelege ce este vizualizarea datelor , după care vom vedea nevoia reală de instrumente DV și unele dintre vizualizarea datelor obișnuite utilizate în practică astăzi. Mergând mai departe, vom vorbi despre instrumentele esențiale de care trebuie să fii conștient dacă pui piciorul în lumea Vizualizării Big Data.
Dar înainte de a ajunge la asta, să vă facem să înțelegeți importanța vizualizării datelor folosind un exemplu foarte comun. Aruncă o privire la imaginile de mai jos:


Care dintre cele două aranjamente de mai sus vă ajută să răsfoiți rapid și eficient toate cărțile? Al doilea, nu-i așa? Aceasta este puterea vizualizării. Acum, gândiți-vă un pas mai departe. În exemplul nostru, ne uitam doar la o mână de cărți. În lumea reală, pe de altă parte, problema vizualizării este URIAȘĂ. Există atât de multe date cu organizațiile în prezent încât este imposibil să le înțelegem fără o reprezentare adecvată a tuturor. Exact aici intervin Vizualizarea datelor și instrumentele sale!
Până acum ați înțeles ce este exact vizualizarea datelor . Cu toate acestea, de dragul unei definiții formale, iată: Vizualizarea datelor este, pur și simplu, procesul de conversie a seturilor de date uriașe în modele și forme concise și fără echivoc (grafice, diagrame, diagrame de dispersie și astfel de lucruri) pentru a le face. mai ușor pentru oameni să-l înțeleagă. Vizualizarea datelor poate fi efectuată în mai multe moduri, în funcție de cerință. Unele dintre ele sunt: ​​grafice, coloane, diagrame Venn, diagrame circulare, hărți de rețea/culoare, arbori, poligoane de frecvență, diagrame cu case și mustăți; Grafice de dispersie de linie, suprafață și volum și așa mai departe.

Vizualizarea datelor: nevoie de ora!

Acum că știm ce este vizualizarea datelor , să încercăm să înțelegem de ce este „nevoia orei”. Am înțeles că ajută organizațiile să obțină informații despre datele lor – acum, să vedem cum!

• Ajută organizația să absoarbă rapid datele:

Big Data va arăta o farfurie pentru organizația dvs. dacă nu le prezentați într-un mod concis și ușor de înțeles. După cum știți, o imagine valorează mai mult decât o mie de cuvinte sau, în acest caz, valorează un milion de rânduri de date. Afișarea prezentabilă a datelor va ajuta toate sectoarele organizației dumneavoastră să înțeleagă datele cu cea mai mare ușurință. Aceasta, la rândul său, le va permite să absoarbă mai bine datele - fără a fi nevoiți să petreacă mult timp pe acestea.

• Vă ajută să vă planificați mai bine următorii pași:

Gândiți-vă la DV ca la rezolvarea unui puzzle. Dacă aveți o mie de piese de puzzle, este destul de o sarcină să începeți cu aranjarea pieselor. Dar odată ce ai la loc chiar și jumătate din piesele tale, poți să-ți dai seama cu ușurință de pașii următori. De asemenea, din aceste tendințe vizuale, vă puteți da seama cu ușurință de următorii pași cei mai buni fără a pierde prea mult timp sau energie pe analiza datelor. Puteți economisi mult timp și bani privind imaginea de ansamblu, în loc să încercați să priviți o mie de piese de puzzle.
Începeți în știința datelor cu Python

• Interesează-ți publicul de datele tale:

În zilele noastre, oamenii au o atenție mai scurtă decât cea a unui pește de aur. Ținând cont de acest lucru, este important să prezentați publicului ceva ce poate înțelege rapid, chiar și cu o privire superficială. Conversia datelor dvs. în grafică implică publicul dvs., deoarece acum se simte în controlul situației, deoarece poate înțelege reprezentarea, spre deosebire de înțelegerea întregii seturi de date – „Grafe? Asta suna bine!"

• Găsiți valorile aberante din setul dvs. de date:

Acesta este probabil cel mai important caz de utilizare al Vizualizării datelor . Vă ajută să aflați rapid valorile aberante, dacă există, din seturile dvs. de date. Dacă te apuci de imaginare, vei realiza că aceasta este într-adevăr o provocare fără o vizualizare adecvată. Valorile aberante au tendința de a trage în jos datele mediile în direcția greșită, așa că este esențial să le găsiți și să le eliminați din analiză atunci când modifică rezultatele. Grafica facilitează întotdeauna înțelegerea prezenței unei valori aberante și luarea tuturor măsurilor necesare împotriva acestuia.

• Acționați rapid pe baza constatărilor dvs.:

Vizualizarea datelor sub formă de grafică vă ajută să luați decizii mult mai rapide. Folosind Vizualizările de date, puteți să vă revizuiți strategiile, să faceți actualizări și să obțineți succes - toate acestea fără a pierde mult timp și energie. Analizarea reprezentării grafice a oricărui set de date vă va permite să acționați mai bine asupra constatărilor dvs. în comparație cu analiza întregului set de date.
Analiza exploratorie a datelor și importanța acesteia pentru afacerea dvs

Zece instrumente de vizualizare a datelor pe care ar trebui să le stăpâniți

QlikView

QlikView se comercializează ca o „platformă de descoperire a afacerilor”. Capacitatea sa de a procesa date în memorie îl face un instrument perfect pentru procesarea rapidă și murdară a datelor. Vorbind despre surse, QlikView poate citi date din aproape orice sursă - de la fișiere CSV la baze de date SQL. De asemenea, realizează integrarea datelor (combinarea datelor din diverse surse) și generează surse de date compozite pentru o analiză mai bună. QlikView vizează companiile care doresc să obțină o perspectivă mai profundă asupra datelor generate de eforturile lor.

Tablou

Tableau, de asemenea, este un instrument de business intelligence pentru analiza vizuală a datelor. Permite utilizatorilor să creeze și să distribuie un tablou de bord foarte intuitiv, care descrie toate variațiile, tendințele și densitatea datelor din diagrame sau grafice. Tableau poate citi date din fișiere, baze de date relaționale și surse Big Data. Caracteristica sa unică este că permite colaborarea în timp real. Este folosit de cercetători academicieni, companii și multe organizații guvernamentale.

Wolfram Alpha

Nu poți vorbi despre numere, statistici și vizualizări fără a menționa Wolfram Alpha. Este un motor de căutare/calcul de statistici open source, care poate produce, de asemenea, reprezentări frumoase, informative și personalizabile sub formă de diagrame și grafice. Dacă utilizați date disponibile public în analiza dvs., diagramele generate pot fi încărcate foarte ușor pe site-ul dvs. folosind widget-uri.

Ce este ce înseamnă depozitarea datelor și mineritul de date

MS-Excel

Adesea uităm vechii cai de război în căutarea unor instrumente specifice. Cum putem vorbi despre vizualizarea datelor și să nu menționăm clasicul MS-Excel? Sunt șanse să fi avut ceva experiență cu Excel, indiferent de antecedentele dvs. Excel a trecut testul dur al timpului și este încă utilizat pe scară largă. Trebuie să fii conștient de faimoasa vizualizare a foii de calcul.
Excel se poate dovedi a fi un instrument destul de puternic – aproape la fel de puternic ca și celelalte mențiuni, dacă cerințele nu depășesc elementele de bază. Cu toate acestea, un dezavantaj major al Excel este că vizualizarea personalizată a datelor este dificilă, astfel încât este un candidat prost pentru munca care are cerințe specifice.

CartoDB

Toate celelalte instrumente din această listă vorbesc în primul rând despre procesarea datelor cantitative. Acum să presupunem că trebuie să integrați aceste date cu hărți? CartoDB este instrumentul de care aveți nevoie. Permite integrarea perfectă a datelor în formă tabelară cu hărți. Pentru a vedea magia, puteți încărca un fișier CSV care conține o listă de adrese către CartoDB și le va converti în latitudini și longitudini și le va reprezenta pe o hartă. Singurul dezavantaj este că trebuie să plătiți pentru el după ce îl folosiți de 5 ori.
În afară de instrumentele menționate mai sus, există și alte instrumente care merită menționate:

• MatPlotLib: Este o bibliotecă multi-platformă construită pentru vizualizarea datelor folosind Python.
• ChartBlocks : ChartBlocks este o aplicație web care vă permite să creați diagrame frumoase, personalizabile și care pot fi partajate – le puteți descărca și ca grafică vectorială.
• Charted : Charted construiește automat diagrame frumoase, trebuie doar să îi oferiți linkul către fișierul dvs. de date.
• D3.JS: Este o bibliotecă Javascript care vă ajută să construiți vizualizări folosind HTML și CSS.
• Dygraphs: este o bibliotecă de vizualizare a datelor rapidă, cu sursă deschisă, furnizată de Javascript.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Încheierea…
Dacă ai fi fost atent, ai fi realizat că vizualizarea datelor nu este deloc o „nouă” tehnologie. O facem de secole – luați exemplul unui plan cartezian 2-D sau sistemul de coordonate 3-D, care este și o vizualizare a datelor. Doar că companiile se trezesc cu nevoia de vizualizare a datelor în contextul Big Data Analytics.

Deci, dacă doriți să începeți o carieră în Big Data, stăpânirea Vizualizării datelor vă va duce cu siguranță un drum lung! consultați Diploma PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creată pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1-la-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență la locul de muncă cu firme de top.