Визуализация данных: что, почему и как!

В этой статье мы познакомим вас с миром визуализации данных . Мы начнем с понимания того, что такое визуализация данных , после чего мы увидим реальную потребность в инструментах DV и некоторых общих средствах визуализации данных , используемых сегодня на практике. Идя дальше, мы поговорим об основных инструментах, о которых вы должны знать, если вы вступаете в мир визуализации больших данных.
Но прежде чем мы перейдем к этому, давайте познакомим вас с важностью визуализации данных на очень распространенном примере. Взгляните на изображения ниже:


Какая из двух вышеперечисленных схем облегчает вам быстрый и эффективный просмотр всех книг? Второй, не так ли? Это сила визуализации. Теперь подумайте еще на шаг. В нашем примере мы просто просматривали несколько книг. С другой стороны, в реальном мире проблема визуализации ОГРОМНА. В настоящее время в организациях так много данных, что невозможно разобраться в них без надлежащего представления всего этого. Вот где на помощь приходят визуализация данных и ее инструменты!
К настоящему моменту вы поняли, что такое визуализация данных . Тем не менее, ради формального определения, вот оно: визуализация данных — это, проще говоря, процесс преобразования огромных наборов данных в краткие и недвусмысленные шаблоны и формы (графики, диаграммы, точечные диаграммы и т. людям легче это понять. Визуализация данных может выполняться во многих режимах, в зависимости от требований. Вот некоторые из них: графики, столбцы, диаграммы Венна, круговые диаграммы, сетевые/цветовые карты, деревья, частотные полигоны, графики в виде коробочек и усов; Линейные, поверхностные и объемные диаграммы рассеяния и так далее.

Визуализация данных: потребность часа!

Теперь, когда мы знаем, что такое визуализация данных , давайте попробуем понять, почему это «необходимость часа». Мы поняли, что это помогает организациям получить представление о своих данных — теперь давайте посмотрим, как это сделать!

• Помогает организации быстро усваивать данные:

Ваши большие данные будут выглядеть бессмыслицей для вашей организации, если вы не представите их в краткой и понятной форме. Как известно, картинка стоит тысячи слов или, в данном случае, тысячи строк данных. Презентабельное отображение данных поможет всем вертикалям вашей организации максимально легко понять данные. Это, в свою очередь, позволит им лучше усваивать данные, не тратя на это много времени.

• Помогает лучше спланировать следующие шаги:

Думайте о DV как о решении головоломки. Если у вас есть тысяча кусочков головоломки, довольно сложно приступить к их расстановке. Но как только у вас будет хотя бы половина деталей, вы сможете легко определить следующие шаги. Аналогичным образом, из этих визуальных тенденций вы можете легко определить свои следующие лучшие шаги, не тратя слишком много времени или энергии на анализ данных. Вы можете сэкономить много времени и денег, глядя на общую картину, вместо того, чтобы пытаться разглядеть тысячу кусочков головоломки.
Начните заниматься наукой о данных с помощью Python

• Заинтересуйте аудиторию вашими данными:

В настоящее время продолжительность концентрации внимания у людей короче, чем у золотых рыбок. Имея это в виду, для вас важно представить своей аудитории что-то, что они могут быстро понять — даже с беглого взгляда. Преобразование ваших данных в графику привлекает вашу аудиторию, поскольку теперь они чувствуют, что контролируют ситуацию, поскольку они могут понимать представление, а не понимать все наборы данных — «Графики? Это звучит неплохо!"

• Найдите выбросы в вашем наборе данных:

Это, вероятно, самый важный вариант использования визуализации данных . Это поможет вам быстро найти выбросы, если таковые имеются, в ваших наборах данных. Если вы приступите к воображению, вы поймете, что это действительно сложная задача без надлежащей визуализации. Выбросы, как правило, сдвигают средние значения данных в неправильном направлении, поэтому очень важно найти и исключить их из анализа, когда они искажают результаты. Графика всегда облегчает понимание наличия выброса и принятие необходимых мер против него.

• Действуйте быстро в соответствии с вашими выводами:

Визуализация данных в виде графиков помогает вам принимать более быстрые решения. Используя визуализацию данных, вы можете пересматривать свои стратегии, вносить обновления и добиваться успеха — и все это, не тратя много времени и энергии. Анализ графического представления любого набора данных позволит вам лучше действовать в соответствии с вашими выводами по сравнению с анализом всего набора данных.
Исследовательский анализ данных и его важность для вашего бизнеса

Десять инструментов визуализации данных, которыми вы должны овладеть

QlikView

QlikView позиционирует себя как «платформа для открытия бизнеса». Его способность обрабатывать данные в памяти делает его идеальным инструментом для быстрой и грязной обработки данных. Что касается источников, QlikView может считывать данные практически из любого источника — от файлов CSV до баз данных SQL. Он также выполняет интеграцию данных (объединение данных из различных источников) и создает составные источники данных для лучшего анализа. QlikView ориентирован на предприятия, которые хотят получить более глубокое представление о данных, полученных в результате их деятельности.

Таблица

Tableau также является инструментом бизнес-аналитики для визуального анализа данных. Это позволяет пользователям создавать и распространять очень интуитивно понятную информационную панель, которая отображает все варианты, тенденции и плотность данных в виде диаграмм или графиков. Tableau может считывать данные из файлов, реляционных баз данных и источников больших данных. Его уникальная особенность заключается в том, что он позволяет сотрудничать в режиме реального времени. Он используется академическими исследователями, предприятиями и многими государственными организациями.

вольфрам Альфа

Нельзя говорить о числах, статистике и визуализации, не упомянув Wolfram Alpha. Это поисково-вычислительная система с открытым исходным кодом, которая также может создавать красивые, информативные и настраиваемые представления в виде диаграмм и графиков. Если вы используете общедоступные данные в своем анализе, созданные диаграммы можно очень легко загрузить на ваш веб-сайт. с помощью виджетов.

Что такое хранилище данных и интеллектуальный анализ данных

MS-Excel

Мы часто забываем старых боевых коней в поисках конкретных инструментов. Как можно говорить о визуализации данных и не упомянуть классический MS-Excel? Скорее всего, у вас есть некоторый опыт работы с Excel, независимо от вашего опыта. Excel выдержал суровое испытание временем и до сих пор широко используется. Вы должны знать о знаменитой визуализации электронных таблиц.
Excel может оказаться довольно мощным инструментом — почти таким же мощным, как другие упомянутые, если требования не выходят за рамки основ. Однако основным недостатком Excel является то, что настраиваемая визуализация данных сложна, поэтому он не подходит для работы с особыми требованиями.

КартоДБ

Все остальные инструменты в этом списке говорят в первую очередь об обработке количественных данных. Теперь предположим, что вам нужно интегрировать эти данные с картами? CartoDB — это инструмент, который вам нужен. Это позволяет легко интегрировать данные в табличной форме с картами. Чтобы увидеть магию, вы можете загрузить файл CSV, содержащий список адресов, в CartoDB, и он преобразует их в широту и долготу и нанесет на карту. Единственным недостатком является то, что вам нужно заплатить за него после использования в 5 раз.
Помимо инструментов, упомянутых выше, есть и другие инструменты, заслуживающие упоминания:

• MatPlotLib: это мультиплатформенная библиотека, созданная для визуализации данных с использованием Python.
• ChartBlocks : ChartBlocks — это веб-приложение, которое позволяет создавать красивые, настраиваемые и общедоступные диаграммы — их также можно загружать в виде векторной графики.
• Charted : Charted автоматически строит красивые диаграммы, вам просто нужно предоставить ему ссылку на ваш файл данных.
• D3.JS: это библиотека Javascript, которая помогает создавать визуализации с использованием HTML и CSS.
• Dygraphs: это быстрая библиотека визуализации данных с открытым исходным кодом, предоставляемая Javascript.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Завершение…
Если бы вы были внимательны, то поняли бы, что визуализация данных ни в коем случае не является «новой» технологией. Мы делали это веками — возьмем в качестве примера двухмерную декартову плоскость или трехмерную систему координат, которая также является визуализацией данных. Просто компании начинают осознавать необходимость визуализации данных в контексте аналитики больших данных.

Так что, если вы хотите начать карьеру в области больших данных, овладение визуализацией данных наверняка поможет вам пройти долгий путь! ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области науки о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1-на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.