การสร้างภาพข้อมูล: อะไร ทำไม และอย่างไร!

ในบทความนี้ เราจะแนะนำคุณเกี่ยวกับโลกของ Data Visualization เราจะเริ่มด้วยการทำความเข้าใจว่า Data Visualization คืออะไร หลังจากนั้นเราจะเห็นความต้องการที่แท้จริงของเครื่องมือ DV และ Data Visualization ทั่วไปบางส่วนที่ ใช้ในทางปฏิบัติในปัจจุบัน ต่อไป เราจะพูดถึงเครื่องมือสำคัญที่คุณต้องระวัง หากคุณกำลังก้าวเข้าสู่โลกแห่งการสร้างภาพข้อมูลขนาดใหญ่
แต่ก่อนที่เราจะพูดถึงเรื่องนั้น เรามาทำความเข้าใจถึงความสำคัญของ การแสดงข้อมูล โดยใช้ตัวอย่างทั่วไป ดูภาพด้านล่าง:


การจัดเตรียมสองข้อใดในข้างต้นที่ทำให้คุณเรียกดูหนังสือทั้งหมดได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพได้ง่ายขึ้น อันที่สองไม่ใช่เหรอ นั่นคือพลังของการมองเห็น ตอนนี้ คิดอีกขั้น ในตัวอย่างของเรา เราแค่ดูหนังสือไม่กี่เล่ม ในโลกแห่งความเป็นจริง ปัญหาของการสร้างภาพข้อมูลนั้นใหญ่หลวงนัก มีข้อมูลมากมายกับองค์กรในปัจจุบันซึ่งเป็นไปไม่ได้ที่จะทำความเข้าใจโดยปราศจากการแสดงข้อมูลทั้งหมดอย่างเหมาะสม นั่นคือที่มาของ Data Visualization และเครื่องมือต่างๆ
ถึงตอนนี้ คุณคงเข้าใจแล้วว่า Data Visualization คืออะไร อย่างไรก็ตาม เพื่อให้คำจำกัดความอย่างเป็นทางการ Data Visualisatio n เป็นขั้นตอนง่ายๆ ในการแปลงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ให้เป็นรูปแบบและรูปร่างที่กระชับและชัดเจน (กราฟ แผนภูมิ แผนภาพกระจาย และสิ่งต่างๆ ดังกล่าว) เพื่อสร้าง ให้คนเข้าใจได้ง่ายขึ้น การแสดงข้อมูล สามารถทำได้ในหลายโหมด ขึ้นอยู่กับความต้องการ บางส่วนได้แก่ – กราฟ คอลัมน์ แผนภาพเวนน์ แผนภูมิวงกลม แผนที่เครือข่าย/สี ต้นไม้ รูปหลายเหลี่ยมความถี่ แผนภาพแบบกล่องและหนวด แผนผัง Line, Surface และ Volume Scatter เป็นต้น

การสร้างภาพข้อมูล: Need of the hour!

ตอนนี้เรารู้แล้วว่า Data Visualization คืออะไร เรามาลองทำความเข้าใจว่าทำไมมันจึงเป็น “ความจำเป็นของชั่วโมง” เราเข้าใจดีว่ามันช่วยให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูลของพวกเขา – ตอนนี้เรามาดูกันว่าทำอย่างไร!

• ช่วยให้องค์กรดูดซับข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว:

ข้อมูลขนาดใหญ่ของคุณจะดูไร้สาระสำหรับองค์กรของคุณหากคุณไม่นำเสนอข้อมูลอย่างกระชับและเข้าใจได้ อย่างที่คุณทราบ รูปภาพมีค่าหนึ่งพันคำ หรือในกรณีนี้ มีค่ามากกว่าข้อมูลหลายพันล้านบรรทัด การแสดงข้อมูลที่นำเสนอได้จะช่วยให้ธุรกิจทุกประเภทในองค์กรของคุณเข้าใจข้อมูลได้อย่างง่ายดายที่สุด ในทางกลับกันจะช่วยให้พวกเขาดูดซับข้อมูลได้ดีขึ้น โดยไม่ต้องเสียเวลากับมันมากนัก

• ช่วยให้คุณวางแผนขั้นตอนต่อไปได้ดียิ่งขึ้น:

คิดว่า DV เป็นการไขปริศนาตัวต่อ หากคุณมีจิ๊กซอว์นับพันชิ้น การจัดเรียงชิ้นส่วนเป็นงานที่ค่อนข้างยุ่งยาก แต่เมื่อคุณมีชิ้นส่วนครบครึ่งหนึ่งแล้ว คุณก็สามารถคิดออกขั้นตอนต่อไปได้อย่างง่ายดาย ในทำนองเดียวกัน จากแนวโน้มภาพเหล่านี้ คุณสามารถคิดออกขั้นตอนที่ดีที่สุดถัดไปของคุณได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องเสียเวลาหรือพลังงานมากเกินไปในการวิเคราะห์ข้อมูล คุณสามารถประหยัดเวลาและเงินได้มากด้วยการดูภาพรวม แทนที่จะพยายามดูชิ้นส่วนปริศนานับพันชิ้น
เริ่มต้นในวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย Python

• ทำให้ผู้ชมของคุณสนใจข้อมูลของคุณ:

ทุกวันนี้ ผู้คนมีช่วงความสนใจสั้นกว่าปลาทอง เมื่อคำนึงถึงเรื่องนี้ สิ่งสำคัญคือคุณต้องนำเสนอสิ่งที่พวกเขาสามารถเข้าใจได้อย่างรวดเร็วแก่ผู้ชม แม้จะเหลือบมองคร่าวๆ การแปลงข้อมูลของคุณเป็นกราฟิกทำให้ผู้ชมของคุณมีส่วนร่วม เนื่องจากตอนนี้พวกเขารู้สึกว่าสามารถควบคุมสถานการณ์ได้ เนื่องจากพวกเขาสามารถเข้าใจการนำเสนอแทนที่จะเข้าใจชุดข้อมูลทั้งหมด – “กราฟ? นั่นฟังดูดี!”

• ค้นหาค่าผิดปกติในชุดข้อมูลของคุณ:

นี่อาจเป็นกรณีการใช้งานที่สำคัญที่สุดของ Data Visualization ช่วยให้คุณค้นหาค่าผิดปกติ (ถ้ามี) ในชุดข้อมูลของคุณได้อย่างรวดเร็ว หากคุณหมกมุ่นอยู่กับจินตนาการ คุณจะรู้ว่านี่เป็นความท้าทายอย่างแท้จริงหากไม่มีการสร้างภาพข้อมูลที่เหมาะสม ค่าผิดปกติมักจะลากข้อมูลค่าเฉลี่ยไปในทิศทางที่ไม่ถูกต้อง ดังนั้นจึงจำเป็นต้องค้นหาและกำจัดข้อมูลเหล่านี้ออกจากการวิเคราะห์ของคุณเมื่อพวกเขาบิดเบือนผลลัพธ์ กราฟิกช่วยให้เข้าใจการมีอยู่ของค่าผิดปกติได้ง่ายขึ้นเสมอ และดำเนินการตามขั้นตอนที่จำเป็นเพื่อจัดการกับค่านั้น

• ดำเนินการอย่างรวดเร็วกับสิ่งที่คุณค้นพบ:

การแสดงข้อมูลในรูปแบบกราฟิกช่วยให้คุณตัดสินใจได้รวดเร็วยิ่งขึ้น เมื่อใช้ Data Visualisations คุณสามารถตรวจสอบกลยุทธ์ ทำการอัปเดต และประสบความสำเร็จได้ ทั้งหมดนี้โดยไม่ต้องเสียเวลาและพลังงานมาก การวิเคราะห์การแสดงภาพกราฟิกของชุดข้อมูลใดๆ จะช่วยให้คุณดำเนินการกับสิ่งที่ค้นพบได้ดีขึ้น เมื่อเทียบกับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลทั้งหมด
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจและความสำคัญต่อธุรกิจของคุณ

เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลสิบอย่างที่คุณควรเชี่ยวชาญ

QlikView

QlikView ทำตลาดตัวเองเป็น "แพลตฟอร์มการค้นพบธุรกิจ" ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลในหน่วยความจำทำให้เป็นเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่รวดเร็วและสกปรก เมื่อพูดถึงแหล่งที่มา QlikView สามารถอ่านข้อมูลจากเกือบทุกแหล่ง ตั้งแต่ไฟล์ CSV ไปจนถึงฐานข้อมูล SQL นอกจากนี้ยังทำการรวมข้อมูล (การรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ) และสร้างแหล่งข้อมูลแบบผสมเพื่อการวิเคราะห์ที่ดียิ่งขึ้น QlikView กำหนดเป้าหมายธุรกิจที่ต้องการรับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลที่สร้างขึ้นจากความพยายามของพวกเขา

ฉาก

Tableau เป็นเครื่องมือทางธุรกิจสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยภาพ อนุญาตให้ผู้ใช้สร้างและแจกจ่ายแดชบอร์ดที่ใช้งานง่าย ซึ่งแสดงการเปลี่ยนแปลง แนวโน้ม และความหนาแน่นของข้อมูลทั้งหมดในแผนภูมิหรือกราฟ Tableau สามารถอ่านข้อมูลจากไฟล์ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ และแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ คุณลักษณะเฉพาะของมันคือช่วยให้ทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ มันถูกนำไปใช้โดยนักวิจัยเชิงวิชาการ ธุรกิจ และองค์กรภาครัฐหลายแห่ง

วุลแฟรมอัลฟ่า

คุณไม่สามารถพูดถึงตัวเลข สถิติ และการแสดงภาพโดยไม่พูดถึง Wolfram Alpha เป็นเครื่องมือค้นหา/คำนวณสถิติแบบโอเพนซอร์ส ซึ่งสามารถสร้างการแสดงข้อมูลที่สวยงาม ให้ข้อมูล และปรับแต่งได้ในรูปแบบของแผนภูมิและกราฟ หากคุณใช้ข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะในการวิเคราะห์ของคุณ แผนภูมิที่สร้างขึ้นสามารถอัปโหลดไปยังเว็บไซต์ของคุณได้ง่ายมาก โดยใช้วิดเจ็ต

คลังข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูลคืออะไร

MS-Excel

เรามักจะลืมม้าศึกเก่าในการค้นหาเครื่องมือเฉพาะของเรา เราจะพูดถึง การแสดงข้อมูลเป็นภาพ และไม่พูดถึง MS-Excel แบบคลาสสิกได้อย่างไร เป็นไปได้ว่าคุณเคยมีประสบการณ์กับ Excel มาก่อน โดยไม่คำนึงถึงภูมิหลังของคุณ Excel ได้ผ่านการทดสอบมาอย่างยาวนานและยังคงถูกใช้งานอย่างกว้างขวาง คุณต้องตระหนักถึงการแสดงภาพสเปรดชีตที่มีชื่อเสียง
Excel สามารถกลายเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง เกือบจะมีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับเครื่องมืออื่น ๆ ที่กล่าวถึง ถ้าข้อกำหนดไม่ได้ไปไกลกว่าพื้นฐาน อย่างไรก็ตาม ข้อเสียเปรียบที่สำคัญของ Excel ก็คือ การสร้างภาพข้อมูล แบบกำหนดเอง นั้นทำได้ยาก ดังนั้นจึงเป็นตัวเลือกที่ไม่ดีสำหรับงานที่มีข้อกำหนดเฉพาะ

CartoDB

เครื่องมืออื่นๆ ทั้งหมดในรายการนี้พูดถึงการประมวลผลข้อมูลเชิงปริมาณเป็นหลัก ตอนนี้ สมมติว่าคุณต้องรวมข้อมูลนี้กับแผนที่ CartoDB เป็นเครื่องมือที่คุณต้องการ ช่วยให้สามารถรวมข้อมูลในรูปแบบตารางกับแผนที่ได้อย่างราบรื่น หากต้องการดูความมหัศจรรย์ คุณสามารถอัปโหลดไฟล์ CSV ที่มีรายการที่อยู่ไปยัง CartoDB แล้วไฟล์นั้นจะแปลงเป็นละติจูดและลองจิจูดและแปลงเป็นรายการบนแผนที่ เสียอย่างเดียวคือต้องเสียเงินหลังจากใช้งานไป 5 ครั้ง
นอกจากเครื่องมือที่กล่าวมาข้างต้นแล้ว ยังมีเครื่องมืออื่นๆ ที่ควรค่าแก่การกล่าวถึงอีกด้วย:

• MatPlotLib: เป็นไลบรารีหลายแพลตฟอร์มที่สร้างขึ้นสำหรับการแสดงข้อมูลโดยใช้ Python
• ChartBlocks : ChartBlocks เป็นเว็บแอปที่ให้คุณสร้างแผนภูมิที่สวยงาม ปรับแต่งได้ และแชร์ได้ คุณยังสามารถดาวน์โหลดแผนภูมิเหล่านี้เป็นกราฟิกแบบเวกเตอร์ได้อีกด้วย
• Charted : Charted จะสร้างแผนภูมิที่สวยงามโดยอัตโนมัติ คุณเพียงแค่ต้องระบุลิงก์ไปยังไฟล์ข้อมูลของคุณ
• D3.JS: เป็นไลบรารี Javascript ที่ช่วยให้คุณสร้างภาพโดยใช้ HTML และ CSS
• Dygraphs: เป็นไลบรารี Data Visualization แบบโอเพนซอร์สที่รวดเร็วซึ่งจัดทำโดย Javascript

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ห่อ…
หากคุณให้ความสนใจ คุณจะตระหนักว่า data visualisatio n นั้นไม่ใช่เทคโนโลยี "ใหม่" แต่อย่างใด เราทำมานานแล้ว ยกตัวอย่างเครื่องบินคาร์ทีเซียน 2 มิติ หรือระบบพิกัด 3 มิติ ซึ่งเป็นการแสดงข้อมูลด้วย เป็นเพียงการที่ธุรกิจต่างๆ ตื่นตัวขึ้นจากความต้องการ Data Visualization ในบริบทของ Big Data Analytics

ดังนั้น หากคุณกำลังมองหาการเริ่มต้นอาชีพใน Big Data การเรียนรู้ Data Visualization อย่างเชี่ยวชาญ จะพาคุณไปไกล! ตรวจสอบ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานและเสนอกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ, การประชุมเชิงปฏิบัติการเชิงปฏิบัติ, การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม, ตัวต่อตัวกับที่ปรึกษาอุตสาหกรรม, 400+ ชั่วโมง ของการเรียนรู้และการช่วยเหลืองานกับบริษัทชั้นนำ