Veri Görselleştirme: Ne, Neden ve Nasıl!

Bu makalede, Veri Görselleştirme dünyasında size yol göstereceğiz . Veri Görselleştirmenin ne olduğunu anlayarak başlayacağız , ardından DV araçlarının gerçek ihtiyacını ve günümüzde pratikte kullanılan bazı yaygın Veri Görselleştirme araçlarını göreceğiz . Daha da ileri giderek, Büyük Verinin Görselleştirilmesi dünyasına adım atıyorsanız bilmeniz gereken temel araçlardan bahsedeceğiz.
Ancak buna geçmeden önce, çok yaygın bir örnek kullanarak Veri Görselleştirmenin önemini anlamanızı sağlayalım . Aşağıdaki resimlere bir göz atın:


Yukarıdaki iki düzenlemeden hangisi, tüm kitaplara hızlı ve verimli bir şekilde göz atmanızı kolaylaştırır? İkincisi, değil mi? İşte görselleştirmenin gücü. Şimdi, bir adım daha ilerisini düşünün. Örneğimizde, sadece bir avuç kitaba bakıyorduk. Gerçek dünyada ise görselleştirme sorunu BÜYÜK. Şu anda kuruluşlarla ilgili o kadar çok veri var ki, hepsini uygun şekilde temsil etmeden bir anlam ifade etmek imkansız. İşte tam da burada Veri Görselleştirme ve araçları devreye giriyor!
Şimdiye kadar Veri Görselleştirmenin tam olarak ne olduğunu anladınız . Yine de, resmi bir tanım için, şöyle devam ediyor: Veri Görselleştirme , oldukça basit bir şekilde, büyük veri kümelerini kısa ve net kalıplara ve şekillere (grafikler, çizelgeler, dağılım grafikleri ve benzeri şeyler) dönüştürme sürecidir. insanların anlaması daha kolay. Veri Görselleştirme , ihtiyaca bağlı olarak birçok modda gerçekleştirilebilir. Bunlardan bazıları – Grafikler, Sütunlar, Venn Diyagramları, Pasta çizelgeleri, Ağ/Renk Haritaları, Ağaçlar, Frekans Çokgenleri, Kutu-ve-bıyık grafikleri; Çizgi, Yüzey ve Hacim Dağılım Grafikleri vb.

Veri Görselleştirme: Günün ihtiyacı!

Artık Veri Görselleştirmenin ne olduğunu bildiğimize göre, neden “günün ihtiyacı” olduğunu anlamaya çalışalım. Kuruluşların verileri hakkında bilgi edinmesine yardımcı olduğunu anladık - şimdi nasıl olduğunu görelim!

• Kuruluşun verileri hızla almasına yardımcı olur:

Kısa ve anlaşılır bir şekilde sunmazsanız, Büyük Verileriniz kuruluşunuza anlamsız görünecektir. Bildiğiniz gibi, bir resim bin kelimeye bedeldir - ya da bu durumda, bir milyar satırlık veriye bedeldir. Verilerin sunulabilir gösterimi, kuruluşunuzun tüm sektörlerinin verileri son derece kolay bir şekilde anlamasına yardımcı olacaktır. Bu da, üzerinde çok fazla zaman harcamak zorunda kalmadan verileri daha iyi özümsemelerini sağlayacaktır.

• Sonraki adımlarınızı daha iyi planlamanıza yardımcı olur:

DV'yi bir yapboz çözmek olarak düşünün. Binlerce yapboz parçanız varsa, parçaları düzenlemek oldukça zor bir iştir. Ancak parçalarınızın yarısını bile yerleştirdikten sonra, sonraki adımları kolayca anlayabilirsiniz. Aynı şekilde, bu görsel trendlerden, veri analizi için çok fazla zaman veya enerji harcamadan bir sonraki en iyi adımlarınızı kolayca belirleyebilirsiniz. Binlerce yapboz parçasına bakmaya çalışmak yerine büyük resme bakarak zamandan ve paradan tasarruf edebilirsiniz.
Python ile Veri Bilimine Başlayın

• Hedef kitlenizin verilerinizle ilgilenmesini sağlayın:

Günümüzde insanların dikkat süresi bir akvaryum balığından daha kısadır. Bunu akılda tutarak, hedef kitlenize hızlı bir şekilde kavrayabilecekleri bir şey sunmanız önemlidir - üstünkörü bir bakışla bile. Verilerinizi grafiğe dönüştürmek, tüm veri kümelerini anlamak yerine temsili anlayabildikleri için artık durumun kontrolünü elinde tuttuklarını hissettikleri için kitlenizi meşgul eder – “Grafikler? Kulağa hoş geliyor!"

• Veri kümenizdeki aykırı değerleri bulun:

Bu muhtemelen Veri Görselleştirmenin en önemli kullanım durumudur . Varsa, veri kümelerinizdeki aykırı değerleri hızlı bir şekilde bulmanıza yardımcı olur. Hayal etmeye başlarsanız, bunun doğru görselleştirme olmadan gerçekten zor olduğunu anlayacaksınız. Aykırı değerler, ortalamaları yanlış yönde aşağı çekme eğilimindedir, bu nedenle, sonuçları çarpıttıklarında bunları bulup analizinizden çıkarmak çok önemlidir. Grafikler, bir aykırı değerin varlığını anlamayı ve buna karşı gerekli adımları atmayı her zaman kolaylaştırır.

• Bulgularınıza göre hızlı hareket edin:

Verilerin grafik biçiminde görselleştirilmesi, çok daha hızlı kararlar almanıza yardımcı olur. Veri Görselleştirmeleri kullanarak stratejilerinizi gözden geçirebilir, güncellemeler yapabilir ve başarıya ulaşabilirsiniz - bunların hepsini çok fazla zaman ve enerji harcamadan yapabilirsiniz. Herhangi bir veri kümesinin grafik gösterimini analiz etmek, tüm veri kümesini analiz etmeye kıyasla bulgularınız üzerinde daha iyi hareket etmenize olanak tanır.
Keşifsel Veri Analizi ve İşletmeniz İçin Önemi

Uzmanlaşmanız Gereken On Veri Görselleştirme Aracı

QlikView

QlikView kendisini bir "iş keşif platformu" olarak pazarlamaktadır. Verileri bellekte işleme yeteneği, onu verilerin hızlı ve kirli işlenmesi için mükemmel bir araç haline getirir. Kaynaklardan bahsetmişken QlikView, CSV dosyalarından SQL veritabanlarına kadar neredeyse her kaynaktan veri okuyabilir. Ayrıca veri entegrasyonu (çeşitli kaynaklardan gelen verilerin birleşimi) gerçekleştirir ve daha iyi analiz için bileşik veri kaynakları oluşturur. QlikView, çalışmalarıyla oluşturulan veriler hakkında daha derin içgörüler elde etmek isteyen işletmeleri hedefler.

tablo

Tableau da verilerin görsel analizi için bir iş zekası aracıdır. Kullanıcıların, çizelgeler veya grafiklerdeki verilerin tüm varyasyonlarını, eğilimlerini ve yoğunluğunu gösteren çok sezgisel bir gösterge panosu oluşturmasına ve dağıtmasına olanak tanır. Tableau dosyalardan, ilişkisel veritabanlarından ve Büyük Veri kaynaklarından veri okuyabilir. Eşsiz özelliği, gerçek zamanlı işbirliğine izin vermesidir. Akademik araştırmacılar, işletmeler ve birçok devlet kuruluşu tarafından kullanılmaya başlandı.

Wolfram Alfa

Wolfram Alpha'dan bahsetmeden sayılar, istatistikler ve görselleştirmeler hakkında konuşamazsınız. Grafikler ve grafikler şeklinde güzel, bilgilendirici ve özelleştirilebilir temsiller de üretebilen açık kaynaklı bir istatistik arama/hesaplama motorudur Analizinizde halka açık verileri kullanıyorsanız, oluşturulan çizelgeler web sitenize çok kolay bir şekilde yüklenebilir. widget'ları kullanma.

Veri Ambarı ve Veri Madenciliği Nedir?

MS-Excel

Belirli araçları ararken genellikle eski savaş atlarını unuturuz. Klasik MS-Excel'den bahsetmeden veri görselleştirme hakkında nasıl konuşabiliriz ? Büyük olasılıkla, geçmişiniz ne olursa olsun, Excel ile biraz deneyiminiz olmuştur. Excel, zamanın zorlu testlerinden geçmiştir ve hala yaygın olarak kullanılmaktadır. Ünlü Elektronik Tablo görselleştirmesinin farkında olmalısınız.
Gereksinimler temellerin ötesine geçmezse, Excel oldukça güçlü bir araç olabilir - neredeyse diğer bahsedilenler kadar güçlü. Bununla birlikte, Excel'in önemli bir dezavantajı, özelleştirilmiş veri görselleştirmenin zor olmasıdır, bu nedenle belirli gereksinimleri olan işler için kötü bir adaydır.

CartoDB

Bu listedeki diğer tüm araçlar öncelikle nicel verilerin işlenmesinden bahseder. Şimdi bu verileri haritalarla bütünleştirmeniz gerektiğini varsayalım? CartoDB, ihtiyacınız olan araçtır. Haritalar ile tablo halindeki verilerin sorunsuz entegrasyonunu sağlar. Sihri görmek için, adreslerin listesini içeren bir CSV dosyasını CartoDB'ye yükleyebilirsiniz ve bu dosya onları enlem ve boylamlara dönüştürecek ve bir harita üzerinde çizecektir. Tek dezavantajı, 5 kez kullandıktan sonra bunun için ödeme yapmanız gerekmesidir.
Yukarıda bahsedilen araçlara ek olarak, bahsetmeyi hak eden başka araçlar da vardır:

• MatPlotLib: Python kullanılarak Veri Görselleştirme için oluşturulmuş çok platformlu bir kütüphanedir.
• ChartBlocks : ChartBlocks güzel, özelleştirilebilir ve paylaşılabilir grafikler oluşturmanıza izin veren bir web uygulamasıdır; bunları vektör grafikleri olarak da indirebilirsiniz.
• Charted : Charted otomatik olarak güzel grafikler oluşturur, sadece veri dosyanızın bağlantısını sağlamanız yeterlidir.
• D3.JS: HTML ve CSS kullanarak görselleştirmeler oluşturmanıza yardımcı olan bir Javascript kütüphanesidir.
• Dygraphs: Javascript tarafından sağlanan hızlı, açık kaynaklı bir Veri Görselleştirme kitaplığıdır.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Kapatılıyor…
Dikkat etseydiniz, veri görselleştirmenin kesinlikle “yeni” bir teknoloji olmadığını anlardınız. Bunu uzun zamandır yapıyoruz – 2 boyutlu kartezyen düzlem veya verilerin görselleştirilmesi olan 3 boyutlu koordinat sistemi örneğini alın. Sadece işletmeler , Büyük Veri Analitiği bağlamında Veri Görselleştirme ihtiyacına uyanıyor .

Bu nedenle, Büyük Veri alanında bir kariyere başlamak istiyorsanız, Veri Görselleştirmede uzmanlaşmanın sizi uzun bir yol kat edeceğinden emin olabilirsiniz! IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, pratik uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, endüstri danışmanlarıyla 1'e 1, 400+ saat sunan Veri Biliminde PG Diplomasına göz atın en iyi firmalarla öğrenme ve iş yardımı.