数据可视化：什么、为什么和如何！

在本文中，我们将带您了解数据可视化的世界。 我们将从了解什么是数据可视化开始，然后我们将看到 DV 工具的实际需求以及当今在实践中使用的一些常见的数据可视化。 更进一步，如果您涉足大数据可视化世界，我们将讨论您必须了解的基本工具。
但在我们开始之前，让我们通过一个非常常见的示例让您了解数据可视化的重要性。 看看下面的图片：


以上两种安排，哪一种让你更容易快速高效地浏览所有书籍？ 第二个，不是吗？ 这就是可视化的力量。 现在，再想一想。 在我们的例子中，我们只是在看几本书。 另一方面，在现实世界中，可视化的问题是巨大的。 目前，组织的数据如此之多，如果没有适当的表示，就不可能理解这些数据。 这正是数据可视化及其工具的用武之地！
到目前为止，您已经了解了数据可视化到底是什么。 然而，为了一个正式的定义，这里是这样的：数据可视化非常简单，就是将庞大的数据集转换为简洁明确的模式和形状（图形、图表、散点图等）以使其实现的过程人们更容易理解它。 数据可视化可以根据需要以多种模式进行。 其中一些是 - 图表、列、维恩图、饼图、网络/颜色图、树、频率多边形、盒须图； 线、曲面和体积散点图等。

数据可视化：需要的时间！

既然我们知道了数据可视化是什么，让我们试着理解为什么它是“小时需要”。 我们知道它可以帮助组织深入了解他们的数据——现在，让我们看看如何！

• 帮助组织快速吸收数据：

如果您不以简明易懂的方式呈现您的大数据，您的组织就会觉得它是无稽之谈。 如您所知，一张图片值一千字——或者，在这种情况下，值一万行数据。 可呈现的数据显示将帮助您组织的所有垂直行业最轻松地理解数据。 反过来，这将使他们能够更好地吸收数据——而不必花费大量时间。

• 帮助您更好地计划下一步：

将 DV 视为解决拼图游戏。 如果你有一千块拼图，那么整理这些拼图是一项艰巨的任务。 但是一旦你有一半的部件就位，你就可以很容易地弄清楚接下来的步骤。 同样，从这些可视化趋势中，您可以轻松找出下一个最佳步骤，而不会在数据分析上浪费太多时间或精力。 着眼于大局，而不是试图查看一千个拼图，您可以节省大量时间和金钱。
使用 Python 开始数据科学

• 让您的受众对您的数据感兴趣：

如今，人们的注意力比金鱼还短。 牢记这一点，向观众展示他们可以快速掌握的内容非常重要——即使是粗略的一瞥。 将您的数据转换为图形可以吸引您的观众，因为他们现在可以控制情况，因为他们可以理解表示而不是理解整个数据集—— “图形？ 听起来不错！”

• 查找数据集中的异常值：

这可能是数据可视化最重要的用例。 它可以帮助您快速找出数据集中的异常值（如果有）。 如果你开始想象，你会意识到如果没有适当的可视化，这确实是一个挑战。 异常值往往会以错误的方向拖累数据平均值，因此，当它们扭曲结果时，必须从分析中找到并消除它们。 图形总是更容易理解异常值的存在并采取任何必要的措施来对付它。

• 根据您的发现迅速采取行动：

图形形式的数据可视化可帮助您更快地做出决策。 通过使用数据可视化，您可以查看您的策略、进行更新并取得成功——所有这一切都不会浪费大量时间和精力。 与分析整个数据集相比，分析任何数据集的图形表示将使您能够更好地处理您的发现。
探索性数据分析及其对您业务的重要性

你应该掌握的十种数据可视化工具

QlikView

QlikView 将自己定位为“业务发现平台”。 它在内存中处理数据的能力使其成为快速处理数据的完美工具。 谈到来源，QlikView 几乎可以从任何来源读取数据——从 CSV 文件到 SQL 数据库。 它还执行数据集成（组合来自各种来源的数据）并生成复合数据源以进行更好的分析。 QlikView 面向希望深入了解其努力所产生的数据的企业。

画面

Tableau 也是一种用于数据可视化分析的商业智能工具。 它允许用户创建和分发一个非常直观的仪表板，该仪表板描述了图表或图形中数据的所有变化、趋势和密度。 Tableau 可以从文件、关系数据库和大数据源中读取数据。 它的独特之处在于它允许实时协作。 它被学术研究人员、企业和许多政府组织使用。

沃尔夫拉姆阿尔法

如果不提及 Wolfram Alpha，就无法谈论数字、统计数据和可视化。 它是一个开源统计搜索/计算引擎，还可以以图表和图形的形式生成美观、信息丰富且可自定义的表示如果您在分析中使用公开可用的数据，生成的图表可以很容易地上传到您的网站使用小部件。

什么是数据仓库和数据挖掘

MS-Excel

在寻找特定工具的过程中，我们经常忘记旧的战马。 我们如何谈论数据可视化而不提及经典的 MS-Excel？ 无论您的背景如何，您都可能对 Excel 有过一些经验。 Excel 经受住了时间的严酷考验，仍然被广泛使用。 您必须了解著名的电子表格可视化。
Excel 可以证明是一个非常强大的工具——几乎和其他提到的一样强大，如果要求不超出基础。 然而，Excel 的一个主要缺点是定制的数据可视化很困难，因此它不适合有特定要求的工作。

卡托数据库

此列表中的所有其他工具主要讨论处理定量数据。 现在假设您必须将此数据与地图集成？ CartoDB 是您需要的工具。 它允许将表格形式的数据与地图无缝集成。 要查看魔术，您可以将包含地址列表的 CSV 文件上传到 CartoDB，它会将它们转换为纬度和经度并将它们绘制在地图上。 唯一的缺点是使用5次后需要付费。
除了上面提到的工具，还有一些其他的工具也值得一提：

• MatPlotLib：它是一个使用 Python 为数据可视化构建的多平台库。
• ChartBlocks ： ChartBlocks 是一个网络应用程序，可让您创建精美、可自定义和可共享的图表——您也可以将它们下载为矢量图形。
• Charted ： Charted 会自动构建漂亮的图表，您只需为其提供数据文件的链接。
• D3.JS：它是一个 Javascript 库，可帮助您使用 HTML 和 CSS 构建可视化。
• Dygraphs：它是一个由 Javascript 提供的快速、开源的数据可视化库。

学习世界顶尖大学的数据科学课程。 获得行政 PG 课程、高级证书课程或硕士课程，以加快您的职业生涯。

包起来…
如果您留心，您就会意识到数据可视化绝不是一项“新技术”。 多年来，我们一直在这样做——以 2-D 笛卡尔平面或 3-D 坐标系为例，它也是数据的可视化。 只是企业正在意识到大数据分析背景下对数据可视化的需求。

因此，如果您想开始从事大数据的职业，掌握数据可视化肯定会带您走很长一段路！ 查看 IIIT-B 和 upGrad 的数据科学 PG 文凭，该文凭专为在职专业人士而设，提供 10 多个案例研究和项目、实用的实践研讨会、与行业专家的指导、与行业导师的 1 对 1、400 多个小时与顶级公司的学习和工作援助。