Johdatus datan visualisoinnin etuihin

Datan visualisointi on graafinen lähestymistapa datan esittämiseksi. Käytämme täällä pythonin sisäänrakennettuja kirjastoja, kuten matplotlib-, Pandas-visualisointi- ja meriborni, visualisoidaksesi trendejä, korrelaatiokaavioita, pylväsdiagrammeja, parikaavioita jne. Tietojen visualisoinnilla on erittäin tärkeä tehtävä tarjoamalla erittäin helppo tapa analysoida tietoja, nähdä ja ymmärtää trendit, selvitä poikkeavuudet jne. Tietojen visualisointi antaa kyvyn luoda toimivia esineitä tässä kilpailukaudella.

Seuraavassa artikkelissa keskustelemme datan visualisoinnin eduista teollisuuden kannalta. Tietojen visualisointi on erittäin tärkeää sellaisilla aloilla kuin terveydenhuolto ja armeija. Keskustelemme pythonin avulla joitain tärkeitä teollisuudessa käytettäviä visualisointitekniikoita.

Tietojen visualisoinnin ja sen sovellusten edut

Datan visualisointi helpottaa ymmärtämistä ja lisää tehokkuutta. Ihmismieli oppii nopeasti visuaalisesti kuin teksti ja taulukot. Sitä sovelletaan suureen väestöön, esimerkiksi voidaan muistaa Sholay-elokuvan vuoropuheluita ja kohtauksia, joita hän on saattanut katsoa vuosia aiemmin, ja toisaalta hänen on vaikea muistaa tekniikan aiheita.

Nykyään meillä on hyvä määrä datan visualisointityökaluja, jotka ovat nopeita ja tehokkaita. Tietojen visualisointi luo paremman myyntistrategian. Datan visualisointi lisää kykyä käsitellä tietoja helposti / nopeammin vertailla ja tehdä johtopäätöksiä. Esimerkiksi ympyräkaaviot: antaa prosentuaalisen jakautumisen, pylväskaaviot: antaa paremman käsityksen tilastoista.

Lähdelinkki: https://matplotlib.org/gallery.html

Kuva A Pylväskaavio

Lähdelinkki: https://matplotlib.org/gallery.html

Keskustelemme datan visualisoinnin eduista vain joidenkin alojen kanssa, mutta tämä koskee melkein kaikkia toimialoja.

1. Terveydenhuollon teollisuus

Kojetaulun luominen potilaan historian visualisoimiseksi voi auttaa nykyistä tai uutta lääkäriä ymmärtämään potilaan tilan. Hätätapauksissa se voisi tarjota nopeampia hoitotiloja sairauden mukaan. Datan visualisointi voi auttaa tunnistamaan trendin sen sijaan, että käy läpi raportteja, jotka sisältävät 100 sivua.

Terveydenhuolto on monimutkainen prosessi, ja suurin osa ajasta on hukkaan aiempien raporttien analysoinnissa. Datan visualisointi antaa paremman myyntipisteen lisäämällä vasteaikaa. Se tarjoaa matriiseja, joiden avulla on helpompi analysoida, mikä lisää vasteaikaa.

2. Sotilaallinen

Sotilaalle on kysymys elämästä ja kuolemasta, on äärimmäisen tärkeää olla selkeyttä toimittavissa olevista tiedoista, ja oikeiden toimien suorittamiseksi on oltava selkeää tietoa, jotta voidaan tehdä toimivia näkemyksiä.

Nykyään vihollinen ei ole vain ulkona kentällä, vaan uhkaa myös digitaalisen sodankäynnin ja kyberturvallisuuden kautta. On erittäin tärkeää kerätä tietoja useista lähteistä - rakenteellisista ja jäsentämättömistä. Tietomäärä on melko valtava, ja datan visualisointityökaluilla on avainasemassa asianmukaisen tiedon oikea-aikaisen toimittamisen varmistaminen parhaalla mahdollisella tavalla konsolidoidulla tavalla. Parempi ymmärtäminen historiallisista tiedoista antaa paremman ennusteen.

Dynaaminen tiedon visualisointi auttaa paremmin ymmärtämään maantiedettä / ilmastoa, mikä auttaa parempaan lähestymistapaan. Sotilasalan ja työkalujen kustannukset ovat melko korkeat, palkki- ja piirakkakarttojen avulla on helppo analysoida olemassa oleva varasto ja tehdä hankinta tarpeen mukaan.

3. Rahoitusala

Nykyään datan visualisointityökalut ovat välttämättömiä finanssisektorille etsittäessä / selitettäessä asiaan liittyvien asiakkaiden tietoja, ymmärrystä asiakaskäyttäytymisestä, avointa tiedonkulkua, päätöksenteon tehokkuutta jne.

Tietojen visualisointi auttaa luomaan malleja yhdistyneille yrityksille ja yrityksille, mikä auttaa parantamaan sijoitusstrategiaa. Tietojen visualisointi tuo esiin uusimmat suuntaukset parempien liiketoimintamahdollisuuksien saavuttamiseksi.

Tietojen visualisointi auttaa melkein kaikilla toimialoilla, se riippuu tarpeesta, mitä yritys haluaa ja kuinka visualisointi voi auttaa!

Kuinka luoda tietojen visualisointi toimialoille?

Ennen tietojen visualisointia on tiedettävä, mitä yrityksille / teollisuudelle tarvitaan? Tietojen visualisointi auttaa vastaamaan kysymykseen helposti. Tietojen analysointi ja visualisointi kulkevat käsi kädessä, pythonissa meillä on kirjastoja, kuten NumPy ja pandat, tietojen analysointia ja datan visualisointia varten, meillä on kirjastoja kuten Matplotlib, Pandas Visualization ja Seaborn.

Ymmärtäkäämme datan visualisoinnin päätarkoituksen. Lopulta näemme python-koodin datan visualisointiin.

Tietojen vertailuun

Vertailulla on erittäin tärkeä merkitys kvantitatiivisessa analyysissä. Seuraavia datan visualisointitekniikoita voidaan käyttää.

  • Pylväskaaviot (histogrammit): Pylväsdiagrammeilla on helppo tehdä kvantitatiivinen analyysi eri luokkien välillä.
  • Pinotetut kaaviot: Tämä on lisännyt etuna komposiittitietoanalyysi eri kategorioilla.

Kuva B: pinotut kaaviot

Lähdelinkki: https://matplotlib.org/gallery.html

Koostumuksen analyysi

Määrittelemme tässä tiedon koostumuksen, visualisointiin käytetään seuraavia tekniikoita.

  • Piirakkakaaviot - nämä ovat pyöreitä kaavioita ja tarjoavat prosentuaalisen koostumuksen.
  • Pyramidikartat - Tätä käytetään periaatteessa tietojen hierarkiaan.

Kuva C: Pyramidikaavio

Lähdelinkki: https://matplotlib.org/gallery.html

Analyysi ajanjaksolta

Monissa tapauksissa on seurattava tietyn ajanjakson tietoja ja analysoitava suuntaukset. Jotkut tämän tyyppisten tapausten visualisointityökalut ovat seuraavat:

  • Viivakartat - Näyttää trendin ylin ja ylin nousu.
  • Aluekartat - Näyttää viivakaavion kumulatiiviset tiedot ajanjaksolta
  • Osakekartat - käytetään pääasiassa osakekantojen ja markkina-indeksien trendianalyysiin tietyn ajanjakson ajan.

Kuva D: viivakaavio

Lähdelinkki: https://matplotlib.org/gallery.html

Tietojen jakeluanalyysi

Useimmissa tapauksissa meidän on nähtävä ominaisuuksien välinen suhde ja yhden ominaisuuden vaikutus muihin. Tietojen visualisointi auttaa seuraavilla tekniikoilla.

  • Hajautuskaavio: Tässä esitetään jokainen datapiste pisteenä ja analysoidaan sitten suuntaus.
  • Laatikkotaide / viululaatta: Tämä antaa paremman käsityksen tiedoista, jotka poikkeavat toisistaan, ja mediaani on jakauman keskipiste.
  • Lämpökarttakaaviot: Nämä ovat hienoja kaavioita, joissa voit näyttää korrelaation ja jakauman värien kanssa.

Kuva E: Lämpökartta ominaisuuksien välisellä korrelaatiolla

Lähdelinkki: https://matplotlib.org/gallery.html

Maantieteellisen tietojoukon visualisointi

Monissa tapauksissa käsittelemme maantieteellisiä tietoja, kuten väestönkasvu eri alueilla. Mahdollisen luonnononnettomuuden vaikutus tietyillä alueilla. Seuraavat kaaviot voivat auttaa meitä visualisoimaan sijaintipaikan vaikutuksen.

  • Choropleth-kartat - variaatio eri paikoissa.
  • Pistekartat - sama kuin choropleth pisteillä, jotka osoittavat datan tiheyden.

Kuva F: Choropleth Intian väestölle

Lähdelinkki: https://matplotlib.org/gallery.html

johtopäätös

Tietoja käsitellään nopeammin, kun ne voidaan visualisoida. Datan visualisointi asettaa kaiken tiedon kokonaisvaltaisesti, mikä voidaan jättää huomiotta perinteisessä lähestymistavassa. Tietoanalyysiä varten meillä on kirjastoja, kuten NumPy ja pandat. Tietojen visualisointia varten meillä on kirjastoja, kuten Matplotlib ja Seaborn.

Keskustelemme siitä, kuinka visualisointi hyötyy eri toimialoilla. Olemme myös keskustelleet siitä, miten voimme hyötyä erilaisista visualisointitekniikoista. Viimeinkin olemme keskustelleet Python-koodin viitteistä.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas tiedon visualisoinnin etuihin. Tässä keskustellaan johdannosta, eri eduista ja datan visualisoinnin soveltamisesta. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -

  1. Parhaat tiedon visualisoinnin työkalut
  2. Mikä on Data Analyst?
  3. Data Science Tools
  4. Mikä on Data Lake?
  5. Matplotlib Pythonissa
  6. Kuinka pylväskaaviota käytetään Matlabissa (esimerkit)

Luokka:

Suuri data