Úvod do výhod vizualizácie dát
Vizualizácia údajov je grafický prístup, ktorý predstavuje údaje. Tu používame vstavané knižnice Pythonu, ako napríklad matplotlib, vizualizácia Pandas a morské živočíchy, na vizualizáciu trendov, korelačných tabuliek, stĺpcových grafov, párových grafov atď. Vizualizácia údajov hrá veľmi dôležitú úlohu pri poskytovaní veľmi jednoduchého spôsobu analýzy údajov, videnia a porozumenia trendy, zistiť odľahlé hodnoty atď. Vizualizácia údajov umožňuje v tomto konkurenčnom veku vytvárať položky, ktoré je možné napadnúť.
V nasledujúcom článku sa budeme diskutovať o výhodách vizualizácie údajov z priemyselného hľadiska. Vizualizácia údajov je veľmi dôležitá v odvetviach ako zdravotníctvo a armáda. S pomocou pythonu budeme diskutovať o niektorých dôležitých vizualizačných technikách používaných v priemysle.
Výhody vizualizácie dát a jej aplikácií
Vizualizácia údajov prináša jednoduchosť porozumenia a zvyšuje efektívnosť. Ľudská myseľ sa rýchlo učí z vizuálu ako z textu a tabuliek. Aplikuje sa na veľkú populáciu, napríklad si možno pamätá dialógy a scény filmu Sholay, ktoré mohol pozerať roky predtým, na druhej strane je pre neho ťažké spomenúť si na inžinierske predmety.
V súčasnosti máme veľké množstvo nástrojov na vizualizáciu dát, ktoré sú rýchle a efektívne. Vizualizácia údajov vytvára lepšiu stratégiu predaja. Vizualizácia údajov zvyšuje schopnosť spracovávať informácie jednoduchým / rýchlejším spôsobom porovnávania a vyvodzovania záverov. Napríklad koláčové grafy: poskytujú percentuálne rozdelenie, stĺpcové grafy: poskytujú lepšie pochopenie štatistík.
Zdrojový odkaz: https://matplotlib.org/gallery.html
Obrázok A stĺpcový graf
Zdrojový odkaz: https://matplotlib.org/gallery.html
Výhody vizualizácie údajov budeme diskutovať iba s niektorými odvetviami, ale to sa týka takmer všetkých odvetví.
1. Zdravotnícky priemysel
Vytvorenie dashboardu na vizualizáciu histórie pacientov môže pomôcť existujúcemu alebo novému lekárovi pochopiť stav pacienta. V prípade núdze by mohla poskytnúť rýchlejšie zariadenia starostlivosti podľa choroby. Vizualizácia údajov môže pomôcť pri identifikácii trendu, namiesto prechádzania správ o 100 s stránkach.
Zdravotná starostlivosť je komplexný proces a väčšinu času sa zbytočne stráca pri analýze predchádzajúcich správ. Vizualizácia údajov poskytuje lepšie miesto predaja tým, že predlžuje dobu odozvy. Poskytuje matice, pomocou ktorých je ľahšie analyzovať, čím sa zvyšuje čas odozvy.
2. Vojenské
Pre armádu je to otázka života a smrti, je nanajvýš dôležité mať zrozumiteľné údaje, ktoré je možné vykonať, a podniknúť správne kroky, z ktorých je potrebné získať zrozumiteľnosť údajov, aby bolo možné načrtnúť možné informácie.
Dnes je nepriateľ nielen v teréne, ale tiež hrozí digitálnym bojom a kybernetickou bezpečnosťou. Je nanajvýš potrebné zbierať údaje z viacerých zdrojov - štruktúrovaných a nestrukturovaných. Množstvo údajov je pomerne veľké a nástroje vizualizácie údajov hrajú kľúčovú úlohu pri zabezpečovaní včasného poskytovania správnych informácií najlepším spôsobom konsolidácie. Lepšie porozumenie historických údajov poskytuje lepšiu predpoveď.
Dynamická vizualizácia údajov pomáha lepšie pochopiť geografiu / klímu, čo pomáha pri lepšom prístupe. Náklady na vojenské vybavenie a náradie sú dosť vysoké, pomocou stĺpcových a koláčových grafov je ľahké analyzovať existujúci inventár a uskutočniť nákup podľa potreby.
3. Finančné odvetvia
Nástroje vizualizácie údajov sú v súčasnosti pre finančné sektory nevyhnutnosťou na skúmanie / vysvetľovanie údajov súvisiacich klientov, pochopenie správania zákazníkov, transparentný tok informácií, efektívnosť rozhodovania atď.
Vizualizácia údajov pomáha pri vytváraní vzorov pre asociačné spoločnosti a podniky, čo pomáha pri lepšej investičnej stratégii. Vizualizácia údajov zdôrazňuje najnovšie trendy pre lepšie obchodné príležitosti.
Vizualizácia údajov pomáha takmer vo všetkých odvetviach, záleží to na potrebách, v čom podniká a ako môže vizualizácia pomôcť!
Ako vytvoriť vizualizáciu dát pre priemysel?
Pred vizualizáciou údajov musíte vedieť, aká je potreba podnikania / priemyslu? Vizualizácia údajov pomáha pri jednoduchej odpovedi na túto otázku. Analýza a vizualizácia dát idú ruka v ruke, v Pythone máme knižnice ako NumPy a pandy pre analýzu údajov a pre vizualizáciu údajov máme knižnice ako Matplotlib, Pandas Visualization a Seaborn.
Pochopme základný účel vizualizácie dát. Nakoniec uvidíme pythonový kód na vizualizáciu dát.
Na porovnávanie údajov
Porovnanie zohráva v kvantitatívnej analýze veľmi dôležitú úlohu. Môžu sa použiť nasledujúce techniky vizualizácie údajov.
- Stĺpcové grafy (histogramy): Pomocou stĺpcových grafov je ľahké urobiť kvantitatívnu analýzu medzi rôznymi kategóriami.
- Skladané grafy: Toto pridalo výhodu analýzy zložených údajov s rôznymi kategóriami.
Obrázok B: Skladané grafy
Zdrojový odkaz: https://matplotlib.org/gallery.html
Analýza zloženia
Tu definujeme zloženie údajov, pre vizualizáciu sa používajú nasledujúce techniky.
- Výsečové grafy - jedná sa o kruhové grafy a poskytujú percentuálne zloženie.
- Pyramídové mapy - v zásade sa používa pre hierarchiu údajov.
Obrázok C: Pyramidový graf
Zdrojový odkaz: https://matplotlib.org/gallery.html
Analýza za obdobie
V mnohých prípadoch je potrebné údaje sledovať za určité obdobie a potom analyzovať trendy. Niektoré vizualizačné nástroje pre tento typ prípadov sú nasledujúce:
- Čiarové grafy - zobrazuje základné maximá a minimá trendu.
- Grafy oblastí - Zobrazenie kumulatívnych údajov čiarového grafu za obdobie
- Burzové grafy - používajú sa v zásade na analýzu trendov zásob a trhových indexov za určité obdobie.
Obrázok D: Čiarový graf
Zdrojový odkaz: https://matplotlib.org/gallery.html
Distribučná analýza údajov
Vo väčšine prípadov musíme vidieť vzťah medzi prvkami a vplyv jednej funkcie na ďalšie. Vizualizácia údajov pomáha nasledujúcimi technikami.
- Bodový graf: Tu reprezentujeme každý dátový bod ako bodku a potom analyzujeme trend.
- Krabicový graf / husľový graf: Toto poskytuje lepšie pochopenie údajov pre cudzincov s mediánom ako centrom distribúcie.
- Tepelné mapy máp: Toto sú skvelé grafy, na ktorých môžete zobraziť koreláciu a distribúciu s farbami.
Obrázok E: Tepelná mapa s koreláciou medzi prvkami
Zdrojový odkaz: https://matplotlib.org/gallery.html
Vizualizácia geografického súboru údajov
V mnohých prípadoch sa zaoberáme geografickými údajmi, napríklad rastom populácie v rôznych regiónoch. Účinok akejkoľvek prírodnej katastrofy v určitých oblastiach. Nasledujúce grafy nám môžu pomôcť vizualizovať efekt lokalizácie.
- Choroplethove mapy - variácie na rôznych miestach.
- Bodové mapy - rovnaké ako bodky s bodkami zobrazujúcimi hustotu údajov.
Obrázok F: Choropleth pre populáciu Indie
Zdrojový odkaz: https://matplotlib.org/gallery.html
záver
Dáta sa spracúvajú rýchlejšie, keď ich môžeme vizualizovať. Vizualizácia údajov dáva všetky informácie do komplexného prehľadu, ktorý pri tradičnom prístupe môže chýbať. Na analýzu údajov máme knižnice ako NumPy a pandy. Pre vizualizáciu údajov máme knižnice ako Matplotlib a Seaborn.
Diskutovali sme o výhodách vizualizácie v rôznych odvetviach. Diskutovali sme tiež o tom, ako môžeme mať úžitok z rôznych vizualizačných techník. Nakoniec sme diskutovali o referenciách pre Pythonov kód.
Odporúčané články
Toto je príručka k výhodám vizualizácie údajov. Tu diskutujeme Úvod, rôzne výhody a aplikáciu vizualizácie dát. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Najlepšie nástroje na vizualizáciu údajov
- Čo je to dátový analytik?
- Nástroje na vedu o údajoch
- Čo je to dátové jazero?
- Matplotlib V Pythone
- Ako sa stĺpcový graf používa v Matlabe (príklady)