Процесс преобразования данных в легко усваиваемую и наглядную информацию
Что такое визуализация данных?
Визуализация данных – это процесс представления данных в визуальной форме, которая может включать диаграммы, карты и графики. Визуализация данных — отличный способ извлечь из ваших данных полезную информацию, поскольку с ее помощью легче выявлять отклонения, закономерности и тенденции по сравнению с другими методами анализа, такими как просмотр исходных данных в виде таблицы. Визуализация также позволяет нам еще больше улучшить процесс создания историй при работе с данными. Сочетание анализа данных с визуализацией может помочь нам выстроить повествование, оживить данные и рассказать историю, чтобы сделать сложные технические темы более доступными для широкой аудитории.
Ключевые моменты
- Визуализация данных – это процесс превращения данных в легко усваиваемые и наглядные сведения.
- Визуализация данных позволяет специалистам в области бизнес-аналитики легко выявлять важные моменты, обобщать большие объемы данных и передавать четкое сообщение.
- Визуализация данных часто представлена в виде гистограмм, точечных диаграмм, линейных диаграмм и прямоугольных графиков.
Преимущества визуализации данных
Тремя преимуществами использования визуализации данных являются простота выявления важных моментов, возможность обобщать большие объемы данных и возможность передачи четкой информации.
Выявлять инсайты
Человеческий глаз, естественно, обращает внимание на узоры и цвета. Мы можем быстро идентифицировать и отличать цвета друг от друга, а также видеть, какой тренд идет вверх или вниз. Мы можем использовать визуализацию данных, чтобы воспользоваться этим преимуществом. Идеи и сообщения, которые трудно понять, просто взглянув на необработанные цифры, могут стать более понятными и интерпретируемыми с помощью визуализации данных.
При визуализации данных легче обнаруживать отклонения, чем в виде рядов необработанных чисел в электронной таблице. Распространенной стратегией выявления отклонений или закономерностей является использование сводных статистических данных, таких как среднее значение и стандартное отклонение. Однако использование таких агрегаций может скрыть закономерности, и есть вероятность, что мы упустим важные сведения. Визуализация данных с использованием изображений и цветов значительно упрощает поиск этой информации.
Обобщение больших объемов данных
Каждый день мы сталкиваемся со все большим количеством данных как в личной, так и в профессиональной жизни. Большие объемы данных могут быть ошеломляющими. Нам может потребоваться время и усилия, чтобы попытаться извлечь смысл и информацию из этого огромного количества данных. Визуализация данных может помочь нам обобщить большие объемы данных, поступающих из различных источников, таких как хранилища данных, онлайн—источники, коммерческие системы, устаревшие файлы Excel или что-то среднее. Визуализация данных позволяет нам собрать все эти данные и превратить их в полезную информацию. Различные типы диаграмм и наглядных материалов могут помочь нам найти и донести информацию, которая ранее могла быть упущена из виду.
Донесите до читателя четкое послание
Работа с данными может быть сложной и обременительной задачей. Получение аналитической информации на основе данных требует опыта и навыков. Иногда бывает непросто донести эту информацию до других пользователей, которые не разбираются в данных и ограничениях нашего анализа. Визуализация данных позволяет четко донести суть наших идей, не требуя от нас объяснений (или, что более важно, понимания нашей аудиторией) сложной технической методологии и концепций, которые потребовались нам для получения этих идей в первую очередь.
Популярные типы визуализации данных
При передаче сообщений на основе наших данных существует несколько популярных типов аналитических данных:
- Сравнение групп или категорий друг с другом
- Изучение взаимосвязи между различными группами
- Отслеживание динамики значений
- Выделение распределения и отклонений в наших данных
У нас есть популярные типы визуализации данных, которые могут помочь нам донести эти четыре ключевых типа сообщений.
Столбчатые диаграммы
Линейчатая диаграмма – это диаграмма, которая визуализирует категориальные данные в виде прямоугольных столбцов. Эти столбцы могут быть нанесены как горизонтально, так и вертикально. Линейчатые диаграммы являются отличным способом сравнения категориальных данных и в основном используются для просмотра количества каждой категориальной переменной. На этой графической диаграмме, представленной ниже, мы можем сравнить скорректированное среднее значение закрытия по трем разным акциям и быстро увидеть величину различий между ними.
Точечные графики
Точечные диаграммы – это диаграммы, которые исследуют взаимосвязь между двумя числовыми переменными. Точечные диаграммы позволяют нам увидеть, как меняется одна переменная при одновременном изменении другой. Это может привести нас к выводам о корреляции между двумя переменными или даже о наличии причинно-следственной связи между ними. На приведенном ниже точечном графике мы можем изучить взаимосвязь между процентным изменением акций и процентным изменением облигаций за двухлетний период, чтобы увидеть, существует ли линейная зависимость между этими двумя показателями.
Линейные графики
Линейные графики чаще всего используются для отображения тенденций изменения стоимости с течением времени. Наиболее часто они используются в финансовой сфере для отображения цены акций с течением времени. На приведенном ниже линейном графике мы показываем скорректированную цену закрытия фондового индекса за двухлетний период. Обратите внимание, как мы можем быстро определить, когда цена была самой высокой, а когда самой низкой, волатильность акций, а также общую тенденцию изменения цены в первой половине графика по сравнению со второй.
Вставочные графики
Прямоугольные графики – отличный способ показать распределение наших данных и выявить отклонения, которые могут вызвать проблемы при анализе. Прямоугольный график показывает межквартильный диапазон и медиану данных с помощью прямоугольника, а относительные максимальные и минимальные значения – с помощью усиков. Мы можем видеть форму распределения наших данных, а также любые дополнительные значения, которые выходят за рамки допустимых значений.
Кому следует использовать визуализацию данных?
Любой, кто работает с данными и хочет поделиться своими идеями, должен использовать визуализацию данных, чтобы рассказать свою историю.
Аналитики данных и финансовые аналитики
Визуализация данных необходима для выполнения повседневных задач специалиста по обработке данных или финансового аналитика. С помощью визуализации данных эти аналитики могут легко извлекать из своих данных ключевые идеи для демонстрации компании, видеть тенденции в своих данных, чтобы определить возможные дальнейшие шаги, которые может предпринять компания, и создавать информационные панели для удобного отображения важной информации, такой как ключевые показатели эффективности, заинтересованным сторонам.
Специалисты по обработке данных
Визуализация данных также является ключевым компонентом повседневных задач специалиста по обработке данных. С помощью визуализации данных специалисты по обработке данных проводят исследовательский анализ данных (EDA), который помогает им извлекать из данных информацию, которую необходимо использовать при создании моделей машинного обучения. Кроме того, при устранении неполадок в моделях и повышении производительности моделей визуализация данных позволит специалистам по обработке данных лучше понимать свои данные при создании моделей, которые в большей степени соответствуют данным.
И все остальные
С технической точки зрения, любой человек, несмотря на свою официальную роль, должен получать выгоду от использования визуализации данных. Это интеллектуальный способ отображения и анализа данных для принятия оптимальных решений. Когда вы рассказываете историю или принимаете какие-либо решения, визуализация данных – отличный способ донести до аудитории факты и данные, которые могут подтвердить вашу точку зрения.
