Фраза дня: визуализация данных

Визуализация данных - это практика перевода информации в визуальный контекст, например в карту или график, чтобы упростить понимание данных человеческим мозгом и их понимание. Основная цель визуализации данных - упростить выявление закономерностей, тенденций и выбросов в больших наборах данных. Этот термин часто используется как синонимы с другими, включая информационную графику, визуализацию информации и статистическую графику.

Визуализация данных - это один из этапов процесса науки о данных, который гласит, что после того, как данные были собраны, обработаны и смоделированы, они должны быть визуализированы, чтобы можно было сделать выводы. Визуализация данных также является элементом более широкой дисциплины архитектуры представления данных (DPA), которая направлена ​​на выявление, обнаружение, управление, форматирование и доставку данных наиболее эффективным способом.

Визуализация данных важна почти для каждой карьеры. Его могут использовать учителя для отображения результатов тестирования учащихся, специалисты по информатике, изучающие достижения в области искусственного интеллекта (ИИ), или руководители, стремящиеся поделиться информацией с заинтересованными сторонами. Он также играет важную роль в проектах с большими данными. Поскольку в первые годы тенденции к большим данным компании накапливали огромные коллекции данных, им требовался способ быстро и легко получить обзор своих данных. Инструменты визуализации идеально подошли.

Визуализация занимает центральное место в расширенной аналитике по тем же причинам. Когда специалист по анализу данных пишет алгоритмы расширенной прогнозной аналитики или машинного обучения (ML), становится важным визуализировать выходные данные, чтобы отслеживать результаты и гарантировать, что модели работают так, как задумано. Это связано с тем, что визуализации сложных алгоритмов обычно легче интерпретировать, чем числовые результаты.

Почему важна визуализация данных?
Визуализация данных обеспечивает быстрый и эффективный способ универсальной передачи информации с использованием визуальной информации. Такая практика также может помочь предприятиям определить, какие факторы влияют на поведение клиентов; выявить области, которые необходимо улучшить или которые требуют большего внимания; сделать данные более запоминающимися для заинтересованных сторон; понимать, когда и где разместить те или иные товары; и прогнозировать объемы продаж.

Другие преимущества визуализации данных включают следующее:

• способность быстро усваивать информацию, улучшать понимание и быстрее принимать решения;
• более глубокое понимание следующих шагов, которые необходимо предпринять для улучшения организации;
• улучшенная способность поддерживать интерес аудитории с помощью информации, которую они могут понять;
• легкое распространение информации, которая увеличивает возможность поделиться своими идеями со всеми участниками;
• исключить необходимость в специалистах по обработке данных, поскольку данные более доступны и понятны; а также
• повышенная способность действовать в соответствии с выводами быстро и, следовательно, быстрее добиваться успеха и с меньшим количеством ошибок.

Визуализация данных и большие данные
Растущая популярность больших данных и проектов анализа данных сделала визуализацию более важной, чем когда-либо. Компании все чаще используют машинное обучение для сбора огромных объемов данных, которые сложно и медленно отсортировать, понять и объяснить. Визуализация предлагает способ ускорить это и представить информацию владельцам бизнеса и заинтересованным сторонам понятным им способом.

Визуализация больших данных часто выходит за рамки типичных методов, используемых в обычной визуализации, таких как круговые диаграммы, гистограммы и корпоративные графики. Вместо этого он использует более сложные представления, такие как тепловые карты и диаграммы температуры. Для визуализации больших данных требуются мощные компьютерные системы для сбора необработанных данных, их обработки и преобразования в графические представления, которые люди могут использовать для быстрого анализа.

Хотя визуализация больших данных может быть полезной, она может создать ряд недостатков для организаций, а именно:

• Чтобы получить максимальную отдачу от инструментов визуализации больших данных, необходимо нанять специалиста по визуализации. Этот специалист должен уметь определять лучшие наборы данных и стили визуализации, чтобы гарантировать, что организации оптимизируют использование своих данных.
• Проекты визуализации больших данных часто требуют участия ИТ-специалистов, а также руководства, поскольку для визуализации больших данных требуется мощное компьютерное оборудование, эффективные системы хранения и даже переход в облако.
• Понимание, предоставляемое визуализацией больших данных, будет настолько точным, насколько точна визуализируемая информация. Следовательно, очень важно иметь людей и процессы для управления и контроля качества корпоративных данных, метаданных и источников данных.

Примеры визуализации данных
На заре визуализации наиболее распространенной техникой визуализации было использование электронной таблицы Microsoft Excel для преобразования информации в таблицу, гистограмму или круговую диаграмму. Хотя эти методы визуализации по-прежнему широко используются, теперь доступны более сложные методы, в том числе следующие:

• инфографика
• пузырьковые облака
• маркированные графики
• тепловые карты
• графики лихорадки
• диаграммы временных рядов

Вот некоторые другие популярные методы.

Линейные диаграммы. Это один из самых основных и распространенных используемых методов. На линейных диаграммах показано, как переменные могут изменяться с течением времени.

Диаграммы с областями. Этот метод визуализации представляет собой разновидность линейного графика; он отображает несколько значений во временном ряду - или последовательность данных, собранных в последовательные, равноотстоящие моменты времени.

Диаграммы разброса. Этот метод отображает взаимосвязь между двумя переменными. Диаграмма рассеяния имеет форму осей x и y с точками для представления точек данных.

Карты деревьев. Этот метод показывает иерархические данные во вложенном формате. Размер прямоугольников, используемых для каждой категории, пропорционален ее проценту от целого. Карты дерева лучше всего использовать, когда присутствует несколько категорий, и цель состоит в том, чтобы сравнить разные части целого.

Пирамиды населения. В этом методе используется многослойная гистограмма для отображения сложной социальной истории населения. Лучше всего использовать его при попытке отобразить распределение населения.

Общие варианты использования визуализации данных
Общие варианты использования для визуализации данных включают следующее:

Продажи и маркетинг. Согласно исследованию медиа-агентства Magna, к 2020 году половина всех глобальных рекламных долларов будет потрачена в Интернете. В результате маркетинговые команды должны уделять пристальное внимание своим источникам веб-трафика и тому, как их веб-ресурсы приносят доход. Визуализация данных позволяет легко увидеть тенденции трафика с течением времени в результате маркетинговых усилий.

Политика. Обычное использование визуализации данных в политике - это географическая карта, на которой отображается партия, за которую голосовал каждый штат или округ.

Здравоохранение. Медицинские работники часто используют географические карты для визуализации важных данных о состоянии здоровья. Картограммы отображает разделенные географические области или регионы, которым присвоен определенный цвет по отношению к числовой переменной. Картограммы позволяют профессионалам увидеть, как переменная, такая как уровень смертности от сердечных заболеваний, изменяется на определенных территориях.

Ученые. Научная визуализация, иногда сокращенно называемая SciVis, позволяет ученым и исследователям получать более глубокое понимание своих экспериментальных данных, чем когда-либо прежде.

Финансы. Финансовые специалисты должны отслеживать эффективность своих инвестиционных решений при покупке или продаже актива. Графики свечей используются в качестве торговых инструментов и помогают профессионалам в области финансов анализировать динамику цен с течением времени, отображая важную информацию, такую ​​как ценные бумаги, деривативы, валюты, акции, облигации и товары. Анализируя изменение цены с течением времени, аналитики данных и финансовые специалисты могут определять тенденции.

Логистика. Судоходные компании могут использовать инструменты визуализации для определения лучших глобальных маршрутов доставки.

Ученые и исследователи данных. Визуализации, созданные специалистами по обработке данных, обычно предназначены для собственного использования ученым или для представления информации избранной аудитории. Визуальные представления строятся с использованием библиотек визуализации выбранных языков программирования и инструментов. Специалисты по обработке данных и исследователи часто используют языки программирования с открытым исходным кодом, такие как Python, или проприетарные инструменты, предназначенные для комплексного анализа данных. Визуализация данных, выполняемая этими учеными и исследователями данных, помогает им понять наборы данных и выявить закономерности и тенденции, которые в противном случае остались бы незамеченными.

Наука визуализации данных
Наука визуализации данных исходит из понимания того, как люди собирают и обрабатывают информацию. Дэниел Кан и Амос Тверски совместно работали над исследованием, которое определило два разных метода сбора и обработки информации.

Система 1 фокусируется на быстрой, автоматической и бессознательной обработке мыслей. Этот метод часто используется в повседневной жизни и помогает достичь:

• чтение текста на вывеске;
• решение простых математических задач типа 1 + 1;
• определение того, откуда исходит звук;
• езда на велосипеде; а также
• определение разницы между цветами.

Система 2 ориентирована на медленную, логичную, расчетливую и нечастую обработку мыслей. Этот метод используется в одной из следующих ситуаций:

• называть номер телефона;
• решение сложных математических задач, например 132 x 154;
• определение разницы в значении нескольких знаков, стоящих рядом; а также
• понимание сложных социальных сигналов.

Инструменты и поставщики средств визуализации данных
Инструменты визуализации данных можно использовать по-разному. Наиболее распространенное использование сегодня - это инструмент отчетности бизнес-аналитики (BI). Пользователи могут настроить инструменты визуализации для создания автоматических панелей мониторинга, которые отслеживают эффективность компании по ключевым показателям эффективности (KPI) и визуально интерпретируют результаты.

Созданные изображения могут также включать интерактивные возможности, позволяющие пользователям манипулировать ими или более внимательно изучать данные для опроса и анализа. Также могут быть интегрированы индикаторы, предназначенные для оповещения пользователей об обновлении данных или возникновении заранее определенных условий.

Многие бизнес-подразделения внедряют программное обеспечение для визуализации данных, чтобы отслеживать свои собственные инициативы. Например, маркетинговая группа может внедрить программное обеспечение для мониторинга эффективности кампании по электронной почте, отслеживания таких показателей, как процент открытий, рейтинг кликов и коэффициент конверсии.

По мере того как поставщики средств визуализации данных расширяют функциональность этих инструментов, они все чаще используются в качестве клиентских интерфейсов для более сложных сред больших данных. В этой настройке программное обеспечение для визуализации данных помогает инженерам и ученым отслеживать источники данных и выполнять базовый исследовательский анализ наборов данных до или после более подробного расширенного анализа.

Крупнейшие компании на рынке инструментов для работы с большими данными включают Microsoft, IBM, SAP и SAS. Некоторые другие поставщики предлагают специализированное программное обеспечение для визуализации больших данных; популярные имена на этом рынке включают Tableau, Qlik и Tibco.

Хотя Microsoft Excel продолжает оставаться популярным инструментом для визуализации данных, были созданы другие, которые предоставляют более сложные возможности:

• IBM Cognos Analytics
• Qlik Sense и QlikView
• Microsoft Power BI
• Oracle Visual Analyzer
• SAP Lumira
• SAS Visual Analytics
• Tibco Spotfire
• Zoho Analytics
• D3.js
• Jupyter
• MicroStrategy
• Google Charts