Ценность освоения визуализации данных и сторителлинга для специалистов по данным

Весь анализ, который вы проводите, и идеи, которые вы генерируете как специалист по данным, не стоили бы вашего времени, если бы не сторителлинг и визуализация. Простое представление цифр и данных из вашего анализа редко помогает вам достичь чего-либо. У людей, которым вы отчитываетесь, есть множество вопросов, на которые можно ответить только с помощью глубокой визуализации данных и сторителлинга.

Представьте себе синоптика, который приходит, чтобы сообщить людям о приближающейся метели. Его предупреждение не окажет никакого воздействия на аудиторию, если он не использует соответствующие визуальные эффекты и методы повествования. Поэтому синоптики используют графику и интерактивные методы, чтобы удерживать внимание и информировать зрителей.

Как визуализация, так и методы повествования помогают ученым, работающим с данными, сообщать о своих выводах, которые они сделали после анализа. Эти анализы и выводы призваны помочь улучшить процесс принятия решений для всех участников.

«Способы, с помощью которых организации предоставляют аналитические бизнес-данные, развиваются, в частности, все чаще используется так называемое повествование данных», — утверждает Джеймс Ричардсон, старший директор-аналитик Gartner.

Специалисты по данным должны понимать, что не все в организации, в которой они работают, смогут понимать данные и аналитику так, как они. Поэтому им приходится применять методы визуализации и повествования, которые действительно могут служить этой цели.

Многие организации осознали важность визуализации данных и инвестируют в ее реализацию. Однако они все еще сталкиваются с трудностями в представлении данных таким образом, чтобы они могли действительно оптимизировать ценность бизнеса.

Отсутствие повествования и визуализации в представлении данных может фактически замедлить работу специалистов по данным, что также приведет к снижению качества проводимых исследований.

Курсы Simplilearn по визуализации данных обеспечивают комплексный процесс обучения, сочетающий теорию, практическое применение и отраслевые знания.

Почему специалист по анализу данных должен быть хорошим рассказчиком?

Рассказывание историй — такая же важная часть работы специалиста по данным, как и любой другой технический аспект. Gartner описывает рассказ историй как нетехнический тренд, который крайне важен для успеха программы по науке о данных.

Всякий раз, когда вы представляете данные перед аудиторией, вам нужно собирать и предлагать им контекст. Контекст — это то, что создает ценность, окружающую идеи, полученные с помощью данных. Благодаря своим навыкам повествования специалисты по данным могут помочь создать значимый контекст и эффективно объяснить свои идеи всем присутствующим.

Хорошее повествование может помочь сделать данные и аналитику намного более доступными. Рассказывание историй было частью маркетинга в течение долгого времени и служило важной цели. Хороший рассказчик не просто призван вызывать эмоции и отклики у аудитории, но также хочет, чтобы аудитория узнала и поняла то, что отображается или представляется. Как специалист по данным, вы служите последней цели больше, чем первой. Вы хотите, чтобы ваша аудитория поняла значимость того, что вы представляете. Вы хотите, чтобы они учились на основе идей и принимали обоснованные бизнес-решения на их основе.

Полученные в результате анализа сведения имеют стратегическое значение для организации, проводящей кампанию по науке о данных. Вам необходимо собирать и передавать данные разумным образом, поскольку именно эти сведения обычно решают, стоит ли разрабатывать надежную стратегию данных. Многие важные и стратегические бизнес-решения могут висеть на волоске, ожидая сведений из анализа.

По своей сути сторителлинг является расширением бизнес-аналитики, поскольку он сочетает визуализацию данных с мощным повествованием для продвижения вашей точки зрения. Специалисты по данным и CDO могут использовать сторителлинг как нетехнический инструмент науки о данных для обмена мощным видением данных, создавая призывы к действию и влияя на принятие решений.

Изучите анализ данных, визуализацию данных, машинное обучение, глубокое обучение, SQL, R и Python с курсом Data Science с гарантией размещения. Ознакомьтесь с курсом сейчас!

Визуализация данных поддерживает повествование

Вы когда-нибудь слышали о термине «действенные идеи»? Знаете ли вы, что отличает идеи от действенных идей? Наличие визуализации при представлении данных! Визуализация данных может помочь превратить любую идею в действенную идею для менеджеров и организаций, над которой они будут работать, когда будут создавать наилучшие возможные стратегии.

Чтобы превратить ваши идеи в действенные идеи, вам нужно начать с создания четкого и визуального представления ваших данных. Картинка скажет тысячу слов; старая поговорка верна, когда дело доходит до показа данных определенной аудитории. Вы можете суммировать много словесной информации в картинке и показать ее вашей целевой аудитории. Изображения являются мощным средством поддержки повествования, и точка.

Например, если вы говорили об утечках из труб в определенном городе, вы можете показать наглядные доказательства, чтобы указать области, где утечки встречаются чаще. Затем вы можете следовать наглядным доказательствам, чтобы создать повествование о том, что может привести к увеличению утечек из трубопроводов в этой конкретной области.

Следуя примеру выше, визуализация данных может серьезно помочь вам раскрыть все связи, закономерности и тенденции, присутствующие в ваших данных. Конечной целью является содействие грамотности в области данных, и визуализация данных помогает сделать именно это.

Визуализация данных также является мощным и эффективным средством охвата тонн информации в форматах, которые легко усваиваются аудиторией. При представлении в необработанном виде данные могут быть практически невозможны для понимания людьми. Цифры также могут снижать интерес, поэтому не многие люди захотят разбираться в необработанных данных. Визуализация может разбить данные на удобоваримы форматы, которые большинству людей легко отслеживать. Это в конечном итоге увеличивает воздействие информации и помогает донести ваше сообщение.

Типы визуализации данных

Существует множество диаграмм и столбцов, которые можно использовать для визуализации данных. Некоторые из них имеют средний уровень, и вы, возможно, уже знакомы с ними. Другие требуют инструментов и оборудования для лучшего понимания.

Чтобы выбрать лучший тип визуализации данных, вам нужно сначала знать историю, которую вы рассказываете вместе с визуализацией. Вам также нужно увидеть цель, которую вы хотите достичь с помощью этой конкретной визуализации. Вы можете делать любую из этих трех вещей, визуализируя свои данные:

1. Передача состава данных
2. Сравнить наборы значений
3. Анализ тенденций

Как только вы определились с тем, что вы делаете с помощью визуализации, вы можете задать себе список последних вопросов, чтобы начать. Вы можете использовать эти вопросы, чтобы лучше понять цель, стоящую за любым инструментом визуализации, который вы используете.

1. Правильные ли сообщения он передает?
2. Является ли он интерактивным, интересным и понятным для людей, не являющихся специалистами по данным?
3. Доступна ли информация всем?
4. Передаёт ли он то, что имеет значение?
5. Эффективно ли визуальное представление связано с историей данных, которую вы хотите рассказать?

Ответы на эти вопросы в конечном итоге помогут вам определить наилучший путь вперед с вашей стратегией визуализации. Помните, хорошая визуализация должна дополнять ваш сторителлинг.

Хотите стать Data Scientist? Оцените свое понимание концепций с помощью практического теста по Data Science. Попробуйте ответить сейчас!

Заключительные мысли

Рассказывание историй и визуализация данных связаны между собой, когда дело доходит до успеха в представлении данных. Оба они являются нетехническими навыками науки о данных, которые вы должны попытаться освоить для успешного представления данных. Вместе оба эти навыка могут помочь преодолеть разрыв между знаниями и данными. Чтобы стать успешным специалистом по данным, вам нужно освоить все аспекты, которые сопутствуют этой работе.

Simplilearn предоставляет многочисленные образовательные пути визуализации данных и сертификации для повышения навыков специалиста по данным. Если вы хотите получить комплексное обучение в этой захватывающей области, вы можете пройти магистерскую программу Data Scientist, которая включает курс обучения по сертификации Tableau. Вы также можете узнать, как представлять данные осмысленными способами, с помощью нашего курса Business Analytics, где вы можете узнать, как представлять данные с помощью различных видов интуитивных диаграмм. Проверьте это сейчас, чтобы узнать, какой путь обучения Simplilearn лучше всего подходит для вашей карьеры.