Почему это один из главных навыков работы с данными в 2024 году

Аналитики данных и другие исследователи могут собирать самую ценную и релевантную информацию, но она бесполезна, если она недоступна и не понятна клиентам и пользователям. Вот где в игру вступает визуализация данных, руководствуясь принципом «картинка стоит тысячи слов». Этот метод помогает преобразовать сложные данные в понятные, интуитивно понятные визуальные образы, которые улучшают понимание.

В сегодняшнем обсуждении мы углубимся в визуализацию данных. Мы дадим ей определение, рассмотрим различные типы, обсудим ее значение и рассмотрим, как различные отрасли и сектора применяют эти методы. Мы также рассмотрим ряд методов визуализации данных.

Узнайте, как рассказывать захватывающие истории с помощью данных и оказывать существенное влияние на свою организацию с помощью курсов Simplilearn по визуализации данных.

Что такое визуализация данных?

Визуализация данных — это процесс передачи и перевода данных и информации в визуальном контексте, обычно с использованием графика, диаграммы, столбца или другого визуального средства. Визуализация также использует изображения для передачи взаимосвязей между различными наборами данных.

Визуализация данных также называется визуализацией информации, информационной графикой и статистической графикой. Это шаг в процессе науки о данных, который говорит нам, что после того, как все данные собраны, обработаны и смоделированы, информация должна быть визуализирована, чтобы пользователи могли использовать ее для выводов.

Кроме того, визуализация данных является частью более широкой дисциплины архитектуры представления данных (DPA), целью которой является идентификация, поиск, обработка, форматирование и предоставление данных наилучшим возможным способом.

Запишитесь на программу последипломного образования по аналитике данных, чтобы освоить более десятка инструментов и навыков анализа данных, а также получить доступ к мастер-классам преподавателей Университета Пердью и экспертов IBM, эксклюзивным хакатонам и сессиям Ask Me Anything от IBM.

Важность визуализации данных

Визуальное представление выводов, полученных из данных, дает людям возможность увидеть и понять закономерности, тенденции и выбросы данных. Рассмотрим реплику «Мне нужно нарисовать вам картинку?», направленную на того, кто не понимает точку зрения говорящего. Что ж, визуализация данных рисует нам эту картинку, представляя факты и цифры в ясной, визуально привлекательной манере.

Что еще важнее, это ценный инструмент в текущем процессе освоения огромных объемов информации, созданных большими данными. Достаточно сложно просеивать потоки больших данных, чтобы найти релевантную, полезную информацию, не говоря уже о поиске закономерностей и тенденций. Вот почему визуализация данных имеет решающее значение для современных аналитиков данных и других пользователей — она помогает сборщикам данных легче сообщать результаты и позволяет читателям легко видеть тенденции и закономерности.

Наш мозг настроен реагировать на визуальные стимулы и искать закономерности во всем, что мы видим. Визуализация данных использует этот человеческий инстинкт и предлагает людям более простой способ яснее видеть информацию и быстрее делать более точные выводы.

Преимущества визуализации данных включают в себя:

• Дает читателю возможность быстро усваивать информацию, улучшать понимание и быстрее принимать решения.
• Предоставляет простой способ распространения информации, который дает пользователям больше возможностей поделиться своими идеями со всеми участниками проекта.
• Обеспечивает более глубокое понимание того, какие шаги организация должна предпринять для своего совершенствования
• Предоставляет возможность привлекать и поддерживать интерес аудитории, предоставляя им информацию, которую они могут понять.
• Предоставляет лицам, принимающим решения, средства для быстрого реагирования на результаты, более быстрого достижения успешных результатов и сокращения количества ошибок.
• Устраняет необходимость чрезмерно полагаться на специалистов по данным, поскольку они более доступны и понятны

Категории визуализации больших данных

Визуализация больших данных относится к визуальному представлению больших, сложных наборов данных для выявления закономерностей, корреляций и понимания. Учитывая масштаб и сложность данных, применяются различные категории методов визуализации, чтобы сделать информацию понятной и применимой на практике. Вот разбивка ключевых категорий:

1. Стандартная отчетность

• Столбчатые диаграммы
• Линейные графики
• Круговые диаграммы

Эти традиционные формы визуализации лучше всего подходят для статических отчетов и простых презентаций, цель которых — донести понятные, краткие и знакомые визуализации до пользователей всех уровней.

2. Многомерная визуализация

• Тепловые карты
• Пузыристые диаграммы
• Карты деревьев

Эти визуализации позволяют представлять данные по нескольким переменным одновременно, обеспечивая более глубокое понимание взаимосвязей внутри данных.

3. Визуализация временных данных

• Графики временных рядов
• Хронология
• Когортный анализ

Эта категория фокусируется на данных, которые меняются с течением времени, помогая отслеживать тенденции, закономерности и колебания на протяжении всего периода времени.

4. Визуализация геопространственных данных

• Географические карты
• Тепловые карты
• Карты хороплета

Визуализация данных в соответствии с географическим или пространственным контекстом может выявить различия, распределения и тенденции, связанные с физическим местоположением.

5. Визуализация данных сетей и взаимосвязей

• Сетевые диаграммы
• Диаграммы узлов и связей
• Матричные диаграммы

Эти методы имеют решающее значение для понимания и навигации по связям и взаимодействиям в рамках данных, таких как социальные сети или карты связей.

6. Иерархическая визуализация данных

• Древовидные диаграммы
• Графики солнечных вспышек
• Дендрограммы

Визуализации в этой категории иллюстрируют данные с присущими им иерархическими отношениями, что может быть важно для выявления структур — от общих обзоров до подробных подробностей.

7. Визуализация статистических данных

• Диаграммы ящиков
• Гистограммы
• Диаграммы рассеяния

Эти визуализации, ориентированные на статистический анализ, помогают выявлять распределения, корреляции и выбросы в данных.

8. Исследовательский анализ данных (EDA)

• Параллельные координаты
• Диаграммы перекрестной фильтрации
• Методы чистки зубов

Инструменты EDA динамически исследуют большие наборы данных и раскрывают базовые структуры для проведения более сложного анализа.

9. Визуализация данных в реальном времени

• Живые панели мониторинга
• Потоковые диаграммы
• Динамические обновления

Для постоянно обновляемых наборов данных визуализация в реальном времени обеспечивает мгновенное представление текущих условий и новых тенденций.

10. Интерактивная визуализация данных

• Возможности детализации
• Интерактивные отчеты
• Динамические фильтры

Эти визуализации позволяют пользователям динамически манипулировать представлением данных, способствуя более глубокому, ориентированному на пользователя исследованию данных.

Взгляд на некоторые методы визуализации данных

Диаграмма рассеяния

Диаграмма рассеяния отображает значения двух переменных в наборе данных. Каждая точка данных представлена ​​в виде точки, при этом одна переменная определяет ее положение вдоль горизонтальной оси, а другая — вдоль вертикальной оси. Эти диаграммы используются для визуализации взаимосвязей и корреляций между переменными.

Тепловая карта

Тепловая карта — это графическое представление данных, в котором отдельные значения в матрице представлены в виде цветов. Тепловые карты полезны для визуализации величины явлений в двух измерениях, таких как цвет, что может помочь выявить закономерности, отклонения и выбросы.

Столбчатая диаграмма

Столбчатая диаграмма наглядно иллюстрирует данные с помощью прямоугольных полос, где длина соответствует значениям, которые они представляют. Это один из самых распространенных методов визуализации данных, особенно эффективный для сравнения данных по различным категориям.

Гистограмма

Гистограмма — это столбчатая диаграмма, представляющая распределение частот по частоте точек данных в определенных диапазонах, называемых бинами. Она особенно полезна для понимания распределения и дисперсии набора данных.

Круговая диаграмма

Круговая диаграмма визуально представляет пропорции и проценты среди категорий путем разбиения круга на пропорциональные сегменты. Длина дуги каждого сегмента соответствует его пропорции, в совокупности составляя 100%.

График пули

Пулевая диаграмма — это разновидность столбчатой ​​диаграммы, разработанная для замены датчиков и счетчиков на панели. Она отображает данные о производительности более компактно, при этом сохраняя контекст, что может принести пользу дизайну панели.

Линейный график

Линейный график — это диаграмма, которая показывает информацию, которая меняется со временем. Мы рисуем ряд точек, соединенных прямыми линиями, чтобы показать, как что-то увеличивается или уменьшается в стоимости.

Диаграммы ящиков

Ящичная диаграмма обеспечивает стандартизированное представление распределения данных с использованием ключевых сводных статистик: минимум, первый квартиль, медиана, третий квартиль и максимум. Она помогает выявлять выбросы и понимать дисперсию данных.

График плотности

График плотности — это сглаженная версия гистограммы, используемая для отображения распределения непрерывной переменной. Он может помочь увидеть форму распределения, особенно при построении графика больших объемов данных.

Матрица

В визуализации данных матрица может относиться к сетке цветов, закодированных для представления значений в наборе данных, аналогично тепловой карте, но обычно без градиентных цветовых шкал.

Карты

Карты в визуализации данных представляют географические данные. Они могут варьироваться от простых географических карт до сложных представлений, накладывающих различные типы данных (например, демографические или экономические данные) на географию.

Хронология

Временные шкалы — это графические представления периода, на которых важные события отмечены в хронологическом порядке. Они используются для визуализации последовательностей событий и тенденций с течением времени.

Компьютерная сеть

В визуализации данных диаграммы компьютерных сетей могут показать, как устройства, такие как маршрутизаторы, коммутаторы и конечные точки, соединяются в сети. Это помогает управлять, устранять неполадки и проектировать сети.

Диаграммы

Диаграммы — это упрощенные рисунки, которые показывают важные части чего-либо, чтобы объяснить, как это работает. Их можно использовать в различных областях, включая инженерию, архитектуру и образование.

Облака слов и сетевые диаграммы

Облака слов — это визуальные представления частоты слов, которые выделяют слова, которые чаще встречаются в исходном тексте. Сетевые диаграммы визуализируют взаимосвязи между наборами сущностей. Оба полезны для анализа реляционных данных и текста.

Круг

При визуализации данных круги можно использовать для создания пузырьковых диаграмм, где размер круга представляет значение, что упрощает сравнение различных объектов.

Как используется визуализация данных?

Ничто не говорит более эффективно о многогранности визуализации данных, чем реальные примеры, и их можно найти множество. Например:

• Определение корреляций. Лучший способ определить взаимосвязь и корреляции между двумя переменными — сравнить их визуально.
• Изучение сети. В этом контексте «сеть» относится ко всей аудитории рынка. Изучая сеть, аналитики могут обнаружить кластеры аудитории, включая любые влияющие факторы и мосты между ними, а также статистические выбросы.
• Отслеживание изменений с течением времени. Это использование является простой, но важной функцией визуализации данных. Визуализация помогает людям видеть и анализировать, как меняются тенденции данных за определенный период.
• Определение частоты. Частота связана с отслеживанием изменений, но отличается тем, что она проверяет, как часто происходит данное событие.
• Планирование по временной шкале. Использование такого ресурса, как Диаграмма Гантаруководители проектов могут проиллюстрировать каждое задание в рамках проекта и продолжительность выполнения задач.

Наша магистерская программа по аналитике данных поможет вам изучить аналитические инструменты и методы, чтобы стать экспертом по аналитике данных! Это идеальный курс для вас, чтобы начать карьеру. Запишитесь сейчас!

Кроме того, визуализация данных полезна во многих областях, в том числе:

• Наука о данных/исследование. Визуализация данных помогает специалистам по данным выполнять сложный анализ данных, распознавать закономерности и понимать наборы данных. Специалисты по данным имеют на выбор множество инструментов визуализации данных, которые помогут им выполнить свои задачи, в том числе с использованием языков программирования, таких как Python. Вы можете узнать больше о том, как этого добиться, из этого руководства по визуализации данных в Python.
• Финансы. Визуализация данных — удобный инструмент для мира инвестиций, показывающий, как ведут себя товары, облигации и акции с течением времени.
• Здравоохранение. Карты хороплетов показывают различные географические области разными цветами для иллюстрации числовых значений. Они являются хорошим ресурсом для врачей и эпидемиологов, которые отслеживают опасности для здоровья, такие как пандемии или сердечные заболевания.
• Логистика. Визуализация данных помогает судоходным компаниям определять оптимальные маршруты доставки.
• Политика. Социологи и работники предвыборных кампаний могут получить четкую картину того, кто голосовал за конкретного кандидата в каждом регионе.
• Science. SciVis, или научная визуализация, позволяет исследователям лучше понимать экспериментальные данные.

Хотите ли вы построить карьеру в области аналитики данных?

Современное общество все больше зависит от данных, которые помогают сделать жизнь более гладкой и разработать более надежные стратегии для решения многочисленных проблем коммерческого сектора. Следовательно, аналитики данных среди самых востребованных профессионалов в современном деловом мире. Они — опытные специалисты по работе с данными в сфере ИТ, которые знают, как взять горы информации, созданные большими данными, и превратить их в полезную и действенную информацию.

Simplilearn может помочь вам начать карьеру в области аналитики данных с помощью этой популярной программы сертификации по аналитике данных. Эта программа последипломного образования дает вам широкий доступ к ключевым технологиям и навыкам, которые в настоящее время используются в аналитике данных и науке о данных, включая статистику, Python, R, Tableau, SQL и Power BI. Когда вы закончите этот всеобъемлющий курс по аналитике данных, вы будете готовы взять на себя захватывающую роль специалиста по аналитике данных.

В соответствии с Salary.comаналитик данных в США зарабатывает в среднем 77 025 долларов США в год, варьируясь от 67 837 до 86 195 долларов США. Glassdoor.com сообщает, что аналитики данных в Индии зарабатывают в среднем 500 000 рупий.

Позвольте Simplilearn помочь вам начать это в полезной, сложной и востребованной карьере в мире анализа данных. Вы можете узнать об аналитике данных, а затем перейти к другим из множества предлагаемых учебных лагерей и других учебных ресурсов. Ознакомьтесь с курсами Simplilearn сегодня!

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое визуализация данных и почему она важна?

Визуализация данных подразумевает графическое представление данных, чтобы помочь людям более эффективно понять их значимость. Это важно, поскольку позволяет пользователям видеть тенденции, закономерности и выбросы в данных, способствуя более быстрому и обоснованному принятию решений, чем просмотр только необработанных данных.

2. Как визуализация данных улучшает анализ данных?

Визуализация данных улучшает анализ данных, делая сложные данные более доступными и усвояемыми. Она позволяет аналитикам воспринимать изменения и корреляции, которые могут быть упущены в текстовых данных, что приводит к более быстрому пониманию и лучшему анализу.

3. Каковы наилучшие практики создания эффективной визуализации данных?

Передовые методы эффективной визуализации данных включают в себя простоту и целенаправленность дизайна, выбор правильного типа диаграммы для данных, использование согласованных и подходящих масштабов, а также обеспечение доступности визуализации для всех членов аудитории, включая людей с нарушениями цветового зрения.

4. Каких распространенных ошибок следует избегать при визуализации данных?

Распространенные ошибки при визуализации данных включают чрезмерное усложнение графики, использование неподходящих типов диаграмм, игнорирование масштаба и пропорций, чрезмерное использование цветов и шрифтов, а также пренебрежение маркировкой осей или предоставлением легенды при необходимости.

5. Как визуализация данных поддерживает анализ больших данных?

Визуализации данных поддерживают анализ больших данных, предоставляя средства для наблюдения за большими объемами данных одновременно в понятном формате. Они помогают выделить тенденции, закономерности и аномалии, упрощая проведение анализов и извлекая полезные идеи из массивных наборов данных.