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

Аналитики данных и другие исследователи могут собирать наиболее ценную и актуальную информацию, но она бесполезна, если она недоступна и не понятна клиентам и пользователям. Вот тут-то и вступает в игру визуализация данных, основанная на принципе: «картинка стоит тысячи слов». Этот метод помогает преобразовать сложные данные в четкие, интуитивно понятные изображения, которые улучшают понимание.

В сегодняшней дискуссии мы углубимся в визуализацию данных. Мы дадим ему определение, рассмотрим различные типы, обсудим его значение и рассмотрим, как эти методы применяются в разных отраслях и секторах. Мы также рассмотрим ряд методов визуализации данных.

Узнайте, как рассказывать убедительные истории с помощью данных и существенно влиять на свою организацию с помощью курсов по визуализации данных Simplilearn.

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 были 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), цель которой — идентифицировать, находить, манипулировать, форматировать и доставлять данные наилучшим возможным способом.

Зарегистрируйтесь в аспирантуре по аналитике данных, чтобы изучить более десятка инструментов и навыков анализа данных, а также получить доступ к мастер-классам преподавателей Purdue и экспертов IBM, эксклюзивным хакатонам и сеансам Ask Me Anything от IBM.

Важность визуализации данных

Визуальное представление идей, полученных на основе данных, дает людям возможность видеть и понимать закономерности данных, тенденции и выбросы. Рассмотрим ответ: «Мне нужно нарисовать для вас картинку?» направлено на того, кто не понимает точку зрения говорящего. Что ж, визуализация данных рисует нам эту картину, представляя факты и цифры в ясной и визуально привлекательной форме.

Что еще более важно, это ценный инструмент в продолжающемся процессе освоения огромных объемов информации, создаваемой большими данными. Достаточно сложно просеивать потоки больших данных в поисках актуальной и полезной информации, 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 устроен так, чтобы реагировать на визуальные стимулы и искать закономерности во всем, что мы видим. Визуализация данных использует этот человеческий инстинкт и предлагает людям более простой способ увидеть информацию более четко и быстрее сделать более точные выводы.

К преимуществам визуализации данных относятся:

• Дает читателю возможность быстро усваивать информацию, улучшать понимание и быстрее принимать решения.
• Обеспечивает простой способ распространения информации, который предлагает пользователям больше возможностей поделиться своими идеями со всеми участниками проекта.
• Дает лучшее понимание того, какие шаги должна предпринять организация, чтобы улучшить себя.
• Предлагает возможность привлекать и поддерживать интерес аудитории, предоставляя им информацию, которую они могут понять.
• Предоставляет лицам, принимающим решения, возможность быстро реагировать на полученные результаты, быстрее достигать успешных результатов и совершать меньше ошибок.
• Устраняет необходимость чрезмерно полагаться на специалистов по обработке данных, поскольку они более доступны и понятны.

Категории визуализации больших данных

Визуализация больших данных означает визуальное представление больших и сложных наборов данных для выявления закономерностей, корреляций и понимания. Учитывая масштаб и сложность данных, применяются различные категории методов визуализации, чтобы сделать информацию понятной и полезной. Вот разбивка по ключевым категориям:

1. Стандартная отчетность

• Гистограммы
• Линейные графики
• Круговые диаграммы

Эти традиционные формы визуализации лучше всего подходят для статических отчетов и простых презентаций, целью которых является предоставление ясных, кратких и знакомых визуализаций всем уровням пользователей.

2. Многомерная визуализация

• Тепловые карты
• Пузырьковые диаграммы
• Карты деревьев

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

3. Визуализация временных данных

• Графики временных рядов
• Сроки
• Когортный анализ

В этой категории основное внимание уделяется данным, которые меняются с течением времени, что помогает отслеживать тенденции, закономерности и колебания на временной шкале.

4. Визуализация геопространственных данных

• Географические карты
• Тепловые карты
• Картограммы

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

5. Визуализация данных о сетях и взаимосвязях

• Сетевые диаграммы
• Диаграммы узловых связей
• Матричные диаграммы

Эти методы имеют решающее значение для понимания и управления отношениями и взаимодействиями в данных, таких как социальные сети или карты связей.

6. Иерархическая визуализация данных

• Древовидные диаграммы
• Графики солнечных лучей
• Дендрограммы

Визуализации в этой категории иллюстрируют данные с присущими им иерархическими отношениями, которые могут быть важны для выявления структур от общих обзоров до подробных подробностей.

7. Визуализация статистических данных

• Коробочные графики
• Гистограммы
• Диаграммы рассеяния

Эти визуализации, ориентированные на статистический анализ, помогают выявить 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 основные структуры для более сложного анализа.

9. Визуализация данных в реальном времени

• Живые информационные панели
• Потоковые графики
• Динамические обновления

Для постоянно обновляемых наборов данных визуализация в реальном времени обеспечивает немедленное понимание текущих условий и возникающих тенденций.

10. Интерактивная визуализация данных

• Возможности детализации
• Интерактивные отчеты
• Динамические фильтры

Эти визуализации позволяют пользователям динамически манипулировать представлением данных, способствуя более глубокому исследованию данных под руководством пользователя.

Взгляд на некоторые методы визуализации данных

Диаграмма рассеяния

Диаграмма рассеяния отображает значения двух переменных в наборе данных. Каждая точка данных представлена ​​в виде точки, причем одна переменная определяет ее положение по горизонтальной оси, а другая переменная определяет ее положение по вертикальной оси. Эти графики 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 масштабов явлений в двух измерениях, например в цвете, что может помочь выявить закономерности, отклонения и выбросы.

Гистограмма

Гистограмма визуально иллюстрирует данные с помощью прямоугольных полос, длина которых соответствует значениям, которые они представляют. Он является одним из наиболее распространенных методов визуализации данных, особенно эффективным для сравнения данных по различным категориям.

Гистограмма

Гистограмма — это гистограмма, представляющая распределение частот по частоте точек данных в определенных диапазонах, называемых интервалами. Это особенно полезно для понимания распределения и дисперсии набора данных.

Круговая диаграмма

Круговая диаграмма визуально представляет пропорции и проценты между категориями путем разделения круга на пропорциональные сегменты. Длина дуги каждого сегмента соответствует его пропорции, что в совокупности составляет 100%.

Маркированный график

Маркированная диаграмма — это разновидность гистограммы, разработанная для замены датчиков и счетчиков на приборной панели. Он отображает данные о производительности более компактно, сохраняя при этом контекст, что может принести пользу дизайну информационных панелей.

Линейный график

Линейный график — это диаграмма, показывающая информацию, которая меняется с течением времени. Мы рисуем серию точек, соединенных прямыми линиями, чтобы показать, как что-то увеличивается или уменьшается в цене.

Коробочные графики

Ящичковая диаграмма обеспечивает стандартизированное представление распределения данных с использованием ключевых сводных статистических данных: минимум, первый квартиль, медиана, третий квартиль и максимум. Это помогает выявить выбросы и оценить разброс данных.

График плотности

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

Матрица

При 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 собой географические данные. Они могут варьироваться от простых географических карт до сложных представлений, накладывающих различные типы данных (например, демографические или экономические данные) на географические данные.

Хронология

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

Компьютерная сеть

При визуализации данных диаграммы компьютерных сетей могут показать, как такие устройства, как маршрутизаторы, коммутаторы и конечные точки, подключаются внутри сети. Он помогает управлять сетями, устранять неполадки и проектировать их.

Диаграммы

Диаграммы — это упрощенные рисунки, на которых показаны важные части чего-либо и объясняется, как это работает. Их можно использовать в различных областях, включая инженерию, архитектуру и образование.

Облака слов и сетевые диаграммы

Облака слов — это визуальное представление частоты слов, которое придает больше внимания словам, которые чаще встречаются в исходном тексте. Сетевые диаграммы визуализируют взаимосвязи между набором объектов. 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 об универсальности визуализации данных, чем реальные примеры, и их можно найти множество. Такой как:

• Определение корреляций. Лучший способ определить взаимосвязь и корреляцию между двумя переменными — это сравнить их визуально.
• Сетевая экспертиза. В этом контексте «сеть» относится ко всей аудитории рынка. Изучая сеть, аналитики могут выявить кластеры аудитории, включая любые влияющие факторы и мосты между ними, а также статистические выбросы.
• Отслеживание изменений с течением времени. Это использование представляет собой простую, но важную функцию визуализации данных. Визуализация помогает людям видеть и анализировать, как меняются тенденции данных за определенный период.
• Определение частоты. Частота связана с отслеживанием изменений, но отличается от нее, поскольку проверяет, как часто происходит данное событие.
• Планирование графика. Использование такого ресурса, как диаграмма ГантаРуководители проектов могут проиллюстрировать каждое задание в рамках проекта и указать, сколько времени займет выполнение задач.

Наша магистерская программа по аналитике данных поможет вам изучить инструменты и методы аналитики, чтобы стать экспертом по аналитике данных! Это идеальный курс для начала вашей карьеры. Зарегистрируйтесь сейчас!

Кроме того, многие поля выигрывают от визуализации данных, в том числе:

• Наука о данных/исследования. Визуализация данных помогает специалистам по данным выполнять сложный анализ данных, распознавать закономерности и понимать наборы данных. У специалистов по обработке данных есть множество инструментов визуализации данных, которые помогут им выполнить свои задачи, включая использование таких языков программирования, как Python. Вы можете узнать больше о том, как это сделать, с помощью этой визуализации данных в учебнике Python.
• Финансы. Визуализация данных — это удобный инструмент для инвестиционного мира, показывающий, как товары, облигации и акции ведут себя с течением времени.
• Здравоохранение. На картах-картограммах различные географические области показаны разными цветами для иллюстрации числовых значений. Они являются хорошим ресурсом для врачей и эпидемиологов, которые отслеживают такие опасности для здоровья, как пандемии или болезни сердца.
• Логистика. Визуализация данных помогает судоходным компаниям определять оптимальные маршруты доставки.
• Политика. Социологи и сотрудники избирательных кампаний могут получить четкое представление о том, кто голосовал за конкретного кандидата в каждом регионе.
• Науки. SciVis, или научная визуализация, позволяет исследователям лучше понять свои экспериментальные данные.

Хотели бы вы карьеру в области аналитики данных?

Сегодняшнее общество все больше зависит от данных, которые помогают сделать жизнь более гладкой и разработать более разумные стратегии для решения многочисленных проблем коммерческого сектора. Следовательно, аналитики данных среди самых востребованных специалистов в современном деловом мире. Это опытные специалисты по ИТ-данным, которые знают, как взять горы информации, генерируемой большими данными, и превратить ее в действенную и полезную информацию.

Simplilearn может помочь вам начать карьеру в области аналитики данных с помощью этой популярной программы сертификации Data Analytics. Эта программа последипломного образования дает вам широкое представление о ключевых технологиях и навыках, 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 комплексный курс по аналитике данных, вы будете готовы взять на себя захватывающую роль специалиста по аналитике данных.

В соответствии с Зарплата.comАналитик данных в США зарабатывает в среднем 77 025 долларов США в год в диапазоне от 67 837 до 86 195 долларов США. Glassdoor.com сообщает, что аналитики данных в Индии зарабатывают в среднем 500 000 фунтов стерлингов.

Позвольте Simplilearn помочь вам начать полезную, интересную и востребованную карьеру в мире анализа данных. Вы можете узнать об анализе данных, а затем перейти на другой из множества предлагаемых учебных курсов и других учебных ресурсов. Ознакомьтесь с курсами Simplilearn сегодня!

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое визуализация данных и почему это важно?

Визуализация данных предполагает графическое представление данных, чтобы помочь людям более эффективно понять их значение. Это важно, поскольку позволяет пользователям видеть тенденции, закономерности и отклонения 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 удобоваримыми. Это позволяет аналитикам замечать изменения и корреляции, которые могут быть упущены в текстовых данных, что приводит к более быстрому получению информации и более качественному анализу.

3. Каковы наилучшие методы создания эффективной визуализации данных?

Лучшие методы эффективной визуализации данных включают в себя сохранение простоты и целенаправленности дизайна, выбор правильного типа диаграммы для данных, использование последовательных и подходящих масштабов и обеспечение доступности визуализации для всех членов аудитории, в том числе для 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, когда это необходимо.

5. Как визуализация данных поддерживает анализ больших данных?

Визуализация данных поддерживает анализ больших данных, предоставляя средства одновременного наблюдения за большими объемами данных в понятном формате. Они помогают выявить тенденции, закономерности и аномалии, упрощая проведение анализа и извлекая полезную информацию из огромных наборов данных.