Uvod u prednosti vizualizacije podataka
Vizualizacija podataka grafički je pristup predstavljanju podataka. Ovdje koristimo pythonove ugrađene biblioteke poput matplotlib, Pandas vizualizacija i seaborn za vizualizaciju trendova, korelacijske karte, bar grafikone, parne plohe itd. Vizualizacija podataka igra vrlo važnu ulogu u pružanju vrlo jednostavnog načina analize podataka, pregled i razumijevanje trendovi, pronađite odmetnike itd. Vizualizacija podataka daje mogućnost stvaranja djelotvornih predmeta u ovom natjecateljskom dobu.
U sljedećem ćemo članku govoriti o prednostima industrije vizualizacije podataka. Vizualizacija podataka vrlo je važna u industrijama poput zdravstvene zaštite i vojske. Razgovarat ćemo o nekim važnim tehnikama vizualizacije koje se koriste u industriji uz pomoć pytona.
Prednosti vizualizacije podataka i njezine primjene
Vizualizacija podataka donosi lakoću razumijevanja i povećava učinkovitost. Ljudski um brže uči iz vizualnog materijala nego teksta i tablica. Primjenjuje se na velikoj populaciji, na primjer, može se sjetiti dijaloga i scena iz filma Sholay koji je mogao gledati godinama prije, s druge strane, teško mu je prisjetiti se inženjerskih predmeta.
Danas imamo dobar broj alata za alate za vizualizaciju podataka, koji su brzi i učinkoviti. Vizualizacija podataka stvara bolju strategiju prodaje. Vizualizacija podataka povećava mogućnost obrade podataka na jednostavan / brži način za usporedbu i donošenje zaključaka. Primjerice, pita-grafikoni: daju raspodjelu u postotku, grafikone: daje bolje razumijevanje statistike.
Izvor veze: https://matplotlib.org/gallery.html
Slika Bar grafikon
Izvor veze: https://matplotlib.org/gallery.html
O prednostima vizualizacije podataka raspravljat ćemo samo s nekim industrijama, ali to se odnosi na gotovo sve industrije.
1. Industrija zdravstva
Stvaranje nadzorne ploče koja će vizualizirati povijest pacijenata može pomoći postojećem ili novom liječniku da shvati stanje pacijenta. U slučaju nužde mogla bi pružati usluge brže skrbi u skladu s bolešću. Vizualizacija podataka može vam pomoći u prepoznavanju trenda, umjesto da se pregledaju izvještaji od 100 stranica.
Zdravstvena zaštita složen je proces i većina vremena se troši na analizu prethodnih izvještaja. Vizualizacija podataka daje bolju prodajnu točku povećanjem vremena odziva. Pruža matrice pomoću kojih je lakše analizirati čime se povećava vrijeme odziva.
2. vojna
Za vojsku su važan život i smrt, od najveće je važnosti jasnoća djelotvornih podataka, a za ispravno djelovanje mora biti jasnoća podataka da bi se izvukli djelotvorni uvidi.
Danas neprijatelj nije samo na terenu, već i prijeti digitalnim ratovanjem i cyber-sigurnošću. Izuzetno je potrebno prikupiti podatke iz više izvora - strukturiranih i nestrukturiranih. Količina podataka poprilično je ogromna, a alati za vizualizaciju podataka igraju ključnu ulogu kako bi se osigurala pravovremena isporuka ispravnih informacija na najbolji konsolidirani način. Bolje razumijevanje povijesnih podataka pruža bolje predviđanje.
Dinamička vizualizacija podataka pomaže u boljem razumijevanju geografije / klime što pomaže u boljem pristupu. Trošak vojne opreme i alata je prilično visok, s grafikonima za pite i pite lako je analizirati postojeći inventar i izvršiti kupnju prema potrebi.
3. Financijske industrije
Danas su alati za vizualizaciju podataka nužni financijskim sektorima za istraživanje / objašnjenje podataka povezanih klijenata, razumijevanje ponašanja kupaca, transparentan protok informacija, efikasnost donošenja odluka itd.
Vizualizacija podataka pomaže u stvaranju obrazaca za pridružene tvrtke i tvrtke, što pomaže u boljoj strategiji ulaganja. Vizualizacija podataka ističe najnovije trendove za bolje poslovne prilike.
Vizualizacija podataka pomaže u gotovo svim granama industrije, ovisi o potrebi, što poslovanje želi i kako vizualizacija može pomoći!
Kako stvoriti vizualizaciju podataka za industrije?
Prije vizualizacije podataka, morate znati što je potreba za posao / industriju? Vizualizacija podataka pomaže u odgovoru na to pitanje na jednostavan način. Analiza i vizualizacija podataka idu ruku pod ruku, u pythonu imamo knjižnice poput NumPy i pande za analizu podataka, a za vizualizaciju podataka imamo knjižnice poput Matplotlib, Pandas Visualization i Seaborn.
Razjasnimo nam osnovnu svrhu vizualizacije podataka. Na kraju ćemo vidjeti python kod za vizualizaciju podataka.
Za usporedbu podataka
Usporedba igra vrlo važnu ulogu u kvantitativnoj analizi. Sljedeće tehnike vizualizacije podataka mogu se koristiti.
- Stupni grafikoni (histogrami): Pomoću grafikona bar je lako napraviti kvantitativnu analizu među različitim kategorijama.
- Složeni grafikoni: To je dodalo prednost kompozitnih analiza podataka s različitim kategorijama.
Slika B: Složene karte
Izvor veze: https://matplotlib.org/gallery.html
Analiza sastava
Ovdje definiramo sastav podataka, za vizualizaciju se koriste sljedeće tehnike.
- Pitane karte - To su kružne karte i pružaju postotak prema njihovom sastavu.
- Piramidne karte - U osnovi se koriste za hijerarhiju podataka.
Slika C: Grafikon piramida
Izvor veze: https://matplotlib.org/gallery.html
Analiza kroz razdoblje
Za mnoge slučajeve potrebno je pratiti podatke tijekom određenog razdoblja, a zatim analizirati trendove. Neki alati za vizualizaciju za ovu vrstu slučajeva su sljedeći:
- Linijski grafikoni - prikazuju osnovne vrhunce i niže trendove.
- Područje karata - za prikaz kumulativnih podataka linijske grafikone tijekom određenog razdoblja
- Dijagrami dionica - u osnovi se koriste za analizu trendova dionica i tržišnih indeksa tijekom određenog razdoblja.
Slika D: Linijska shema
Izvor veze: https://matplotlib.org/gallery.html
Analiza distribucije podataka
U većini slučajeva trebamo vidjeti odnos između značajki i učinak jedne značajke na druge. Vizualizacija podataka pomaže sljedećim tehnikama.
- Crtež rasipanja: Ovdje svaku točku podataka prikazujemo kao točku, a zatim analiziramo trend.
- Kutija / crtež violine: Ovo daje bolje razumijevanje podataka za odlaske s medijanom kao središtem distribucije.
- Karte toplinske karte: Ovo su cool parcele na kojima možete pokazati povezanost i distribuciju bojama.
Slika E: Karta topline s korelacijom između značajki
Izvor veze: https://matplotlib.org/gallery.html
Vizualizacija geografskog skupa podataka
U mnogim se slučajevima bavimo geografskim podacima, poput rasta stanovništva u različitim regijama. Učinak svake prirodne katastrofe u određenim područjima. Sljedeći grafikoni mogu nam pomoći u vizualizaciji efekta na lokaciji.
- Choropleth karte - varijacija na različitim lokacijama.
- Točkaste mape - isto kao i cipele s točkama koje pokazuju gustoću podataka.
Slika F: Choropleth za stanovništvo Indije
Izvor veze: https://matplotlib.org/gallery.html
Zaključak
Podaci se brže obrađuju kada ih se može vizualizirati. Vizualizacija podataka sve informacije sadrži u sveobuhvatne informacije koje mogu biti propuštene u tradicionalnom pristupu. Za analizu podataka imamo biblioteke poput NumPy i pande. Za vizualizaciju podataka imamo knjižnice poput Matplotlib i Seaborn.
Razgovarali smo o tome kako vizualizacija donosi koristi u različitim industrijama. Također smo razgovarali o tome kako možemo imati koristi od različitih tehnika vizualizacije. Napokon smo razgovarali o referencama za Python kod.
Preporučeni članci
Ovo je vodič o prednostima vizualizacije podataka. Ovdje razgovaramo o Uvodu, različitim prednostima i primjeni vizualizacije podataka. Možete i proći kroz naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Najbolji alati za vizualizaciju podataka
- Što je analitičar podataka?
- Alati za znanost o podacima
- Što je podatkovno jezero?
- Matplotlib In Python
- Kako se grafikon koristi u Matlabu (primjeri)