Introduktion til fordelene ved datavisualisering

Datavisualisering er en grafisk tilgang til at repræsentere dataene. Her bruger vi pythons indbyggede biblioteker som matplotlib, Pandas-visualisering og søfødte til at visualisere trends, korrelationsdiagrammer, søjlediagrammer, pardiagrammer osv. Datavisualisering spiller en meget vigtig rolle i at give en meget nem måde at analysere dataene, se og forstå tendenser, finde ud af outliers osv. Datavisualisering giver mulighed for at skabe handlingsbare ting i denne konkurrencedygtige alder.

I den følgende artikel diskuterer vi fordelene ved datavisualisering industrielt. Datavisualisering er meget vigtig i brancher som sundhedsydelser og militæret. Vi vil diskutere nogle vigtige visualiseringsteknikker, der bruges i industrier ved hjælp af python.

Fordele ved datavisualisering og dens applikationer

Datavisualisering giver lettere forståelse og øger effektiviteten. Det menneskelige sind lærer hurtigt af visuals end tekst og borde. Den anvendes til en stor befolkning, for for eksempel kan man huske dialoger og scener i Sholay-film, som han måske har set år før, på den anden side er det vanskeligt for ham at huske ingeniørfagene.

I dag har vi et stort antal værktøjer til datavisualiseringsværktøjer, som er hurtige og effektive. Datavisualisering skaber en bedre salgsstrategi. Datavisualisering øger muligheden for at behandle information på en nem / hurtigere måde at sammenligne og gøre konklusioner. For eksempel cirkeldiagrammer: giver procentvis vis tildeling, søjlediagrammer: giver en bedre forståelse af statistikker.

Kildelink: https://matplotlib.org/gallery.html

Figur A Søjlediagram

Kildelink: https://matplotlib.org/gallery.html

Vi vil kun diskutere fordelene ved datavisualisering med nogle brancher, men det gælder næsten alle brancher.

1. Sundhedsindustrier

Oprettelse af et instrumentbræt til visualisering af patienternes historie kan hjælpe en eksisterende eller en ny læge til at forstå en patients tilstand. I nødstilfælde kan det tilbyde hurtigere plejefaciliteter i henhold til sygdommen. Datavisualisering kan hjælpe med at identificere tendensen i stedet for at gennemgå rapporter om 100s sider.

Sundhedspleje er en kompleks proces, og det meste af tiden spildes med at analysere de tidligere rapporter. Datavisualisering giver et bedre salgspunkt ved at øge responstiden. Det giver matrixer, hvormed det er lettere at analysere, hvilket øger responstiden.

2. Militær

For militæret er det spørgsmål om liv og død, det er yderst vigtigt at have klarhed over handlinger, der er handlinger, og for at tage den rigtige handling skal man have klarhed i data for at få frem handlingsdygtige indsigter.

I dag er fjenden ikke kun derude i marken, men truer også gennem digital krigsførelse og cybersikkerhed. Det er yderst nødvendigt at indsamle data fra flere kilder - struktureret og ustruktureret. Mængden af ​​data er ganske enorm, og datavisualiseringsværktøjer spiller en nøglerolle for at sikre rettidig levering af korrekt information på den bedst konsoliderede måde som muligt. En bedre forståelse af historiske data giver en bedre forudsigelse.

Dynamisk datavisualisering hjælper med at forstå geografi / klima bedre, hvilket hjælper med en bedre tilgang. Omkostninger til militært udstyr og værktøj er ganske høje, med søjlediagrammer er det nemt at analysere eksisterende lager og foretage køb efter behov.

3. Finansieringssektorer

I dag er datavisualiseringsværktøjer et must for finansielle sektorer til at udforske / forklare data fra beslægtede klienter, forstå kundeadfærd, have den gennemsigtige informationsstrøm, effektiviteten i beslutningstagningen osv.

Datavisualisering hjælper med at skabe mønstre for associerende virksomheder og virksomheder, hvilket hjælper med en bedre investeringsstrategi. Datavisualisering fremhæver de nyeste tendenser for bedre forretningsmuligheder.

Datavisualisering hjælper i næsten alle brancher, det afhænger af behov, hvad virksomheden ønsker, og hvordan visualisering kan hjælpe!

Sådan oprettes datavisualisering til industrier?

Før man visualiserer data, skal man vide, hvad behovet for erhverv / industri er? Datavisualisering hjælper med at besvare dette spørgsmål på en nem måde. Dataanalyse og visualisering går hånd i hånd, i python har vi biblioteker som NumPy og pandaer til dataanalyse og til data Visualisering har vi biblioteker som Matplotlib, Pandas Visualization og Seaborn.

Lad os forstå det grundlæggende formål med datavisualisering. I sidste ende vil vi se python-koden til datavisualisering.

Til sammenligning af data

Sammenligning spiller en meget vigtig rolle i kvantitativ analyse. Følgende datavisualiseringsteknikker kan anvendes.

  • Søjlediagrammer (Histogrammer): Med søjlediagrammer er det let at foretage kvantitativ analyse mellem forskellige kategorier.
  • Stablede diagrammer: Dette har tilføjet fordelen ved sammensat dataanalyse med forskellige kategorier.

Figur B: Stablede diagrammer

Kildelink: https://matplotlib.org/gallery.html

Sammensætningsanalyse

Her definerer vi sammensætningen af ​​data, følgende teknikker bruges til visualisering.

  • Cirkeldiagrammer - Dette er cirkulære diagrammer og giver procentvis vis.
  • Pyramiddiagrammer - Dette bruges dybest set til hierarki af data.

Figur C: Pyramidekort

Kildelink: https://matplotlib.org/gallery.html

Analyse over en periode

I mange tilfælde skal man spore dataene i en periode og derefter analysere tendenser. Nogle visualiseringsværktøjer til denne type sager er som følger:

  • Linjediagrammer - Viser de grundlæggende højder og lavheder i trenden.
  • Områdediagrammer - Viser kumulative data for linjediagram over en periode
  • Aktiekart - bruges dybest set til trendanalyse af aktier og markedsindeks over en periode.

Figur D: Linjediagram

Kildelink: https://matplotlib.org/gallery.html

Distributionsanalyse af data

I de fleste tilfælde er vi nødt til at se forholdet mellem funktioner og effekten af ​​en funktion på andre. Datavisualisering hjælper med følgende teknikker.

  • Scatter plot: Her repræsenterer vi hvert datapunkt som en prik og analyserer derefter trenden.
  • Box plot / violin plot: Dette giver en bedre forståelse af data for outliers med medianen som et center for en distribution.
  • Varmekortdiagrammer: Dette er seje plot, hvor du kan vise sammenhæng og fordeling med farver.

Figur E: Varmekort med sammenhæng mellem funktioner

Kildelink: https://matplotlib.org/gallery.html

Visualisering af geografiske datasæt

I mange tilfælde beskæftiger vi os med geografiske data, som befolkningsvækst i forskellige regioner. Effekt af enhver naturlig ulykke i visse områder. Følgende grafer kan hjælpe os med at visualisere den placeringsmæssige effekt.

  • Choropleth-kort - variation på forskellige steder.
  • Punktkort - det samme som choropleth med prikker, der viser datatæthed.

Figur F: Choropleth for den indiske befolkning

Kildelink: https://matplotlib.org/gallery.html

Konklusion

Data behandles hurtigere, når man kan visualisere dem. Datavisualisering sætter alle oplysninger i en omfattende, som måske går glip af i den traditionelle tilgang. Til dataanalyse har vi biblioteker som NumPy og pandaer. Til datavisualisering har vi biblioteker som Matplotlib og Seaborn.

Vi diskuterede, hvordan visualisering gavner i forskellige brancher. Vi har også drøftet, hvordan vi kan drage fordel af forskellige visualiseringsteknikker. Endelig har vi drøftet referencer til Python-kode.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til fordelene ved datavisualisering. Her diskuterer vi introduktion, forskellige fordele og anvendelse af datavisualisering. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere–

  1. Bedste datavisualiseringsværktøjer
  2. Hvad er en dataanalytiker?
  3. Data Science værktøjer
  4. Hvad er en datasø?
  5. Matplotlib i Python
  6. Sådan bruges søjlediagrammet i Matlab (eksempler)

Kategori:

Big Data