Introducere în Tipuri de vizualizare a datelor
În arena modernă a datelor mari, cu peste 2, 5 bytes de quintillion (1 quintillion bytes = 10 18 bytes!) De date create în fiecare zi (Conform socialmediatoday.com), este nevoie de a stoca datele. Inutil să spun, aceste date sunt dense și, prin urmare, nu sunt atât de ușor de citit de utilizator și sunt continuu necontrolate. Pentru a schimba paradigma pentru a înțelege cu ușurință sfera datelor și pentru a obține beneficii utile în afacere, datele trebuie prezentate într-o manieră mai intuitivă și ar necesita, prin urmare, diagrame adecvate pentru a le vizualiza. Există instrumente și metodologii construite pentru a ilustra eficient datele, însă eficacitatea depinde în mare parte de tipul de date și de cerința necesară pentru a fi depuse din date.
Ce este vizualizarea datelor?
Vizualizarea datelor este o metodologie prin care datele sunt prezentate în format brut pentru a evidenția sensul acestora. Odată cu apariția datelor mari, a devenit imperativ construirea unui mod semnificativ de prezentare a datelor, astfel încât cantitatea de date să nu devină copleșitoare. Partea de portretizare a datelor poate fi utilizată în diverse scopuri, de exemplu, găsirea tendințelor / caracteristicilor / modelelor de date, construirea de modele pentru învățarea automată sau poate fi utilizată pentru o operație simplă precum agregarea.
Diferite tipuri de vizualizare a datelor
Vizualizarea datelor este clasificată în 6 tipuri diferite. Deși aria de vizualizare a datelor este în continuă creștere, nu va fi o surpriză dacă numărul de categorii crește.
| Temporal: datele pentru aceste tipuri de vizualizare ar trebui să satisfacă ambele condiții: datele reprezentate ar trebui să fie liniare și trebuie să fie unice. Aceste tipuri de vizualizare sunt reprezentate prin linii care s-ar putea suprapune și au, de asemenea, un punct comun de început și de terminare a datelor. | ||
| Scotter Plots | Utilizează puncte pentru a reprezenta un punct de date. Cel mai frecvent în lumea de azi în învățarea mașinii în timpul analizei exploratorii a datelor. |  |
| Graficul proporțiilor | Acest tip de vizualizare include grafică circulară unde lungimea arcului semnifică mărimea. |  |
| Diagrama zonei polare | La fel ca graficul Pie, diagrama zonei polare este o diagramă circulară, cu excepția unghiurilor sectoriale, au lungimea egală, iar distanța de extindere din centru semnifică mărimea. |  |
| Graficele de linie | La fel ca graficul de împrăștiere, datele sunt reprezentate de puncte, cu excepția faptului că sunt unite de linii pentru a menține continuitatea. |  |
| Timelines | În acest fel, afișăm o listă de puncte de date în ordinea cronologică a timpului. |  |
| Secvențe de serii temporale | În seriile de timp reprezentăm magnitudinea datelor într-un grafic 2-D în ordinea cronologică a timpului de timp în date. |  |
| Ierarhice: Aceste tipuri de vizualizări prezintă grupuri ordonate în cadrul unui grup mai mare. În limbaj simplu, principala intuiție din spatele acestor vizualizări este faptul că grupurile pot fi afișate dacă fluxul clusterelor începe dintr-un singur punct. | ||
| Diagrama arborelui | Într-o diagramă de arbore, fluxul ierarhic este reprezentat sub forma unui copac așa cum sugerează numele. Puține terminologii pentru această reprezentare sunt:
- Nodul rădăcină: punctul de origine. - Nodul copilului: are un părinte mai sus - Nodul frunzei: Nu mai există nod copil. |  |
| Diagrame inelare / diagrama Sunburst | Reprezentarea arborelui în diagrama Arbore este transformată într-o bază radială. Acest tip ajută la prezentarea arborelui într-o dimensiune concisă. Cercul cel mai interior este nodul rădăcină. Și zona nodului copil semnifică% din date. |  |
| TreeMap | Arborele este reprezentat sub formă de dreptunghiuri strâns ambalate. Zona semnifică cantitatea conținută. |  |
| Ambalare cerc | Similar cu o treemap, folosește ambalaj circular în loc de dreptunghiuri. |  |
| Rețea: vizualizarea acestui tip conectează seturi de date la seturi de date. Aceste vizualizări prezintă modul în care aceste seturi de date se raportează între ele într-o rețea. | ||
| Diagrame matriceale | Acest tip de vizualizare este utilizat pe scară largă pentru a găsi conexiunea între diferite variabile în interiorul lor. De exemplu, diagrama de corelație |  |
| Diagrame aluviale | Acesta este un tip de diagramă de flux în care modificările fluxului rețelei sunt reprezentate pe intervale după cum dorește utilizatorul. |
|
| Nor de cuvinte | Aceasta este de obicei folosită pentru reprezentarea datelor text. Cuvintele sunt ambalate îndeaproape, iar dimensiunea textului semnifică frecvența cuvântului. |
|
| Diagrame de legături cu noduri | Aici nodurile sunt reprezentate ca puncte și este prezentată conexiunea dintre noduri. |  |
| Multidimensional: în contrast cu tipul temporal de vizualizare, aceste tipuri pot avea dimensiuni multiple. În acest sens, putem utiliza 2 sau mai multe caracteristici pentru a crea o vizualizare 3-D prin straturi concurente. Acestea vor permite utilizatorului să prezinte predare-cheie prin ruperea multor date nefolositoare. | ||
| Parcele împrăștiate | În datele multidimensionale, selectăm orice 2 caracteristici și apoi le desenăm într-o diagramă de difuzie 2-D. Procedând astfel, am avea n C 2 = n (n-1) / 2 grafice. |  |
| Graficele de bare stivuite | Segmentul de reprezentare se barează unul peste altul. Poate fi fie un grafic de bare stivuite 100% unde segregarea este reprezentată în% sau un grafic de bare simplu stivuit care denotă mărimea reală |  |
| Pacel paralel coordonat | În această reprezentare, este desenat un fundal și sunt desenate n linii paralele (pentru datele n-dimensionale). |  |
| Geospatial: Aceste vizualizări se referă la prezentarea locației fizice din viața reală prin încrucișarea ei cu hărți (Poate fi o hartă geospatială sau spațială). Intuiția din spatele acestor vizualizări este de a crea o viziune holistică a performanței. | ||
| Harta fluxului | Mișcarea informațiilor sau obiectelor dintr-o locație în alta este prezentată acolo unde mărimea săgeții semnifică cantitatea. |  |
| Harta Choropleth | Harta geospatială este colorată pe baza unei anumite variabile de date. |  |
| cartograma | Acest tip de reprezentare folosește variabila tematică pentru mapare. Aceste hărți denaturează realitatea pentru a prezenta informații. Aceasta înseamnă că pe o anumită variabilă hărțile sunt exagerate. De exemplu, imaginea din stânga este o hartă spațială distorsionată la o structură a stupului. |  |
| Harta termografica | Acestea sunt foarte asemănătoare cu Choropleth în genul geospatial, dar pot fi utilizate și în zone în afară de geospatial. |  |
| Diverse: aceste vizualizări nu pot fi generalizate într-un grup deosebit de mare. Deci, în loc să formăm grupuri mai mici pentru tipul individual, îl grupăm în diverse. Mai puține exemple sunt mai jos: | ||
| Diagrama Open-High-Low-Close | Acest tip de grafice este de obicei utilizat pentru reprezentarea prețului acțiunilor. Tendința în creștere este denumită la fel de bullish și descrescătoare ca Bearish. |  |
| Kagi-Chart | De obicei, cererea-ofertă a unui activ este reprezentată folosind acest grafic. |  |
Concluzie
Din tipurile de vizualizare de mai sus, vedem că, în linii mari, există 6 tipuri de grupuri. Lista de mai sus nu este o listă exhaustivă, dar puține sunt utilizate pe scară largă. În perioadele următoare, când și când se adaugă noi tipuri în listă, grupurile ar putea crește. Asta e pentru tipurile de vizualizare. Vom continua la ce parametri să privim în timpul fixării pe tipul de vizualizare.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru tipul de vizualizare a datelor. Aici discutăm Introducere și diferite tipuri de vizualizare a datelor. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Tipuri de tehnici de analiză a datelor
- Integrare de date Talend
- Instrumente de analiză a datelor
- Instrumente pentru știința datelor
- Instrumente de talente
- Ce este integrarea datelor?
- Scatter Parcele în Matlab
- Cum se utilizează graficul de bare în Matlab (exemple)