Introducere în beneficiile vizualizării datelor
Vizualizarea datelor este o abordare grafică pentru a reprezenta datele. Aici folosim bibliotecile incorporate ale lui Python, cum ar fi matplotlib, vizualizarea Pandas și fundul mării pentru a vizualiza tendințele, graficele de corelație, graficele de bare, parcelele, etc. tendințe, descoperiți contururile, etc. Vizualizarea datelor oferă posibilitatea de a crea articole acționabile în această epocă competitivă.
În articolul următor, vom discuta despre avantajele vizualizării informațiilor în domeniu. Vizualizarea datelor este foarte importantă în industrii precum asistența medicală și armata. Vom discuta despre câteva tehnici de vizualizare importante utilizate în industrii cu ajutorul pitonului.
Beneficiile vizualizării datelor și aplicațiilor sale
Vizualizarea datelor aduce ușurință în înțelegere și crește eficacitatea. Mintea umană învață mai repede din vizual decât din text și tabele. Este aplicat unei populații mari, de exemplu, se poate aminti dialoguri și scene din filmul Sholay pe care ar fi putut să le urmărească cu ani înainte, pe de altă parte, îi este dificil să-și amintească subiectele de inginerie.
În zilele noastre avem un număr bun de instrumente pentru instrumente de vizualizare a datelor, care sunt rapide și eficiente. Vizualizarea datelor creează o strategie de vânzare mai bună. Vizualizarea datelor crește capacitatea de a prelucra informațiile într-un mod ușor / mai rapid de a compara și de a trage concluzii. De exemplu, graficele de plăci: oferă alocarea procentuală, graficele de bare: oferă o mai bună înțelegere a statisticilor.
Link sursă: https://matplotlib.org/gallery.html
Figura O diagramă de bare
Link sursă: https://matplotlib.org/gallery.html
Vom discuta despre beneficiile vizualizărilor de date doar cu unele industrii, dar acest lucru se aplică aproape tuturor industriilor.
1. Industrii pentru sănătate
Crearea unui tablou de bord pentru vizualizarea istoriei pacienților poate ajuta un medic existent sau un nou medic să înțeleagă starea unui pacient. În caz de urgență, ar putea oferi facilități de îngrijire mai rapidă în funcție de boală. Vizualizarea datelor poate ajuta la identificarea tendinței, în loc să parcurgi rapoarte de 100 de pagini.
Asistența medicală este un proces complex și de cele mai multe ori este pierdut în analiza rapoartelor anterioare. Vizualizarea datelor oferă un punct de vânzare mai bun prin creșterea timpului de răspuns. Oferă matrici prin care este mai ușor de analizat crește astfel timpul de răspuns.
2. Militar
Pentru militari, este vorba despre viață și moarte, este de o importanță maximă să ai claritatea datelor acționabile, iar pentru a lua măsurile corecte, trebuie să ai claritatea datelor pentru a obține informații acționabile.
Astăzi inamicul nu este doar acolo, dar este și amenințător prin război digital și securitate cibernetică. Este de cea mai mare nevoie să strângem date din mai multe surse - structurate și nestructurate. Cantitatea de date este destul de mare, iar instrumentele de vizualizare a datelor joacă un rol esențial pentru a asigura furnizarea la timp a informațiilor corespunzătoare în cel mai bun mod consolidat posibil. O mai bună înțelegere a datelor istorice oferă o predicție mai bună.
Vizualizarea dinamică a datelor ajută la înțelegerea mai bună a geografiei / climatului, ceea ce ajută la o abordare mai bună. Costurile echipamentelor și instrumentelor militare sunt destul de mari, cu diagrame de bare și plăcinte, este ușor să analizați inventarul existent și să efectuați achiziția după necesități.
3. Industrii financiare
În zilele noastre instrumentele de vizualizare a datelor sunt o necesitate pentru sectoarele financiare pentru explorarea / explicarea datelor clienților înrudiți, pentru a înțelege comportamentul clienților, pentru a avea un flux transparent de informații, pentru eficiența luării deciziilor etc.
Vizualizarea datelor ajută la crearea tiparelor pentru firmele și întreprinderile asociative, ceea ce ajută la o strategie de investiții mai bună. Vizualizarea datelor evidențiază ultimele tendințe pentru oportunități de afaceri mai bune.
Vizualizarea datelor ajută în aproape toate industriile, depinde de nevoie, de ce dorește afacerea și de cum poate ajuta vizualizarea!
Cum să creezi vizualizarea datelor pentru industrii?
Înainte de vizualizarea datelor, trebuie să știm care este nevoia de business / industrie? Vizualizarea datelor vă ajută să răspundeți ușor la această întrebare. Analiza și vizualizarea datelor merg mână în mână, în python avem biblioteci precum NumPy și panda pentru analiza datelor și pentru vizualizarea datelor avem biblioteci precum Matplotlib, Vizualizare Pandas și Seaborn.
Să înțelegem scopul de bază al vizualizării datelor. În final, vom vedea codul piton pentru vizualizarea datelor.
Pentru compararea datelor
Comparația joacă un rol foarte important în analiza cantitativă. Pot fi utilizate următoarele tehnici de vizualizare a datelor.
- Grafice cu bare (Histograme): Cu ajutorul graficelor cu bare, este ușor de făcut analize cantitative între diferite categorii.
- Graficele stivuite: Acest lucru a adăugat un avantaj al analizei de date compuse cu diferite categorii.
Figura B: Graficele stivuite
Link sursă: https://matplotlib.org/gallery.html
Analiza compoziției
Aici definim compoziția datelor, pentru vizualizare sunt utilizate următoarele tehnici.
- Grafice cu plăcintă - Acestea sunt diagrame circulare și oferă o compoziție înțeles procentuală.
- Grafice piramidale - Acest lucru este utilizat practic pentru ierarhia datelor.
Figura C: Diagrama piramidelor
Link sursă: https://matplotlib.org/gallery.html
Analiza pe o perioadă
În multe cazuri, trebuie să urmăriți datele pentru o perioadă și apoi să analizați tendințele. Unele instrumente de vizualizare pentru acest tip de cazuri sunt următoarele:
- Graficele de linii - Prezintă maximele de bază și nivelurile minime ale tendinței.
- Diagrame de zonă - Pentru a afișa date cumulate ale graficului liniar pe o perioadă
- Graficele de acțiuni - Sunt utilizate în mod esențial pentru analiza tendințelor stocurilor și a indicilor de piață pe o perioadă.
Figura D: Diagrama de linie
Link sursă: https://matplotlib.org/gallery.html
Analiza distribuției datelor
În cele mai multe cazuri, trebuie să vedem relația dintre caracteristici și efectul unei caracteristici asupra altora. Ajutor de vizualizare a datelor cu următoarele tehnici.
- Scatter Plot: Aici reprezentăm fiecare punct de date ca punct și apoi analizăm tendința.
- Tabelul cu complotul / vioara: Aceasta oferă o mai bună înțelegere a datelor pentru valorile externe cu mediana ca centru al unei distribuții.
- Graficele hărții căldurii: Acestea sunt comploturi superbe, unde puteți afișa corelație și distribuție cu culorile.
Figura E: Hartă de căldură cu corelație între caracteristici
Link sursă: https://matplotlib.org/gallery.html
Vizualizarea setului de date geografice
În multe cazuri, avem de-a face cu date geografice, cum ar fi creșterea populației în diferite regiuni. Efectul oricărei calamități naturale în anumite zone. Următoarele grafice ne pot ajuta să vizualizăm efectul înțelept.
- Hărți Choropleth - variație pe diferite locații.
- Hărți punct - la fel ca choropleth cu puncte care prezintă densitatea datelor.
Figura F: Chopopleth pentru populația Indiei
Link sursă: https://matplotlib.org/gallery.html
Concluzie
Datele sunt procesate mai repede când se pot vizualiza. Vizualizarea datelor pune toate informațiile într-un mod cuprinzător, care poate fi ratat în abordarea tradițională. Pentru analiza datelor, avem biblioteci precum NumPy și panda. Pentru vizualizarea datelor, avem biblioteci precum Matplotlib și Seaborn.
Am discutat cum beneficiază vizualizarea în diferite industrii. Am discutat, de asemenea, cum putem beneficia de diferite tehnici de vizualizare. În cele din urmă, am discutat referințe pentru codul Python.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru Beneficiile vizualizării datelor. Aici discutăm Introducere, beneficii diferite și aplicarea vizualizării datelor. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Cele mai bune instrumente de vizualizare a datelor
- Ce este un analist de date?
- Instrumente pentru știința datelor
- Ce este un lac de date?
- Matplotlib În Python
- Cum se utilizează graficul de bare în Matlab (exemple)