Как визуализация больших данных может помочь вам рассказать историю ваших данных

В настоящее время большинство организаций генерируют огромное количество информации, и аналитикам приходится бороться с изучением и интерпретацией мельчайших деталей.

Но с помощью хорошо разработанных инструментов визуализации больших данных этот непрерывный поток информации можно разложить упорядоченным и логичным образом . И компании могут раскрывать идеи, которые в противном случае остались бы загадочными.

Благодаря более глубокому пониманию сложных наборов данных просвещенные компании могут принимать ценные и прибыльные решения .

Фактически, эта инновационная технология позволяет бизнесу рассказывать историю своих данных не только простым, но и визуально захватывающим способом.

В этой статье будет рассмотрена сфера визуализации больших данных и то, как она изменила и улучшила способы анализа и обработки данных. Будет рассмотрена ценность этого инструмента в современном мире, управляемом данными, а также методы использования его огромного потенциала.

Понимание концепции визуализации больших данных

Проще говоря, визуализация данных преобразует сложные наборы данных в простую конфигурацию, которую легко читать и интерпретировать .

Методы визуализации больших данных используют инструменты и методы, которые сообщают о взаимосвязи между точками данных.

В отличие от типичных методов визуализации, таких как круговые диаграммы, гистограммы и корпоративные графики, визуализация больших данных использует более сложные представления, такие как тепловые карты и диаграммы лихорадки.

Эффективные компьютерные системы необходимы для визуализации больших данных, чтобы собирать необработанные данные, сортировать их и преобразовывать в визуальное представление. Затем люди могут немедленно получить понимание из этих точек данных.

Преимущества анализа больших данных

Процесс визуализации данных стал стандартом в деловом мире. Несмотря на это, многим все еще сложно оценить, на что способна визуализация данных в полной мере .

Любой бизнес, использующий визуализацию данных в своей повседневной деятельности, сможет принимать обоснованные решения, которые повысят и поддержат его производительность в целом.

В бизнес-отрасли, которая постоянно меняется, визуализация позволяет компаниям гибко ориентироваться в таких меняющихся событиях .

Организации могут преобразовывать необработанные данные в важные идеи и концепции и, как следствие, улучшать свою бизнес-аналитику. Без сомнения, бурное развитие и прогресс технологий создали достаточно возможностей для визуализации данных, чтобы добиться успеха в бизнес-секторе.

Более того, компании, использующие визуализацию данных, более умело определяют рыночные возможности .

Это позволяет им получить значительную долю рынка и со временем увеличить свои потоки доходов.

Кроме того, бизнес-менеджеру, стремящемуся более эффективно и быстро идентифицировать ключевую информацию, следует использовать инструменты визуализации. Кроме того, они получают конкурентное преимущество в деловом мире.

Лучшие практики визуализации больших данных

Имейте в виду, что разработка впечатляющей визуализации данных является сложной задачей.

Он требует тщательной подготовки, проектирования и реализации, а также грамотного анализа данных. В этой статье будет дополнительно рассмотрен ряд замечательных методов, помогающих создавать впечатляющие и информативные методы работы с данными.

Эти пункты охватывают:

Выбор подходящей визуализации

Существует множество диаграмм, и выбор идеальной диаграммы для визуализации данных сам по себе является навыком .

Подходящая диаграмма не только дополнит простоту данных, но и продемонстрирует их максимально точно. Чтобы принять правильное решение, тщательно оцените набор информации, которую вы хотите сообщить, и определите свою целевую аудиторию.

Проектирование с целью

Специалисты по обработке и анализу данных могут воспользоваться преимуществами инструмента визуализации больших данных, чтобы дать ответы на ценные стратегические вопросы, добавить подлинную ценность и найти решения для преодоления препятствий.

Затем этот инструмент можно использовать для отслеживания потребительских привычек, отслеживания эффективности и оценки производительности.

Обозначьте цели и приоритеты в начале проекта, чтобы получить более полезные результаты и избежать безнадежного дела создания несущественных визуальных эффектов.

Гарантия единообразия и подлинности

Привлекательная визуализация больших данных должна быть фактической и последовательной . Для этого убедитесь, что каждая визуализация представляет единообразие и подлинность.

Создавайте привлекательные визуализации с помощью инструментов и технологий

Вам может потребоваться набор инструментов, таких как специальное программное обеспечение для визуализации данных, для разработки визуальных представлений данных и обмена ими.

Направление дизайна может быть основано на типе и размере данных, требуемой интерактивности и предполагаемых пользователях.

Уточните и создайте фокус для вашей визуализации

Чтобы сделать визуализацию данных важной и значимой для бизнеса, в дело вступает наука о данных, которая упрощает изучение и понимание того, что визуализация пытается сообщить.

Это делается путем создания простой визуализации с сильным фокусом.

Методы и инструменты визуализации больших данных

Ассортимент инструментов для визуализации больших данных доступен в зависимости от типа данных, размера и предполагаемой цели, некоторые из которых описаны ниже:

Графики и диаграммы . Круговая диаграмма и линейная диаграмма являются двумя распространенными примерами графиков и диаграмм, которые визуально представляют статистические данные.

Круговая диаграмма, созданная с помощью wpDataTables

Эти инструменты просты, но эффективны и могут эффективно сравнивать, сопоставлять или суммировать данные по различным группам, масштабам и измерениям или временным рамкам.

Карты и пространственный анализ . Чтобы визуализировать большие данные с географическим элементом (местоположение клиента и территория продаж), используйте карты и пространственный анализ.

Информационные панели и оценочные листы . Информационные панели и оценочные листы можно использовать для анализа данных в качестве эффективного средства отображения ключевых показателей эффективности или показателей, отслеживающих ход или состояние бизнеса, предприятия или операции.

Тепловые карты и древовидные карты . Тепловые карты и древовидные карты — это эффективные методы визуализации иерархических данных, позволяющие выявлять шаблоны и связи в сложных наборах данных.

Дополненная и виртуальная реальность . Перспективные технологии, такие как дополненная и виртуальная реальность, обладают потенциалом для преобразования визуализации больших наборов данных, используя возможности человеческого мозга и его способность обрабатывать большие объемы информации.

Избегайте обычных ошибок визуализации больших данных

При создании визуального представления данных цель должна состоять в том, чтобы представить информацию таким образом, чтобы она была легко понятна предполагаемой аудитории. Не менее важно знать, какие препятствия могут стоять на пути к этой цели.

Перевернутые визуализации

Визуализации, содержащие чрезмерное количество визуальных элементов, в том числе многочисленные текстовые поля и графические слои, могут в конечном итоге сбить с толку аудиторию, которая не поймет, сколько точек данных представлено.

Если вас беспокоит создание визуализации, напоминающей лабиринт, сконцентрируйтесь на фокусе и упростите его представление .

Искажение данных

Одной из распространенных ошибок при визуализации больших данных является искажение данных. Это включает в себя фальсификацию или искажение данных для достижения определенного результата.

Такие результаты, как неточные выводы и плохое принятие решений, подчеркивают необходимость достоверного представления данных с помощью таких методов, как гистограммы.

Выбор неправильной визуализации

Иногда для представления данных используется неподходящая визуализация, например линейная диаграмма для категорийных данных или круговая диаграмма для информации с многочисленными категориями.

Это может привести к путанице и неправильной интерпретации данных.

Пренебрежение контекстом и аудиторией

Визуализация данных без контекста может рассказать только половину истории и ввести аудиторию в заблуждение. Важно разработать эффективную визуализацию, которая помнит о зрителях и дает полную картину, чтобы они не пришли к неверным выводам.

Чрезмерный акцент на эстетике

Чрезмерный акцент на эстетике означает, что визуальная привлекательность вашей визуализации данных становится более важной, чем сами фактические данные. Вот когда вы получаете неэффективную визуализацию, которая сбивает с толку вашу аудиторию.

Использование подходящих типов диаграмм, таких как хорошо продуманная линейчатая диаграмма или подробные линейные диаграммы, может гарантировать, что в центре внимания будет фактическая передача данных .

Традиционные приложения визуализации данных

Вот несколько распространенных вариантов использования визуализации данных:

Продажи и маркетинг

Чтобы увеличить свои доходы, отделы продаж и маркетинга должны использовать аналитику больших данных для мониторинга веб-трафика. Затем они могут легко предоставить данные о влиянии своих маркетинговых усилий на тенденции трафика.

Политика

Политики часто используют географические карты, чтобы представить политические партии, за которые проголосовали в каждом штате или округе.

Здравоохранение

Аналитики данных в здравоохранении часто используют картограммы для визуализации основных данных о здоровье, отображая области разными цветами в зависимости от числовой переменной.

С помощью картограмм специалисты могут наблюдать за изменениями переменных, таких как показатели смертности от болезней сердца, на определенных территориях. Эти карты помогают быстро определить тенденции и закономерности.

Ученые

Исследователи и ученые теперь могут извлекать более ценную информацию из своих неструктурированных источников данных с помощью визуализации научных данных. SciVis, например, является полезным способом получить большую ясность и понимание экспериментальных данных.

Финансы

При визуализации больших данных профессионалы в области финансов доверяют свечным графикам анализ движения цен во времени и отслеживание эффективности своих инвестиционных решений. Такие эффективные инструменты можно использовать для отображения важных точек данных, таких как ценные бумаги, деривативы, валюты, акции, облигации и товары.

Логистика

Гистограмма, например, может использоваться судоходными компаниями в качестве инструмента визуализации для точного определения наиболее эффективных глобальных маршрутов доставки.

Ученые и исследователи данных

Специалист по данным создает визуализации в первую очередь для собственного использования или для представления информации определенной аудитории. Они могут использовать метод визуализации и библиотеки на выбранных языках программирования и инструментах для представления больших данных.

Визуализация больших данных и бизнес-стратегия

Мир больших данных с его постоянно растущим объемом информации усложняет задачу. Стратегия данных имеет решающее значение для обеспечения успеха бизнеса. Визуализация данных — важный ресурс в вашем стратегическом наборе инструментов.

Во-первых, это помогает уточнить ваши данные и выделить нужную информацию . Эти инструменты позволяют вам отслеживать свою стратегию в режиме реального времени и принимать решения на основе данных. Когда вы визуализируете как данные, так и их результаты, вы можете улучшить свою стратегию, пока она находится в самом разгаре.

Что ждет впереди для визуализации больших данных

Эволюция визуализации больших данных с развитием технологий будет по-прежнему предлагать новые способы визуализации сложных наборов данных .

Вот несколько прогнозов на будущее визуализации больших данных:

• Все больше организаций начнут внедрять процессы принятия решений на основе данных. Будет расти спрос на профессионалов, которые могут эффективно выявлять закономерности в наборе данных и эффективно передавать свои идеи заинтересованным организациям.
• Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) произведут революцию в визуализации данных за счет автоматизации анализа данных и генерации идей. Эти технологии представят новые методы визуализации, которые создадут у пользователя ощущение яркости и индивидуальности.
• Интеграция визуализации больших данных с дополненной реальностью (AR) и виртуальной реальностью (VR) приведет к более сложным представлениям данных, которые обеспечивают интерактивный и захватывающий опыт в трехмерном пространстве.
• Применение облачных платформ и сервисов облегчит масштабируемость визуализации больших данных, позволяя обрабатывать разнообразные и более крупные источники данных, предлагая пользователям улучшенную доступность и альтернативы совместной работы.
• С появлением новых протоколов и лучших практик появляется гарантия того, что стандарты качества, подлинности и этики, связанные с визуализацией данных, будут поддерживаться. В то же время он будет гарантировать стандарты, точность и мораль крупномасштабной визуализации данных, а также решать проблемы, связанные с конфиденциальностью, безопасностью и регулированием данных.

Технологические достижения в визуализации больших данных

Будущее визуализации больших данных будет определяться технологическими достижениями, ведущими к инновационным методам с использованием числовых переменных и визуальных представлений . Например, искусственный интеллект и машинное обучение анализируют данные и выявляют шаблоны для предоставления фактических и иллюстрирующих визуализаций.

Эти технологии также позволяют автоматизировать визуализацию и создание, экономя время и ресурсы. А виртуальная и дополненная реальность могут предложить увлекательные интерактивные возможности, позволяющие пользователям осмысливать данные новыми и стимулирующими способами.

Часто задаваемые вопросы о визуализации больших данных

Что такое визуализация больших данных?

Как вы знаете , визуализация больших данных — это способ представления больших и сложных наборов данных с помощью визуальных элементов, таких как диаграммы, графики или карты.

Это помогает людям понять закономерности, тенденции и корреляции в данных, которые иначе было бы трудно понять. Это очень полезно для принятия решений, анализа данных и сообщения результатов.

Почему важно визуализировать большие данные?

Ну, дело в том, что большие данные могут быть очень подавляющими. Визуализация облегчает понимание, и позвольте мне сказать вам , это может помочь раскрыть скрытые идеи, которые в противном случае могли бы быть неочевидными. Преобразовывая необработанные данные в визуальные представления, мы можем улавливать сложную информацию и принимать более обоснованные решения.

Кроме того, это отличный способ поделиться результатами с другими.

Какие инструменты вы можете использовать для визуализации больших данных?

О, тут куча инструментов! Некоторые популярные из них включают Tableau, Power BI, D3.js и Google Charts.

У каждого есть свои сильные и слабые стороны, поэтому вы можете выбрать, исходя из ваших конкретных потребностей. Некоторые факторы, которые следует учитывать: простота использования, гибкость, масштабируемость и доступные функции.

Проведите небольшое исследование, попробуйте несколько и выберите тот, который подходит вам лучше всего.

Как выбрать правильную диаграмму или график для ваших данных?

Выбор правильной диаграммы или графика зависит от того, что вы хотите показать. Например, линейные диаграммы отлично подходят для отображения тенденций с течением времени, а гистограммы идеально подходят для сравнения категорий.

С другой стороны, круговые диаграммы идеально подходят для отображения частей целого. Ключ в том, чтобы подумать о своих данных и своих целях, а затем выбрать визуальный элемент, который лучше всего представляет историю, которую вы хотите рассказать.

Какие проблемы возникают при визуализации больших данных?

Проблемы? О, есть несколько. Одним из основных является просто работа с огромным объемом данных. Может быть сложно представить всю эту информацию в понятной форме.

Кроме того, существует проблема качества данных — например, отсутствующие или неверные значения. И не забывайте о выборе правильных визуализаций и обеспечении их точности и ясности. Это что-то вроде балансирования, на самом деле.

Как вы можете обеспечить точность данных в ваших визуализациях?

Чтобы убедиться, что ваши визуализации точны, вы должны начать с чистых и надежных данных. Итак, потратьте некоторое время на очистку и проверку данных.

Проверьте наличие отсутствующих, несогласованных или повторяющихся значений и устраните обнаруженные проблемы. Кроме того, используйте хорошо зарекомендовавшие себя инструменты и методы визуализации и перепроверяйте свою работу. Все дело в тщательности и внимании к деталям.

Какую роль играет цвет в визуализации больших данных?

Цвет очень важен для визуализации больших данных. Это может помочь вам различать разные точки данных, выделять шаблоны и направлять внимание зрителя.

Но будьте осторожны — использование слишком большого количества цветов или выбор тех, которые трудно различить, может сделать ваши визуальные эффекты запутанными. Придерживайтесь простой цветовой палитры и используйте контрастные цвета, чтобы подчеркнуть важные моменты.

Как сделать визуализацию доступной для всех?

Доступность является ключевым фактором, мой друг. Чтобы сделать ваши визуализации доступными, используйте четкие метки, легенды и заголовки, объясняющие, что происходит.

Кроме того, рассмотрите возможность использования более крупного размера текста и высококонтрастных цветовых комбинаций, чтобы все могли видеть и понимать ваши визуальные эффекты.

И не забывайте о людях с нарушениями цветового зрения — используйте палитры, удобные для дальтоников, чтобы убедиться, что они тоже могут понять ваши данные.

Как вы можете улучшить повествовательный аспект визуализации больших данных?

Рассказывание историй имеет решающее значение в визуализации больших данных. Чтобы улучшить его, во-первых, определите ключевое сообщение или вывод, который вы хотите, чтобы ваша аудитория получила. Затем используйте визуальные элементы, такие как цвет, размер и положение, чтобы подчеркнуть это сообщение.

Создайте четкий поток повествования и шаг за шагом проведите свою аудиторию по данным. Используйте аннотации или подписи, чтобы предоставить контекст, и убедитесь, что ваши визуальные эффекты хорошо организованы и понятны. Помните, что цель состоит в том, чтобы помочь вашей аудитории понять основные моменты и осмыслить данные осмысленным образом.

Визуализация больших данных рассказывает большие истории

Визуализация данных играет центральную роль в объединении повествования с большими данными . Было бы ошибкой недооценивать такой важный шаг, который может решить или разрушить проект по науке о данных.

Если вы выберете неправильный метод визуализации, вы можете в конечном итоге упустить из виду ценные закономерности и тенденции или революционное озарение. Правильный выбор гарантирует, что бизнес останется на переднем крае среди конкурентов. Он успешно передает сложные данные , чтобы люди могли принимать обоснованные решения, влияющие на итоговый результат.

Любая компания сочтет целесообразным уделить первоочередное внимание развитию этого набора навыков, который превращает данные в мощный ресурс, поэтому инвестиции в правильные инструменты визуализации больших данных так важны.

Если вам понравилась эта статья о визуализации больших данных, прочтите и эти:

• Не пропустите эти тенденции визуализации данных
• Что такое визуализация текстовых данных и когда ее использовать
• Инфографика и визуализация данных: чем они отличаются?