Что такое визуализация данных
Визуализация данных — это практика представления данных и информации в визуальных форматах, таких как диаграммы, графики, карты и другие визуальные элементы. Цель визуализации данных — сделать сложные данные более понятными, доступными и интерпретируемыми. Он включает в себя преобразование необработанных данных в визуальные представления, которые позволяют легко идентифицировать и передавать закономерности, тенденции, отношения и идеи.
Визуализация данных служит связующим звеном между необработанными данными и человеческим пониманием. Вместо того, чтобы пытаться интерпретировать необработанные числа, визуализация данных использует графические элементы для передачи информации интуитивно понятным и осмысленным способом. Это позволяет отдельным лицам, в том числе аналитикам данных, исследователям, бизнес-профессионалам и широкой общественности, быстро понять значимость данных.
Визуализация данных необходима для эффективного обмена идеями, поддержки принятия решений и улучшения понимания. Хорошо спроектированные визуализации учитывают такие аспекты, как выбор типа визуализации, цветов, меток и осей, чтобы обеспечить точную и эффективную передачу предполагаемого сообщения. Будь то передача результатов исследований, бизнес-аналитики, научных открытий или даже презентация историй, основанных на данных, визуализация данных — это мощный инструмент, помогающий разобраться в данных.
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ
Известные типы визуализации данных:
1. Гистограммы: Гистограммы сравнивают различные категории или показывают распределение данных.
2. Гистограммы. Они отображают категориальные данные в виде прямоугольных полос.
3. Линейные диаграммы: они показывают тенденции с течением времени, соединяя точки данных линиями. Они обычно используются для отслеживания изменений данных в течение непрерывных интервалов.
4. Круговые диаграммы. Они представляют собой части целого, обычно используя части круга, чтобы показать пропорции различных категорий.
5. Диаграммы рассеяния. Они показывают отдельные точки данных в виде точек на графике, помогая визуализировать отношения между двумя переменными.
6. Карты и географические визуализации: географические данные визуализируются на картах, чтобы показать закономерности и распределение по различным регионам.
7. Тепловые карты. В них используются цветовые градиенты для представления плотности или интенсивности значений данных в определенной области.
8. Древовидные диаграммы: они показывают иерархические отношения между точками данных, часто используемые для визуализации организационных структур или систем классификации.
9. Сетевые диаграммы: они отображают отношения между объектами в виде узлов, соединенных линиями, что полезно для визуализации социальных сетей или взаимосвязанных систем.
10. Инфографика. Они сочетают в себе текст, изображения и визуальные элементы для представления сложной информации в визуально привлекательном и легком для понимания формате.
Необходимость визуализации данных
Представьте, что вам подарили большой мешок ярких цветов. Теперь предположим, что кто-то спрашивает вас, сколько цветов каждого цвета в мешке. Может быть немного сложно считать и запоминать все числа, верно? Вот тут и приходит на помощь визуализация данных, она помогает нам понимать и работать с большим количеством информации, такой как числа и факты. Это похоже на волшебный способ превратить эти числа в картинки, которые точно говорят нам, что находится внутри сумки.
Значение визуализации данных
Представьте себе волшебника, который держит палочку и накладывает заклинание на кучу чисел. Когда волшебник взмахивает палочкой, числа превращаются в красочные и яркие картинки, графики и диаграммы, парящие в воздухе. Эти визуализации рассказывают историю, которую ваш мозг может быстро понять, помогая вам понять данные, не просматривая каждое число по отдельности. Как по волшебству, визуализация данных оживляет информацию и делает ее более понятной!
Вот почему это так важно:
1. Простота понимания: изображения легче понять, чем список чисел. Когда вы видите картинку, ваш мозг может быстро увидеть закономерности и тенденции, которые могут быть неочевидны в необработанных числах.
2. Истории обнаружения. Вы когда-нибудь смотрели на фотографию и думали о том, что могло произойти до того, как она была сделана? Визуализация данных похожа на картинки, которые рассказывают историю о данных. Они показывают вам, что происходит, и помогают задать такие вопросы, как «Почему это происходит?» или «Почему это идет вниз?»
3. Делитесь идеями. Точно так же, как вы показываете свои рисунки друзьям, вы можете показывать людям визуализацию данных, чтобы объяснить свои выводы. Это все равно, что показать им карту сокровищ, чтобы сообщить им, где спрятано «сокровище» в данных.
Важность визуализации данных
Важность визуализации данных невозможно переоценить в современном мире, управляемом данными. Он служит мостом между необработанными данными и человеческим пониманием, предлагая множество преимуществ, которые имеют решающее значение для принятия решений, общения и исследований:
1. Расширенное понимание: визуализация данных превращает сложные наборы данных в интуитивно понятные изображения, облегчая людям понимание сложных закономерностей, тенденций и взаимосвязей, которые могут быть не очевидны только из необработанных чисел.
2. Эффективная коммуникация: визуальные эффекты преодолевают языковые барьеры, позволяя эффективно обмениваться идеями с различными аудиториями. Лица, принимающие решения, заинтересованные стороны и эксперты могут быстро усваивать информацию, способствуя более продуктивным обсуждениям и сотрудничеству.
3. Быстрая аналитика. Визуализация позволяет быстро извлекать ключевую информацию из данных, не требуя углубленных статистических знаний. Это позволяет специалистам всех уровней быстро принимать обоснованные решения.
4. Выявление аномалий. Графики и диаграммы облегчают выявление выбросов или аномалий, которые могут сигнализировать об ошибках, несоответствиях или уникальных возможностях в наборе данных.
5. Рассказывание историй на основе данных. Эффективная визуализация рассказывает историю. Они направляют зрителей через тенденции данных и идеи, позволяя аналитикам представлять результаты в последовательной, убедительной и запоминающейся форме.
6. Обнаружение закономерностей. Визуализация раскрывает скрытые закономерности и корреляции, которые могут быть не очевидны сразу при использовании традиционных методов анализа данных. Эти открытия могут привести к новым гипотезам и дальнейшим исследованиям.
7. Лучшее принятие решений. Информированные решения зависят от четкого понимания данных. Визуализации предоставляют лицам, принимающим решения, всесторонний обзор, позволяющий им эффективно взвесить все «за» и «против».
8. Операционная эффективность. Визуализация данных облегчает мониторинг и оптимизацию процессов, предоставляя информацию в режиме реального времени. Это может привести к улучшению распределения ресурсов, экономии средств и повышению эффективности.
9. Прогнозный анализ. Визуализация позволяет визуализировать прогнозные модели, позволяя заинтересованным сторонам визуализировать потенциальные результаты и оценивать влияние различных сценариев.
10. Оценка производительности. Визуальное представление показателей производительности помогает отслеживать прогресс в достижении целей и задач, обеспечивая основу для стратегических корректировок, когда это необходимо.
11. Доступность: с ростом грамотности данных визуализация данных демократизирует доступ к информации. Они позволяют людям с разным уровнем навыков работать с данными и извлекать ценную информацию.
12. Конкурентное преимущество. Организации, которые эффективно используют визуализацию данных, лучше подготовлены для сохранения конкурентоспособности. Аналитика, основанная на данных, обеспечивает инновации и гибкость в принятии решений.
13. Междисциплинарное сотрудничество. Визуализация данных способствует сотрудничеству между профессионалами из разных областей. Люди с разным опытом могут совместно исследовать данные, способствуя междисциплинарным прорывам.
14. Расширение личных возможностей. Умение визуализировать данные позволяет людям в различных ролях эффективно анализировать и представлять данные, повышая их профессиональную ценность и универсальность.
По сути, визуализация данных выходит за рамки своей роли инструмента; он служит проводником знаний, расширения возможностей и трансформации. Преобразуя данные в визуальные эффекты, которые легко усваиваются и соотносятся, визуализация данных демократизирует информацию и дает людям возможность раскрыть потенциал в наборах данных, что приводит к более разумным решениям и действиям, основанным на данных.
Инструменты визуализации данных
Это некоторые инструменты визуализации данных
1. Таблица
2. Смотритель
3. Зохо Аналитика
4. Сенсация
5. IBM Cognos Analytics
6. Qlik Sense
7. Домо
8. Microsoft Power BI
9. Клипфолио
10. Облако SAP Analytics
11. Желтоперый
12. Чтограф
Описание инструментов:
1. Таблица:
Плюсы:
- Интуитивно понятный интерфейс перетаскивания для создания сложных визуализаций.
- Богатая интерактивность и исследовательский анализ данных.
- Сильная поддержка сообщества и обширные учебные ресурсы.
- Широкий набор коннекторов для различных источников данных.
- Возможность создавать интерактивные информационные панели и легко делиться ими.
Минусы:
- Может быть дорогим, особенно для крупных организаций.
- Кривая обучения расширенным функциям.
- Для некоторых расширенных вычислений может потребоваться сценарий.
2. Смотрящий:
Плюсы:
- Интерфейс на основе SQL предлагает продвинутым пользователям больший контроль.
- Централизованная модель для согласованных определений данных.
- Поддерживает встраивание аналитики в другие приложения.
- Сильные возможности исследования данных.
- Совместные функции для совместного использования отчетов и информационных панелей.
Минусы:
- Кривая обучения, особенно для нетехнических пользователей.
- Требуется некоторое знание SQL.
- Ограниченные возможности настройки диаграммы по сравнению с другими инструментами.
3. Зохо Аналитика:
Плюсы:
- Дружественный интерфейс, подходящий как для технических, так и для нетехнических пользователей.
- Широкий спектр разъемов для передачи данных.
- Предлагает интегрированные возможности бизнес-аналитики и отчетности.
- Функции совместной работы и обмена.
- Доступные варианты ценообразования.
Минусы:
- Может быть не таким многофункциональным, как некоторые другие инструменты.
- Возможности настройки могут быть ограничены для опытных пользователей.
- Возможности расширенной аналитики относительно базовые.
4. Чувство:
Плюсы:
- Удобный интерфейс для создания интерактивных информационных панелей.
- Встроенная технология для более быстрой обработки данных.
- Хорошая масштабируемость для обработки больших наборов данных.
- Поддерживает смешивание и преобразование данных.
- Широкие возможности настройки для информационных панелей.
Минусы:
- Может быть сложным для начинающих.
- Цена может быть на более высокой стороне.
- Ограниченные возможности расширенной аналитики по сравнению с некоторыми другими инструментами.
5. IBM Cognos Analytics:
Плюсы:
- Инструмент корпоративного уровня с расширенными возможностями отчетности и аналитики.
- Поддерживает сложные сценарии данных и бизнес-аналитику.
- Хорошо интегрируется с другими продуктами IBM.
- Предлагает надежные функции безопасности для корпоративных данных.
Минусы:
- Более крутая кривая обучения благодаря своим обширным функциям.
- Может быть дорогостоящим, особенно для небольших организаций.
- Пользовательский интерфейс может показаться устаревшим по сравнению с более новыми инструментами.
6. QlikSense:
Плюсы:
- Ассоциативная модель данных для интуитивного исследования.
- Интерфейс перетаскивания для создания интерактивных информационных панелей.
- Сильные возможности визуализации данных и рассказывания историй.
- Поддерживает подключение данных в режиме реального времени.
- Подходит для пользователей, предпочитающих исследование в свободной форме.
Минусы:
- Ценообразование может быть проблемой для некоторых организаций.
- Ограниченные возможности расширенной аналитики.
- Кривая обучения для более сложных сценариев.
7. Домо:
Плюсы:
- Удобный интерфейс с шаблонами для быстрого создания дашборда.
- Предоставляет различные разъемы для источников данных.
- Поддерживает интеграцию и обновление данных в режиме реального времени.
- Функции совместной работы для обмена идеями.
- Мобильное приложение для доступа к информационным панелям на ходу.
Минусы:
- Ограниченная настройка по сравнению с некоторыми другими инструментами.
- Цены могут быть выше для расширенных функций.
- Кривая обучения для более продвинутой аналитики и обработки данных.
8. Microsoft Power BI:
Плюсы:
- Тесная интеграция с продуктами и услугами Microsoft.
- Удобный интерфейс с возможностью перетаскивания.
- Большое сообщество и обширные учебные ресурсы.
- Широкий выбор коннекторов и вариантов преобразования данных.
- Доступные варианты ценообразования, включая бесплатную версию.
Минусы:
- Ограниченные возможности расширенной аналитики по сравнению с некоторыми инструментами.
- Для сложных расчетов может потребоваться знание DAX.
- Некоторые функции могут потребовать глубокого понимания моделирования данных.
9. Клипфолио:
Плюсы:
- Сосредоточьтесь на визуализации данных в реальном времени и создании информационных панелей.
- Удобный интерфейс с готовыми компонентами визуализации.
- Подходит для малого и среднего бизнеса.
- Интегрируется с различными источниками данных.
Минусы:
- Может не хватать некоторых расширенных аналитических возможностей.
- Ограниченные возможности настройки визуальных эффектов.
- Кривая обучения для более сложных манипуляций с данными.
10. Облако SAP Analytics:
Плюсы:
- Облачное решение с функциями совместной работы.
- Интегрируется с другими продуктами и услугами SAP.
- Поддерживает прогнозную и расширенную аналитику.
- Подключение и визуализация данных в режиме реального времени.
Минусы:
- Может быть сложным для нетехнических пользователей.
- Кривая обучения расширенным функциям.
- Цена может быть выше по сравнению с некоторыми другими инструментами.
11. Желтоперый:
Плюсы:
- Удобный интерфейс для создания визуализаций и отчетов.
- Предлагает функции повествования для повествования данных.
- Хорошо для совместной отчетности и обмена идеями.
- Поддерживает мобильный доступ и адаптивный дизайн.
Минусы:
- Могут отсутствовать некоторые расширенные функции аналитики.
- Возможности настройки визуальных элементов могут быть ограничены.
- Кривая обучения для более сложных сценариев данных.
12. Чтограф:
Плюсы:
- Упрощает визуализацию данных с помощью готовых шаблонов и функций перетаскивания.
- Ориентирован на автоматическую отчетность и создание информационных панелей.
- Подходит для нужд маркетинга и бизнес-отчетности.
Минусы:
- Может быть ограничен с точки зрения возможностей расширенной аналитики.
- Возможности настройки могут быть ограничены по сравнению с более комплексными инструментами.
- В первую очередь ориентированы на конкретные потребности в отчетности.
Ссылка:
https://www.geeksforgeeks.org/data-visualization-tools/
https://images.app.goo.gl/zLbBm3jevESd78ca9
https://revopsteam.com/tools/best-business-intelligence-software/
https://www.stxnext.com/blog/business-intelligence-tools/
https://neilpatel.com/blog/data-visualization/
https://images.app.goo.gl/wS9sVcmFxentTVdX7
https://images.app.goo.gl/Xh88qDDb1tWtiBH89
https://images.app.goo.gl/QpVP51rv9HUbmfBA9
https://www.aihr.com/blog/data-visualization/
https://images.app.goo.gl/t91qDadzwvHJeyFy7
https://images.app.goo.gl/53Vrm8NogfU6m9Fy7
https://images.app.goo.gl/yQprCG3Snmdsvym77
https://images.app.goo.gl/hX4SwdwjtrGEzZR76
https://images.app.goo.gl/TACsSBaqDs4LT62s5
https://images.app.goo.gl/Zu4iNeArYRnVKEFP9
https://www.softwareadvice.com/reporting-tools/ibm-cognos-analytics-profile/
https://images.app.goo.gl/7cbRTHkxe3KpFFxp8
https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/fundamentals/desktop-what-is-desktop
