В моем проекте «Последний модуль» во Flatiron я создал веб-сайт, который позволял пользователям публиковать руководство по навыкам, которые они могли изучить через Интернет, и тому, как они это делали. Пока я разрабатывал свой бэкенд, я хотел создать более интерактивный пользовательский интерфейс при прокрутке навыков для изучения, где речь идет не только о просмотре навыков, но и о мгновенном влиянии на ваше обучение, добавляя его в ваш текущий курс обучения для установления и важности. трамплин в вашем путешествии. Это позволило пользователю добавлять заметки и время своей учебной сессии, а также позволяло пользователю определять, как долго он был отвлечен.
Когда я планировал серверную часть, я думал о том, как модели могут способствовать созданию платформы для получения данных, которые затем могут быть визуализированы для пользователя в виде статистики. Что, в свою очередь, заставило меня подумать, что может быть много разных возможностей и много разных способов показать статистику.
Что такое визуализация данных и почему это важно?
Визуализация данных — это представление данных или информации в виде графика, диаграммы или другого визуального формата. Он передает отношения данных с изображениями. Это важно, потому что позволяет легче увидеть тенденции и закономерности. С появлением больших данных нам необходимо иметь возможность интерпретировать все более крупные пакеты данных. Машинное обучение упрощает проведение анализа, такого как прогнозный анализ, который затем может служить полезной визуализацией для представления. Но визуализация данных важна не только для ученых и аналитиков данных, она необходима для понимания визуализации данных в любой карьере. Независимо от того, работаете ли вы в сфере финансов, маркетинга, технологий, дизайна или чего-либо еще, вам необходимо визуализировать данные. Этот факт демонстрирует важность визуализации данных.
Зачем нужна визуализация данных?
Нам нужна визуализация данных, потому что визуальная сводка информации облегчает выявление закономерностей и тенденций, чем просмотр тысяч строк в электронной таблице. Так работает человеческий мозг. Поскольку целью анализа данных является получение информации, данные гораздо более ценны, когда они визуализируются. Даже если аналитик данных может извлечь информацию из данных без визуализации, передать смысл без визуализации будет сложнее. Диаграммы и графики упрощают обмен данными, даже если вы можете определить закономерности без них.
В бизнес-школах бакалавриата студентов часто учат важности представления данных с помощью визуализации. Без визуального представления выводов аудитории может быть трудно понять истинное значение выводов. Например, если вы набросаете своему боссу цифры, вы не объясните им, почему они должны заботиться о данных, но покажите им график того, сколько денег они могут сэкономить/заработать благодаря полученным данным, и это обязательно привлечет их внимание.
Как используется визуализация данных?
Визуализация данных имеет множество применений. Каждый тип визуализации данных можно использовать по-разному. Мы скоро рассмотрим различные типы, а пока рассмотрим некоторые из наиболее распространенных способов визуализации данных.
