Визуализация данных

Процесс превращения данных в легко усваиваемые и наглядные сведения.

Что такое визуализация данных

Визуализация данных — это процесс представления данных в визуальной форме, которая может включать графики, карты и диаграммы. Визуализация данных — это отличный способ извлечения информации из данных, поскольку с ее помощью легче выявить выбросы, закономерности и тенденции по сравнению с другими методами анализа, такими как наблюдение за исходными данными в таблице. Визуализация также позволяет еще больше расширить возможности повествования при работе с данными. Сочетание понимания данных с визуализацией помогает выстроить повествование, оживить данные и рассказать о них, чтобы сделать сложные технические темы более доступными для широкой аудитории.

Ключевые моменты

Визуализация данных — это процесс превращения данных в легко усваиваемые и наглядные представления.
Визуализация данных позволяет специалистам в области бизнес-аналитики легко выявлять существенные моменты, обобщать большие объемы данных и передавать четкую информацию.
Визуализация данных часто представляется в виде столбчатых диаграмм, диаграмм рассеивания, линейных диаграмм и графиков.

Преимущества визуализации данных

Три преимущества использования визуализации данных — это простота выявления закономерностей, способность обобщать большие объемы данных и возможность донести четкую информацию.

Выявление закономерностей

Человеческий глаз естественным образом притягивается к узорам и цветам. Мы можем быстро определить и отличить цвета друг от друга, а также увидеть тенденцию роста или падения. Мы можем использовать визуализацию данных, чтобы воспользоваться этим преимуществом. Выводы и сообщения, которые трудно понять, просто глядя на необработанные цифры, становятся более понятными и интерпретируемыми с помощью визуализации данных.

Закономерности легче обнаружить в визуализации данных по сравнению с рядами и строками необработанных чисел в электронной таблице. Общепринятой стратегией выявления закономерностей является использование суммарных статистик, таких как среднее значение и стандартное отклонение. Однако использование таких суммарных статистик может скрыть закономерности, и есть вероятность упустить важные моменты. Визуализация данных с использованием изображений и цвета значительно облегчает выявление такой информации.

Обобщение больших объемов данных

Как в личной, так и в профессиональной жизни мы ежедневно сталкиваемся со все большим количеством данных. Большие объемы данных могут оказаться непосильными. Попытки извлечь смысл и информацию из этого огромного количества данных могут занимать время и стоить нам усилий. Визуализация данных может помочь нам обобщить большое количество данных, поступающих из различных источников - хранилищ данных, онлайн-источников, коммерческих систем, устаревших файлов Excel или любых других. Визуализация данных позволяет собрать все эти данные и превратить их в полезную информацию. Различные типы диаграмм и визуальных эффектов помогают найти и донести до читателя информацию, которая раньше могла затеряться в большом объеме.

Донести четкую информацию

Работа с данными может быть сложной и обременительной задачей. Получение выводов из данных требует опыта и навыков. Передать эти выводы другим людям, которые не понимают сути данных и ограничений нашего анализа, может быть непросто. Визуализация данных позволяет донести до слушателей четкую информацию, не требуя от них объяснения (или, что еще важнее, понимания) сложной технической методологии и концепций, которые потребовались нам для того, чтобы найти эти идеи.

Популярные типы визуализации данных

При передаче сообщений, полученных из наших данных, существует несколько популярных типов инсайтов:

Сравнение групп или категорий друг с другом;
Изучение взаимосвязи между различными группами;
Прослеживание тенденции изменения значения;
Выделение распределения и закономерностей в наших данных.

У нас есть популярные виды визуализации данных, которые могут помочь нам передать эти четыре ключевых типа.

Гистограммы

Гистограмма — это диаграмма, которая визуализирует категориальные данные с помощью прямоугольных столбиков. Эти столбики могут располагаться как горизонтально, так и вертикально. Столбчатые диаграммы — отличный способ сравнения категориальных данных и используются в основном для того, чтобы увидеть количество каждой категориальной переменной. На приведенной ниже гистограмме мы можем сравнить среднее скорректированное закрытие трех различных акций и быстро увидеть величину различий между ними.

Диаграммы рассеивания

Диаграммы рассеивания - это графики, которые исследуют взаимосвязь между двумя числовыми переменными. Диаграммы рассеивания позволяют увидеть, как изменяется одна переменная при изменении другой. Это позволяет сделать вывод о корреляции между двумя переменными или даже о наличии причинно-следственной связи между ними. На приведенной ниже диаграмме рассеивания мы можем исследовать зависимость между процентным изменением акций и процентным изменением облигаций за двухлетний период, чтобы определить, существует ли между ними линейная зависимость.

Линейные диаграммы

Линейные графики чаще всего используются для отображения тенденций изменения величины во времени. Чаще всего они используются в финансовой сфере для отображения цены акций с течением времени. Именно так обстоит дело на приведенном ниже линейном графике, где мы отслеживаем скорректированную цену закрытия фондового индекса за два года. Обратите внимание, как быстро мы можем определить, когда цена была самой высокой и самой низкой, волатильность акций, а также общую тенденцию изменения цены в первой половине графика по сравнению со второй.

Коробчатые диаграммы

Коробчатые диаграммы — отличный способ показать распределение данных и выявить провалы, которые могут вызвать проблемы при анализе. На графике квадратов межквартильный интервал и медиана данных обозначаются рамкой, а относительные максимальные и минимальные значения — усами. Мы можем видеть форму распределения наших данных, а также любые отклонения, которые попадают за пределы «усов».

Кому стоит использовать визуализацию данных

Любой человек, работающий с данными и желающий донести свои выводы, должен использовать визуализацию данных, чтобы помочь рассказать о себе.

Аналитики данных и финансовые аналитики

Визуализация данных является обязательным условием для выполнения повседневных задач, стоящих перед аналитиком данных или финансовым аналитиком. С помощью визуализации данных аналитики могут легко определить ключевые моменты в своих данных для демонстрации компании, увидеть тенденции в своих данных для определения возможных дальнейших шагов компании, а также построить информационные панели для удобного отображения важной информации, такой как KPI, для заинтересованных сторон.

Специалисты по анализу данных

Визуализация данных также является одним из ключевых компонентов повседневной работы специалиста по исследованию данных. С помощью визуализации данных ученые проводят разведочный анализ данных (EDA), который помогает им извлечь из данных информацию, которую необходимо использовать при создании моделей машинного обучения. Кроме того, при устранении неполадок в моделях и улучшении их работы визуализация данных позволяет ученым лучше понять свои данные и создать модели, более подходящие к ним.

Все остальные

С технической точки зрения любой человек, независимо от его формальной роли, должен получить пользу от использования визуализации данных. Это интеллектуальный способ отображения и анализа данных для принятия оптимальных решений. При рассказе истории или в процессе принятия решений визуализация данных — отличный способ донести до аудитории факты и данные, которые могут подтвердить вашу точку зрения.