Introduksjon til fordelene ved datavisualisering

Datavisualisering er en grafisk tilnærming for å representere dataene. Her bruker vi pythons innebygde biblioteker som matplotlib, Pandas visualisering og seaborn for å visualisere trender, korrelasjonsdiagrammer, søylediagrammer, par-plott, etc. Datavisualisering spiller en veldig viktig rolle i å gi en veldig enkel måte å analysere dataene, se og forstå trender, finne ut utliggerne osv. Datavisualisering gir muligheten til å lage handlingsbare ting i denne konkurransealderen.

I den følgende artikkelen skal vi diskutere fordelene ved datavisualisering bransjevis. Datavisualisering er veldig viktig i bransjer som helsevesen og militæret. Vi vil diskutere noen viktige visualiseringsteknikker som brukes i bransjer ved hjelp av python.

Fordelene med datavisualisering og dens applikasjoner

Datavisualisering gir enkel forståelse og øker effektiviteten. Det menneskelige sinn lærer fort av visuals enn tekst og tabeller. Den brukes på en stor befolkning, for for eksempel kan man huske dialoger og scener av Sholay-filmen som han kanskje har sett år før, på den annen side er det vanskelig for ham å huske ingeniørfagene.

I dag har vi et stort antall verktøy for datavisualiseringsverktøy, som er raske og effektive. Datavisualisering skaper en bedre salgsstrategi. Datavisualisering øker muligheten til å behandle informasjon på en enkel / raskere måte å sammenligne og lage konklusjoner. For eksempel kakediagrammer: gir prosentvis vis tildeling, søylediagrammer: gir bedre forståelse av statistikk.

Kildelink: https://matplotlib.org/gallery.html

Figur A søylediagram

Kildelink: https://matplotlib.org/gallery.html

Vi vil kun diskutere fordelene ved datavisualisering med noen bransjer, men dette gjelder nesten alle bransjer.

1. Helsevesenet

Oppretting av et dashbord for å visualisere pasienters historie kan hjelpe en eksisterende eller en ny lege til å forstå tilstanden til en pasient. I nødstilfeller kan det gi raskere omsorgsfasiliteter i henhold til sykdom. Datavisualisering kan hjelpe med å identifisere trenden, i stedet for å gå gjennom rapporter på 100-talls sider.

Helsevesenet er en kompleks prosess, og det meste av tiden er bortkastet til å analysere de tidligere rapportene. Datavisualisering gir et bedre salgsargument ved å øke responstiden. Det gir matriser som det er lettere å analysere og dermed øke responstiden.

2. Militær

For militæret er det spørsmål om liv og død, det er av største viktighet å ha klarhet i handlingsdyktige data, og for å ta riktig handling må man ha klarhet i data for å trekke fram handlingsdyktige innsikter.

I dag er fiende ikke bare der ute i feltet, men truer også gjennom digital krigføring og cybersikkerhet. Det er av største behov for å samle inn data fra flere kilder - strukturert og ustrukturert. Datamengden er ganske enorm, og datavisualiseringsverktøy spiller en nøkkelrolle for å sikre rettidig levering av riktig informasjon på en best mulig konsolidert måte. En bedre forståelse av historiske data gir en bedre spådom.

Dynamisk datavisualisering hjelper til med å forstå geografi / klima bedre, noe som hjelper til med en bedre tilnærming. Kostnader for militært utstyr og verktøy er ganske høye, med søylediagrammer er det enkelt å analysere eksisterende inventar og foreta kjøpet etter behov.

3. Finansnæringer

I dag er datavisualiseringsverktøy et must for finansielle sektorer for å utforske / forklare data fra relaterte klienter, forstå kundeadferd, ha den transparente informasjonsflyten, effektiviteten i beslutninger osv.

Datavisualisering hjelper med å skape mønstre for tilknyttede firmaer og bedrifter, noe som hjelper med å forbedre investeringsstrategien. Datavisualisering fremhever de siste trendene for bedre forretningsmuligheter.

Datavisualisering hjelper i nesten alle bransjer, det avhenger av behov, hva virksomheten ønsker og hvordan visualisering kan hjelpe!

Hvordan lage datavisualisering for bransjer?

Før man visualiserer data, må man vite hva behovet for virksomhet / industri er? Datavisualisering hjelper deg med å svare på det spørsmålet på en enkel måte. Dataanalyse og visualisering går hånd i hånd, i python har vi biblioteker som NumPy og pandaer for dataanalyse og for data Visualisering har vi biblioteker som Matplotlib, Pandas Visualization og Seaborn.

La oss forstå det grunnleggende formålet med datavisualisering. Til slutt vil vi se pytonkoden for datavisualisering.

For å sammenligne data

Sammenligning spiller en veldig viktig rolle i kvantitativ analyse. Følgende datavisualiseringsteknikker kan brukes.

  • Søylediagrammer (Histogrammer): Med søylediagrammer er det enkelt å gjøre kvantitativ analyse mellom forskjellige kategorier.
  • Stablede diagrammer: Dette har gitt fordelen med sammensatt dataanalyse med forskjellige kategorier.

Figur B: Stablede diagrammer

Kildelink: https://matplotlib.org/gallery.html

Sammensetningsanalyse

Her definerer vi sammensetningen av data, følgende teknikker brukes til visualisering.

  • Kakediagram - Dette er sirkeldiagrammer og gir prosentvis sammensetning.
  • Pyramid charts - Dette brukes i utgangspunktet for hierarkiet av data.

Figur C: Pyramid Chart

Kildelink: https://matplotlib.org/gallery.html

Analyse over en periode

I mange tilfeller må man spore dataene i en periode og deretter analysere trendene. Noen visualiseringsverktøy for denne typen saker er som følger:

  • Linjediagrammer - Viser grunnleggende høyder og lavheter i trenden.
  • Områdekart - For å vise kumulative data av linjediagram over en periode
  • Aksjediagrammer - Brukes i utgangspunktet for trendanalyse av aksjer og markedsindeks over en periode.

Figur D: Linjediagram

Kildelink: https://matplotlib.org/gallery.html

Distribusjonsanalyse av data

I de fleste tilfeller må vi se forholdet mellom funksjoner og effekten av en funksjon på andre. Datavisualisering hjelper til med følgende teknikker.

  • Spredningsdiagram: Her representerer vi hvert datapunkt som en prikk og analyserer deretter trenden.
  • Box plot / violin plot: Dette gir en bedre forståelse av data for outliers med medianen som et senter for en distribusjon.
  • Varmekartdiagrammer: Dette er kule plott hvor du kan vise korrelasjon og fordeling med farger.

Figur E: Varmekart med korrelasjon mellom funksjonene

Kildelink: https://matplotlib.org/gallery.html

Visualisering av geografiske datasett

I mange tilfeller behandler vi geografiske data, som befolkningsvekst i forskjellige regioner. Effekt av naturlig ulykke i visse områder. Følgende grafer kan hjelpe oss med å visualisere den stedsmessige effekten.

  • Choropleth-kart - variasjon på forskjellige steder.
  • Punktkart - det samme som choropleth med prikker som viser datatetthet.

Figur F: Choropleth for befolkningen i India

Kildelink: https://matplotlib.org/gallery.html

Konklusjon

Data behandles raskere når man kan visualisere dem. Datavisualisering legger all informasjonen i en omfattende som kan gå glipp av i den tradisjonelle tilnærmingen. For dataanalyse har vi biblioteker som NumPy og pandaer. For datavisualisering har vi biblioteker som Matplotlib og Seaborn.

Vi diskuterte hvordan visualisering fordeler i forskjellige bransjer. Vi har også diskutert hvordan vi kan dra nytte av forskjellige visualiseringsteknikker. Endelig har vi diskutert referanser for Python-kode.

Anbefalte artikler

Dette er en guide til fordelene ved datavisualisering. Her diskuterer vi introduksjon, forskjellige fordeler og anvendelse av datavisualisering. Du kan også gå gjennom de andre foreslåtte artiklene våre for å lære mer–

  1. Beste datavisualiseringsverktøy
  2. Hva er en dataanalytiker?
  3. Data Science Tools
  4. Hva er en datasjø?
  5. Matplotlib I Python
  6. Hvordan søylediagrammet brukes i Matlab (eksempler)

Kategori:

Stor Data