Wprowadzenie do korzyści z wizualizacji danych
Wizualizacja danych to graficzne podejście do reprezentowania danych. Korzystamy z wbudowanych bibliotek Pythona, takich jak matplotlib, wizualizacja pand i dna morskiego, aby wizualizować trendy, wykresy korelacji, wykresy słupkowe, wykresy par itp. Wizualizacja danych odgrywa bardzo ważną rolę w zapewnianiu bardzo łatwego sposobu analizy danych, zobaczenia i zrozumienia trendy, ustalaj wartości odstające itp. Wizualizacja danych daje możliwość tworzenia przedmiotów, które można wykorzystać w tym konkurencyjnym wieku.
W następnym artykule omówimy zalety wizualizacji danych w branży. Wizualizacja danych jest bardzo ważna w branżach takich jak służba zdrowia i wojsko. Omówimy niektóre ważne techniki wizualizacji stosowane w branżach za pomocą Pythona.
Korzyści z wizualizacji danych i jej zastosowań
Wizualizacja danych zapewnia łatwość zrozumienia i zwiększa skuteczność. Ludzki umysł uczy się szybciej na podstawie grafiki niż tekstu i tabel. Ma zastosowanie do dużej populacji, na przykład można zapamiętać dialogi i sceny z filmu Sholay, które mógł oglądać wiele lat wcześniej, z drugiej strony trudno mu przywołać tematy inżynieryjne.
Obecnie dysponujemy dużą liczbą narzędzi do wizualizacji danych, które są szybkie i skuteczne. Wizualizacja danych tworzy lepszą strategię sprzedaży. Wizualizacja danych zwiększa zdolność do przetwarzania informacji w łatwy / szybszy sposób do porównywania i wyciągania wniosków. Na przykład wykresy kołowe: daje procentowy podział, wykresy słupkowe: pozwala lepiej zrozumieć statystyki.
Link do źródła: https://matplotlib.org/gallery.html
Rysunek A Wykres słupkowy
Link do źródła: https://matplotlib.org/gallery.html
Zalety wizualizacji danych omówimy tylko z niektórymi branżami, ale dotyczy to prawie wszystkich branż.
1. Branże opieki zdrowotnej
Utworzenie pulpitu nawigacyjnego do wizualizacji historii pacjentów może pomóc istniejącemu lub nowemu lekarzowi zrozumieć stan pacjenta. W nagłych przypadkach może zapewnić szybszą opiekę w zależności od choroby. Wizualizacja danych może pomóc w identyfikacji trendu, zamiast przeglądać raporty z setek stron.
Opieka zdrowotna jest złożonym procesem i większość czasu jest marnowana na analizę poprzednich raportów. Wizualizacja danych daje lepszy punkt sprzedaży, skracając czas reakcji. Zapewnia macierze, dzięki którym łatwiej jest analizować, a tym samym wydłuża czas reakcji.
2. Wojsko
Dla wojska kwestią życia i śmierci jest sprawą najwyższej wagi, aby mieć jasność danych, które można zastosować, i aby podjąć właściwe działanie, trzeba mieć jasność danych, aby móc uzyskać wgląd w dane.
Dzisiaj wróg jest nie tylko na polu walki, ale także zagraża wojną cyfrową i cyberbezpieczeństwem. Niezbędne jest zebranie danych z wielu źródeł - ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Ilość danych jest dość ogromna, a narzędzia do wizualizacji danych odgrywają kluczową rolę w zapewnieniu terminowego dostarczania właściwych informacji w możliwie najlepiej skonsolidowany sposób. Lepsze zrozumienie danych historycznych zapewnia lepsze przewidywanie.
Dynamiczna wizualizacja danych pomaga lepiej zrozumieć geografię / klimat, co pomaga w lepszym podejściu. Koszt sprzętu i narzędzi wojskowych jest dość wysoki, a dzięki wykresom słupkowym i kołowym łatwo jest przeanalizować istniejące zapasy i dokonać zakupu według potrzeb.
3. Branże finansowe
W dzisiejszych czasach narzędzia do wizualizacji danych są niezbędne dla sektorów finansowych do eksploracji / wyjaśniania danych powiązanych klientów, zrozumienia zachowań klientów, posiadania przejrzystego przepływu informacji, wydajności podejmowania decyzji itp.
Wizualizacja danych pomaga w tworzeniu wzorców dla firm stowarzyszonych i firm, co pomaga w lepszej strategii inwestycyjnej. Wizualizacja danych podkreśla najnowsze trendy w zakresie lepszych możliwości biznesowych.
Wizualizacja danych pomaga w prawie wszystkich branżach, zależy od potrzeb, potrzeb biznesowych i tego, w jaki sposób wizualizacja może pomóc!
Jak stworzyć wizualizację danych dla branż?
Przed wizualizacją danych należy wiedzieć, jaka jest potrzeba biznesu / branży? Wizualizacja danych pomaga w łatwy sposób odpowiedzieć na to pytanie. Analiza danych i wizualizacja idą ze sobą w parze, w pythonie mamy biblioteki takie jak NumPy i pandy do analizy danych, a do wizualizacji danych mamy biblioteki takie jak Matplotlib, Pandas Visualization i Seaborn.
Pozwól nam zrozumieć podstawowy cel wizualizacji danych. Na koniec zobaczymy kod Pythona do wizualizacji danych.
Do porównywania danych
Porównanie odgrywa bardzo ważną rolę w analizie ilościowej. Można zastosować następujące techniki wizualizacji danych.
- Wykresy słupkowe (histogramy): Dzięki wykresom słupkowym łatwo jest przeprowadzić analizę ilościową różnych kategorii.
- Skumulowane wykresy: Ma to dodatkową zaletę złożonej analizy danych w różnych kategoriach.
Rysunek B: Skumulowane wykresy
Link do źródła: https://matplotlib.org/gallery.html
Analiza składu
Tutaj definiujemy skład danych, do wizualizacji wykorzystywane są następujące techniki.
- Wykresy kołowe - są to okrągłe wykresy, które zapewniają skład procentowy.
- Wykresy piramidowe - w zasadzie służy do hierarchii danych.
Rycina C: Wykres piramidy
Link do źródła: https://matplotlib.org/gallery.html
Analiza w danym okresie
W wielu przypadkach należy śledzić dane przez pewien okres, a następnie analizować trendy. Niektóre narzędzia do wizualizacji dla tego typu przypadków są następujące:
- Wykresy liniowe - pokazuje podstawowe wzloty i upadki trendu.
- Wykresy obszarowe - Aby wyświetlić skumulowane dane wykresu liniowego w danym okresie
- Wykresy giełdowe - są zasadniczo używane do analizy trendów giełdowych i indeksów rynkowych w danym okresie.
Rysunek D: Wykres liniowy
Link do źródła: https://matplotlib.org/gallery.html
Analiza rozkładu danych
W większości przypadków musimy zobaczyć związek między funkcjami i wpływ jednej funkcji na inne. Wizualizacja danych pomaga w następujących technikach.
- Wykres rozproszenia: tutaj reprezentujemy każdy punkt danych jako kropkę, a następnie analizujemy trend.
- Wykres skrzynkowy / skrzypcowy: Daje to lepsze zrozumienie danych dla wartości odstających z medianą jako środkiem rozkładu.
- Wykresy mapy cieplnej: są to fajne wykresy, w których można pokazać korelację i rozkład kolorów.
Rysunek E: Mapa cieplna z korelacją między obiektami
Link do źródła: https://matplotlib.org/gallery.html
Wizualizacja zbioru danych geograficznych
W wielu przypadkach mamy do czynienia z danymi geograficznymi, takimi jak wzrost liczby ludności w różnych regionach. Skutki wszelkich klęsk żywiołowych na niektórych obszarach. Poniższe wykresy mogą pomóc nam w wizualizacji efektu lokalizacji.
- Mapy Choropleth - różnorodność w różnych lokalizacjach.
- Mapy kropkowe - tak samo jak choropleth z kropkami pokazującymi gęstość danych.
Rycina F: Choropleth dla populacji Indii
Link do źródła: https://matplotlib.org/gallery.html
Wniosek
Dane są przetwarzane szybciej, gdy można je wizualizować. Wizualizacja danych zawiera wszystkie informacje w kompleksowy sposób, którego można pominąć w tradycyjnym podejściu. Do analizy danych mamy biblioteki takie jak NumPy i pandy. Do wizualizacji danych mamy biblioteki takie jak Matplotlib i Seaborn.
Omówiliśmy korzyści wizualizacji w różnych branżach. Omówiliśmy także, w jaki sposób możemy skorzystać z różnych technik wizualizacji. W końcu omówiliśmy odwołania do kodu Python.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po zaletach wizualizacji danych. Tutaj omawiamy wprowadzenie, różne korzyści i zastosowanie wizualizacji danych. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Najlepsze narzędzia do wizualizacji danych
- Co to jest analityk danych?
- Narzędzia do nauki danych
- Co to jest Data Lake?
- Matplotlib In Python
- Jak używany jest wykres słupkowy w Matlabie (przykłady)