Въведение в ползите от визуализацията на данни
Визуализацията на данните е графичен подход за представяне на данните. Тук използваме вградените библиотеки на python като matplotlib, визуализация на Pandas и Seaborn, за да визуализираме тенденциите, корелационните диаграми, стълбови графики, двойки-графики и др. Визуализацията на данни играе много важна роля за осигуряване на много лесен начин за анализ на данните, вижте и разберете тенденции, измисляне на остатъците и пр. Визуализацията на данните дава възможност да се създават продукти, които да се изпълняват в тази конкурентна възраст.
В следващата статия ще обсъдим ползите от индустрията за визуализация на данни. Визуализацията на данни е много важна в индустрии като здравеопазването и военните. Ще обсъдим някои важни техники за визуализация, използвани в индустриите с помощта на python.
Предимства на визуализацията на данни и нейните приложения
Визуализацията на данните носи лекота в разбирането и повишава ефективността. Човешкият ум се учи по-бързо от визуални изображения, отколкото този на текст и таблици. Той е приложен към голяма популация, например, човек може да си спомни диалози и сцени от филма „Шолай“, които може би е гледал преди години, от друга страна, му е трудно да си припомни инженерните теми.
В днешно време разполагаме с голям брой инструменти за инструменти за визуализация на данни, които са бързи и ефективни. Визуализацията на данни създава по-добра стратегия за продажба. Визуализацията на данни повишава способността за обработка на информация по лесен / по-бърз начин за сравнение и правене на заключения. Например, пай-диаграми: дава разпределение в проценти, барови графики: дава по-добро разбиране на статистиката.
Връзка към източника: https://matplotlib.org/gallery.html
Фигура А Диаграма
Връзка към източника: https://matplotlib.org/gallery.html
Ще обсъдим ползите от визуализациите на данни само с някои отрасли, но това се отнася за почти всички индустрии.
1. Здравеопазване
Създаването на табло за визуализиране на историята на пациентите може да помогне на съществуващ или нов лекар да разбере състоянието на пациента. В случай на спешност той може да осигури съоръжения за по-бърза грижа в зависимост от заболяването. Визуализацията на данните може да ви помогне да идентифицирате тенденцията, вместо да преглеждате отчети от 100 страници.
Здравеопазването е сложен процес и по-голямата част от времето се губи при анализиране на предишните доклади. Визуализацията на данните дава по-добра продажна точка чрез увеличаване на времето за реакция. Той предоставя матрици, с които е по-лесно да се анализира, като по този начин се увеличи времето за реакция.
2. Военни
За военните е въпрос на живот и смърт, от изключителна важност е да имат яснота на действителните данни и за да предприемат правилните действия, трябва да има яснота на данните, за да извлекат полезни прозрения.
Днес врагът е не само там на полето, но и заплашва чрез дигитална война и киберсигурност. Изключително е необходимо да се събират данни от множество източници - структурирани и неструктурирани. Обемът на данни е доста огромен и инструментите за визуализиране на данни играят ключова роля за осигуряване на навременна доставка на подходяща информация по възможно най-добрия начин. По-доброто разбиране на историческите данни дава по-добра прогноза.
Динамичната визуализация на данните помага за по-доброто разбиране на географията / климата, което спомага за по-добър подход. Цената на военното оборудване и инструменти е доста висока, с графики за барове и пай е лесно да анализирате съществуващия инвентар и да направите покупката според нуждите.
3. Финансови индустрии
В днешно време инструментите за визуализация на данни са задължителни за финансовите сектори за проучване / обяснение на данни на свързани клиенти, разбиране на поведението на клиентите, прозрачен поток на информация, ефективност на вземане на решения и др.
Визуализацията на данните помага за създаването на модели за асоциативни фирми и предприятия, което спомага за по-добра инвестиционна стратегия. Визуализацията на данни подчертава най-новите тенденции за по-добри бизнес възможности.
Визуализацията на данните помага в почти всички индустрии, зависи от нуждата, какво иска бизнесът и как визуализацията може да помогне!
Как да създадете визуализация на данни за индустрии?
Преди да визуализирате данни, човек трябва да знае каква е нуждата от бизнеса / индустрията? Визуализацията на данните помага да се отговори на този въпрос по лесен начин. Анализът и визуализацията на данни вървят ръка за ръка, в python имаме библиотеки като NumPy и панди за анализ на данни, а за визуализация на данни имаме библиотеки като Matplotlib, Pandas Visualization и Seaborn.
Нека разберем основната цел на визуализацията на данните. В крайна сметка ще видим кода python за визуализация на данни.
За сравняване на данни
Сравнението играе много важна роля в количествения анализ. Следните техники за визуализация на данни могат да се използват.
- Лен диаграми (Хистограми): С помощта на графики е лесно да се направи количествен анализ между различни категории.
- Подредени диаграми: Това добави предимство на композитен анализ на данни с различни категории.
Фигура Б: Подредени диаграми
Връзка към източника: https://matplotlib.org/gallery.html
Анализ на състава
Тук дефинираме състава на данните, следните техники се използват за визуализация.
- Пай диаграми - Това са кръгли диаграми и осигуряват процентно съобразяване на състава.
- Пирамидни диаграми - Основно се използва за йерархията на данните.
Фигура В: Пирамидална диаграма
Връзка към източника: https://matplotlib.org/gallery.html
Анализ за период
За много случаи човек трябва да проследява данните за определен период и след това да анализира тенденциите. Някои инструменти за визуализация за този тип случаи са както следва:
- Линейни диаграми - Показва основни върхове и минимуми на тенденцията.
- Областни диаграми - за показване на натрупани данни от линейната диаграма за период
- Запасни диаграми - основно се използват за анализ на тенденциите на акции и пазарни индекси за определен период.
Фигура D: Линейна диаграма
Връзка към източника: https://matplotlib.org/gallery.html
Анализ на разпространение на данни
В повечето случаи трябва да видим връзката между характеристиките и ефекта на една характеристика върху другите. Визуализацията на данни помага със следните техники.
- Scatter Plot: Тук представяме всяка точка от данни като точка и след това анализираме тенденцията.
- Сюжет на кутия / цигулка: Това дава по-добро разбиране на данните за отвъдници с медианата като център на разпределение.
- Диаграми на топлинната карта: Това са готини участъци, където можете да покажете корелация и разпределение с цветове.
Фигура Е: Топлинна карта с корелация между характеристиките
Връзка към източника: https://matplotlib.org/gallery.html
Визуализация на географски набор от данни
В много случаи имаме работа с географски данни, като например нарастване на населението в различни региони. Ефект от всяко естествено бедствие в определени области. Следващите графики могат да ни помогнат да визуализираме ефекта от местоположението.
- Choropleth карти - вариация в различни места.
- Точкови карти - същите като хороплет с точки, показващи плътност на данните.
Фигура F: Хороплет за населението на Индия
Връзка към източника: https://matplotlib.org/gallery.html
заключение
Данните се обработват по-бързо, когато човек може да ги визуализира. Визуализацията на данните поставя цялата информация в изчерпателна, която може да бъде пропусната при традиционния подход. За анализ на данни имаме библиотеки като NumPy и панди. За визуализация на данни имаме библиотеки като Matplotlib и Seaborn.
Обсъдихме как ползите за визуализацията в различните индустрии. Също така обсъдихме как можем да се възползваме от различни техники за визуализация. Накрая обсъдихме референции за Python код.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за ползите от визуализацията на данни. Тук обсъждаме Въведение, различни ползи и приложение на визуализацията на данни. Можете също да прегледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Най-добри инструменти за визуализация на данни
- Какво е анализатор на данни?
- Инструменти за научни данни
- Какво е езеро с данни?
- Matplotlib In Python
- Как се използва лентовата графика в Matlab (Примери)
