Sissejuhatus andmete visualiseerimise eelistesse

Andmete visualiseerimine on andmete esitamiseks graafiline lähenemisviis. Trendide, korrelatsioonikaartide, tulpdiagrammide, paarisdiagrammide jms visualiseerimiseks kasutame siin pythoni sisseehitatud raamatukogusid nagu matplotlib, Panda visualiseerimine ja merepõhja. Andmete visualiseerimisel on väga oluline roll andmete analüüsimisel, nägemisel ja mõistmisel väga lihtsal viisil suundumused, arvutage kõrvalekalded jne. Andmete visualiseerimine annab võimaluse luua võistlevas vanuses toimivaid esemeid.

Järgmises artiklis käsitleme andmete visualiseerimise eeliseid tööstuses. Andmete visualiseerimine on väga oluline sellistes tööstusharudes nagu tervishoid ja sõjavägi. Arutleme pütoni abiga tööstuses kasutatavaid olulisi visualiseerimistehnikaid.

Andmete visualiseerimise ja selle rakenduste eelised

Andmete visualiseerimine lihtsustab mõistmist ja suurendab tõhusust. Inimmõistus õpib visuaalidest kiiresti kui tekst ja tabelid. Seda rakendatakse suurele elanikkonnale, näiteks on võimalik meelde tuletada Sholay filmi dialooge ja stseene, mida ta võis aastaid vaadata, teisest küljest on tal keeruline inseneriteemasid meelde tuletada.

Tänapäeval on meil palju andmeid andmete visualiseerimise tööriistade jaoks, mis on kiired ja tõhusad. Andmete visualiseerimine loob parema müügistrateegia. Andmete visualiseerimine suurendab teabe hõlpsat ja kiiret töötlemise võimet võrrelda ja järeldusi teha. Näiteks sektordiagrammid: annab protsentuaalse jaotuse, tulpdiagrammid: annab statistika paremaks mõistmiseks.

Allika link: https://matplotlib.org/gallery.html

Joonis A Tulpdiagramm

Allika link: https://matplotlib.org/gallery.html

Me arutame andmete visualiseerimise eeliseid ainult mõne tööstusharuga, kuid see kehtib peaaegu kõigi tööstusharude kohta.

1. Tervishoiutööstus

Patsientide ajaloo visualiseerimiseks armatuurlaua loomine aitab olemasoleval või uuel arstil mõista patsiendi seisundit. Hädaolukorras võiks see pakkuda kiiremaid hooldusvõimalusi vastavalt haigusele. Andmete visualiseerimine võib aidata suundumuse tuvastamisel, selle asemel, et vaadata läbi 100-leheküljelisi aruandeid.

Tervishoid on keeruline protsess ja enamasti kulutatakse aega eelmiste aruannete analüüsimisele. Andmete visualiseerimine annab parema müügipunkti, suurendades reageerimisaega. See pakub maatriksit, mida on lihtsam analüüsida, suurendades sellega reageerimise aega.

2. sõjaline

Sõjaväelase jaoks on tegemist elu ja surma küsimusega, äärmiselt oluline on, et andmed oleksid teostatavate andmete osas selged ja õigete toimingute tegemiseks peab toimingute mõistmiseks olema andmete selgus.

Täna pole vaenlane mitte ainult väljal, vaid ähvardab ka digitaalse sõja ja küberturvalisuse kaudu. Äärmiselt oluline on koguda andmeid mitmest allikast - nii struktureeritud kui ka struktureerimata. Andmete hulk on üsna suur ja andmete visualiseerimise tööriistad mängivad võtmerolli, et tagada õige teabe õigeaegne edastamine parimal viisil konsolideeritud viisil. Ajalooliste andmete parem mõistmine annab parema ennustuse.

Dünaamiline andmete visualiseerimine aitab paremini mõista geograafiat / kliimat, mis aitab paremat lähenemist. Sõjavarustuse ja -riistade maksumus on üsna kõrge, tulp- ja pirukakaartide abil on olemasolevat inventari lihtne analüüsida ja osta vastavalt vajadusele.

3. Rahatööstus

Tänapäeval on andmete visualiseerimise tööriistad kohustuslikud finantssektoritele seotud klientide andmete uurimiseks / selgitamiseks, klientide käitumise mõistmiseks, läbipaistva teabe liikumise tagamiseks, otsuste tegemise efektiivsuseks jne.

Andmete visualiseerimine aitab luua sidusettevõtete ja ettevõtete mudeleid, mis aitab kaasa paremale investeerimisstrateegiale. Andmete visualiseerimine toob välja uusimad suundumused paremate ärivõimaluste loomiseks.

Andmete visualiseerimine aitab peaaegu kõigis tööstusharudes, see sõltub vajadusest, mida ettevõte soovib ja kuidas saab visualiseerimine aidata!

Kuidas luua andmete visualiseerimist tööstustele?

Enne andmete visualiseerimist peab teadma, milline on ettevõtte / tööstuse vajadus? Andmete visualiseerimine aitab sellele küsimusele lihtsal viisil vastata. Andmete analüüs ja visualiseerimine käivad käsikäes, pythonis on meil andmekogude jaoks NumPy ja pandade raamatukogud ning andmete visuaalseks muutmiseks on meil sellised raamatukogud nagu Matplotlib, Pandas Visualization ja Seaborn.

Mõistagem andmete visualiseerimise põhieesmärki. Lõpuks näeme andmete visualiseerimise python-koodi.

Andmete võrdlemiseks

Võrdlusel on kvantitatiivses analüüsis väga oluline roll. Kasutada saab järgmisi andmete visualiseerimise tehnikaid.

  • Tulpdiagrammid (histogrammid): tulpdiagrammidega on eri kategooriate vahel lihtne kvantitatiivset analüüsi teha.
  • Virnastatud diagrammid: see on lisanud eri kategooriate liitandmete analüüsi eelise.

Joonis B: virnastatud diagrammid

Allika link: https://matplotlib.org/gallery.html

Kompositsiooni analüüs

Siin määratleme andmete koostise, visualiseerimiseks kasutatakse järgmisi tehnikaid.

  • Sektordiagrammid - need on ümmargused diagrammid ja pakuvad protsentuaalset koostist.
  • Püramiidskeemid - seda kasutatakse põhimõtteliselt andmete hierarhias.

Joonis C: püramiidskeem

Allika link: https://matplotlib.org/gallery.html

Perioodi analüüs

Paljudel juhtudel tuleb jälgida perioodi andmeid ja seejärel suundumusi analüüsida. Mõned visualiseerimisvahendid seda tüüpi juhtumite jaoks on järgmised:

  • Joondiagrammid - näitab trendi kõige kõrgemat ja madalaimat kohta.
  • Pindalakaardid - rea diagrammi kumulatiivsete andmete kuvamiseks perioodi kohta
  • Aktsiagraafikud - kasutatakse peamiselt aktsiate ja turuindeksite suundumuste analüüsiks teatud perioodil.

Joonis D: joondiagramm

Allika link: https://matplotlib.org/gallery.html

Andmete jaotuse analüüs

Enamikul juhtudel peame nägema tunnuste vahelist seost ja ühe omaduse mõju teistele. Andmete visualiseerimine abistab järgmiste tehnikatega.

  • Hajumise graafik: siin tähistame iga andmepunkti punktina ja analüüsime seejärel suundumust.
  • Lahtriplaan / viiuliprogramm: see annab parema ülevaate kõrvalnäitajate andmetest, kui mediaan on jaotuse keskpunkt.
  • Kuumakaartide diagrammid: need on lahedad graafikud, kus saate näidata korrelatsiooni ja jaotust värvidega.

Joonis E: soojuskaart funktsioonide vahelise korrelatsiooniga

Allika link: https://matplotlib.org/gallery.html

Geograafilise andmestiku visualiseerimine

Paljudel juhtudel käsitleme geograafilisi andmeid, näiteks rahvastiku kasvu erinevates piirkondades. Igasuguse loodusõnnetuse mõju teatud piirkondades. Järgmised graafikud aitavad meil asukohapõhist efekti paremini visualiseerida.

  • Choroplethi kaardid - variatsioonid eri kohtades.
  • Punktikaardid - sama nagu choropleth punktidega, mis näitavad andmete tihedust.

Joonis F: India elanikkonna kooripopulatsioon

Allika link: https://matplotlib.org/gallery.html

Järeldus

Andmeid töödeldakse kiiremini, kui neid on võimalik visualiseerida. Andmete visualiseerimine paneb kogu teabe terviklikuks, mis tavapärases lähenemisviisis võib puududa. Andmete analüüsimiseks on meil sellised raamatukogud nagu NumPy ja pandad. Andmete visualiseerimiseks on meil raamatukogud nagu Matplotlib ja Seaborn.

Arutasime, kuidas visualiseerimine erinevates tööstusharudes kasu saab. Samuti oleme arutanud, kuidas saaksime kasu saada erinevatest visualiseerimistehnikatest. Lõpuks arutasime Pythoni koodi viiteid.

Soovitatavad artiklid

See on juhend andmete visualiseerimise eeliste kohta. Siin käsitleme sissejuhatust, erinevaid eeliseid ja andmete visualiseerimise rakendamist. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

  1. Parimad andmete visualiseerimise tööriistad
  2. Mis on andmeanalüütik?
  3. Andmeteaduse tööriistad
  4. Mis on andmejärv?
  5. Matplotlib Pythonis
  6. Tulpdiagrammi kasutamine Matlabis (näited)

Kategooria:

Suured andmed