Introduktion till fördelarna med datavisualisering

Datavisualisering är en grafisk metod för att representera data. Här använder vi pythons inbyggda bibliotek som matplotlib, Pandas visualisering och seaborn för att visualisera trender, korrelationsdiagram, stapeldiagram, pardiagram etc. Datavisualisering spelar en mycket viktig roll för att tillhandahålla ett mycket enkelt sätt att analysera data, se och förstå trender, räkna ut outliers osv. Datavisualisering ger möjlighet att skapa handlingsbara objekt i denna konkurrensålder.

I följande artikel kommer vi att diskutera fördelarna med datavisualisering branschmässigt. Datavisualisering är mycket viktigt i branscher som sjukvård och militär. Vi kommer att diskutera några viktiga visualiseringstekniker som används i industrier med hjälp av python.

Fördelarna med datavisualisering och dess tillämpningar

Datavisualisering ger enklare förståelse och ökar effektiviteten. Det mänskliga sinnet lär sig snabbt av det visuella än det från text och tabeller. Den tillämpas på en stor befolkning, för till exempel kan man komma ihåg dialoger och scener i Sholay-filmen som han kanske har sett år tidigare, å andra sidan är det svårt för honom att komma ihåg tekniska ämnen.

Numera har vi ett stort antal verktyg för datavisualiseringsverktyg, som är snabba och effektiva. Datavisualisering skapar en bättre säljstrategi. Datavisualisering ökar möjligheten att bearbeta information på ett enkelt / snabbare sätt att jämföra och dra slutsatser. Till exempel cirkeldiagram: ger procentuell visning, stapeldiagram: ger bättre förståelse för statistik.

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

Figur A stapeldiagram

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

Vi kommer bara att diskutera fördelarna med datavisualisering med vissa branscher, men det gäller nästan alla branscher.

1. Hälsoindustrin

Skapa en instrumentpanel för att visualisera patienternas historia kan hjälpa en befintlig eller en ny läkare att förstå en patients tillstånd. I nödsituationer kan det ge snabbare vårdmöjligheter enligt sjukdom. Datavisualisering kan hjälpa dig att identifiera trenden istället för att gå igenom rapporter på 100-tal sidor.

Sjukvård är en komplex process och det mesta av tiden slösas bort med att analysera de tidigare rapporterna. Datavisualisering ger en bättre försäljningspunkt genom att öka responstiden. Det ger matriser med vilka det är lättare att analysera vilket ökar responstiden.

2. Militär

För militären är det fråga om liv och död, det är av yttersta vikt att ha tydlighet i handlingsbara data, och för att vidta rätt åtgärder måste man ha tydlighet i uppgifterna för att ta fram handlingsbara insikter.

Idag är fienden inte bara ute i fältet utan hotar också genom digital krigföring och cybersäkerhet. Det är av yttersta behov att samla in data från flera källor - strukturerade och ostrukturerade. Mängden data är ganska enorm, och datavisualiseringsverktyg spelar en nyckelroll för att säkerställa korrekt information på rätt sätt på bästa möjliga sätt. En bättre förståelse av historiska data ger en bättre förutsägelse.

Dynamisk datavisualisering hjälper till att förstå geografi / klimat bättre vilket hjälper till i en bättre strategi. Kostnaderna för militär utrustning och verktyg är ganska höga, med staplar och cirkeldiagram är det enkelt att analysera befintligt lager och göra köpet enligt behov.

3. Finansbranscher

Nuförtiden är datavisualiseringsverktyg ett måste för finansiella sektorer för att utforska / förklara data från relaterade kunder, förstå kundbeteende, ha ett öppet informationsflöde, effektiva beslutsfattande etc.

Datavisualisering hjälper till att skapa mönster för associerande företag och företag, vilket hjälper till med en bättre investeringsstrategi. Datavisualisering belyser de senaste trenderna för bättre affärsmöjligheter.

Datavisualisering hjälper i nästan alla branscher, det beror på behov, vad företag vill ha och hur visualisering kan hjälpa!

Hur skapar jag datavisualisering för branscher?

Innan man visualiserar data måste man veta vad behovet av företag / industri är? Datavisualisering hjälper till att besvara den frågan på ett enkelt sätt. Dataanalys och visualisering går hand i hand, i python har vi bibliotek som NumPy och pandaer för dataanalys och för data Visualisering har vi bibliotek som Matplotlib, Pandas Visualization och Seaborn.

Låt oss förstå det grundläggande syftet med datavisualisering. Till slut ser vi pythonkoden för datavisualisering.

För att jämföra data

Jämförelse spelar en mycket viktig roll i kvantitativ analys. Följande datavisualiseringstekniker kan användas.

  • Stapeldiagram (Histogram): Med stapeldiagram är det enkelt att göra kvantitativ analys mellan olika kategorier.
  • Staplade diagram: Detta har lagt till fördel med kompositdataanalys med olika kategorier.

Bild B: Staplade diagram

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

Sammansättningsanalys

Här definierar vi datasammansättningen, följande tekniker används för visualisering.

  • Cirkeldiagram - Det här är cirkeldiagram och ger en procentuell visning.
  • Pyramiddiagram - Detta används i princip för hierarkin av data.

Figur C: Pyramiddiagram

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

Analys över en period

I många fall måste man spåra uppgifterna under en period och sedan analysera trenderna. Vissa visualiseringsverktyg för denna typ av ärenden är följande:

  • Linjediagram - Visar grundläggande toppar och lågheter i trenden.
  • Områdesdiagram - För att visa kumulativa data för linjediagram över en period
  • Aktiediagram - Används i princip för trendanalys av aktier och marknadsindex under en period.

Bild D: Linjediagram

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

Distributionsanalys av data

I de flesta fall måste vi se förhållandet mellan funktioner och effekten av en funktion på andra. Datavisualisering hjälper till med följande tekniker.

  • Scatterplott: Här representerar vi varje datapunkt som en punkt och analyserar sedan trenden.
  • Box plot / violin plot: Detta ger en bättre förståelse av data för outliers med medianen som ett centrum för en distribution.
  • Värmekartdiagram: Det här är coola tomter där du kan visa korrelation och distribution med färger.

Bild E: Värmekarta med korrelation mellan funktioner

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

Visualisering av geografiska datasätt

I många fall behandlar vi geografiska data, till exempel befolkningstillväxt i olika regioner. Effekten av all naturlig katastrof i vissa områden. Följande diagram kan hjälpa oss att visualisera den platsmässiga effekten.

  • Choropleth-kartor - variation på olika platser.
  • Punktkarta - samma som choropleth med prickar som visar datatäthet.

Figur F: Choropleth för indiens befolkning

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

Slutsats

Data behandlas snabbare när man kan visualisera dem. Datavisualisering placerar all information i en omfattande som kan missa i den traditionella metoden. För dataanalys har vi bibliotek som NumPy och pandaer. För datavisualisering har vi bibliotek som Matplotlib och Seaborn.

Vi diskuterade hur visualisering gynnar i olika branscher. Vi har också diskuterat hur vi kan dra nytta av olika visualiseringstekniker. Till sist har vi diskuterat referenser för Python-kod.

Rekommenderade artiklar

Detta är en guide till fördelarna med datavisualisering. Här diskuterar vi introduktionen, olika fördelar och tillämpningen av datavisualisering. Du kan också gå igenom våra andra artiklar som föreslås för att lära dig mer–

  1. Bästa datavisualiseringsverktyg
  2. Vad är en dataanalytiker?
  3. Data Science Tools
  4. Vad är en Data Lake?
  5. Matplotlib I Python
  6. Hur stapeldiagrammet används i Matlab (exempel)

Kategori:

Big Data