Uvod v prednosti vizualizacije podatkov

Vizualizacija podatkov je grafični pristop za prikaz podatkov. Tukaj uporabljamo vgrajene knjižnice pythona, kot so matplotlib, Pandasova vizualizacija in seaborn za vizualizacijo trendov, korelacijske grafikone, črtne grafe, parne ploskve itd. Vizualizacija podatkov ima zelo pomembno vlogo pri zagotavljanju zelo enostavnega načina za analizo podatkov, ogled in razumevanje trendi, določiti obrise itd. Vizualizacija podatkov omogoča ustvarjanje uporabnih predmetov v tej tekmovalni dobi.

V naslednjem članku bomo obravnavali prednosti industrijske vizualizacije podatkov. Vizualizacija podatkov je zelo pomembna v panogah, kot sta zdravstvo in vojska. Pogovarjali se bomo o nekaterih pomembnih tehnikah vizualizacije, ki se uporabljajo v industrijah s pomočjo pytona.

Prednosti vizualizacije podatkov in njenih aplikacij

Vizualizacija podatkov prinaša enostavnost pri razumevanju in povečuje učinkovitost. Človeški um se hitreje uči iz vizualnih vsebin kot besedila in tabel. Uporablja se za veliko populacijo, saj se na primer spomnimo dialogov in prizorov filma Sholay, ki jih je morda gledal pred leti, po drugi strani pa se težko spomni tehniških predmetov.

Dandanes imamo lepo število orodij za orodja za vizualizacijo podatkov, ki so hitra in učinkovita. Vizualizacija podatkov ustvarja boljšo strategijo prodaje. Vizualizacija podatkov povečuje sposobnost obdelave informacij na enostaven / hitrejši način za primerjavo in sklepanje. Na primer, pita-grafikoni: daje odstotno porazdelitev, črtne grafe: omogoča boljše razumevanje statistike.

Vir povezave: https://matplotlib.org/gallery.html

Slika Vrstni grafikon

Vir povezave: https://matplotlib.org/gallery.html

O prednostih vizualizacij podatkov se bomo pogovarjali le z nekaterimi industrijami, vendar to velja za skoraj vse panoge.

1. Industrija zdravstva

Izdelava nadzorne plošče za prikaz zgodovine pacientov lahko obstoječemu ali novemu zdravniku pomaga razumeti stanje pacienta. V nujnih primerih bi lahko zagotovil hitrejše storitve glede na bolezen. Vizualizacija podatkov lahko pomaga pri prepoznavanju trenda, namesto da bi preiskovali poročila na 100 straneh.

Zdravstvena oskrba je zapleten proces in večino časa zapravimo pri analizi prejšnjih poročil. Vizualizacija podatkov daje boljšo prodajno točko s povečanjem odzivnega časa. Ponuja matrike, s katerimi je lažje analizirati in tako povečati odzivni čas.

2. Vojaški

Za vojsko sta pomembna življenje in smrt, izrednega pomena je jasnost dejanskih podatkov, za pravilno ukrepanje pa je treba imeti jasnost podatkov, da lahko izluščijo uvidljive podatke.

Danes sovražnik ni le zunaj na terenu, ampak grozi tudi z digitalnim bojevanjem in kibernetsko varnostjo. Najpomembnejše je zbiranje podatkov iz več virov - strukturiranih in nestrukturiranih. Količina podatkov je ogromna, orodja za vizualizacijo podatkov pa igrajo ključno vlogo pri zagotavljanju pravočasne dostave ustreznih informacij na najboljši možen način. Boljše razumevanje zgodovinskih podatkov zagotavlja boljšo napoved.

Dinamična vizualizacija podatkov pomaga pri boljšem razumevanju geografije / podnebja, kar pomaga pri boljšem pristopu. Stroški vojaške opreme in orodij so precej visoki, z grafikoni palic in pitov je enostavno analizirati obstoječe zaloge in opraviti nakup po potrebi.

3. Finančne industrije

Dandanes orodja za vizualizacijo podatkov potrebujejo finančni sektorji za raziskovanje / razlago podatkov povezanih strank, razumevanje vedenja strank, pregleden pretok informacij, učinkovitost odločanja itd.

Vizualizacija podatkov pomaga pri ustvarjanju vzorcev za pridružena podjetja in podjetja, kar pomaga pri boljši naložbeni strategiji. Vizualizacija podatkov izpostavlja najnovejše trende za boljše poslovne priložnosti.

Vizualizacija podatkov pomaga v skoraj vseh panogah, odvisno je od potrebe, kaj želi podjetje in kako lahko vizualizacija pomaga!

Kako ustvariti vizualizacijo podatkov za panoge?

Pred vizualizacijo podatkov morate vedeti, kakšne so potrebe po podjetju / industriji? Vizualizacija podatkov pomaga na enostaven odgovor na to vprašanje. Analiza in vizualizacija podatkov gresta z roko v roki, v pythonu imamo knjižnice, kot so NumPy in pande za analizo podatkov, za vizualizacijo podatkov pa imamo knjižnice, kot so Matplotlib, Pandas Visualization in Seaborn.

Seznanimo se z osnovnim namenom vizualizacije podatkov. Na koncu bomo videli kodo python-a za vizualizacijo podatkov.

Za primerjavo podatkov

Primerjava ima zelo pomembno vlogo pri kvantitativni analizi. Uporabljajo se lahko naslednje tehnike vizualizacije podatkov.

  • Vrstni grafi (histogrami): s črtnimi grafi je enostavno narediti kvantitativno analizo med različnimi kategorijami.
  • Zloženi grafikoni: To je dodalo prednost sestavljeni analizi podatkov z različnimi kategorijami.

Slika B: Zloženi grafikoni

Vir povezave: https://matplotlib.org/gallery.html

Analiza sestave

Tu definiramo sestavo podatkov, za vizualizacijo se uporabljajo naslednje tehnike.

  • Pite grafikoni - To so krožni grafikoni in zagotavljajo odstotek skladnosti .
  • Piramidne grafikone - v osnovi se uporablja za hierarhijo podatkov.

Slika C: Graf piramide

Vir povezave: https://matplotlib.org/gallery.html

Analiza v obdobju

V mnogih primerih je treba podatke spremljati za določeno obdobje in nato analizirati trende. Nekatera orodja za vizualizacijo za to vrsto primerov so naslednja:

  • Vrstni grafikoni - prikažejo osnovne vrhove in padce trenda.
  • Podatkovne karte - za prikaz skupnih podatkov vrstice v obdobju
  • Grafi zaloge - v osnovi se uporabljajo za analizo trendov zalog in tržnih indeksov v določenem obdobju.

Slika D: Črtna shema

Vir povezave: https://matplotlib.org/gallery.html

Analiza distribucije podatkov

V večini primerov moramo videti razmerje med značilnostmi in vplivom ene lastnosti na druge. Vizualizacija podatkov pomaga z naslednjimi tehnikami.

  • Scatter Plot: Tu vsako podatkovno točko predstavimo kot piko in nato analiziramo trend.
  • Zaplet / violinski zaplet: S tem dobite boljše razumevanje podatkov za odpuščene osebe s srednjo sredino distribucije.
  • Karte toplotne karte: To so super parcele, kjer lahko prikažete korelacijo in porazdelitev z barvami.

Slika E: Zemljevid toplote s korelacijo med lastnostmi

Vir povezave: https://matplotlib.org/gallery.html

Vizualizacija geografskega nabora podatkov

V mnogih primerih imamo opravka z geografskimi podatki, kot je rast prebivalstva v različnih regijah. Vpliv kakršne koli naravne nesreče na določenih območjih. Naslednji grafi nam lahko pomagajo pri prikazu lokacijskega učinka.

  • Choropleth karte - variacije na različnih lokacijah.
  • Karte s pikami - enako kot horopleth s pikami, ki prikazujejo gostoto podatkov.

Slika F: Choropleth za prebivalstvo Indije

Vir povezave: https://matplotlib.org/gallery.html

Zaključek

Podatki se obdelujejo hitreje, ko jih lahko vizualiziramo. Vizualizacija podatkov vse informacije vsebuje izčrpne, ki jih pri tradicionalnem pristopu lahko zamudimo. Za analizo podatkov imamo na voljo knjižnice, kot so NumPy in pande. Za vizualizacijo podatkov imamo knjižnice, kot sta Matplotlib in Seaborn.

Pogovarjali smo se o tem, kako vizualizacija koristi v različnih panogah. Razpravljali smo tudi o tem, kako lahko koristimo od različnih tehnik vizualizacije. Končno smo razpravljali o referencah kode Python.

Priporočeni članki

To je vodnik o prednostih vizualizacije podatkov. Tukaj razpravljamo o uvodu, različnih prednostih in uporabi vizualizacije podatkov. Obiščite lahko tudi druge naše predlagane članke, če želite izvedeti več -

  1. Najboljša orodja za vizualizacijo podatkov
  2. Kaj je podatkovni analitik?
  3. Orodja za podatkovno znanost
  4. Kaj je podatkovno jezero?
  5. Matplotlib In Python
  6. Kako se stolpec uporablja v Matlabu (primeri)

Kategorija:

Veliki podatki