Inleiding tot de voordelen van datavisualisatie
Gegevensvisualisatie is een grafische benadering om de gegevens weer te geven. Hier gebruiken we de ingebouwde bibliotheken van python zoals matplotlib, Pandas-visualisatie en seaborn om trends, correlatietabellen, staafdiagrammen, paar-plots, enz. Te visualiseren. Datavisualisatie speelt een zeer belangrijke rol bij het bieden van een zeer eenvoudige manier om de gegevens te analyseren, te bekijken en te begrijpen trends, uitzoeken van de uitbijters, etc. Datavisualisatie geeft de mogelijkheid om bruikbare items te maken in dit competitieve tijdperk.
In het volgende artikel zullen we de voordelen van datavisualisatie industrieel bespreken. Datavisualisatie is erg belangrijk in industrieën zoals de gezondheidszorg en het leger. We zullen enkele belangrijke visualisatietechnieken bespreken die in industrieën worden gebruikt met behulp van python.
Voordelen van datavisualisatie en de toepassingen ervan
Datavisualisatie zorgt voor een gemakkelijk begrip en verhoogt de effectiviteit. De menselijke geest leert snel van visuals dan die van tekst en tabellen. Het wordt toegepast op een grote populatie, bijvoorbeeld, men kan zich dialogen en scènes herinneren van Sholay-films die hij misschien jaren eerder had bekeken, aan de andere kant is het moeilijk voor hem om zich de technische onderwerpen te herinneren.
Tegenwoordig hebben we een groot aantal tools voor datavisualisatie tools, die snel en effectief zijn. Datavisualisatie creëert een betere verkoopstrategie. Datavisualisatie verhoogt de mogelijkheid om informatie op een gemakkelijke / snellere manier te verwerken om te vergelijken en conclusies te trekken. Voor bijvoorbeeld cirkeldiagrammen: geeft procentuele toewijzing, staafdiagrammen: geeft een beter inzicht in statistieken.
Bron link: https://matplotlib.org/gallery.html
Figuur A Staafdiagram
Bron link: https://matplotlib.org/gallery.html
We zullen de voordelen van datavisualisaties alleen met sommige bedrijfstakken bespreken, maar dit geldt voor bijna alle bedrijfstakken.
1. Gezondheidszorg
Het creëren van een dashboard om de geschiedenis van patiënten te visualiseren, kan een bestaande of een nieuwe arts helpen de toestand van een patiënt te begrijpen. In geval van nood kan het volgens de ziekte snellere zorgfaciliteiten bieden. Datavisualisatie kan helpen bij het identificeren van de trend, in plaats van rapporten van honderden pagina's te doorlopen.
Gezondheidszorg is een complex proces en de meeste tijd wordt verspild aan het analyseren van de vorige rapporten. Datavisualisatie geeft een beter verkoopargument door de responstijd te verhogen. Het biedt matrices waarmee het gemakkelijker te analyseren is en dus de responstijd verhoogt.
2. Militair
Voor het leger is het zaak van leven en dood, het is van het grootste belang om duidelijkheid te hebben over bruikbare gegevens, en om de juiste actie te ondernemen moet men duidelijkheid over gegevens hebben om bruikbare inzichten te verkrijgen.
Tegenwoordig is de vijand niet alleen in het veld, maar bedreigt hij ook door digitale oorlogsvoering en cybersecurity. Het is van het grootste belang om gegevens uit meerdere bronnen te verzamelen - gestructureerd en ongestructureerd. De hoeveelheid gegevens is vrij groot en datavisualisatiehulpmiddelen spelen een sleutelrol om te zorgen voor tijdige levering van de juiste informatie op de best geconsolideerde manier mogelijk. Een beter begrip van historische gegevens biedt een betere voorspelling.
Dynamische datavisualisatie helpt bij het beter begrijpen van geografie / klimaat, wat helpt bij een betere aanpak. De kosten van militaire uitrusting en gereedschap zijn vrij hoog, met staaf- en cirkeldiagrammen is het gemakkelijk om bestaande inventaris te analyseren en de aankoop naar behoefte te doen.
3. Financiële industrieën
Tegenwoordig zijn datavisualisatietools een must voor financiële sectoren voor het verkennen / verklaren van gegevens van gerelateerde klanten, het begrijpen van klantgedrag, het hebben van de transparante informatiestroom, de efficiëntie van besluitvorming, etc.
Datavisualisatie helpt bij het creëren van patronen voor associatieve bedrijven en bedrijven, wat helpt bij een betere investeringsstrategie. Datavisualisatie benadrukt de nieuwste trends voor betere zakelijke kansen.
Datavisualisatie helpt in bijna alle industrieën, het hangt af van de behoefte, wat het bedrijfsleven wil en hoe visualisatie kan helpen!
Hoe datavisualisatie voor industrieën te creëren?
Alvorens gegevens te visualiseren, moet men weten wat de behoefte is aan bedrijven / industrie? Datavisualisatie helpt om die vraag op een eenvoudige manier te beantwoorden. Gegevensanalyse en visualisatie gaan hand in hand, in python hebben we bibliotheken zoals NumPy en panda's voor gegevensanalyse en voor gegevensvisualisatie hebben we bibliotheken zoals Matplotlib, Pandas Visualization en Seaborn.
Laten we het basisdoel van gegevensvisualisatie begrijpen. Uiteindelijk zullen we de python-code zien voor datavisualisatie.
Voor het vergelijken van gegevens
Vergelijking speelt een zeer belangrijke rol bij kwantitatieve analyse. De volgende technieken voor gegevensvisualisatie kunnen worden gebruikt.
- Staafdiagrammen (histogrammen): met staafdiagrammen is het eenvoudig om kwantitatieve analyses uit te voeren tussen verschillende categorieën.
- Gestapelde grafieken: dit heeft het voordeel van samengestelde gegevensanalyse met verschillende categorieën toegevoegd.
Afbeelding B: Gestapelde grafieken
Bron link: https://matplotlib.org/gallery.html
Samenstelling analyse
Hier definiëren we de samenstelling van gegevens, de volgende technieken worden gebruikt voor visualisatie.
- Cirkeldiagrammen - Dit zijn cirkelvormige diagrammen en bieden een procentuele samenstelling.
- Piramidegrafieken - Dit wordt in principe gebruikt voor de hiërarchie van gegevens.
Figuur C: Piramidegrafiek
Bron link: https://matplotlib.org/gallery.html
Analyse over een periode
In veel gevallen moet men de gegevens gedurende een periode volgen en vervolgens de trends analyseren. Sommige visualisatietools voor dit soort gevallen zijn als volgt:
- Lijndiagrammen - Toont basishoogtes en -hoogtes van de trend.
- Vlakdiagrammen - Om cumulatieve gegevens van lijndiagrammen over een periode weer te geven
- Aandelengrafieken - worden in principe gebruikt voor trendanalyses van aandelen en marktindexen gedurende een periode.
Figuur D: Lijndiagram
Bron link: https://matplotlib.org/gallery.html
Distributie-analyse van gegevens
In de meeste gevallen moeten we de relatie zien tussen functies en het effect van een functie op andere. Datavisualisatie helpt bij de volgende technieken.
- Scatterplot: hier geven we elk gegevenspunt weer als een stip en analyseren we vervolgens de trend.
- Boxplot / vioolplot: dit geeft een beter begrip van gegevens voor uitbijters met de mediaan als middelpunt van een distributie.
- Heat map charts: dit zijn coole plots waar je correlatie en verdeling met kleuren kunt tonen.
Afbeelding E: Heatmap met correlatie tussen elementen
Bron link: https://matplotlib.org/gallery.html
Visualisatie van geografische gegevensset
In veel gevallen hebben we te maken met geografische gegevens, zoals bevolkingsgroei in verschillende regio's. Effect van natuurlijke calamiteiten in bepaalde gebieden. De volgende grafieken kunnen ons helpen het locatiegebonden effect te visualiseren.
- Choropleth-kaarten - variatie op verschillende locaties.
- Stippenkaarten - hetzelfde als choropleth met stippen die gegevensdichtheid weergeven.
Figuur F: Choropleth voor de bevolking van India
Bron link: https://matplotlib.org/gallery.html
Conclusie
Gegevens worden sneller verwerkt wanneer men deze kan visualiseren. Datavisualisatie brengt alle informatie samen in een uitgebreid overzicht dat bij de traditionele aanpak kan worden gemist. Voor gegevensanalyse hebben we bibliotheken zoals NumPy en panda's. Voor datavisualisatie hebben we bibliotheken zoals Matplotlib en Seaborn.
We hebben besproken hoe visualisatie voordelen biedt in verschillende industrieën. We hebben ook besproken hoe we kunnen profiteren van verschillende visualisatietechnieken. Eindelijk hebben we referenties voor Python-code besproken.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor de voordelen van datavisualisatie. Hier bespreken we de introductie, verschillende voordelen en toepassing van datavisualisatie. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie–
- Beste datavisualisatiehulpmiddelen
- Wat is een data-analist?
- Data Science Tools
- Wat is een Data Lake?
- Matplotlib In Python
- Hoe het staafdiagram wordt gebruikt in Matlab (voorbeelden)