Úvod do výhod vizualizace dat
Vizualizace dat je grafický přístup k reprezentaci dat. Zde používáme vestavěné knihovny Pythonu, jako je matplotlib, vizualizace Pandas a seaborn, pro vizualizaci trendů, korelačních grafů, sloupcových grafů, párových grafů atd. Vizualizace dat hraje velmi důležitou roli při poskytování velmi snadného způsobu analýzy dat, vidění a porozumění trendy, zjistit outliers atd. Vizualizace dat dává možnost vytvářet v tomto konkurenčním věku položky, které je možné použít.
V následujícím článku budeme diskutovat výhody vizualizace dat v průmyslovém měřítku. Vizualizace dat je velmi důležitá v průmyslových odvětvích, jako je zdravotnictví a armáda. Diskutujeme některé důležité vizualizační techniky používané v průmyslových odvětvích pomocí pythonu.
Výhody vizualizace dat a jejich aplikací
Vizualizace dat přináší snadnost porozumění a zvyšuje efektivitu. Lidská mysl se rychle učí z vizuálů než z textu a tabulek. Je aplikován na velkou populaci, například si lze pamatovat dialogy a scény filmu Sholay, které mohl sledovat už roky předtím, na druhé straně je pro něj obtížné vzpomenout si na technické předměty.
V současné době máme velké množství nástrojů pro nástroje vizualizace dat, které jsou rychlé a efektivní. Vizualizace dat vytváří lepší prodejní strategii. Vizualizace dat zvyšuje schopnost zpracovat informace snadným / rychlejším způsobem, aby bylo možné porovnat a učinit závěry. Například výsečové grafy: poskytují procentuální rozdělení, sloupcové grafy: umožňují lepší porozumění statistikám.
Zdrojový odkaz: https://matplotlib.org/gallery.html
Obrázek A Sloupcový graf
Zdrojový odkaz: https://matplotlib.org/gallery.html
Výhody vizualizace dat budeme diskutovat pouze s některými odvětvími, ale to platí téměř ve všech odvětvích.
1. Zdravotnictví
Vytvoření řídicího panelu pro vizualizaci historie pacientů může stávajícímu nebo novému lékaři pomoci pochopit stav pacienta. V případě nouze by to mohlo poskytnout rychlejší zařízení péče o nemoc. Vizualizace dat může pomoci při identifikaci trendu, namísto procházení zpráv o 100s stránek.
Zdravotní péče je složitý proces a většina času je zbytečná při analýze předchozích zpráv. Vizualizace dat poskytuje lepší prodejní bod zvýšením doby odezvy. Poskytuje matice, pomocí kterých je snadnější analyzovat, čímž se zvyšuje doba odezvy.
2. Vojenský
Pro armádu je to otázka života a smrti, je nanejvýš důležité mít jasnost údajů, které lze použít, a učinit správné kroky, musí být jasnost údajů, aby bylo možné získat pochopitelné informace.
Dnešní nepřítel není jen v terénu, ale také ohrožuje digitální válčení a kybernetická bezpečnost. Je nanejvýš nutné shromažďovat data z více zdrojů - strukturovaných a nestrukturovaných. Množství dat je poměrně velké a nástroje pro vizualizaci dat hrají klíčovou roli pro zajištění včasného dodání správných informací nejlepším konsolidovaným způsobem. Lepší pochopení historických dat poskytuje lepší předpověď.
Dynamická vizualizace dat pomáhá lépe porozumět geografii / klimatu, což pomáhá v lepším přístupu. Náklady na vojenské vybavení a nářadí jsou poměrně vysoké. Díky sloupcovým a výsečovým grafům je snadné analyzovat stávající zásoby a provést nákup podle potřeby.
3. Finance Industries
V dnešní době jsou nástroje pro vizualizaci dat nutností pro finanční sektory pro zkoumání / vysvětlování dat souvisejících klientů, porozumění chování zákazníků, transparentní tok informací, efektivitu rozhodování atd.
Vizualizace dat pomáhá při vytváření vzorů pro asociativní firmy a firmy, což pomáhá při lepší investiční strategii. Vizualizace dat zdůrazňuje nejnovější trendy pro lepší obchodní příležitosti.
Vizualizace dat pomáhá téměř ve všech průmyslových odvětvích, záleží na potřebě, co podnik chce a jak vizualizace může pomoci!
Jak vytvořit vizualizaci dat pro průmyslová odvětví?
Před vizualizací dat je třeba vědět, jaká je potřeba podnikání / průmyslu? Vizualizace dat pomáhá při snadné odpovědi na tuto otázku. Analýza dat a vizualizace jdou ruku v ruce, v Pythonu máme knihovny jako NumPy a pandy pro analýzu dat a pro vizualizaci dat máme knihovny jako Matplotlib, Pandas Visualization a Seaborn.
Pochopme základní účel vizualizace dat. Nakonec uvidíme pythonový kód pro vizualizaci dat.
Pro porovnání dat
Srovnání hraje velmi důležitou roli v kvantitativní analýze. Lze použít následující techniky vizualizace dat.
- Sloupcové grafy (histogramy): U sloupcových grafů je snadné provést kvantitativní analýzu mezi různými kategoriemi.
- Skládané grafy: To přidalo výhodu analýzy složených dat s různými kategoriemi.
Obrázek B: Skládané grafy
Zdrojový odkaz: https://matplotlib.org/gallery.html
Analýza složení
Zde definujeme složení dat, pro vizualizaci se používají následující techniky.
- Výsečové grafy - Jedná se o kruhové grafy a poskytují procentuální složení.
- Pyramidové grafy - Toto se v zásadě používá pro hierarchii dat.
Obrázek C: Pyramidový graf
Zdrojový odkaz: https://matplotlib.org/gallery.html
Analýza za období
V mnoha případech je třeba údaje sledovat po určitou dobu a poté analyzovat trendy. Některé vizualizační nástroje pro tento typ případů jsou následující:
- Čárové grafy - Zobrazuje základní maxima a minima trendu.
- Grafy oblastí - Pro zobrazení kumulativních dat liniového grafu za období
- Burzovní grafy - používají se v zásadě pro analýzu trendů akcií a tržních indexů v období.
Obrázek D: Čárový graf
Zdrojový odkaz: https://matplotlib.org/gallery.html
Distribuční analýza dat
Ve většině případů musíme vidět vztah mezi vlastnostmi a vlivem jedné funkce na ostatní. Vizualizace dat pomocí následujících technik.
- Bodový graf: Zde reprezentujeme každý datový bod jako tečku a poté analyzujeme trend.
- Box plot / housle plot: To dává lepší pochopení dat pro odlehlé hodnoty s mediánem jako středem distribuce.
- Tepelné mapové mapy: Toto jsou skvělé grafy, kde můžete zobrazit korelaci a distribuci s barvami.
Obrázek E: Tepelná mapa s korelací mezi prvky
Zdrojový odkaz: https://matplotlib.org/gallery.html
Vizualizace geografického souboru dat
V mnoha případech se zabýváme geografickými údaji, jako je růst populace v různých regionech. Účinek přírodní kalamity v určitých oblastech. Následující grafy nám mohou pomoci vizualizovat efekt lokalizace.
- Choroplethovy mapy - variace na různých místech.
- Tečkové mapy - stejné jako choropleth s tečkami ukazující hustotu dat.
Obrázek F: Choropleth pro populaci Indie
Zdrojový odkaz: https://matplotlib.org/gallery.html
Závěr
Data jsou zpracována rychleji, když je lze vizualizovat. Vizualizace dat umísťuje všechny informace do uceleného celku, který může při tradičním přístupu chybět. Pro analýzu dat máme knihovny jako NumPy a pandy. Pro vizualizaci dat máme knihovny jako Matplotlib a Seaborn.
Diskutovali jsme o výhodách vizualizace v různých průmyslových odvětvích. Také jsme diskutovali, jak můžeme mít prospěch z různých vizualizačních technik. Nakonec jsme probrali odkazy na Pythonův kód.
Doporučené články
Toto je průvodce výhodami vizualizace dat. Zde diskutujeme Úvod, různé výhody a aplikaci vizualizace dat. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Nejlepší nástroje vizualizace dat
- Co je to datový analytik?
- Nástroje pro vědu o údajích
- Co je to datové jezero?
- Matplotlib V Pythonu
- Jak je sloupcový graf používán v Matlabu (příklady)