数据可视化是什么?一个初学者的指南信息

我们生活在一个日益数据驱动的世界里,我们可以访问和创建大量的信息。管理这些庞大的数据集是很困难的,需要详细的分析和大量的处理能力。使这些信息更容易理解的方法之一是通过可视化。但数据可视化是什么?和它如何帮助?

我们将探讨数据可视化的基本知识,看看为什么这么有用,以及一些可用的不同类型和工具。我们还将探索如何开始学习数据可视化。

数据可视化是什么?

我们探索开放的一步大数据分析,数据可视化显示数据点从一个数据集或数据点集合在一些图形表示格式。这表示格式可能是地图上的点,片饼图或一行数据点了一些时间。

这是一个跨学科的领域,利用各种各样的其他领域,如大数据、统计数据,数据科学等等。数据可视化的应用也巨大,行业,如金融、教育、物流、零售和利用所有的学科。

您可能已经遇到了数据可视化在你的日常生活。是否通过新闻、社交媒体文章或网站,你可能看到的图表,数据可视化的图形、图表和类似的示例。

你可以看到下面的数据可视化的一个例子,从我们未来的学习报告:

视觉分析为什么重要?

所以,我们知道什么是数据可视化,但它为什么重要呢?首先,让我们思考我们生产的信息量。专家的数据显示多摩君,我们每个人都创建平均约1.7 mb的数据每一秒。这相当于平均移动web页面。

这种快速创建数据也发生在近指数率,这意味着近90%的所有数据已经创建在过去的两年。当我们考虑视觉分析和数据可视化的目的,是为了帮助我们管理,理解、分析和传达这个信息。

数据可视化往往是大数据分析密切相关。各种工具和技术用于呈现信息图形格式可以让我们更容易理解。你不必成为一个专家看数据视觉识别的趋势,在大型数据集模式和异常值。

对组织、决策者和各种各样的分析师,数据显示帮助人们了解大量的数据。数据驱动的决策时,它可以成为一个有价值的工具。

数据可视化的好处

Statista的数据显示,2021年,全球大数据市场预计价值640亿美元。很明显,数据的处理和分析是一个蓬勃发展的行业。但是为什么组织,教育工作者,和个人使用视觉媒介呈现信息?

下面,我们挑选了一些数据可视化的好处,适用于许多使用这种做法:

人们可以提高处理速度

使用视觉数据的主要好处之一是,人们通常可以处理它的速度比如果是它的原始状态。没有证据表明流行声称的大脑处理视觉效果快60000倍比文本。”然而,2013年麻省理工学院神经学家发现人类的大脑可以处理整个图像的眼睛看到13毫秒。

数据可视化允许那些不熟悉探索大型数据集提取信息和得出结论。

它可以帮助学习

视觉呈现数据格式可以帮助学习。研究表明使用视觉辅助教学方法激发思考和改善学习环境。它有助于澄清内容,让它更吸引人。

它可以帮助确定趋势

数据可视化的核心的一个方面是易于理解的格式的数据。这不仅允许非专家评估数据,但这也使得它更容易识别趋势和模式内的数据。而不是电子表格行,例如,你可以得到一个可视化表示强调的趋势。

它可以帮助与生产力

使用数据做出预测和业务决策已成为司空见惯的事了。现代数据可视化工具可以处理大量的信息,允许企业和快速决策,帮助与生产力和效率。

有什么缺点吗?

所以,显然有一些使用数据可视化技术的优点。但是数据可视化有什么缺点呢?有一些问题值得思考当我们考虑我们目前的数据:

• 它缺乏细节。因为数据可视化是一个整体的表示复杂的数据,有时缺乏必要的深度要求提供的上下文信息。然而,添加交互性可以为此提供帮助。
• 它可以解释不同。当你使用数据可视化技术,你可能会发现,你的听众可能会以不同的方式和解释信息。同样,选择如何展示这些数据可以离开房间的偏见。
• 它可以错过核心信息。使用图形来显示一个大的数据集可以意味着强调忽略了核心信息。

数据可视化在哪里使用?

正如前面提到的,你可能已经看到你周围的数据可视化在日常生活的例子。新闻报道往往会依靠他们以简洁的方式呈现信息,等BBC的冠状病毒的数据可视化,如下证明:

所以,任何这样的图表、图形、地图和类似的可以用来显示信息。一些行业使用数据可视化是什么?我们已经挑出一些进一步的数据可视化例子如下:

大数据

也许最好处的字段的数据可视化是大数据。虽然与一个特定的行业,它变得越来越重要的一门学科。我们现在能够创建和分析比以往更多的数据,使其基本方式方便地显示这些信息。

这是一个很好的例子Flightradar24,这是一个全球飞行跟踪服务。它给全球飞机实时信息,展示各种各样的数据点的点击一个按钮。

商业智能

我们探索ExpertTrack数据可视化,可以使用分析来构建和评估业务策略。有多种选择,如画面,可以使商业智能更容易作为决策工具。

BI分析人士通常会齐心协力各种数据提要(如Google Analytics和CRM数据)创建交互式仪表板提供洞察如何执行特定的活动和项目。

医疗保健

详细的数据可以证明在医疗领域至关重要。可用的信息越多,就越容易发现趋势和得出结论。:在患者个体水平或宏观趋势,数据可视化以各种各样的方式可以帮助。

与我们的课程人工智能和大数据在全球健康改善,你可以找出全球医疗数据是共享的,和一些随之而来的好处和挑战。

金融

如果有一个行业,大型和准确的数据集是必不可少的,它在融资。许多机构使用图形、图表和其他形式的数据可视化跟踪元素,如预算、费用、流动性和现金流。

当我们在ExpertTrack探索创新fintech数据驱动的方法已成为至关重要的管理财富和金钱。准确的方式显示这些信息为分析师和客户起着至关重要的作用。

历史

也许一个令人惊讶的行业,可以和依赖视觉表征的信息是历史。第一台计算机被发明之前,专家仍然依赖于可视化表达数据。

也许最好的例子是1869年查尔斯·米纳德的图表跟踪拿破仑在俄罗斯1812年竞选。正如你所看到的从下面的信息图表,从爱德华•塔夫特,有各种数据点了。它显示了减少数量的士兵,温度,地理和历史背景在一个图形。

不同类型的数据可视化

到目前为止,我们已经看到了一个相当广泛的数据可视化的例子,但有没有可能把这些分成不同的类型?嗯,我们有几个方式可以这样做。第一是看的一些方式呈现数据,而另一进入可视化的水平:

的方式呈现数据

这也许是最简单的方法将不同类型的数据可视化。一些常见的格式和图表展示信息的类型包括:

• 酒吧图表
• 列图表
• 线形图
• 饼图
• 散点图的图表
• 热点图
• 弧图
• 泡沫图表
• 雷达图表
• 烛台图表

当然,有许多不同的划分方式和表达数据,和上面的只是几个例子显示范围。

四个级别的数据可视化

在我们的开放的步骤从大数据和环境分钟陈教授探讨了四个级别的数据可视化。总之,这些包括:

• 1级:传播的可视化。这就是数据作为传播信息的一个表象的援助或了解别人。一个例子可能是一个展示全球平均气温变化的方法。
• 级别2:观察可视化。这里,使直观的可视化操作援助和/或快速捕获数据的观察。行动中的一个很好的例子是一个实时数据流从一个传感器测量空气温度。
• 3级:分析可视化。在这个层次上,数据成为一个调查援助研究和理解复杂的关系(如关联、关联、因果关系、矛盾等)。所示是我们一个很好的例子打开一步赏金可视化项目。
• 四级:Model-developmental可视化。这就是可视化作为发展援助用于改进现有模型、方法、算法和系统,以及用于创建新的。这里是一个例子作为数据可视化用于分析和诊断复杂的地球系统(如模拟。大气或海洋)。

流行的数据可视化工具

的处理能力可以使用在现代世界,比以往任何时候都更容易将大量数据转化为有意义的图形。当然,你需要正确的数据可视化工具。

下面,我们挑选了一些最流行的数据可视化工具。这些涉及一系列不同的功能和需求,以及技术能力水平:

• 表。这个商业智能工具艾滋病专家想象和理解他们的数据。它允许您设计元素,比如交互式图形和图表,以及仪表盘和工作表。
• Weka。那些感兴趣的数据挖掘在Weka会发现想象面板是一个有用的工具。你可以找到更多关于想象你的数据与Weka开一步。
• Python。Python编程语言有各种开源库,可以用于数据可视化。是否你想创造生活、互动或定制情节,工具,如Matplotlib和熊猫可视化可以帮助。
• R。我们探索开放的步骤在R / RStudio数据可视化可以轻松使用的编程语言,基本的绘图功能,通过包或运用更高级的功能。
• Excel。如果你想创建简单的图表和图形,您可以很容易地想象你的数据在Excel中。许多人在这个领域已经有能力,使其快速的解决方案。

我如何开始使用数据可视化?

如果你有兴趣学习数据可视化,有几种方法可以开始。几年过去了,这是一个高度专业化领域,数据科学学位或编程通常是必需的。如今,有各种各样的工具,可以帮助,这意味着它可以在线学习数据可视化。

下面,我们挑选了一些数据可视化和ExpertTracks课程电竞盘口app这可以让你开始。当然,你也可以在你自己的实验时间和接的技能。然而,这些学习机会给你一个结构化的方法来研究数据可视化:

• 数据可视化ExpertTrack。你业务通过更好的数据解决问题的见解,分析和可视化。
• 与Python ExpertTrack数据可视化。学会利用Python库进行数据建模和可视化构建引人注目。
• 过程挖掘概论和舞会。学习如何使用免费的开源流程挖掘框架(舞会)分析,可视化,提高流程基于数据。
• 数据挖掘与Weka。我发现实际数据挖掘和学习自己的数据使用Weka工作台。

最终的想法

数据可视化是一个迷人的字段,可以使大型和复杂的数据集可以理解为人们从所有背景。在现代世界中,信息起着巨大的作用,让我们了解和帮助我们做决定。与不同类型的的数据可视化,此信息可以分解和分析,帮助。

如果你想学习数据可视化技能,有很多路可以走。是否为自己的兴趣或从事数据分析,这些有价值的技巧可以帮助你理解你周围的世界。