Введение в преимущества визуализации данных
Визуализация данных - это графический подход к представлению данных. Здесь мы используем встроенные библиотеки Python, такие как matplotlib, Pandas visualization и seaborn, для визуализации трендов, диаграмм корреляции, гистограмм, парных графиков и т. Д. Визуализация данных играет очень важную роль в обеспечении очень простого способа анализа данных, просмотра и понимания. тенденции, выяснить выбросы и т. д. Визуализация данных дает возможность создавать действенные элементы в этом конкурентном возрасте.
В следующей статье мы обсудим преимущества визуализации данных в отрасли. Визуализация данных очень важна в таких отраслях, как здравоохранение и военное дело. Мы обсудим некоторые важные методы визуализации, используемые в отраслях с помощью Python.
Преимущества визуализации данных и ее приложений
Визуализация данных облегчает понимание и повышает эффективность. Человеческий разум учится быстрее из визуальных средств, чем из текста и таблиц. Он применяется к большой популяции, например, можно вспомнить диалоги и сцены из фильма Шолая, которые он мог бы посмотреть за много лет до этого, с другой стороны, ему трудно вспомнить технические предметы.
В настоящее время у нас есть множество инструментов для визуализации данных, которые бывают быстрыми и эффективными. Визуализация данных создает лучшую стратегию продаж. Визуализация данных повышает способность обрабатывать информацию простым и быстрым способом для сравнения и заключения. Например, круговые диаграммы: дает распределение в процентах, гистограммы: дает лучшее понимание статистики.
Ссылка на источник: https://matplotlib.org/gallery.html
Рисунок A Гистограмма
Ссылка на источник: https://matplotlib.org/gallery.html
Мы обсудим преимущества визуализации данных только с некоторыми отраслями, но это касается практически всех отраслей.
1. Здравоохранение
Создание информационной панели для визуализации истории пациентов может помочь существующему или новому врачу понять состояние пациента. В случае крайней необходимости, он может обеспечить более быстрые услуги по уходу в зависимости от заболевания. Визуализация данных может помочь в определении тенденции, вместо того чтобы просматривать отчеты по сотням страниц.
Здравоохранение - сложный процесс, и большая часть времени тратится на анализ предыдущих отчетов. Визуализация данных дает лучшее преимущество при увеличении времени отклика. Он предоставляет матрицы, по которым легче анализировать, тем самым увеличивая время отклика.
2. Военные
Для военных это вопрос жизни и смерти, крайне важно иметь ясность действенных данных, и для принятия правильных действий необходимо иметь ясность данных, чтобы извлечь действенные идеи.
Сегодня враг не только в поле зрения, но и угрожает с помощью цифровой войны и кибербезопасности. Крайне необходимо собрать данные из нескольких источников - структурированных и неструктурированных. Объем данных достаточно велик, и инструменты визуализации данных играют ключевую роль в обеспечении своевременной доставки правильной информации наилучшим образом. Лучшее понимание исторических данных обеспечивает лучший прогноз.
Динамическая визуализация данных помогает лучше понять географию / климат, что помогает лучше подходить. Стоимость военной техники и инструментов довольно высока, с помощью гистограмм и круговых диаграмм легко анализировать имеющиеся запасы и совершать покупки по мере необходимости
3. Финансовая индустрия
В настоящее время инструменты визуализации данных необходимы финансовым секторам для изучения / объяснения данных связанных клиентов, понимания поведения клиентов, наличия прозрачного потока информации, эффективности принятия решений и т. Д.
Визуализация данных помогает в создании шаблонов для ассоциативных фирм и предприятий, что помогает в улучшении инвестиционной стратегии. Визуализация данных подчеркивает последние тенденции для улучшения бизнес-возможностей.
Визуализация данных помогает практически во всех отраслях, это зависит от потребностей, того, что хочет бизнес, и как визуализация может помочь!
Как создать визуализацию данных для отраслей?
Прежде чем визуализировать данные, нужно знать, что нужно для бизнеса / промышленности? Визуализация данных помогает легко ответить на этот вопрос. Анализ и визуализация данных идут рука об руку, в python у нас есть библиотеки, такие как NumPy и pandas, для анализа данных и для визуализации данных, у нас есть библиотеки, такие как Matplotlib, Pandas Visualization и Seaborn.
Давайте разберемся с основной целью визуализации данных. В конце мы увидим код Python для визуализации данных.
Для сравнения данных
Сравнение играет очень важную роль в количественном анализе. Можно использовать следующие методы визуализации данных.
- Гистограммы (гистограммы): с помощью гистограмм легко проводить количественный анализ среди различных категорий.
- Сложенные диаграммы: это добавило преимущество комбинированного анализа данных с различными категориями.
Рисунок B: Сложенные диаграммы
Ссылка на источник: https://matplotlib.org/gallery.html
Анализ состава
Здесь мы определяем состав данных, следующие методы используются для визуализации.
- Круговые диаграммы - это круговые диаграммы и обеспечивают композицию в процентном соотношении.
- Пирамидальные диаграммы - это в основном используется для иерархии данных.
Рисунок C: Пирамидальная диаграмма
Ссылка на источник: https://matplotlib.org/gallery.html
Анализ за период
Во многих случаях необходимо отслеживать данные за период, а затем анализировать тенденции. Вот некоторые инструменты визуализации для этого типа случаев:
- Линейные графики - показывает основные максимумы и минимумы тренда.
- Диаграммы площадей - отображение совокупных данных линейного графика за период
- Графики акций - в основном используются для анализа трендов акций и рыночных индексов за период.
Рисунок D: Линейная диаграмма
Ссылка на источник: https://matplotlib.org/gallery.html
Распределительный анализ данных
В большинстве случаев нам необходимо увидеть связь между функциями и влиянием одной функции на другие. Визуализация данных помогает с помощью следующих методов.
- Диаграмма рассеяния: здесь мы представляем каждую точку данных в виде точки, а затем анализируем тренд.
- Сюжетная рамка / сюжет скрипки: это дает лучшее понимание данных для выбросов с медианой в качестве центра распределения.
- Диаграммы тепловых карт: это классные графики, на которых вы можете показать соотношение и распределение цветов.
Рисунок E: Тепловая карта с корреляцией между объектами
Ссылка на источник: https://matplotlib.org/gallery.html
Визуализация географического набора данных
Во многих случаях мы имеем дело с географическими данными, такими как рост населения в разных регионах. Влияние любого стихийного бедствия в определенных районах. Следующие графики могут помочь нам визуализировать эффект определения местоположения.
- Карты Choropleth - вариации в разных местах.
- Точечные карты - такие же, как и хороплет с точками, показывающими плотность данных.
Рисунок F: Хороплет для населения Индии
Ссылка на источник: https://matplotlib.org/gallery.html
Вывод
Данные обрабатываются быстрее, когда их можно визуализировать. Визуализация данных объединяет всю информацию, которая может быть упущена при традиционном подходе. Для анализа данных у нас есть библиотеки, такие как NumPy и pandas. Для визуализации данных у нас есть библиотеки, такие как Matplotlib и Seaborn.
Мы обсудили преимущества визуализации в разных отраслях. Мы также обсудили, как мы можем извлечь выгоду из различных методов визуализации. Наконец, мы обсудили ссылки на код Python.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по преимуществам визуализации данных. Здесь мы обсуждаем введение, различные преимущества и применение визуализации данных. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Лучшие инструменты визуализации данных
- Что такое аналитик данных?
- Инструменты данных науки
- Что такое озеро данных?
- Matplotlib In Python
- Как гистограмма используется в Matlab (примеры)