✅ Переваги візуалізації даних

Вступ до переваг візуалізації даних

Вступ до переваг візуалізації даних

Візуалізація даних - це графічний підхід до представлення даних. Тут ми використовуємо вбудовані бібліотеки python, такі як matplotlib, візуалізація Pandas та seaborn, щоб візуалізувати тенденції, кореляційні діаграми, гістограми, парні графіки тощо. Візуалізація даних відіграє дуже важливу роль у наданні дуже простого способу аналізу даних, перегляду та розуміння тенденції, з'ясування людей, що випадають тощо. Візуалізація даних дає можливість створювати реальні предмети в цьому змагальному віці.

У наступній статті ми обговоримо переваги галузей візуалізації даних. Візуалізація даних є дуже важливою у таких галузях, як охорона здоров'я та військова техніка. Ми обговоримо деякі важливі методи візуалізації, що застосовуються в галузях за допомогою пітона.

Переваги візуалізації даних та її застосування

Візуалізація даних приносить легкість у розумінні та підвищує ефективність. Людський розум швидше вчиться на наоках, ніж у тексті та таблицях. Він застосовується до великої кількості населення, наприклад, можна згадати діалоги та сцени фільму Шолай, які він, можливо, дивився за роки до цього, з іншого боку, йому важко згадати інженерні теми.

На сьогоднішній день у нас є велика кількість інструментів для інструментів візуалізації даних, які є швидкими та ефективними. Візуалізація даних створює кращу стратегію продажу. Візуалізація даних підвищує здатність легко та швидше обробляти інформацію для порівняння та висновків. Наприклад, кругові діаграми: дає розподіл у відсотках, смугові графіки: дає краще розуміння статистики.

Джерело посилання: https://matplotlib.org/gallery.html

Рисунок Діаграма

Джерело посилання: https://matplotlib.org/gallery.html

Ми будемо обговорювати переваги візуалізації даних лише з деякими галузями, але це стосується майже всіх галузей.

1. Промисловість охорони здоров'я

Створення інформаційної панелі для візуалізації історії пацієнтів може допомогти існуючому або новому лікарю зрозуміти стан пацієнта. У разі виникнення надзвичайних ситуацій це може забезпечити швидку допомогу відповідно до захворювання. Візуалізація даних може допомогти визначити тенденцію, а не переглядати звіти 100 сторінок.

Охорона здоров'я - це складний процес, і більша частина часу витрачається на аналіз попередніх звітів. Візуалізація даних дає кращу точку продажу за рахунок збільшення часу відгуку. Він надає матриці, за допомогою яких простіше аналізувати, таким чином збільшуючи час відгуку.

2. Військові

Для військових - це питання життя і смерті, надзвичайно важливим є чіткість дійсних даних, а для правильних дій потрібно мати чіткість даних, щоб отримати зрозумілі факти.

Сьогодні ворог не лише там у полі, але й загрожує через цифрову війну та кібербезпеку. Надзвичайно потрібно збирати дані з різних джерел - структурованих та неструктурованих. Обсяг даних досить великий, а інструменти візуалізації даних відіграють ключову роль для забезпечення своєчасної доставки належної інформації найкращим чином консолідованим способом. Краще розуміння історичних даних забезпечує кращий прогноз.

Динамічна візуалізація даних допомагає краще зрозуміти географію / клімат, що сприяє кращому підходу. Вартість військової техніки та інструментів є досить високою, за допомогою барних і пиріжкових діаграм легко проаналізувати наявний інвентар та зробити закупівлю відповідно до потреби.

3. Фінанси галузі

На сьогодні інструменти візуалізації даних є необхідними для фінансових секторів для дослідження / пояснення даних пов’язаних клієнтів, розуміння поведінки клієнтів, прозорого потоку інформації, ефективності прийняття рішень тощо.

Візуалізація даних допомагає у створенні моделей для асоціативних фірм та підприємств, що сприяє кращій інвестиційній стратегії. Візуалізація даних підкреслює останні тенденції щодо покращення бізнес-можливостей.

Візуалізація даних допомагає майже у всіх галузях, це залежить від потреби, чого хоче бізнес і як візуалізація може допомогти!

Як створити візуалізацію даних для галузей?

Перш ніж візуалізувати дані, потрібно знати, у чому полягає потреба у бізнесі / галузі? Візуалізація даних допомагає легко відповісти на це питання. Аналіз та візуалізація даних йдуть рука об руку, у python у нас є такі бібліотеки, як NumPy та панди для аналізу даних, а для візуалізації даних у нас є такі бібліотеки, як Matplotlib, Pandas Visualization та Seaborn.

Давайте розберемося з основною метою візуалізації даних. Зрештою, ми побачимо код python для візуалізації даних.

Для порівняння даних

Порівняння відіграє дуже важливу роль у кількісному аналізі. Можна використовувати наступні методи візуалізації даних.

Гістограми (гістограми): за допомогою гістограм легко зробити кількісний аналіз між різними категоріями.
Складені діаграми: це додало переваги складеного аналізу даних з різними категоріями.

Малюнок B: Складені діаграми

Джерело посилання: https://matplotlib.org/gallery.html

Аналіз складу

Тут ми визначаємо склад даних, для візуалізації використовуються наступні прийоми.

Кругові діаграми - це кругові діаграми та забезпечують склад у відсотках.
Пірамідні діаграми - це в основному використовується для ієрархії даних.

Малюнок С: Діаграма пірамід

Джерело посилання: https://matplotlib.org/gallery.html

Аналіз за певний період

У багатьох випадках потрібно відстежувати дані за певний період, а потім аналізувати тенденції. Деякі засоби візуалізації для таких типів випадків:

Лінійні діаграми - Показують основні максимуми та мінімуми тренду.
Діаграми областей - для відображення сукупних даних лінійної діаграми за певний період
Фондові діаграми - в основному використовуються для аналізу тенденцій акцій та ринкових індексів протягом певного періоду.

Малюнок D: Лінійна діаграма

Джерело посилання: https://matplotlib.org/gallery.html

Аналіз розподілу даних

У більшості випадків нам потрібно бачити взаємозв’язок між ознаками та вплив однієї ознаки на інші. Візуалізація даних допомагає наступними методами.

Графік розсіювання: Тут ми представляємо кожну точку даних як крапку, а потім аналізуємо тенденцію.
Сюжетна скринька / скрипковий сюжет: Це дає краще розуміння даних для випускників із медіаною як центром розподілу.
Діаграми теплових карт: це круті ділянки, де ви можете показати кореляцію та розподіл за кольорами.

Малюнок Е: Теплова карта з співвідношенням між характеристиками

Джерело посилання: https://matplotlib.org/gallery.html

Візуалізація географічного набору даних

У багатьох випадках ми маємо справу з географічними даними, як, наприклад, приріст населення в різних регіонах. Вплив будь-якого природного лиха в певних районах. Наступні графіки можуть допомогти нам візуалізувати ефект, орієнтований на розташування.

Карти Choropleth - варіація в різних місцях.
Точкові карти - те саме, що і хороплет з крапками, що показують щільність даних.

Малюнок F: Хороплет для населення Індії

Джерело посилання: https://matplotlib.org/gallery.html

Висновок

Дані обробляються швидше, коли їх можна візуалізувати. Візуалізація даних містить усю інформацію вичерпною, яка може бути пропущена при традиційному підході. Для аналізу даних у нас є такі бібліотеки, як NumPy і pandas. Для візуалізації даних у нас є такі бібліотеки, як Matplotlib та Seaborn.

Ми обговорили, як користь від візуалізації в різних галузях. Ми також обговорили, як ми можемо отримати користь від різних технік візуалізації. Нарешті ми обговорили посилання на код Python.

Переваги візуалізації даних - Заявки та переваги

Вступ до переваг візуалізації даних