Визуализация графическая: Графическая визуализация исследований и проектов

Разное 

Содержание

Визуализация Данных | Авертони

Визуализация Данных — это поиск смысла и красоты в данных, которых с каждым годом становится всё больше и больше.

Примеры прикладной визуализации данных

нажмите на картинку, чтобы увеличить визуализацию данных на весь экран

Определение Визуализации Данных

Простое определение визуализации данных: 
  • Передача информации и смыслов в форме визуальных образов;
  • Преобразование необработанных данных в идеи, которые могут быть легко интерпретированы и осознаны.
Цель и Смысл Визуализации Данных

Мы визуализируем данные для того, чтобы:

  • Увидеть Свои Данные «Сверху», увидеть общую картину ситуации;
  • Заметить глобальные тенденции или неожиданные отклонения;
  • Посмотреть на происходящее с другого угла зрения, под новым срезом.
Практический Результат Визуализации Данных
  • Принятие решения — в бизнесе, науке;
  • Рождение новой идеи;
  • Осознание ситуации.

Или просто эстетическое удовольствие от красоты визуальных образов.

Другие определения включают в себя:
  1. Определение Википедии для визуализации данных:
    Визуализация данных относится к методам, используемым для передачи данных или информации путем кодирования их в виде визуальных объектов (точек, линий или столбцов).
  2. Определение визуализации данных, данное Techopedia:
    Визуализация данных — это процесс отображения данных или информации в графических диаграммах, рисунках и графиках.

3. Визуализация данных — это графическое представление информации и данных. Используя визуальные элементы, такие как диаграммы, графики и карты, инструменты визуализации данных обеспечивают наглядный способ визуализации и понимания тенденций, отклонений и закономерностей в данных.

В мире больших данных инструменты и технологии визуализации данных необходимы для анализа огромного объема информации и принятия обоснованных и информированных решений.

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ

Руководство для начала изучения визуализации данных
определение, история и примеры.

Визуализация и наука о данных

Основная цель визуализации данных заключается в преобразовании больших массивов данных в визуальную форму для ускорения и облегчения понимания сложных взаимосвязей внутри данных.

Визуализация данных это часть науки о данных (data science), разработанной Джо Блицштейном (Joe Blitzstein)

После сбора, обработки и моделирования данных необходимо визуализировать взаимосвязи  в данных, чтобы можно было принять решения.

Визуализация данных это также компонент более широкой дисциплины Архитектуры Представления Данных (DPA — data presentation architecture), которая направлена на идентификацию, локализацию, манипулирование, форматирование и представление данных наиболее эффективным способом.

содержание

  1. Назначение визуализации данных
  2. Преимущества визуализации данных
  3. Примеры визуализации данных
  4. История визуализации данных
  5. Инструменты визуализации данных

Назначение визуализации данных

Дать Ответы

Что происходит? Какие тенденции начинаются? Есть ли отклонения и в чём их причина?

Давать ответы на вопросы бизнеса — это основное назначение визуализации данных.

Рассказать историю

Визуализация данных может быть собрана как книга — со своим сюжетом и действующими лицами.

В такой истории будет завязкой, борьба и финал.

Формат историй (сторителлинга) упрощает понимание и принятие визуального анализа данных.

Помочь с Big Data

Данных с каждым днём всё больше. Увеличивается скорость поступления новых данных и их обновления.

Увеличивается количество анализируемых переменных и количество взаимосвязей между ними.

Требуется новые методы, чтобы с таким объёмом данных мог справится не только математический гений, но каждый сотрудник отдела маркетинга, продаж или финансов.

Визуализация данных и визуальная аналитика — это эффективный способ принимать решения на основе больших данных.

Визуализация данных может дать представление о том, что не может дать традиционная описательная статистика.

Прекрасным примером этого является квартет Энскомба, созданный Фрэнсисом Энскомбом в 1973 году.

На рисунке представлены четыре различных набора данных с практически идентичной дисперсией, средней, корреляцией между координатами X и Y и линиями линейной регрессии.

Однако, при построении на графике, модели явно отличаются друг от друга. Ниже представлена линейная регрессионная модель, применимая к графикам 1 и 3, но полиномиальная регрессионная модель идеально подходит для графика 2.

Эта иллюстрация показывает, почему важно визуализировать данные, а не полагаться только на описательную статистику.

Мы визуализируем данные, чтобы помочь Вам принимать более разумные решения.

Быстрое принятие решений с помощью визуализации данных

Компании, которые могут собирать свои данные и быстро реагировать на них, будут более конкурентоспособны на рынке, поскольку смогут принимать обоснованные решения раньше, чем конкуренция.

Скорость является ключевым фактором, и визуализация данных помогает в понимании огромного объема данных путем применения визуального представления к ним.

Этот уровень визуализации обычно располагается на верхней части хранилища данных или озера данных и позволяет пользователям обнаруживать и изучать данные в режиме самообслуживания.

Это не только стимулирует креативность, но и снижает потребность ИТ-отдела в выделении ресурсов для постоянного создания новых моделей.

Например, например, маркетинговый аналитик, который работает на 20 различных рекламных платформах и внутренних системах, должен быстро понять эффективность маркетинговых кампаний.

Ручной способ сделать это — зайти в каждую систему, получить отчет, объединить данные, а затем проанализировать их в Excel. Затем аналитику необходимо будет рассмотреть множество метрик и атрибутов, и ему будет трудно сделать какие-либо выводы.

Тем не менее, современные платформы бизнес-аналитики (BI) автоматически соединят источники данных и уровень визуализации данных, чтобы аналитик мог легко срезать данные и быстро сделать выводы о маркетинговой эффективности.

Чем визуализация данных не является

Визуализация данных:

  • это не замена Excel
  • это не построение одного графика или диаграммы
  • это не построение сводных таблиц

Выгоды и преимущества хорошей визуализации данных

Наши глаза тяготеют к цветам и рисункам.

Мы можем быстро найти отделить красный объект от синего, квадрат от круга. Наша культура — визуальная, она включает в себя все, от искусства и рекламы до телевидения и кино.

Визуализация данных является еще одной формой визуального искусства, которая увлекает нас и удерживает взгляд на сообщение.

Визуальные образы усваиваются нашим сознанием в десятки раз быстрее, чем текст или скучная таблица Excel.

Когда мы видим график, мы быстро видим тренды и отклонения. Если мы видим что-то, мы быстро усваиваем это. Если вы когда-либо смотрели на огромную электронную таблицу данных и не видели тенденции, вы знаете, насколько более эффективной может быть визуализация.

Большие данные здесь, и нам нужно знать, что там написано.
По мере приближения «века больших данных», визуализация становится все более важным инструментом для определения смысла триллионов рядов данных, генерируемых каждый день.

Визуализация данных помогает рассказывать истории, складывая данные в удобную для понимания форму, выделяя тенденции и отклонения.

Хорошая визуализация рассказывает историю, устраняя шум из данных и выделяя полезную информацию.

Однако это не так просто, как Обычную диаграмму, чтобы она выглядел лучше или ударить по «инфографической» части пёстрой инфографикой.

Эффективная визуализация данных — это хрупкий баланс между формой и функциями.

Самый простой график может быть слишком скучным, чтобы заметить какое-либо отклонение, или он говорит сам за себя; самая потрясающая визуализация может совершенно не передать правильное сообщение или может говорить о многом.

Данные и визуальные эффекты должны работать вместе, и есть искусство сочетать отличный анализ с великолепным повествованием.

Почему визуализация данных важна для любой карьеры

По данным Всемирного экономического форума, в мире ежедневно производится 2,5 квинтилионна байт данных, 90% всех данных создается за последние два года.

При таком большом объеме данных становится все труднее управлять и осмысливать информационные потоки. Ни один человек не сможет просмотреть данные строчка за строчкой, увидеть четкие закономерности и сделать наблюдения.

Распространением данных можно управлять в рамках научного процесса по сбору данных, который включает визуализацию данных.

Трудно представить себе профессиональную отрасль, которая не выигрывает от того, чтобы сделать данные более понятными. Понимание данных полезно для продаж, маркетинга, управления персоналом, финансах, научных исследования.

Визуализация данных находит применение в электронной коммерции, государственных организациях, банковском и финансовом секторе, рекламе, розничной торговле, сфере услуг, образования и спорте.

Для специалистов становится все более ценной возможность использовать данные для принятия решений и использовать визуальные образы, чтобы рассказывать истории о происходящем в мире и их бизнесе.

Примеры визуализации данных от экспертов

Компания Tableau создала и поддерживает одно из самых больших сообществ специалистов по визуализации данных.

Сообщество Tableau создало множество прекрасных примеров возможностей визуализации данных, например:

Примеры визуализации Tableau

  • Красивые данные: 10 лучших примеров визуализации данных из истории до сегодняшнего дня.
  • Публичная галерея визуализаций данных Tableau
  • Лучшие Визуализации Дня Tableau

Примеры от других систем визуализации данных:

  • Галерея визуализаций MicroStrategy
  • Примеры дашбордов Sisense для бизнеса

Дополнительно Вы можете найти множество примеров визуализации данных:

  • в блогах любителей визуализации
  • или в книгах по визуализации данных.

Популярные варианты визуализации данных

Когда вы думаете о визуализации данных, ваша первая мысль, вероятно, сразу же переходит к простым гистограммам или круговым диаграммам.

Хотя они могут быть неотъемлемой частью визуализации данных и общей основой для многих графических данных, правильная визуализация должна сочетаться с правильным набором информации.

Простые графики — это только вершина айсберга. Существует целый ряд методов визуализации для эффективного и интересного представления данных.

Самые популярные типы визуализаций данных

  • Диаграммы: линейные, круговые
  • Таблицы с цветовым кодированием
  • Графики, временная шкала
  • Карты с данными
  • Дашборды (информационные панели)

Специфичные типы визуализации

  • Гнездовая диаграмма, барная диаграмма
  • График с статистическим распределением
  • Пузырьковое Облако
  • График пули
  • Картограмма
  • Вид по кругу
  • Карта точечного распределения
  • Диаграмма Ганта
  • Тепловая карта
  • Сеть
  • Полярная область
  • Радиальное дерево
  • График рассеяния (2D или 3D)
  • Стримграф
  • Карта дерева
  • График клиньев-штабелей
  • Облако слов

История визуализации данных

30000 — 10000 лет до нашей эры

Наскальные рисунки. Изображение карты звезд.

2160 лет до нашей эры

Кипу используется инками для сбора данных, информации о налогах, законах, календаре.

1160 лет до нашей эры

Первая документированная визуализация данных называется Туринская папирусная карта.

На этой египетской карте показано расстояние между карьерами и размер каменоломни.

Карта использует цвета, содержащие информацию о типе камня в каждом карьере.

1637 г

Рене Декарт разработал  координатную систему и аналитическую геометрию.

1781 г

William Playfair создает первую гистограмму, представляющую импорт и экспорт Шотландии из 17 стран.

Он твердо верил, что диаграммы передаются лучше, чем таблицы данных, и ему также приписывают заслуги в создании линейных, районных и круговых диаграмм.

1967 г

Работа Жака Бертина «Сейсмология графики» была основополагающей для современных усовершенствований в визуализации данных.

Он пришел к выводу, что визуальное восприятие осуществляется в соответствии с правилами, которые могут быть соблюдены для четкого и эффективного выражения данных.

1977 г

Математик Джон Тьюки представляет тип графика «ящик с усами» в своей книге «Исследовательский анализ данных».

Ящик с усами, диаграмма размаха (англ. box-and-whiskers diagram or plot, box plot) — график, использующийся в описательной статистике, компактно изображающий одномерное распределение вероятностей.

Такой вид диаграммы в удобной форме показывает медиану (или, если нужно, среднее), нижний и верхний квартили, минимальное и максимальное значение выборки и выбросы. Несколько таких ящиков можно нарисовать бок о бок, чтобы визуально сравнивать одно распределение с другим; их можно располагать как горизонтально, так и вертикально. Расстояния между различными частями ящика позволяют определить степень разброса (дисперсии) и асимметрии данных и выявить выбросы.

1983 г

Эдвард Тафте, американский специалист в области информационной графики, публикует свою краеугольную книгу «Визуальное отображение количественной информации».

Его работа была сосредоточена на точном и эффективном отображении данных. Он представил соотношение каналов передачи данных, которое побуждает докладчиков представлять графику как можно проще.

В результате его работы появились передовые методы, такие как удаление цветов фона и избыточных меток данных.

Видишь Всё

Мы представляем компаниям визуальную аналитику самообслуживания (SSA, self-service analytics), разновидность бизнес-аналитики, которая облегчает анализ данных для всех сотрудников.

Визуализация данных с помощью ssa

SSA визуализирует данные, чтобы сделать их более читабельными, и автоматически обновляет их, чтобы информация была актуальной.

Удобный для пользователя интерфейс позволяет большему числу сотрудников действовать на основе фактических данных, а не догадок.

Рынок SSA растет экстраординарными темпами, и разработчики программного обеспечения постоянно выпускают новые продукты. Мы поможем вам взвесить все возможные варианты и принять правильное для вас решение.

Сотрудничайте с нами, и мы трансформируем данные вашего бизнеса, чтобы они отображали ваше прошлое, настоящее и будущее с большей ясностью.

Преимущества SSA Визуализации Данных

  • Быстро определите динамику движения к целям, выполнения задач и KPI показателям
  • Станет Ясно, что заслуживает внимания и Что Происходит в компании
  • Визуализация критических точек бизнес процессов
  • Неожиданные открытия о известном
  • Построение обоснованных решений на основе фактов и данных
  • Ускорение процессов принятия решения и анализа данных
  • Упрощения BI процессов

Осмысление данных имеет решающее значение

Визуализация для принятия решений.

Управление компанией требует принятия правильных решений. Для этого требуются исследования и анализ, и ни одно из них не может быть проведено без данных.

Но просто наличие данных не поможет. Вы должны организовать и представить его таким образом, чтобы четко ответить на вопросы, которые приведут вас к правильным, хорошо информированным решениям.

Визуализация данных позволяет понять данные

В последние годы на передний план вышли инструменты, которые преобразуют данные в визуализации, заменяющие привычные текстовые отчеты.

Однако визуализация — это не просто тренд.

Это достижение, так как наш мозг подключен для быстрого анализа и понимания визуализации намного быстрее, чем чтение и интерпретация текста.

Наши услуги по визуализации данных помогут вам определить тенденции, сравнить и оценить производительность в соответствии с целями и задачами, а также выявить любые отклонения.

Сила визуализации данных

Как человек, 30-50% мозговой активности посвящено визуальной обработке, 70% сенсорных рецепторов находятся в наших глазах.

Нам требуется десятая часть секунды — всего лишь один взгляд — для того, чтобы мы осознали визуальной сцены.

Визуализация данных является ключевым преимуществом SSA, так как она привлекает наше естественное восприятие информации. В отличие от необработанных данных, они могут быстро сообщать много деталей и давать осмысленную перспективу.

Например, гистограмма численности населения по континентам ясно показывает доминирующее положение Азии. Простой список цифр никогда не сможет передать столько контекста или произвести такое же впечатление.

Что-нибудь из этого звучит знакомо?
  • Вы вручную редактируете электронные таблицы, чтобы получить необходимую информацию; обновление результатов может превратиться в трудоемкий процесс.
  • Вы получаете свои данные из нескольких источников.
  • Вы не можете легко делиться своими данными с коллегами или клиентами.
  • Вам не хватает «по требованию» доступа к вашим данным — возможно, вы зависите от ИТ для их получения.
  • Вы хотите, чтобы ваши отчеты были более презентабельными и содержательными.

Если да, то мы можем помочь вам с SSA визуализацией.

Визуализация данных упрощает выявление тенденций и прогнозирование; они позволяют более эффективно передавать информацию, чем одни лишь необработанные данные.

Каждый желающий может посетить одно легкодоступное место, чтобы проверить свои показатели.

Любой желающий может запросить данные, чтобы ответить на свои деловые вопросы.

Данные обновляются автоматически. Отсутствие ручного труда снижает вероятность ошибок.

Каждый может потратить больше времени на развитие своего бизнеса и меньше времени на споры по поводу ваших данных.

Инструменты Визуализации Данных

Существует десятки инструментов для визуализации и анализа данных. Они варьируются от простых до сложных, от интуитивно понятных до сложных в изучении.

Не каждый инструмент подходит для каждого, кто хочет освоить технику визуализации, и не каждый инструмент может масштабироваться в соответствии с промышленными или корпоративными целями.

Если вы хотите узнать больше об этих возможностях, не стесняйтесь прочитать у нас или погрузиться в детальный анализ сторонних разработчиков, таких как Gartner Magic Quadrant.

Кроме того, помните, что хорошая теория визуализации данных и навыки будут выходить за рамки конкретных инструментов и продуктов

Когда вы осваиваете визуализацию данных, сосредоточьтесь на лучших практиках и создайте свой собственный визуальный стиль.

Онлайн сервисы, приложения и инструменты для визуализации данных

Google Data Studio

Превращай данные в ясные и информативные отчёты, которые легко прочесть поделиться с коллегами. Нативная интеграция с системами Google Ads, Google Analytics.

Детали