Einführung in die Vorteile der Datenvisualisierung
Die Datenvisualisierung ist ein grafischer Ansatz zur Darstellung der Daten. Hier verwenden wir die in Python integrierten Bibliotheken wie Matplotlib, Pandas Visualization und Seaborn, um Trends, Korrelationsdiagramme, Balkendiagramme, Paar-Plots usw. zu visualisieren Trends ermitteln, Ausreißer ermitteln usw. Mithilfe der Datenvisualisierung können in einem wettbewerbsintensiven Zeitalter umsetzbare Elemente erstellt werden.
Im folgenden Artikel werden wir die Vorteile der Datenvisualisierung in Bezug auf die Branche erörtern. Datenvisualisierung ist in Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Militär sehr wichtig. Wir werden einige wichtige Visualisierungstechniken diskutieren, die in der Industrie mit Hilfe von Python verwendet werden.
Vorteile der Datenvisualisierung und ihrer Anwendungen
Die Datenvisualisierung erleichtert das Verständnis und erhöht die Effektivität. Der menschliche Verstand lernt schnell von visuellen Elementen als von Texten und Tabellen. Es wird auf eine große Bevölkerung angewendet, zum Beispiel kann man sich an Dialoge und Szenen aus Sholay-Filmen erinnern, die er Jahre zuvor gesehen haben könnte, andererseits ist es für ihn schwierig, sich an die technischen Themen zu erinnern.
Heutzutage haben wir eine Reihe von Werkzeugen für die Datenvisualisierung, die schnell und effektiv sind. Datenvisualisierung schafft eine bessere Verkaufsstrategie. Die Datenvisualisierung verbessert die Fähigkeit, Informationen auf einfache / schnellere Weise zu verarbeiten, um Vergleiche anzustellen und Schlussfolgerungen zu ziehen. Zum Beispiel, Tortendiagramme: gibt prozentuale Zuordnung, Balkendiagramme: gibt ein besseres Verständnis der Statistik.
Quelllink: https://matplotlib.org/gallery.html
Abbildung A Balkendiagramm
Quelllink: https://matplotlib.org/gallery.html
Wir werden die Vorteile von Datenvisualisierungen nur mit einigen Branchen diskutieren, dies gilt jedoch für fast alle Branchen.
1. Gesundheitswesen
Die Erstellung eines Dashboards zur Visualisierung der Krankengeschichte eines Patienten kann einem bestehenden oder einem neuen Arzt helfen, den Zustand eines Patienten zu verstehen. Im Notfall könnte es je nach Erkrankung schnellere Pflegeeinrichtungen bieten. Mithilfe der Datenvisualisierung können Sie den Trend erkennen, anstatt Berichte mit Hunderten von Seiten durchzugehen.
Die Gesundheitsfürsorge ist ein komplexer Prozess, und die Analyse der vorherigen Berichte ist in den meisten Fällen Zeitverschwendung. Die Datenvisualisierung bietet ein besseres Verkaufsargument, indem die Reaktionszeit verlängert wird. Es liefert Matrizen, mit denen es einfacher ist zu analysieren, wodurch die Reaktionszeit verlängert wird.
2. Militär
Für das Militär ist es eine Frage von Leben und Tod, es ist von äußerster Wichtigkeit, Klarheit über umsetzbare Daten zu haben, und um die richtigen Maßnahmen zu ergreifen, muss man Klarheit über Daten haben, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Heute ist der Feind nicht nur auf dem Feld, sondern droht auch durch digitale Kriegsführung und Cybersicherheit. Es ist dringend erforderlich, Daten aus mehreren Quellen zu erfassen - strukturiert und unstrukturiert. Die Datenmenge ist sehr groß, und Datenvisualisierungstools spielen eine wichtige Rolle, um die pünktliche Bereitstellung der richtigen Informationen auf bestmögliche Weise zu gewährleisten. Ein besseres Verständnis der historischen Daten bietet eine bessere Vorhersage.
Die dynamische Datenvisualisierung hilft, Geografie / Klima besser zu verstehen, was zu einer besseren Herangehensweise beiträgt. Die Kosten für militärische Ausrüstung und Werkzeuge sind recht hoch. Mit Balken- und Tortendiagrammen ist es einfach, den vorhandenen Bestand zu analysieren und den Kauf nach Bedarf durchzuführen.
3. Finance Industries
Heutzutage sind Datenvisualisierungstools ein Muss für den Finanzsektor, um Daten von verbundenen Kunden zu untersuchen / zu erklären, das Kundenverhalten zu verstehen, einen transparenten Informationsfluss zu haben, Entscheidungen effizient zu treffen usw.
Die Datenvisualisierung hilft bei der Erstellung von Mustern für assoziative Unternehmen und Unternehmen, was zu einer besseren Anlagestrategie beiträgt. Die Datenvisualisierung hebt die neuesten Trends für bessere Geschäftsmöglichkeiten hervor.
Datenvisualisierung hilft in fast allen Branchen, es kommt auf den Bedarf an, was das Unternehmen wünscht und wie Visualisierung helfen kann!
Wie erstelle ich eine Datenvisualisierung für die Industrie?
Bevor man Daten visualisiert, muss man wissen, was die Notwendigkeit für Unternehmen / Industrie ist. Datenvisualisierung hilft bei der Beantwortung dieser Frage auf einfache Weise. Datenanalyse und Visualisierung gehen Hand in Hand, in Python gibt es Bibliotheken wie NumPy und Pandas für die Datenanalyse und für die Datenvisualisierung gibt es Bibliotheken wie Matplotlib, Pandas Visualization und Seaborn.
Lassen Sie uns den grundlegenden Zweck der Datenvisualisierung verstehen. Am Ende sehen wir den Python-Code für die Datenvisualisierung.
Zum Vergleichen von Daten
Der Vergleich spielt eine sehr wichtige Rolle bei der quantitativen Analyse. Die folgenden Datenvisualisierungstechniken können verwendet werden.
- Balkendiagramme (Histogramme): Mit Balkendiagrammen ist es einfach, quantitative Analysen zwischen verschiedenen Kategorien durchzuführen.
- Gestapelte Diagramme: Dies hat den Vorteil einer zusammengesetzten Datenanalyse mit verschiedenen Kategorien hinzugefügt.
Abbildung B: Gestapelte Diagramme
Quelllink: https://matplotlib.org/gallery.html
Analyse der Zusammensetzung
Hier definieren wir die Zusammensetzung der Daten, die folgenden Techniken werden zur Visualisierung verwendet.
- Kreisdiagramme - Hierbei handelt es sich um Kreisdiagramme, die eine prozentuale Zusammensetzung aufweisen.
- Pyramidendiagramme - Dies wird im Wesentlichen für die Hierarchie der Daten verwendet.
Abbildung C: Pyramidendiagramm
Quelllink: https://matplotlib.org/gallery.html
Analyse über einen Zeitraum
In vielen Fällen muss man die Daten für einen bestimmten Zeitraum verfolgen und dann die Trends analysieren. Einige Visualisierungstools für diese Art von Fällen lauten wie folgt:
- Liniendiagramme - Zeigt die Grundhochs und -tiefs des Trends an.
- Flächendiagramme - Um kumulative Daten eines Liniendiagramms über einen Zeitraum anzuzeigen
- Börsendiagramme - werden im Wesentlichen zur Trendanalyse von Aktien und Marktindizes über einen Zeitraum verwendet.
Abbildung D: Liniendiagramm
Quelllink: https://matplotlib.org/gallery.html
Verteilungsanalyse von Daten
In den meisten Fällen muss die Beziehung zwischen Features und der Auswirkung eines Features auf andere Features ermittelt werden. Die Datenvisualisierung unterstützt die folgenden Techniken.
- Streudiagramm: Hier stellen wir jeden Datenpunkt als Punkt dar und analysieren dann den Trend.
- Boxplot / Violinplot: Dies ermöglicht ein besseres Verständnis der Daten für Ausreißer mit dem Median als Verteilungszentrum.
- Heatmap-Diagramme: Dies sind coole Diagramme, in denen Sie die Korrelation und Verteilung mit Farben anzeigen können.
Abbildung E: Wärmekarte mit Korrelation zwischen Merkmalen
Quelllink: https://matplotlib.org/gallery.html
Visualisierung des geografischen Datensatzes
In vielen Fällen beschäftigen wir uns mit geografischen Daten wie dem Bevölkerungswachstum in verschiedenen Regionen. Auswirkungen von Naturkatastrophen in bestimmten Gebieten. Die folgenden Grafiken können uns dabei helfen, den ortsbezogenen Effekt zu veranschaulichen.
- Choroplethenkarten - Variation über verschiedene Standorte.
- Punktkarten - wie Choroplethen mit Punkten, die die Datendichte anzeigen.
Abbildung F: Choroplethen für die indische Bevölkerung
Quelllink: https://matplotlib.org/gallery.html
Fazit
Daten werden schneller verarbeitet, wenn man sie visualisieren kann. Durch die Datenvisualisierung werden alle Informationen in einem umfassenden Format dargestellt, das beim herkömmlichen Ansatz möglicherweise übersehen wird. Für die Datenanalyse haben wir Bibliotheken wie NumPy und Pandas. Für die Datenvisualisierung haben wir Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn.
Wir diskutierten, wie die Visualisierung in verschiedenen Branchen Vorteile bringt. Wir haben auch diskutiert, wie wir von verschiedenen Visualisierungstechniken profitieren können. Zuletzt haben wir Referenzen für Python-Code besprochen.
Empfohlene Artikel
Dies ist eine Anleitung zu den Vorteilen der Datenvisualisierung. Hier diskutieren wir die Einführung, die verschiedenen Vorteile und die Anwendung der Datenvisualisierung. Sie können auch unsere anderen Artikelvorschläge durchgehen, um mehr zu erfahren.
- Beste Datenvisualisierungstools
- Was ist ein Datenanalyst?
- Data Science Tools
- Was ist ein Data Lake?
- Matplotlib In Python
- Wie das Balkendiagramm in Matlab verwendet wird (Beispiele)