Introduzione ai vantaggi della visualizzazione dei dati
La visualizzazione dei dati è un approccio grafico per rappresentare i dati. Qui usiamo le librerie integrate di Python come matplotlib, visualizzazione Pandas e seaborn per visualizzare tendenze, grafici di correlazione, grafici a barre, grafici a coppie, ecc. La visualizzazione dei dati svolge un ruolo molto importante nel fornire un modo molto semplice per analizzare i dati, vedere e comprendere tendenze, capire i valori anomali, ecc. La visualizzazione dei dati offre la possibilità di creare elementi fruibili in questa era competitiva.
Nel seguente articolo, discuteremo i vantaggi della visualizzazione dei dati nel settore. La visualizzazione dei dati è molto importante in settori come l'assistenza sanitaria e i militari. Discuteremo alcune importanti tecniche di visualizzazione utilizzate nelle industrie con l'aiuto di Python.
Vantaggi della visualizzazione dei dati e delle sue applicazioni
La visualizzazione dei dati facilita la comprensione e aumenta l'efficacia. La mente umana impara velocemente da elementi visivi rispetto a quelli di testo e tabelle. Viene applicato a una vasta popolazione, ad esempio, si possono ricordare dialoghi e scene del film di Sholay che avrebbe potuto guardare anni prima, d'altra parte, gli è difficile ricordare argomenti di ingegneria.
Al giorno d'oggi abbiamo un buon numero di strumenti per strumenti di visualizzazione dei dati, che sono veloci ed efficaci. La visualizzazione dei dati crea una migliore strategia di vendita. La visualizzazione dei dati aumenta la capacità di elaborare le informazioni in modo facile / veloce per confrontare e trarre conclusioni. Ad esempio, grafici a torta: fornisce un'allocazione percentuale, grafici a barre: una migliore comprensione delle statistiche.
Link alla fonte: https://matplotlib.org/gallery.html
Figura A Grafico a barre
Link alla fonte: https://matplotlib.org/gallery.html
Discuteremo i vantaggi della visualizzazione dei dati solo con alcuni settori, ma ciò vale per quasi tutti i settori.
1. Industrie sanitarie
La creazione di una dashboard per visualizzare la storia dei pazienti può aiutare un medico esistente o un nuovo a comprendere le condizioni di un paziente. In caso di emergenza, potrebbe fornire strutture di assistenza più rapide in base alla malattia. La visualizzazione dei dati può aiutare a identificare la tendenza, invece di esaminare i report di centinaia di pagine.
L'assistenza sanitaria è un processo complesso e la maggior parte del tempo viene sprecata nell'analisi delle relazioni precedenti. La visualizzazione dei dati offre un punto di vendita migliore aumentando i tempi di risposta. Fornisce matrici grazie alle quali è più facile analizzare, aumentando così i tempi di risposta.
2. Militare
Per i militari, è questione di vita o di morte, è della massima importanza avere chiarezza di dati fruibili e per intraprendere le azioni giuste è necessario avere chiarezza di dati per elaborare intuizioni attuabili.
Oggi il nemico non è solo là fuori sul campo, ma minaccia anche attraverso la guerra digitale e la sicurezza informatica. È estremamente necessario raccogliere dati da più fonti: strutturati e non strutturati. La quantità di dati è piuttosto grande e gli strumenti di visualizzazione dei dati svolgono un ruolo chiave per garantire la consegna tempestiva di informazioni adeguate nel modo più consolidato possibile. Una migliore comprensione dei dati storici fornisce una previsione migliore.
La visualizzazione dinamica dei dati aiuta a comprendere meglio la geografia / il clima, il che aiuta a un approccio migliore. Il costo delle attrezzature e degli strumenti militari è piuttosto elevato, con barre e grafici a torta è facile analizzare l'inventario esistente ed effettuare l'acquisto secondo necessità.
3. Industrie finanziarie
Al giorno d'oggi gli strumenti di visualizzazione dei dati sono un must per i settori finanziari per esplorare / spiegare i dati dei clienti correlati, comprendere il comportamento dei clienti, avere il flusso trasparente di informazioni, l'efficienza del processo decisionale, ecc.
La visualizzazione dei dati aiuta a creare modelli per le aziende e le imprese associative, il che aiuta a migliorare la strategia di investimento. La visualizzazione dei dati evidenzia le ultime tendenze per migliori opportunità di business.
La visualizzazione dei dati aiuta in quasi tutti i settori, dipende dalle necessità, dalle esigenze aziendali e da come la visualizzazione può aiutare!
Come creare la visualizzazione dei dati per le industrie?
Prima di visualizzare i dati, è necessario sapere qual è la necessità di business / industria? La visualizzazione dei dati aiuta a rispondere a questa domanda in modo semplice. Analisi e visualizzazione dei dati vanno di pari passo, in Python abbiamo librerie come NumPy e Panda per l'analisi dei dati e per la visualizzazione dei dati abbiamo librerie come Matplotlib, Pandas Visualization e Seaborn.
Comprendiamo lo scopo di base della visualizzazione dei dati. Alla fine, vedremo il codice Python per la visualizzazione dei dati.
Per confrontare i dati
Il confronto ha un ruolo molto importante nell'analisi quantitativa. È possibile utilizzare le seguenti tecniche di visualizzazione dei dati.
- Grafici a barre (istogrammi): con i grafici a barre, è facile eseguire analisi quantitative tra diverse categorie.
- Grafici sovrapposti: questo ha aggiunto il vantaggio dell'analisi dei dati compositi con diverse categorie.
Figura B: grafici sovrapposti
Link alla fonte: https://matplotlib.org/gallery.html
Analisi della composizione
Qui definiamo la composizione dei dati, le seguenti tecniche sono utilizzate per la visualizzazione.
- Grafici a torta : sono grafici circolari e forniscono una composizione percentuale.
- Grafici a piramide - Fondamentalmente viene utilizzato per la gerarchia dei dati.
Figura C: grafico a piramide
Link alla fonte: https://matplotlib.org/gallery.html
Analisi per un periodo
Per molti casi, è necessario tenere traccia dei dati per un periodo e quindi analizzare le tendenze. Alcuni strumenti di visualizzazione per questo tipo di casi sono i seguenti:
- Grafici a linee : mostra i massimi e minimi della tendenza.
- Grafici ad area: per mostrare i dati cumulativi del grafico a linee per un periodo
- Grafici azionari : vengono utilizzati essenzialmente per l'analisi delle tendenze di titoli e indici di mercato nel corso di un periodo.
Figura D: grafico a linee
Link alla fonte: https://matplotlib.org/gallery.html
Analisi di distribuzione dei dati
Nella maggior parte dei casi, dobbiamo vedere la relazione tra le funzionalità e l'effetto di una funzionalità su altre. La visualizzazione dei dati aiuta con le seguenti tecniche.
- Grafico a dispersione: qui rappresentiamo ogni punto dati come punto e quindi analizziamo la tendenza.
- Box plot / violin plot: questo offre una migliore comprensione dei dati per gli outlier con la mediana come centro di una distribuzione.
- Grafici delle mappe di calore: sono grafici interessanti in cui è possibile mostrare la correlazione e la distribuzione con i colori.
Figura E: Mappa di calore con correlazione tra le funzioni
Link alla fonte: https://matplotlib.org/gallery.html
Visualizzazione del set di dati geografici
In molti casi, ci occupiamo di dati geografici, come la crescita della popolazione in diverse regioni. Effetto di qualsiasi calamità naturale in alcune aree. I seguenti grafici possono aiutarci a visualizzare l'effetto relativo alla posizione.
- Mappe coropletiche - variazione tra località diverse.
- Mappe di punti - come il coropleto con punti che mostrano la densità dei dati.
Figura F: Coropleth per la popolazione dell'India
Link alla fonte: https://matplotlib.org/gallery.html
Conclusione
I dati vengono elaborati più rapidamente quando è possibile visualizzarli. La visualizzazione dei dati racchiude tutte le informazioni in modo esaustivo e può non essere compreso nell'approccio tradizionale. Per l'analisi dei dati, abbiamo librerie come NumPy e Panda. Per la visualizzazione dei dati, abbiamo librerie come Matplotlib e Seaborn.
Abbiamo discusso dei vantaggi della visualizzazione in diversi settori. Abbiamo anche discusso di come possiamo beneficiare di diverse tecniche di visualizzazione. Alla fine, abbiamo discusso dei riferimenti per il codice Python.
Articoli consigliati
Questa è una guida ai vantaggi della visualizzazione dei dati. Qui discutiamo l'introduzione, i diversi vantaggi e l'applicazione della visualizzazione dei dati. Puoi anche consultare i nostri altri articoli suggeriti per saperne di più–
- I migliori strumenti di visualizzazione dei dati
- Che cos'è un analista di dati?
- Strumenti di scienza dei dati
- Che cos'è un Data Lake?
- Matplotlib In Python
- Come viene utilizzato il grafico a barre in Matlab (esempi)