Что такое визуализация
Содержание статьи:
- 1 Визуализация – что это такое и как работает
- 2 Основные сведения о визуализации данных
- 3 Способ применения в науке
- 4 Визуализация как способ достижения цели
- 5 Инструмент для творчества
- 6 Как это работает?
- 7 Когда используют визуализацию?
- 8 Плюсы визуализации
- 9 Успешность метода
- 10 Ум и тело: связь
Визуализация – что это такое и как работает
Визуализация — это метод предоставления абстрактной информации в форме, удобной для зрительного восприятия и анализа явления или числового значения. Этот термин отличается многогранностью, а суть его опирается на сферу деятельности. Целью этого метода является успешное усвоение информации. Информация должна исходить из абстрактного явления, которое требует длительных размышлений, а вследствие этого процесса невидимое превращается в зримое.
Основные сведения о визуализации данных
Визуализация помогает трансформировать абстрактные данные и явления таким образом, чтобы объект стал доступным зрительному восприятию. Этот термин не касается абсолютно всех методов визуализации данных, таких как статистика, анимация и визуализация интерактивным способом.
Кроме разницы между визуализацией интерактивным методом и анимацией, наиболее большую пользу имеет научная визуализация, которая используется при помощи специальных программ. В образовании имеет особое место наглядность информации.
Это полезно в случаях, когда объектом изучения являются абстрактные или незримые глазу объекты, такие как молекулы. Их невозможно разглядеть человеческим глазом без специализированной и дорогостоящей научной техники. Визуализация таких объектов помогает привыкнуть к сути и в дальнейшем конструировать более сложные логические цепочки, связанные с объектом.
Способ применения в науке
В наши дни визуализация активно применяется в науке, а именно в процессе разработки технологий, медицине и многих других сферах жизни.
Цифровая анимация нашла себе применение, например, в передаче метеорологической информации во время трансляции прогноза погоды на телевизионных каналах. На телеканалах с легкостью можно заметить множество примеров визуализации с научной стороны в виде анимации дорог или разнообразной техники.
Интереснейшими примерами этой техники являются изображения парящего в космосе космического корабля. В образовательной сфере спрос имеют анимированные видеоролики, с легкостью доносящие до учеников всю необходимую информацию.
Визуализация как способ достижения цели
Визуализация является важнейшим инструментом для достижения собственной цели.
Это помогает ровно так же, как и аффирмации, направленные на улучшение мотивации методом визуализации или проектирование ментальных изображений. Этот метод набрал свою популярность с концов 70-х годов и до начала 80-х, однако применялся людьми еще в древности.
Инструмент для творчества
Визуализация направлена в первую очередь на возбуждение фантазии для формирования мыслительных образов, сотканных из наших главных целей. Следовательно, этот прием является ценнейшим инструментом для творчества, направленным на воплощение мечты в реальность.
Этот инструмент может поспособствовать самосовершенствованию, а также подтолкнуть к движению по карьерной лестнице. Важно правильно применить визуализацию как в жизни, так и в бизнесе.
Как это работает?
Визуализация нашла свое функционирование на уровне физиологии. Нейронные связи способствуют стимуляции нервной системы настолько же сильно, как и существующие в реальности события.
Такие сигналы способствуют колебанию нейронов, которые влияют на функцию мышечной системы.
Это можно проследить в спортивных играх, ведь для достижения успешного спортивного результата важно четко понимать правила игры и настроиться соответствующим образом на предстоящую “схватку”. Воображение также нуждается в постоянных тренировках, как и любые другие ментальные практики.
Когда используют визуализацию?
Визуализация помогает достичь собственных целей в процессе наблюдения положительных результатов деятельности. Большинство успешных людей сначала продумывают в собственной голове путь успеха, а уже потом спешат воплотить его в жизнь. Это помогает сформировать своеобразный
Плюсы визуализации
Постоянное применение этого приема позволяет лучше ориентироваться на собственном жизненном пути и более отчетливо разглядеть цель, к которой стремится индивидуум.
Любая цель, какой бы она ни была (сбрасывание лишнего веса, улучшение карьеры и так далее) нуждается в предварительном выстраивании.
Видеть = верить
Перед тем, как достичь цели, необходимо построить путь к ее достижению с помощью визуализации. Этот метод позволяет сконструировать собственное поведение в дальнейшем и добиться желаемого результата, из-за чего данный способ пользуется широкой популярностью у успешных людей.
Успешность метода
Исследования показали, что снимки человеческого мозга во время этого приема свидетельствуют о том, что нейроны в головном мозге, передающие важные данные, преобразовывают фантазии так, чтобы они напоминали реалии обыденной жизни. Мозг формирует нейронные пути для воссоздания шаблонов поведения. Данный процесс также можно назвать самопрограммированием.
Ум и тело: связь
Визуализация способствует улучшению мыслительного процесса и воображения. Важно помнить о том, что мысли напрямую влияют на реальность.
Для улучшения качества жизни важно максимально использовать ресурсы человеческого мозга для проектирования своих действий в будущем.
Поделитесь статьёй в социальных сетях:
Что такое визуализация данных: какая она бывает и не бывает
Как легко догадаться из названия, визуализация данных — это графическое представление каких-либо данных. При этом на просторах интернета я нашёл множество определений, которые относят к визуализации данных:
- Графики и диаграммы,
- Инфорграфика и схемы,
- Презентация и анализ данных,
- Интерактивный сторителлинг,
- Бизнес аналитика и дашборды,
- Научная и медицинская визуализация,
- Карты и картограммы.
Дальше каждый решает сам — что же для него понимать под визуализация данных. В конце заметки, я расскажу, что же решил для себя я. А пока давайте рассмотрим каждый из видов подробнее и найдём их отличия и особенности.
Графики и диаграммы
Наверное самый привычный для нас вид визуализации данных. Используется как для презентации данных, так и для анализа. Встретить их можно и на работе, и в журнале и в научном отчете. Обычно знания о существующих типах диаграмм и графиков мы получаем из школы или из стандартного набора в экселе. Однако, мало кто знает, что мир графиков и диаграмм не ограничивается точечным графиком, столбиковой и круговой диаграммой. Существуют порядка 15 общеизвестных типов диаграмм, а всего их более 60, при этом их количество увеличивается с каждым днём — люди придумывают новые типы для визуализации сложных и необычных данных. Подробно типы графиков и диаграмм мы рассмотрим в одной из следующих заметок.
Типы графиков и диаграмм. Источник: datavizcatalogue.com
Инфорграфика и схемы
Инфографика стала очень популярна в последние годы, хотя существуют уже давно. Инфографика относиться к журналистике данных, где графики и схемы объясняют какие-либо факты по выбранной теме.
Обычно инфографика статична и представляет собой длинную «простыню» с картинками и текстом. Отличительной особенностью инфографики является то, что в ней приводятся уже готовые выводы, то есть читателя проводят за руку по выбранной теме и при этом приправляют это все цифрами и картинками. Часто используется рисованный или мультяшный стиль. Некоторые СМИ выпускают инфографику на ежедневной основе, например АиФ. Бум инфографики вызвал снижение общего уровня её качества. Часто используется не к месту или «для красоты», хотя конечно же есть замечательные и интересные примеры.
Примеры инфографики
Численность Наполеоновской армии во время русской компании, 1869 г.
Численность населения разных стран, 1912 г.
10 заповедей типографики
Взмах крыльев
Вегетарианцы в цифрах
Презентация и анализ данных
Один самых привычных способов использования визуализации данных — презентация информации в виде диаграмм или инфографики. И если с этим, я думаю, все понятно, то использование визуализации для анализа информации, в основном, используется только бизнес-аналитиками и учеными.
В чем же заключается отличие?
При анализе данных с помощью визуализации используют так называемое быстрое прототипирование — то есть создание большого количества различных визуальных представлений одних и тех же данных. Делается это для возможности нахождения скрытых, на первый взгляд, взаимосвязей и зависимостей, а также первичной оценки набора данных для возможности применения в дальнейшем более сложных инструментов анализа. Этот подход называется Eploratory data analysis (EDA), что на русский можно перевести как разведочный анализ данных. Основное отличие от презентации данных — визуализация здесь может быть «черновой» и некрасивой, но выполняется быстро и одним человеком или небольшой рабочей группой. Для этого чаще всего используют эксель, R или матлаб
EDA — один из инструментов data mining’a, по его проведению есть даже учебники
Примеры визуализации для EDA
Интерактивный сторителлинг
Сторителлинг или по-русски сказительство (звучит забавно) — это преподнесение какой-либо полезной информации в форме интересного рассказа.
Интерактивные визуализации активно развиваются в наше время. Сильные примеры можно встретить в крупных СМИ или в виде отдельных проектов.
Примеры инетрактивного сторителлинга (переход на сайт при клике на картинку)
Анализ бросков в баскетболе
Сравнение индекса читабельности для речей американских президентов
Частота употребления слов в выступлениях американских президентов
Московский марафон
Бизнес аналитика и дашборды,
Визуализация активно используется в бизнесе.
Принцип «говорите с данными» помогает компаниям зарабатывать больше, а клиентам получать лучший сервис. Для разового анализа обычно используется эксель или R. Однако это не удобно если необходимо следит за какими-то показателями (KPI) на постоянной основе. Для отслеживания рутинных KPI используют дашборды — дисплеи на которых выведены все необходимые показатели в одном месте в виде графиков, диаграмм и таблиц.
Анализ проводимый один раз, также называют ad hoc анализом).
Проектирование эффективных дашбордов — сложная и неординарная задача. Зачастую их перегружают ненужной информацией или стараются использовать все возможные типы шаблонных графиков. Часто для того чтобы спроектировать хороший дашборд необходимо создание новых типов визуализации информации. Тематика активно развивается за счет все большего применения аналитики в бизнесе. Также дашборды применяются и для личного использования (фитнес трекеры, анализ личных расходов и т. п.)
Примеры дашбордов (переход на сайт при клике на картинку)
Дашборд с количеством твитов по заданной тематике
Дашборд генерального директора компании
Научная и медицинская визуализация
Специфический вид визуализации, который используется как следует из названия в медицине и науке.
Его целью обычно является выделение закономерностей или анамалий. От обычной визуализации данных отличается тем, что часто бывает трёхмерной и требует специальной подготовки для интерпретации.
Примеры научной и медицинской визуализации
Расчет магнитных полей из моей диссертации
Результаты исследования сердца
Карты и картограммы.
Карты — одни из древнейших способов визуализации, отображающих окружающую реальность. Картограмма — карта с нанесенной на неё информацией в виде цвета или других способов. Возможно я тут буду не точен с терминами, да простят меня картографы. Картограммы могут быть использованы для отображения любой информации — от плотности населения, до частоты использования ругательных слов в каждом районе страны. Их могут применять в любом из типов визуализаций, о которых мы говорили раньше. Я выделил их в отдельный пункт, так как их реализация достаточно отличается от других типов визуализаций (ждем про это заметку).
Примеры картограмм (переход на сайт при клике на картинку)
Оборот наличности в России
Возраст зданий Москвы
Карта падения метеоритов
Подводя итоги
Заметка получилась неожиданно большой.
Может быть оно и хорошо, сразу видно как много всего в мире визуализации данных. Что же понимаю под этим понятием я и о чем будет речь в данном блоге?
Для меня представление данных в первую очередь связанно с графиками и диаграммами, а также инетрактивной инфографикой. Это то, чему будет посвящена основная масса заметок, также будет интересно покопаться с картами и дашбордами.
Что такое визуализация? A Определение
Роберт Косара /
Что такое визуализация? Слово проблематично, и было очень мало определений, пытающихся определить область, в которой мы работаем. Что еще более важно: что не является визуализацией? Легко утверждать, что все визуальное является в некотором роде визуализацией, но значит ли это что-нибудь? Вот определение визуализации и несколько примеров, иллюстрирующих различные критерии.
Определение
Ниже приведены три минимальных критерия, которым должна соответствовать любая визуализация, чтобы считаться практичной визуализацией.
Хорошая визуализация, безусловно, должна делать больше, но эти критерии полезны, чтобы провести границу между многими вещами, которые часто называют визуализацией, и тем, что мы считаем визуализацией в этой области.
- На основе (невизуальных) данных . Целью визуализации является передача данных. Это означает, что данные должны поступать из чего-то абстрактного или, по крайней мере, не видимого сразу (например, изнутри человеческого тела). Это исключает фотографирование и обработку изображений. Визуализация превращается из невидимого в видимое.
- Создать изображение . Может показаться очевидным, что визуализация должна создавать образ, но это не всегда так ясно. Кроме того, визуальное должно быть основным средством коммуникации, другие модальности могут предоставлять только дополнительную информацию. Если изображение — лишь малая часть процесса, это не визуализация.
- Результат должен быть читаемым и узнаваемым . Наиболее важным критерием является то, что визуализация должна предоставлять возможность узнать что-то о данных.
Любое преобразование нетривиальных данных в изображение будет упускать информацию, но должны быть по крайней мере некоторые важные аспекты данных, которые можно прочитать. Визуализация также должна быть узнаваемой и не претендовать на что-то другое (см. обсуждение Информативного искусства).
Любое преобразование нетривиальных данных в изображение будет упускать информацию, но должны быть по крайней мере некоторые важные аспекты данных, которые можно прочитать. Визуализация также должна быть узнаваемой и не претендовать на что-то другое (см. обсуждение Информативного искусства).Это определение было опубликовано в статье о критике визуализации, часть которой я обсуждал в предыдущей публикации.
Примеры
Следующие примеры показывают, как эти критерии обеспечивают четкое разделение визуализации (в смысле научной и информационной визуализации) и других видов преобразования данных, которые приводят к изображениям.
MilkDrop — один из самых впечатляющих музыкальных визуализаторов. Мало того, что он имеет огромный диапазон различных стилей, между которыми он может переходить, он также очень хорошо обнаруживает биты и разные инструменты, поэтому визуализация действительно соответствует музыке. Поскольку он создает изображения из волновых данных, он явно соответствует первым двум критериям.
Но как насчет читабельности? Можете ли вы сказать, какая песня играла при создании изображения выше? Это не недостаток, просто цель визуализации музыки не в том, чтобы быть читабельной (а это было бы очень сложно). Но плагины для визуализации музыки не являются визуализациями в прагматическом/информационном смысле.
VisualID — это очень умная идея, помогающая пользователю различать файлы: они создают изображения из имен файлов для создания визуально похожих (но все же разных) значков для файлов с похожими именами. Поскольку они основаны на данных и являются визуальными, они могут быть визуализацией. Но они также не проходят тест на удобочитаемость, вы не можете сказать, какое изображение представляет какое имя файла. Поэтическая визуализация, о которой я говорил ранее, обладает теми же свойствами.
Последнее видео Radiohead на их песню Карточный домик был «снят без камер» с использованием лидара и устройств трехмерной визуализации в реальном времени со структурированным светом.
Это было описано как «использование визуализации», но я не согласен. Визуализируемые данные были получены с использованием видимого света, поэтому они не показывают ничего, что не было бы видно невооруженным глазом. На самом деле, чтобы сделать видео доступным для просмотра широкой публике, им пришлось использовать что-то, что создавало довольно реалистичное изображение. Так что первый критерий явно не выполняется. Я также должен сказать, что результат не кажется мне особенно интересным — это плохой знак, когда процесс создания намного интереснее смотреть, чем само видео.
Заключение
Многие значения термина визуализация могут вызвать путаницу и потерю внимания. Нам нужно знать, о чем мы говорим, когда работаем в научной или информационной визуализации. Приведенное выше определение обеспечивает базовый уровень, которому должны соответствовать все визуализации, чтобы считаться частью этого поля. Явно нужно больше работы.
小草莓 перевела эту статью на китайский язык!
Рубрики: Критика
Роберт Косара — разработчик визуализации данных в Observable.
До этого он был научным сотрудником в Tableau Software (2012–2022 гг.) и доцентом компьютерных наук (2005–2012 гг.). Его исследования направлены на передачу данных с помощью визуализации. Помимо ведения блога, Роберт также бегает и пишет твиты. Подробнее…
Взаимодействие с читателем
Что такое визуализация данных и почему это важно?
Бизнес-аналитикаОт
- Кейт Браш
- Эд Бернс
Визуализация данных — это практика перевода информации в визуальный контекст, такой как карта или график, чтобы упростить понимание данных человеческим мозгом и извлечение из них идей. Основная цель визуализации данных — упростить выявление закономерностей, тенденций и выбросов в больших наборах данных. Этот термин часто используется взаимозаменяемо с другими, включая информационную графику, информационную визуализацию и статистическую графику.
Визуализация данных — это один из этапов процесса науки о данных, в котором говорится, что после того, как данные были собраны, обработаны и смоделированы, их необходимо визуализировать, чтобы сделать выводы. Визуализация данных также является элементом более широкой дисциплины архитектуры представления данных (DPA), целью которой является идентификация, размещение, обработка, форматирование и доставка данных наиболее эффективным способом.
Визуализация данных важна почти для каждой профессии. Он может использоваться учителями для отображения результатов тестов учащихся, учеными-компьютерщиками, изучающими достижения в области искусственного интеллекта (ИИ), или руководителями, желающими поделиться информацией с заинтересованными сторонами. Он также играет важную роль в проектах по работе с большими данными. Поскольку предприятия накапливали огромные массивы данных в первые годы тенденции больших данных, им требовался способ быстро и легко получить обзор своих данных.
Инструменты визуализации были естественным подходом.
Визуализация занимает центральное место в расширенной аналитике по тем же причинам. Когда специалист по данным пишет алгоритмы расширенной прогнозной аналитики или машинного обучения (ML), становится важным визуализировать выходные данные для мониторинга результатов и обеспечения того, чтобы модели работали должным образом. Это связано с тем, что визуализацию сложных алгоритмов обычно легче интерпретировать, чем числовые выходные данные.
Временная шкала, отображающая историю визуализации данных Почему важна визуализация данных? Визуализация данных обеспечивает быстрый и эффективный способ универсальной передачи информации с использованием визуальной информации. Эта практика также может помочь предприятиям определить, какие факторы влияют на поведение клиентов; определить области, которые нуждаются в улучшении или нуждаются в большем внимании; сделать данные более запоминающимися для заинтересованных сторон; понимать, когда и где размещать конкретные товары; и прогнозировать объемы продаж.
Другие преимущества визуализации данных включают следующее:
- способность быстро усваивать информацию, улучшать понимание и быстрее принимать решения;
- более глубокое понимание следующих шагов, которые необходимо предпринять для улучшения организации;
- улучшенная способность поддерживать интерес аудитории с помощью информации, которую они могут понять;
- легкое распространение информации, которое увеличивает возможность обмена идеями со всеми участниками;
- устраняет необходимость в специалистах по данным, поскольку данные становятся более доступными и понятными; и
- повышенная способность быстро реагировать на результаты и, следовательно, достигать успеха с большей скоростью и меньшим количеством ошибок.
Растущая популярность больших данных и проектов анализа данных сделала визуализацию более важной, чем когда-либо.
Компании все чаще используют машинное обучение для сбора огромных объемов данных, которые сложно и медленно обрабатывать, осмысливать и объяснять. Визуализация предлагает средства для ускорения этого и предоставления информации владельцам бизнеса и заинтересованным сторонам в понятном для них виде.
Визуализация больших данных часто выходит за рамки типичных методов, используемых в обычной визуализации, таких как круговые диаграммы, гистограммы и корпоративные графики. Вместо этого он использует более сложные представления, такие как тепловые карты и диаграммы лихорадки. Визуализация больших данных требует мощных компьютерных систем для сбора необработанных данных, их обработки и преобразования в графические представления, которые люди могут использовать для быстрого получения информации.
Хотя визуализация больших данных может быть полезной, она может создать для организаций ряд недостатков. Они следующие:
- Чтобы получить максимальную отдачу от инструментов визуализации больших данных, необходимо нанять специалиста по визуализации. Этот специалист должен уметь определять лучшие наборы данных и стили визуализации, чтобы гарантировать, что организации оптимизируют использование своих данных.
- Проекты визуализации больших данных часто требуют участия ИТ-специалистов, а также руководства, поскольку визуализация больших данных требует мощного компьютерного оборудования, эффективных систем хранения и даже перехода в облако.
- Понимание, обеспечиваемое визуализацией больших данных, будет настолько точным, насколько точна визуализируемая информация. Поэтому важно иметь людей и процессы для управления и контроля качества корпоративных данных, метаданных и источников данных.
Этот специалист должен уметь определять лучшие наборы данных и стили визуализации, чтобы гарантировать, что организации оптимизируют использование своих данных.На заре визуализации наиболее распространенным методом визуализации было использование электронной таблицы Microsoft Excel для преобразования информации в таблицу, гистограмму или круговую диаграмму. Хотя эти методы визуализации все еще широко используются, теперь доступны более сложные методы, в том числе следующие:0005
- инфографика
- пузырьковые облака
- маркированные графики
- тепловые карты
- лихорадочные карты
- диаграммы временных рядов
Некоторые другие популярные методы:
Линейные графики.
Это один из самых основных и распространенных методов. Линейные диаграммы показывают, как переменные могут меняться с течением времени.
Диаграммы с областями. Этот метод визуализации представляет собой вариант линейного графика; он отображает несколько значений в виде временного ряда или последовательности данных, собранных в последовательные, равноотстоящие моменты времени.
Диаграммы рассеяния. Этот метод отображает взаимосвязь между двумя переменными. Точечная диаграмма имеет форму осей x и y с точками для представления точек данных.
Древовидные карты. Этот метод показывает иерархические данные во вложенном формате. Размер прямоугольников, используемых для каждой категории, пропорционален ее проценту от целого. Карты дерева лучше всего использовать, когда присутствует несколько категорий, и цель состоит в том, чтобы сравнить различные части целого.
Пирамиды населения.
Этот метод использует столбчатую диаграмму с накоплением для отображения сложного социального описания населения. Его лучше всего использовать при попытке отобразить распределение населения.
Общие варианты использования для визуализации данных включают следующее:
Продажи и маркетинг. Исследование, проведенное поставщиком данных о рынке и потребителях. По оценкам Statista, в 2022 году на цифровую рекламу было потрачено 566 миллиардов долларов, а к 2025 году эта цифра превысит отметку в 700 миллиардов долларов. Маркетинговые команды должны уделять пристальное внимание своим источникам веб-трафика и тому, как их веб-ресурсы приносят доход. . Визуализация данных позволяет легко увидеть, как маркетинговые усилия влияют на тенденции трафика с течением времени.
Политика. Распространенным применением визуализации данных в политике является географическая карта, отображающая партию, за которую проголосовал каждый штат или округ.
Здравоохранение. Медицинские работники часто используют картограммы для визуализации важных медицинских данных. Картограмма отображает разделенные географические области или регионы, которым присвоен определенный цвет в зависимости от числовой переменной. Картограммы позволяют профессионалам увидеть, как такая переменная, как уровень смертности от сердечных заболеваний, изменяется на определенных территориях.
Ученые. Научная визуализация, иногда сокращенно называемая SciVis, позволяет ученым и исследователям получать больше информации из своих экспериментальных данных, чем когда-либо прежде.
Финансы. Специалисты по финансам должны отслеживать эффективность своих инвестиционных решений при выборе покупки или продажи актива. Свечные графики используются в качестве торговых инструментов и помогают финансовым специалистам анализировать движение цен с течением времени, отображая важную информацию, такую как ценные бумаги, деривативы, валюты, акции, облигации и товары.
Анализируя, как цена менялась с течением времени, аналитики данных и специалисты по финансам могут выявлять тенденции.
Логистика. Судоходные компании могут использовать инструменты визуализации для определения наилучших глобальных маршрутов доставки.
Ученые и исследователи данных. Визуализации, созданные специалистами по данным, обычно предназначены для собственного использования учеными или для представления информации избранной аудитории. Визуальные представления строятся с использованием библиотек визуализации выбранных языков программирования и инструментов. Ученые и исследователи данных часто используют языки программирования с открытым исходным кодом, такие как Python, или проприетарные инструменты, предназначенные для комплексного анализа данных. Визуализация данных, выполняемая этими учеными и исследователями данных, помогает им понимать наборы данных и выявлять закономерности и тенденции, которые в противном случае остались бы незамеченными.
Наука визуализации данных исходит из понимания того, как люди собирают и обрабатывают информацию. Дэниел Кан и Амос Тверски совместно работали над исследованием, в ходе которого были определены два разных метода сбора и обработки информации.
Система 1 фокусируется на быстрой, автоматической и бессознательной обработке мыслей. Этот метод часто используется в повседневной жизни и помогает выполнить:
- чтение текста на табличке;
- решает простые математические задачи, например 1+1;
- определение источника звука;
- катание на велосипеде; и
- определение разницы между цветами.
Система 2 ориентирована на медленную, логичную, расчетливую и нечастую обработку мыслей. Этот метод используется в одной из следующих ситуаций:
- произнесение номера телефона;
- решает сложные математические задачи, например 132 x 154;
- определение разницы в значении между несколькими знаками, стоящими рядом; и
- понимает сложные социальные сигналы.
Средства визуализации данных можно использовать по-разному. Сегодня наиболее распространено использование в качестве инструмента отчетности бизнес-аналитики (BI). Пользователи могут настроить инструменты визуализации для создания автоматических информационных панелей, которые отслеживают эффективность компании по ключевым показателям эффективности (KPI) и визуально интерпретируют результаты.
Сгенерированные изображения могут также включать интерактивные возможности, позволяющие пользователям манипулировать ими или более внимательно изучать данные для опроса и анализа. Также могут быть интегрированы индикаторы, предназначенные для оповещения пользователей об обновлении данных или возникновении предопределенных условий.
Многие бизнес-подразделения внедряют программное обеспечение для визуализации данных для отслеживания собственных инициатив. Например, маркетинговая команда может внедрить программное обеспечение для мониторинга эффективности кампании по электронной почте, отслеживая такие показатели, как коэффициент открытия, рейтинг кликов и коэффициент конверсии.
Поскольку поставщики средств визуализации данных расширяют функциональные возможности этих инструментов, они все чаще используются в качестве клиентских интерфейсов для более сложных сред больших данных. В этом случае программное обеспечение для визуализации данных помогает инженерам по данным и ученым отслеживать источники данных и выполнять базовый исследовательский анализ наборов данных до или после более подробного расширенного анализа.
Крупнейшие имена на рынке инструментов для работы с большими данными включают Microsoft, IBM, SAP и SAS. Некоторые другие поставщики предлагают специализированное программное обеспечение для визуализации больших данных; популярные имена на этом рынке включают Tableau, Qlik и Tibco.
Несмотря на то, что Microsoft Excel продолжает оставаться популярным инструментом для визуализации данных, были созданы другие, предоставляющие более сложные возможности:
- IBM Cognos Analytics
- Qlik Sense и QlikView
- Microsoft Power BI
- Визуальный анализатор Oracle
- SAP Люмира
- Визуальная аналитика SAS
- Тибко Спотфайр
- Зохо Аналитика
- D3. js
- Юпитер
- Микростратегия
- Карты Google
jsПоследнее обновление: декабрь 2022 г.
Продолжить чтение О визуализации данных- 8 шагов к повышению грамотности визуализации данных
- Как оценить и выбрать инструменты визуализации данных
- 4 способа визуализации данных для улучшения принятия решений
рассказывание историй о данных
Автор: Александр Гиллис
Обновление TigerGraph Cloud добавляет инструменты машинного обучения и визуализации данных
Автор: Эрик Авидон
14 самых востребованных навыков в области обработки и обработки данных, необходимых для успеха
Автор: Кэтлин Уолч
6 основных передовых методов работы с большими данными для бизнеса
Автор: Дональд Фармер
Управление данными
- ESG прогнозирует 2023 смены для DataOps, управления данными
Организации будут использовать облачные технологии и DataOps для доступа к анализу данных в реальном времени и принятию решений в 2023 году, согласно .
.. - Озеро данных и хранилище данных: объяснение основных различий
Озера данных и хранилища данных широко используются на предприятиях. Вот основные различия между ними, чтобы помочь вам …
- Тенденции в области управления данными: конвергенция и больше денег
В прошлом году основное внимание уделялось анализу данных, разработке «лазерных домиков» и наблюдаемости, поскольку поставщики внедряли инновации, чтобы помочь …
..ПоискAWS
- AWS Control Tower стремится упростить управление несколькими учетными записями
Многие организации изо всех сил пытаются управлять своей огромной коллекцией учетных записей AWS, но Control Tower может помочь. Сервис автоматизирует …
- Разбираем модель ценообразования Amazon EKS
В модели ценообразования Amazon EKS есть несколько важных переменных.
Покопайтесь в цифрах, чтобы убедиться, что вы развернули службу… - Сравните EKS и самоуправляемый Kubernetes на AWS
Пользователи
AWS сталкиваются с выбором при развертывании Kubernetes: запустить его самостоятельно на EC2 или позволить Amazon выполнить тяжелую работу с помощью EKS. См…
Покопайтесь в цифрах, чтобы убедиться, что вы развернули службу…Управление контентом
- Как перейти на систему управления медиаактивами
Что такое управление медиаактивами и что оно может сделать для вашей организации? Это похоже на управление цифровыми активами, но нацелено на …
- Какие бывают системы управления знаниями?
Чтобы понять различные типы систем управления знаниями, организации должны знать о различных типах …
- 10 лучших программных продуктов PIM в 2023 году
Системы PIM
могут поставляться как отдельные продукты, но многие из них подходят для более крупных цифровых платформ.
Лучшие продукты PIM включают …
Лучшие продукты PIM включают …ПоискOracle
- Oracle ставит перед собой высокие национальные цели в области ЭУЗ с приобретением Cerner
Приобретя Cerner, Oracle нацелилась на создание общенациональной анонимной базы данных пациентов — дорога, заполненная …
- Благодаря Cerner Oracle Cloud Infrastructure получает импульс
Oracle планирует приобрести Cerner в рамках сделки на сумму около 30 миллиардов долларов. Второй по величине поставщик электронных медицинских карт в США может вдохнуть новую жизнь …
- Верховный суд встал на сторону Google в иске о нарушении авторских прав на Oracle API
Верховный суд постановил 6-2, что API-интерфейсы Java, используемые в телефонах Android, не подпадают под действие американского закона об авторском праве, в связи с чем …
ПоискSAP
- Руководство SAP получает хорошую оценку, но есть возможности для улучшения
По словам наблюдателей, генеральный директор SAP Кристиан Кляйн хорошо показал себя в сложных условиях, но ему все еще приходится сталкиваться с такими проблемами, как .
