数据可视化的用途是什么?
数据可视化定义了数据的视觉表示,借助于全面的图表、图像、列表、图表和多个视觉对象。它使用户能够在很短的时间内轻松了解数据并提取有用的数据、模式和趋势。此外,它使数据易于理解。
换句话说,可以这样说,以图形方式表示数据,以便用户能够轻松理解数据趋势的过程,这被称为数据可视化。
数据可视化包含多种工具,包括图表、地图、图形等。用于数据可视化的工具帮助用户轻松理解和收集由视觉表示支持的信息,而不是浏览整个数据表。
数据可视化以视觉形式定义数据。它至关重要,因为它使数据更容易被看到。机器学习技术在进行预测分析中发挥着重要作用,而预测分析支持数据可视化。
数据可视化不仅对商业分析师、数据分析师和数据科学家有用,而且在任何职业中理解数据可视化都起着至关重要的作用。无论是在设计、运营、技术、营销、销售还是多个领域工作,都需要可视化数据。
可视化通过发现不正确的值(例如,年龄为 999 或 -1 的患者)、缺失值、重复行、所有值都相等的列等来提供数据清理。
可视化技术也有利于变量推导和选择——它们可以帮助确定哪些变量包含在分析中,哪些变量可能是冗余的。它们还可以帮助确定合适的箱体大小,如果需要对数值变量进行箱体化。它们还可以作为数据缩减阶段的一部分组合元素。
最后,如果数据尚未收集且收集成本很高,可视化方法可以帮助确定哪些变量和指标是有用的,方法是使用样本。
数据探索是无论是否进行更正式的分析都必须的初始步骤。图形探索可以提供自由形式的探索,以学习数据结构、清理信息、识别异常值、发现原始模式以及提出有趣的问题为目标。
图形探索也可以更有针对性,针对特定的兴趣问题。在数据挖掘的上下文中,需要结合——自由形式的探索用于提供特定目标。
图形探索的范围可以从制作非常基本的图表到使用包括交互式过滤和缩放在内的操作来分析一组相互关联的可视化,这些可视化涉及包括颜色和多个面板在内的高级功能。