Vad är datavisualisering? Och dess roller

Förstå datavisualisering

Inom datavisualisering översätts information till ett visuellt sammanhang, såsom en karta eller ett diagram, för att underlätta mänsklig förståelse och insikt. Det primära målet med datavisualisering är att göra det lättare att identifiera mönster, trender och extremvärden bland stora datamängder. Utöver termen kan andra termer, såsom informationsgrafik, informationsvisualisering och statistisk grafik, också användas synonymt.

Visualisering av data är ett av stegen i data science-processen, vilket innebär att efter att data har samlats in, bearbetats och modellerats måste den visualiseras för att kunna dra slutsatser. Förutom datavisualisering finns det en bredare disciplin som kallas datapresentationsarkitektur (DPA) som diskuterar hur man identifierar, lokaliserar, manipulerar, formaterar och levererar data på ett effektivt sätt.

Vilken roll spelar datavisualisering?

Användningen av datavisualisering gör det möjligt för oss att överföra information på ett effektivt och generellt sätt. Metoden kan också hjälpa företag att avgöra vilka aspekter som påverkar kundernas beteende, identifiera områden som behöver åtgärdas eller ges mer uppmärksamhet, göra data lättare att komma ihåg för intressenter, avgöra när och var specifika saker ska distribueras och uppskatta försäljningskvantiteter.

Hur är datavisualisering användbart för mitt företag?

1. Absorption av enorma och komplexa data

När vi introduceras i verkligheten kan vi få grepp om enorma datamängder på ett ögonblick. Anledningen till detta är att den hjärninteraktion som krävs för att hantera färdiga bilder är mycket enklare än att skapa vår egen visualisering från text eller siffror. Vi kan också se värdet i sambanden mellan olika datapunkter desto bättre när vi tittar på deras visuella framställningar. När vi ser något, tillgodoser vi det snabbare.

2. Hjälper till beslutsfattande

Affärsmöten som undersöker visuell data är ofta mer begränsade och leder till enighet ännu mer effektiva jämfört med de som bara betonar text eller siffror. Datavisualisering hjälper till att fatta beslut snabbare och ger tittare möjlighet att få bättre erfarenheter av exempel och trender.

3. Bättre engagemang hos målgruppen

Tittare känner sig onekligen mer lockade när de kan relatera till data tack vare en bra visuell presentation. Bilder framkallar nära reaktioner, så datavisualisering kan hjälpa till med att driva bedömning och handling.

Visualisering möjliggör dessutom korrespondens och samordnade insatser eftersom olika parter kan se, uppskatta och diskutera informationsbitar från data. Vi förväntar oss nu att data bör presenteras i enkla, visuella metoder.

Vilka fördelar kan datavisualisering ge?

• Förmågan att snabbt ta till sig information, utveckla insikter och fatta snabbare bedömningar;
• Ett enkelt informationsutbyte som förbättrar alla berörda parters möjligheter att ge idéer;
• Eftersom data är mer tillgängliga och lättbegripliga finns det mindre behov av dataforskare ;
• En förbättrad förmåga att agera snabbt på resultat, vilket resulterar i framgång med högre hastighet och färre misstag.

Vilka är några av de övergripande målen med datavisualisering?

Hastigheten med vilken val fattas är avgörande i affärsvärlden. Svar på kända frågor och indikationer bör inte ta för lång tid att hitta. Men när man har att göra med okända möjligheter bör det finnas tillräckligt med utrymme för att undersöka befintliga fakta på mindre tidskrävande sätt.

Som ett resultat är de två primära syftena med varje datavisualiseringsverktyg:

• Förklaring: Visuella element som ger konsumenter användbar information för vardagliga behov (t.ex. försäljningsvolym under en dag i olika regioner).
• Utforskning: Att ge användarna en flerdimensionell bild av en datamängd att utforska, ställa frågor medan de reflekterar och hitta insikter längs vägen (t.ex. ett företags resultat mätt med olika egenskaper under en viss tidsperiod).

Vilka är några av elementen i datavisualisering?

Mänskliga sinnen bearbetar bilder i halsbrytande fart, och datavisualiseringar är inget undantag. Anledningen till detta är att ögat och hjärnan uppfattar det som kallas för de preuppmärksamma visuella egenskaperna hos en bild – färgen, formen, den rumsliga placeringen och rörelsen som utgör en datavisualisering på mindre än en halv sekund.

Dessa strukturella komponenter kan användas för att konstruera en mängd olika visualiseringar. De är följande:

• Tidsserievisualiseringar, som linjediagram och ytdiagram, visar hur en eller flera variabler förändras över tid.
• Rangordna och jämföra olika former av stapeldiagram, såsom horisontella/vertikala, grupperade och staplade.
• Cirkeldiagram används för att visa procentuella vyer av data.
• Spridningsdiagram och bubbeldiagram kan hjälpa dig att förstå sambandet mellan två eller tre variabler.
• Geokarteringsrepresentationer som koroplet (en skuggad eller mönsterfylld karta) är användbara för att jämföra eller segmentera datainsamling efter geografisk region.

LÄS MER: Hur datavirtualisering förändrar affärslandskapet