Bevezetés az adatmegjelenítés előnyeibe
Az adatok megjelenítése az adatok ábrázolására szolgáló grafikus megközelítés. Itt a python beépített könyvtárait, például a matplotlib, a Panda megjelenítését és a tengeri születésűt használjuk a trendek, korrelációs táblázatok, oszlopdiagramok, pár-diagramok stb. Megjelenítéséhez. Az adatok megjelenítése nagyon fontos szerepet játszik az adatok nagyon egyszerű elemzésében, az adatok megtekintésében és megértésében. trendek, kitalálni a túllépéseket stb. Az adatok megjelenítése képessé teszi cselekvési tárgyak létrehozását ebben a versenykorban.
A következő cikkben az adatmegjelenítés előnyeit iparági szempontból tárgyaljuk. Az adatmegjelenítés nagyon fontos az iparágakban, például az egészségügy és a katonaság. A python segítségével néhány, az iparban alkalmazott vizuális megjelenítési technikát fogunk megvitatni.
Az adatmegjelenítés és alkalmazásai előnyei
Az adatmegjelenítés megkönnyíti a megértést és növeli a hatékonyságot. Az emberi elme gyorsan megtanul a látványtól, mint a szöveg és a táblázatok. Nagy népességre alkalmazzák, például emlékeznek a Sholay-film párbeszédjeire és jeleneteire, amelyeket esetleg évekkel ezelőtt néztek, másrészt nehéz felidézni a mérnöki tárgyakat.
Manapság jó számú eszköz áll rendelkezésre adatmegjelenítő eszközökhöz, amelyek gyorsak és hatékonyak. Az adatmegjelenítés jobb eladási stratégiát hoz létre. Az adatmegjelenítés növeli az információ egyszerű és gyorsabb feldolgozási képességét az összehasonlításhoz és a következtetések levonásához. Például kördiagramok esetén: százalékos arányban osztja meg oszlopdiagramokat: jobb statisztikai megértést biztosít.
Forrás hivatkozás: https://matplotlib.org/gallery.html
A ábra Sávdiagram
Forrás hivatkozás: https://matplotlib.org/gallery.html
Az adatmegjelenítés előnyeit csak néhány iparággal fogjuk megvitatni, de ez szinte minden iparágra vonatkozik.
1. Egészségügyi ipar
A műszerfal létrehozása a betegek kórtörténetének megjelenítéséhez segíthet egy meglévő vagy új orvosnak a beteg állapotának megértésében. Vészhelyzet esetén a betegségtől függően gyorsabb ellátási lehetőségeket biztosíthat. Az adatok megjelenítése elősegítheti a tendencia azonosítását, ahelyett, hogy 100 oldalas jelentéseket jelenítne meg.
Az egészségügy összetett folyamat, és az idő nagy részét pazarolja a korábbi jelentések elemzése. Az adatmegjelenítés jobb értékesítési pontot biztosít a válaszidő növelésével. Mátrixokat nyújt, amelyekkel könnyebben elemezhető, ezáltal növelve a válaszidőt.
2. Katonai
A katonaság szempontjából élet és halál kérdése, rendkívül fontos, hogy a megtámadható adatok egyértelműek legyenek, és a helyes cselekvéshez az adatok tisztaságával kell rendelkezniük, hogy kivitelezhető betekintést nyerhessünk.
Manapság az ellenség nem csak a terepen van, hanem a digitális háború és a kiberbiztonság révén is fenyeget. Rendkívül fontos, hogy több forrásból gyűjtsön adatokat - strukturált és strukturálatlan is. Az adatok mennyisége meglehetősen hatalmas, és az adatmegjelenítő eszközök kulcsszerepet játszanak a megfelelő információk időben történő és a lehető legkonszolidáltabb módon történő kézbesítésében. A történeti adatok jobb megértése jobb előrejelzést nyújt.
A dinamikus adatmegjelenítés elősegíti a földrajz / éghajlat jobb megértését, ami elősegíti a jobb megközelítést. A katonai felszerelések és szerszámok költsége meglehetősen magas, bár és kördiagramokkal könnyű elemezni a meglévő készleteket, és szükség szerint elvégezni a vásárlást.
3. Pénzügyi ipar
Manapság az adatmegjelenítő eszközök kötelezőek a pénzügyi szektorok számára a kapcsolódó ügyfelek adatainak feltárására / magyarázatára, az ügyfelek viselkedésének megértésére, az átlátható információáramlásra, a döntéshozatal hatékonyságára stb.
Az adatmegjelenítés elősegíti az asszociatív cégek és vállalkozások mintáinak létrehozását, ami elősegíti a jobb befektetési stratégiát. Az adatmegjelenítés kiemeli a jobb üzleti lehetőségek legújabb trendeit.
Az adatmegjelenítés szinte minden iparágban segítséget nyújt, attól függ, hogy szükség van-e, mit akar az üzlet és hogyan segíthet a megjelenítés!
Hogyan készíthetünk adatmegjelenítést az iparágak számára?
Az adatok megjelenítése előtt meg kell tudni, mi az üzleti / ipari igény? Az adatok megjelenítése segít e kérdés egyszerű megválaszolásában. Az adatok elemzése és a megjelenítés kéz a kézben jár, a pythonban olyan könyvtárak vannak, mint a NumPy és a pandák az adatok elemzéséhez és az adatok megjelenítéséhez, és vannak olyan könyvtárak, mint a Matplotlib, a Pandas Visualization és a Seaborn.
Megértjük az adatmegjelenítés alapvető célját. A végén meglátjuk a python kódot az adatok megjelenítéséhez.
Az adatok összehasonlításához
Az összehasonlítás nagyon fontos szerepet játszik a kvantitatív elemzésben. A következő adatmegjelenítési technikák alkalmazhatók.
- Sávdiagramok (hisztogramok): A oszlopdiagramokkal könnyű kvantitatív elemzést végezni a különböző kategóriák között.
- Halmozott diagramok: Ez előnyeként szolgálta a különböző kategóriákban alkalmazott összetett adatok elemzését.
B ábra: Halmozott diagramok
Forrás hivatkozás: https://matplotlib.org/gallery.html
Összetétel-elemzés
Itt definiáljuk az adatok összetételét, a következő technikákat használjuk a megjelenítéshez.
- Kördiagramok - Ezek kör alakú táblázatok, amelyek százalékos arányban tartalmazzák az összetételt.
- Piramis diagramok - Ezt alapvetően az adatok hierarchiájához használják.
C ábra: Piramis diagram
Forrás hivatkozás: https://matplotlib.org/gallery.html
Egy adott időszak elemzése
Sok esetben meg kell nyomon követni az adatokat egy adott időszakra, majd elemezni a trendeket. Néhány megjelenítési eszköz az ilyen típusú esetekhez a következő:
- Sávdiagramok - Megmutatja a trend legmagasabb és magasabb szintjét.
- Területi diagramok - A vonaldiagram összesített adatainak megjelenítése egy adott időszakra
- Tőzsdei diagramok - alapvetően a részvények és a piaci indexek trend-elemzéséhez használják egy adott időszakra.
D. ábra: vonaldiagram
Forrás hivatkozás: https://matplotlib.org/gallery.html
Az adatok eloszlási elemzése
A legtöbb esetben látnunk kell a jellemzők közötti kapcsolatot és az egyik jellemző másokra gyakorolt hatását. Az adatmegjelenítés az alábbi technikákkal segít.
- Szórási diagram: Itt minden adatpontot pontként ábrázolunk, majd elemezzük a tendenciát.
- Doboz vagy hegedű parcella: Ez jobban megérti az adatok kimenetelét, ha a medián az eloszlás központja.
- Hőtérképek: Ezek a jó grafikonok, ahol megmutathatja a korrelációt és a színekkel való eloszlást.
E ábra: Hőtérkép a funkciók közötti korrelációval
Forrás hivatkozás: https://matplotlib.org/gallery.html
A földrajzi adatkészlet megjelenítése
Sok esetben a földrajzi adatokkal foglalkozunk, mint például a népesség növekedése a különböző régiókban. A természetes katasztrófák hatása bizonyos területeken. A következő grafikonok segíthetnek a helymeghatározó hatás megjelenítésében.
- Choropleth térképek - variáció a különböző helyek között.
- Pont térképek - ugyanaz, mint a choropleth pontokkal, amelyek adatsűrűséget mutatnak.
F ábra: Choropleth az indiai lakosság számára
Forrás hivatkozás: https://matplotlib.org/gallery.html
Következtetés
Az adatok gyorsabban kerülnek feldolgozásra, amikor elképzelhető. Az adatok megjelenítése minden információt átfogóvá tesz, amely a hagyományos megközelítés során hiányozhat. Az adatok elemzéséhez olyan könyvtárak vannak, mint a NumPy és a pandák. Az adatok megjelenítéséhez olyan könyvtárakkal rendelkezünk, mint a Matplotlib és a Seaborn.
Beszéltünk arról, hogy a vizualizáció milyen előnyökkel jár a különféle iparágakban. Azt is megvitatták, hogy mik lehetnek a különféle megjelenítési technikák előnyei. Végül megvitattuk a Python-kód referenciáit.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az adatmegjelenítés előnyeihez. Itt tárgyaljuk a Bevezetést, a különféle előnyöket és az adatmegjelenítés alkalmazását. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- A legjobb adatmegjelenítő eszközök
- Mi az adatelemző?
- Adattudományi eszközök
- Mi az a Data Lake?
- Matplotlib a Pythonban
- A sávdiagram használata a Matlabban (példák)