介紹數(shù)據(jù)可視化的好處
數(shù)據(jù)可視化涉及以圖表、圖形和地圖的形式對數(shù)據(jù)進(jìn)行圖形化表示，這使得用戶更容易分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@種數(shù)據(jù)可視化在醫(yī)療保健行業(yè)、軍事和金融行業(yè)有巨大的好處，同時(shí)也有助于數(shù)據(jù)比較、數(shù)據(jù)分析、，一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)分布和地理數(shù)據(jù)集的可視化。
數(shù)據(jù)可視化的好處及其應(yīng)用
數(shù)據(jù)可視化使理解變得容易，并提高了效率。人類大腦從視覺中學(xué)習(xí)的速度比從文本和表格中學(xué)習(xí)的速度快。此外，它適用于大量人口；例如，一個(gè)人可以記住肖雷電影的對話和場景，他可能幾年前就看過了；另一方面，他很難回憶起工程學(xué)科目。
Hadoop、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)和；其他
如今，我們有大量快速有效的數(shù)據(jù)可視化工具。數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)造了更好的銷售策略。數(shù)據(jù)可視化增強(qiáng)了以簡單/快速的方式處理信息以進(jìn)行比較和得出結(jié)論的能力。例如，餅圖給出了百分比分配，條形圖給出了更好的統(tǒng)計(jì)信息。
圖A條形圖
我們將只在一些行業(yè)討論數(shù)據(jù)可視化的好處，但這幾乎適用于所有行業(yè)。
1。醫(yī)療保健行業(yè)
創(chuàng)建一個(gè)儀表盤來可視化患者的病史，可以幫助現(xiàn)有醫(yī)生或新醫(yī)生了解患者的病情。在緊急情況下，它可以根據(jù)疾病提供更快的護(hù)理設(shè)施。數(shù)據(jù)可視化可以幫助識別趨勢，而不是瀏覽100多頁的報(bào)告。
醫(yī)療保健是一個(gè)復(fù)雜的過程，大部分時(shí)間都浪費(fèi)在分析以前的報(bào)告上。通過增加響應(yīng)時(shí)間，數(shù)據(jù)可視化提供了更好的賣點(diǎn)。它提供了更容易分析的矩陣，從而增加了響應(yīng)時(shí)間。
2。軍事
對于軍隊(duì)來說，這是生死攸關(guān)的問題；清晰的可操作數(shù)據(jù)至關(guān)重要，要采取正確的行動(dòng)，必須清晰的數(shù)據(jù)才能得出可操作的見解。
今天，敵人在戰(zhàn)場上，也在通過數(shù)字戰(zhàn)爭和網(wǎng)絡(luò)安全威脅。它最需要從多個(gè)來源收集數(shù)據(jù)——結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化。數(shù)據(jù)量非常巨大，數(shù)據(jù)可視化工具在確保以最佳整合方式及時(shí)提供適當(dāng)信息方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。更好地理解歷史數(shù)據(jù)可以提供更好的預(yù)測。
動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化有助于更好地理解地理/氣候，這有助于更好的方法。軍事裝備和工具成本較高；通過條形圖和餅圖，可以輕松分析現(xiàn)有庫存，并根據(jù)需要進(jìn)行采購。
3。金融行業(yè)
如今，數(shù)據(jù)可視化工具是金融行業(yè)探索/解釋相關(guān)客戶數(shù)據(jù)、了解客戶行為、擁有透明的信息流、提高決策效率等的必備工具。
數(shù)據(jù)可視化有助于創(chuàng)建關(guān)聯(lián)公司和企業(yè)的模式，這有助于更好的投資策略。數(shù)據(jù)可視化突出了最佳商業(yè)機(jī)會的最新趨勢。
數(shù)據(jù)可視化在幾乎所有行業(yè)都有幫助；這取決于需求、業(yè)務(wù)需求以及可視化的幫助方式！
如何為行業(yè)創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化
在可視化數(shù)據(jù)之前，你必須知道商業(yè)/工業(yè)的需求是什么？數(shù)據(jù)可視化有助于以簡單的方式回答這個(gè)問題。數(shù)據(jù)分析和可視化齊頭并進(jìn)；在python中，我們有用于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化的庫，如NumPy和pandas，還有Matplotlib、pandas Visualization和Seaborn等庫。
讓我們了解數(shù)據(jù)可視化的基本目的。最后，我們將看到用于數(shù)據(jù)可視化的python代碼。
用于比較數(shù)據(jù)
比較在定量分析中起著非常重要的作用。可以使用以下數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。
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圖B：堆疊圖表
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成分分析
這里我們定義了數(shù)據(jù)的組成；以下技術(shù)用于可視化。
圖C：金字塔圖
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一段時(shí)間內(nèi)的分析
在許多情況下，需要跟蹤一段時(shí)間的數(shù)據(jù)，然后分析趨勢。這類案例的一些可視化工具如下：
- 折線圖-?顯示趨勢的基本高點(diǎn)和低點(diǎn)</李>
- 面積圖?-?顯示一段時(shí)間內(nèi)折線圖的累積數(shù)據(jù)
- 股票圖表?- 基本上用于股票和市場指數(shù)在一段時(shí)間內(nèi)的趨勢分析</李>
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圖D：折線圖
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數(shù)據(jù)分布分析
在大多數(shù)情況下，我們需要看到特征之間的關(guān)系以及一個(gè)特征對其他特征的影響。數(shù)據(jù)可視化有助于以下技術(shù)。
- 散點(diǎn)圖?:在這里，我們將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)表示為一個(gè)點(diǎn)，然后分析趨勢</李>
- 方塊圖小提琴圖：這可以更好地理解以中值為分布中心的異常值數(shù)據(jù)</李>
- 熱圖圖?:這些是很酷的繪圖，可以顯示顏色的相關(guān)性和分布</李>
圖E：特征之間相關(guān)的熱圖
來源鏈接：https://matplotlib.org/gallery.html
地理數(shù)據(jù)集的可視化
在很多情況下，我們處理地理數(shù)據(jù)，比如不同地區(qū)的人口增長。自然災(zāi)害對某些地區(qū)的影響。下面的圖表可以幫助我們直觀地看到位置效應(yīng)。
圖F：印度人口的Choropleth
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結(jié)論
當(dāng)人們能夠?qū)?shù)據(jù)可視化時(shí)，數(shù)據(jù)的處理速度會更快。數(shù)據(jù)可視化將所有信息放在一個(gè)綜合的模型中，這在傳統(tǒng)方法中可能會被忽略。對于數(shù)據(jù)分析，我們有NumPy和pandas這樣的庫。對于數(shù)據(jù)可視化，我們有Matplotlib和Seaborn這樣的庫。
我們討論了可視化在不同行業(yè)的好處。我們還討論了如何從不同的可視化技術(shù)中獲益。最后，我們討論了Python代碼的參考。
