Что такое визуализация данных и почему она важна

Визуализация данных — это графическое представление информации и данных. С помощью визуальных элементов, таких как диаграммы, графики и карты, инструменты визуализации данных позволяют наглядно увидеть и понять тенденции, отклонения и закономерности в данных.

Эта практика имеет решающее значение в процессе обработки данных, поскольку она помогает сделать данные более понятными и пригодными для использования широким кругом пользователей — от бизнес-специалистов до специалистов по обработке данных.

Что такое визуализация данных?

Визуализация данных преобразует сложные наборы данных в визуальные форматы, которые легче воспринимаются человеческим мозгом. Это может включать в себя различные визуальные инструменты, такие как:

• Диаграммы: Столбчатые диаграммы, линейчатые диаграммы, круговые диаграммы и т.д.
• Графики: точечные диаграммы, гистограммы и т.д.
• Карты: Географические карты, тепловые карты и т.д.
• Информационные панели: Интерактивные платформы, объединяющие несколько визуализаций.

Основная цель визуализации данных — сделать их более доступными и простыми для интерпретации, чтобы пользователи могли быстро выявлять закономерности, тенденции и отклонения. Это особенно важно в контексте больших данных, когда объём информации может быть огромным и без эффективных методов визуализации.

Типы данных для визуализации

Точная визуализация данных очень важна для маркетинговых исследований, где можно визуализировать как числовые, так и категориальные данные, что помогает повысить эффективность анализа, а также снизить риск «паралича анализа». Таким образом, визуализация данных делится на следующие категории:

• Числовые данные
• Категориальные данные

Давайте рассмотрим визуализацию данных с помощью диаграммы со всеми её категориями.

Почему важна визуализация данных?

Давайте рассмотрим пример. Предположим, вы собираете данные о прибыли компании с 2013 по 2023 год и создаёте линейную диаграмму. Очень легко заметить, что линия постоянно растёт, а в 2018 году падает. Таким образом, вы можете за секунду увидеть, что компания получала прибыль во все годы, кроме 2018-го.

Было бы непросто так быстро получить эту информацию из таблицы данных. Это лишь один пример того, насколько полезна визуализация данных. Давайте рассмотрим ещё несколько причин, почему визуализация данных так важна.

1. Визуализация данных выявляет тенденции в области обработки данных

Самое важное, что делает визуализация данных, — это выявляет тенденции в данных. В конце концов, гораздо проще наблюдать за тенденциями в данных, когда все данные представлены в наглядной форме, а не в виде таблицы. Например, на скриншоте ниже в Tableau показана сумма продаж каждого клиента в порядке убывания. Однако красный цвет обозначает убытки, а серый — прибыль. Таким образом, из этой визуализации очень легко понять, что, хотя у некоторых клиентов могут быть огромные продажи, они всё равно несут убытки. Это было бы очень сложно наблюдать из таблицы.

2. Визуализация данных дает представление о данных

Визуализация данных позволяет взглянуть на них со стороны, показав их значение в более широком контексте. Она демонстрирует, как отдельные данные соотносятся с общей картиной данных. На приведённой ниже визуализации данных соотношение между продажами и прибылью позволяет взглянуть на эти два показателя со стороны. Она также показывает, что очень немногие продажи превышают 12 000, а более высокие продажи не обязательно означают более высокую прибыль.

3. Визуализация данных помещает данные в правильный контекст

Нелегко понять контекст данных с помощью визуализации данных. Поскольку контекст отражает все обстоятельства, связанные с данными, его очень трудно понять, просто читая цифры в таблице. В приведенной ниже визуализации данных на Tableau используется древовидная диаграмма для демонстрации количества продаж в каждом регионе США. Из этой визуализации данных очень легко понять, что в Калифорнии самое большое количество продаж по сравнению с другими регионами, поскольку прямоугольник для Калифорнии самый большой. Но эту информацию нелегко понять вне контекста, без визуализации данных.

4. Визуализация данных экономит время

Определённо, быстрее получить представление о данных с помощью визуализации, чем просто изучать диаграмму. На скриншоте ниже в Tableau очень легко определить штаты, которые понесли чистый убыток, а не прибыль. Это связано с тем, что все ячейки с убытком окрашены в красный цвет с помощью тепловой карты, поэтому очевидно, что штаты понесли убыток. Сравните это с обычной таблицей, в которой вам нужно было бы проверять каждую ячейку, чтобы определить убыток. Визуализация данных может сэкономить много времени в этой ситуации!

5. Визуализация данных рассказывает историю данных

Визуализация данных — это также способ рассказать зрителям историю, основанную на данных. Визуализация может использоваться для представления фактов в понятной форме, рассказывая историю и подводя зрителей к неизбежному выводу. Эта история, основанная на данных, как и любая другая история, должна иметь хорошее начало, основной сюжет и концовку, к которой она ведёт. Например, если аналитику данных нужно создать визуализацию данных для руководителей компании, подробно описывающую прибыль от различных продуктов, то история данных может начинаться с прибыли и убытков от нескольких продуктов и переходить к рекомендациям по устранению убытков.

Теперь, когда мы разобрались с основами визуализации данных и её важностью, мы обсудим преимущества, недостатки и этапы обработки данных (вместе со схемой), которые помогут вам понять, как данные собираются на разных этапах.

Типы методов визуализации данных

Различные типы визуализаций подходят для разных наборов данных и аналитических целей.

1. Гистограммы: идеально подходят для сравнения категориальных данных или отображения частот, гистограммы обеспечивают наглядное визуальное представление значений.
2. Линейные диаграммы: идеально подходят для демонстрации тенденций с течением времени. Линейные диаграммы соединяют точки данных, чтобы выявить закономерности и колебания.
3. Круговые диаграммы: Круговые диаграммы, эффективно отображающие части целого, представляют собой простой способ понять пропорции и проценты.
4. Точечные диаграммы: демонстрируют взаимосвязи между двумя переменными, выявляя закономерности и выбросы с помощью разбросанных точек данных.
5. Гистограммы: отображают распределение непрерывной переменной, предоставляя информацию о закономерностях, лежащих в основе данных.
6. Тепловые карты: визуализируйте сложные наборы данных с помощью цветовой кодировки, подчеркивающей различия и взаимосвязи в матрице.
7. Ящичковые диаграммы: отображают статистические сводные данные, такие как медиана, квартили и выбросы, помогая анализировать распределение данных.
8. Точечные диаграммы: похожи на линейные диаграммы, но область под линией закрашена. Эти диаграммы подчёркивают кумулятивные закономерности в данных.
9. Пузырьковые диаграммы: улучшите точечные диаграммы, добавив третье измерение за счёт изменения размера пузырьков, что позволит получить дополнительную информацию.
10. Древовидные карты: эффективно представляют иерархические структуры данных, разбивая категории на вложенные прямоугольники.
11. Гистограммы с накоплением: Гистограммы с накоплением сочетают в себе элементы ящичковых диаграмм и диаграмм плотности ядра, обеспечивая детальное представление распределения данных.
12. Облака слов: облака слов — это визуальное представление текстовых данных, в котором размер слов зависит от их частоты встречаемости.
13. 3D-поверхностные графики: 3D-поверхностные графики визуализируют трехмерные данные, показывая, как изменяется зависимая переменная в зависимости от двух независимых переменных.
14. Сетевые графы: сетевые графы представляют взаимосвязи между объектами с помощью узлов и рёбер. Они полезны для визуализации связей в сложных системах, таких как социальные сети, транспортные сети или организационные структуры.
15. Диаграммы Санки: диаграммы Санки визуализируют взаимосвязи потоков и количеств между несколькими объектами. Часто используются в технологической инженерии или при анализе потоков энергии.

Визуализация данных не только упрощает сложную информацию, но и улучшает процессы принятия решений. Выбор подходящего типа визуализации помогает выявить скрытые закономерности и тенденции в данных, делая обоснованные и эффективные выводы.

Инструменты для визуализации данных

Ниже приведены 10 лучших инструментов визуализации данных

1. Tableau
2. Looker
3. Zoho Analytics
4. Sisense
5. IBM Cognos Analytics
6. Qlik Sense
7. Domo
8. Microsoft Power BI
9. Klipfolio
10. SAP Analytics Cloud

Преимущества и недостатки визуализации данных

Преимущества визуализации данных:

• Расширенное сравнение: визуализация результатов сравнения двух элементов или сценариев упрощает анализ, экономя время по сравнению с традиционным изучением данных.
• Улучшенная методология: Графическое представление данных позволяет лучше понять ситуацию, о чём свидетельствуют такие инструменты, как Google Trends, иллюстрирующие отраслевые тенденции в графической форме.
• Эффективный обмен данными: визуальное представление данных способствует эффективному общению, делая информацию более понятной и привлекательной по сравнению с обменом необработанными данными.
• Анализ продаж: визуализация данных помогает специалистам по продажам понять тенденции продаж, выявить факторы, оказывающие влияние, с помощью таких инструментов, как тепловые карты, а также понять типы клиентов, географические факторы и поведение постоянных клиентов.
• Выявление взаимосвязей между событиями: обнаружение взаимосвязей между событиями помогает компаниям понять внешние факторы, влияющие на их деятельность, например, всплески онлайн-продаж в праздничные сезоны.
• Изучение возможностей и тенденций: визуализация данных позволяет руководителям компаний выявлять закономерности и возможности в обширных наборах данных, обеспечивая более глубокое понимание поведения клиентов и новых тенденций в бизнесе.

Недостатки визуализации данных:

• Может занимать много времени: создание визуализаций может быть трудоемким процессом, особенно при работе с большими и сложными наборами данных.
• Может вводить в заблуждение: хотя визуализация данных может помочь выявить закономерности и взаимосвязи в данных, она также может вводить в заблуждение, если выполнена неправильно. Визуализация может создавать впечатление о закономерностях или тенденциях, которых может не существовать, что приводит к неверным выводам и принятию неверных решений.
• Может быть сложно интерпретировать: Некоторые типы визуализаций, например, те, которые включают 3D или интерактивные элементы, могут быть сложными для интерпретации и понимания.
• Может не подходить для всех типов данных: Некоторые типы данных, например текстовые или аудиоданные, могут плохо поддаваться визуализации. В таких случаях более подходящими могут оказаться альтернативные методы анализа.
• Может быть недоступно для всех пользователей: у некоторых пользователей могут быть нарушения зрения или другие ограничения, которые затрудняют или делают невозможным интерпретацию визуализаций. В таких случаях для обеспечения доступности могут потребоваться альтернативные способы представления данных.

Рекомендации по визуализации данных

Эффективная визуализация данных имеет решающее значение для точной передачи информации. Следуйте этим рекомендациям, чтобы создавать убедительные и понятные визуализации:

1. Подход, ориентированный на аудиторию: адаптируйте визуализацию к уровню знаний вашей аудитории, обеспечивая понятность и актуальность. Учитывайте их опыт в интерпретации данных и соответствующим образом корректируйте сложность визуальных элементов.
2. Ясность и согласованность дизайна: выбирайте подходящие типы диаграмм, упрощайте визуальные элементы и придерживайтесь единой цветовой схемы и разборчивых шрифтов. Это обеспечит четкую, согласованную и легко интерпретируемую визуализацию.
3. Контекстная коммуникация: обеспечьте контекст с помощью понятных меток, заголовков, аннотаций и ссылок на источники данных. Это поможет зрителям понять важность представленной информации и повысит прозрачность и доверие.
4. Привлекательный и доступный дизайн: Тщательно продумывайте интерактивные функции, чтобы они улучшали понимание. Кроме того, уделяйте приоритетное внимание доступности, тестируя визуализации на отзывчивость и адаптируясь к различным потребностям аудитории, чтобы обеспечить инклюзивный и привлекательный опыт.

Примеры использования и применения визуализации данных

1. Бизнес-аналитика и отчетность

В сфере бизнес-аналитики и отчётности организации используют сложные инструменты для улучшения процессов принятия решений. Это включает в себя внедрение комплексных информационных панелей, предназначенных для отслеживания ключевых показателей эффективности (KPI) и основных бизнес-показателей. Кроме того, компании проводят тщательный анализ тенденций, чтобы выявлять закономерности и аномалии в продажах, доходах и других важных наборах данных. Эти визуальные данные играют ключевую роль в принятии стратегических решений, позволяя заинтересованным сторонам оперативно реагировать на динамику рынка.

2. Финансовый анализ

Финансовый анализ в корпоративном секторе предполагает использование визуальных представлений для принятия инвестиционных решений. Визуализация цен на акции и рыночных тенденций даёт инвесторам ценную информацию. Кроме того, организации проводят сравнительный анализ запланированных и фактических расходов, чтобы получить полное представление о финансовых результатах. Визуализация движения денежных средств и финансовых отчётов способствует более чёткой оценке общего финансового состояния и помогает разрабатывать надёжные финансовые стратегии.

3. Здравоохранение

В сфере здравоохранения визуализация играет важную роль в передаче сложной информации. Визуальные представления используются для информирования о результатах лечения пациентов и оценки эффективности лечения, что способствует более доступному пониманию для медицинских работников и заинтересованных сторон. Кроме того, визуальное представление распространения заболеваний и эпидемиологических данных имеет решающее значение для поддержки усилий в области общественного здравоохранения. С помощью визуальной аналитики организации здравоохранения добиваются эффективного распределения и использования ресурсов, обеспечивая оптимальное предоставление медицинских услуг.

4. Маркетинг и продажи

В сфере маркетинга и продаж визуализация данных становится мощным инструментом для понимания поведения клиентов. Визуально понятные диаграммы упрощают сегментацию и анализ поведения, предоставляя информацию, на основе которой разрабатываются целевые маркетинговые стратегии. Визуализация воронки продаж позволяет получить полное представление о пути клиента, что дает организациям возможность оптимизировать свои процессы продаж. Визуальная аналитика взаимодействия в социальных сетях и эффективности кампаний еще больше повышает эффективность маркетинговых стратегий, позволяя проводить более эффективные и целенаправленные кампании.

5. Человеческие ресурсы

Отделы кадров используют визуализацию данных для оптимизации процессов и улучшения управления персоналом. Разработка информационных панелей для оценки эффективности работы сотрудников способствует повышению эффективности HR-операций. Демографические данные и показатели разнообразия персонала представлены в наглядном виде, что способствует внедрению инклюзивных практик в организациях. Кроме того, визуализация аналитических данных для стратегий найма и удержания сотрудников способствует более эффективному управлению талантами.

Визуализация данных в Big Data

В современной сфере управления информацией взаимодействие между визуализацией данных и большими данными становится все более важным для организаций, стремящихся получить полезную информацию из обширных и сложных наборов данных. Визуализация данных с помощью графических методов представления, таких как диаграммы, графики и тепловые карты, играет ключевую роль в выявлении сложных закономерностей и тенденций, присущих огромным наборам данных.

• Он служит связующим звеном между необработанными данными и значимой информацией, позволяя заинтересованным сторонам понимать сложные взаимосвязи и принимать обоснованные решения.
• В совокупности большие данные, характеризующиеся экспоненциальным ростом и разнообразием информации, обеспечивают содержательную основу для этих визуализаций.

По мере того, как организации сталкиваются с проблемами и возможностями, которые открывает огромный объём, скорость и разнообразие данных, интеграция визуализации данных становится незаменимой стратегией для извлечения пользы и более глубокого понимания сложной информации. Сочетание визуализации данных и больших данных не только повышает интерпретируемость, но и позволяет лицам, принимающим решения, извлекать полезную информацию из огромных массивов данных, доступных в современном мире.

Заключение

Визуализация данных является краеугольным камнем в современном мире интерпретации информации. Её способность преобразовывать сложные данные в понятные визуальные форматы, такие как диаграммы и графики, помогает принимать более взвешенные решения в различных отраслях.