Одно изображение лучше тысячи слов.

Одна картинка стоит тысячи слов.

Значение. Графический рисунок передает более сильный посыл, чем слова.

Происхождение: Это высказывание было изобретено рекламным руководителем Фредом Р. Барнардом. Для продвижения рекламы своего агентства он в 1921 году разместил рекламу в Printer's Ink с заголовком « Один взгляд стоит тысячи слов »и приписал его древнему японскому философу.

Почему изображение может быть лучше тысячи слов?

1. Визуальные существа, также известные как люди:

Согласно отчету Брайан Каплан (генеральный директор, Bryan Caplan Marketing), люди - визуальные существа, и они реагируют на визуальные данные и обрабатывают их лучше, чем любой другой тип данных. Люди способны быстро переводить визуальный контент. Человеческий мозг обрабатывает визуальный контент в 60 000 раз быстрее, чем текст. Кроме того, 90% информации, которая передается в мозг, является визуальной. Люди наблюдают, учатся, обрабатывают и принимают решения с помощью визуальной информации.

2. Резиденции с долговременной памятью:

Визуальные эффекты живут в долговременной памяти, они помогают людям разобраться в содержании и направить их внимание.

… Если наши слова, концепции, идеи не связаны с изображением, они попадут в одно ухо, проплывут через мозг и выйдут из другого уха. Слова обрабатываются нашей кратковременной памятью, в которой мы можем сохранить только около семи бит информации . - Доктор. Линелл Бермарк (эксперт по визуальной грамотности)

Визуализация данных

Так как рассказы и смыслы легче передать с помощью изображений и фигур. В науке о данных визуализация данных используется для создания изображений, объем которых превышает 1000 слов. Визуализация данных - это графическое представление информации и данных. Используя визуальные элементы, такие как диаграммы, графики и карты , инструменты визуализации данных предоставляют доступный способ видеть и понимать тенденции, выбросы и шаблоны в данных.

Кроме того, визуализация данных используется для того, чтобы рассказывать истории путем преобразования данных в более понятную форму. Хорошая визуализация рассказывает историю, удаляя шум из данных и выделяя полезную информацию.

Возможности визуализации данных

При правильном использовании визуализация данных полезна для очистки данных, изучения структуры данных, обнаружения выбросы и необычные группы, выявление тенденций и кластеров, выявление локальных закономерностей, оценка результатов моделирования и представление результатов.

Визуальные эффекты показывают особенности данных, которые статистические данные и модели могут упускать: необычные распределения данных, локальные закономерности, кластеризации, пробелы, пропущенные значения, свидетельства округления или накопления, неявные границы, выбросы и т. Д. Наглядные материалы поднимают вопросы, которые стимулируют исследования и предлагают идеи.

Визуализация данных - это палка о двух концах, хотя она может передавать идеи более четко и организованно. Это может быть использовано для дезинформации аудитории и введения ее в заблуждение. Для этой цели используется несколько техник, но наиболее часто используемые и сложные:

1. Исключение нулевого значения по оси Y

Гистограммы используются для сравнения количеств в подгруппах. Сравнение выполняется на основе длины или высоты стержней. Обычно более крупные столбцы означают большее количество.

Исключение нуля по оси Y используется для преувеличения различий между экземплярами. Он сбивает читателя с толку, пытаясь найти абсолютную разницу там, где график показывает относительную разницу.

2. Использование двух осей Y для обозначения корреляций и причинно-следственных связей.

Двухосная диаграмма (также называемая диаграммой с несколькими осями) использует две оси, чтобы проиллюстрировать взаимосвязь между двумя переменными с разными величинами и масштабами измерение.

Когда два графика имеют одинаковую форму или изменяются в одной и той же точке, можно сделать вывод, что эти два значения каким-то образом коррелированы. Однако правда еще далека от этого. Тайлер Виген создал набор двухосных диаграмм, чтобы показать, как два совершенно независимых и несвязанных значения могут иметь почти один и тот же график. формы, и это не означает, что одно каким-либо образом влияет на другое.

Это происходит из-за того, что известно как ложная корреляция, при которой два или более события или переменных связаны, но не связаны причинно.

Инструменты визуализации данных

Инструменты визуализации данных предоставляют дизайнерам более простой способ создания визуальных представлений как больших, так и малых наборов данных. Автоматизация процесса создания визуализации значительно упрощает работу дизайнера и снижает вероятность ошибок. Существует несколько способов создания графиков и диаграмм и манипулирования методами визуализации данных, они варьируются от языков программирования, библиотек программирования, плагинов, сервисов и программного обеспечения, предназначенного для выполнения предполагаемой работы.

1. Python против. р

В целом и R, и Python хорошо оснащены для визуализации данных.

  • R - это язык в первую очередь для анализа данных, что проявляется в том, что он предоставляет множество пакетов, предназначенных для научной визуализации.
  • Python - это язык программирования общего назначения, который также можно использовать для анализа данных и предлагает множество хороших решений для визуализации данных.
  • Настройка графики в R проще и интуитивно понятнее с помощью ggplot2, чем в Python с Matplotlib. Библиотека Seaborn помогает решить эту проблему и предлагает хорошие стандартные решения, которые обходятся относительно небольшим количеством строк кода.

2. Microsoft PowerBI и Excel

Excel - мощный и гибкий инструмент для любой аналитической деятельности. В сочетании с Power BI эта комбинация помогает получить широкие возможности анализа и визуализации данных. Позволяет своим пользователям легко собирать, формировать, анализировать и исследовать ключевые бизнес-данные новыми способами - и все это за меньшее время - используя оба приложения вместе.

3. Tableau Vs. Графана

И Grafana, и Tableau - это инструменты, которые помогают выполнять визуализацию и анализ данных.

  • Концепция Grafana очень широка, в то время как Tableau больше ориентирован на бизнес-аналитику.
  • Grafana хорошо подходит для работы с временными рядами, мониторинга приложений и мониторинга серверов.
  • С Tableau работа с серверами может быть немного менее комфортной.
  • В Tableau есть более специфические инструменты бизнес-аналитики. Например, только Tableau поддерживает коробчатые диаграммы.

Кроме того, визуализация данных является важным элементом исследовательского анализа данных (EDA) для проверки качества данных и помощи аналитикам в ознакомлении со структурой и характеристиками данных, находящихся перед ними. .

Исследовательский анализ данных (EDA)

EDA - это понимание имеющихся данных перед тем, как приступить к работе с ними.

Исследовательский анализ данных EDA относится к критически важному процессу выполнения начальных исследований данных с целью обнаружения закономерностей, обнаруживать аномалии, проверять гипотезы и проверять предположения с помощью сводной статистики и графических представлений.
Это хорошая практика - понимать данные в первую очередь и постарайтесь собрать из них как можно больше идей.

Джон Тьюки (считается отцом исследовательского анализа данных)
однажды сказал: «Самая большая ценность изображения - это когда оно заставляет нас замечать то, чего мы никогда не ожидали. чтобы увидеть."

Спасибо за чтение !

Ресурсы

Изображения