Visualization Là Gì

Tomorrow Marketers – Nếu bạn đã quen thuộc với phân tích dữ liệu, thì chắc rằng bạn đã biết đến trực quan hóa tài liệu (data visualization). Đây là một trong những phần quan trọng vào phân tích tài liệu (data analysis). Trong nội dung bài viết này, Tomorrow Marketers sẽ cùng bạn lý giải cách thực hiện và luận bàn về từng các loại hình ảnh trực quan không giống nhau. 

Trực quan liêu hóa tài liệu (Data Visualization) là gì?

Trực quan tiền hóa tài liệu (data visualization) là sự việc thể hiện dữ liệu hoặc thông tin thành biểu đồ, đồ gia dụng thị hoặc định hình trực quan khác. Vấn đề trực quan tiền hoá dữ liệu chất nhận được các xu hướng và mô hình dễ ợt được bắt gặp hơn. Với sự ngày càng tăng của tài liệu lớn như ngày nay, những doanh nghiệp cần phải có khả năng phân tích tài liệu ngày càng lớn. Machine learning giúp dễ dãi tiến hành những phân tích như so sánh dự đoán, với cũng bổ ích trong bài toán trực quan hoá tài liệu (data visualization) nhằm trình bày. Cơ mà trực quan lại hóa tài liệu (data visualization) ko chỉ quan trọng đối cùng với phân tích tài liệu mà nó đặc biệt trong bất kể ngành nghề nào. Cho dù bạn thao tác trong lĩnh vực tài chính, Marketing, công nghệ, thiết kế hay bất cứ thứ gì khác, bạn cũng cần được trực quan hóa tài liệu (data visualization). 

Tại sao họ cần trực quan liêu hóa tài liệu (data visualization)?

Chúng ta đề xuất trực quan tiền hóa tài liệu (data visualization) bởi một bạn dạng tóm tắt thông tin trực quan giúp xác minh các quy mô và xu hướng thuận tiện hơn so với việc xem qua hàng ngàn bảng tính. Nó giúp bộ não của con tín đồ hoạt động. Vì mục tiêu của phân tích tài liệu là tìm thấy rất nhiều insight ẩn sau dữ liệu, dữ liệu có mức giá trị hơn thỉnh thoảng được trực quan tiền hóa. Ngay cả khi một nhà so với dữ liệu hoàn toàn có thể phát hiện hầu như insight thâm thúy từ tài liệu mà ko trực quan liêu hóa, sẽ khó khăn để họ rất có thể truyền đạt ý nghĩa cho khách hàng, người cùng cơ quan hiểu. Biểu đồ với đồ thị giúp truyền đạt dữ liệu thuận tiện hơn.

Bạn đang xem: Visualization là gì

Trực quan liêu hóa dữ liệu (data visualization) được áp dụng như cố kỉnh nào?

Trực quan tiền hóa dữ liệu (data visualization) có rất nhiều công dụng. Mỗi loại trực quan hóa dữ liệu (data visualization) rất có thể được áp dụng theo các cách khác nhau. Dưới đây là một số cách thịnh hành nhất được áp dụng trực quan tiền hóa tài liệu (data visualization). 

1. Biến hóa theo thời gian

Đây có lẽ là cách áp dụng trực quan hóa tài liệu (data visualization) cơ bạn dạng và thịnh hành nhất. Tại sao nó phổ biến nhất là vì đa số dữ liệu có tương quan đến yếu tố thời gian. Bởi đó, bước đầu tiên trong phân tích tài liệu là xem xu hướng dữ liệu theo thời gian như thế nào.

2. Xác minh tần suất

Tần suất cũng là 1 trong cách thực hiện khá cơ phiên bản của trực quan tiền hóa dữ liệu (data visualization) vì nó cũng vận dụng cho dữ liệu liên quan đến thời gian. Nếu gồm yếu tố thời gian, điều hợp lý là chúng ta nên xác minh tần suất những sự kiện bao gồm liên quan xảy ra theo thời gian.

3. Khẳng định mối tình dục (tương quan)

Xác định côn trùng tương quan là 1 cách sử dụng tài liệu trực quan lại (data visualization) cực kỳ có giá chỉ trị. Rất khó để xác minh mối dục tình giữa hai biến chuyển mà không có trực quan liêu hóa (data visualization), mặc dù điều quan trọng là cần nhận thức được quan hệ trong dữ liệu. Đây là một trong ví dụ tuyệt đối hoàn hảo về cực hiếm của trực quan hóa dữ liệu trong phân tích dữ liệu.

4. Kiểm soát một mạng lưới

Một lấy một ví dụ về việc kiểm tra một mạng lưới với trực quan tiền hóa tài liệu (data visualization) có thể được nhìn thấy trong nghiên cứu thị trường. Các chuyên gia Marketing nên biết thương hiệu mình nhắm đến đối tượng người dùng mục tiêu nào, nhằm họ phân tích tổng thể thị trường từ bỏ đó khẳng định các nhóm đối tượng người tiêu dùng hay phân khúc thị trường, mong nối giữa những nhóm, fan có ảnh hưởng trong từng team và đầy đủ thứ khác quanh tệp quý khách của mình.

5. đồ mưu hoạch

Khi lập chiến lược hoặc định kỳ trình đến một dự án phức tạp, hồ hết thứ hoàn toàn có thể gây nhầm lẫn. Biểu trang bị Gantt xử lý vấn đề đó bằng cách minh họa rõ ràng từng nhiệm vụ trong dự án và mất bao lâu để hoàn thành.

6. Phân tích quý giá và rủi ro

Việc xác định các số liệu phức tạp như quý hiếm và đen thui ro yên cầu nhiều trở nên số không giống nhau được chuyển vào, khiến cho rất khó để xem thấy đúng chuẩn với một bảng tính đơn giản. Trực quan lại hóa dữ liệu (data visualization) rất có thể đơn giản như mã hóa màu sắc một bí quyết để chỉ ra cơ hội nào có giá trị và rủi ro nào tương ứng. 

Các các loại biểu đồ vật trực quan tiền hóa dữ liệu

Có không hề ít công cụ bao gồm sẵn để giúp đỡ tạo trực quan tiền hóa dữ liệu (data visualization). Một số trong những là bằng tay thủ công và một số là từ bỏ động, nhưng 1 trong hai biện pháp chúng sẽ chất nhận được bạn thực hiện ngẫu nhiên loại hình trực quan như thế nào sau đây.

1. Biểu đồ mặt đường (Line chart)

Biểu đồ mặt đường minh họa những thay đổi theo thời gian. Trục x thường là 1 trong những khoảng thời gian, trục y là số lượng. Do vậy, điều này có thể minh họa doanh số bán sản phẩm của doanh nghiệp trong năm được chia bé dại theo tháng hoặc con số đơn vị một xí nghiệp sản xuất sản xuất mỗi ngày trong tuần qua.

Xem thêm: Lưới Trời Tập 15 - Lưới Trời Lồng Lộng

2. Biểu đồ miền (Area chart)

Biểu đồ dùng miền là sự điều chỉnh của biểu đồ con đường trong đó quanh vùng dưới đường được điền vào để nhấn mạnh tầm đặc biệt của nó. Màu sắc tô cho khoanh vùng dưới mỗi dòng yêu cầu hơi trong veo để hoàn toàn có thể nhận thấy các khu vực ông xã lấp.

3. Biểu trang bị cột (Bar chart)

Biểu thiết bị cột cũng minh họa những biến hóa theo thời gian. Tuy nhiên nếu có nhiều hơn một biến, biểu đồ vật cột rất có thể giúp tiện lợi so sánh tài liệu cho từng đổi thay tại từng thời điểm. Ví dụ, một biểu vật cột có thể so sánh doanh số bán sản phẩm của công ty từ trong năm này và năm kia đó. 

4. Biểu đồ gia dụng (Histogram)

Một biểu đồ vật trông y như một biểu thứ cột, tuy vậy đo tần suất thay vì xu hướng theo thời gian. Trục x của biểu vật dụng liệt kê những giá trị của bộ tài liệu và các khoảng của biến, trục y là tần suất, bởi vì vậy mỗi cột đại diện thay mặt cho gia tốc của một trở thành đó. Ví dụ: bạn cũng có thể đo gia tốc của từng câu trả lời cho thắc mắc khảo sát. Những cột đã là câu trả lời: không đạt yêu thương cầu, trung lập, và đạt yêu cầu. Điều này sẽ cho chính mình biết tất cả bao nhiêu tín đồ đã chỉ dẫn mỗi câu trả lời tương ứng.

*

5. Biểu đồ vật tán xạ (Scatter plot)

Biểu thiết bị tán xạ được thực hiện để search mối tương quan. Từng điểm trên một biểu vật phân tán có nghĩa là khi x = này, thì y bằng một giá trị này. Theo phong cách đó, nếu các điểm có xu hướng theo một cách nhất định (hướng lên mặt trái, xuống mặt phải, v.v.) thì bao gồm một mối quan hệ giữa chúng. Nếu các điểm phân tán mà không có xu hướng nào, thì các biến số hoàn toàn không tác động đến nhau.

6. Biểu đồ bong bóng (Bubble chart)

Biểu vật bong bóng là một trong biến thể của biểu đồ tán xạ, trong số đó mỗi điểm tài liệu được biểu lộ bằng một bong bóng có độ béo và sự phân bố khác biệt trên các trục. Một điểm bất tiện của biểu đồ bong bóng là những tinh giảm về form size của bong bóng do không gian hạn chế trong các trục. Bởi vì vậy, ko phải tất cả dữ liệu sẽ tương xứng với mô hình trực quan này.

7. Biểu vật dụng tròn (Pie chart)

Biểu vật tròn là tùy chọn rất tốt để minh họa phần trăm phần trăm, bởi vì nó hiển thị mỗi phần tử như một phần của tổng thể. Do vậy, trường hợp dữ liệu của khách hàng giải đam mê sự nỗ lực theo tỷ lệ phần trăm, biểu đồ hình tròn sẽ trình bày cụ thể các phần theo tỷ lệ thích hợp.

8. Vật dụng đo (Gauge)

Một thước đo hoàn toàn có thể được sử dụng để minh họa khoảng cách giữa những khoảng. Điều này có thể được trình diễn dưới dạng thước đo tương đương như đồng hồ tròn hoặc như là một thước đo giao diện ống hệt như nhiệt kế chất lỏng. Nhiều đồng hồ đo rất có thể được hiển thị cạnh nhau để minh họa sự khác hoàn toàn giữa nhiều khoảng thời gian.

*

9. Bạn dạng đồ (Map)

Phần lớn dữ liệu được xử lý trong những doanh nghiệp tất cả yếu tố vị trí, giúp dễ ợt minh họa trên bản đồ. Một lấy ví dụ như về trực quan hóa bản đồ là thể hiện các vùng đang có dịch Covid-19, mức độ báo động của từng vị trí. 

10. Phiên bản đồ sức nóng (Heat map)

Một phiên bản đồ nhiệt về cơ phiên bản là một ma trận mã màu. Một công thức được thực hiện để tô màu sắc mỗi ô của ma trận, được tô bóng để biểu lộ giá trị kha khá hoặc rủi ro khủng hoảng của ô đó. Thường thì màu sắc phiên bản đồ nhiệt từ xanh lá cây cho đỏ, với màu xanh lá cây lá cây là công dụng tốt rộng và màu đỏ là tồi tệ hơn. Phong cách trực quan liêu này rất hữu ích vì màu sắc diễn giải nhanh hơn so với số.

11. Sơ đồ gia dụng khung (Frame diagram)

Sơ vật khung về cơ phiên bản là phiên bản đồ cây mô tả rõ cấu tạo mối quan hệ phân cấp. Một sơ đồ gia dụng khung bao hàm các nhánh, mỗi nhánh có tương đối nhiều nhánh liên kết với bọn chúng theo từng cung cấp độ, cùng ngày càng những nhánh. 

*

Trực quan hóa tài liệu (data visualization) công dụng là bước quan trọng đặc biệt của phân tích dữ liệu. Không có nó, hồ hết hiểu biết cùng thông điệp quan trọng hoàn toàn có thể bị mất hoặc đọc không chính xác. Lúc biết trực quan hoá dữ liệu, bạn cũng trở nên dễ dàng phân tích dữ liệu hơn vì đã hiểu rõ thực chất vấn đề, trường đoản cú đó giới thiệu những quyết định trong ghê doanh, Marketing,.. Xem thêm khoá học tập Data System để làm việc cùng với dữ liệu xuất sắc hơn nhé!

link tải 567 live app | W88Vuive | tải app qqlive apk |

https://789betvi.co/