Introduction aux avantages de la visualisation des données
La visualisation des données est une approche graphique pour représenter les données. Ici, nous utilisons les bibliothèques intégrées de python comme matplotlib, la visualisation Pandas et seaborn pour visualiser les tendances, les graphiques de corrélation, les graphiques à barres, les diagrammes en paires, etc. La visualisation des données joue un rôle très important en fournissant un moyen très simple d'analyser les données, de voir et de comprendre tendances, comprendre les valeurs aberrantes, etc. La visualisation des données donne la possibilité de créer des éléments exploitables à l'ère de la concurrence.
Dans l'article suivant, nous discuterons des avantages de la visualisation des données par secteur. La visualisation des données est très importante dans des secteurs comme les soins de santé et l'armée. Nous discuterons de quelques techniques de visualisation importantes utilisées dans les industries à l'aide de python.
Avantages de la visualisation des données et de ses applications
La visualisation des données facilite la compréhension et augmente l'efficacité. L'esprit humain apprend vite des visuels que celui des textes et des tableaux. Il est appliqué à une grande population, par exemple, on peut se souvenir des dialogues et des scènes du film Sholay qu'il aurait pu regarder des années auparavant, d'autre part, il lui est difficile de rappeler les sujets d'ingénierie.
De nos jours, nous avons un bon nombre d'outils pour les outils de visualisation de données, qui sont rapides et efficaces. La visualisation des données crée une meilleure stratégie de vente. La visualisation des données augmente la capacité de traiter les informations de manière simple / rapide pour comparer et tirer des conclusions. Par exemple, diagrammes circulaires: donne une répartition en pourcentage, graphiques à barres: donne une meilleure compréhension des statistiques.
Lien source: https://matplotlib.org/gallery.html
Figure A Graphique à barres
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Nous ne discuterons des avantages des visualisations de données qu'avec certaines industries, mais cela s'applique à presque toutes les industries.
1. Industries de la santé
La création d'un tableau de bord pour visualiser l'historique des patients peut aider un médecin existant ou un nouveau médecin à comprendre l'état d'un patient. En cas d'urgence, il pourrait fournir des structures de soins plus rapides en fonction de la maladie. La visualisation des données peut aider à identifier la tendance, au lieu de parcourir des rapports de 100s de pages.
Les soins de santé sont un processus complexe, et la plupart du temps est perdu dans l'analyse des rapports précédents. La visualisation des données offre un meilleur argument de vente en augmentant le temps de réponse. Il fournit des matrices par lesquelles il est plus facile d'analyser et donc d'augmenter le temps de réponse.
2. Militaire
Pour les militaires, c'est une question de vie ou de mort, il est de la plus haute importance d'avoir la clarté des données exploitables, et pour prendre les bonnes mesures, il faut avoir la clarté des données pour tirer des enseignements exploitables.
Aujourd'hui, l'ennemi est non seulement présent sur le terrain, mais il menace également la guerre numérique et la cybersécurité. Il est primordial de collecter des données provenant de plusieurs sources - structurées et non structurées. La quantité de données est assez énorme et les outils de visualisation des données jouent un rôle clé pour assurer la livraison rapide des informations appropriées de la manière la plus consolidée possible. Une meilleure compréhension des données historiques permet une meilleure prédiction.
La visualisation dynamique des données aide à mieux comprendre la géographie / le climat, ce qui contribue à une meilleure approche. Le coût de l'équipement et des outils militaires est assez élevé, avec des graphiques à barres et à secteurs, il est facile d'analyser l'inventaire existant et d'effectuer l'achat selon les besoins.
3. Industries des finances
De nos jours, les outils de visualisation des données sont indispensables pour les secteurs financiers pour explorer / expliquer les données des clients liés, comprendre le comportement des clients, avoir un flux d'informations transparent, l'efficacité de la prise de décision, etc.
La visualisation des données aide à créer des modèles pour les entreprises et les entreprises associatives, ce qui contribue à une meilleure stratégie d'investissement. La visualisation des données met en évidence les dernières tendances pour de meilleures opportunités commerciales.
La visualisation des données aide dans presque toutes les industries, cela dépend des besoins, des besoins des entreprises et de la façon dont la visualisation peut aider!
Comment créer une visualisation de données pour les industries?
Avant de visualiser les données, il faut savoir quel est le besoin pour les entreprises / l'industrie? La visualisation des données permet de répondre facilement à cette question. L'analyse et la visualisation des données vont de pair, en python, nous avons des bibliothèques comme NumPy et pandas pour l'analyse des données et pour la visualisation des données, nous avons des bibliothèques comme Matplotlib, Pandas Visualization et Seaborn.
Comprenons le but fondamental de la visualisation des données. À la fin, nous verrons le code python pour la visualisation des données.
Pour comparer les données
La comparaison joue un rôle très important dans l'analyse quantitative. Les techniques de visualisation de données suivantes peuvent être utilisées.
- Graphiques à barres (histogrammes): Avec les graphiques à barres, il est facile de faire une analyse quantitative parmi différentes catégories.
- Graphiques empilés: cela a ajouté l'avantage de l'analyse de données composites avec différentes catégories.
Figure B: Graphiques empilés
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Analyse de composition
Ici, nous définissons la composition des données, les techniques suivantes sont utilisées pour la visualisation.
- Graphiques circulaires - Ce sont des graphiques circulaires et fournissent une composition en pourcentage.
- Diagrammes pyramidaux - Ils sont essentiellement utilisés pour la hiérarchie des données.
Figure C: Diagramme pyramidal
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Analyse sur une période
Dans de nombreux cas, il faut suivre les données pendant une période, puis analyser les tendances. Certains outils de visualisation pour ce type de cas sont les suivants:
- Graphiques linéaires - Affiche les hauts et les bas de base de la tendance.
- Graphiques en aires - Pour afficher les données cumulatives du graphique en courbes sur une période
- Graphiques boursiers - Ils sont essentiellement utilisés pour l'analyse des tendances des actions et des indices boursiers sur une période.
Figure D: Graphique linéaire
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Analyse de la distribution des données
Dans la plupart des cas, nous devons voir la relation entre les fonctionnalités et l'effet d'une fonctionnalité sur les autres. La visualisation des données facilite les techniques suivantes.
- Diagramme de dispersion: ici, nous représentons chaque point de données sous forme de point, puis analysons la tendance.
- Diagramme en boîte / graphique en violon: Cela donne une meilleure compréhension des données pour les valeurs aberrantes avec la médiane comme centre d'une distribution.
- Graphiques de cartes thermiques: Ce sont des graphiques sympas où vous pouvez montrer la corrélation et la distribution avec les couleurs.
Figure E: Carte de chaleur avec corrélation entre les entités
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Visualisation de l'ensemble de données géographiques
Dans de nombreux cas, nous traitons de données géographiques, comme la croissance démographique dans différentes régions. Effet de toute calamité naturelle dans certaines zones. Les graphiques suivants peuvent nous aider à visualiser l'effet par emplacement.
- Cartes choroplèthes - variation entre différents endroits.
- Cartes de points - comme choroplèth avec des points montrant la densité des données.
Figure F: Choroplèth pour la population de l'Inde
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Conclusion
Les données sont traitées plus rapidement lorsque l'on peut les visualiser. La visualisation des données met toutes les informations dans un ensemble qui peut être manqué dans l'approche traditionnelle. Pour l'analyse des données, nous avons des bibliothèques comme NumPy et pandas. Pour la visualisation des données, nous avons des bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn.
Nous avons discuté des avantages de la visualisation dans différentes industries. Nous avons également discuté de la façon dont nous pouvons bénéficier de différentes techniques de visualisation. Enfin, nous avons discuté des références pour le code Python.
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