suchen
HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialWarum das Sehen von Daten besser ist als das Lesen: Das Argument für Datenvisualisierung

In der heutigen datengesteuerten Welt überschwemmen Rohdaten jeden Sektor. Von komplizierten Geschäftskennzahlen bis hin zu einfachen Daten im Alltag. Wie viele Autos passieren jeden Tag die Straße, wie viele Schüler bestehen ihre Matheprüfungen oder wie viele Eier essen Sie täglich? Die Antworten auf all diese Fragen sind Daten.

Rohdaten sind oft voller Nummerierungszeilen und -spalten oder Tabellenkalkulationen. Sie sind überwältigend und schwer zu interpretieren. Um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, müssen wir diese Daten in etwas leichter Verständliches umwandeln – hier spielt die Datenvisualisierung ihre Rolle.

Warum Visualisierung funktioniert: Die Wissenschaft dahinter

Datenvisualisierung ist der Prozess der grafischen Darstellung von Informationen und Daten. Es kann ein Diagramm, eine Grafik oder eine Karte sein. Durch diese visuellen Medien können wir Daten aus verschiedenen Perspektiven betrachten, z. B. mithilfe eines Liniendiagramms, um einen Trend zu erkennen, und eines Histogramms, um eine Verteilung zu sehen.

Die Wirksamkeit der Datenvisualisierung liegt in der Art und Weise, wie das menschliche Gehirn visuelle Reize verarbeitet. Gestaltprinzipien der visuellen Wahrnehmung erklären, wie das menschliche Gehirn visuelle Informationen verarbeitet.

Gestaltsprinzipien

  • Nähe: Objekte, die physisch nahe beieinander liegen, gehören zu einem Teil einer Gruppe.

  • Ähnlichkeit: Objekte mit ähnlicher Farbe, Form, Größe oder Ausrichtung werden als verwandt oder zur selben Gruppe gehörend wahrgenommen.

  • Kontinuität: Glatte Pfade werden auf natürliche Weise befolgt, sodass Liniendiagramme für die Verfolgung von Trends intuitiv sind.

  • Verbindung: Objekte, die physisch verbunden sind, sind Teil einer Gruppe.

Why Seeing Data Beats Reading It: The Case for Data Visualization

  • Einschließung:Objekte, die physisch zusammengeschlossen sind, als gehören sie zu einem Teil einer Gruppe.

  • Abschluss: Unser Gehirn ergänzt fehlende Informationen, um vollständige Formen zu erstellen, was das Verständnis fragmentierter Bilder wie gestrichelter Trendlinien erleichtert.

Why Seeing Data Beats Reading It: The Case for Data Visualization

Die wichtigsten Vorteile der Datenvisualisierung

Untersuchungen haben ergeben, dass 90 % der an das Gehirn übermittelten Informationen visuell sind. Der Einsatz von Datenvisualisierung als Kommunikationsmittel ist eine effektive Möglichkeit, die natürliche Fähigkeit des Gehirns zu nutzen, Informationen visuell zu verarbeiten.

1. Visuelle Muster sind leichter zu erkennen
Das menschliche Gehirn ist darauf programmiert, Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen. Wenn Daten als Diagramme, Grafiken oder Diagramme dargestellt werden, sind Muster wie Aufwärtstrends, Cluster oder Anomalien sofort erkennbar. Schauen Sie sich zum Beispiel das Bild unten an. Betrachten Sie zum Beispiel den Wahltrend 2024 in den USA von Juli bis August. Die visuelle Darstellung zeigt ein knappes Rennen zwischen den demokratischen und republikanischen Kandidaten, bei dem die Unterstützungsniveaus gleichauf liegen. Diese Visualisierung vermittelt die Ungewissheit des Ergebnisses und betont, dass sowohl Trump als auch Kamala Harris weiterhin starke Anwärter auf den Sieg sind.

Why Seeing Data Beats Reading It: The Case for Data Visualization
Quelle:The Independent

2. Anomalieerkennung schneller erkennen
Mithilfe der Visualisierung können Benutzer Ausreißer schnell erkennen. Tools wie Streudiagramme und Heatmaps erleichtern beispielsweise das Erkennen von Korrelationen oder Anomalien, die in den Rohdaten verborgen sind. Das Erkennen solcher Muster ist für die Entscheidungsfindung in den Bereichen Finanzen, Marketing und Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung.

Why Seeing Data Beats Reading It: The Case for Data Visualization
Quelle:https://sites.chem.utoronto.ca

3. Vereinfacht die Komplexität
Das Lesen von Rohdaten bedeutet eine zusätzliche kognitive Belastung für das Gehirn. Indem sie Daten aggregieren oder zusammenfassen, reduzieren sie die kognitive Belastung und helfen den Zuschauern, sich auf die wichtigsten Aspekte zu konzentrieren. Die folgende Visualisierung zeigt, wie Amerikaner ihre politische Zugehörigkeit von 2001 bis 2024 identifizierten. Die Analyse von Daten aus 23 Jahren im Rohformat wäre für die meisten Menschen nahezu unmöglich effektiv zu interpretieren. Mit der Datenvisualisierung werden komplexe Muster jedoch sofort klar. Die Grafik verdeutlicht beispielsweise einen konsistenten Trend: Frauen neigen eher zu liberalen Ideologien, während Männer zu konservativen Ansichten tendieren. Dies ist ein Paradebeispiel dafür, wie Datenvisualisierung jahrzehntelange Informationen zu einer leicht verdaulichen Geschichte verdichtet.

Why Seeing Data Beats Reading It: The Case for Data Visualization
Quelle:The New York Times

4. Verbesserte Aufbewahrung
Menschen erinnern sich eher an Erkenntnisse aus Bildern. Die Aufbewahrung der in Diagrammen oder Infografiken dargestellten Daten kann deutlich höher sein als die der Textdaten.

5. Zeiteffizienz
Eine von McKinsey durchgeführte Studie ergab, dass 28 % der Unternehmen, die Datenvisualisierung einsetzen, dazu neigen, zeitnahe Entscheidungen zu treffen. In Bereichen, in denen Zeit Geld ist, kann die Datenvisualisierung Unternehmen dabei helfen, zu wachsen, indem sie ihre Effizienz steigern.

Ein weiteres Beispiel für die Leistungsfähigkeit der Datenvisualisierung ist die US-Wahl 2024. Eine Grafik zeigt Themen, die für Wechselwähler, Trump-Loyalisten und Harris-Loyalisten als wichtig erachtet werden. Sobald politische Berater die Grafik sehen, erstellen sie ihren nächsten Plan, um Wechselwähler zu beeinflussen, und schlagen ihrem Arbeitgeber strategische Pläne vor, um die Wahl zu gewinnen

Why Seeing Data Beats Reading It: The Case for Data Visualization

6. Zugänglichkeit für technisch nicht versierte Zielgruppen
Experten aus unterschiedlichen Fachgebieten arbeiten häufig an Projekten innerhalb derselben Organisation zusammen. Allerdings kann Fachjargon eine effektive Kommunikation behindern und zu Missverständnissen führen. Die Datenvisualisierung schließt diese Lücke, indem sie komplexe Informationen in einem einfachen Format darstellt. Dadurch wird sichergestellt, dass technisch nicht versierte Stakeholder wichtige Erkenntnisse erfassen können, was eine umfassendere und effektivere Entscheidungsfindung fördert.

Vermeiden Sie diese häufigen Fehler bei der Datenvisualisierung

Obwohl die Datenvisualisierung ein leistungsstarkes Werkzeug ist, hat sie auch ihre Tücken. Eines der am häufigsten vorkommenden Ereignisse ist die Manipulation von Achsen oder das Herauspicken von Daten, was zu Fehlinterpretationen führen kann. Ein Balkendiagramm, das eine Differenz zwischen zwei Werten zeigt, kann übertrieben wirken, wenn die Y-Achse nicht bei Null beginnt. Wenn beispielsweise ein Balken 40 und ein anderer 50 darstellt, lässt die Skalierung der Y-Achse von 36 auf 50 den Unterschied erheblich erscheinen, was den Betrachter dazu verleitet, die Ungleichheit zu überschätzen.

Why Seeing Data Beats Reading It: The Case for Data Visualization

Eine weitere Gefahr besteht darin, zu viele Daten in ein einziges Diagramm zu packen, weil es die Betrachter überfordert, und den falschen Diagrammtyp auszuwählen.

Tools und Techniken zur Datenvisualisierung.

Heutzutage sind Tools zur Datenvisualisierung weit verbreitet. Tools wie Tableau, Power BI und Python-Bibliotheken wie Seaborn und Dash bieten eine Anpassung je nach Bedarf. Für Entwickler sind Bibliotheken wie Seaborn und Dash eine ausgezeichnete Wahl. Insbesondere wenn es um Datenanalysen im Bereich maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz geht, bietet Seaborn verschiedene Arten von Diagrammen zur Datenanalyse mit Hilfe anderer leistungsstarker Bibliotheken wie Pandas und NumPy.

Nutzen Sie die Datenvisualisierung für bessere Einblicke

Datenvisualisierung verwandelt Zahlen in Erzählungen. Durch die Vereinfachung komplexer Datensätze in zugängliche visuelle Darstellungen werden Lücken zwischen technischen und nichttechnischen Zielgruppen geschlossen, die Aufbewahrung verbessert und Erkenntnisse schneller gewonnen. Nutzen Sie noch heute die Datenvisualisierung, um das volle Potenzial Ihrer datengesteuerten Initiativen auszuschöpfen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum das Sehen von Daten besser ist als das Lesen: Das Argument für Datenvisualisierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Was sind einige häufige Gründe, warum ein Python -Skript möglicherweise nicht auf Unix ausgeführt wird?Was sind einige häufige Gründe, warum ein Python -Skript möglicherweise nicht auf Unix ausgeführt wird?Apr 28, 2025 am 12:18 AM

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Geben Sie ein Beispiel für ein Szenario an, in dem die Verwendung eines Python -Arrays angemessener wäre als die Verwendung einer Liste.Geben Sie ein Beispiel für ein Szenario an, in dem die Verwendung eines Python -Arrays angemessener wäre als die Verwendung einer Liste.Apr 28, 2025 am 12:15 AM

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Was sind die Auswirkungen der Leistung bei der Verwendung von Listen im Vergleich zu Arrays in Python?Was sind die Auswirkungen der Leistung bei der Verwendung von Listen im Vergleich zu Arrays in Python?Apr 28, 2025 am 12:10 AM

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

Wie handelt es sich bei Numpy um die Speicherverwaltung für große Arrays?Wie handelt es sich bei Numpy um die Speicherverwaltung für große Arrays?Apr 28, 2025 am 12:07 AM

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

Was erfordert das Importieren eines Moduls: Listen oder Arrays?Was erfordert das Importieren eines Moduls: Listen oder Arrays?Apr 28, 2025 am 12:06 AM

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

Welche Datentypen können in einem Python -Array gespeichert werden?Welche Datentypen können in einem Python -Array gespeichert werden?Apr 27, 2025 am 12:11 AM

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Was passiert, wenn Sie versuchen, einen Wert des falschen Datentyps in einem Python -Array zu speichern?Was passiert, wenn Sie versuchen, einen Wert des falschen Datentyps in einem Python -Array zu speichern?Apr 27, 2025 am 12:10 AM

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays?Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays?Apr 27, 2025 am 12:03 AM

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) ist eine PHP/MySQL-Webanwendung, die sehr anfällig ist. Seine Hauptziele bestehen darin, Sicherheitsexperten dabei zu helfen, ihre Fähigkeiten und Tools in einem rechtlichen Umfeld zu testen, Webentwicklern dabei zu helfen, den Prozess der Sicherung von Webanwendungen besser zu verstehen, und Lehrern/Schülern dabei zu helfen, in einer Unterrichtsumgebung Webanwendungen zu lehren/lernen Sicherheit. Das Ziel von DVWA besteht darin, einige der häufigsten Web-Schwachstellen über eine einfache und unkomplizierte Benutzeroberfläche mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden zu üben. Bitte beachten Sie, dass diese Software

EditPlus chinesische Crack-Version

EditPlus chinesische Crack-Version

Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

SecLists

SecLists

SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor