データ視覚化の主な目的は何ですか?

データ視覚化の主な目的は、データに含まれる現象とパターンについて洞察を得ることであり、これには発見、意思決定、説明、分析、探索、学習という複数の意味があります。特定のタスクの視覚的表現効率を通じて人々の完成度を高めます。

#データ視覚化は主に、グラフィカルな手段を使用して情報を明確かつ効果的に伝達および伝達することを目的としています。ただし、これは、データ視覚化がその機能的目的を達成するために退屈でなければならない、またはカラフルに見せるために非常に複雑でなければならないという意味ではありません。アイデアを効果的に伝えるには、重要な側面や特徴を視覚的に伝えることで、美的形状と機能を連携させる必要があります。これにより、かなりまばらで複雑なデータセットに対する深い洞察が可能になります。しかし、デザイナーはデザインと機能のバランスをとることができず、派手なデータ ビジュアライゼーションを作成することが多く、情報を伝達し伝達するという本来の目的を達成できません。

データ視覚化は、インフォメーション グラフィックス、情報視覚化、科学的視覚化、統計グラフィックスと密接に関連しています。現在、データの視覚化は、研究、教育、開発の分野において非常に活発かつ重要な側面となっています。 「データ視覚化」という用語は、科学視覚化の成熟した分野と情報視覚化の若い分野を統合したものです。

関連分析

データ取得

データ取得 (DAQ または DAS と略されることもあります)。「データ取得」または「データ収集」とも呼ばれます。 「 」は、コンピュータで処理できるデータを生成するために現実世界をサンプリングするプロセスを指します。通常、データ収集プロセスには、信号と波形を収集し、必要な情報を取得するためにそれらを処理するステップが含まれます。データ収集システムのコンポーネントには、測定パラメータを電気信号に変換するセンサーが含まれており、これらの電気信号はデータ収集ハードウェアによって収集されます。

データ分析

データ分析とは、有用な情報を抽出して結論を​​導くために、データを詳細に調査して要約するプロセスを指します。データ分析はデータ マイニングと密接に関連していますが、データ マイニングでは大規模なデータ セットに重点が置かれ、推論にはあまり重点が置かれず、元々は別の目的で収集されたデータが使用されることがよくあります。統計学の分野では、データ分析を記述統計分析、探索的データ分析、確認的データ分析に分ける人がいますが、そのうち探索的データ分析はデータの新たな特徴の発見に焦点を当て、確認的データ分析はデータの確認や改ざんに焦点を当てます。既存の仮説。

データ分析の種類は次のとおりです:

1) 探索的データ分析: 価値のある仮説のテストを形成するためにデータを分析する方法を指し、従来の統計的仮説のテストです。補助的な手段。この方法は、有名なアメリカの統計学者ジョン・テューキーによって命名されました。

2) 定性的データ分析: 「定性的データ分析」、「質的研究」、「定性的研究データ分析」とも呼ばれ、単語、写真、文章などの非数値データの分析を指します。観察 データ (または情報) の分析。

2010 年以降、データ視覚化ツールは基本的に表、グラフィックス (チャート)、地図などの視覚要素に基づいています。データのフィルター、ドリル、データ連携、ジャンプ、ハイライトなどの分析方法が利用可能です。動的解析です。

視覚化ツールは、さまざまなデータ表示形式、さまざまなグラフィック表示形式、人間とコンピュータの豊富な対話方法、ビジネス ロジックをサポートする動的スクリプト エンジンなどを提供できます。

一般的なダッシュボードやレポート製品とは異なり、Yonghong Technology の BI フロントエンドは発見指向であり、豊富なインタラクティブなメソッドと強力な分析機能を備えています。ユーザーはさらにデータと対話し (インタラクティブ)、フィルター、ドリル、ブラッシング、関連付け、変換、その他のテクノロジーを使用して、情報の習得、問題の発見、答えの検索、およびアクションの実行を可能にします。

データ ガバナンス

データ ガバナンスには、特定の組織向けに一貫したエンタープライズ レベルのデータ ビューを作成するために必要な人材、プロセス、およびテクノロジが含まれます。データ ガバナンスは次の目的で設計されています。

1) 意思決定における一貫性と信頼性を強化します

2) 規制上の罰金のリスクを軽減します

3) データ セキュリティを向上します

4) 収益を最大化します-データの可能性の生成

5) 情報品質責任の指定

データ管理

「データ リソース管理」とも呼ばれるデータ管理には、関連するサブジェクト領域に関連するすべての側面が含まれます。データを貴重なリソースとして管理します。データ管理について、DAMA が提案する正式な定義は次のとおりです。「データ リソース管理とは、企業または機関のデータ ライフサイクル全体のニーズを正しく管理するために使用されるアーキテクチャ、ポリシー、仕様、運用手順の開発および実行プロセスを指します。」この定義は非常に幅広く、低レベルのデータ管理作業 (リレーショナル データベース管理など) に技術的に直接関与しない可能性のある多くの職業が含まれます。 ＃＃＃＃＃＃データマイニング＃＃＃

データマイニングとは、大量のデータを分類および整理し、関連する情報を選択するプロセスを指します。データ マイニングは通常、ビジネス インテリジェンス組織や財務アナリストによって使用されますが、最新の実験および観察手法によって生成された膨大なデータ セットから情報を抽出するために科学分野でも使用されることが増えています。

データマイニングは、「暗黙的で、これまで知られていなかった、潜在的に有用な情報をデータから抽出する並外れたプロセス」および「大規模なデータセットまたはデータベースから有用な情報を抽出する科学」と説明されています。エンタープライズ リソース プランニングに関連するデータ マイニングは、意思決定の取り組みに役立つ可能性のあるパターンを探すために、大規模なトランザクション データ セットを統計的および論理的に分析するプロセスを指します。

E コマース データ

E コマース データの視覚化。情報を取得する最良の方法の 1 つは、視覚化を通じて重要な情報を迅速に把握することです。さらに、電子商取引データは、単純な統計では簡単に確認できないデータ、パターン、結論を視覚的に表示することで、驚くべきパターンや観察結果も明らかにします。 「視覚化を通じて、私たちは情報を目で探索できる風景、つまり情報マップのようなものに変えます。情報に迷ったとき、情報マップは非常に実用的です。」これは特に電子商取引業界に当てはまります。

推奨チュートリアル:「PHP」

以上がデータ視覚化の主な目的は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。