데이터 시각화의 주요 목적은 무엇입니까?

데이터 시각화의 주요 목적은 데이터에 포함된 현상과 패턴에 대한 통찰력을 얻는 것입니다. 이는 발견, 의사결정, 설명, 분석, 탐구 및 학습 등 다양한 의미를 가지고 있습니다. 간결한 의미는 사람들의 능력을 향상시키는 것입니다. 시각적 표현 효율성을 통해 특정 작업을 완료합니다.

데이터 시각화는 주로 그래픽 수단을 사용하여 정보를 명확하고 효과적으로 전달하고 전달하는 것을 목표로 합니다. 그러나 이것이 기능적 목적을 달성하기 위해 데이터 시각화가 지루해야 한다거나 다채롭게 보이기 위해 극도로 복잡해야 한다는 의미는 아닙니다. 아이디어를 효과적으로 전달하려면 핵심 측면과 특징을 시각적으로 전달함으로써 미적 형태와 기능이 조화를 이루어야 하며, 이를 통해 다소 희박하고 복잡한 데이터 세트에 대한 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그러나 디자이너들은 종종 디자인과 기능 사이의 적절한 균형을 맞추지 못하고 정보를 전달하고 전달하려는 주요 목적을 달성하지 못하는 화려한 데이터 시각화를 생성합니다.

데이터 시각화는 정보 그래픽, 정보 시각화, 과학적 시각화, 통계 그래픽과 밀접한 관련이 있습니다. 현재 데이터 시각화는 연구, 교육, 개발 분야에서 매우 활발하고 중요한 측면입니다. "데이터 시각화"라는 용어는 성숙된 과학적 시각화 분야와 정보 시각화라는 젊은 분야를 통합합니다.

상관 분석

Data Acquisition

"데이터 수집" 또는 "데이터 수집"이라고도 하는 데이터 수집(때때로 DAQ 또는 DAS로 약칭됨)은 가능한 데이터를 생성하기 위해 실제 세계를 샘플링하는 것을 의미합니다. 컴퓨터 데이터 프로세스에 의해 처리됩니다. 일반적으로 데이터 수집 프로세스에는 필요한 정보를 얻기 위해 신호와 파형을 수집하고 처리하는 단계가 포함됩니다. 데이터 수집 시스템의 구성요소에는 측정 매개변수를 전기 신호로 변환하는 센서가 포함되며, 이러한 전기 신호는 데이터 수집 하드웨어에 의해 수집됩니다.

데이터 분석

데이터 분석이란 유용한 정보를 추출하고 결론을 도출하기 위해 데이터를 자세히 연구하고 요약하는 과정을 말합니다. 데이터 분석은 데이터 마이닝과 밀접하게 관련되어 있지만 데이터 마이닝은 더 큰 데이터 세트에 초점을 맞추고 추론에 덜 초점을 맞추며 원래 다른 목적으로 수집된 데이터를 사용하는 경우가 많습니다. 통계학에서는 데이터 분석을 기술통계분석, 탐색적 데이터 분석, 확증적 데이터 분석으로 나누는데, 그 중 탐색적 데이터 분석은 데이터에서 새로운 특징을 발견하는 데 중점을 두는 반면, 확증적 데이터 분석은 데이터의 확인이나 위조에 중점을 둡니다. 기존 가설.

데이터 분석 유형은 다음과 같습니다.

1) 탐색적 데이터 분석: 가치 있는 가설 테스트를 형성하기 위해 데이터를 분석하는 방법을 의미하며 전통적인 통계적 가설 테스트 방법을 보완합니다. 이 방법은 미국의 유명한 통계학자인 John Tukey가 명명했습니다.

2) 질적 데이터 분석: "질적 데이터 분석", "질적 연구" 또는 "질적 연구 데이터 분석"이라고도 하며, 단어, 사진, 관찰 등 숫자가 아닌 데이터(또는 데이터)를 분석하는 것을 말합니다. ) 분석.

2010년 이후 데이터 시각화 도구는 기본적으로 테이블, 그래프(차트), 지도 등의 시각적 요소를 기반으로 필터링, 드릴링, 데이터 연계, 점프, 하이라이트 등의 분석 방법을 통해 데이터를 동적으로 분석할 수 있습니다.

시각화 도구는 다양한 데이터 표현 형식, 다양한 그래픽 렌더링 형식, 풍부한 인간-컴퓨터 상호 작용 방법, 비즈니스 로직을 지원하는 동적 스크립트 엔진 등을 제공할 수 있습니다.

일반 Dashboard 또는 Reporting 제품과 달리 Yonghong Technology의 BI 프런트엔드는 검색 지향적입니다. 풍부한 대화형 방법과 강력한 분석 기능을 제공합니다. 사용자는 데이터(대화형), 필터링, 드릴, 브러싱, 연결, 변환 및 기타 기술과 추가로 상호 작용할 수 있으므로 사용자는 정보를 마스터하고, 문제를 발견하고, 답변을 찾고, 조치를 취할 수 있습니다.

데이터 거버넌스

데이터 거버넌스는 특정 조직의 데이터에 대한 일관된 기업적 관점을 만드는 데 필요한 인력, 프로세스 및 기술을 다룹니다. 데이터 거버넌스의 목표는 다음과 같습니다.

1) 의사 결정 프로세스의 일관성과 신뢰도 향상

2 ) 규제 벌금 위험 감소

3) 데이터 보안 향상

4) 데이터의 수익 잠재력 극대화

5) 정보 품질 책임 지정

데이터 관리

데이터 관리("데이터"라고도 함) 자원 관리'에는 데이터를 귀중한 자원으로 관리하는 것과 관련된 모든 주제 영역이 포함됩니다. 데이터 관리에 대해 DAMA가 제안한 공식적인 정의는 다음과 같습니다. "데이터 자원 관리는 기업이나 기관의 전체 데이터 수명주기 요구 사항을 올바르게 관리하는 데 사용되는 아키텍처, 정책, 사양 및 운영 절차의 개발 및 실행 프로세스를 의미합니다." 이 정의는 매우 광범위하며 낮은 수준의 데이터 관리 작업(예: 관계형 데이터베이스 관리)에 직접적인 기술 노출이 없는 많은 직업을 포괄합니다.

데이터 마이닝

데이터 마이닝이란 대량의 데이터를 분류, 정리하고 관련 정보를 선택하는 과정을 말합니다. 데이터 마이닝은 일반적으로 비즈니스 인텔리전스 조직 및 재무 분석가에 의해 사용되지만 과학에서는 현대 실험 및 관찰 방법으로 생성된 방대한 데이터 세트에서 정보를 추출하는 데에도 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

데이터 마이닝은 "데이터에서 암시적이고 이전에 알려지지 않았으며 잠재적으로 유용한 정보를 추출하는 특별한 프로세스" 및 "대규모 데이터 세트 또는 데이터베이스에서 유용한 정보를 추출하는 과학"으로 설명됩니다. 전사적 자원 계획과 관련된 데이터 마이닝은 의사 결정 노력에 도움이 될 수 있는 패턴을 찾기 위해 대규모 트랜잭션 데이터 세트를 통계적, 논리적으로 분석하는 프로세스를 의미합니다.

전자상거래 데이터

전자상거래 데이터 시각화, 정보를 얻는 가장 좋은 방법 중 하나는 시각화를 통해 정보의 핵심을 빠르게 파악하는 것입니다. 또한, 전자상거래 데이터는 단순한 통계만으로는 쉽게 알 수 없는 데이터의 시각적 표현, 패턴, 결론을 통해 놀라운 패턴과 관찰을 드러내기도 합니다. "시각화를 통해 정보를 눈으로 탐색할 수 있는 풍경, 즉 일종의 정보 지도로 바꿉니다. 정보에 푹 빠져 있을 때 정보 지도는 매우 실용적입니다. 전자상거래 산업에서는 특히 그렇습니다."

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