cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonMengapa Melihat Data Lebih Menarik Membacanya: Kes untuk Visualisasi Data

Dalam dunia dipacu data hari ini, data mentah membanjiri setiap sektor. Daripada metrik perniagaan yang rumit kepada data mudah dalam kehidupan seharian. Berapa banyak kereta yang melalui jalan setiap hari, berapa ramai pelajar lulus peperiksaan matematik mereka, atau berapa banyak telur yang anda makan setiap hari? Jawapan kepada semua soalan itu adalah data.

Data mentah selalunya penuh dengan baris penomboran dan lajur atau hamparan. Mereka sangat menggembirakan dan sukar untuk ditafsirkan. Untuk membuka kunci cerapan yang boleh diambil tindakan, kami perlu mengubah data ini menjadi sesuatu yang lebih mudah difahami—di sinilah visualisasi data memainkan peranannya.

Mengapa Visualisasi Berfungsi: Sains Di Sebaliknya

Penggambaran data ialah proses mewakili maklumat dan data secara grafik. Ia boleh menjadi carta, graf atau peta. Melalui media visual ini, kita boleh melihat data dari beberapa perspektif, seperti menggunakan plot garis untuk melihat arah aliran dan histogram untuk melihat taburan.

Keberkesanan visualisasi data terletak pada cara otak manusia memproses rangsangan visual. Prinsip Gestalt Persepsi Visual menerangkan cara otak manusia memproses maklumat visual.

Prinsip Gestalt

  • Kedekatan: Objek yang rapat secara fizikal tergolong dalam sebahagian daripada kumpulan.

  • Persamaan: Objek dengan warna, bentuk, saiz atau orientasi yang serupa dianggap sebagai berkaitan atau tergolong dalam kumpulan yang sama.

  • Kesinambungan: Laluan lancar diikuti secara semula jadi, menjadikan graf garisan intuitif untuk menjejak arah aliran.

  • Sambungan: Objek yang disambungkan secara fizikal adalah sebahagian daripada kumpulan.

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

  • Kepungan: Objek yang tertutup secara fizikal sebagai sebahagian daripada kumpulan.

  • Penutupan: Otak kita mengisi maklumat yang hilang untuk mencipta bentuk yang lengkap, membantu pemahaman visual berpecah-belah seperti garis aliran putus-putus.

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

Faedah Teratas Visualisasi Data

Penyelidikan menyatakan bahawa 90% maklumat yang dihantar ke otak adalah visual. Menggunakan visualisasi data sebagai alat komunikasi ialah cara yang berkesan untuk memanfaatkan keupayaan semula jadi otak untuk memproses maklumat secara visual.

1. Corak Visual Lebih Mudah Dikenali
Otak manusia disambungkan untuk mengenal pasti corak, arah aliran dan hubungan. Apabila data dibentangkan sebagai carta, graf atau rajah, corak seperti aliran menaik, kelompok atau anomali akan kelihatan serta-merta. Sebagai contoh, lihat gambar di bawah. Sebagai contoh, pertimbangkan trend pilihan raya AS 2024 dari Julai hingga Ogos. Perwakilan visual menunjukkan perlumbaan yang ketat antara calon Demokrat dan Republikan, dengan tahap sokongan mereka berjalan lancar. Visualisasi ini menyampaikan ketidakpastian keputusan, menekankan bahawa kedua-dua Trump dan Kamala Harris kekal sebagai pesaing kuat untuk kemenangan.

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

2. Pengesanan Anomali Lebih Cepat Dikesan
Visualisasi membantu pengguna melihat perkara luar dengan cepat. Sebagai contoh, alatan seperti plot taburan dan peta haba menjadikannya lebih mudah untuk melihat korelasi atau anomali yang tersembunyi dalam data mentah. Mengenal pasti corak sedemikian adalah penting untuk membuat keputusan dalam kewangan, pemasaran dan penjagaan kesihatan​.

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

3. Memudahkan Kerumitan
Membaca data mentah bermakna menambah beban kognitif ke otak. Dengan mengagregat atau meringkaskan data, ia mengurangkan beban kognitif dan membantu penonton menumpukan pada aspek yang paling penting. Visualisasi di bawah menggambarkan cara rakyat Amerika mengenal pasti gabungan politik mereka dari 2001 hingga 2024. Menganalisis 23 tahun data dalam format mentahnya hampir mustahil untuk ditafsirkan dengan berkesan oleh kebanyakan orang. Walau bagaimanapun, dengan visualisasi data, corak kompleks menjadi jelas dengan serta-merta. Sebagai contoh, carta menyerlahkan arah aliran yang konsisten: wanita cenderung lebih condong kepada ideologi liberal, manakala lelaki cenderung kepada pandangan konservatif. Ini ialah contoh utama bagaimana visualisasi data memekatkan maklumat berdekad-dekad menjadi cerita yang boleh dihadam.

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

4. Pengekalan Yang Diperbaik
Orang ramai lebih cenderung untuk mengingati cerapan daripada visual. Pengekalan data yang dibentangkan dalam carta atau maklumat grafik boleh menjadi jauh lebih tinggi daripada data teks.

5. Kecekapan Masa
Kajian yang dijalankan oleh McKinsey mendedahkan bahawa syarikat yang menggunakan visualisasi data 28% cenderung membuat keputusan tepat pada masanya. Dalam bidang yang masa adalah wang, visualisasi data boleh membantu perniagaan berkembang dengan meningkatkan kecekapan mereka.

Satu lagi contoh kuasa visualisasi data boleh dilihat pada pilihan raya A.S. 2024. Graf yang menggambarkan menunjukkan isu yang dianggap penting untuk pengundi swing, penyokong setia Trump dan penyokong setia Harris. Sebaik sahaja penasihat politik melihat graf, mereka akan membuat rancangan seterusnya untuk mempengaruhi pengundi dan mencadangkan pelan strategik kepada majikan mereka untuk memenangi pilihan raya

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

6. Kebolehcapaian kepada Khalayak Bukan Teknikal
Pakar dalam bidang yang berbeza sering bekerjasama dalam projek dalam organisasi yang sama. Walau bagaimanapun, jargon teknikal boleh mewujudkan halangan kepada komunikasi yang berkesan dan membawa kepada salah faham. Visualisasi data merapatkan jurang ini dengan mempersembahkan maklumat yang kompleks dalam format yang mudah. Ini memastikan pihak berkepentingan bukan teknikal dapat memahami cerapan utama, memupuk pembuatan keputusan yang lebih inklusif dan berkesan.

Elakkan Kesilapan Visualisasi Data Biasa Ini

Walaupun visualisasi data adalah alat yang berkuasa, ia mempunyai masalahnya. Salah satu yang paling kerap berlaku ialah memanipulasi data paksi atau pemetik ceri yang boleh membawa kepada salah tafsir. Carta bar yang menunjukkan perbezaan antara dua nilai boleh kelihatan dibesar-besarkan jika paksi-y tidak bermula pada sifar. Contohnya, jika satu bar mewakili 40 dan satu lagi 50, penskalaan paksi-y daripada 36 kepada 50 akan menjadikan perbezaan itu kelihatan ketara, mengelirukan penonton untuk menilai terlalu tinggi perbezaan itu.

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

Satu lagi perangkap ialah menjejalkan terlalu banyak data ke dalam satu carta kerana ia mengatasi penonton dan memilih jenis graf yang salah.

Alat dan Teknik untuk Visualisasi Data.

Kini, alatan untuk visualisasi data tersedia secara meluas. Alat seperti perpustakaan Tableau, Power BI dan Python seperti Seaborn dan Dash menawarkan penyesuaian bergantung pada keperluan. Bagi pembangun, perpustakaan seperti Seaborn dan Dash ialah pilihan yang sangat baik. Terutama apabila berurusan dengan analisis data dalam pembelajaran mesin atau kecerdasan buatan, Seaborn menawarkan beberapa jenis graf untuk menganalisis data dengan bantuan perpustakaan berkuasa lain seperti Pandas dan NumPy.

Terima Visualisasi Data untuk Cerapan Lebih Baik

Penggambaran data menukar nombor menjadi naratif. Memudahkan set data kompleks kepada visual yang boleh diakses merapatkan jurang antara khalayak teknikal dan bukan teknikal, meningkatkan pengekalan dan mempercepatkan cerapan. Mula memanfaatkan visualisasi data hari ini untuk membuka potensi penuh inisiatif terdorong data anda.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Melihat Data Lebih Menarik Membacanya: Kes untuk Visualisasi Data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Adakah pemahaman tuple mungkin di Python? Jika ya, bagaimana dan jika tidak mengapa?Adakah pemahaman tuple mungkin di Python? Jika ya, bagaimana dan jika tidak mengapa?Apr 28, 2025 pm 04:34 PM

Artikel membincangkan kemustahilan pemahaman tuple di Python kerana kekaburan sintaks. Alternatif seperti menggunakan tuple () dengan ekspresi penjana dicadangkan untuk mencipta tupel dengan cekap. (159 aksara)

Apakah modul dan pakej dalam Python?Apakah modul dan pakej dalam Python?Apr 28, 2025 pm 04:33 PM

Artikel ini menerangkan modul dan pakej dalam Python, perbezaan, dan penggunaannya. Modul adalah fail tunggal, manakala pakej adalah direktori dengan fail __init__.py, menganjurkan modul yang berkaitan secara hierarki.

Apa itu Docstring dalam Python?Apa itu Docstring dalam Python?Apr 28, 2025 pm 04:30 PM

Artikel membincangkan docstrings dalam python, penggunaan, dan faedah mereka. Isu Utama: Kepentingan Docstrings untuk Dokumentasi Kod dan Kebolehcapaian.

Apakah fungsi lambda?Apakah fungsi lambda?Apr 28, 2025 pm 04:28 PM

Artikel membincangkan fungsi Lambda, perbezaan mereka dari fungsi tetap, dan utiliti mereka dalam senario pengaturcaraan. Tidak semua bahasa menyokong mereka.

Apakah rehat, teruskan dan lulus dalam Python?Apakah rehat, teruskan dan lulus dalam Python?Apr 28, 2025 pm 04:26 PM

Artikel membincangkan Break, Continue, dan Lulus di Python, menerangkan peranan mereka dalam mengawal pelaksanaan gelung dan aliran program.

Apakah pas di Python?Apakah pas di Python?Apr 28, 2025 pm 04:25 PM

Artikel ini membincangkan pernyataan 'lulus' di Python, operasi null yang digunakan sebagai pemegang tempat dalam struktur kod seperti fungsi dan kelas, yang membolehkan pelaksanaan masa depan tanpa kesilapan sintaks.

Bolehkah kita lulus fungsi sebagai hujah di Python?Bolehkah kita lulus fungsi sebagai hujah di Python?Apr 28, 2025 pm 04:23 PM

Artikel membincangkan fungsi lulus sebagai argumen dalam python, menonjolkan manfaat seperti modularity dan penggunaan kes seperti penyortiran dan penghias.

Apakah perbezaan antara / dan // dalam Python?Apakah perbezaan antara / dan // dalam Python?Apr 28, 2025 pm 04:21 PM

Artikel membincangkan / dan // pengendali dalam python: / untuk bahagian yang benar, // untuk bahagian lantai. Isu utama adalah memahami perbezaan dan kes penggunaannya. Kira -kira: 158

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi terkini

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

MantisBT

MantisBT

Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular