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
Cara Menggunakan Python untuk Mencari Pengagihan Zipf Fail TeksCara Menggunakan Python untuk Mencari Pengagihan Zipf Fail TeksMar 05, 2025 am 09:58 AM

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html?Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html?Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch?Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch?Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Serialization dan deserialisasi objek python: Bahagian 1Serialization dan deserialisasi objek python: Bahagian 1Mar 08, 2025 am 09:39 AM

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

Modul Matematik dalam Python: StatistikModul Matematik dalam Python: StatistikMar 09, 2025 am 11:40 AM

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

Pengendalian ralat profesional dengan pythonPengendalian ralat profesional dengan pythonMar 04, 2025 am 10:58 AM

Dalam tutorial ini, anda akan belajar bagaimana menangani keadaan ralat di Python dari sudut pandang keseluruhan sistem. Pengendalian ralat adalah aspek kritikal reka bentuk, dan ia melintasi dari tahap terendah (kadang -kadang perkakasan) sepanjang jalan ke pengguna akhir. Jika y

Apakah beberapa perpustakaan Python yang popular dan kegunaan mereka?Apakah beberapa perpustakaan Python yang popular dan kegunaan mereka?Mar 21, 2025 pm 06:46 PM

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Mengikis halaman web dalam python dengan sup yang indah: carian dan pengubahsuaian domMengikis halaman web dalam python dengan sup yang indah: carian dan pengubahsuaian domMar 08, 2025 am 10:36 AM

Tutorial ini dibina pada pengenalan sebelumnya kepada sup yang indah, memberi tumpuan kepada manipulasi DOM di luar navigasi pokok mudah. Kami akan meneroka kaedah dan teknik carian yang cekap untuk mengubahsuai struktur HTML. Satu kaedah carian dom biasa ialah Ex

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

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

SublimeText3 versi Inggeris

SublimeText3 versi Inggeris

Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!