В статье автор рассматривает ключевые аспекты визуализации данных: принципы её использования, популярные инструменты и типы диаграмм для визуализации.
Ключевые слова : визуализация данных, CSV, распределение данных, тип визуализации, тип диаграмм.
Современные организации работают с огромными объемами данных, которые ежедневно пополняются новыми показателями, отчетами и метриками. Проблема состоит в том, что сырые данные, представленные в виде таблиц или числовых массивов, сложно анализировать и интерпретировать.
Основная цель визуализации заключается в том, чтобы облегчить процесс понимания сложной аналитики, ускорить принятие решений и улучшить взаимодействие между различными командами. Она помогает быстрее понимать основную информацию, выделяя ключевые тренды и аномалии. Кроме того, визуализация упрощает процесс сравнения данных, также делает данные более доступными для аудитории, не обладающей глубокими аналитическими знаниями.
Инструменты для визуализации данных
Современные технологии предлагают широкий спектр инструментов для визуализации данных, начиная от простых и заканчивая сложными профессиональными платформами. Microsoft Excel один из самых известных и доступных инструментов для визуализации данных. В Excel можно строить разные типы диаграмм: столбчатые, линейные, круговые и гистограммы. Это удобно для небольших наборов данных и простых задач. В Excel есть дополнительные функции: сводные таблицы и условное форматирование. [1]
Tableau — это мощная платформа для визуализации данных. Она удобная, потому что позволяет делать интерактивные дашборды. С Tableau можно работать с большими объёмами данных и создавать наглядные отчёты. Она подключается к разным источникам данных: базам, облачным сервисам и файлам CSV.
Power BI от Microsoft — это программа, которая помогает анализировать данные. С ней можно работать с корпоративными системами и даже автоматизировать некоторые процессы. С Power BI можно делать динамические отчёты, собирать данные из разных источников и использовать искусственный интеллект.
Python — популярный язык программирования для анализа данных. У него есть много библиотек для визуализации. Например, Matplotlib — базовая библиотека для построения графиков. С ней можно делать разные типы диаграмм: линейные, гистограммы и тепловые карты. Seaborn — это расширение Matplotlib, которое помогает создавать сложные визуализации, типа парных диаграмм и распределений. Plotly — библиотека для интерактивных графиков, которая поддерживает 3D-визуализацию. Bokeh — это инструмент для веб-визуализаций, который подходит для больших наборов данных. В общем, Python даёт много возможностей для кастомизации визуализации под проект. [2]
Сегодня язык R является безусловным лидером среди свободно распространяемых систем статистического анализа. Его библиотека ggplot2 считается одним из лучших инструментов для создания визуализаций. С помощью ggplot2 можно строить сложные графики, комбинировать данные и добавлять дополнительные слои визуализации. [3]
Существует множество типов визуализаций, каждая из которых имеет свои преимущества. Столбчатые диаграммы сравнивают категории или группы. Они подходят для данных, которые меняются со временем: например, прибыль по месяцам, производительность сотрудников или продажи по регионам. Высота столбцов показывает, величину показателя. Это помогает быстро понять, что больше, а что меньше. Например, можно сравнить продажи трёх разных продуктов за квартал.
Линейные графики показывают, как меняются данные со временем. Они удобны для анализа трендов, сезонности или выявления резких колебаний. На графике точки соединяются линиями, что позволяет легко прослеживать динамику. Пример: анализ отслеживание роста прибыли компании.
Круговые диаграммы демонстрируют соотношение частей внутри целого. Они наглядно показывают долю каждой категории в общей структуре данных. Однако этот тип визуализации становится менее удобным, если категорий слишком много. Пример: распределение бюджета между подразделениями компании или доли рынка, принадлежащие различным брендам.
Гистограммы показывают, как часто встречаются разные значения. Они строятся на основе интервалов: например, можно показать, как часто в наборе данных встречаются люди разного возраста или цены. Например, можно понять, как распределены возраста клиентов в маркетинговом исследовании.
Точечные диаграммы отображают взаимосвязь между двумя переменными. Каждая точка на диаграмме представляет один набор значений, что позволяет анализировать корреляцию или аномалии. Пример: связь между рекламным бюджетом и количеством привлечённых клиентов.
Тепловые карты визуализируют данные с использованием цветовой шкалы. Они полезны для анализа интенсивности или распределения данных в двухмерном пространстве. Пример: карта плотности продаж в регионах или распределение уровня активности пользователей на сайте по времени суток.
Сетевые графы показывают связи между объектами. Они помогают понять, как что-то устроено. Например, можно понять, как устроены социальные сети, логистические маршруты или экосистемы.
Воронка продаж отображает последовательность этапов процесса, показывая, сколько объектов прошло через каждый этап. Она используется в маркетинге и продажах для анализа конверсии.
Боксплоты отображают распределение данных через медиану, квартильные значения и выбросы. Они помогают выявить разброс данных и исключительные значения. Пример: анализ времени выполнения задачи разными сотрудниками.
Комбинированные графики объединяют два или более типа визуализации. Например, на одном графике могут быть представлены столбцы для категорий и линия для отображения тренда.
Визуализация данных позволяет не только представлять информацию в понятной форме, но и улучшать аналитические процессы. В современных условиях её применение становится необходимым для любой организации, стремящейся работать с данными на профессиональном уровне.
Литература:
- Полковникова, Н. А. Анализ и визуализация данных в Microsoft Excel в примерах и задачах: практическое пособие / Н. А. Полковникова. — Москва; Вологда: Инфра-Инженерия, 2023. — 172 с. — ISBN 978–5–9729–1485–2. — Текст: электронный. — URL: https://znanium.com/catalog/product/2092453 (дата обращения: 30.12.2024). — Режим доступа: по подписке.
- Титов, А. Н. Визуализация данных в Python. Работа с библиотекой Matplotlib: учебно-методическое пособие / А. Н. Титов, Р. Ф. Тазиева; Минобрна-уки России, Казан. нац. исслед. технол. ун-т. — Казань: Изд-во КНИТУ, 2022. — 92 с. — ISBN 978–5–7882–3176–1. — Текст: электронный. — URL: https://znanium.ru/catalog/product/2069267 (дата обращения: 30.12.2024). — Режим доступа: по подписке.
- Мастицкий, С. Э. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R: практическое руководство / С. Э. Мастицкий, В. К. Шитиков. — 2-е изд. — Москва: ДМК Пресс, 2023. — 497 с. — ISBN 978–5–89818–601–2. — Текст: электронный. — URL: https://znanium.com/catalog/product/2108480 (дата обращения: 30.12.2024). — Режим доступа: по подписке.
