Що таке візуалізація даних?

Візуалізація даних – це процес використання візуальних елементів, таких як діаграми, графіки чи карти для подання даних. Він переводить складні, масштабні чи числові дані у візуальне уявлення, яке легше обробляти. Інструменти візуалізації даних покращують та автоматизують процес візуальної передачі даних для забезпечення точності та деталізації. Ви можете використовувати візуальні уявлення для отримання практичних висновків з необроблених даних.

Чому важлива візуалізація даних?

Сучасні підприємства зазвичай обробляють великі обсяги даних із різних джерел даних, таких як:

Внутрішні та зовнішні веб-сайти
Смарт-пристрої
Внутрішні системи збору даних
Соціальні мережі

Але необроблені дані буває важко інтерпретувати та використовувати. Отже, фахівці з роботи з даними обробляють та подають дані у правильному контексті: надають їм візуальної форми, щоб особи, які приймають рішення, могли визначити взаємозв'язки між даними та виявити приховані закономірності чи тенденції. Візуалізація даних створює історії, які просувають бізнес-аналітику та підтримують прийняття рішень на основі даних та стратегічне планування.

Які переваги використання візуалізації даних?

Ось деякі з них:

Стратегічне прийняття рішень

Ключові зацікавлені сторони та вище керівництво використовують візуалізацію даних для їхньої осмисленої інтерпретації. Вони заощаджують час завдяки швидшому аналізу даних та можливості візуалізувати загальну картину.Наприклад, можуть виявляти закономірності, виявляти тенденції й одержувати повну картину подій, щоб обійти конкурентів.

Підвищення якості обслуговування клієнтів

Візуалізація даних підкреслює потреби та побажання клієнтів за рахунок графічного представлення. Ви можете виявити прогалини в обслуговуванні клієнтів, стратегічно покращити продукти чи послуги та знизити неефективність операцій.

Підвищення залучення співробітників

Методи візуалізації даних корисні донесення результатів аналізу даних до великої команди. Вся група може спільно візуалізувати дані для розробки спільних цілей та планів, а також оцінки прогресу у роботі та покращення мотивації команди. Наприклад, відділ продажу працює разом, щоб збільшити обсяги продажу за один квартал.

З яких складових складається візуалізація даних?

Фахівці з роботи з даними виділяють три основні компоненти.

Історія

Історія є метою візуалізації даних. Фахівець із роботи з даними спілкується з кількома зацікавленими сторонами, аби зрозуміти, чого вони хочуть досягти, аналізуючи дані. Наприклад, вони можуть захотіти виміряти ключові показники ефективності або спрогнозувати обсяги продажу. Фахівці з роботи з даними та бізнес-користувачі спільно визначають, яку історію вони хочуть дізнатися за допомогою даних.

Дані

Фахівці аналізу даних визначають відповідні набори даних, які допоможуть їм викласти історію даних. Вони змінюють існуючі формати даних, очищають дані, видаляють викиди та проводять подальший аналіз. Після підготовки даних планують різні методи візуального дослідження.

Візуальні ефекти

Потім фахівці з роботі з даними обирають методи візуалізації, які найбільш підходять для обміну новими відомостями. Вони створюють діаграми та графіки, виділяючи ключові точки даних та спрощуючи складні набори даних, а також думають про ефективні способи систематичного представлення даних для бізнес-аналізу.

Із яких етапів складається процес візуалізації даних?

Для ефективної візуалізації потрібно виконати п'ять кроків.

Визначте мету

Ви можете визначити мету візуалізації даних, виявивши питання, на які може відповісти наявний набір даних. Чітка мета допомагає визначити тип:

даних, які ви використовуєте;
аналізу, який ви проводите;
візуальні ефекти, які ви використовуєте для ефективної передачі результатів.

Наприклад, компанія роздрібної торгівлі може спробувати зрозуміти який тип упаковки продукту забезпечує найбільший обсяг продажів.

Зберіть дані

Збір даних включає виявлення внутрішніх та зовнішніх джерел даних. В Інтернеті доступні величезні набори даних, які можна придбати та використовувати. У вашій компанії можуть бути доступні архіви даних для аналітики. Наприклад, ви можете зібрати історичні дані про обсяг продажу, маркетингові кампанії та упаковку продукту, щоб визначити, яка упаковка краща.

Очистіть дані

Очищення даних передбачає видалення надлишкових даних, виконання математичних операцій для подальшого аналізу або фільтрування та перетворення даних відповідно до критеріїв питання. Наприклад, ви можете видалити дані про обсяг продажу у відпускні місяці та після маркетингових кампаній, щоб визначити середні продаж за типом упаковки.

Виберіть візуальні подання даних

Для ефективного візуального виявлення можна вибрати один із кількох типів діаграм. Щодо відносин між точками даних та ідеями, які ви хочете передати, можна визначити найкращі графічні уявлення. Наприклад, ви можете використовувати гістограму для представлення продажів упаковки за останній місяць. Однак кругова діаграма може краще підходити для відображення відсоткового вмісту кольорового пакування у ваших запасах. Існує два основних типи візуалізації даних.

Статична візуалізація

Статична візуалізація забезпечує лише одне уявлення конкретної історії даних. Інфографіка – це приклад статичної візуалізації.

Інтерактивна візуалізація

За допомогою інтерактивної візуалізації користувачі можуть взаємодіяти з графіками та діаграмами. Глядачі можуть змінювати змінні параметрів візуалізації, щоб знайти нові ідеї або отримати доступ до детальної інформації. Програмне забезпечення для візуалізації даних зазвичай включає панель приладів для взаємодії користувача з системою.

Створіть візуальні уявлення даних

За допомогою інструментів візуалізації даних можна створити необхідні візуальні уявлення даних. Більшість інструментів імпортують кінцевий набір даних та автоматично генерують необхідні звіти. Нижче наведено деякі принципи проектування для ефективної візуалізації даних:

привернення уваги аудиторії до важливих деталей за допомогою розмірів, кольорів, шрифтів та графіки;
надання контексту даних за допомогою візуальних підказок;
вибір правильних колірних комбінацій;
використання пояснювальних заголовків, щоб донести ключову інформацію до аудиторії та допомогти їй зосередитися на правильних питаннях;
додавання чітких етикеток та цифр.

Які типи методів візуалізації даних?

Хоча діаграми та графіки є найпоширенішими, ви можете використовувати декілька різних методів візуалізації даних. Нижче наведено п'ять основних типів методів візуалізації даних.

Візуалізація тимчасових даних

Візуалізація часових даних використовується для представлення лінійних одновимірних об'єктів, таких як лінійний графік, лінійна діаграма або часова шкала. Наприклад, ви можете використовувати лінійні графіки, щоб показати зміни, які відбуваються безперервно протягом певного періоду. Декілька ліній на лінійному графіку демонструють коливання різних факторів за той самий період.

Візуалізація ієрархічно структурованих даних

Візуалізація ієрархічно структурованих даних відноситься до групи або набору елементів, які мають спільні зв'язки з батьківським елементом. Ви можете використовувати ці дерева даних для відображення кластерів інформації. Наприклад, ви можете показати кількість даних інвентаризації у вигляді дерева з батьківським вузлом (одяг) та дочірніми вузлами (сорочки, штани та шкарпетки).

Візуалізація мережевих даних

Візуалізація мережевих даних використовується уявлення складних відносин між різними типами взаємозалежних даних. Приклад:

Графіки розсіювання, які подають дані у вигляді точок на графіку
Кругові діаграми, які додають третій фактор даних до графіка розсіювання
Хмари слів, які відображають частоту використання слів за допомогою різного розміру слів

Візуалізація багатовимірних масивів даних

Візуалізація багатовимірних масивів даних становить дві або більше змінних даних у вигляді одного двовимірного або тривимірного зображення. Популярними прикладами таких візуалізацій є гістограми, кругові та складові стовпчасті діаграми. Наприклад, гістограма порівнює два або більше факторів даних і демонструє зміни однієї змінної за певний період часу. Кругові діаграми візуалізують частини цілого з кожної категорії.

Візуалізація геопросторових даних

Візуалізація геопросторових даних, наприклад, теплових карт, карт щільності або картограм, представляє дані у прив'язці до реального розташування. Наприклад, візуалізація даних показує кількість клієнтів, які відвідують різні відділення магазинів.

Які рекомендації щодо візуалізації даних?

Рекомендації для візуалізації даних – це ясність, повнота та точність у ваших звітах про дані.

Елементи дизайну

Використання креативних елементів дизайну може зробити візуалізацію даних більш цікавою. Ви можете використовувати різні кольори, відтінки та форми, щоб додати більше деталей до образу, наприклад, піктограми крапель води для подання значень даних у звіті про використання води.

Комплексні докази

Використання великого обсягу даних у аналізі може підвищити точність візуалізації даних. Більшість доказів підвищує впевненість, а також допомагає виділяти відхилення. Ви завжди можете включити у звіт зведення даних або їх зведене подання для більш детальної візуалізації.

Доречні порівняння

Порівняння надають контекст даним та посилюють думку, яку ви висловлюєте. Вони також роблять дані ефективнішими.Наприклад, відображення поточних даних після випробування нової ідеї поряд із відповідними даними до випробування показує читачеві, як було і як могло бути.

Які проблеми виникають під час візуалізації даних?

Візуалізація даних пов'язана з деякими труднощами, які можуть призвести до перекручування інформації або перебільшення певних фактів.

Надмірне спрощення даних

Спеціалісти з роботи з даними повинні знайти баланс між інтерпретацією даних та спілкуванням. Надмірне спрощення даних може призвести до втрати ключової інформації. Наприклад, розглянемо науковий звіт про успішність. У звіті подано гістограму, що показує, що успішність знизилася, тоді як використання відеоігор студентами за останнє десятиліття зросло. У звіті робиться висновок, що використання відеоігор негативно позначається на навчанні. Проте візуалізація даних є надмірно спрощеною – вона не враховує демографічні показники та низку інших факторів, що також впливають на академічну успішність.

Людські забобони

Людські забобони негативно впливають на візуалізацію даних. Команда, яка створює звіти, може спотворити результати, попередньо відібравши дані відповідно до своїх особистих інтересів. Хоча інструменти візуалізації даних є більш точними, команда, яка з ними працює, може мимоволі внести упередженість шляхом несправедливого відбору та очищення даних. Тому важливо, щоб ви під час візуалізації даних працювали з різними командами та вислуховували різні думки.

Перебільшення

Ви можете візуалізувати незв'язані дані, щоб створити неіснуючі кореляції.Зловмисники можуть використовувати таку неточну візуалізацію даних для виправдання шкідливої поведінки чи прийняття неправильних рішень. Наприклад, команда перевитрачає кошти на виробниче обладнання, щоб підтримати постачальника-родича. Потім вони обґрунтовують покупку, використовуючи звіти з візуалізацією даних, які показують, як підвищилася безпека працівників після встановлення нового обладнання. Однак на безпеку працівників вплинуло кілька факторів, не пов'язаних із новим обладнанням.

На що слід звернути увагу під час вибору програмного забезпечення для візуалізації даних?

Існує кілька безкоштовних і платних інструментів візуалізації даних, і вибір кращого залежить від ваших вимог.

Підтримка інфраструктури

Ваше програмне забезпечення для візуалізації даних має інтегруватися з існуючою ІТ-інфраструктурою та базами даних. Воно також має підтримувати кілька сторонніх джерел даних, щоб у разі потреби ви могли безпосередньо імпортувати зовнішні дані.

Інтерактивні звіти

Інтерактивні звіти покращують аналіз великих даних та допомагають виявити закономірності нетехнічним користувачам. Вони можуть фільтрувати, сортувати або переміщувати змінні дані в інтерактивній діаграмі в міру побудови значень даних. Їм не потрібно залежати від технічної команди щоразу, коли пропонуються або потрібні зміни.

Безпека

Інструменти візуалізації даних можуть створити додаткову вразливість у системі бізнес-аналізу. Вони повинні мати надійні засоби захисту, що обмежують доступ неавторизованих користувачів та ролей.

Масштабованість

Ми рекомендуємо інструменти візуалізації великих даних, які легко впораються з величезними масивами даних. Вони також повинні мати можливості машинного навчання та штучного інтелекту для автоматизації завдань візуалізації даних у масштабі.

Як AWS може допомогти з візуалізацією даних?

AWS має два основні інструменти візуалізації даних, які можна використовувати для створення докладних звітів з усіх типів даних.

Amazon Managed Grafana

Amazon Managed Grafana – це повністю керована послуга для Grafana, популярної аналітичної платформи з відкритим вихідним кодом для запитів, візуалізації та розуміння ваших показників незалежно від того, де вони зберігаються. Amazon Managed Grafana спочатку інтегрується з джерелами даних AWS у вашому обліковому записі AWS. Ви можете вибрати одну з безлічі готових візуалізацій, щоб швидко приступити до аналізу показників, журналів та трасування без необхідності створювати панель управління з нуля.

Amazon QuickSight

Amazon QuickSight – це хмарний безсерверний сервіс бізнес-аналітики, що надає візуалізацію даних, інтерактивні панелі приладів та аналітику даних на основі машинного навчання. З його допомогою ви можете виявити приховану суть ваших даних, виконати точне прогнозування та розкрити нові можливості монетизації. QuickSight використовує машинне навчання для генерації точних відповідей на запитання даних природною мовою.

Почніть роботу з візуалізацією даних на AWS, створивши безкоштовний обліковий запис вже сьогодні.

Що таке візуалізація даних, та Як вона спрощує роботу з інформацією

Візуалізація даних є невід'ємною частиною сучасного аналітичного світу.Вона робить складні цифри та факти зрозумілими і перетворює безладну інформацію на графічні картинки.

Що таке візуалізація даних

Візуалізація — Створення графічних зображень для представлення даних. Завдяки їй числа перетворюються на креативні графіки, діаграми, теплові карти. Головна мета візуалізації – зробити інформацію легкою для розуміння, а також спростити визначення закономірностей та пошук інсайтів.

Навіщо використовувати візуалізацію

Це потужний інструмент розуміння аналізу даних. Перелічу її переваги.

Робить дані доступнішими — графіки та діаграми доносять інформацію краще, ніж сухі числа.
Сприяє запам'ятовування інформації — люди легше тримають у пам'яті графічні зображення.
Дозволяє визначати тренди та аномалії.

Числа з таблиці візуалізовані до графіка, на якому видно динаміку показників за певний період

Кому потрібна візуалізація даних

Професії, яким не обійтися без досвіду графічного представлення інформації:

Маркетологи та фахівці з реклами. Графіки та діаграми допомагають розібратися в результатах рекламних кампаній, визначити найефективніші канали та знайти ідеї для зростання. Особливо будуть корисними стовпчасті діаграми для порівнянь та кругові діаграми для виділення основних джерел трафіку.

На графіці зліва видно, з яких пристроїв користувачі відвідали сайт. Інформація, що 52% зайшли зі смартфонів, має прискорити адаптацію ресурсу до різних гаджетів.

На графіці праворуч - скільки користувачів прийшли з різних джерел трафіку. Ці дані дозволяють зрозуміти ефективність рекламних кампаній.

Аналітики та дослідники. Шанувальникам глибокого аналізу та розуміння ринкових закономірностей без візуалізації не обійтися.Їм знадобляться теплові карти, які показують патерни та відмінності, а також кореляційні графіки, що розкривають взаємозв'язок між змінними. Вони допоможуть вивчити та покращити ринкові тенденції та споживчу поведінку.

Керівники компаній. Прості та лаконічні графіки типу кругових та стовпчастих діаграм дають чітку та коротку інформацію для стратегічних рішень та допомагають швидко оцінювати ключові метрики.

Власники сайтів. Лінійні графіки ефективно передають інформацію про відвідуваність та конверсію; теплові карти розкривають користувальницьку взаємодію; кругові діаграми показують, звідки надходить трафік.

IT фахівці та веб-розробники. Технічні візуалізації на кшталт графіків навантаження та графіків залежності допомагають моніторити продуктивність сайту, визначати проблеми та оптимізувати завантаженість сторінок.

Види візуалізації даних

Інструменти візуалізації перетворюють сухі цифри на захоплюючі та зрозумілі візуальні історії. Кожен тип візуалізації має унікальні особливості та розширює можливості аналізу.

Зведені таблиці (Pivot table)

Це простий та зрозумілий спосіб візуалізації даних. Дозволяє порівнювати числові дані, об'єднувати та аналізувати ключові статистичні показники.

Зведені таблиці важко аналізувати за великої кількості інформації, де вони підходять відображення залежності між даними.

Приклад таблиці з датами та продажами. Три колонки показують дохід за критеріями. Колір свідчить про величину доходу: що яскравіше колір, то більше вписувалося дохід.

Лінійні графіки та діаграми

Ефективно відображають залежності між даними, динаміку часових рядів та порівняння частин даних. Використовуйте їх обережно, оскільки надмірна кількість графіків призводить до перенасичення інформацією.

На графіці зліва показано кількість сесій на сайті (стовпчики) та їхня середня тривалість (лінійний графік) за перше число кожного місяця. Першого грудня 2023 року на сайті було 9700 сесій із середньою тривалістю 3,3 хвилини.

На круговій діаграмі справа видно поділ джерел трафіку - скільки користувачів наводить кожен із них у відсотках. Найбільш ефективне джерело – Search Engines (45%).

Картограми

Відмінно відображають географічні дані, а також розташування та активність груп користувачів.При аналізі великих обсягів даних стають складними сприйняття.

У лівому нижньому куті розміщена таблиця з метриками, які показані на картах різних варіаціях.

На верхній картограмі зліва візуалізовано кількість відвіданих сторінок за одну сесію. Чим більш насичений колір регіону, тим більше сторінок відвідав один користувач.
На верхній картограмі праворуч показано кількість користувачів із певного регіону — що більше обсяг кола, то більше вписувалося користувачів.
Дві нижні візуалізації - варіанти показу кількості сесій користувачів з певного регіону та його Bounce Rate (показник відмов).

Табло результатів

Простий і зрозумілий вид візуалізації, що допомагає відображати ключові числові показники. Табло дозволяє швидко оцінити відповідність результатів поставленим цілям. Обмежене у зображенні деталей та залежності між показниками.

На прикладі — кількість сесій та користувачів на сайті, відсоток змін цього показника у часі та графік динаміки. Сесій побільшало на 3,9%, а кількість користувачів знизилася на 24,3%.

Діаграма розсіювання

Дозволяє знаходити кореляції та залежності між числовими змінними, аномалії та викиди. Діаграму розсіювання краще використовувати для одночасного зображення невеликої кількості змінних.

Карта дерева (Treemap)

Дозволяє ієрархічно зображати дані, швидко розуміти структуру та співвідношення між елементами даних. Стає заплутаною за складних ієрархій.

Підводні камені візуалізації даних

Розповім про труднощі, які можуть виникнути у роботі.

Перекручування інформації. Іноді спроба зробити графік красивим призводить до неправильного розуміння даних. Невідповідні шкали і кольори збивають з пантелику.

Лівий графік показує зміни даних із часом. А правий графік хоч і відображає ті ж дані, але вводить в оману через зміщення осі. Цей прийом змушує числа виглядати більш драматично, ніж вони є насправді.

Перенасиченість. Багато елементів робить графік незрозумілим. Залишіть лише важливі.
Обмеження деяких даних. Тексти та аудіо не піддаються ефективній візуалізації.
Довге навчання. Процес забирає час та потребує специфічних навичок.
Вартість програм. Інструменти візуалізації потребують фінансових вливань.

Найкращі практики у візуалізації даних

Збалансований дизайн, який поєднує інформативність та естетику, відіграє ключову роль у створенні візуалізацій. Перерахую кроки до створення ефективних графіків.

Видалити зайві фонові елементи без інформаційної цінності.
Позбудьтеся сірий фон.
Видаліть надлишки. Немає потреби в умовних позначеннях, якщо кожен стовпець уже підписаний на осі.
Скоротіть заголовок та підписи по осіякщо достатньо даних про те, що відображає графіка. Вісь, що показує конкретний період, не потребує підпису «Дата», адже це зрозуміло інтуїтивно.
Якщо лінії не додають інформації, видаліть їх збільшити чистоту графіки.
Використовуйте кольори з обережністю. Виберіть кілька акцентних та зв'яжіть їх контекстом для посилення важливих даних.
Видаліть тривимірність. Обсяги та тіні не мають цінності.
Видаліть сітку, якщо вона не додає інформації. Якщо числові значення вказані на графіку, сітка та осі дублюватимуть інформацію.
Знайте потреби та технічний рівень користувачівщоб вони змогли зрозуміти графічні дані.
Додаткові підписи вирішують завдання деталізації та контексту.

Невдалий приклад візуалізації даних

Вдалий приклад візуалізації даних

Висновки

Візуалізація робить дані доступнішими, сприяє запам'ятовуванню та дозволяє виділити тренди та аномалії.
Підводні камені візуалізації: перекручування інформації, перенасичення елементами, довгий час навчання та висока вартість програмного забезпечення.
Сучасні інструменти типу Looker Studio, Microsoft Power BI та Tanleau перетворюють сухі цифри на візуальні історії. Потрібно правильно вибрати інструмент з огляду на його сильні сторони.
Зведені таблиці, графіки, картограми та ін. допомагають бачити дані, шукати інсайти та можливості для зростання. Важливо правильно вибрати тип графіки, залежно від мети її створення.
Уникайте зайвого візуального шуму та скоротите кількість графічного сміття, щоб отримати чіткі та лаконічні візуалізації. Колірна гама та контраст відіграють важливу роль у легкому сприйнятті графічної інформації.

Ще під час навчання в університеті я познайомилася з аналітикою. Нещодавно я повернулася до вивчення світу веб-аналізу і вже зараз розумію, наскільки це цікаво та важливо для сучасного бізнесу. Аналітика — це справжнє мистецтво отримати цінну інформацію з набору даних і перетворити її на стратегічні рішення.

Що таке засіб візуалізації