Vorteile und Komplexitäten der Visualisierung als Werkzeug in Predictive Analysis
Napoleon Bonaparte sagte, # 147-A gute Skizze ist besser als eine lange Rede. # 148- In Predictive Analytics, Datenvisualisierung stellt die Analyseergebnisse als ein Bild, das leicht verwendet werden kann, realistisch umsetzbare Erzählungen möglicher Zukünfte zu bauen. Dies liegt daran, dass das menschliche Gehirn findet Bilder leichter verdaulich als Text oder Zahlen.
Narratives basierend auf Analysen können im gesamten Unternehmen archiviert und übertragen werden, um so die Grundlage seiner Annäherung an das Geschäft zu bilden.
Die Vorteile der Visualisierung
Mit Visualisierungen die Ergebnisse Ihrer Predictive Analytics-Modell präsentieren können Sie viel Zeit sparen, wenn Sie Ihre Ideen an das Management sind zu vermitteln. Die Visualisierung kann den Business Case für Sie, eine sofortige Verständnis von komplexen analytischen Ergebnisse.
Ein weiterer Vorteil der Diagramme und Grafiken mit Hilfe ist es, den Prozess der Entscheidungsfindung zu erleichtern.
Zum Beispiel können Sie Visualisierungen Bereiche in Ihrem Unternehmen zu identifizieren, die Aufmerksamkeit erfordern, wie wenn Sie Karten zeigen die vergleichende Umsatz Ihres Produktes nach Standort präsentieren und leichter identifizieren Bereiche, die mehr Werbung benötigen. mehrere solcher Analysen und Präsentationen im Laufe der Zeit tun kann, eine Erzählung von der Vorhersage Umsatz nach Standort erstellen.
Zu Fuß in einem Treffen mit auffälligen Grafiken anstatt Tabellen von Zahlen können Sie Ihre Sitzung effektiver, weil Visualisierungen sind einfach zu machen zu einem vielfältigen Publikum zu erklären. Meetings können dann Möglichkeiten werden für die Diskussion konzentrierte sich Phantasie und Einfallsreichtum, um die Entdeckung neuer Einsichten führt.
Die Visualisierung kann verwendet werden, Annahmen zu einem bestimmten Thema oder Phänomen in Ihre Daten zu bestätigen oder zu widerlegen. Es kann auch Ihre Vorhersagemodell zu validieren indem wir Ihnen helfen festzustellen, ob der Ausgang des Modells in Übereinstimmung mit den Geschäftsanforderungen, und die Daten unterstützt die Ansprüche für das Modell gemacht.
Zusammengefasst Visualisierung:
Ist leicht zu verstehen
Ist optisch ansprechend
Vereinfacht die Komplexität der Analyse
Ist ein effizientes Medium für die Kommunikation Ergebnisse
Macht den Business Case
Dieser Test prüft die Ausgabe des Modells
Aktiviert den Entscheidungsprozess
Wie mit Komplexität umgehen
Die Visualisierung kann helfen, die Kommunikation zu vereinfachen, aber effektive Nutzung der Visualisierung machen, ist nicht ganz einfach. Mit den Daten-Visualisierung, um die Handlungsstränge von Szenarien erarbeiten, die die Zukunft Ihres Unternehmens darstellen können leistungsfähig und komplex sein.
Die Komplexität der Verwendung von Visualisierung in Predictive Analytics lassen sich in verschiedenen Bereichen zuschneiden:
Visualisierung erfordert eine breite Palette von multidisziplinären Fähigkeiten in (zum Beispiel) Statistiken, Analysen, Grafik-Design, Computer-Programmierung, und Erzählung.
Eine große Menge an Daten, die aus einer Vielzahl von Quellen stammen kann widerspenstig zu handhaben sein. Die Suche nach innovativen Möglichkeiten, all diese Daten zu zeichnen - und stellen sie an die Entscheidungsträger in einer Weise, sie für sinnvoll - kann eine Herausforderung sein.
Visualizing analytischen Ergebnisse können versehentlich irreführende Muster oder Prognosen vermitteln. Unterschiedliche Interpretationen und verschiedene mögliche Erkenntnisse könnten aus derselben Visualisierung kommen.
Um den Kopf ab, diese Schwierigkeit, können Sie verschiedene Analysten, diese Möglichkeiten zu besprechen haben und ihre Bedeutung im voraus, in Tiefen- erhalten sie auf einer einzigen, konsistenten Geschichte aus der Visualisierung vor Ihrer jetzigen es dem Management abgeleitet zustimmen.