Warum Visualisierung Matters für Predictive Analytics
lassen Sie uns ehrlich - - Lesereihen Tabellen, Scannen Seiten und Seiten von Berichten und gehen durch Stapel von Analyseergebnissen, die durch Vorhersagemodelle können mühsamer, zeitraubend und langweilig sein. an einigen Graphen suchen, der dieselben Daten darstellt, ist einfacher und schneller, während die gleiche Bedeutung verleiht. Die Diagramme können mehr Verständnis mehr bringen schnell und effizient den Punkt nach Hause fahren.
Arming Ihre Datenanalysten mit Visualisierungstools verändert die Art, wie sie Daten zu analysieren: Sie können mehr Erkenntnisse ableiten und Risiken schneller reagieren. Und sie werden ermächtigt, für tiefere Einblicke zu nutzen, Phantasie und Kreativität in ihrem Graben und Bergbau. Zusätzlich wird durch Visualisierungstools, Ihre Analysten können ihre Ergebnisse an Führungskräfte in einer Weise präsentieren, die einfache, benutzerfreundlichen Zugang zu analytischen Ergebnisse liefert.
Zum Beispiel, wenn Sie mit Inhaltsanalyse zu tun haben und müssen analysieren, Text, E-Mails und Präsentationen (zum Öffner) können Sie erwähnten Visualisierungstools zu konvertieren den Inhalt und Ideen in Rohinhalt (in der Regel als Text) in eine Gebrauchs klare bildliche Darstellung.
Zum Beispiel stellen diese Graphen, die die Korrelation zwischen den Begriffen in Textquellen erwähnt. Betrachten Sie es als ein arbeitssparendes Gerät: Jetzt jemand nicht Tausende von Seiten zu lesen hat, sie zu analysieren, extrahieren Sie die wichtigsten Konzepte und leiten eine Beziehung zwischen den Elementen von Daten.
Analytics-Tools bieten solche Visualisierungen als Ausgabe, die von Ihnen zu helfen, mit einer Abfolge von Aufgaben über die traditionellen Visualisierungen geht:
Tun Sie das Lesen effizient.
Verstehen Sie lange Texte.
Extrahieren Sie die wichtigsten Konzepte.
Leiten Sie eine klare Darstellung der Beziehung zwischen diesen Begriffen.
Präsentieren Sie die Konzepte in einer Weise, die Ihre Stakeholder sinnvoll finden.
Dieser Prozess ist bekannt als interaktive Datenvisualisierung. Es unterscheidet sich von einer einfachen Visualisierung, weil
Sie können durch die Grafiken und Diagramme, um weitere Informationen und Erkenntnisse dargestellt in die Daten zu analysieren und einen Drilldown.
Sie können dynamisch die Daten in diesen Tabellen und Grafiken verwendet ändern.
Sie können die verschiedenen Vorhersagemodelle oder Vorverarbeitung Techniken auswählen, um die Daten anzuwenden, die das Diagramm erzeugt.
Diese Visualisierungstools speichern Sie die Daten-Analyst eine enorme Menge an Zeit, Berichte, Diagramme zu erzeugen, und (vor allem) eine effektive Kommunikation über die Ergebnisse der prädiktiven Analyse.
Das effektive Kommunikation gehören Menschen zusammen in einem Raum und präsentiert die Visualisierungen bekommen, und führende Diskussionen, die von Fragen wie diese entstehen:
# 147-Was bedeutet dieser Punkt in der Grafik bedeuten? # 148-
# 147-Hat jeder sehen, was ich sehe? # 148-
# 147-Was würde passieren, wenn wir hinzugefügt oder bestimmte Datenelemente oder Variablen entfernt? # 148-
# 147-Was würde passieren, wenn wir dieses oder jenes Variable? # Geändert 148-
Solche Diskussionen könnten Aspekte der Daten enthüllen, die vorher nicht offensichtlich waren, Unklarheit zu beseitigen, und einige neue Fragen über Datenmuster beantworten.