Waarom visualisatie van belang is voor voorspellende analyses - dummies

Het lezen van rijen spreadsheets, het scannen van pagina's en pagina's met rapporten en het doorlopen van stapels analyseresultaten gegenereerd door voorspellende modellen kan nauwgezet, tijdrovend en - laten we eerlijk zijn het - saai. Het bekijken van een paar grafieken die dezelfde gegevens vertegenwoordigen, is sneller en gemakkelijker, terwijl het dezelfde betekenis geeft. De grafieken kunnen sneller inzichten opleveren en zorgen voor een efficiënt beginpunt.

Door uw gegevensanalisten te wapenen met visualisatietools, verandert de manier waarop ze gegevens analyseren: ze kunnen meer inzichten verkrijgen en sneller reageren op risico's. En ze zullen de kracht krijgen om verbeeldingskracht en creativiteit te gebruiken bij het graven en mijnen voor diepere inzichten. Bovendien kunnen uw analisten via visualisatietools hun bevindingen presenteren aan leidinggevenden op een manier die gemakkelijke, gebruiksvriendelijke toegang tot analytische resultaten biedt.

Als u bijvoorbeeld te maken hebt met inhoudsanalyse en tekst, e-mails en presentaties (voor openers) moet analyseren, kunt u visualisatietools gebruiken om de inhoud en ideeën die in onbewerkte inhoud (meestal als tekst) in een duidelijke beeldweergave.

Deze grafieken vertegenwoordigen bijvoorbeeld de correlatie tussen concepten die in tekstbronnen worden genoemd. Zie het als een arbeidsbesparend apparaat: nu hoeft iemand niet duizenden pagina's te lezen, te analyseren, de meest relevante concepten uit te pakken en een relatie tussen de gegevensitems af te leiden.

Analytics-tools bieden visualisaties zoals uitvoer, die verder gaat dan traditionele visualisaties door u te helpen met een reeks taken:

1. Voer de uitlezing efficiënt uit.

2. Lange teksten begrijpen.

3. Haal de belangrijkste concepten eruit.

4. Leid een duidelijke visualisatie van de relatie tussen deze concepten.

5. Presenteer de concepten op manieren die uw stakeholders zinvol vinden.

Dit proces staat bekend als interactieve gegevensvisualisatie . Het verschilt van een eenvoudige visualisatie omdat

• u de gegevens die worden weergegeven door de grafieken en diagrammen kunt analyseren en analyseren voor meer details en inzichten.

• U kunt de gegevens in die diagrammen en grafieken dynamisch wijzigen.

• U kunt de verschillende voorspellende modellen of preprocessing-technieken selecteren die van toepassing zijn op de gegevens die de grafiek hebben gegenereerd.

Deze visualisatietools besparen de gegevensanalist ontzettend veel tijd bij het genereren van rapporten, grafieken en (het belangrijkste) effectieve communicatie over de resultaten van voorspellende analyse.

Dat effectieve communicatie bestaat uit het samenbrengen van mensen in een ruimte, het presenteren van visualisaties en het leiden van discussies die voortkomen uit vragen als deze:

"Wat betekent dat in de grafiek? "

" Ziet iedereen wat ik zie? "

" Wat zou er gebeuren als we bepaalde gegevenselementen of variabelen zouden toevoegen of verwijderen? "

" Wat zou er gebeuren als we deze of die variabele zouden veranderen? "

Dergelijke discussies kunnen aspecten van de gegevens onthullen die eerder niet voorkwamen, dubbelzinnigheid verwijderen en nieuwe vragen over datapatronen beantwoorden.