5 przydatnych sposobów wizualizacji danych w 2021 r.

Opublikowany: 2021-10-11

Zgodnie z prognozą IDC Worldwide Global Data Sphere Forecast na lata 2021–2025 oczekuje się, że do 2025 r. dane biznesowe i konsumenckie osiągną 180 zetabajtów. Wraz ze wzrostem ilości nieprzetworzonych danych zrozumienie i zrozumienie ich może być trudne. Aby dane były przydatne dla organizacji i firm, firmy muszą być w stanie zrozumieć dane, wyciągnąć z nich wnioski i wydajnie z nich korzystać. Wizualizacja danych przy użyciu różnych narzędzi do wizualizacji danych pomaga w lepszym zarządzaniu danymi i ich rozumieniu.

Omówimy, w jaki sposób wizualne przedstawianie danych w postaci różnych wykresów i wykresów pomaga lepiej zrozumieć dane.

Jak przydatna jest wizualizacja danych?

Wizualizacja danych jest definiowana jako tworzenie wizualizacji w celu lepszego przedstawienia danych. Wizualizacja danych pomaga nam lepiej zrozumieć i szybko zrozumieć dane. W celu wizualizacji danych wykorzystywane są różne narzędzia wizualizacji danych.

Dzięki efektywnemu wykorzystaniu wizualizacji organizacje mogą szybko identyfikować nowe i pojawiające się możliwości, a także obecne luki, które można poprawić w celu zwiększenia ogólnych wyników organizacji. Mogą również tworzyć istniejące produkty lub usługi lub dodawać nowe produkty lub usługi do swojego portfolio ofert rynkowych, dywersyfikując w ten sposób swoje strumienie przychodów.

Wizualizacja danych nie ogranicza się tylko do organizacji i firm. Służy również do przekazywania interesariuszom istotnych, ale złożonych informacji. Wizualizacja danych zmienia również porządek publiczny i służy do udostępniania ważnych informacji opinii publicznej na szczeblu rządowym za pomocą różnych indeksów.

Jak wizualizacja danych pomaga odkryć kluczowe informacje?

Wizualizacja danych pomaga ludziom lepiej zrozumieć trudne, długie i złożone informacje, przedstawiając je w kontekście wizualnym. Po zebraniu, przetworzeniu i modelowaniu danych wizualizacja tworzy relacje między różnymi zbiorami danych i wyciąga z nich wnioski.

Wizualizacja danych jest również bardziej odpowiednia dla ludzkiego mózgu, ponieważ ludzki mózg przetwarza obrazy 60 000 razy szybciej niż zwykły prosty tekst. Dlatego infografiki są znacznie łatwiejsze do zapamiętania.

W dzisiejszych czasach organizacje stają się coraz bardziej oparte na danych, ponieważ inteligentne i efektywne wykorzystanie danych napędza wzrost. Wizualizacja danych pomaga organizacjom w bardziej wydajnym skalowaniu i publikowaniu lepszych wyników. Organizacje oparte na danych są konsekwentnie bardziej zorientowane na rozwiązania niż zwykłe, tradycyjne firmy.

1. Zwiększa produktywność

Wizualizacja danych pomaga znacznie szybciej i efektywniej przetwarzać i rozumieć informacje. Skraca czas spędzany na spotkaniu, skraca czas poświęcony na zastanawianie się nad podstawowymi problemami i zwiększa ogólną produktywność organizacji.

Według McKinsey & Company jedna z firm zajmujących się produkcją metali zwiększyła tempo produkcji na jednej ze swoich linii produkcyjnych nawet o 50 procent, mapując dane i wykorzystując wizualizację wydajności w czasie rzeczywistym na swoich stanowiskach operacyjnych.

2. Zidentyfikuj ukryte problemy

Wizualizacja danych dała organizacjom możliwość szybkiej oceny wydajności i identyfikacji kluczowych obszarów, które wymagają poprawy w celu poprawy ogólnej wydajności firmy lub organizacji.

Na przykład zespół ds. marki analizuje dane reklam i stwierdza, że ​​liczba wyświetleń i kliknięć spada w weekendy, co powoduje dodatkowe koszty dla marki, więc wyłącza reklamy w weekendy. Ponieważ wpłynie to na ogólną skuteczność i ROI, zespół ds. marki będzie musiał teraz tylko dostosować czas i dni wyświetlania reklamy, ponieważ są już świadomi problemu.

3. Identyfikacja wzoru

Analiza wzorców w firmie może pomóc menedżerom zidentyfikować podstawowe wąskie gardła w różnych procesach. Wzory powtarzają się przez pewien czas w cyklach. Te wzorce pomagają organizacjom analizować, prognozować i przewidywać przyszłe trendy. Różne akcje, obligacje i wyniki organizacyjne mają różne wzorce. Stąd identyfikacja wzorca pozwala nam z wyprzedzeniem przygotować się na nadchodzące przewidywane wydarzenia.

Pięć sposobów wizualizacji danych

Do wizualizacji danych wykorzystywane są różne metody i techniki. Poniżej znajduje się lista pięciu najczęściej używanych sposobów wizualizacji danych. To nie tylko najczęstsze sposoby. W rzeczywistości są to również najłatwiejsze do wdrożenia metody efektywnej wizualizacji danych.

1. Wykresy kolumnowe

Wykresy kolumnowe są również powszechnie znane jako wykresy słupkowe. Wizualizacja danych za pomocą wykresów kolumnowych jest tak łatwa, jak to tylko możliwe podczas reprezentowania danych. Uczą się ich uczniów już w drugiej klasie. Oto kilka typowych zastosowań wykresów kolumnowych:

  • Wykresy kolumnowe są zwykle używane do pokazywania liczby podzbiorów występujących w danym zestawie.

  • Zazwyczaj są one używane do analizy równoległej różnych wartości obecnych w danych surowych.

  • Wykresy kolumnowe są również używane do wizualnego przedstawiania zmian w czasie.

Inną opcją na wykresach kolumnowych jest układanie wielu kolumn w celu śledzenia częstotliwości zdarzenia w określonym przedziale czasu. Krótko mówiąc, wykresy słupkowe lub wykresy kolumnowe to świetny sposób na zmierzenie różnic między różnymi zestawami danych lub tego, jak dany zestaw danych zmienia się w czasie.

Przykładem wykorzystania wykresów kolumnowych w analizie danych jest analiza danych sprzedażowych, aby dowiedzieć się, które produkty sprzedają się najlepiej, a które najmniej. Dane te można również wykorzystać do prognozowania przyszłej sprzedaży i wytwarzania wystarczającej ilości produktów, aby zaspokoić podaż i popyt.

Pokazuję preferencje marki

2. Wykresy kołowe

Zazwyczaj wykres kołowy wygląda jak okrąg pocięty na różne rozmiary. Każdy wycinek reprezentuje określony udział procentowy. Jeśli wszystkie części wszystkich plasterków zostaną zsumowane, sumują się one do 100.

Wykresy kołowe mogą być używane do reprezentowania kampanii marketingowej, która przynosi największy ruch lub innych pożądanych wskaźników. Wystarczy jedno spojrzenie na wykres kołowy, aby poinformować zespół marketingowy, która kampania przynosi najwięcej wyników.

3. Wykresy liniowe

Wykresy liniowe są również powszechnie nazywane wykresami liniowymi. Są popularne w różnych zastosowaniach. Wizualizacja danych, a następnie zrozumienie i przetwarzanie danych przedstawionych wizualnie w postaci wykresów liniowych zwięźle pokazuje ogólny trend.

Trendy te pomagają menedżerom zrozumieć, w jakim kierunku zmierza sprzedaż, ceny akcji lub jakakolwiek inna zmienna. Mogą wtedy podjąć odpowiednie działania i podejmować znacznie bardziej świadome decyzje.

Poniższy wykres liniowy przedstawia dane sprzedaży w różnych krajach. Na osi Y znajduje się wielkość sprzedaży, a na osi X miesiąc. Każdy kraj jest reprezentowany na mapie linią w innym kolorze.