Mengapa Masalah Visualisasi untuk Prediktor Analytics - dummies

Membaca baris spreadsheet, memindai halaman dan halaman laporan, dan melalui tumpukan hasil analisis yang dihasilkan oleh model prediktif dapat dilakukan dengan sungguh-sungguh, memakan waktu, dan - mari kita hadapi itu - membosankan Melihat beberapa grafik yang mewakili data yang sama lebih cepat dan mudah, sambil menyampaikan makna yang sama. Grafik bisa membawa lebih banyak pemahaman lebih cepat, dan mengarahkan poin ke rumah secara efisien.

Mengarahkan analis data Anda dengan alat visualisasi mengubah cara mereka menganalisis data: Mereka dapat memperoleh lebih banyak wawasan dan merespons risiko dengan lebih cepat. Dan mereka akan diberdayakan untuk memanfaatkan imajinasi dan kreativitas dalam penggalian dan penambangannya untuk wawasan yang lebih dalam. Selain itu, melalui alat visualisasi, analis Anda dapat mempresentasikan temuan mereka kepada eksekutif dengan cara yang memudahkan akses pengguna terhadap hasil analisis.

Misalnya, jika Anda berurusan dengan analisis konten dan harus menganalisis teks, e-mail, dan presentasi (untuk pembuka), Anda dapat menggunakan alat visualisasi untuk mengonversi konten dan gagasan yang disebutkan di konten mentah (biasanya sebagai teks) menjadi representasi gambar yang jelas.

Sebagai contoh, grafik ini mewakili korelasi antara konsep yang disebutkan dalam sumber teks. Anggap ini sebagai perangkat hemat tenaga kerja: Sekarang seseorang tidak perlu membaca ribuan halaman, menganalisisnya, mengekstrak konsep yang paling relevan, dan mendapatkan sebuah hubungan di antara item data.

Alat Analytics menyediakan visualisasi seperti output, yang melampaui visualisasi tradisional dengan membantu Anda dalam urutan tugas:

1. Bacalah dengan efisien.

2. Pahami teks yang panjang.

3. Ambil konsep yang paling penting.

4. Turunkan visualisasi yang jelas tentang hubungan antara konsep-konsep tersebut.

5. Hadirkan konsep dengan cara yang menurut para pemangku kepentingan Anda bermakna.

Proses ini dikenal sebagai visualisasi data interaktif . Ini berbeda dengan visualisasi sederhana karena

• Anda dapat menganalisis dan menelusuri data yang diwakili oleh grafik dan grafik untuk rincian dan wawasan lebih lanjut.

• Anda dapat secara dinamis mengubah data yang digunakan pada bagan dan grafik tersebut.

• Anda dapat memilih model prediksi atau teknik preprocessing yang berbeda untuk diterapkan pada data yang menghasilkan grafik.

Alat visualisasi ini menghemat analis data dalam jumlah besar ketika menghasilkan laporan, grafik, dan (yang paling penting) komunikasi yang efektif tentang hasil analisis prediktif.

Komunikasi yang efektif itu mencakup mengajak orang berkumpul di sebuah ruangan, menyajikan visualisasi, dan diskusi utama yang muncul dari pertanyaan seperti ini:

"Apa maksud dari grafik di atas? "

" Apakah semua orang melihat apa yang saya lihat? "

" Apa yang akan terjadi jika kita menambahkan atau menghapus elemen atau variabel data tertentu? "

" Apa yang akan terjadi jika kita mengubah variabel ini atau itu? "

Diskusi semacam itu bisa mengungkap aspek data yang tidak terbukti sebelumnya, menghilangkan ambiguitas, dan menjawab beberapa pertanyaan baru tentang pola data.