Introducción a los beneficios de la visualización de datos
La visualización de datos es un enfoque gráfico para representar los datos. Aquí utilizamos las bibliotecas incorporadas de python como matplotlib, visualización de Pandas y seaborn para visualizar tendencias, diagramas de correlación, gráficos de barras, parcelas, etc. La visualización de datos juega un papel muy importante para proporcionar una manera muy fácil de analizar los datos, ver y comprender tendencias, averiguar los valores atípicos, etc. La visualización de datos brinda la capacidad de crear elementos accionables en esta era competitiva.
En el siguiente artículo, discutiremos los beneficios de la visualización de datos en la industria. La visualización de datos es muy importante en industrias como la salud y el ejército. Discutiremos algunas técnicas importantes de visualización utilizadas en industrias con la ayuda de python.
Beneficios de la visualización de datos y sus aplicaciones
La visualización de datos facilita la comprensión y aumenta la efectividad. La mente humana aprende rápido de las imágenes que la del texto y las tablas. Se aplica a una gran población, por ejemplo, uno puede recordar diálogos y escenas de la película Sholay que podría haber visto años antes, por otro lado, es difícil para él recordar los temas de ingeniería.
Hoy en día tenemos una buena cantidad de herramientas para herramientas de visualización de datos, que son rápidas y efectivas. La visualización de datos crea una mejor estrategia de venta. La visualización de datos aumenta la capacidad de procesar información de una manera fácil / rápida para comparar y sacar conclusiones. Por ejemplo, gráficos circulares: proporciona una asignación porcentual, gráficos de barras: proporciona una mejor comprensión de las estadísticas.
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Figura A Gráfico de barras
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Discutiremos los beneficios de las visualizaciones de datos solo con algunas industrias, pero esto se aplica a casi todas las industrias.
1. Industrias sanitarias
La creación de un tablero para visualizar el historial de los pacientes puede ayudar a un médico existente o nuevo a comprender la condición de un paciente. En caso de emergencia, podría proporcionar instalaciones de atención más rápidas según la enfermedad. La visualización de datos puede ayudar a identificar la tendencia, en lugar de pasar por informes de cientos de páginas.
La atención médica es un proceso complejo, y la mayor parte del tiempo se pierde en el análisis de los informes anteriores. La visualización de datos ofrece un mejor punto de venta al aumentar el tiempo de respuesta. Proporciona matrices por las cuales es más fácil de analizar, lo que aumenta el tiempo de respuesta.
2. Militar
Para los militares, es cuestión de vida o muerte, es de suma importancia tener claridad de los datos procesables, y para tomar la acción correcta, uno debe tener claridad de los datos para extraer información procesable.
Hoy, el enemigo no solo está en el campo, sino que también está amenazando a través de la guerra digital y la ciberseguridad. Es de suma necesidad recopilar datos de múltiples fuentes, estructuradas y no estructuradas. La cantidad de datos es bastante grande, y las herramientas de visualización de datos juegan un papel clave para garantizar la entrega oportuna de la información adecuada de la mejor manera consolidada posible. Una mejor comprensión de los datos históricos proporciona una mejor predicción.
La visualización dinámica de datos ayuda a comprender mejor la geografía / clima, lo que ayuda a un mejor enfoque. El costo del equipo militar y las herramientas es bastante alto, con barras y gráficos circulares es fácil analizar el inventario existente y realizar la compra según las necesidades.
3. Industrias financieras
Hoy en día, las herramientas de visualización de datos son imprescindibles para los sectores financieros para explorar / explicar datos de clientes relacionados, comprender el comportamiento del cliente, tener un flujo transparente de información, la eficiencia de la toma de decisiones, etc.
La visualización de datos ayuda a crear patrones para empresas y empresas asociativas, lo que ayuda a mejorar la estrategia de inversión. La visualización de datos destaca las últimas tendencias para mejores oportunidades de negocio.
¡La visualización de datos ayuda en casi todas las industrias, depende de la necesidad, de lo que quiere el negocio y de cómo puede ayudar la visualización!
¿Cómo crear visualización de datos para industrias?
Antes de visualizar datos, uno debe saber cuál es la necesidad de negocio / industria. La visualización de datos ayuda a responder esa pregunta de una manera fácil. El análisis y la visualización de datos van de la mano, en Python tenemos bibliotecas como NumPy y pandas para el análisis de datos y para la visualización de datos tenemos bibliotecas como Matplotlib, Pandas Visualization y Seaborn.
Comprendamos el propósito básico de la visualización de datos. Al final, veremos el código de Python para la visualización de datos.
Para comparar datos
La comparación juega un papel muy importante en el análisis cuantitativo. Se pueden utilizar las siguientes técnicas de visualización de datos.
- Gráficos de barras (histogramas): con los gráficos de barras, es fácil realizar análisis cuantitativos entre diferentes categorías.
- Gráficos apilados: esto ha agregado la ventaja del análisis de datos compuestos con diferentes categorías.
Figura B: Gráficos apilados
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Análisis de composición
Aquí definimos la composición de los datos, las siguientes técnicas se utilizan para la visualización.
- Gráficos circulares: son gráficos circulares y proporcionan una composición porcentual.
- Gráficos piramidales : esto se usa básicamente para la jerarquía de datos.
Figura C: Gráfico de la pirámide
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Análisis durante un período
Para muchos casos, uno necesita rastrear los datos por un período y luego analizar las tendencias. Algunas herramientas de visualización para este tipo de casos son las siguientes:
- Gráficos de líneas : muestra los máximos y mínimos básicos de la tendencia.
- Gráficos de área: para mostrar datos acumulativos del gráfico de líneas durante un período
- Gráficos de acciones: se utilizan básicamente para el análisis de tendencias de acciones e índices de mercado durante un período.
Figura D: Gráfico de líneas
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Análisis de distribución de datos.
En la mayoría de los casos, necesitamos ver la relación entre las características y el efecto de una característica en otras. La visualización de datos ayuda con las siguientes técnicas.
- Gráfico de dispersión: Aquí representamos cada punto de datos como un punto y luego analizamos la tendencia.
- Gráfico de caja / gráfico de violín: Esto proporciona una mejor comprensión de los datos para valores atípicos con la mediana como centro de una distribución.
- Gráficos de mapas de calor: estos son gráficos geniales en los que puede mostrar correlación y distribución con colores.
Figura E: Mapa de calor con correlación entre características
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Visualización del conjunto de datos geográficos
En muchos casos, tratamos con datos geográficos, como el crecimiento de la población en diferentes regiones. Efecto de cualquier calamidad natural en ciertas áreas. Los siguientes gráficos pueden ayudarnos a visualizar el efecto de ubicación.
- Mapas de coropletas: variación en diferentes ubicaciones.
- Mapas de puntos: lo mismo que choropleth con puntos que muestran la densidad de datos.
Figura F: Coropleta para la población de India
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Conclusión
Los datos se procesan más rápido cuando uno puede visualizarlos. La visualización de datos pone toda la información en un completo que puede perderse en el enfoque tradicional. Para el análisis de datos, tenemos bibliotecas como NumPy y pandas. Para la visualización de datos, tenemos bibliotecas como Matplotlib y Seaborn.
Discutimos cómo se beneficia la visualización en diferentes industrias. También hemos discutido cómo podemos beneficiarnos de diferentes técnicas de visualización. Por último, hemos discutido referencias para el código Python.
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Esta es una guía de los beneficios de la visualización de datos. Aquí discutimos la Introducción, los diferentes beneficios y la aplicación de la visualización de datos. También puede consultar nuestros otros artículos sugeridos para obtener más información:
- Las mejores herramientas de visualización de datos
- ¿Qué es un analista de datos?
- Herramientas de ciencia de datos
- ¿Qué es un lago de datos?
- Matplotlib en Python
- Cómo se usa el gráfico de barras en Matlab (ejemplos)