Introdução aos benefícios da visualização de dados
A visualização de dados é uma abordagem gráfica para representar os dados. Aqui usamos as bibliotecas embutidas do python como matplotlib, visualização Pandas e seaborn para visualizar tendências, gráficos de correlação, gráficos de barras, gráficos de pares, etc. A visualização de dados desempenha um papel muito importante ao fornecer uma maneira muito fácil de analisar os dados, ver e entender tendências, descobrir os outliers, etc. A visualização de dados permite criar itens acionáveis nessa era competitiva.
No artigo a seguir, discutiremos os benefícios da visualização de dados no setor. A visualização de dados é muito importante em setores como saúde e militar. Discutiremos algumas técnicas importantes de visualização usadas em indústrias com a ajuda do python.
Benefícios da visualização de dados e seus aplicativos
A visualização de dados facilita a compreensão e aumenta a eficácia. A mente humana aprende rapidamente com recursos visuais do que com textos e tabelas. É aplicado a uma grande população, por exemplo, pode-se lembrar diálogos e cenas do filme de Sholay que ele poderia ter assistido anos antes; por outro lado, é difícil para ele recordar os assuntos de engenharia.
Atualmente, temos um bom número de ferramentas para ferramentas de visualização de dados, que são rápidas e eficazes. A visualização de dados cria uma melhor estratégia de vendas. A visualização de dados aumenta a capacidade de processar informações de uma maneira fácil / rápida para comparar e tirar conclusões. Por exemplo, gráficos de setores circulares: fornece alocação em porcentagem, gráficos de barras: fornece um melhor entendimento das estatísticas.
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Figura A Gráfico de barras
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Discutiremos os benefícios da visualização de dados apenas com alguns setores, mas isso se aplica a quase todos os setores.
1. Indústrias de Saúde
A criação de um painel para visualizar a história dos pacientes pode ajudar um médico novo ou existente a entender a condição de um paciente. Em caso de emergência, poderia fornecer instalações de atendimento mais rápidas de acordo com a doença. A visualização de dados pode ajudar a identificar a tendência, em vez de passar por relatórios de centenas de páginas.
A assistência à saúde é um processo complexo, e a maior parte do tempo é desperdiçada na análise dos relatórios anteriores. A visualização de dados oferece um melhor ponto de venda aumentando o tempo de resposta. Ele fornece matrizes pelas quais é mais fácil analisar, aumentando assim o tempo de resposta.
2. Militar
Para os militares, é questão de vida ou morte, é de extrema importância ter clareza de dados acionáveis e, para executar a ação correta, é preciso ter clareza de dados para extrair insights acionáveis.
Hoje, o inimigo não está apenas no campo, mas também está ameaçando através da guerra digital e da cibersegurança. É extremamente necessário reunir dados de várias fontes - estruturadas e não estruturadas. A quantidade de dados é bastante grande e as ferramentas de visualização de dados desempenham um papel fundamental para garantir a entrega oportuna de informações adequadas da maneira mais consolidada possível. Uma melhor compreensão dos dados históricos fornece uma melhor previsão.
A Visualização Dinâmica de Dados ajuda a entender melhor a geografia / clima, o que ajuda a uma melhor abordagem. O custo de equipamentos e ferramentas militares é bastante alto. Com gráficos de barras e de pizza, é fácil analisar o estoque existente e fazer a compra conforme a necessidade.
3. Indústrias Financeiras
Atualmente, as ferramentas de visualização de dados são uma obrigação para os setores financeiros para explorar / explicar dados de clientes relacionados, entender o comportamento do cliente, ter um fluxo transparente de informações, a eficiência da tomada de decisões, etc.
A visualização de dados ajuda na criação de padrões para empresas e negócios associativos, o que ajuda na melhor estratégia de investimento. A visualização de dados destaca as últimas tendências para melhores oportunidades de negócios.
A visualização de dados ajuda em quase todos os setores, depende da necessidade, do que os negócios desejam e como a visualização pode ajudar!
Como criar visualização de dados para indústrias?
Antes de visualizar dados, é preciso saber qual é a necessidade de negócios / setor? A visualização de dados ajuda a responder a essa pergunta de maneira fácil. A análise e visualização de dados andam de mãos dadas, em python, temos bibliotecas como NumPy e pandas para análise de dados e, para visualização de dados, temos bibliotecas como Matplotlib, Pandas Visualization e Seaborn.
Vamos entender o objetivo básico da visualização de dados. No final, veremos o código python para visualização de dados.
Para comparar dados
A comparação desempenha um papel muito importante na análise quantitativa. As seguintes técnicas de visualização de dados podem ser usadas.
- Gráficos de barras (histogramas): Com gráficos de barras, é fácil fazer análises quantitativas entre diferentes categorias.
- Gráficos empilhados: isso adicionou vantagem da análise de dados compostos com diferentes categorias.
Figura B: Gráficos empilhados
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Análise de composição
Aqui nós definimos a composição dos dados, as seguintes técnicas são usadas para visualização.
- Gráficos circulares - São gráficos circulares e fornecem uma composição percentual.
- Gráficos de pirâmide - basicamente são usados para a hierarquia de dados.
Figura C: Gráfico de pirâmide
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Análise ao longo de um período
Em muitos casos, é necessário rastrear os dados por um período e depois analisar as tendências. Algumas ferramentas de visualização para este tipo de casos são as seguintes:
- Gráficos de linhas - mostra os altos e baixos básicos da tendência.
- Gráficos de área - Para mostrar dados cumulativos do gráfico de linhas durante um período
- Gráficos de ações - São basicamente usados para análise de tendências de ações e índices de mercado durante um período.
Figura D: Gráfico de linhas
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Análise de distribuição de dados
Na maioria dos casos, precisamos ver a relação entre os recursos e o efeito de um recurso nos outros. A visualização de dados auxilia nas seguintes técnicas.
- Gráfico de dispersão: Aqui representamos cada ponto de dados como um ponto e analisamos a tendência.
- Gráfico de caixa / gráfico de violino: Isso fornece uma melhor compreensão dos dados para valores discrepantes, com a mediana como centro de uma distribuição.
- Gráficos de mapas de calor: são gráficos interessantes, nos quais é possível mostrar correlação e distribuição com cores.
Figura E: Mapa de calor com correlação entre recursos
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Visualização do conjunto de dados geográficos
Em muitos casos, lidamos com dados geográficos, como o crescimento populacional em diferentes regiões. Efeito de qualquer calamidade natural em determinadas áreas. Os gráficos a seguir podem nos ajudar a visualizar o efeito de localização.
- Mapas Choropleth - variação em diferentes locais.
- Mapas de pontos - o mesmo que o coropleta com pontos mostrando a densidade dos dados.
Figura F: Coropletas para a população da Índia
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Conclusão
Os dados são processados mais rapidamente quando é possível visualizá-los. A visualização de dados coloca todas as informações de maneira abrangente, que podem ser perdidas na abordagem tradicional. Para análise de dados, temos bibliotecas como NumPy e pandas. Para visualização de dados, temos bibliotecas como Matplotlib e Seaborn.
Discutimos como a visualização se beneficia em diferentes setores. Também discutimos como podemos nos beneficiar de diferentes técnicas de visualização. Por fim, discutimos referências para o código Python.
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- O que é um Data Lake?
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