Warum Visualisierung für Predictive Analytics wichtig ist - Dummies

Das Lesen von Tabellenblättern, das Scannen von Seiten und Seiten von Berichten und das Durchlaufen von Stapeln analytischer Ergebnisse, die von Vorhersagemodellen generiert werden, kann mühsam und zeitaufwendig sein. es - langweilig. Ein paar Diagramme zu betrachten, die die gleichen Daten repräsentieren, ist schneller und einfacher, vermittelt aber die gleiche Bedeutung. Die Graphen können schneller zu einem besseren Verständnis führen und den Punkt effizient nach Hause bringen.

Wenn Sie Ihre Datenanalysten mit Visualisierungstools ausstatten, ändert sich die Art der Datenanalyse: Sie können mehr Erkenntnisse gewinnen und schneller auf Risiken reagieren. Und sie werden befähigt sein, Phantasie und Kreativität beim Graben und Bergbau für tiefere Einsichten zu nutzen. Darüber hinaus können Ihre Analysten ihre Ergebnisse mithilfe von Visualisierungstools so präsentieren, dass sie einfach und benutzerfreundlich auf analytische Ergebnisse zugreifen können.

Wenn Sie beispielsweise mit Inhaltsanalysen zu tun haben und Text, E-Mails und Präsentationen (für Opener) analysieren müssen, können Sie die Inhalte und Ideen, die in roher Inhalt (meist als Text) in eine klare bildliche Darstellung.

Diese Diagramme stellen zum Beispiel die Korrelation zwischen den in Textquellen erwähnten Konzepten dar. Betrachten Sie es als arbeitssparendes Gerät: Jetzt muss jemand nicht Tausende von Seiten lesen, analysieren, die relevantesten Konzepte extrahieren und eine Beziehung zwischen den Datenelementen herstellen.

Analytics-Tools bieten Visualisierungen wie Ausgaben, die über herkömmliche Visualisierungen hinausgehen, indem sie Ihnen bei einer Reihe von Aufgaben helfen:

1. Effizientes Lesen.

2. Verstehen Sie langwierige Texte.

3. Extrahieren Sie die wichtigsten Konzepte.

4. Leiten Sie eine klare Visualisierung der Beziehung zwischen diesen Konzepten her.

5. Präsentieren Sie die Konzepte auf eine Art und Weise, die Ihre Interessenvertreter sinnvoll finden.

Dieser Prozess wird als interaktive Datenvisualisierung bezeichnet. Es unterscheidet sich von einer einfachen Visualisierung, da

• Sie weitere Details und Einsichten analysieren und in die Daten der Diagramme und Diagramme eintauchen können.

• Sie können die in diesen Diagrammen und Diagrammen verwendeten Daten dynamisch ändern.

• Sie können die verschiedenen Vorhersagemodelle oder Vorverarbeitungstechniken auswählen, die auf die Daten angewendet werden, die den Graphen generiert haben.

Diese Visualisierungswerkzeuge ersparen dem Datenanalytiker enorme Zeit bei der Erstellung von Berichten, Diagrammen und (vor allem) effektiver Kommunikation über die Ergebnisse der Vorhersageanalyse.

Zu ​​dieser effektiven Kommunikation gehört es, Menschen in einem Raum zusammenzubringen, die Visualisierungen zu präsentieren und Diskussionen zu leiten, die sich aus solchen Fragen ergeben:

"Was bedeutet dieser Punkt in der Grafik? "

" Sehen alle, was ich sehe? "

" Was würde passieren, wenn wir bestimmte Datenelemente oder Variablen hinzufügen oder entfernen würden? "

" Was würde passieren, wenn wir diese oder jene Variable ändern würden? "

Solche Diskussionen könnten Aspekte der Daten enthüllen, die vorher nicht offensichtlich waren, Unklarheiten beseitigen und einige neue Fragen zu Datenmustern beantworten.