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Quelle: Agsandrew / Dreamstime.com
Wegbringen:
Mithilfe der Datenvisualisierung können Muster in Daten gefunden werden, die manchmal zu unerwarteten Ergebnissen führen.
„Eine gute Skizze ist besser als eine lange Rede“ - Napoléon Bonaparte
Ich bin kürzlich auf dieses Zitat auf der Startseite von Phil Simons Buch "Die visuelle Organisation, Datenvisualisierung, Big Data und das Streben nach besseren Entscheidungen" gestoßen. Es ist online verfügbar.
Die Datenvisualisierung oder Data Viz, wie sie häufig genannt wird, nimmt zu - insbesondere im Bereich der Analytik. Zahlen sind Zahlen - aber wenn Sie sie grafisch darstellen können, betreten Sie den Bedeutungsbereich. Wenn wir die Daten visuell detailliert darstellen, kann dies zu überraschenden Entdeckungen führen.
Datenvisualisierung kann das, was einst verborgen war, in eine einfache Site bringen. In Zen-Begriffen kann es einem helfen, das zu erreichen, was man "Anfängeraugen" nennt.
Ich sprach mit Yasmeen Ahmad, einer talentierten und kreativen Datenwissenschaftlerin bei Teradata, über ihr Visualisierungsprojekt mit dem Titel „Trapping Anomalies“. In dieser Visualisierung halfen die beiden unerwarteten blauen Cluster dabei, betrügerisches Verhalten zu identifizieren.
Besuchen Sie die Teradata Art Gallery, um die vollständige Visualisierung und Details zum Projekt zu sehen.
Für diese Visualisierung verwendete Yasmeen ein Open-Source-Tool namens Gephi. Das Tool namens Gephi nennt sich „The Open Graph Viz Platform“. Dies ist ein großartiges interaktives Tool für die Datenanalyse. Es kann nahezu jede von Ihnen bereitgestellte Datenquelle verwenden. Klicken Sie hier, um das Tool herunterzuladen.
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Es gibt so viel zu entdecken - und ich dachte, ich würde Ihnen helfen, noch mehr zu finden, um es selbst zu überprüfen. Hier sind einige andere Open-Source-Tools zur Datenvisualisierung, die weit verbreitet sind.
D3 - eine Bibliothek: D3 steht für datengesteuerte Dokumente. Es ist eine JavaScript-Bibliothek zum Bearbeiten von Dokumenten auf der Basis von Daten. Sie können die neueste Version herunterladen, indem Sie diese Online-Seite besuchen. Und hier ist ein Beispiel für eine Baumstruktur, die mit D3 erstellt wird.
R - eine Sprache: R ist eine Sprache und Umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. Es bietet eine Vielzahl statistischer und grafischer Techniken und ist in hohem Maße erweiterbar.
Wird bearbeitet: Die Verarbeitung ist eine Programmiersprache, die im Kontext der bildenden Künste verwendet wird. Selbst mit sehr einfachem Code und Ihrer Datenquelle können Sie atemberaubende Grafiken erstellen. Hier ist ein Beispiel für eine Visualisierung, die ich vor einigen Jahren anhand der Farbdaten eines Bildes von der Golden Gate Bridge gemacht habe.
Das linke Bild ist die Quelle für Farbdaten und das rechte Bild ist die Visualisierung zu einem bestimmten Zeitpunkt - da der Code die Farben kontinuierlich abtastet.
Klicken Sie hier, um die Site zu besuchen und den Verarbeitungscode herunterzuladen.
Hier ist auch ein Link zu einem interessanten Video von Jer Thorp, meinem ehemaligen Ausbilder. Der Typ ist brillant. Seine Arbeit bringt einige interessante Ideen ans Tageslicht, die ich sehr faszinierend und inspirierend finde.
Heutzutage sind auch mehrere "Data Viz" -Produkte auf dem Markt. Während Tableau ein weit verbreitetes Tool ist, bietet die Teradata Aster Discovery Platform eine Suite von gebrauchsfertigem SQL für die Datenerkennung und -visualisierung. Hier ist ein Link zur Aster-Visualisierungspräsentation .
Dies sind aufregende Zeiten für Datenvisualisierungstechniken und verwandte Tools. Ich hoffe, dieser kurze Überblick gibt den Lesern Anregungen für eine weitere Erkundung der Welt der Datenvisualisierung. Es gibt so viele positive Überraschungen in den Daten, die Sie nicht gesucht haben!
Dieser Artikel wurde ursprünglich bei Teradata.com veröffentlicht. Es wurde hier mit Erlaubnis von Schilf gedeckt. Teradata behält sich alle Urheberrechte vor.