Usando técnicas de visualização para comunicar idéias de ciência de dados
Todas as informações e visão do mundo é inútil se não pode ser comunicada. Se os cientistas de dados não podem comunicar claramente suas conclusões para outros, potencialmente valiosas percepções de dados pode permanecer inexplorado.
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Após claras e específicas melhores práticas em design de visualização de dados pode ajudar a desenvolver visualizações que se comunicam de uma forma que é altamente relevante e valioso para as partes interessadas para quem você está trabalhando. A seguir, um breve resumo de algumas das melhores práticas mais importantes no projeto de visualização de dados.
Conhecem o teu público: Desde visualizações de dados são projetados para todo um espectro de diferentes públicos, diferentes propósitos e diferentes níveis de habilidade, o primeiro passo para projetar uma grande visualização de dados é conhecer seu público. Uma vez que cada público será composto de uma única classe de consumidores, cada um com as suas necessidades de visualização de dados únicos, é essencial para esclarecer exatamente para quem você está projetando.
Escolha estilos de design adequado: Depois de considerar o seu público, escolher o estilo de design mais adequado também é crítica. Se seu objetivo é atrair o seu público a tomar um mergulho analítica mais profunda, mais para a visualização, em seguida, usar um estilo de design que induz um cálculo ea resposta exigente em seus telespectadores. Se você quer sua visualização de dados para alimentar a paixão de seu público, use um estilo de design emocionalmente convincente em seu lugar.
Escolha os tipos de gráficos de dados inteligentes: Por último, certifique-se de escolher tipos de gráficos que exibem drasticamente as tendências de dados que você está procurando revelar. Você pode exibir a mesma tendência dos dados de muitas maneiras, mas alguns métodos de entregar uma mensagem visual de forma mais eficaz do que outros. Escolha o tipo de gráfico que oferece mais diretamente uma mensagem visual claro e abrangente.
Olhando para o seu conjunto de ferramentas de codificação
D3.js é a linguagem de programação perfeita para a construção de visualizações baseadas na web dinâmicas e interativas. Se você já é um programador web, ou se você não se importa tomar o tempo necessário para chegar até a velocidade nas noções básicas de HTML, CSS e javascript, então é um acéfalo: Usando D3.js para projetar interativo web-based visualizações de dados é a certeza de ser a solução perfeita para muitos dos seus problemas de visualização.
Trabalhar com aplicações baseadas na web
Se você não tem tempo ou energia para entrar em codificação de seu próprio visualização de dados feitos por medida, não medo - existem algumas surpreendentes aplicações on-line disponíveis para ajudá-lo a começar o trabalho feito em nenhum momento. A lista a seguir detalha algumas excelentes alternativas.
Watson Analytics: Watson Analytics é a primeira solução a ciência de dados e análise em grande escala que foi feito disponível como uma oferta baseada em nuvem 100%. Watson Analytics foi construído com o objetivo de democratizar o poder da ciência de dados. É uma plataforma onde os usuários de todos os níveis podem ir para o acesso, refinar, descubra, visualize, relatório, e colaborar em percepções orientadas a dados.
CartoDB: Para os não-programadores ou não-cartógrafos, CartoDB é sobre a mais poderosa solução de tomada de mapa que está disponível online. É usado para comunicações visuais digitais por pessoas de todos os tipos de indústrias - incluindo serviços de informação, engenharia de software, mídia e entretenimento, e desenvolvimento urbano.
Piktochart: A aplicação web Piktochart fornece uma interface fácil de usar para a criação de belas infográficos. A aplicação oferece uma grande variedade de atrativos, modelos de design profissional. Com Piktochart, você pode fazer infográficos estáticos ou dinâmicos.
Indo com painéis de análise
Quando a palavra “dashboard” surge, muitas pessoas associam-lo com soluções de inteligência de negócios à moda antiga. Esta associação está com defeito. Um painel é apenas outra maneira de usar métodos de visualização para comunicar idéias de dados.
Embora seja verdade que você pode usar um painel para comunicar os resultados que são gerados a partir de inteligência de negócios, você também pode usá-los para se comunicar e entregar informações valiosas que são derivados de ciência de dados centrada nos negócios. Só porque dashboards têm sido em torno de algum tempo, eles não devem ser desconsideradas como ferramentas eficazes para comunicar informações valiosas de dados.
Aproveitando Geographic Information Systems software (SIG)
sistemas de informação geográfica (GIS) é outro recurso subestimado na ciência de dados. Quando você precisa descobrir e quantificar as tendências baseados em localização em seu conjunto de dados, GIS é a solução perfeita para o trabalho. Os mapas são uma forma de visualização de dados espaciais que você pode gerar usando GIS, mas software GIS também é bom para formas mais avançadas de análise e visualização. As duas soluções GIS mais populares são detalhados abaixo.
ArcGIS Desktop: ArcGIS proprietário para Desktop é a aplicação de tomada de mapa mais utilizado.
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QGIS: Se você não tem o dinheiro para investir em ArcGIS Desktop, você pode usar open-source QGIS para realizar a maior parte dos mesmos objetivos gratuitamente.