예측 분석에서 도구로서의 시각화의 이점과 복잡성

나폴레옹 보나파르트는 "긴 연설보다 좋은 스케치가 낫다. "예측 분석에서 데이터 시각화는 분석적 결과를 가능한 미래의 현실적이고 실용적인 내러티브를 작성하는 데 쉽게 사용할 수있는 그림으로 제시합니다. 이것은 인간의 뇌가 텍스트 나 숫자보다 쉽게 ​​소화하기 쉬운 그림을 찾기 때문입니다.

분석을 기반으로 한 내러티브는 조직 전체에 보관되어 전송 될 수 있으므로 비즈니스 접근 방식의 기초를 형성하는 데 도움이됩니다.

시각화를 사용하여 예측 분석 모델의 결과를 제시하면 아이디어를 경영진에게 전달할 때 많은 시간을 절약 할 수 있습니다. 시각화는 복잡한 분석 결과를 즉시 이해할 수 있도록 비즈니스 사례를 만들 수 있습니다.

차트와 그래프를 사용하는 또 다른 이점은 의사 결정 과정을 쉽게하는 것입니다.

예를 들어, 시각화를 사용하여주의가 필요한 비즈니스 영역을 식별 할 수 있습니다. 예를 들어 제품을 지역별로 비교 판매 한지도를 보여줄 때 더 많이 필요로하는 영역을 쉽게 식별 할 수 있습니다 광고하는. 여러 가지 분석과 프레젠테이션을 시간 경과에 따라 수행하면 판매량을 위치별로 예측할 수 있습니다.

숫자의 스프레드 시트가 아닌 눈길을 사로 잡는 그래픽을 사용하여 회의를 진행하면 시각화가 다양한 대상에게 설명하기 쉽기 때문에 회의를보다 효율적으로 만들 수 있습니다. 회의는 토론, 집중된 상상력 및 창의력의 기회가되어 새로운 통찰력을 발견하게됩니다.

시각화:

이해하기 쉽습니다

시각적으로 매력적입니다

• 분석의 복잡성 단순화

• 결과를 ​​전달하기위한 효율적인 매체입니다

• 비즈니스 사례

• 모델의 출력 유효성 검사

• 의사 결정 프로세스 사용

• 복잡성 처리 방법

• 시각화는 의사 소통을 단순화하는 데 도움이되지만 시각화를 효과적으로 사용하는 것은 간단하지 않습니다. 데이터 시각화를 사용하여 조직의 미래를 묘사하는 시나리오의 스토리를 작성하면 강력하고 복잡 할 수 있습니다.

시각적 분석은 예측 분석에서 시각화를 사용하여 다양한 분야에서 발전 할 수 있습니다.

시각화는 통계, 분석, 그래픽 디자인, 컴퓨터 프로그래밍 및 서사에서 다양한 분야의 기술을 필요로합니다.

다양한 출처에서 나온 많은 양의 데이터가 다루기 힘들 수 있습니다. 모든 데이터를 계획하고 의사 결정자에게 의미있는 방식으로 표현하는 혁신적인 방법을 찾는 것이 어려울 수 있습니다.

• 분석 결과를 시각화하면 오해의 소지가있는 패턴이나 예측을 우연히 전달할 수 있습니다. 동일한 시각화를 통해 다양한 해석과 다양한 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 어려움을 피하려면 다른 분석가가 미리 이러한 가능성과 의미에 대해 심도있게 논의하게하는 것이 좋습니다. 자신이 제시하기 전에 시각화에서 파생 된 단일의 일관된 이야기에 동의하도록하십시오.