예측 분석을위한 시각화가 중요한 이유 - 인형

스프레드 시트의 행을 읽고, 페이지와 페이지를 스캔하고, 예측 모델에 의해 생성 된 분석 결과의 스택을 거치는 것은 힘들고 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 그것은 지루하다. 동일한 데이터를 나타내는 몇 가지 그래프를 보면 동일한 의미를 부여하면서 더 빠르고 쉽게 나타납니다. 그래프를 통해 더 많은 이해를보다 빨리 얻을 수 있으며, 포인트를 효율적으로 집으로 유도 할 수 있습니다.

시각화 도구로 데이터 분석가가 데이터를 분석하는 방식이 바뀌면 더 많은 통찰력을 얻고 위험에보다 신속하게 대응할 수 있습니다. 그리고 깊은 통찰력을 얻기 위해 파기와 채굴에 상상력과 창의성을 활용할 권한이 부여됩니다. 또한 분석 도구는 시각화 도구를 통해 분석 결과에 사용자가 쉽게 접근 할 수 있도록 임원에게 결과를 제시 할 수 있습니다.

예를 들어,이 그래프는 텍스트 소스에 언급 된 개념 간의 상관 관계를 나타냅니다. 노동력 절약형 장치라고 생각하십시오. 이제는 수천 페이지를 읽고 분석하여 가장 관련있는 개념을 추출하고 데이터 항목 간의 관계를 도출 할 필요가 없습니다.

분석 도구는 출력과 같은 시각화 기능을 제공합니다.이 기능은 일련의 작업을 도와줌으로써 기존 시각화를 뛰어 넘습니다.

긴 텍스트를 이해합니다.

1. 가장 중요한 개념을 추출합니다.

2. 이러한 개념 간의 관계를 명확하게 시각화합니다.

3. 이해 관계자가 의미있는 방식으로 개념을 제시하십시오.

4. 이 프로세스를

5. 대화 형 데이터 시각화

라고합니다. 그래프와 차트로 표시된 데이터를 분석하고 자세히 분석하여 자세한 정보와 통찰력을 얻을 수 있기 때문에 간단한 시각화와 다릅니다. 이러한 차트와 그래프에 사용 된 데이터를 동적으로 변경할 수 있습니다.

• 그래프를 생성 한 데이터에 적용 할 다양한 예측 모델 또는 전처리 기술을 선택할 수 있습니다.

• 이러한 시각화 도구는 데이터 분석가가 보고서, 그래프 및 예측 분석 결과에 대한 (가장 중요하게) 효과적인 의사 소통을 생성 할 때 엄청난 시간을 절약합니다.

• 그 효과적인 의사 소통에는 사람들을 함께 모으고, 시각화를 제시하고, 다음과 같은 질문에서 나오는 주요 토론이 포함됩니다.

"그래프에서 그 점은 무엇을 의미합니까? "

"모두가 내가 본 것을 보는가? "

"특정 데이터 요소 또는 변수를 추가하거나 제거하면 어떻게됩니까? "

"이 변수 또는 변수를 변경하면 어떻게됩니까? "

그러한 토론은 이전에는 분명하지 않았던 데이터의 측면을 공개하고 모호성을 제거하며 데이터 패턴에 대한 새로운 질문에 답할 수있었습니다.