A importância da visualização para análise preditiva

Leitura fileiras de planilhas, a digitalização de páginas e páginas de relatórios, e passando por pilhas de resultados analíticos gerados por modelos de previsão pode ser trabalhoso, demorado, e - vamos enfrentá-lo - chato. Olhando para alguns gráficos que representam esse mesmo dados é mais rápido e mais fácil, ao transmitir o mesmo significado. Os gráficos pode trazer mais compreensão mais rapidamente, e conduzir o repouso do ponto de forma eficiente.

Armando seus analistas de dados com ferramentas de visualização muda a forma como eles analisam dados: Eles podem derivar mais esclarecimentos e responder aos riscos mais rapidamente. E eles terão o poder de utilizar a imaginação e criatividade em sua escavação e mineração para uma percepção mais profunda. Além disso, por meio de ferramentas de visualização, os analistas podem apresentar as suas conclusões aos executivos de uma forma que permite o acesso fácil e user-friendly para os resultados analíticos.

Por exemplo, se você está lidando com a análise de conteúdo e tem que analisar o texto, e-mails, e apresentações (para abridores), você pode usar ferramentas de visualização para converter o conteúdo e ideias mencionadas no conteúdo bruto (geralmente como texto) em um representação pictórica claro.

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Por exemplo, estes gráficos indicam a relação entre conceitos mencionados em fontes de texto. Pense nisso como um dispositivo de economia de trabalho: Agora alguém não tem que ler milhares de páginas, analisá-los, extrair os conceitos mais relevantes e obter uma relação entre os itens de dados.

ferramentas de análise fornecer tais visualizações como saída, que vai além visualizações tradicionais, ajudando-o com uma sequência de tarefas:

  1. Fazer a leitura de forma eficiente.


  2. Compreender textos longos.

  3. Extrair os conceitos mais importantes.

  4. Derivar uma visualização clara da relação entre esses conceitos.

  5. Apresentar os conceitos de uma forma que suas partes interessadas encontram significativa.

Este processo é conhecido como visualização de dados interativo. É diferente de uma visualização simples, porque

  • Você pode analisar e detalhar os dados representados pelos gráficos e tabelas para obter mais detalhes e insights.

  • É possível alterar dinamicamente os dados utilizados nessas tabelas e gráficos.

  • Você pode selecionar a modelos preditivos ou técnicas de pré-processamento diferente para aplicar os dados que gerou o gráfico.

Estas ferramentas de visualização salvar o analista de dados de uma quantidade enorme de tempo ao gerar relatórios, gráficos, e (mais importante) uma comunicação eficaz sobre os resultados da análise preditiva.

Que a comunicação eficaz inclui reunir pessoas em uma sala, apresentando as visualizações, e levando as discussões que emergem questões como estas:

# 147 O que faz esse ponto no gráfico significa? # 148-
# 147 Será que todo mundo vê o que eu ver? # 148-
# 147 O que aconteceria se nós adicionados ou removidos certos elementos de dados ou variáveis? # 148-
# 147 O que aconteceria se nós mudamos isso ou aquilo variável? # 148-

Tais discussões podem revelar aspectos da dados que não eram evidentes antes, remover ambiguidades e responder a algumas novas questões sobre padrões de dados.

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