Hvorfor Visualisering Matters for Predictive Analytics - dummies

Lese rader med regneark, skanne sider og rapporteringssider, og å gå gjennom stabler av analytiske resultater generert av prediktive modeller kan være omhyggelig, tidkrevende og - la oss se det kjedelig. Å se på noen få grafer som representerer de samme dataene, er raskere og enklere, samtidig som de gir samme mening. Grafer kan gi raskere forståelse og kjøre poenget hjem effektivt.

Ved å aktivere dataanalytikere med visualiseringsverktøy endres måten de analyserer data på: De kan utlede mer innsikt og reagere raskere på risiko. Og de vil bli bemyndiget til å utnytte fantasi og kreativitet i graving og gruvedrift for dypere innsikt. I tillegg, gjennom visualiseringsverktøy, kan analytikerne presentere sine funn til ledere på en måte som gir enkel, brukervennlig tilgang til analytiske resultater.

Hvis du for eksempel arbeider med innholdsanalyse og må analysere tekst, e-post og presentasjoner (for åpnere), kan du bruke visualiseringsverktøy for å konvertere innholdet og ideene nevnt i Råinnhold (vanligvis som tekst) til en klar bilderepresentasjon.

For eksempel representerer disse grafene korrelasjonen mellom begreper som er nevnt i tekstkilder. Tenk på det som en arbeidsbesparende enhet: Nå trenger noen ikke å lese tusenvis av sider, analysere dem, trekke ut de mest relevante konseptene og utlede et forhold mellom dataene.

Analytics-verktøy gir slike visualiseringer som utdata, som går ut over tradisjonelle visualiseringer ved å hjelpe deg med en rekke oppgaver:

1. Gjør lesingen effektivt.

2. Forstå lange tekster.

3. Utdrag de viktigste konseptene.

4. Utled en klar visualisering av forholdet mellom disse konseptene.

5. Presenter konseptene på måter som interessentene dine finner meningsfulle.

Denne prosessen er kjent som interaktiv datavisualisering . Det er forskjellig fra en enkel visualisering fordi

• Du kan analysere og bore ned i dataene representert av grafer og diagrammer for mer informasjon og innsikt.

• Du kan dynamisk endre dataene som brukes i disse diagrammene og grafer.

• Du kan velge de forskjellige prediktive modellene eller forhåndsbehandlingsteknikkene for å søke på dataene som genererte grafen.

Disse visualiseringsverktøyene redder dataanalytikeren en enorm mengde tid når du genererer rapporter, grafer og (viktigst) effektiv kommunikasjon om resultatene av prediktiv analyse.

Den effektive kommunikasjonen inkluderer å få folk sammen i et rom, presentere visualiseringer og ledende diskusjoner som kommer fra spørsmål som disse:

"Hva betyr det poenget i grafen? "

" Ser alle hva jeg ser? "

" Hva ville skje hvis vi lagt til eller fjernet visse dataelementer eller variabler? "

" Hva ville skje hvis vi endret denne eller den variabelen? "

Slike diskusjoner kunne avsløre aspekter av dataene som ikke var tydelige før, fjern tvetydighet, og svar på noen nye spørsmål om datamønstre.