データの視覚化の用途は何ですか？

データの視覚化は、包括的なチャート、画像、リスト、チャート、および複数のビジュアルオブジェクトをサポートして、データの視覚的表現を定義します。これにより、ユーザーはほんのわずかな時間でデータを学習し、有用なデータ、パターン、および傾向を抽出することができます。さらに、理解しやすいようにデータを作成します。

言い換えれば、ユーザーがデータの傾向のプロセスを簡単に理解できるようにするためのグラフィック形式のデータ表現は、データの視覚化と呼ばれます。

チャートマップ、グラフなど、データの視覚化に含まれるいくつかのツールがあります。データの視覚化に使用されるツールは、データシートのスキャン全体を実行するのではなく、視覚的表現によってサポートされる情報を簡単に理解して収集することでユーザーをサポートします。

データの視覚化は、視覚的な形式でデータを定義します。データが見やすくなるため、これは不可欠です。機械学習技術は、データの視覚化をサポートする予測分析を実施する上で不可欠な役割を果たします。

データの視覚化は、ビジネスアナリスト、データアナリスト、およびデータサイエンティストにとって有用であるだけでなく、あらゆるキャリアにおけるデータの視覚化を理解する上で重要な役割を果たします。設計、運用、技術、マーケティング、販売、または複数の分野で機能するかどうかにかかわらず、データを視覚化する必要があります。

視覚化は、誤った値（たとえば、年齢が999または-1の患者）、欠落した値、重複した行、すべて同じ値の列などを検出することにより、データのクリーニングを提供します。

視覚化手法は、変数の導出と選択にも役立ちます。分析に含める変数と冗長性のある変数の決定をサポートできます。また、適切なビンサイズの決定をサポートすることもでき、数値変数のビニングが必要です。また、データ削減フェーズの一環として要素を組み合わせるという役割も果たします。

最後に、データがまだ収集されておらず、収集に費用がかかる場合、視覚化手法は、サンプルを使用して、どの変数とメトリックが有用であるかを判断するのに役立ちます。

データ探索は、より正式な分析が続くかどうかに関係なく、必須の独自のステップです。グラフィカルな探索は、データ構造の学習、情報のクリーンアップ、外れ値の認識、元のパターンの発見、興味深い質問の作成を目的とした自由形式の探索を提供できます。

グラフィカルな探索は、関心のある明確な質問に向けて、よりターゲットを絞ることもできます。データマイニングのコンテキストでは、組み合わせが必要です。特定の目標を提供するために実装された自由形式の探索です。

グラフィカルな探索は、非常に基本的なプロットの作成から、色や複数のパネルなどの高度な機能を含む相互接続された視覚化のグループを分析するためのインタラクティブなフィルタリングやズームなどの操作の使用にまで及びます。