هوش تجاری

تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟

تجسم داده به معنی ارائه داده‌ها در قالب بصری، استفاده از نمودارها و نقشه‌ها برای بیان یک داستان معنادار است. این یک مرحله حیاتی در فرایند تجزیه و تحلیل داده‌ها و یک تکنیک (یا هنر) است که همه حوزه‌های کسب و کار می‌توانند از آن بهره‌مند شوند.

در این راهنما، همه مواردی که باید در مورد تجسم داده بدانید را به شما خواهیم گفت. ما توضیح خواهیم داد که تجسم داده چیست، چرا مهم است و چگونه می‌توانید آن را به طور موثر انجام دهید.

این راهنما برای همه کسانی که می‌خواهند بینش‌های داده‌محور را ارائه دهند و به اشتراک بگذارند، مفید است.

تجسم داده چیست؟

تجسم داده نمایش گرافیکی یا تصویری داده‌ها است. این امر به شما کمک می‌کند تا مفیدترین بینش‌ها را از یک مجموعه داده استخراج کنید و تشخیص روندها، الگوها و هم‌بستگی را آسان می‌کند.

تصور کنید صفحه گسترده‌ای حاوی ردیف‌های داده به شما ارائه می‌شود. احتمالاً شما قادر به رمزگشایی آن‌ها نخواهید بود و بعید است که بتوانید روندها و الگوها را در نگاه اول تشخیص دهید. حال تصور کنید همان داده‌های ارائه‌شده به صورت نمودار میله‌ای، یا بر روی نقشه‌ای با کد رنگی را مشاهده کنید. بسیار آسان‌تر است که ببینید داده‌ها به شما چه می‌گویند، درست است؟

دو دسته گسترده از تجسم داده وجود دارد: اکتشافی (Exploration) و توضیحی (Explanation). بیایید به آن‌ها نگاهی بیندازیم.

دو نوع اصلی تجسم داده

به طور خلاصه، تجسم داده اکتشافی به شما کمک می‌کند آنچه در داده‌ها قرار دارد را دریابید، در حالی که تجسم توضیحی به شما کمک می‌کند آنچه را پیدا کرده‌اید به دیگران منتقل کنید. اکتشاف در حالی انجام می‌شود که شما هنوز داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنید. وقتی برای به اشتراک گذاشتن یافته‌های خود آماده هستید، توضیحات در پایان فرآیند تجسم داده انجام خواهد شد.

تجسم داده اکتشافی

هنگامی که با مجموعه داده جدیدی روبرو می‌شوید، یکی از اولین کارهایی که انجام می‌دهید انجام تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی است. اینجاست که شما مجموعه داده را بررسی و برخی از ویژگی‌های اصلی آن را شناسایی می‌کنید و پایه را برای تجزیه و تحلیل دقیق‌تر می‌گذارید. در این مرحله، تجسم می‌تواند درک آنچه در مجموعه داده قرار دارد و تشخیص روند یا ناهنجاری قابل توجه را آسان‌تر کند. در نهایت، شما سرنخ‌هایی از اطلاعاتی که داده‌ها می‌خواهند به شما بگویند، خواهید یافت.

تجسم داده توضیحی

هنگامی که تجزیه و تحلیل را انجام دادید و متوجه شدید داده‌ها به شما چه می‌گویند، باید این بینش‌ها را با دیگران به اشتراک بگذارید. این افراد ممکن است شامل ذینفعان اصلی کسب و کار باشند که می‌توانند براساس داده‌ها اقدام کنند، یا مخاطبان عمومی که علاقه‌مند به این حوزه هستند. تجسم توضیحی داده‌ها به شما کمک می‌کند تا داستان آن‌ها را بگویید. در نهایت شما تعیین می‌کنید که کدام یک از تجسم‌ها به شما کمک می‌کنند تا به طور موثرتری این کار را انجام دهید.

چرا تجسم داده مهم است؟

اهمیت تجسم موثر داده‌ها ریشه در اهمیت تجزیه و تحلیل داده‌ها به طور کلی دارد. ما در جهان غنی از داده زندگی می‌کنیم. در آغاز سال ۲۰۲۰، جهان دیجیتال تقریباً ۴۴ زتابایت داده را شامل می‌شد. یک زتابایت تقریباً برابر با یک تریلیون گیگابایت است. تخمین زده می‌شود که تا سال ۲۰۲۵ هر ۴۶ ساعت در حدود ۴۶۳ اگزابایت داده در سراسر جهان ایجاد شود. یک اگزابایت معادل یک میلیارد گیگابایت است. اساساً، ما در حال تولید داده به طور مداوم هستیم.

تجزیه و تحلیل داده‌ها به ما امکان می‌دهد آن‌ها را درک کنیم. از دیدگاه کسب و کار، این امر شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا از گذشته بیاموزند و برای آینده برنامه‌ریزی کنند. در زمینه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، می‌تواند به بهبود مراقبت و درمان بیمار و در امور مالی و بیمه، می‌تواند به ارزیابی ریسک و مبارزه با فعالیت‌های کلاهبرداری کمک کند. اساساً، برای تصمیم‌گیری هوشمندانه به تجزیه و تحلیل داده‌ها نیاز داریم و تجسم داده بخشی اساسی از آن است.

تجسم داده به ما کمک می‌کند تا درک کنیم داده‌ها سعی دارند چه اطلاعاتی را به ما بگویند، و آن‌ها را به گونه‌ای ارائه دهیم که برای طیف وسیعی از مخاطبان (نه فقط متخصصان داده) قابل دسترسی باشد.

مزایای تجسم موثر داده

تجسم داده به شما امکان می‌دهد تا:

  • با ساختن روندها، الگوها و نمودارها، به راحتی با چشم غیرمسلح قادر به درک اولیه داده‌ها باشید.
  • حجم زیادی از داده‌ها را به طور سریع و کارآمد درک کنید.
  • بینش و یافته‌ها را به افراد غیرمتخصص منتقل و داده‌ها را قابل دسترسی و عملی کنید.
  • یک داستان معنادار و تأثیرگذار بگویید، فقط مهم‌ترین اطلاعات مربوط به یک زمینه خاص را برجسته کنید.

تجسم داده برای چه چیزی استفاده می‌شود؟

در چارچوب هدف گسترده‌تر انتقال بینش‌های کلیدی، می‌توان از تجسم‌های مختلف برای روایت داستان‌های مختلف استفاده کرد. از تجسم داده می‌توان برای موارد زیر استفاده نمود:

  • انتقال تغییرات در طول زمان: به عنوان مثال، می‌توان از نمودار خطی برای ارائه چگونگی تغییر ارزش بیت کوین در یک بازه زمانی خاص استفاده کرد.
  • تعیین دفعات وقایع: برای تجسم توزیع فراوانی یک رویداد در یک بازه زمانی خاص (به عنوان مثال تعداد کاربران اینترنت از سال ۲۰۰۷ تا ۲۰۲۱) می‌توانید از یک هیستوگرام استفاده کنید.
  • برجسته کردن روابط یا همبستگی‌های جالب بین متغیرها: اگر می‌خواستید رابطه بین دو متغیر را برجسته کنید (به عنوان مثال هزینه بازاریابی و درآمد، یا ساعت‌ها ورزش هفتگی در مقابل تناسب قلب و عروق)، می‌توانید از یک نمودار نقطه‌ای (Scatter Plot) استفاده کنید.
  • بررسی یک شبکه: اگر می‌خواهید بدانید در یک شبکه خاص (به عنوان مثال کل پایگاه مشتری) چه می‌گذرد، تجسم شبکه می‌تواند به شما کمک کند ارتباطات و خوشه‌های معنی‌دار را در شبکه مورد علاقه خود شناسایی کنید (و آن‌ها را به تصویر بکشید).
  • تجزیه و تحلیل ارزش و ریسک: اگر می‌خواهید ارزش و ریسک را بسنجید تا بفهمید کدام فرصت‌ها یا استراتژی‌ها ارزش پیگیری دارند، تجسم داده (مانند یک سیستم کد رنگی) می‌تواند به شما در دسته‌بندی و شناسایی اینکه کدام موارد امکان‌پذیر است کمک کند.

جمع‌بندی

چه بخواهید در صنعت داده حرفه‌ای شوید یا فقط بخواهید بینش‌های ارزشمندی را با همکاران خود به اشتراک بگذارید، تجسم داده یک مهارت عالی است. اگر به عنوان تحلیل‌گر داده یا دانشمند داده مشغول به کار هستید، حتما تجسم داده را در پورتفولیوی خود قرار دهید؛ این چیزی است که کارفرمایان بدنبال آن خواهند بود.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  9. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  10. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  11. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  12. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  13. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  14. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  15. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  16. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  17. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  18. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  19. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  20. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  21. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  22. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  23. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  24. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  25. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  26. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  27. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  28. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  29. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  30. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  31. آموزش Power BI Report Server
  32. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  33. مسیر شغلی در هوش تجاری
  34. مهندسی داده چیست؟
  35. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  36. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  37. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  38. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  39. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  40. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  41. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  42. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  43. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  44. یادگیری ماشین چیست؟
  45. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  46. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  47. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  48. انبار داده چیست؟
  49. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  50. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  51. مدل‌سازی داده چیست؟
  52. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  53. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  54. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  55. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  56. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  57. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  58. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن