Was ist der Hauptzweck der Datenvisualisierung?

Der Hauptzweck der Datenvisualisierung besteht darin, Einblicke in die in den Daten enthaltenen Phänomene und Muster zu gewinnen, die mehrere Bedeutungen haben: Entdeckung, Entscheidungsfindung, Erklärung, Analyse, Erkundung und Lernen Verbessern Sie die Erledigung bestimmter Aufgaben durch den visuellen Ausdruck.

Datenvisualisierung zielt hauptsächlich darauf ab, Informationen mithilfe grafischer Mittel klar und effektiv zu vermitteln und zu kommunizieren. Dies bedeutet jedoch nicht, dass die Datenvisualisierung langweilig sein muss, um ihren funktionalen Zweck zu erfüllen, oder dass sie äußerst komplex sein muss, um farbenfroh auszusehen. Um Ideen effektiv zu kommunizieren, müssen ästhetische Form und Funktion Hand in Hand gehen, indem wichtige Aspekte und Merkmale visuell vermittelt werden und so tiefe Einblicke in eher spärliche und komplexe Datensätze ermöglicht werden. Allerdings gelingt es Designern oft nicht, ein gutes Gleichgewicht zwischen Design und Funktionalität zu finden und auffällige Datenvisualisierungen zu erstellen, die ihren Hauptzweck, nämlich die Vermittlung und Kommunikation von Informationen, nicht erfüllen.

Datenvisualisierung steht in engem Zusammenhang mit Informationsgrafiken, Informationsvisualisierung, wissenschaftlicher Visualisierung und statistischen Grafiken. Derzeit ist die Datenvisualisierung ein äußerst aktiver und kritischer Aspekt in den Bereichen Forschung, Lehre und Entwicklung. Der Begriff „Datenvisualisierung“ vereint das reife Gebiet der wissenschaftlichen Visualisierung mit dem jüngeren Gebiet der Informationsvisualisierung.

Korrelationsanalyse

Datenerfassung

Datenerfassung (manchmal auch als DAQ oder DAS abgekürzt), auch bekannt als „Datenerfassung“ oder „Datenerfassung“. „“ bezieht sich auf den Prozess der Abtastung der realen Welt, um Daten zu erzeugen, die von Computern verarbeitet werden können. Typischerweise umfasst der Datenerfassungsprozess die Schritte der Erfassung von Signalen und Wellenformen und deren Verarbeitung, um die erforderlichen Informationen zu erhalten. Zu den Komponenten des Datenerfassungssystems gehören Sensoren, die Messparameter in elektrische Signale umwandeln, und diese elektrischen Signale werden von der Datenerfassungshardware erfasst.

Datenanalyse

Datenanalyse bezieht sich auf den Prozess der detaillierten Untersuchung und Zusammenfassung von Daten, um nützliche Informationen zu extrahieren und Schlussfolgerungen zu ziehen. Die Datenanalyse steht in engem Zusammenhang mit dem Data Mining, allerdings konzentriert sich das Data Mining tendenziell auf größere Datensätze, weniger auf Schlussfolgerungen und verwendet oft Daten, die ursprünglich für einen anderen Zweck gesammelt wurden. Im Bereich der Statistik unterteilen manche Menschen die Datenanalyse in deskriptive statistische Analyse, explorative Datenanalyse und bestätigende Datenanalyse. Die explorative Datenanalyse konzentriert sich auf die Entdeckung neuer Merkmale in den Daten, während sich die konfirmatorische Datenanalyse auf die Bestätigung oder Verfälschung konzentriert bestehende Hypothesen.

Zu den Arten der Datenanalyse gehören:

1) Explorative Datenanalyse: bezieht sich auf eine Methode zur Datenanalyse, um einen würdigen Test von Hypothesen zu erstellen. Es handelt sich um einen Test traditioneller statistischer Hypothesen. Ergänzende Mittel. Die Methode wurde nach dem berühmten amerikanischen Statistiker John Tukey benannt.

2) Qualitative Datenanalyse: Auch als „qualitative Datenanalyse“, „qualitative Forschung“ oder „qualitative Forschungsdatenanalyse“ bekannt, bezieht es sich auf die Analyse nicht numerischer Daten wie Wörter, Fotos usw Beobachtungen. Analyse von Daten (oder Informationen).

Nach 2010 basieren Datenvisualisierungstools im Wesentlichen auf visuellen Elementen wie Tabellen, Grafiken (Diagramme), Karten usw. Die Daten können gefiltert, gebohrt, Datenverknüpfung, Sprung, Hervorhebung und andere Analysemethoden für durchgeführt werden dynamische Analyse.

Visualisierungstools können verschiedene Datenpräsentationsformen, verschiedene grafische Renderingformen, umfassende Methoden der Mensch-Computer-Interaktion, dynamische Skript-Engines zur Unterstützung der Geschäftslogik usw. bereitstellen.

Im Gegensatz zu allgemeinen Dashboard- oder Reporting-Produkten ist das BI-Frontend von Yonghong Technology auf Entdeckungen ausgerichtet: reich an interaktiven Methoden und leistungsstarken Analysefunktionen. Benutzer können außerdem mit Daten interagieren (interaktiv), filtern, bohren, bürsten, verknüpfen, transformieren und andere Technologien verwenden, sodass Benutzer: Informationen beherrschen, Probleme entdecken, Antworten finden und Maßnahmen ergreifen können.

Data Governance

Data Governance umfasst die Personen, Prozesse und Technologien, die erforderlich sind, um eine kohärente Unternehmensansicht der Daten einer Organisation zu erstellen. Ziel der Data Governance ist:

1) Verbesserung der Konsistenz und Vertrauen in die Entscheidungsfindung

2) Reduzieren Sie das Risiko von Bußgeldern

3) Verbessern Sie die Datensicherheit

4 ) Maximieren Sie das umsatzgenerierende Potenzial von Daten

5) Benennen Sie Verantwortlichkeiten für die Informationsqualität.

Datenmanagement

Datenmanagement, auch bekannt als „Datenressourcenmanagement“, umfasst alle verwandten Themenbereiche im Zusammenhang mit der Verwaltung von Daten als wertvolle Ressource. Für das Datenmanagement lautet die von DAMA vorgeschlagene formale Definition: „Datenressourcenmanagement bezieht sich auf den Entwicklungs- und Ausführungsprozess der Architektur, Richtlinien, Spezifikationen und Betriebsverfahren, die zur korrekten Verwaltung der gesamten Datenlebenszyklusanforderungen eines Unternehmens oder einer Institution verwendet werden.“ Diese Definition ist recht weit gefasst und deckt viele Berufe ab, die möglicherweise keinen direkten technischen Kontakt zu Datenverwaltungsarbeiten auf niedriger Ebene haben (z. B. relationales Datenbankmanagement).

Data Mining

Data Mining bezeichnet den Prozess der Klassifizierung großer Datenmengen und der Auswahl relevanter Informationen. Data Mining wird typischerweise von Business-Intelligence-Organisationen und Finanzanalysten eingesetzt; es wird jedoch zunehmend auch in der Wissenschaft eingesetzt, um Informationen aus den riesigen Datensätzen zu extrahieren, die durch moderne experimentelle und beobachtende Methoden generiert werden.

Data Mining wird als „der außergewöhnliche Prozess des Extrahierens impliziter, bisher unbekannter und potenziell nützlicher Informationen aus Daten“ und als „die Wissenschaft des Extrahierens nützlicher Informationen aus großen Datensätzen oder Datenbanken“ beschrieben. Unter Data Mining im Zusammenhang mit der Unternehmensressourcenplanung versteht man den Prozess der statistischen und logischen Analyse großer Transaktionsdatensätze, um nach Mustern zu suchen, die bei der Entscheidungsfindung hilfreich sein können.

E-Commerce-Daten

Visualisierung von E-Commerce-Daten. Eine der besten Möglichkeiten, Informationen zu erhalten, besteht darin, die wichtigsten Informationen durch Visualisierung schnell zu erfassen. Darüber hinaus offenbaren E-Commerce-Daten durch die visuelle Darstellung von Daten, Mustern und Schlussfolgerungen auch überraschende Muster und Beobachtungen, die mit einfachen Statistiken nicht leicht erkennbar sind. „Durch Visualisierung verwandeln wir Informationen in eine Landschaft, die mit den Augen erkundet werden kann, eine Art Informationskarte. Wenn man sich in Informationen verliert, sind Informationskarten sehr praktisch.“

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