Quel est l'objectif principal de la visualisation de données ?

L'objectif principal de la visualisation des données est de mieux comprendre les phénomènes et les modèles contenus dans les données, qui ont de multiples significations : découverte, prise de décision, explication, analyse, exploration et apprentissage. améliorer l'achèvement des personnes grâce à l'efficacité de l'expression visuelle de certaines tâches.

La visualisation des données vise principalement à transmettre et communiquer des informations de manière claire et efficace à l'aide de moyens graphiques. Cependant, cela ne signifie pas que la visualisation des données doit être ennuyeuse pour atteindre son objectif fonctionnel, ou extrêmement complexe pour paraître colorée. Pour communiquer efficacement des idées, la forme esthétique et la fonction doivent aller de pair, en transmettant visuellement les aspects et caractéristiques clés, permettant ainsi d'obtenir un aperçu approfondi d'ensembles de données plutôt clairsemés et complexes. Cependant, les concepteurs ne parviennent souvent pas à trouver un bon équilibre entre conception et fonctionnalité, créant des visualisations de données flashy qui n'atteignent pas leur objectif principal, qui est de transmettre et de communiquer des informations.

La visualisation des données est étroitement liée aux graphiques d'informations, à la visualisation d'informations, à la visualisation scientifique et aux graphiques statistiques. Actuellement, la visualisation des données est un aspect extrêmement actif et critique dans les domaines de la recherche, de l'enseignement et du développement. Le terme « visualisation de données » unifie le domaine mature de la visualisation scientifique avec le domaine plus jeune de la visualisation de l'information.

Analyse de corrélation

Acquisition de données

Acquisition de données (parfois abrégée en DAQ ou DAS), également appelée « acquisition de données » ou « collecte de données « » fait référence au processus d'échantillonnage du monde réel afin de produire des données pouvant être traitées par des ordinateurs. Généralement, le processus d'acquisition de données comprend les étapes d'acquisition de signaux et de formes d'onde et de leur traitement afin d'obtenir les informations requises. Les composants du système d'acquisition de données comprennent des capteurs qui convertissent les paramètres de mesure en signaux électriques, et ces signaux électriques sont acquis par le matériel d'acquisition de données.

Analyse des données

L'analyse des données fait référence au processus d'étude et de synthèse des données en détail afin d'extraire des informations utiles et de tirer des conclusions. L'analyse des données est étroitement liée à l'exploration de données, mais l'exploration de données a tendance à se concentrer sur des ensembles de données plus vastes, moins sur l'inférence et utilise souvent des données initialement collectées dans un but différent. Dans le domaine des statistiques, certaines personnes divisent l'analyse des données en analyse statistique descriptive, analyse exploratoire des données et analyse confirmatoire des données. Parmi elles, l'analyse exploratoire des données se concentre sur la découverte de nouvelles caractéristiques des données, tandis que l'analyse confirmatoire des données se concentre sur la confirmation ou la falsification de ; hypothèses existantes.

Les types d'analyse de données comprennent :

1) Analyse exploratoire des données : fait référence à une méthode d'analyse des données afin de former un test d'hypothèses digne de ce nom. Il s'agit d'un test d'hypothèses statistiques traditionnelles. Moyens supplémentaires. La méthode doit son nom au célèbre statisticien américain John Tukey.

2) Analyse de données qualitatives : Également connue sous le nom d'« analyse de données qualitatives », « recherche qualitative » ou « analyse de données de recherche qualitative », elle fait référence à l'analyse de données non numériques telles que des mots, des photos et observations. Analyse des données (ou des données).

Après 2010, les outils de visualisation de données sont essentiellement basés sur des éléments visuels tels que des tableaux, des graphiques (graphiques), des cartes, etc. Les données peuvent être filtrées, explorées, reliées à des données, sautées, mises en évidence et d'autres méthodes d'analyse pour analyse dynamique.

Les outils de visualisation peuvent fournir divers formulaires de présentation de données, divers formulaires de rendu graphique, de riches méthodes d'interaction homme-machine, des moteurs de script dynamiques prenant en charge la logique métier, etc.

Différent des produits généraux de tableau de bord ou de reporting, le front-end BI de Yonghong Technology est orienté découverte : riche en méthodes interactives et puissant en fonctions d'analyse. Les utilisateurs peuvent interagir davantage avec les données (interactives), filtrer, explorer, brosser, associer, transformer et d'autres technologies, permettant aux utilisateurs de : maîtriser les informations, découvrir les problèmes, trouver les réponses et agir.

Gouvernance des données

La gouvernance des données englobe les personnes, les processus et les technologies nécessaires pour créer une vue d'entreprise cohérente des données d'une organisation vise à :

1) Améliorer la cohérence. et confiance dans la prise de décision

2) Réduire le risque d'amendes réglementaires

3) Améliorer la sécurité des données

4 ) Maximiser le potentiel de revenus de vos données

5) Désigner les responsabilités en matière de qualité de l'information

Gestion des données

La gestion des données, également connue sous le nom de « gestion des ressources de données », comprend tous les domaines liés à la gestion des données en tant que ressource précieuse. Pour la gestion des données, la définition formelle proposée par DAMA est la suivante : « La gestion des ressources de données fait référence au processus de développement et d'exécution de l'architecture, des politiques, des spécifications et des procédures opérationnelles utilisés pour gérer correctement l'ensemble du cycle de vie des données d'une entreprise ou d'une institution. » Cette définition est assez large et couvre de nombreuses professions qui peuvent ne pas avoir d'exposition technique directe au travail de gestion de données de bas niveau (comme la gestion de bases de données relationnelles).

Exploration de données

L'exploration de données fait référence au processus de classification de grandes quantités de données et de sélection d'informations pertinentes. L'exploration de données est généralement utilisée par les organisations de business intelligence et les analystes financiers ; cependant, elle est également de plus en plus utilisée en science pour extraire des informations des vastes ensembles de données générés par les méthodes expérimentales et d'observation modernes.

L'exploration de données est décrite comme « le processus extraordinaire d'extraction d'informations implicites, jusqu'alors inconnues et potentiellement utiles à partir de données » et « la science consistant à extraire des informations utiles à partir de grands ensembles de données ou de bases de données ». L'exploration de données en ce qui concerne la planification des ressources de l'entreprise fait référence au processus d'analyse statistique et logique de grands ensembles de données transactionnelles pour rechercher des modèles susceptibles de faciliter les efforts de prise de décision.

Données e-commerce

Visualisation des données e-commerce, l'un des meilleurs moyens d'obtenir des informations est de saisir rapidement les points clés de l'information grâce à la visualisation. En outre, les données du commerce électronique révèlent également des tendances et des observations surprenantes grâce à une présentation visuelle de données, de tendances et de conclusions qui ne peuvent pas être facilement visibles au moyen de simples statistiques. « Grâce à la visualisation, nous transformons les informations en un paysage qui peut être exploré avec les yeux, une sorte de carte informative. Lorsque vous êtes perdu dans l'information, les cartes informatives sont très pratiques. Cela est particulièrement vrai dans le secteur du commerce électronique. »

Tutoriel recommandé : "PHP"

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!