Video: Big Data - Tim Smith 2025
Đọc hàng bảng tính, quét các trang và các trang báo cáo và đi qua các ngăn xếp các kết quả phân tích được tạo ra bởi các mô hình tiên đoán có thể rất phức tạp, tốn thời gian và - nó - nhàm chán. Nhìn vào một vài biểu đồ đại diện cho cùng một dữ liệu nhanh hơn và dễ dàng hơn, trong khi truyền đạt ý nghĩa tương tự. Các biểu đồ có thể mang lại sự hiểu biết nhanh hơn, và đẩy điểm về nhà một cách hiệu quả.
Việc thu thập dữ liệu các nhà phân tích bằng công cụ trực quan hóa sẽ làm thay đổi cách họ phân tích dữ liệu: Họ có thể rút ra nhiều thông tin chi tiết hơn và đáp ứng các rủi ro nhanh hơn. Và họ sẽ được trao quyền để sử dụng trí tưởng tượng và sự sáng tạo trong việc đào bới và khai thác mỏ của họ để có cái nhìn sâu sắc hơn. Ngoài ra, thông qua các công cụ trực quan, các nhà phân tích của bạn có thể trình bày những phát hiện của họ cho các giám đốc điều hành theo cách cung cấp truy cập dễ dàng, thân thiện cho kết quả phân tích.
Ví dụ, những biểu đồ này thể hiện sự tương quan giữa các khái niệm được đề cập trong các nguồn văn bản. Hãy suy nghĩ về nó như là một thiết bị tiết kiệm lao động: Bây giờ ai đó không phải đọc hàng ngàn trang, phân tích chúng, trích xuất các khái niệm có liên quan nhất và tìm ra mối quan hệ giữa các dữ liệu.
Làm bài đọc có hiệu quả.
-
Hiểu các văn bản dài.
-
Trích xuất các khái niệm quan trọng nhất.
-
Phát minh ra rõ ràng về mối quan hệ giữa các khái niệm đó.
-
Trình bày các khái niệm theo cách mà các bên liên quan của bạn thấy có ý nghĩa.
-
Quá trình này được gọi là
hình ảnh dữ liệu tương tác . Nó khác với hình ảnh đơn giản bởi vì Bạn có thể phân tích và khoan sâu vào các dữ liệu thể hiện bằng đồ thị và biểu đồ để biết thêm chi tiết và thông tin chi tiết.
-
Bạn có thể tự động thay đổi dữ liệu được sử dụng trong các biểu đồ và biểu đồ này.
-
Bạn có thể chọn các mô hình dự đoán khác nhau hoặc các kỹ thuật tiền xử lý để áp dụng cho dữ liệu tạo ra biểu đồ.
-
Những công cụ trực quan này lưu lại các nhà phân tích số liệu rất nhiều thời gian khi tạo ra các báo cáo, biểu đồ, và (quan trọng nhất) truyền thông hiệu quả về kết quả phân tích tiên đoán.
Sự giao tiếp hiệu quả đó bao gồm việc thu hút mọi người trong một căn phòng, trình bày các hình ảnh hóa và các cuộc thảo luận hàng đầu xuất hiện từ những câu hỏi như sau:
"Điều đó có ý nghĩa gì trong biểu đồ? "
" Mọi người có nhìn thấy những gì tôi nhìn thấy không? "
" Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta thêm hoặc xóa bỏ các phần tử hoặc biến số dữ liệu nhất định? "
" Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta thay đổi biến này hay biến đó? "
Các cuộc thảo luận như vậy có thể tiết lộ các khía cạnh của dữ liệu không rõ ràng trước, loại bỏ sự mơ hồ, và trả lời một số câu hỏi mới về các mẫu dữ liệu.
