Σε πολλούς επιστημονικούς κλάδους μεταξύ των οποίων και το data science, όπου υπάρχει πληθώρα δεδομένων, για την κατανόηση και απόκτηση χρήσιμων πληροφοριών από τα δεδομένα που συλλέγονται, δημιουργήθηκε η ανάγκη για την οπτικοποίησή τους.

Η οπτικοποίηση των δεδομένων (data visualization) έχει πολλαπλά οφέλη και εφαρμογές σε ένα ευρύ φάσμα από κλάδους και με πολύ καλά αποτελέσματα.

Σε αυτό λοιπόν το άρθρο θα δούμε:

 Τι είναι η οπτικοποίηση δεδομένων και ποια η σημασία της

 Ποια είδη οπτικοποίησης δεδομένων υπάρχουν

 Ποια εργαλεία χρησιμοποιούνται

 Πού εφαρμόζεται

Ας ξεκινήσουμε με έναν ορισμό.

 Τι Είναι η Οπτικοποίηση Δεδομένων και Ποια η Σημασία της;

Η οπτικοποίηση δεδομένων είναι η αναπαράσταση δεδομένων και πληροφοριών σε οπτική μορφή, προκειμένου να διευκολύνει την διαδικασία κατανόησης και ερμηνείας πολύπλοκων και σύνθετων δεδομένων.

Ο στόχος της οπτικοποίησης δεδομένων είναι η παρουσίαση δεδομένων με σαφή, συνοπτικό και ουσιαστικό τρόπο, επιτρέποντας στους χρήστες να προσδιορίζουν μοτίβα, συσχετίσεις και τάσεις στα δεδομένα.

Μπορεί λοιπόν να βοηθήσει στην ταχύτερη ανάλυση και ερμηνεία μεγάλων όγκων δεδομένων, εξοικονομώντας πολύτιμο χρόνο.

Με την οπτικοποίηση δεδομένων οι διάφορες επιχειρήσεις και επιστήμονες μπορούν να λαμβάνουν πιο τεκμηριωμένες και βελτιωμένες αποφάσεις.

Επιπλέον, μπορούν να κοινοποιούν τα ευρήματά τους και να ανταλλάσσουν πληροφορίες με άλλους συνεργάτες πιο αποτελεσματικά.

Το γεγονός αυτό δύναται να αυξήσει την παραγωγικότητα μέσα από την καλύτερη και πιο άμεση επικοινωνία.

Παράλληλα, η οπτικοποίηση των δεδομένων μπορεί να συνδράμει στον εντοπισμό σφαλμάτων, ελλείψεων και ενδεχόμενων ασυνεπειών στα δεδομένα, οδηγώντας έτσι σε βελτιωμένη ποιότητα και ακρίβεια δεδομένων.

Αφού λοιπόν μιλήσαμε για το τι είναι η οπτικοποίηση δεδομένων και γιατί είναι σημαντική, ας συνεχίσουμε βλέποντας κάποια είδη που χρησιμοποιούνται.

 5 Είδη Οπτικοποίησης Δεδομένων

Υπάρχουν πολλά είδη οπτικοποίησης δεδομένων που χρησιμοποιούνται ανάλογα με τα εκάστοτε δεδομένα που χρειάζεται να απεικονιστούν κάθε φορά.

Ακολούθως, ας δούμε κάποια από τα πιο βασικά:

   Είδος #1: Ραβδόγραμμα (Bar Chart) 

Το γράφημα αυτό χρησιμοποιεί ορθογώνιες ράβδους για την αναπαράσταση αριθμητικών δεδομένων.

Μπορεί να βοηθήσει στη σύγκριση δεδομένων μεταξύ διαφορετικών ομάδων καθώς και στην παρακολούθηση αλλαγών με την πάροδο του χρόνου.

   Είδος #2: Γραμμικό γράφημα (Line Graph) 

Εμφανίζει σημεία δεδομένων που συνδέονται με γραμμές.

Συχνά χρησιμοποιείται για την απεικόνιση τάσεων με την πάροδο του χρόνου.

Η χρήση διαφορετικών έγχρωμων γραμμών για διαφορετικές μεταβλητές στα δεδομένα καθιστούν εύκολη την κατανόηση ενός γραφήματος γραμμών.

   Είδος #3: Γράφημα πίτας (Pie Chart)

Το pie chart χρησιμοποιείται για την αναπαράσταση μερών ενός συνόλου, προκειμένου να παρουσιάσει την αναλογία διαφορετικών κατηγοριών σε ένα σύνολο από δεδομένα.

   Είδος #4: Διάγραμμα διασποράς (Scatter Plot) 

Χρησιμοποιούνται κουκίδες για να αναπαραστήσουν μεμονωμένα σημεία δεδομένων.

Συχνά χρησιμοποιείται για να δείξει τη σχέση μεταξύ δύο μεταβλητών.

Ακόμη, διευκολύνει την εύρεση ακραίων τιμών στα δεδομένα αλλά και την πιο ενδελεχή κατανόηση της συνολική κατανομής.

   Είδος #5: Γράφημα φυσαλίδων (Bubble Chart)

Χρησιμοποιεί φυσαλίδες διαφορετικών μεγεθών για την αναπαράσταση των τιμών των δεδομένων.

Μερικές φορές χρησιμοποιείται για να εμφανίσει τη σχέση μεταξύ τριών μεταβλητών.

 Εργαλεία Οπτικοποίησης Δεδομένων

Για την οπτικοποίηση των δεδομένων χρησιμοποιούνται πολλά και διαφορετικά εργαλεία.

Ακολούθως, ας δούμε μερικά από τα πιο γνωστά.

   Tableau

Το Tableau είναι ένα πρόγραμμα οπτικοποίησης δεδομένων που χρησιμοποιείται πολύ συχνά από data analysts και BI analysts μιας επιχείρησης στην προσπάθειά τους να κάνουν τα δεδομένα περισσότερο κατανοητά.

Συμβάλει λοιπόν στην αυτόματη και διαδραστική απεικόνιση δεδομένων, με μορφή γραφημάτων και heatmaps μεταξύ άλλων.

Παράλληλα, δίνει τη δυνατότητα ανάλυσης σε πραγματικό χρόνο, παρέχοντας υποστήριξη σε φορητές και επιτραπέζιες συσκευές.

   Power BI

Το Power BI είναι μια πλατφόρμα επιχειρηματικής ανάλυσης που βασίζεται στο cloud και παρέχει τη δυνατότητα οπτικοποίησης δεδομένων με μεγάλη ευελιξία και ταχύτητα.

Το Power BI έχει συμβατότητα με το Excel, με SQL Servers καθώς και με data warehouses που βασίζονται στο Cloud, γεγονός που το καθιστά μια εξαιρετική επιλογή για επιστήμονες δεδομένων.

   Qlik Sense

Το Qlik Sense αποτελεί μέρος της πλατφόρμας Qlik Active Intelligence και είναι ένα εργαλείο οπτικοποίησης δεδομένων που χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη (AI) για να βοηθήσει τους χρήστες να κατανοούν και να χρησιμοποιούν τα δεδομένα γρήγορα και αποτελεσματικά.

   Plotly

Το Plotly είναι ένα εργαλείο οπτικοποίησης δεδομένων ανοιχτού κώδικα που προσφέρει πλήρη ενσωμάτωση με δημοφιλείς γλώσσες προγραμματισμού, όπως η Python και η R, διευκολύνοντας πολύπλοκες απεικονίσεις.

Χρησιμοποιείται ευρέως για τη δημιουργία και κοινή χρήση διαδραστικών, γραφικών data.

 Κλάδοι Εφαρμογής Οπτικοποίησης Δεδομένων

Η οπτικοποίηση δεδομένων εφαρμόζεται σε ένα ευρύ φάσμα από τομείς, μεταξύ των οποίων:

   Μάρκετινγκ

Η οπτικοποίηση δεδομένων χρησιμοποιείται ιδιαίτερα στο κλάδο του μάρκετινγκ για την κατανόηση και ανάλυση δεδομένων πωλήσεων, συμπεριφοράς πελατών, τάσεων της αγοράς και άλλων μετρήσεων KPIs για τον εντοπισμό περιοχών βελτίωσης και ανάπτυξης.

   Υγεία

Η οπτικοποίηση δεδομένων χρησιμοποιείται στην υγειονομική περίθαλψη για την ανάλυση δεδομένων ασθενών όπως για παράδειγμα το ιστορικό τους, καθώς και για την παρακολούθηση της αποτελεσματικότητας διαφόρων ιατρικών θεραπειών.

   Χρηματοοικονομικά

Η οπτικοποίηση δεδομένων χρησιμοποιείται με μεγάλη επιτυχία και στον χρηματοοικονομικό τομέα, για την παρακολούθηση των τάσεων της αγοράς, καθώς και για τον εντοπισμό ενδεχόμενων κινδύνων και ευκαιριών, προκειμένου να βελτιστοποιηθεί η στρατηγική και η λήψη κρίσιμων αποφάσεων.

 Με Λίγα Λόγια

Μιλήσαμε λοιπόν για το τι είναι η οπτικοποίηση δεδομένων, τα βασικά είδη και εργαλεία που χρησιμοποιούνται καθώς και κάποιους κλάδους εφαρμογής της, χρησιμοποιώντας μερικά παραδείγματα για καλύτερη κατανόηση.

Ο τομέας της επιστήμης των δεδομένων προσφέρει πολλές επιλογές και ευκαιρίες καριέρας.

Αν λοιπόν έχεις αποφασίσει ότι αποτελεί το μονοπάτι που θες να ακολουθήσεις επαγγελματικά και να εξελιχθείς, ανακάλυψε το Data Science Bootcamp της Big Blue και γίνε πιστοποιημένος Data Scientist σε μόλις 3 μήνες!