Perché la visualizzazione è importante per Predictive Analytics - dummies

Leggere righe di fogli di calcolo, scansionare pagine e pagine di report e analizzare pile di risultati analitici generati da modelli predittivi può essere faticoso, dispendioso in termini di tempo e - facciamolo è noioso. Guardare alcuni grafici che rappresentano gli stessi dati è più veloce e più facile, mentre impartisce lo stesso significato. I grafici possono portare più comprensione in modo più rapido e guidare il punto a casa in modo efficiente.

L'inserimento degli analisti di dati con gli strumenti di visualizzazione modifica il modo in cui analizzano i dati: è possibile ricavare più informazioni e rispondere più rapidamente ai rischi. E avranno il potere di utilizzare l'immaginazione e la creatività nel loro scavo e mining per approfondimenti più approfonditi. Inoltre, attraverso gli strumenti di visualizzazione, i tuoi analisti possono presentare le loro scoperte ai dirigenti in un modo che fornisca un accesso semplice e intuitivo ai risultati analitici.

Ad esempio, se hai a che fare con l'analisi dei contenuti e devi analizzare testo, e-mail e presentazioni (per gli apri), puoi utilizzare gli strumenti di visualizzazione per convertire i contenuti e le idee menzionate in contenuto grezzo (solitamente come testo) in una rappresentazione pittorica chiara.

Ad esempio, questi grafici rappresentano la correlazione tra i concetti citati nelle fonti di testo. Consideralo come un dispositivo per risparmiare lavoro: ora qualcuno non deve leggere migliaia di pagine, analizzarle, estrarre i concetti più rilevanti e ricavare una relazione tra gli elementi dei dati.

Gli strumenti di analisi forniscono visualizzazioni come output, che vanno oltre le visualizzazioni tradizionali aiutandoti con una sequenza di attività:

1. Effettua la lettura in modo efficiente.

2. Comprendere testi lunghi.

3. Estrai i concetti più importanti.

4. Ricavare una chiara visualizzazione della relazione tra questi concetti.

5. Presenta i concetti in modo che i tuoi stakeholder trovino significativi.

Questo processo è noto come visualizzazione dati interattiva . È diverso da una semplice visualizzazione perché

• È possibile analizzare e approfondire i dati rappresentati da grafici e grafici per ulteriori dettagli e approfondimenti.

• È possibile modificare dinamicamente i dati utilizzati in tali grafici e grafici.

• È possibile selezionare i diversi modelli predittivi o le tecniche di pre-elaborazione da applicare ai dati che hanno generato il grafico.

Questi strumenti di visualizzazione fanno risparmiare all'analista dei dati un'enorme quantità di tempo durante la generazione di report, grafici e (soprattutto) comunicazione efficace sui risultati dell'analisi predittiva.

Quella comunicazione efficace include riunire le persone in una stanza, presentare le visualizzazioni e condurre discussioni che emergono da domande come queste:

"Cosa significa quel punto nel grafico? "

" Tutti vedono ciò che vedo? "

" Che cosa accadrebbe se aggiungessimo o rimuovessimo determinati elementi o variabili di dati? "

" Cosa accadrebbe se cambiassimo questa o quella variabile? "

Tali discussioni potrebbero svelare aspetti dei dati che prima non erano evidenti, rimuovere l'ambiguità e rispondere ad alcune nuove domande sui modelli di dati.