تصویرسازی داده Data Visualization چیست؟

با خواندن مقالاتی درباره هوش مصنوعی، پیش پردازش داده و همچنین علم داده و کاربرد آن، می‌خواهیم در این متن به تصویرسازی داده بپردازیم که یکی از مراحل فرآیند علم داده است و بیان می‌کند پس از جمع‌آوری، پردازش و مدل‌سازی داده‌ها، برای نتیجه‌گیری باید تصویرسازی شوند.

تصویرسازی داده چیست؟

تصویرسازی یا تجسم داده (Data Visualization) به فرآیند نمایش داده‌ها از طریق استفاده از گرافیک‌های رایج مانند نمودارها، اینفوگرافیک‌ها و حتی انیمیشن‌ها اطلاق می‌شود. این نمایش‌های بصری اطلاعات، روابط پیچیده داده‌ها و بینش‌های مبتنی بر داده را به شیوه‌ای که به‌راحتی قابل درک باشد، ارتباط برقرار می‌کنند. به بیان ساده‌تر، به عمل ترجمه اطلاعات به یک تصویر، مانند نقشه یا نمودار، در درک آسان‌تر داده‌ها برای مغز انسان و استخراج بینش نیز گفته می‌شود. هدف اصلی تصویرسازی داده، راحت‌تر کردن شناسایی الگوها و روندها در مجموعه‌های کلان داده است.

کاربرد تصویرسازی داده

تصویرسازی داده‌ها برای هر رشته و حرفه‌ای اهمیت دارد و نقش مهمی در پروژه‌های کلان داده ایفا می‌کند. به‌عنوان مثال، معلمان از آن برای نمایش نتایج آزمون دانش‌آموزان، متخصصان کامپیوتر برای کشف پیشرفت‌های هوش مصنوعی و مدیران اجرایی برای به اشتراک گذاشتن اطلاعات با ذینفعان استفاده می‌کنند. از آنجایی که سازمان‌ها مجموعه‌های عظیمی از داده‌ها را جمع‌آوری کرده‌اند، به دنبال راهی برای دریافت سریع و آسان اطلاعات خود هستند. ابزارهای تصویرسازی به‌طور طبیعی مناسب برای ارائه اطلاعات مفید به نظر می‌رسند.

• علم داده و کاربردهای آن

اهمیت تصویرسازی داده

تصویرسازی در تجزیه و تحلیل پیشرفته نقش مهمی دارد. هنگامی که یک متخصص داده در حال نوشتن تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده پیشرفته یا الگوریتم‌های یادگیری ماشینی است، لازم است که خروجی‌ها را به‌گونه‌ای تصویرسازی کند که امکان نظارت بر نتایج و اطمینان از عملکرد مدل‌ها مطابق با هدف وجود داشته باشد. این تصویرسازی به متخصصان کمک می‌کند تا به‌سرعت بینش‌های معنادار را استخراج کرده و تصمیمات بهتری بگیرند.

مزایای تصویرسازی داده

• بینش عملی: طیف گسترده‌ای از پرسنل یک سازمان می‌توانند تصاویر ارائه شده در داشبوردهای هوش تجاری را ببینند تا بینش بهتری پیدا کنند.
• داستان سرایی: داشبوردهای داده محور که از نظر بصری جذاب هستند، علاقه مخاطب را به کار بیشتر می‌کنند.
• دسترسی: ابزارهای تصویرسازی، داده‌ها را در دسترس‌تر و قابل درک‌تر می‌کند تا راحت‌تر بتوان آنها را تجزیه و تحلیل کرد.
• تعامل: داشبوردهای تعاملی به کاربران اجازه می‌دهند تا برای دریافت اطلاعات بیشتر روی جنبه‌های مختلف نمایش داده‌ها تمرکز کنند.
• کاوش در روابط پیچیده: پلتفرم‌های تصویرسازی با قابلیت‌های پیشرفته می‌توانند روابط پیچیده‌ای را بین نقاط داده و معیارها نشان دهند و به سازمان اجازه می‌دهند تا تصمیمات مبتنی بر داده را سریع‌تر بگیرند.
• پیش پردازش داده چیست؟

معایب تصویرسازی داده

• پیچیدگی: یک تصویرسازی پیچیده می‌تواند کار شما را سخت‌تر کند. آموزش ابزارهای مورد استفاده را به کاربران دشوار کرده و یا داده و تصویر اشتباه ایجاد کند.
• حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: مهم‌ترین بخش هر فناوری و فرایندی امنیت داده است. کاربران می‌بایست حریم خصوصی و امنیت داده‌هایی که در حال تصویرسازی هستند را در نظر بگیرند.
• دقت: تصویرسازی و داده‌هایی که بر اساس آن‌ها ساخته می‌شوند، باید به دقت مورد بررسی قرار گیرند تا نتیجه درستی حاصل شود.

انواع تصویرسازی داده

از آنجایی که تصویرسازی الگوریتم‌های پیچیده معمولاً آسان‌تر از خروجی‌های عددی تفسیر می‌شوند ، روشی سریع و مؤثر برای برقراری ارتباط اطلاعات به شیوه‌ای جهانی تبدیل شده‌اند که با استفاده از اطلاعات بصری به نتیجه می‌رسند. برخی از نمونه‌های تصویرسازی داده شامل موارد زیر می‌شود:

• به سازمان‌ها کمک می‌کند تا بفهمند چه زمانی و کجا محصولات خاص را قرار دهند
• داده‌ها را برای ذینفعان به یاد ماندنی‌تر می‌کند
• کمک به جداسازی عوامل مؤثر بر رفتار مشتری
• شناسایی محصولات یا خدماتی را که نیاز به بهبود دارند
• پیش بینی حجم فروش

در گذشته، زمانی که کامپیوترها برای اولین بار برای تصویرسازی داده‌ها استفاده شدند، یکی از رایج‌ترین تکنیک‌های تصویرسازی داده استفاده از صفحه گسترده مایکروسافت اکسل برای تبدیل اطلاعات به جدول، نمودار میله‌ای، نمودار دایره‌ای یا نمودارهای خطی و نقشه‌های درختی بود. در حالی که این روش‌های تصویرسازی هنوز استفاده می‌شوند، تکنیک‌های پیچیده‌تری از جمله اینفوگرافیک، نمودارهای بولتی، هیت مپ و نمودارهای سری زمانی در دسترس هستند. تصویرسازی داده‌ها همچنین در زمینه‌های فروش و بازاریابی، بهداشت و درمان و سرمایه‌گذاری کاربرد دارد.