3探索性數據可視化的最佳實踐

可視化是數據科學家族中經常代表性不足的成員。 當談到數據科學時,大多數領導者都會考慮處理大量數據,并使用復雜的算法和人工智能技術將寶藏從巨大的數字未知中解脫出來。 如果我們不花時間把分析的視覺元素組織成某種全面的格式,分析就沒有什么意義。

盡管如此,領導者沒有足夠重視開發他們的可視化策略,特別是在探索性數據可視化方面。 如果沒有一個好的探索性數據可視化程序,您可能會錯過等待在數據中發現的關鍵洞察力。

探索性數據可視化(EDVs)是當您對數據中的哪些信息沒有線索時,您組裝的可視化類型。 對于這種情況,最好是雇用專門從事定性研究的數據科學家的服務-這是您的數據挖掘團隊。 他們將使用適當的探索性數據分析(EDA)工具和技術來梳理你的數據,并試圖提取洞察力,為進一步的研究提供方向。

在我看來,這是使用數據可視化的唯一合法業務案例。 通常,熱心的數據科學從業者出于錯誤的原因編譯數據可視化。 如果你要求一位忙碌的高管盯著一個形象(盡管它可能是優雅的),并洞察她自己的見解,這可能是一個職業限制的舉動。


合適的人被邀請參加可視化聚會是那些有足夠的動力和耐心在幾個小時、幾天甚至幾周內思考你的杰作的人。 別誤會,這可能是一種非常特殊的高管,但通常情況并非如此。

我相信其他數據科學家會發現花時間在你的可視化上是值得的,同行評審總是一個好主意,但那些人不會為你的研究增加最大的價值。 你必須在生意中尋找合適的人來完成你的EDA。

正確的商業伙伴是成功的EDA努力的關鍵。 假設您的數據科學團隊擁有有效完成這一分析所需的所有能力是一個很大的錯誤,即使它配備了有才華的業務分析師。 這是一個值得注意的問題,所以請注意。

隨著時間的推移,數據科學家應該培養對你的業務如何運作的會話理解。 很容易依賴你的數據科學團隊中更有商業頭腦的成員的建議,特別是在EDA期間,但不要這樣做。 公司的商業專家一旦了解了他們在看什么,就能更好地解釋EDV,所以一旦你的數據科學家準備好一個或多個可視化,就請他們參與。

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目標是企業中的人,他們對他們的工作和你的EDA場景的情況有深入的了解,一個分析的個性或傾向,以及花時間思考你的數據科學家已經準備好的可視化。 不要浪費時間和那些不能勝任這份工作的人在一起,因為他們是可用的。

為你的目的找到最好的商業專家,并確保你的EDA努力是優先使用他們的領導。 最后,不要強迫非分析人員進行分析;他們將消耗數據科學工件-他們需要分析。

在你組裝了你的定性數據科學家,開始你的EDA工作,并瞄準合適的商業專家進行合作后,就不會很久,魔術就開始了。 如果你的數據科學家有正確的工具來快速收集和清理數據,他們應該準備好在不久之前組裝可視化。 以下是我構建這些可視化的最佳做法。

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探索性數據可視化是數據科學中令人興奮的一部分。 EDA數據科學家通過發現隱藏在你的數據中的信息珠寶而茁壯成長。 通過與你最好的商業專家合作,讓他們——以及你們自己——獲得巨大成功。

您應該使用本文中提出的協作EDV技術來揭示關鍵假設,由您的定量數據科學家進行測試。 定量研究的定性前兆對于從你的數據科學計劃中提取最大的價值是至關重要的,有了正確的EDV,你就可以可視化你的視野。


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