تجسم داده چیست؟ در این مقاله قصد داریم درباره تجسم داده‌ها به عنوان یک راهکار ارائه داده‌ها بحث و بررسی کنیم. با ما همراه باشید.

نوشتار اصلی: داده کاوی چیست؟

تجسم داده‌ها یا تصویرسازی، مصورسازی و بصری‌سازی داده‌ها، (Data Visualization) عبارت از نمایش گرافیکی اطلاعات و داده‌های کمی با استفاده از عناصر بصری مانند نمودارها، جدول‌ها و نقشه‌ها است.

تجسم داده‌ها مجموعه بزرگ و کوچکی از داده‌ها را به تصاویری تبدیل می‌کند که درک و پردازش آن‌ها برای انسان سهل و آسان است.

ابزارهای تجسم داده چیست؟

ابزار تجسم داده‌ها راه‌های قابل‌دسترسی را برای درک نقاط دورافتاده، الگوها و روندها در داده‌ها ارائه می‌کنند.

در دنیای داده‌های بزرگ، ابزارها و فناوری‌های تجسم داده‌ها برای تجزیه‌وتحلیل حجم زیادی از اطلاعات مورد نیاز است.

تجسم داده‌ها در زندگی روزمره انسان‌ها رایج است، و بیشتر در قالب نمودارها و جداول مشاهده می‌شود. به ترکیب چندین تصویرسازی و اطلاعات، اینفوگرافیک نیز می‌گویند.

بیشتر بخوانید: انواع اینفوگرافیک چیست؟ سه نوع اینفوگرافیک برای استفاده

از تجسم داده‌ها برای کشف حقایق و روندهای ناشناخته نیز استفاده می‌شود. شما می‌توانید این فرآیندهای تجسم داده را به عنوان نمودارهای خطی برای نشان دادن تغییرات در طول زمان ببینید.

نمودارهای میله‌ای و ستونی برای مشاهده روابط میان داده‌ها و مقایسه میان آن‌ها مفید هستند. نمودار دایره‌ای روشی عالی برای نشان دادن بخش‌هایی از یک کل است. نقشه‌ها بهترین راه برای اشتراک بصری داده‌های جغرافیایی هستند.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  انواع تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

ابزار تجسم داده‌های امروزی فراتر از نمودارها و جداول مورد استفاده در صفحه‌گسترده مایکروسافت اکسل است که داده‌ها را به روش‌های پیچیده‌تری نمایش می‌دهد، مانند شماره‌گیری‌ها و گیج‌ها، نقشه‌های جغرافیایی، نقشه‌های حرارتی، نمودار دایره‌ای و نمودار تب.

چه چیزی بصری‌سازی داده‌ها را موثر می‌کند؟

تجسم موثر داده‌ها از طریق ارتباطات، علم داده و طراحی ایجاد می‌شود. تجسم داده‌ها با معنی‌دار و طبیعی کردن مجموعه داده‌های پیچیده به دستیابی به بینش‌های کلیدی کمک کرده است.

ادوارد توفت، آماردان آمریکایی و استاد دانشگاه ییل معتقد است که تجسم داده‌های مفید شامل ایده‌های پیچیده‌ای است که با وضوح، دقت و کارایی ارتباط برقرار می‌کنند.

برای طراحی یک تجسم داده موثر، باید با داده‌های پایش‌شده، کاملاً تحقیق شده و کامل شروع کنید. همان فرآیند پیش‌پردازش داده‌ها. (اینجا را بخوانید.)

پس از آماده شدن داده‌ها برای مشاهده، باید نمودار مناسب را انتخاب کنید.

پس از تصمیم‌گیری در مورد نوع نمودار، باید تجسم خود را مطابق میل خود طراحی و سفارشی کنید. سادگی کلیدی مهم است، شما نمی‌خواهید عناصری را اضافه کنید تا توجه مخاطب را از واقعیت داده‌هایتان منحرف شوند.

تاریخچه تجسم داده‌ها

مفهوم استفاده از تصویر در قرن هفدهم برای درک داده‌ها از نقشه‌ها و نمودارها آغاز شد، سپس در اوایل دهه 1800 برای نمودار دایره‌ای دوباره اختراع شد.

چندین دهه بعد، زمانی که چارلز مینارد نقشه حمله ناپلئون به روسیه را ترسیم کرد، یکی از پیشرفته‌ترین نمونه‌های نمودارهای آماری رخ داد. این نقشه اندازه ارتش ناپلئون و مسیر عقب‌نشینی ناپلئون از مسکو را نشان می‌دهد. این اطلاعات برای درک عمیق‌تر این رویداد با مقیاس‌های دما و زمانی مرتبط است.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  علم یادگیری ماشین چیست؟

رایانه‌ها امکان پردازش حجم زیادی از داده‌ها را با سرعت فوق‌العاده بالا فراهم کرده‌اند.

تجسم داده‌ها این روزها در حال تبدیل شدن به ترکیبی از هنر و علم است که به سرعت در حال تکامل است که مطمئناً چشم انداز تجارت را در چند سال آینده تغییر خواهد داد.

اهمیت تجسم داده چیست؟

تجسم داده‌ها به دلیل پردازش اطلاعات در مغز انسان مهم است. استفاده از نمودارها و جداول برای تجسم حجم زیادی از مجموعه داده‌های پیچیده راحت‌تر از مطالعه صفحه گسترده‌ها و گزارش‌های متنی است.

تجسم داده‌ها راهی سریع و آسان برای انتقال مفاهیم به روشی جهانی است. شما می‌توانید با یک تنظیم جزئی، طرح کلی متفاوتی را آزمایش کنید.

تجسم داده‌ها دارای کارایی‌های دیگری نیز می‌باشد، مانند:

۱. اصلاح، بهبود و هموارسازی داده‌ها؛

۲. شناسایی عوامل موثر بر رفتار مشتری؛

۳. بهبود لجستیک و حمل‌ونقل و انبارداری محصولات؛

۴. پیش‌بینی حجم فروش.

ابزارهای تجسم داده برای مردمی کردن داده‌ها، تجزیه‌وتحلیل، و در دسترس ساختن بینش مبتنی بر داده برای کارکنان در سراسر سازمان مورد نیاز بود. استفاده از آن‌ها در مقایسه با نسخه‌های قبلی نرم‌افزارهای هوش تجاری BI یا نرم‌افزار تحلیل آماری سنتی آسان است.

این امر، راهنمای افزایش تولید و بهبود کیفی صنایعی است که ابزارهای تجسم داده را به تنهایی و بدون کمک IT پیاده‌سازی می‌کنند.

چرا از تجسم داده‌ها استفاده می‌کنیم؟

۱. برای تسهیل درک مطلب و حفظ کردن؛

۲. برای کشف حقایق ناشناخته، نقاط پرت و روند؛

۳. برای مشاهده سریع روابط و الگوها؛

۵. برای پرسیدن سوالات و تصمیم گیری بهتر؛

۵. برای تحلیل رقابت؛

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  معماری خط لوله داده چیست؟ در داده‌های بزرگ چه کاربردی دارد؟

۶. برای بهبود دانش.

در این مقاله درباره اینکه تجسم داده چیست و کاربردهای آن صحبت کردیم. با تشکر از مطالعه شما.

منابع

۱. تعریف تجسم داده – ترجمه از انگلیسی

سهراب محمدی

مهندس سهراب محمدی هستم، دانش آموخته کامپیوتر از دانشگاه خوارزمی تهران؛ رتبه ۹۲۸ کنکور سراسری؛ متخصص ماشین لرنینگ و علم داده؛ انجام دهنده پروژه های صنعتی دانشگاهی معتبر ؛ و سابقه فعالیت به عنوان مسئول آنالیز دیتا و تنظیم الگوریتم دارم.

مطالب مرتبط
انواع تجزیه و تحلیل داده ها 1 دقیقه

انواع تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

سهراب محمدی

انواع تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟ در این مقاله قصد داریم در این خصوص صحبت کرده و انواع تجزیه و تحلیل داده را مقایسه کنید با ما همراه باشید. نوشتار اصلی: داده کاوی چیست؟ بیشتر بخوانید: علم داده چیست؟ فرصت‌ها و چالش‌های آن کدام است؟ تجزیه و تحلیل داده ها بخش مهمی از راه‌اندازی […]

1 دقیقه

تفاوت داده بزرگ و یادگیری ماشین چیست؟

golearnwork

تفاوت داده بزرگ و یادگیری ماشین چیست؟ اگر هر دو با داده‌ها کار می‌‌کنند چه تفاوتی با هم دارند؟ در این مقاله بررسی خواهیم کرد. تعاریف کلان داده داده بزرگ یا کلان داده ، اطلاعات یا آمارهای مرتبط است که توسط سازمان‌ها و شرکت‌های بزرگ به دست آمده است. بسیاری از نرم‌افزارها و ذخیره‌سازی داده‌ها […]

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

سبد خرید
Subtotal 0 تومان