راهنمای اولیه تصویر سازی داده ها (تعاریف، مثال و یادگیری)

تصویر سازی داده ها، نمایش گرافیکی داده ها و اطلاعات است، به نحوی که می توان از ابزارهای تجسم داده، همچون نمودارها، چارت ها و نقشه ها، جهت درک صحیح و نمایشی بهتر از اطلاعات استفاده نمود. امروزه استفاده از ابزارهای تجسم داده، برای تجزیه و تحلیل Big Data ها و تصمیم گیری مبتنی بر آن امری ضروری است. ما در مقاله قبل در مورد این که چرا کاربرد هوش تجاری و تصویر سازی داده در شرکت های داخلی کمتر است، سخن گفتیم. اینجا بخوانید

مزایای تصویر سازی صحیح و دقیق داده ها:

امروزه با پیشرفت تکنولوژی، فرهنگ بصری در همه ی زمینه ها از جمله هنر، تلویزیون و تبلیغات رشد بسزایی داشته است. بعبارتی چشمان انسان به راحتی می تواند متن را تصاویر، دایره را از مربع و رنگ قرمز را از آبی تشخیص دهد.

تجسم داده ها نوع دیگری از هنر تجسمی است که علاقه ما را به خود جلب می کند و نگاه ما را به پیام معطوف می کند. وقتی یک نمودار را می بینیم، به سرعت روندها و نقاط پرت را می بینیم. اگر بتوانیم چیزی را ببینیم، سریع میتوانیم آن را به حافظه بسپاریم. اگر تاکنون به صفحه گسترده ای از داده ها خیره شویم، می دانیم که نمی توان به سرعت روند آن را درک کنیم. بنابراین مسلم است که یک تجسم می تواند چقدر موثرتر باشد.

پیام Big Data ها:

با رشد روز افزون “داده های بزرگ”، نیاز به ابزار تصویر سازی جهت درک تریلیون ها ردیف داده تولید شده در هر روز، بیش از هر زمان دیگر احساس می شود. تصویر سازی داده ها با جمع آوری داده ها، روندها و معنی موجود در آن را برجسته نموده و به بیان و فهم بیشتر موضوع کمک می کند. یک تصویر سازی خوب یک داستان را برای استفاده کنندگان از داده ها خلق و سر و صدا را از داده ها حذف می کند و نکات مفید را نمایان می سازد.

چرا تصویر سازی داده ها برای هر شغلی مهم است:

بکارگیری صحیح تجسم داده ها، می تواند دید تحلیلی درست از تمامی صنایع از جمله دولت، امور مالی، بازاریابی، تاریخ، کالاهای مصرفی، صنایع خدماتی، آموزش، ورزش و غیره به ما ارائه دهد.

بدون وجود ابزار تصویر سازی داده ها، تحلیل ما از داده ها، سبکی شاعرانه خواهد داشت و از درک واقعی برنامه های عملیاتی عقب خواهیم ماند و از آنجا که این تجسم بسیار مفید است، یکی از مفیدترین مهارتهای حرفه ای برای توسعه بشمار می آید. هرچه بهتر بتوانید امتیازات خود را بصورت بصری انتقال دهید، چه در داشبورد و چه در عرصه اسلاید، بهتر می توانید از این اطلاعات استفاده کنید.

استخدام افراد با عنوان دانشمند داده (Data Scientist) در حال افزایش است. مجموعه مهارت مورد نیاز برای یک شرکت در حال تغییر هستند تا آن شرکت بتواند با دنیای داده محور هماهنگ شود. برای مدیران یک شرکت بسیار ارزشمند است که بتوانند از داده ها برای تصمیم گیری استفاده کنند و از تصاویر بصری برای بیان داستانهایی که اطلاعات را به چه کسی، چه چیزی، چه زمانی، کجا و چگونه اطلاع می دهد استفاده کنند. در حالی که آموزش سنتی به طور معمول بین داستان سرایی خلاق و تجزیه و تحلیل فنی مرز مشخصی را نشان می دهد، دنیای حرفه ای مدرن همچنین برای کسانی که می توانند از بین این دو مورد عبور کنند ارزش قائل است: تصویر سازی داده ها درست در وسط تحلیل و داستان سرایی بصری قرار دارد.

نمونه هایی از تجسم واقعی داده ها در عمل:

البته، یکی از بهترین راه ها برای درک تجسم داده ها، مشاهده آن است. دانستن اینکه گالری های تجسم داده های عمومی و داده ها بصورت آنلاین، از کجا شروع می شود وگویای چه پیامی ست نیز طاقت فرسا است. ما 10 نمونه از بهترین نمونه های تجسم داده ها در همه زمان ها را جمع آوری کرده ایم، با مثالهایی که نقشه پیروزی های تاریخی، تجزیه و تحلیل فیلمنامه های فیلم، آشکار کردن علل پنهان مرگ و میر و موارد دیگر است.

انواع مختلف تصویرسازی داده ها

وقتی به تصویر سازی داده ها فکر می کنید، اولین فکر شما بلافاصله به نمودارهای ساده میله ای یا نمودارهای دایره ای می رود. اگرچه این ممکن است بخشی جدایی ناپذیر از تجسم داده ها و یک مبنای مشترک برای بسیاری از نمایش گرافیکی داده‌ها باشد، تجسم درست داده‌ها باید با مجموعه ای از اطلاعات مناسب همراه شوند. نمودارهای ساده فقط نوک کوه یخ هستند. روش تصویرسازی زیادی برای ارائه داده ها به روش های هدفمند، موثر و جالب وجود دارد.

انواع عمومی متداول تصویر سازی داده ها:

نمودار، جداول، نمودارها، نقشه ها، اینفوگرافیک ها، داشبورد

نمونه های مشخص تر روش ها برای تجسم داده ها:

درباره تجسم داده بیشتر بدانید:

اگر می خواهید بیشتر بیاموزید، منابع زیادی وجود دارد که می توانید از آنها استفاده کنید. تجسم داده ها و ایجاد داشبورد از داده ها، پر از افراد مشتاق به اشتراک گذاشتن نکات، ترفندها، تئوری و موارد دیگر است.

وبلاگ های مربوط به تجسم داده ها جایی خوب برای شروع هستند:

متخصصانی که کتاب می نویسند و کلاسهایی را درباره تئوری تجسم داده ها تدریس می کنند، از وبلاگ برای بازاریابی و به اشتراک گذاری نظران خود استفاده می کنند. آنان در آنجا در مورد آخرین روندهای حوزه تجزیه و تحلیل داده‌ها تحلیل و مطالعات خود را ارائه می‌دهند. بسیاری از آنها طرح های جذابی در مورد گرافیک مدرن داده ها را ارائه می دهند یا برای ایجاد تجسم موثر آموزش می دهند.

برخی از متخصصین تصویرسازی داده های مختلفی را از سراسر وب جمع آوری می کنند تا جذاب ترین موارد را برجسته کنند. بلاگ ها راهی عالی برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد زیرمجموعه های خاص تجسم داده ها یا جستجوی دقیق در پروژه های عملیاتی می باشد.

درباره نمونه ها و نظریه های تاریخی از کتاب ها بیاموزید:

در حالی که وبلاگ ها می توانند با تغییرات در تصویر سازی داده ها همگام شوند، کتاب ها به ثابت ماندن تئوری توجه می کنند. بشر همیشه سعی داشته است تا ارائه داده ها به صورت بصری داشته است. یکی از کتابهای قبلی در مورد تجسم داده ها، که در اصل در سال 1983 منتشر شد، زمینه را برای آمدن تجسم داده ها فراهم می کند و هنوز هم تا امروز کاربرد زیادی دارد.

کتابهای بیشتر هنوز با نظریه ها و فنون سروکار دارند و مثالهای بی انتها و نکات کاربردی را ارائه می دهند. برخی حتی پروژه های تکمیل شده را می گیرند و گرافیک های بصری را به صورت کتاب ارائه می دهند.

تعداد زیادی دوره رایگان و برنامه های آموزشی پولی وجود دارد:

بسیاری از دوره ها و منابع عالی و پرداخت شده در مورد تجسم داده ها، در وب سایت گوگل وجود دارد. ویدئوها، مقالات و تصاویر سفید برای همه از مبتدی تا بسیار حرفه ای ها وجود دارد.

ابزارها و نرم افزارهای تصویر سازی داده ها

ده ها ابزار و نرم افزار برای تجسم، تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد. این موارد از ساده تا پیچیده، از شهودی تا مبهم را در بر می گیرد. هر ابزاری برای هر شخصی که می خواهد تکنیک های تجسم را بیاموزد مناسب نیست و هر ابزاری نمی تواند متناسب با اهداف صنعت یا شرکت باشد.

همچنین به یاد داشته باشید که تئوری و مهارت های تجسم داده خوب از ابزارها و محصولات خاص فراتر می رود. هنگامی که این مهارت را یاد می گیرید، بر بهترین روش ها متمرکز می شوید و در مورد تجسم و داشبورد، سبک شخصی خود را کاوش می کنید. تصویر سازی داده ها هر روز اهمیت زیادی در بین کسب و کارها پیدا می کند. بنابراین مهم است که بنیادی از تجزیه و تحلیل و تصویرسازی داده ها ایجاد کنید.