Статистические знания: 8 способов улучшить навыки визуализации данных

Статистические знания необходимы всем, кто хочет уметь работать с данными. Визуализация данных — один из способов использовать эти статистические знания.

С визуализацией данных мы можем взять все эти сложные данные и представить их в понятном для людей виде. Используя графики, диаграммы и другие наглядные пособия, мы можем помочь людям увидеть закономерности и тенденции , которые в противном случае могли бы быть скрыты во всех этих числах.

Обладая правильными статистическими знаниями и навыками визуализации данных, вы можете стать мощной силой для понимания и улучшения вашего мира. Вот восемь способов улучшить свои навыки визуализации данных :

1. Посетите учебный курс по аналитике данных или пройдите онлайн-курсы

Улучшение навыков визуализации данных требует практики и постоянного обучения. Один из способов расширить свои знания и улучшить свои способности — посетить учебный курс по аналитике данных или пройти онлайн-курсы.

Они могут предоставить практический опыт работы с различными инструментами и методами создания визуализаций и возможности получать отзывы о своей работе от преподавателей и коллег.

Учебные курсы — это краткосрочные программы, которые научат вас всему, что вам нужно для анализа данных.

Обычно они длятся около трех месяцев, и за это время вы научитесь собирать и анализировать данные, строить модели и алгоритмы прогнозирования, а также эффективно сообщать о своих выводах.

Учебные курсы — отличный способ быстро изучить основы анализа данных, и они часто включают в себя возможности для общения с работодателями.

Онлайн-курсы могут стать хорошей альтернативой, если вы не можете посещать буткемп или хотите иметь больше гибкости в отношении того, какие темы вы изучаете. Доступно множество различных курсов, от базовых вводных до более продвинутых концепций.

Онлайн-курсы позволяют вам учиться в своем собственном темпе и вписывать обучение в свой плотный график. Они также предоставляют доступ к обучающим видео, учебным пособиям и другим ресурсам, которые могут помочь улучшить ваши навыки.

2. Используйте инструменты и методы визуализации данных, чтобы помочь в понимании

При создании визуализации данных важно учитывать инструменты и методы, которые лучше всего передают информацию. Использование неправильного графика или диаграммы может привести к неправильному толкованию или путанице.

Например, есть лучший выбор, чем круговая диаграмма, для отображения изменений с течением времени; линейный график, вероятно, будет работать лучше.

Также важно эффективно использовать цвета, метки и другие элементы дизайна, чтобы ваши визуализации были четкими и визуально привлекательными. Хороший совет — придерживаться ограниченной цветовой палитры — использование слишком большого количества цветов может сделать визуализацию загроможденной и сложной для интерпретации.

И не забывайте о заголовках и пояснительном тексте — они могут помочь понять , проясняя, что показано в визуализации.

3. Практика с наборами данных реального мира

Один из лучших способов улучшить свои навыки визуализации данных — это попрактиковаться с наборами данных из реального мира. Это позволит вам опробовать различные методы и посмотреть, как они работают с реальными данными.

Это также поможет вам создать библиотеку изображений и графиков, которые вы можете использовать для справки.

Тем не менее, практика с наборами данных из реального мира может быть сложной, потому что найти правильный набор данных может быть непросто. Однако есть несколько мест, где вы можете найти хорошие наборы данных. Первое место, куда следует заглянуть, — это правительственный веб-сайт Data.gov .

На этом сайте собрана огромная коллекция общедоступных наборов данных со всего правительства. Вы можете искать по теме или ключевому слову или просматривать по категориям.

Если вы ищете бизнес-данные, вы можете поискать сайты, которые предлагают данные исследования рынка. Они часто имеют свою стоимость , но они могут стоить вложений за качество данных, которые они предоставляют.

Другой вариант — использовать смоделированные наборы данных, которые можно найти на таких сайтах, как Kaggle или репозиторий машинного обучения UC Irvine. Эти смоделированные наборы данных помогают практиковать определенные методы или проверять новые идеи.

4. Экспериментируйте с различными инструментами и программами

Чтобы быть успешным художником по визуализации данных, вам должно быть удобно работать с различными инструментами и программным обеспечением. Это включает в себя традиционные инструменты торговли, такие как планшеты для рисования и программное обеспечение для графического дизайна, а также новые инструменты, предназначенные для визуализации данных , такие как D3.js.

Эти программы могут предложить мощные способы манипулирования и отображения данных , которые недоступны в более универсальном программном обеспечении для графического дизайна.

Экспериментирование с различными инструментами поможет вам найти лучшие из них и позволит изучить новые способы визуализации данных. Конкретные инструменты лучше подходят для определенных типов данных или проектов.

Например, если вы работаете над проектом, который включает в себя множество мелких деталей, вы можете использовать планшет для рисования вместо мыши. Не стесняйтесь пробовать новые инструменты и программное обеспечение, даже если поначалу они кажутся пугающими.

Попрактикуйтесь с учебными пособиями или примерами наборов данных , и вы, возможно, найдете новый любимый инструмент для визуализации.

5. Понимание контекста ваших данных

Для эффективной визуализации данных жизненно важно сначала понять контекст этих данных. Контекст может включать несколько факторов, таких как тип данных, источник данных и целевая аудитория для визуализации.

Создание привлекательной визуализации , которая точно представляет данные, может быть затруднено без понимания контекста.

Один из способов понять контекст ваших данных — ознакомиться с источником. Это означает знание того, откуда взялись данные, кто их собирал и какие ошибки могут существовать при их сборе.

Также важно знать, на какие вопросы вы пытаетесь ответить с помощью визуализации и какую историю вы хотите, чтобы она рассказала. Понимая контекст ваших данных , вы можете создать более точную и информативную визуализацию.

Контекст также может варьироваться в зависимости от того, кто ваша аудитория. Разные группы людей будут иметь разный уровень знаний по теме и ожидать от вашей визуализации разного.

Очень важно соответствующим образом настроить визуализацию, выбрав соответствующий уровень детализации и при необходимости используя пояснительный текст или аннотации. Учет контекста ваших данных и вашей аудитории необходим для создания эффективного визуального представления.

6. Экспериментируйте с различными типами диаграмм

Существует так много диаграмм, что может быть трудно понять, какую из них использовать для конкретного набора данных. Иногда стоит попробовать несколько разных, прежде чем найти правильный.

Однако в целом вы можете следовать некоторым основным правилам: гистограммы и линейные диаграммы хороши для данных временных рядов, круговые диаграммы хороши для категорийных данных, а точечные диаграммы хороши для взаимосвязей между двумя переменными.

Но не бойтесь экспериментировать. Иногда вы можете обнаружить, что конкретная диаграмма лучше подходит для ваших данных, чем упомянутые выше. И если вы застряли, всегда есть надежная поисковая система Google, чтобы помочь вам.

Просто введите «типы диаграмм» и посмотрите на все доступные вам варианты.

7. Стратегически используйте цвет и элементы дизайна

В дополнение к выбору правильного типа диаграммы важно рассмотреть возможность использования элементов цвета и дизайна в вашей визуализации. Цвет можно использовать для различения категорий или выделения важной информации, но крайне важно использовать его стратегически.

Например, использование слишком большого количества цветов может запутать и перегрузить визуализацию. Также важно обеспечить доступность выбора цвета для людей с нарушениями зрения, используя высокую контрастность и избегая цветового кодирования как единственного средства передачи информации.

Элементы дизайна, такие как линии, формы и текстуры, также могут помочь направить взгляд зрителя по визуализации или выделить определенные точки интереса. Правильно организованное использование этих элементов может повысить общую эффективность визуализации данных.

Очень важно экспериментировать с различными комбинациями , пока не найдете то, что хорошо работает для ваших данных и аудитории.

8. Будьте в курсе отраслевых тенденций

Это означает отслеживание новых технологий и разрабатываемых инструментов, а также изменений в том, как компании собирают и анализируют данные. Самостоятельно следить за всем может быть сложно, поэтому вот несколько советов, как оставаться в курсе:

• Подпишитесь на информационные бюллетени и другие списки адресов электронной почты из авторитетных источников. Существует множество информационных бюллетеней и других списков адресов электронной почты, посвященных отраслевым тенденциям в области анализа данных. Вы будете получать регулярные обновления о последних новостях и событиях, подписавшись на них. Некоторые хорошие источники информации включают The Economist Intelligence Unit, O'Reilly Data Show Podcast и KDnuggets News.
• Следите за соответствующими блогами и аккаунтами в социальных сетях. Многие блоггеры и аккаунты в социальных сетях освещают отраслевые тенденции в области анализа данных. После этого вы получите мгновенный доступ к последним новостям и идеям. Некоторые хорошие примеры включают Datafloq, Forrester Research Blogs и LinkedIn Influencers: Analytics & Большие данные.
• Посещайте конференции и встречи. Конференции и встречи предлагают прекрасную возможность узнать о последних тенденциях в отрасли от экспертов в этой области, пообщаться с профессионалами и быть в курсе новейших технологий и инструментов. Некоторые популярные мероприятия в индустрии аналитики данных включают Strata + Hadoop World, Predictive Analytics World и SAS Global Forum.

Оставаясь в курсе последних событий в отрасли, вы можете быть уверены, что используете передовой опыт и наиболее эффективные инструменты для создания визуально привлекательных и информативных визуализаций данных.

Улучшение ваших навыков визуализации данных требует практики и самоотверженности, но, следуя этим советам, вы можете повысить эффективность своих визуализаций и сделать их более эффективными для вашей аудитории.

Не забудьте выбрать правильный тип диаграммы , стратегически использовать цвет и элементы дизайна и быть в курсе отраслевых тенденций, чтобы создавать визуально привлекательные и информативные визуализации данных.