Varför Visualiseringsfrågor för Prediktiv Analytics - Dummies

Läser rader med kalkylblad, skanningssidor och rapporteringssider och genom att stapla analysresultat som genereras av prediktiva modeller kan vara noggrann, tidskrävande och - låt oss möta det - tråkigt. Titta på några diagram som representerar samma data är snabbare och enklare, samtidigt som de ger samma mening. Graferna kan öka förståelsen snabbare och köra punkten hem effektivt.

Att aktivera dina dataanalytiker med visualiseringsverktyg förändrar sättet att analysera data: De kan härleda mer insikter och reagera på risker snabbare. Och de kommer att ha befogenhet att utnyttja fantasi och kreativitet i sin grävning och gruvdrift för djupare insikter. Dessutom kan dina analytiker genom visualiseringsverktyg presentera sina resultat för chefer på ett sätt som ger enkel, användarvänlig tillgång till analytiska resultat.

Om du till exempel hanterar innehållsanalys och måste analysera text, e-post och presentationer (för öppnare) kan du använda visualiseringsverktyg för att konvertera innehållet och idéerna som nämns i Råinnehåll (vanligtvis som text) till en tydlig bildrepresentation.

Exempelvis representerar dessa diagram korrelationen mellan begrepp som nämns i textkällor. Tänk på det som en arbetsbesparande enhet: Nu behöver någon inte läsa tusentals sidor, analysera dem, extrahera de mest relevanta koncepten och härleda ett förhållande mellan uppgifterna.

Analytics-verktyg ger sådana visualiseringar som utdata, vilket går utöver traditionella visualiseringar genom att hjälpa dig med en sekvens av uppgifter:

1. Gör läsningen effektivt.

2. Förstå långa texter.

3. Extrahera de viktigaste begreppen.

4. Avleda en tydlig visualisering av förhållandet mellan dessa begrepp.

5. Presentera begreppen på sätt som dina intressenter finner meningsfulla.

Denna process kallas interaktiv datavisualisering . Det skiljer sig från en enkel visualisering eftersom

• Du kan analysera och borra ner i data som representeras av diagrammen och diagrammen för mer information och insikter.

• Du kan dynamiskt ändra data som används i diagrammen och graferna.

• Du kan välja olika prediktiva modeller eller förbehandlingsmetoder för att applicera på de data som genererade grafen.

Dessa visualiseringsverktyg sparar dataanalytiker en enorm tid när man genererar rapporter, diagram och (viktigast) effektiv kommunikation om resultaten av prediktiv analys.

Den effektiva kommunikationen inkluderar att få människor att samlas i ett rum, presentera visualiseringarna och ledande diskussioner som följer av frågor som dessa:

"Vad betyder det i diagrammet? "

" Ser alla vad jag ser? "

" Vad händer om vi lägger till eller tar bort vissa dataelement eller variabler? "

" Vad skulle hända om vi ändrade denna eller den här variabeln? "

Sådana diskussioner kan avslöja aspekter av data som inte var tydliga före, ta bort tvetydighet och svara på några nya frågor om datamönster.