Pourquoi la visualisation est importante pour Predictive Analytics - Les nuls

Lire des rangées de feuilles de calcul, numériser des pages et des pages de rapports et parcourir des piles de résultats analytiques générés par des modèles prédictifs peut être fastidieux, fastidieux et … c'est ennuyeux. Regarder quelques graphiques représentant ces mêmes données est plus rapide et plus facile, tout en communiquant la même signification. Les graphiques peuvent apporter plus de compréhension plus rapidement, et conduire le point efficacement.

L'armement de vos analystes de données à l'aide d'outils de visualisation modifie la manière dont ils analysent les données: ils peuvent en tirer plus de conclusions et réagir plus rapidement aux risques. Et ils auront le pouvoir d'utiliser l'imagination et la créativité pour creuser et extraire des connaissances plus approfondies. De plus, grâce à des outils de visualisation, vos analystes peuvent présenter leurs résultats aux cadres de manière à fournir un accès facile et convivial aux résultats analytiques.

Par exemple, si vous traitez l'analyse de contenu et que vous devez analyser du texte, des courriels et des présentations (pour les ouvreurs), vous pouvez utiliser des outils de visualisation pour convertir le contenu et les idées mentionnés dans contenu brut (généralement sous forme de texte) en une représentation picturale claire.

Par exemple, ces graphiques représentent la corrélation entre les concepts mentionnés dans les sources de texte. Pensez-y comme un dispositif qui allège le travail: maintenant, personne n'a à lire des milliers de pages, à les analyser, à extraire les concepts les plus pertinents et à établir une relation entre les éléments de données.

Les outils d'analyse fournissent des visualisations telles que la sortie, qui vont au-delà des visualisations traditionnelles en vous aidant avec une séquence de tâches:

1. Effectuez la lecture efficacement.

2. Comprenez les textes longs.

3. Extrayez les concepts les plus importants.

4. Dérivez une visualisation claire de la relation entre ces concepts.

5. Présentez les concepts d'une manière que vos parties prenantes ont du sens.

Ce processus est appelé visualisation interactive des données . C'est différent d'une visualisation simple parce que

• Vous pouvez analyser et explorer les données représentées par les graphiques et les graphiques pour plus de détails et d'idées.

• Vous pouvez modifier dynamiquement les données utilisées dans ces graphiques et graphiques.

• Vous pouvez sélectionner les différents modèles prédictifs ou techniques de prétraitement à appliquer aux données qui ont généré le graphique.

Ces outils de visualisation font gagner énormément de temps à l'analyste de données lorsqu'il génère des rapports, des graphiques et (surtout) une communication efficace sur les résultats de l'analyse prédictive.

Cette communication efficace consiste à rassembler les gens dans une pièce, à présenter les visualisations et à mener les discussions qui émergent de ces questions:

«Que signifie ce point dans le graphique? "

" Est-ce que tout le monde voit ce que je vois? "

" Que se passerait-il si nous ajoutions ou supprimions certains éléments de données ou variables? "

" Que se passerait-il si nous changions telle ou telle variable? "

De telles discussions pourraient dévoiler des aspects des données qui n'étaient pas évidents auparavant, supprimer l'ambiguïté et répondre à de nouvelles questions sur les modèles de données.