Mengapa Melihat Data Lebih Menarik Membacanya: Kes untuk Visualisasi Data

Dalam dunia dipacu data hari ini, data mentah membanjiri setiap sektor. Daripada metrik perniagaan yang rumit kepada data mudah dalam kehidupan seharian. Berapa banyak kereta yang melalui jalan setiap hari, berapa ramai pelajar lulus peperiksaan matematik mereka, atau berapa banyak telur yang anda makan setiap hari? Jawapan kepada semua soalan itu adalah data.

Data mentah selalunya penuh dengan baris penomboran dan lajur atau hamparan. Mereka sangat menggembirakan dan sukar untuk ditafsirkan. Untuk membuka kunci cerapan yang boleh diambil tindakan, kami perlu mengubah data ini menjadi sesuatu yang lebih mudah difahami—di sinilah visualisasi data memainkan peranannya.

Mengapa Visualisasi Berfungsi: Sains Di Sebaliknya

Penggambaran data ialah proses mewakili maklumat dan data secara grafik. Ia boleh menjadi carta, graf atau peta. Melalui media visual ini, kita boleh melihat data dari beberapa perspektif, seperti menggunakan plot garis untuk melihat arah aliran dan histogram untuk melihat taburan.

Keberkesanan visualisasi data terletak pada cara otak manusia memproses rangsangan visual. Prinsip Gestalt Persepsi Visual menerangkan cara otak manusia memproses maklumat visual.

Prinsip Gestalt

• Kedekatan: Objek yang rapat secara fizikal tergolong dalam sebahagian daripada kumpulan.

• Persamaan: Objek dengan warna, bentuk, saiz atau orientasi yang serupa dianggap sebagai berkaitan atau tergolong dalam kumpulan yang sama.

• Kesinambungan: Laluan lancar diikuti secara semula jadi, menjadikan graf garisan intuitif untuk menjejak arah aliran.

• Sambungan: Objek yang disambungkan secara fizikal adalah sebahagian daripada kumpulan.

• Kepungan: Objek yang tertutup secara fizikal sebagai sebahagian daripada kumpulan.

• Penutupan: Otak kita mengisi maklumat yang hilang untuk mencipta bentuk yang lengkap, membantu pemahaman visual berpecah-belah seperti garis aliran putus-putus.

Faedah Teratas Visualisasi Data

Penyelidikan menyatakan bahawa 90% maklumat yang dihantar ke otak adalah visual. Menggunakan visualisasi data sebagai alat komunikasi ialah cara yang berkesan untuk memanfaatkan keupayaan semula jadi otak untuk memproses maklumat secara visual.

1. Corak Visual Lebih Mudah Dikenali
Otak manusia disambungkan untuk mengenal pasti corak, arah aliran dan hubungan. Apabila data dibentangkan sebagai carta, graf atau rajah, corak seperti aliran menaik, kelompok atau anomali akan kelihatan serta-merta. Sebagai contoh, lihat gambar di bawah. Sebagai contoh, pertimbangkan trend pilihan raya AS 2024 dari Julai hingga Ogos. Perwakilan visual menunjukkan perlumbaan yang ketat antara calon Demokrat dan Republikan, dengan tahap sokongan mereka berjalan lancar. Visualisasi ini menyampaikan ketidakpastian keputusan, menekankan bahawa kedua-dua Trump dan Kamala Harris kekal sebagai pesaing kuat untuk kemenangan.

sumber: The Independent

2. Pengesanan Anomali Lebih Cepat Dikesan
Visualisasi membantu pengguna melihat perkara luar dengan cepat. Sebagai contoh, alatan seperti plot taburan dan peta haba menjadikannya lebih mudah untuk melihat korelasi atau anomali yang tersembunyi dalam data mentah. Mengenal pasti corak sedemikian adalah penting untuk membuat keputusan dalam kewangan, pemasaran dan penjagaan kesihatan​.

sumber:https://sites.chem.utoronto.ca

3. Memudahkan Kerumitan
Membaca data mentah bermakna menambah beban kognitif ke otak. Dengan mengagregat atau meringkaskan data, ia mengurangkan beban kognitif dan membantu penonton menumpukan pada aspek yang paling penting. Visualisasi di bawah menggambarkan cara rakyat Amerika mengenal pasti gabungan politik mereka dari 2001 hingga 2024. Menganalisis 23 tahun data dalam format mentahnya hampir mustahil untuk ditafsirkan dengan berkesan oleh kebanyakan orang. Walau bagaimanapun, dengan visualisasi data, corak kompleks menjadi jelas dengan serta-merta. Sebagai contoh, carta menyerlahkan arah aliran yang konsisten: wanita cenderung lebih condong kepada ideologi liberal, manakala lelaki cenderung kepada pandangan konservatif. Ini ialah contoh utama bagaimana visualisasi data memekatkan maklumat berdekad-dekad menjadi cerita yang boleh dihadam.

sumber: The New York Times

4. Pengekalan Yang Diperbaik
Orang ramai lebih cenderung untuk mengingati cerapan daripada visual. Pengekalan data yang dibentangkan dalam carta atau maklumat grafik boleh menjadi jauh lebih tinggi daripada data teks.

5. Kecekapan Masa
Kajian yang dijalankan oleh McKinsey mendedahkan bahawa syarikat yang menggunakan visualisasi data 28% cenderung membuat keputusan tepat pada masanya. Dalam bidang yang masa adalah wang, visualisasi data boleh membantu perniagaan berkembang dengan meningkatkan kecekapan mereka.

Satu lagi contoh kuasa visualisasi data boleh dilihat pada pilihan raya A.S. 2024. Graf yang menggambarkan menunjukkan isu yang dianggap penting untuk pengundi swing, penyokong setia Trump dan penyokong setia Harris. Sebaik sahaja penasihat politik melihat graf, mereka akan membuat rancangan seterusnya untuk mempengaruhi pengundi dan mencadangkan pelan strategik kepada majikan mereka untuk memenangi pilihan raya

6. Kebolehcapaian kepada Khalayak Bukan Teknikal
Pakar dalam bidang yang berbeza sering bekerjasama dalam projek dalam organisasi yang sama. Walau bagaimanapun, jargon teknikal boleh mewujudkan halangan kepada komunikasi yang berkesan dan membawa kepada salah faham. Visualisasi data merapatkan jurang ini dengan mempersembahkan maklumat yang kompleks dalam format yang mudah. Ini memastikan pihak berkepentingan bukan teknikal dapat memahami cerapan utama, memupuk pembuatan keputusan yang lebih inklusif dan berkesan.

Elakkan Kesilapan Visualisasi Data Biasa Ini

Walaupun visualisasi data adalah alat yang berkuasa, ia mempunyai masalahnya. Salah satu yang paling kerap berlaku ialah memanipulasi data paksi atau pemetik ceri yang boleh membawa kepada salah tafsir. Carta bar yang menunjukkan perbezaan antara dua nilai boleh kelihatan dibesar-besarkan jika paksi-y tidak bermula pada sifar. Contohnya, jika satu bar mewakili 40 dan satu lagi 50, penskalaan paksi-y daripada 36 kepada 50 akan menjadikan perbezaan itu kelihatan ketara, mengelirukan penonton untuk menilai terlalu tinggi perbezaan itu.

Satu lagi perangkap ialah menjejalkan terlalu banyak data ke dalam satu carta kerana ia mengatasi penonton dan memilih jenis graf yang salah.

Alat dan Teknik untuk Visualisasi Data.

Kini, alatan untuk visualisasi data tersedia secara meluas. Alat seperti perpustakaan Tableau, Power BI dan Python seperti Seaborn dan Dash menawarkan penyesuaian bergantung pada keperluan. Bagi pembangun, perpustakaan seperti Seaborn dan Dash ialah pilihan yang sangat baik. Terutama apabila berurusan dengan analisis data dalam pembelajaran mesin atau kecerdasan buatan, Seaborn menawarkan beberapa jenis graf untuk menganalisis data dengan bantuan perpustakaan berkuasa lain seperti Pandas dan NumPy.

Terima Visualisasi Data untuk Cerapan Lebih Baik

Penggambaran data menukar nombor menjadi naratif. Memudahkan set data kompleks kepada visual yang boleh diakses merapatkan jurang antara khalayak teknikal dan bukan teknikal, meningkatkan pengekalan dan mempercepatkan cerapan. Mula memanfaatkan visualisasi data hari ini untuk membuka potensi penuh inisiatif terdorong data anda.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Melihat Data Lebih Menarik Membacanya: Kes untuk Visualisasi Data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!