تجسم داده (Data Visualization)، ابزاری برای بیان بهتر اطلاعات و تحلیل‌ها

تجسم داده‌ یکی از مراحل فرآیند علم داده است که بیان می‌کند پس از جمع‌آوری، پردازش و مدل‌سازی، داده‌ها باید برای نتیجه‌گیری بهتر تصویرسازی شود. تجسم داده همچنین یکی از مراحل رشته معماری ارائه داده گسترده (DPA) است که هدف از آن شناسایی، مکان یابی، دستکاری، قالب بندی و ارائه داده‌ها به کارآمدترین روش ممکن است. گاهی اوقات یک تصویر گویای هزاران حرف است و این امر در تحلیل داده‌ها و درک آن‌ها کاربرد و اهمیت زیادی دارد.

تجسم داده (Data Visualization) چیست؟

تجسم داده‌ها ارائه داده‌ها و اطلاعات در قالب‌های گرافیکی یا بصری مانند نمودار و نقشه‌ است تا درک و تفسیر الگوها، روندها و بینش‌های داده‌ را تسهیل کند. هدف اصلی از تجسم داده آسان‌تر کردن شناسایی الگوها و روابط، روندها و نقاط پرت در مجموعه داده‌های بزرگ است.

تجسم داده (Data Visualization) تقریباً در هر زمینه شغلی مهم و کاربردی است. با استفاده از تجسم داده تحلیلگران می‌توانند پیشرفت‌های هوش مصنوعی را بررسی کنند یا به مدیرانی که به دنبال اشتراک‌گذاری اطلاعات با افراد دیگر هستند کمک کند. از آنجا که شرکت‌ها در طول سال‌های فعالیت خود مجموعه عظیمی ‌از داده‌ها را به مرور زمان جمع آوری می‌کنند برای تحلیل روند پیشرفت کاری خود نیاز به تجسم داده و تحلیل درست آن‌ها دارند.

نقش تجسم داده در تجزیه‌ و تحلیل پیشرفته اساسی است. هنگامی‌که یک دانشمند داده در حال نوشتن الگوریتم‌های تجزیه‌ و تحلیل پیشرفته یا یادگیری ماشین است، تجسم خروجی‌ها برای نظارت بر نتایج و اطمینان از عملکرد مدل‌ها مهم است و فقط به این دلیل است که تجسم تصویری الگوریتم‌های پیچیده آسان‌تر از خروجی‌های عددی است.

چرا تجسم اطلاعات مهم است؟

تجسم داده (Data Visualization) روشی سریع و موثر برای انتقال داده‌ها و تحلیل‌ها به سایر افراد است. تجسم داده همچنین می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا تشخیص دهند کدام عوامل بر رفتار مشتری تأثیر بیشتری می‌گذارد و شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا از گذشته درس بگیرند و برای آینده برنامه‌ریزی کنند. برای تجسم داده بر جنبه‌هایی تمرکز کنید که نیاز به بهبود یا توجه بیشتر دارد. به طور مثال در زمینه بهداشت می‌توانید از تجسم داده‌ها برای بهبود مراقبت و درمان و در امور مالی، می‌توان برای ارزیابی ریسک و مبارزه با تقلب استفاده کرد. اصولاً برای تصمیم‌گیری هوشمندانه به تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها نیاز داریم و تجسم، بخش مهمی ‌از آن است. از دیگر کاربردهای تجسم داده می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

توانایی جذب اطلاعات، بهبود بینش و تصمیم‌گیری سریع را فراهم می‌کند.

درک قدم‌های بعدی که لازم است برای بهبود سازمان برداشته شود.

توزیع و تحلیل آسان اطلاعات که فرصت به اشتراک گذاشتن را با افراد دیگر افزایش می‌دهد.

افزایش توانایی برای عمل سریع روی یافته‌ها و در نتیجه رسیدن به موفقیت بیشتر و اشتباهات کمتر.

چه زمانی باید داده‌های خود را تجسم‌سازی کنید؟

تجسم داده‌ها معمولاً مرحله نهایی در فرآیند تجزیه‌ و تحلیل است. به طور خلاصه، فرآیند تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها را می‌توان به صورت زیر تنظیم کرد:

سوال را تعریف کنید، چه مشکلی را می‌خواهید حل کنید؟

جمع‌آوری داده‌ها، تعیین کنید چه داده‌هایی نیاز دارید و کجا می‌توانید آنها را بیابید؟

پاک‌سازی داده‌ها، خطاها، موارد تکراری، داده‌های پرت و داده‌های ناخواسته را حذف کنید. در واقع هر چیزی که ممکن است نحوه تفسیر شما را منحرف کند را کنار بگذارید.

تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها، نوع تجزیه‌ و تحلیل داده‌هایی را که باید انجام دهید تا بینش مورد نظر خود را بیابید تعیین کنید.

مزایا و معایب تجسم داده چیست؟

با توجه به توضیحاتی که درباره تجسم داده تا اینجا بیان شد به نظر می‌رسد که هیچ نقطه ضعفی نداشته باشد. اما اگر داده‌ها اشتباه قرار بگیرند می‌تواند اشتباه نیز تفسیر شود. بنابراین در هنگام تصویرسازی داده‌ها بهتر است به مزایا و معایب آن نیز توجه داشته باشید.

مزایا

تجسم داده‌ها در بسیاری از زمینه‌ها اعم از سیاست، اقتصاد، آموزش، بازاریابی و بسیاری از زمینه‌های دیگر کاربرد دارد. در اینجا به برخی از مزایای بصری‌سازی داده‌ها اشاره کردیم:

جذابیت: نگاه بیشتر افراد به سمت رنگ‌ها و الگوها سریع‌تر جذب می‌شود و همین تصویرسازی در ذهن افراد ماندگاری بیشتری خواهد داشت.

دسترس پذیری: اطلاعات به شیوه‌ای کاملاً در دسترس و قابل درک برای همه افراد به اشتراک گذاشته خواهد شد.

تجسم روابط: وقتی اطلاعات در یک نمودار ارائه می‌شود، تشخیص روابط و الگوهای موجود در یک مجموعه داده آسان‌تر است.

کاوش کردن: داده‌های در دسترس به معنای فرصت‌های بیشتر برای همکاری، اطلاع‌رسانی و بررسی و سنجیدن اطلاعات است.

معایب

در حالی که تجسم داده (Data Visualization) شامل مزایای زیادی است اما معایب آن ممکن است کمتر به چشم بیاید. به عنوان مثال هنگام مشاهده یک تجسم با نقاط مختلف داده، به راحتی می‌توان یک تحلیل اشتباه را ارائه داد یا اینکه گاهی ممکن است یک تجسم اشتباه طراحی شده باشد یا طراحی مبهم آن موجب اتخاذ تصمیماتی اشتباه شود. برخی دیگر از معایب تجسم داده شامل موارد زیر است:

اطلاعات مغرضانه یا نادرست باشد

همبستگی کافی بین داده‌ها وجود نداشته باشد

پیام‌های اصلی ممکن است در ترجمه داده‌ها گم شود

انواع تجسم سازی داده

در این بخش قصد داریم تا انواع مفیدی از تجسم داده را به شما معرفی کنیم. تجسم داده می‌تواند به سادگی یک نمودار میله‌ای یا نمودار پراکندگی باشد. قبل از اینکه به رایج‌ترین انواع تجسم‌سازی داده‌ها بپردازیم لازم است تا پنج دسته اصلی تجسم داده را معرفی کنیم:

تجسم داده‌های زمانی خطی و تک بعدی: می‌توان به نمودارهای پراکندگی و خطوط زمانی و نمودارهای خطی اشاره کرد.

تجسم داده‌های سلسله مراتبی: این مدل گروه‌ها را در گروه‌های بزرگ‌تر سازماندهی می‌کند و اغلب برای نمایش خوشه‌های اطلاعات استفاده می‌شود مانند نمودارهای درختی و نمودارهای حلقه‌ای.

تجسم داده‌های شبکه‌ای: تجسم داده‌ها روابط شبکه‌ای و ارتباطات بین مجموعه داده‌های متعدد را نشان می‌دهد مانند نمودارهای ماتریسی و نمودارهای گره پیوند.

تجسم داده‌های چند بعدی یا سه بعدی: برای به تصویر کشیدن دو یا چند متغیر استفاده می‌شود. به عنوان مثال می‌توان به نمودارهای دایره‌ای، نمودارهای ون و نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام اشاره کرد.

تجسم‌های جغرافیایی: این مدل نقاط داده‌های مختلفی را در رابطه با مکان‌های فیزیکی و دنیای واقعی منتقل می‌کند. به نمودارهای کارتوگرام و نقشه‌های چگالی می‌توان در این زمینه اشاره کرد.

حال که به دسته بندی‌های مختلف تجسم داده‌ها آشنا شدید، اجازه دهید تا رایج‌ترین انوع تجسم داده‌ها را برای شما بررسی کنیم.

انواع تجسم داده‌ها

پس از آشنایی با دسته‌بندی‌های مختلف تجسم داده، در این بخش به معرفی و توضیح رایج‌ترین انواع آن می‌پردازیم. نمودار پراکندگی، میله‌ای، دایره‌ای، شبکه‌ای و جغرافیایی پنج نوع رایج تجسم داده است.

۱- نمودارهای پراکندگی

نمودارهای پراکندگی رابطه بین دو متغیر را نشان می‌دهد. یک متغیر در محور x است و دیگری در محور y که هر نقطه در این نمودار نشان دهنده یک گزینه است. این نقطه‌ها یک نمای پراکندگی ایجاد می‌کنند و به همین جهت به آن نمودار پراکندگی گفته می‌شود.

هنگامی‌که هیچ عنصر زمانی وجود ندارد، نمودار پراکندگی برای مجموعه داده‌های بزرگ بهترین استفاده را دارند. به این مساله توجه داشته باشید که نمودارهای پراکندگی تنها همبستگی بین دو متغیر را نشان می‌دهند و هیچ نوع رابطه علت و معلولی را استنباط نمی‌کنند.

۲- نمودار میله‌ای

نمودارهای میله‌ای برای ترسیم داده‌های طبقه بندی شده برای مقادیر گسسته به کار می‌رود. داده‌های طبقه‌ بندی شده به داده‌هایی اشاره دارد که عددی نیستند و اغلب برای توصیف صفات یا ویژگی‌های خاص مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای داده‌های طبقه‌ بندی می‌توان به مواردی مانند تحصیلات یا گروه سنی اشاره کرد. مقادیر گسسته فقط آن مواردی را شامل می‌شوند که مقادیر خاصی را به خود اختصاص دهند. بنابراین، در نمودار میله‌ای، داده‌های دسته بندی شده در محور x و مقادیر گسسته در محور y رسم می‌شود. ارتفاع میله با مقادیری که نشان می‌دهد نسبت مستقیم دارد و مقایسه داده‌های شما را آسان می‌کند.

۳- نمودارهای دایره‌ای

همانند نمودارهای میله‌ای، نمودارهای دایره‌ای نیز برای دسته بندی استفاده می‌شوند. نمودارهای دایره‌ای برای تجسم تنها یک متغیر منفرد که به درصد یا نسبت تقسیم شده است استفاده می‌شود. نمودار دایره‌ای اساساً دایره‌ای است که به تکه‌های مختلف تقسیم بندی می‌شود که هر تکه نشان دهنده درصدی است که به تکمیل شدن کل دایره کمک می‌کند. بنابراین، نمودار دایره‌ای برای داده‌هایی که می‌توانند حداکثر به ۵ یا ۶ دسته، تقسیم‌ بندی شود مناسب است.

۴- نمودارهای شبکه‌ای

همه داده‌ها به اندازه‌ای ساده نیستند که بتوان توسط نمودارهای دایره‌ای و میله‌ای آن‌ها را نشان داد. برای مجموعه داده‌های بزرگ‌تر معمولاً از نمودارهای شبکه‌ای استفاده می‌شود. نمودارهای شبکه‌ای نشان می‌دهد که چگونه عناصر یا موجودیت‌های مختلف در یک شبکه با یکدیگر مرتبط هستند و هر عنصر توسط یک گره مجزا نشان داده می‌شود. این گره‌ها از طریق خطوط به گره‌های مرتبط دیگر متصل می‌شوند.

نمودار شبکه‌ای برای شناسایی و نمایش خوشه‌ها در یک شبکه بزرگ به کار می‌روند. به عنوان مثال تصور کنید که شما یک پایگاه داده‌های عظیم از مشتریان دارید و می‌خواهید آن‌ها را برای اهداف بازاریابی به خوشه‌هایی معنی‌دار تقسیم بندی کنید. می‌توانید از یک نمودار شبکه‌ای برای ترسیم ارتباطات موازی بین همه مشتریان استفاده کنید.

۵- نقشه‌های جغرافیایی

نقشه‌های جغرافیایی درباره تصویرسازی توزیع داده‌ها در یک منطقه جغرافیایی استفاده می‌شود. نقشه‌ها شکل متنوع و جذابی برای تجسم داده‌ها هستند و راهی عالی برای برقراری ارتباط بین انواع داده‌های مربوط به مکان به شمار می‌روند. از جمله دیگر نقشه‌های مورد استفاده برای تجسم داده‌ها می‌توان به نقشه‌های توزیع منطقه‌ای و کارتوگرام‌هایی در اندازه جغرافیایی که برای نمایش یک متغیر معین استفاده می‌شود اشاره کرد.

داشبورد داده چیست؟

داشبورد داده از دیگر ابزارهای مفید برای ردیابی و تجسم داده‌ها است. داشبورد داده به شما امکان می‌دهد چندین منبع را پیگیری کنید و آن‌ها را در یک مکان واحد برای مشاهده آسان تجسم کنید. اگر می‌خواهید افراد دیگری نیز بتوانند به اطلاعات دسترسی داشته و آن را مشاهده کنند یک داشبورد می‌تواند به شما کمک کند تا یک‌ هاب واحد با تجسم‌های قابل درک ایجاد کنید.

در نهایت

تجسم داده‌ها، درک آن‌ها را ساده می‌کند و باعث می‌شود تا درک و استخراج بینش آسان شود. این روش در سراسر صنایع از تجارت و مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا آموزش و پژوهش، تصمیم‌گیری، ارتباطات و اکتشاف داده‌ها کاربرد و تاثیر دارد.

تصمیم‌گیری سریع و آسان، داستان‌سرایی برای محصولات، شناسایی روند، پژوهش و کاوشی تعاملی و شفافیت حداکثری از جمله مزایای این روش است که منجر به بهبود کارایی و نوآوری می‌شود.