Содержание материала
Важность визуализации для передовой аналитики
Профессиональному аналитику постоянно приходится объяснять сложные аналитические выводы деловым людям, не имеющим технической подготовки. Методы, которые позволяют делать это более эффективно, следует использовать. Визуализация данных относится именно к этой категории. Зачем вдаваться во все детали логистической регрессии, если можно этого не делать? Включение всех оценок параметров, децилей и статистики оценки модели излишне, если простой график прироста скажет бизнес-спонсору все, что ему нужно знать. Подробности пригодятся в качестве резерва, однако бизнес-спонсоров не должны заботить технические детали. Они доверяют заботу о них своим аналитикам.
Немногие люди предпочтут увидеть длинный список бизнес-правил вместо наглядного дерева решений. Что если казино или розничному магазину необходимо определить самые оживленные области? Можно создать множество таблиц, разложить их на столе и попытаться в уме найти закономерности. А можно сделать тепловую карту пола казино или магазина, где цвет обозначает уровень активности. Ответ на поставленный вопрос будет очевиден сразу.
Важно впечатление, а не внешние эффекты
Важно, чтобы визуализация сразу делала идею очевидной. Слишком многие люди увязают в изощренной графике только потому, что могут себе это позволить. Простота — наилучший вариант. Эффектность или сложность должны быть оправданны.
Обратите внимание, что мы не говорим здесь о графике ради графики. Многие люди используют чрезмерную или слишком сложную графику только потому, что ее легко создать. Трехмерная столбиковая диаграмма не добавляет какой-либо аналитической ценности по сравнению с двумерной и может даже усложнить восприятие. Внимание должно быть сосредоточено на эффективной впечатляющей визуализации, которая помогает более четко проиллюстрировать идею. Красивая графика, которая не служит никакой цели, может отвлекать от основной мысли и приводить к путанице.
В одних случаях бывает достаточно простой таблицы. В других уместная визуализация может помочь аудитории гораздо лучше осмыслить идею. Вспомните пример с картой. Если аналитики понимают, как эффективно визуализировать данные и результаты, это поможет им стать более эффективными и успешными в своей работе. Средства визуализации только начинают оказывать влияние. В дальнейшем они будут использоваться все чаще в процессе анализа и представления его результатов.
Новые данные важнее новых инструментов и методов
Новые входные данные будут сильнее влиять на модель, чем новый инструмент или метод. Добавление новых данных в традиционный процесс обеспечит больший эффект, чем применение новых инструментов и методов к старым данным. Вот почему важно учиться работать с большими данными, а не просто обновлять методы работы с тем, что у вас есть.
Укрощение больших данных: как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики / Билл Фрэнкс. - М.: МИФ, 2014. Опубликовано с разрешения издательства
