데이터 시각화는 포괄적인 차트, 이미지, 목록, 차트 및 여러 시각적 개체를 지원하여 데이터의 시각적 표현을 정의합니다. 이를 통해 사용자는 짧은 시간 내에 데이터를 학습하고 유용한 데이터, 패턴 및 추세를 추출할 수 있습니다. 또한, 단순히 이해할 수 있도록 데이터를 생성합니다.
즉, 사용자가 데이터의 추세를 쉽게 이해할 수 있도록 그래픽 형태로 데이터를 표현하는 것을 데이터 시각화라고 할 수 있습니다.
차트 맵, 그래프 등을 포함하여 데이터 시각화에 포함된 여러 도구가 있습니다. 데이터 시각화에 사용되는 도구는 사용자가 데이터시트 전체를 스캔하는 대신 시각적 표현이 지원하는 정보를 단순히 이해하고 수집할 수 있도록 지원합니다.
데이터 시각화는 데이터를 시각적 형태로 정의합니다. 데이터를 더 쉽게 볼 수 있도록 하기 때문에 필수적입니다. 머신 러닝 기술은 데이터 시각화를 지원하는 예측 분석을 수행하는 데 필수적인 역할을 합니다.
데이터 시각화는 비즈니스 분석가, 데이터 분석가 및 데이터 과학자에게 유용할 뿐만 아니라 모든 직업에서 데이터 시각화를 이해하는 데 필수적인 역할을 합니다. 디자인, 운영, 기술, 마케팅, 영업 또는 여러 분야에서 작동하든 데이터 시각화가 필요합니다.
시각화는 잘못된 값(예:나이가 999세 또는 -1세인 환자), 누락된 값, 중복 행, 모든 값이 동일한 열 등을 발견하여 데이터 정리를 제공합니다.
시각화 기술은 변수 유도 및 선택에도 유용합니다. 즉, 분석에 포함할 변수와 중복될 수 있는 변수를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 적절한 bin 크기 결정을 지원할 수 있으며 숫자 변수의 binning이 필요합니다. 또한 데이터 축소 단계의 일부로 요소를 결합하는 역할을 할 수도 있습니다.
마지막으로, 데이터가 아직 수집되지 않았고 수집 비용이 많이 든다면 시각화 방법이 샘플을 사용하여 유용한 변수와 측정항목을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 탐색은 더 공식적인 분석이 따르든 그렇지 않든 필수 원본 단계입니다. 그래픽 탐색은 데이터 구조 학습, 정보 정리, 이상값 인식, 독창적인 패턴 발견, 흥미로운 질문 만들기의 목표를 위한 자유 형식 탐색을 제공할 수 있습니다.
그래픽 탐색은 또한 명확한 관심 질문에 맞춰 더욱 목표를 지정할 수 있습니다. 데이터 마이닝 컨텍스트에서는 특정 목표를 제공하기 위해 구현된 자유 형식 탐색과 같은 조합이 필요합니다.
그래픽 탐색은 매우 기본적인 플롯을 만드는 것부터 대화식으로 필터링 및 확대/축소를 포함한 작업을 사용하여 색상 및 다중 패널을 포함한 고급 기능을 포함하는 상호 연결된 시각화 그룹을 분석하는 것까지 다양합니다.