صفحه اصلی > ترفند و ابزار فضای مجازی و داده کاوی و دیجیتال مارکتینگ : بصری سازی دیتا یا Data Visualization چیست؟ | روایت داستان اعداد

بصری سازی دیتا یا Data Visualization چیست؟ | روایت داستان اعداد

بصری سازی دیتا یا Data Visualization چیست؟

مردم به صورت طبیعی عاشق تصاویر هستند زیرا به راحتی می‌توانند آن را بفهمند و درک کنند. همه ما در زندگی روزمره خود با انواع تصاویر مواجه هستیم و این تصاویر ما را سرگرم می‌کنند، اجازه می‌دهند بتوانیم ارتباط برقرار کنیم و احساست و اطلاعات خود را به کمک آن‌ها به اشتراک بگذاریم.
ما انسان‌ها موجودات بصری هستیم که برای تجزیه و تحلیل بصری خلق شده‌ایم. از میان تمام اندام‌های حسی بدن ما، بیشترین تعداد داده‌ها به مغز ما وارد می‌شوند. سیستم تصویری و ذهنی ما کاملاً توسعه یافته است. عصب بینایی با سرعت خیره کننده‌ای داده‌ها را به مغز می‌فرستد و سپس مغز داده‌ها را به سرعت پردازش و با محیط تطبیق می‌دهد. مغز ما اشکال و رنگ‌ها را تشخیص می‌دهد، مرزها را به راحتی تحلیل کرده و تشخیص می‌دهد و با الگوهای مشخص مطابقت می‌دهد. به همین دلیل تجسم داده‌ها برای ما بسیار جالب‌تر از صرف اعداد است.
تبدیل داده‌ها به تصویر، با نام بصری سازی دیتا شناخته می‌شود که موضوع بحث این مقاله است.

Data Visualization
بصری سازی دیتا

بصری سازی دیتا یا Data Visualization چیست؟

مصورسازی داده‌ها و آشنایی با ابزارهای بصری سازی یک بخش بسیار مهم در تحلیل دیتاست. هدف از بصری سازی دیتا در تحلیل داده‌های کمی و کیفی جمع‌بندی آن در قالب چند نمودار و تصویر نیست بلکه تحلیل این داده‌ها بر مبنای بصری سازی است تا بتوان نتایجی بر مبنای داده‌ها ارائه کرد که موجب درک بهتری از مسئله شود و در نهایت منجر به تصمیم‌گیری بر مبنای تحلیل داده‌های خام پس از شفاف‌سازی شود.

بصری سازی دیتا اگر به صورت مؤثر انجام گیرد در صنعت و در میان مدیران بسیار پرطرفدار خواهد شد. زمانی که یک تحلیل‌گر برای اولین بار با یک پایگاه داده مواجه می‌شود اولین کاری که باید انجام دهد تصویرسازی داده‌هاست. اگر تحلیل‌گر این مرحله را به درستی انجام دهد قطعاً درک بهتری از ادامه مسیر تحلیل داده می‌دهد، به خصوص اگر تحلیل‌گر با حجم عظیم داده‌ها یعنی بیگ دیتا مواجه شود. تحلیل‌گر با استفاده از بصری سازی دیتا کلیات آن را درک خواهد کرد.

داده حیاتی‌ترین و مهم‌ترین عامل در هر کسب و کار است و هر اندازه حجم و پیچیدگی آن بیشتر باشد شرکت‌ها کمتر قادر خواهند بود پا به پای این داده‌ها پیش بروند. دلایل زیادی برای استفاده از روش بصری سازی داده‌ها وجود دارد؛ به طور مثال در اطلاعات بصری برای انسان قطعا راحت‌تر از اعداد است. با این شیوه به راحتی می‌توانید الگوها و روندها را بشناسید و اشتراک‌گذاری این روند را برای شما راحت‌تر می‌کند. بصری سازی دیتا به توانمندسازی یک کسب و کار کمک شایانی می‌کند.

داستان سرایی اعداد در تکنیک مصور سازی داده‌ها

یکی از تکنیک های بصری سازی دیتا داستان سرای اعداد است. برای این روند باید بیگ دیتا را تحلیل و تجزیه کرد و آن را به صورت یک داستان درآورد. برای بصری سازی دیتا مراحل زیر باید انجام شوند:

گام اول: تبدیل کردن دیتا به اعداد

الگوها مهم‌ترین پیام‌ها را در داده‌ها نشان می‌دهند، زیرا مغز روندها، مسافت‌ها و شکاف‌ها را تحلیل می‌کند. اعداد موجود در یک صفحه گسترده مانند اکسل برای شما کار زیادی انجام نمی‌دهد، اما زمانی که که این اعداد را به نمودار تبدیل کنید، چشمان شما به سرعت روندهایی مانند میانگین، همبستگی، واریانس و رگرسیون را مشاهده می‌کنند.

نمونه گزارش تحلیل دیتاک: برگزاری آزمون سراسری در زمان کرونا | واکنش کاربران توییتر به کنکور ۹۹

 

گام دوم: داده‌ها را قابل درک کنید!

مصورسازی دیتا، داده‌ها را به شکلی فرمت می‌کند که اجازه می‌دهد تا خیلی راحت‌تر و سریع‌تر شناخته و درک شوند. این روش اطلاعات و دانش را بسیار مؤثرتر انتقال می‌دهد و جالب‌تر اینکه این امکان را فراهم می‌کند که داده‌های بسیار عظیمی توسط ذهن بینندگان حتی به طور اتفاقی، به سرعت و کارآمد پردازش شوند. البته، بینش عمیق‌تر فقط با مطالعه و تحقیق عمیق‌تر باز ایجاد خواهد شد، اما این امر باعث تعامل خواننده می‌شود. به علاوه، دسترسی به بینش‌های موجود از طریق تجسم، به خوانندگان این امکان را می‌دهد تا تصمیم‌گیری هوشمندانه‌ی سریع‌تری داشته باشند.

گام سوم: ترندها در بصری سازی داده‌ها

در این گام می توانید از گوگل کمک بگیرید و ترندهای دنیا را در زمینه کسب و کار خود پیدا کنید.

گام چهارم: تجسم اولیه داده‌های اجتماعی

این مرحله به عمل ایجاد تجسم و ارتباط آن در رسانه‌های اجتماعی اشاره دارد. این تجسمات، مانند GIF و انیمیشن‌ها، فوراً در سیستم عامل‌هایی مانند فیس بوک و اینستاگرام قابل اشتراک هستند و می‌توانند به صورت بالقوه وایرال شوند.

گام پنجم: روایت‌های قوی و مهارت‌های داستان پردازی

تجسم خوب داستانی را بیان می‌کند. اگر می‌خواهید مردم به یک تجسم خاص علاقه‌مند شوند، باید آن‌ها را درگیر کند. داده‌ها باید به اطلاعاتی تبدیل شوند که مخاطبان آن را در ذهن خود نگه دارند.

گام ششم: داده‌های دقیق

تجسم نادرست داده‌ها باعث می‌شود هدف شما در این محیط جدید از بین برود، بنابراین مهم است که در مورد منابع داده خود پاسخگو باشید و همچنین در ارتباطات پویاتر باشید.

در کل تجسم داده‌ها به ما کمک می‌کند تا تعداد اعداد را به روشی آسان و کمی درک کنیم. این امر اکتشاف داده‌ها را سرگرم کننده‌تر می‌کند و در عین حال اطلاعات مفیدی را به روشی بسیار مؤثر ارائه می‌دهد.

بیشتر بخوانید: معرفی ۵ مورد از برترین ابزارهای بصری سازی دیتا

 

می‌توان گفت اولین مرحله پیش از این شش گام، جمع‌آوری دیتا، ذخیره سازی، تمیز کردن و جمع‌بندی این دیتاست. داشتن چنین تکنولوژی و سیستمی برای هر سازمان بسیار زمان‌بر و پرهزینه است، بنابراین برای به دست آوردن بیگ دیتا بهترین روش استفاده از شرکت‌های فعال در این حوزه است.

دیتاک با تمرکز بر جمع‌آوری بیگ دیتای شبکه‌های اجتماعی و وبسایت‌های خبری در یک بستر و تحلیل آن‌ها قادر به ارائه بانک کاملی از دیتای این رسانه‌ها بوده که کاربردهای بسیاری نیز دارد. از جمله این کاربردها می‌توان به کشف و تحلیل ترندهای روز سوشال مدیا، تحلیل برند و شخصیت، افکارسنجی نسبت به محصول، خدمت یا برند و … اشاره کرد. برای استفاده از خدمات دیتاک و دریافت دموی سامانه می‌توانید به سایت دیتاک مراجعه کنید و یا با کارشناسان ما در دیتاک تماس بگیرید.

[button color=”red” size=”big” link=”https://dataak.com/%d8%a7%d8%b1%d8%aa%d8%a8%d8%a7%d8%b7-%d8%a8%d8%a7-%d8%af%db%8c%d8%aa%d8%a7%da%a9/” icon=”” target=”true” nofollow=”false”]تماس با دیتاک[/button]

من پانتـه‌آ پایـدار کارشناس ارشد مهندسی آی تی در گرایش کسب و کار الکترونیکی هستم. علاقمند به هر فناوری و تکنیک جدیدی در حوزه آی‌تی و هر چه به این حوزه کمک می‌کند. به تحقیق و پژوهش و تولید محتوا در زمینه دنیای دیجیتال و آی تی مشغولم.
مقالات مرتبط

گزارش دیتاک از صنعت لوازم خانگی در ایران

کلان‌داده شبکه اجتماعی درباره نگرش ایرانیان به برندهای لوازم خانگی ایرانی و…

دیدگاهتان را بنویسید