Исследование данных в контексте визуализации данных относится к начальному процессу анализа и обобщения наборов данных для извлечения значимой информации, закономерностей, тенденций и аномалий. Это решающий шаг в конвейере анализа данных, поскольку он позволяет аналитикам данных, ученым, работающим с данными, и другим заинтересованным сторонам ознакомиться со структурой набора данных, выявить потенциальные проблемы и сформулировать соответствующие гипотезы. Исследование данных включает в себя различные методы, такие как описательная статистика, графические представления и преобразования данных, для выявления базовой структуры и связей между переменными в наборе данных. Конечная цель исследования данных — способствовать более глубокому пониманию данных, позволяя принимать обоснованные решения и эффективно передавать идеи с использованием инструментов и методов визуализации данных.
При работе с необработанными данными важно сначала понять их свойства, распределение и общие характеристики. Описательная статистика, включая показатели центральной тенденции (среднее, медиана и мода), дисперсии (диапазон, дисперсия и стандартное отклонение) и частотного распределения, играет важную роль в обобщении набора данных, выявлении закономерностей и выявлении потенциальных ошибок и выбросов. . Кроме того, исследование данных часто включает в себя расчет корреляций и других статистических взаимосвязей для выявления зависимостей между переменными и для прогнозирования или оценок.
Графические представления, такие как гистограммы, гистограммы, диаграммы рассеяния, коробчатые диаграммы и тепловые карты, обычно используются в исследовании данных для визуализации распределения и взаимосвязей между переменными. Эти инструменты предлагают визуальный и интуитивно понятный способ изучения наборов данных, упрощая выявление закономерностей и тенденций, которые могут быть неочевидны только из необработанных данных или сводной статистики. Кроме того, они позволяют экспертам в предметной области быстро и эффективно проверять данные, выявлять аномалии и проверять гипотезы, не требуя глубоких знаний статистических методов и методологий.
Преобразования данных и методы предварительной обработки, такие как нормализация, стандартизация и анализ главных компонентов (PCA), часто используются в процессе исследования данных, чтобы упростить конвейер анализа и повысить эффективность и результативность визуализации данных. Преобразуя данные в более подходящий формат, эти методы помогают смягчить влияние шума, обработать пропущенные значения и уменьшить размерность. В конечном счете, этот шаг может помочь гарантировать, что окончательные визуализации данных точно отражают основные закономерности и взаимосвязи данных.
В платформе AppMaster no-code мы понимаем важную роль исследования данных в конвейере анализа данных. Наша платформа предоставляет различные инструменты и функции, которые позволяют пользователям легко и эффективно исследовать и анализировать наборы данных, включая мощные возможности визуализации данных. Благодаря нашему интуитивно понятному интерфейсу drag-and-drop вы можете создавать визуально привлекательные и информативные визуализации данных, адаптированные к вашим конкретным потребностям и сценариям использования.
Например, конструктор бизнес-процессов (BP) AppMaster позволяет пользователям создавать собственные конвейеры обработки данных, обеспечивая плавную интеграцию, анализ и преобразование данных. Визуальный конструктор BP в сочетании с возможностями AppMaster по созданию серверных, веб- и мобильных приложений позволяет пользователям в полной мере использовать возможности исследования и визуализации данных, упрощая путь от данных к практическим знаниям.
Исследование данных играет решающую роль в получении ценной информации из больших и сложных наборов данных, особенно в эпоху больших данных. Используя возможности описательной статистики, графических представлений и преобразований данных, аналитики могут получить глубокое понимание базовой структуры, взаимосвязей и закономерностей данных. Эти знания затем используются для принятия решений, стимулирования инноваций и эффективной передачи идей с использованием методов визуализации данных. Платформа AppMaster no-code специально разработана для облегчения этого процесса, предоставляя комплексную и удобную для пользователя среду для изучения, анализа и визуализации данных, что в конечном итоге позволяет пользователям генерировать эффективные, основанные на данных идеи и приложения.
