Khám phá dữ liệu, trong bối cảnh Trực quan hóa dữ liệu, đề cập đến quá trình phân tích và tóm tắt ban đầu các tập dữ liệu để rút ra những hiểu biết, mô hình, xu hướng và sự bất thường có ý nghĩa. Đây là một bước quan trọng trong quy trình phân tích dữ liệu vì nó cho phép các nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và các bên liên quan khác làm quen với cấu trúc tập dữ liệu, xác định các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra các giả thuyết liên quan. Khám phá dữ liệu bao gồm nhiều kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như thống kê mô tả, biểu diễn đồ họa và chuyển đổi dữ liệu, để khám phá cấu trúc cơ bản và mối quan hệ giữa các biến trong tập dữ liệu. Mục tiêu cuối cùng của Khám phá dữ liệu là tạo điều kiện hiểu sâu hơn về dữ liệu, cho phép đưa ra quyết định sáng suốt và truyền đạt hiệu quả những hiểu biết sâu sắc bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu.
Khi làm việc với dữ liệu thô, điều cần thiết trước tiên là phải hiểu các thuộc tính, sự phân bố và đặc điểm chung của nó. Thống kê mô tả, bao gồm các thước đo về xu hướng trung tâm (trung bình, trung vị và chế độ), độ phân tán (phạm vi, phương sai và độ lệch chuẩn) và phân bố tần số, đóng một vai trò quan trọng trong việc tóm tắt tập dữ liệu, xác định các mẫu và xác định các lỗi tiềm ẩn và các ngoại lệ . Ngoài ra, Khám phá dữ liệu thường liên quan đến việc tính toán các mối tương quan và các mối quan hệ thống kê khác để xác định sự phụ thuộc giữa các biến và đưa ra dự đoán hoặc ước tính.
Các biểu diễn đồ họa, chẳng hạn như biểu đồ, biểu đồ thanh, biểu đồ phân tán, biểu đồ hình hộp và bản đồ nhiệt, thường được sử dụng trong Khám phá dữ liệu để trực quan hóa sự phân bố và mối quan hệ giữa các biến. Những công cụ này cung cấp cách khám phá bộ dữ liệu một cách trực quan và trực quan, giúp dễ dàng xác định các mẫu và xu hướng có thể không rõ ràng chỉ từ dữ liệu thô hoặc số liệu thống kê tóm tắt. Hơn nữa, chúng cho phép các chuyên gia trong miền kiểm tra dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả, phát hiện các điểm bất thường và xác thực các giả thuyết mà không yêu cầu kiến thức chuyên sâu về các kỹ thuật và phương pháp thống kê.
Các kỹ thuật chuyển đổi và tiền xử lý dữ liệu, chẳng hạn như chuẩn hóa, tiêu chuẩn hóa và phân tích thành phần chính (PCA), thường được sử dụng trong quá trình Khám phá dữ liệu để đơn giản hóa quy trình phân tích và cải thiện hiệu quả cũng như hiệu quả của việc trực quan hóa dữ liệu. Bằng cách chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp hơn, các kỹ thuật này hỗ trợ giảm thiểu tác động của nhiễu, xử lý các giá trị bị thiếu và giảm kích thước. Cuối cùng, bước này có thể giúp đảm bảo rằng trực quan hóa dữ liệu cuối cùng thể hiện chính xác các mẫu và mối quan hệ cơ bản của dữ liệu.
Tại nền tảng no-code AppMaster, chúng tôi hiểu vai trò quan trọng của Khám phá dữ liệu trong quy trình phân tích dữ liệu. Nền tảng của chúng tôi cung cấp nhiều công cụ và tính năng khác nhau cho phép người dùng khám phá và phân tích bộ dữ liệu một cách dễ dàng và hiệu quả, bao gồm cả khả năng trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ. Với giao diện drag-and-drop trực quan của chúng tôi, bạn có thể tạo trực quan hóa dữ liệu mang tính thông tin và hấp dẫn, phù hợp với nhu cầu và trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.
Ví dụ: Trình thiết kế quy trình nghiệp vụ (BP) của AppMaster trao quyền cho người dùng tạo quy trình xử lý dữ liệu tùy chỉnh, cho phép tích hợp, phân tích và chuyển đổi dữ liệu liền mạch. BP Designer trực quan, kết hợp với khả năng tạo ứng dụng phụ trợ, web và ứng dụng di động của AppMaster, cho phép người dùng khai thác tối đa sức mạnh của Khám phá và Trực quan hóa Dữ liệu, hợp lý hóa hành trình từ dữ liệu đến những hiểu biết sâu sắc có thể hành động.
Khám phá dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc khám phá những hiểu biết sâu sắc có giá trị từ các bộ dữ liệu lớn và phức tạp, đặc biệt là trong kỷ nguyên Dữ liệu lớn. Bằng cách tận dụng sức mạnh của thống kê mô tả, biểu diễn đồ họa và chuyển đổi dữ liệu, các nhà phân tích có thể hiểu sâu sắc về cấu trúc, mối quan hệ và mẫu cơ bản của dữ liệu. Kiến thức này sau đó được sử dụng để đưa ra quyết định, thúc đẩy đổi mới và truyền đạt thông tin chi tiết một cách hiệu quả bằng cách sử dụng các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu. Nền tảng no-code của AppMaster được thiết kế đặc biệt để hỗ trợ quá trình này, cung cấp môi trường toàn diện và thân thiện với người dùng để khám phá, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, cuối cùng cho phép người dùng tạo ra những hiểu biết và ứng dụng có tác động mạnh mẽ dựa trên dữ liệu.
