Sumber data yang diolah dalam jumlah besar oleh para pebisnis modern biasanya diperoleh dari berbagai sumber data, seperti: website internal dan eksternal, perangkat pintar, sistem pengumpulan data internal, media sosial. Data mentah terkadang sulit untuk dipahami dan digunakan. Dan para data scientist menyiapkan dan menyajikan data dalam konteks yang tepat. Para ilmuwan menyajikan data ini dalam bentuk visual sehingga pengambil keputusan dapat mengidentifikasi hubungan antar data dan mengungkap pola dan tren yang tersembunyi. Visualisasi data menciptakan cerita yang mendorong intelijen bisnis dan mendukung pengambilan keputusan dan perencanaan strategis berdasarkan data. Apa itu visualisasi data? Visualisasi data adalah proses penggunaan elemen visual seperti bagan, grafik, atau peta untuk merepresentasikan data. Visualisasi data mengubah data yang kompleks, bervolume besar, atau numerik menjadi representasi visual yang lebih mudah diproses. Alat visualisasi data meningkatkan dan mengotomatiskan proses komunikasi visual untuk akurasi dan detail. Representasi visual dapat digunakan untuk mengekstrak wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data mentah. Keuntungan visualisasi data Seperti pengambilan keputusan strategis. Pengambil keputusan puncak dan manajemen senior menggunakan visualisasi data untuk menafsirkan data dengan jelas. Hal ini dapat menghemat waktu dengan analisis data yang lebih cepat dan kemampuan memvisualisasikan gambaran yang lebih besar. Misalnya, mengidentifikasi pola, mengungkap tren, dan mendapatkan wawasan untuk tetap menjadi yang terdepan dalam persaingan. Peningkatan layanan pelanggan. Visualisasi data menyoroti kebutuhan dan keinginan pelanggan melalui representasi grafis. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi kesenjangan dalam layanan pelanggan, mengembangkan produk atau layanan secara strategis, dan mengurangi inefisiensi operasional. Peningkatan kerja sama tim. Teknik visualisasi data berguna untuk mengkomunikasikan hasil analisis data kepada kelompok besar. Seluruh kelompok dapat melakukan visualisasi data bersama untuk mengembangkan tujuan dan rencana bersama. Mereka dapat menggunakan analisis visual untuk mengukur tujuan dan kemajuan serta meningkatkan motivasi tim. Misalnya, tim penjualan bekerja sama untuk meningkatkan tinggi diagram batang penjualan mereka dalam satu kuartal. Komponen visualisasi data Visualisasi data memiliki tiga komponen utama: Cerita. Untuk mewakili tujuan di balik visualisasi data, data scientist berkomunikasi dengan berbagai pemangku kepentingan tentang sesuatu yang ingin mereka capai dengan menganalisis data. Misalnya saja jika Anda ingin mengukur indikator kinerja utama atau memprediksi angka penjualan. Ilmuwan data dan pengguna bisnis bekerja sama untuk mengidentifikasi cerita yang ingin mereka peroleh dari data. Data. Analisis data kemudian mengidentifikasi kumpulan data yang membantu menceritakan kisah data. Mereka memodifikasi format data yang ada, membersihkan data, menghapus outlier, dan melakukan analisis lebih lanjut. Setelah menyiapkan data, metode eksplorasi visual yang berbeda direncanakan. Visual. Ilmuwan data kemudian memilih metode visualisasi yang paling sesuai untuk berbagi pengetahuan baru. Mereka membuat bagan dan grafik yang menyoroti titik data utama dan menyederhanakan kumpulan data yang kompleks. Mereka memikirkan cara efektif menyajikan data secara sistematis untuk tujuan intelijen bisnis. Jenis teknik visualisasi data Meskipun bagan dan grafik paling umum digunakan, Anda dapat menggunakan berbagai metode tampilan data. Lima jenis utama metode visualisasi data adalah; Menampilkan data waktu Visualisasi data temporal digunakan untuk merepresentasikan objek linier satu dimensi seperti diagram garis, grafik garis, atau garis waktu. Misalnya, Anda bisa menggunakan diagram garis untuk memperlihatkan perubahan yang terjadi secara terus-menerus selama jangka waktu tertentu. Beberapa garis dalam diagram garis menunjukkan faktor-faktor berbeda dalam periode yang sama. Visualisasi data hierarki Visualisasi data hierarki mengacu pada grup atau kumpulan elemen yang memiliki hubungan yang sama dengan elemen induk. Anda dapat menggunakan pohon data ini untuk menampilkan kelompok informasi. Misalnya, Anda dapat menampilkan jumlah data inventaris dalam bentuk pohon dengan simpul induk (pakaian) dan simpul turunan (baju, celana, dan kaus kaki). Visualisasi data jaringan Visualisasi data jaringan berguna untuk menggambarkan atau memvisualisasikan hubungan kompleks antara berbagai jenis data yang saling terkait. Misalnya: Plot sebar, yang mewakili data sebagai titik pada grafik Bagan gelembung yang menambahkan faktor data ketiga ke bagan sebar Kata cloud yang mewakili frekuensi kata menggunakan kata-kata dengan ukuran berbeda Visualisasi data multidimensi Visualisasi data multidimensi merepresentasikan dua atau lebih variabel data dalam bentuk satu gambar 2D atau 3D. Diagram batang, diagram lingkaran, dan diagram batang bertumpuk adalah contoh populer dari tampilan ini. Misalnya, diagram batang membandingkan dua atau lebih faktor data dan memperlihatkan perubahan suatu variabel selama periode waktu tertentu. Diagram lingkaran menampilkan seluruh bagian dalam setiap kategori. Menampilkan data geospasial Visualisasi data geospasial, seperti peta panas, peta kepadatan, atau kartogram, menyajikan data terkait lokasi dunia nyata. Misalnya, visualisasi data menunjukkan jumlah pelanggan yang mengunjungi berbagai cabang toko ritel. Praktik terbaik visualisasi data Praktik terbaik untuk visualisasi data meningkatkan transparansi, kelengkapan, dan keakuratan laporan data. Elemen desain Anda dapat membuat tampilan data Anda lebih menarik dengan menggunakan elemen desain kreatif. Anda dapat menggunakan warna, bayangan, dan bentuk untuk merinci visual. Misalnya, Anda dapat menggunakan ikon tetesan air untuk menampilkan nilai data di laporan penggunaan air. Bukti yang komprehensif Penggunaan data dalam jumlah besar dalam analisis dapat meningkatkan keakuratan tampilan data. Lebih banyak bukti akan meningkatkan kepercayaan diri dan membantu menyoroti outlier. Anda selalu dapat memberikan laporan ringkasan data atau representasi data gabungan sebagai gambaran visualisasi yang lebih detail. Perbandingan yang relevan Perbandingan memberikan konteks pada data dan memperkuat poin yang Anda buat. Perbandingan ini juga membuat data lebih bermanfaat. Misalnya, setelah mencoba sebuah ide baru, menampilkan data terkini beserta data yang relevan sebelum uji coba menunjukkan kepada pembaca bagaimana keadaannya dan bagaimana hasilnya. Tantangan dalam visualisasi data Visualisasi data memiliki banyak tantangan yang dapat menyebabkan kesalahan penyajian informasi atau melebih-lebihkan fakta tertentu. Penyederhanaan data yang berlebihan Ilmuwan data harus menemukan keseimbangan antara memahami data dan mengkomunikasikannya. Menyederhanakan data secara berlebihan dapat menghilangkan informasi penting. Ambil contoh, laporan data akademik tentang prestasi akademik. Laporan tersebut menampilkan diagram batang yang menunjukkan bahwa prestasi akademis telah menurun sementara penggunaan video game oleh siswa meningkat selama dekade terakhir. Laporan tersebut menyimpulkan bahwa penggunaan video game berdampak buruk pada akademisi. Prasangka manusia Bias manusia berdampak buruk pada penyajian data. Tim yang membuat laporan data mungkin membuat hasil menjadi bias karena mereka terlebih dahulu memilih data untuk mendukung rencana pribadi mereka. Meskipun alat visualisasi data lebih akurat, tim yang mengoperasikannya dapat secara tidak sengaja menimbulkan bias melalui pemilihan dan pembersihan data yang bias. Itulah mengapa penting untuk melibatkan tim dan opini yang berbeda dalam upaya visualisasi data. Berlebihan Dengan menampilkan data …
Pelajari visualisasi data! Pahami : Manfaat, Jenis dan Software Read More »