۹ ابزار مهم مصورسازی داده‌ها

بدون شک امروزه در زمینه علم داده‌ها، مصورسازی داده‌ها واژه برتر است. مهم نیست که چه داده‌هایی را می‌خواهید آنالیز کنید، به نظر می‌رسد که انجام مصورسازی داده‌ها یک گام ضروری باشد. اما بسیاری از افراد مفهوم خاصی از مصورسازی داده‌ها ندارند و نمی‌دانند چگونه آن را اجرا کنند. بنابراین، امروز قصد دارم تا شما را با تعریف، مفهوم، فرآیند اجرا و ابزارهای مصورسازی داده‌ها آشنا کنم.

۱. مصورسازی داده‌ها چیست؟

مصورسازی علمی، مصورسازی اطلاعات و تجزیه و تحلیل بصری اغلب به عنوان سه شاخه اصلی مصورسازی دیده می‌شوند. "مصورسازی داده"، که ترکیبی از این سه شاخه است، یک نقطه شروع جدید در زمینه تحقیقات بصری است. مصورسازی عمومی داده‌ها شامل رشته‌های مختلفی مانند فن‌آوری اطلاعات، علوم طبیعی، تحلیل آماری، گرافیک، تعامل و اطلاعات جغرافیایی است.

۱.۱ مصورسازی علمی

مصورسازی علمی یک حوزه مطالعاتی و کاربردی میان رشته‌ای در علم است که بر تجسم پدیده‌های سه‌بعدی مانند معماری، هواشناسی، پزشکی یا سیستم‌های بیولوژیکی تمرکز دارد. هدف آن نشان دادن گرافیکی داده‌های علمی و قادر ساختن دانشمندان به درک، توضیح و جمع‌آوری الگوها از داده‌ها است.

۱.۲ مصورسازی اطلاعات

مصورسازی اطلاعات مطالعه بازنمایی‌های بصری تعاملی داده‌های انتزاعی برای افزایش شناخت انسان است. چکیده داده‌ها شامل داده‌های دیجیتال و غیر دیجیتال مانند اطلاعات جغرافیایی و متن هستند. گرافیک مانند هیستوگرام‌ها، نمودارهای روند، نمودارهای جریان و نمودارهای درختی همگی به تجسم اطلاعات تعلق دارند و طراحی این گرافیک‌ها مفاهیم انتزاعی را به اطلاعات بصری تبدیل می‌کند.

۱.۳ تحلیل بصری

تجزیه و تحلیل بصری یک زمینه جدید است که با توسعه مصورسازی علمی و مصورسازی اطلاعات، با تاکید بر استدلال تحلیلی از طریق یک رابط بصری تعاملی، تکامل‌یافته است.

۲.چرا ما نیاز به مشاهده داده‌ها داریم؟

میزان اطلاعاتی که انسان‌ها از طریق بینایی به دست می‌آورند بسیار فراتر از دیگر اندام‌ها است. مصورسازی داده‌ها استفاده از مهارت‌های طبیعی انسان برای افزایش پردازش داده‌ها و کارایی سازمان است.

تجسم کردن می‌تواند به ما کمک کند تا با اطلاعات پیچیده‌تر سر و کار داشته باشیم و حافظه را افزایش دهیم. اغلب افراد اطلاعات آماری زیادی ندارند و روش‌های آماری پایه (میانگین، میانه، دامنه، و غیره) با ماهیت شناختی انسان هماهنگ نیستند. یکی از معروف‌ترین نمونه‌ها، چهارتایی آنسکوم است. مشاهده قانون با توجه به روش‌های آماری دشوار است، اما قوانین بسیار واضح هستند زمانی که داده‌ها به تصویر کشیده می‌شوند.

۳. چگونه می توان به مصورسازی داده‌ها دست یافت؟

به طور فنی، ساده‌ترین درک از مصورسازی داده‌ها، نگاشت از فضای داده‌ها به فضای گرافیکی است.

یک روش پیاده‌سازی بصری کلاسیک پردازش و فیلتر کردن داده‌ها، تبدیل آن به یک شکل بصری قابل‌بیان، و سپس تبدیل آن به یک نمای کاربر - قابل‌مشاهده است.

پشته فن‌آوری تجسم

به طور کلی، مهندسان حرفه‌ای مصورسازی داده‌ها باید پشته فن‌آوری زیر را مدیریت کنند:

• ریاضیات پایه: توابع مثلثاتی، جبر خطی، الگوریتم هندسی
• گرافیک: کانواس، SVG، WebGL، گرافیک محاسباتی، نظریه گراف
• الگوریتم‌های مهندسی: الگوریتم های پایه، الگوریتم های آماری، الگوریتم های چیدمان مشترک
• تجزیه و تحلیل داده‌ها: پاک‌سازی داده‌ها، آمار، مدل‌سازی داده‌ها
• زیبایی‌شناسی طراحی: اصول طراحی، قضاوت زیبایی‌شناسی، رنگ، تعامل، شناخت
• مبانی بصری: کدگذاری بصری، تحلیل بصری، تعامل گرافیکی
• راه‌حل‌های تجسم: استفاده صحیح از نمودارها، تجسم سناریوهای کسب‌وکار مشترک

۴.ابزارهای مصورسازی داده رایج

به طور کلی در دانشگاه‌ها، زبان‌های R و پایتون و ggplot2 مورد استفاده قرار می‌گیرند. آشناترین ابزار برای کاربران معمولی اکسل است. محصولات تجاری شامل Tableau، FineReport، Power BI و غیره هستند.

۱) ابزار جاوااسکریپت D3

ابزار D3.js یک کتابخانه جاوااسکریپت بر پایه اسناد دستکاری داده‌ها است. D3 مولفه‌های تجسم قدرتمندی را با روش‌های دستکاری DOM برگرفته از داده ترکیب می‌کند.

ارزیابی: D3 قابلیت عملیات SVG قدرتمندی دارد. این الگوریتم به راحتی می‌تواند داده‌ها را به تصاویر SVG نگاشت کند و تعداد زیادی ابزار و روش برای پردازش داده‌ها، الگوریتم‌های چیدمان و محاسبه گرافیکی را با هم ترکیب می‌کند. جامعه قوی و دموهای عالی و کامل دارد. با این حال API آن بسیار سطح پایین است. قابلیت استفاده مجدد زیادی وجود ندارد در حالی که هزینه یادگیری و استفاده از آن بالا است.

۲) ابزار HighCharts

کتابخانه HighCharts یک کتابخانه نقشه نوشته شده در جاوااسکریپت خالص است که اضافه کردن نمودارهای تعاملی به برنامه‌های کاربردی وب را برای کاربران آسان و راحت می‌سازد. این کتابخانه پرکاربردترین ابزار نمودار در وب است و استفاده تجاری از ان نیازمند خرید مجوز تجاری است.

ارزیابی: آستانه استفاده بسیار پایین است. نقاط برجسته سازگاری خوبی دارند و بالغ هستند و به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند. با این حال، این سبک قدیمی است و گسترش نمودارها دشوار است. و استفاده تجاری نیازمند خرید مجوز است.

۳) ابزار Echarts

ابزار Echarts یک ابزار ترسیم نمودار حرفه‌ای است از تیم تجسم داده بایدو. این یک کتابخانه ترسیم نمودار جاوااسکریپت خالص است که به سادگی بر روی کامپیوترهای شخصی و دستگاه‌های موبایل اجرا می‌شود و با اکثر مرورگرهای فعلی سازگار است.

ارزیابی: Echarts دارای انواع غنی نمودار است که نمودارهای معمول آماری را پوشش می‌دهند. اما به انعطاف Vega و دیگر کتابخانه‌های نمودار براساس دستور زبان گرافیکی نیست، و تنظیم برخی نمودارهای ارتباطی پیچیده آن برای کاربران دشوار است.

۴) ابزار Leaflet

ابزار Leaflet یک کتابخانه جاوااسکریپت از نقشه‌های تعاملی است که برای دستگاه‌های تلفن همراه ساخته شده. همه ویژگی‌های نگاشت مورد نیاز بیشتر توسعه دهندگان را دارد.

ارزیابی: این ابزار می‌تواند به طور خاص برای کاربردهای نقشه مورد هدف قرار گیرد و سازگاری خوبی با موبایل دارد. API از مکانیزم پلاگین پشتیبانی می‌کند اما فعالیتش نسبتا ساده است. کاربران باید قابلیت‌های توسعه ثانویه داشته باشند.

۵) ابزار Vega

وگا مجموعه‌ای از گرامرهای گرافیکی تعاملی است که قوانین نگاشت را از داده به گرافیک، گرامرهای تعامل مشترک و عناصر گرافیکی مشترک تعریف می‌کند. کاربران می‌توانند به راحتی گرامرهای وگا را با هم ترکیب کنند تا نمودارهای مختلفی را بسازند.

ارزیابی: از آنجایی که وگا اساس بر پایه گرامر JSON ایجاد شده، وگا قوانین نگاشت را از داده‌ها به گرافیک‌ها ارایه می‌دهد و از دستورهای تعاملی مشترک پشتیبانی می‌کند. اما طراحی دستور زبان پیچیده است، و هزینه استفاده و یادگیری بالاست.

۶) ابزار deck.gl

ابزار deck.gl یک کتابخانه کلاس تصویری بر پایه WebGL برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ است. این ابزار توسط تیم مصورسازی Uber ایجاد شده‌است.

ارزیابی: deck.gl بر روی تجسم نقشه سه‌بعدی تمرکز می‌کند. تصویرسازی اطلاعات جغرافیایی داخلی زیادی وجود دارد. این روش از تجسم داده‌های مقیاس بزرگ پشتیبانی می‌کند. اما کاربران باید از WebGL اطلاعات داشته باشند و توسعه لایه‌های آن پیچیده‌تر است.

۷)ابزار Power BI

ابزار Power BI مجموعه‌ای از ابزارهای تحلیل کسب‌وکار است که بینش‌هایی را در سازمان فراهم می‌کند. این ابزار می‌تواند صدها منبع داده را به هم متصل کند، آماده‌سازی داده‌ها را ساده کند و تحلیل فوری ارایه دهد. سازمان‌ها می‌توانند گزارش‌های تولید شده توسط پاور BI را بر روی دستگاه‌های تلفن همراه و وب مشاهده کنند.

ارزیابی: Power BI شبیه ابزار BI اکسل است، در حالی که عملکرد آن قدرتمندتر از اکسل است. این ابزار از چندین منبع داده پشتیبانی می‌کند. قیمت آن بالا نیست. اما تنها می‌تواند به عنوان یک ابزار BI جداگانه استفاده شود، و هیچ راهی برای ادغام آن با سیستم‌های موجود وجود ندارد.

۸)ابزار Tableau

ابزار Tableau یک ابزار هوش تجاری برای تحلیل بصری داده‌ها است. کاربران می‌توانند داشبوردهای تعاملی و قابل اشتراک ایجاد و توزیع کنند، روندها، تغییرات و تراکم داده‌ها را در نمودار و نمودار نشان دهند. Tableau می‌تواند به فایل‌ها، منابع داده رابطه‌ای و منابع داده بزرگ برای گرفتن و پردازش داده‌ها متصل شود.

ارزیابی: Tableau ساده‌ترین ابزار هوش تجاری در سیستم رومیزی است. این ابزار کاربران را مجبور به نوشتن کد سفارشی نمی‌کند. نرم‌افزار امکان ترکیب داده‌ها و هم‌کاری در زمان واقعی را فراهم می‌کند. اما این ابزار گران است و در خدمات سفارشی سازی و پس از فروش عملکرد ضعیفی دارد

۹)ابزار FineReport

ابزار FineReport یک ابزار گزارش دهی حرفه‌ای برای وب که به صورت خالص با جاوا نوشته شده‌است. این سیستم براساس مفهوم «توسعه بدون کد» طراحی شده است. با این گزارش، کاربران می‌توانند گزارش‌های پیچیده و داشبوردهای جذاب ایجاد کنند و یک سکوی تصمیم‌گیری با عملیات‌های ساده کشیدن و انداختن بسازند.

ارزیابی: FineReport می‌تواند به طور مستقیم به تمام انواع پایگاه‌های داده متصل شود و برای سفارشی کردن گزارش‌های پیچیده مختلف و داشبوردهای جذاب مناسب و سریع است. رابط کاربری آن شبیه به رابط اکسل است. این برنامه ۱۹ دسته‌بندی و بیش از ۵۰ سبک از نمودارهای اچ‌تی‌ام‌ال ۵ خود توسعه‌یافته، با اثرات سه‌بعدی و دینامیکی سرد را فراهم می‌کند. مهم‌ترین چیز این است که نسخه شخصی آن کاملا رایگان است.

نتیجه‌گیری

مصورسازی داده‌ها یک زمینه بزرگ برای بسیاری از رشته‌ها است. این دقیقا به خاطر طبیعت میان رشته‌ای حوزه تجسم است که پر از نشاط و فرصت است.

این متن ترجمه‌ای است از مقاله منتشر شده در وبلاگ towardsdatascience که با کمک موتور ترجمه مقالات علمی ترجمیار ترجمه شده و پس از ویرایش محدود انسانی منتشر شده است