डेटा विज़ुअलाइज़ेशन व्यापक चार्ट, इमेज, लिस्ट, चार्ट, और कई विज़ुअल ऑब्जेक्ट्स की सहायता से डेटा के दृश्य प्रतिनिधित्व को परिभाषित करता है। यह उपयोगकर्ताओं को डेटा को समय के एक अंश में सीखने और उपयोगी डेटा, पैटर्न और प्रवृत्तियों को निकालने की अनुमति देता है। इसके अलावा, यह डेटा को समझना सरल बनाता है।
दूसरे शब्दों में, यह कहा जा सकता है कि डेटा का ग्राफिकल रूप में प्रतिनिधित्व ताकि उपयोगकर्ता डेटा में प्रवृत्तियों की प्रक्रिया को आसानी से समझ सकें, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के रूप में जाना जाता है।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में कई उपकरण शामिल हैं, जिनमें चार्ट मैप्स, ग्राफ़, आदि शामिल हैं। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण उपयोगकर्ताओं को पूरी डेटाशीट्स को स्कैन करने के बजाय दृश्य प्रतिनिधित्व द्वारा समर्थित जानकारी को आसानी से समझने और एकत्र करने में सहायता करते हैं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डेटा को दृश्य रूप में परिभाषित करता है। यह आवश्यक है क्योंकि यह डेटा को अधिक आसानी से देखने की अनुमति देता है। मशीन लर्निंग तकनीक प्रेडिक्टिव विश्लेषण करने में एक आवश्यक भूमिका निभाती है जो डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का समर्थन करता है।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन न केवल बिजनेस एनालिस्ट्स, डेटा एनालिस्ट्स, और डेटा साइंटिस्ट्स के लिए उपयोगी है, बल्कि यह किसी भी करियर में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को समझने में एक आवश्यक भूमिका निभाता है। चाहे वह डिजाइन, संचालन, टेक, मार्केटिंग, बिक्री, या कई क्षेत्रों में काम करे, डेटा को विज़ुअलाइज़ करना आवश्यक है।
विज़ुअलाइज़ेशन गलत मूल्यों (जैसे, रोगी जिनकी उम्र 999 या -1 है), लापता मूल्यों, डुप्लिकेट पंक्तियों, सभी समान मूल्यों वाले कॉलम, और इसी तरह की खोज करके डेटा क्लीनिंग प्रदान करता है।
विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकें चर व्युत्पत्ति और चयन के लिए भी फायदेमंद हैं - वे यह निर्धारित करने में सहायता कर सकते हैं कि विश्लेषण में कौन से चर शामिल किए जाएं और कौन से अनावश्यक हो सकते हैं। वे उपयुक्त बिन आकार तय करने में भी सहायता कर सकते हैं, यदि संख्यात्मक चरों की बिनिंग आवश्यक हो। वे डेटा रिडक्शन चरण के भाग के रूप में तत्वों को संयोजित करने में भी भूमिका निभा सकते हैं।
अंत में, यदि डेटा अभी तक एकत्र नहीं किया गया है और संग्रह महंगा है, तो विज़ुअलाइज़ेशन विधियां नमूने का उपयोग करके यह निर्धारित करने में मदद कर सकती हैं कि कौन से चर और मेट्रिक्स उपयोगी हैं।
डेटा अन्वेषण एक अनिवार्य प्रारंभिक कदम है चाहे अधिक औपचारिक विश्लेषण अनुसरण करे या नहीं। ग्राफिकल अन्वेषण डेटा संरचना सीखने, जानकारी साफ करने, आउटलेयर्स को पहचानने, नए पैटर्न खोजने, और दिलचस्प प्रश्न बनाने के लक्ष्यों के लिए मुक्त-रूप अन्वेषण प्रदान कर सकता है।
ग्राफिकल अन्वेषण अधिक लक्षित भी हो सकता है, रुचि के विशिष्ट प्रश्नों की ओर गियर किया गया। डेटा माइनिंग संदर्भ में, एक संयोजन आवश्यक है - एक विशिष्ट लक्ष्य प्रदान करने के लिए लागू मुक्त-रूप अन्वेषण।
ग्राफिकल अन्वेषण बहुत बुनियादी प्लॉट बनाने से लेकर फ़िल्टरिंग और ज़ूमिंग जैसे संचालन का उपयोग करके इंटरैक्टिव रूप से जुड़े विज़ुअलाइज़ेशन के समूह का विश्लेषण करने तक हो सकता है जिनमें रंग और कई पैनल जैसी उन्नत विशेषताएं शामिल हैं।
