Visualización de datos: ¿Cómo hacer que los informes de datos sean atractivos e intuitivos?

En 2015, la humanidad creó 4,4 ZB (4,4 mil millones de TB) de datos, y esta cifra se duplicará aproximadamente cada dos años.

Oculta en estos datos se esconde una variedad de información profunda sobre hábitos de consumo, salud pública, cambio climático global y otros aspectos económicos, sociales y políticos.

Desafortunadamente, aunque el "big data" se ha convertido en un tema candente, cada año se analiza menos del 10% de los datos.

01 Big Data + Análisis de datos

2. El cálculo de cientos de miles de datos lleva varias horas

3. No se pueden obtener los datos requeridos; Siempre faltan elementos clave durante el análisis;

5. Los informes y cálculos se repiten cada semana. Sería fantástico si los datos pudieran actualizarse por sí solos. son altos y las actualizaciones de datos son rápidas, tienen muchas versiones de archivos y son propensas a errores

…

02 ¿Cómo hacer que el análisis de datos sea más simple y flexible?

Aunque existen muchas herramientas para el procesamiento de datos, la mayoría de ellas requieren personal técnico para su funcionamiento y los usuarios deben tener altas capacidades de TI.

En otras palabras, el software de procesamiento de datos se personaliza. Cuando surgen nuevos requisitos de análisis, las herramientas originales ya no son aplicables o no pueden satisfacerse.

Tomemos como ejemplo un análisis de datos simple.

**Histograma**

Analiza datos bidimensionales para compararlos.

Comparación de la salida del Grupo A y la salida del Grupo B

**Gráfico apilado**

No solo puedes ver visualmente el valor de cada uno serie, pero también puede reflejar Es más adecuado calcular la suma de una serie, especialmente cuando necesitas ver la síntesis de una determinada unidad y la proporción de valores en cada serie.

Comparación de producción semanal y número total

**Gráfico apilado horizontal**

Muestra la comparación entre varios proyectos, similar a la función de un gráfico de barras. Cada barra representa los datos de forma clara e intuitiva.

Comparación de producción semanal y total

** Gráfico de líneas **

Los gráficos de líneas pueden mostrar datos continuos cambiantes y son muy adecuados para mostrar tendencias en los datos.

Comparación de producción entre varios grupos

** Gráfico de anillos **

Puede mostrar directamente la proporción de cada componente en forma gráfica.

Proporción de tiempo de mantenimiento para cada equipo

**Gráfico mixto**

Puede mostrar tanto un gráfico de barras como un gráfico de líneas para facilitar la comparación y el resumen.

** Diagrama de caja**

Puede mostrar el valor máximo, el valor mínimo, la mediana y los cuartiles superior e inferior de un conjunto de datos. No se ve afectado por valores atípicos, puede representar de manera precisa y estable la distribución discreta de datos y también favorece la limpieza de datos.

** Platón**

Un gráfico que categoriza adecuadamente los datos recopilados durante un período determinado desde una perspectiva específica y los organiza en orden de tamaño de cada tipo de ocurrencia.

Platón es una herramienta para analizar y encontrar los principales factores que afectan a la calidad.

** Visualización Kanban**

El efecto de combinar gráficos en un tablero Kanban

El software IoT podrá identificar y extraer información relevante a partir de datos dispersos . información. Y esta capacidad de análisis de datos se extenderá desde las aplicaciones a la gente corriente. Con la ayuda de la plataforma ThingWorks, nuestra capacidad para procesar grandes cantidades de datos dinámicos mejorará gradualmente.