Comment évaluer la visualisation de vos données d'analyse prédictive

Il ya plusieurs façons de visualiser de données mais ce qui définit une bonne visualisation? La réponse courte: Quel que soit le sens travers obtient est votre meilleur choix. Pour vous aider à trouver ce que meilleur choix, ces quatre critères peuvent utiliser pour juger de votre visualisation. Cela ne veut pas une liste exhaustive, mais elle devrait vous orienter vers la meilleure visualisation pour conduire votre maison idée.

Quelle est la pertinence de cette image?

Votre visualisation de données doit avoir un objectif clair et bien défini - avoir un objectif à l'esprit et de donner une idée claire de la façon d'y arriver. Ce but pourrait être la réponse à des besoins de l'entreprise qui vous a amené à appliquer l'analyse prédictive en premier lieu. Une filiale, immédiatement but pratique pourrait être votre besoin de transmettre des idées complexes grâce à la visualisation.

Pour répondre à ces deux besoins, gardez à l'esprit premier que les données présentées dans la visualisation doit être pertinente au thème général de votre projet d'analyse. (Que la pertinence ne sera pas loin d'SEEK- votre projet d'analyse a commencé avec la sélection des données pertinentes pour alimenter votre modèle prédictif.)

Avec le thème à l'esprit, la prochaine étape est de créer un récit qui présente les données pertinentes, souligne les résultats qui pointent vers le but, et utilise un support de visualisation pertinent. (Si votre entreprise dispose d'une salle qui est idéal pour, disons, des présentations PowerPoint, considérer qu'un indice important.)

Comment interprétable est l'image?

Si vous appliquez à vos données d'analyse, de construire un modèle prédictif, puis afficher les résultats d'analyse visuelle, vous devriez être en mesure de tirer des interprétations bien définis de vos visualisations. Issu ces interprétations significatives conduit, à son tour, à des idées découlant, et qui est la clé de voûte de l'ensemble du processus d'analyse prédictive.

L'histoire que vous racontez l'intermédiaire de votre moyen de visualisation doit être claire et sans ambiguïté. Une salle remplie d'interprétations contradictoires est habituellement un signe que quelque chose cloche. Pour garder l'interprétation de la visualisation sur la bonne voie, assurez-vous de garder fermement en ligne avec la sortie du modèle - qui à son tour aligne tout l'effort par les questions commerciales qui ont poussé l'analyse prédictive quête.

Dans les cas où une visualisation peut permettre plusieurs interprétations, ces interprétations devraient converger à raconter la même histoire à la fin. Comme avec beaucoup d'entreprises, de multiples interprétations sont souvent possible. Essayez d'anticiper, de discuter et de les retravailler avance jusqu'à ce qu'ils transmettent tous la même idée sous-jacente ou de soutenir le même concept global.

L'image est assez simple?

Une visualisation qui est trop complexe peut être trompeuse ou prêtant à confusion. Pour atteindre la simplicité, votre visualisation besoin de clarté et d'élégance.

Vous devriez toujours viser pour plus de clarté en ajoutant autant légendes (guides à ce que les parties de l'image moyenne) au besoin, et de les rendre aussi claire que possible. Vous pouvez utiliser des légendes de définir tous les symboles, chiffres, des haches, des couleurs, des plages de données, et d'autres composants graphiques que vous avez dans votre visualisation.

Choisir la bonne combinaison de couleurs et d'objets pour représenter vos données peuvent améliorer l'élégance. Le support que vous choisissez de présenter vos données est également critique. Le milieu se réfère aux images, graphiques et diagrammes dans vos présentations, des ajouts à la salle de conférence, et les aides visuelles que vous utilisez pour présenter vos résultats analytiques, tels que l'écran du téléviseur, tableau blanc, ou un projecteur.

En règle générale, le plus simple la visualisation et la plus simple est son sens, le mieux ce sera. Vous savez que vous avez réussi quand la visualisation prend la parole pour vous.

Est-ce que l'image ouvrent de nouvelles perspectives?

Votre visualisation devrait ajouter quelque chose de nouveau à votre projet d'analyse prédictive. Idéalement, il devrait vous aider à trouver de nouvelles idées qui ne sont pas connues avant.

Lors de la construction de votre modèle d'analyse prédictive, vous pouvez utiliser la visualisation pour affiner la sortie de votre modèle, examiner les données, et de tracer le résultat de l'analyse. La visualisation peut être votre guide à la découverte de nouvelles idées ou de discernement et de l'apprentissage de nouvelles relations entre les éléments de données dans la mer des données vous analysez.

Visualisation devrait vous aider à sceller l'affaire et d'effacer tous les doutes au sujet de l'analyse- il devrait soutenir les conclusions et la sortie du modèle. Si elle le fait de manière efficace, puis de présenter ces conclusions à la direction les aidera à adopter et agir sur les résultats.