Video: The beauty of data visualization | David McCandless 2024
O vizualizare poate reprezenta o simulare (o reprezentare picturativă a unui scenariu ce-ar fi) în analiza predictivă. Puteți urmări o vizualizare a unei predicții cu o simulare care se suprapune și susține predicția. De exemplu, ce se întâmplă dacă compania oprește fabricarea produsului D? Ce se întâmplă dacă un dezastru natural lovește biroul de la domiciliu? Ce se întâmplă dacă clienții dvs. își pierd interesul pentru un anumit produs? Puteți utiliza vizualizarea pentru a simula viitorul comportament al unei companii, al unei piețe, al unui sistem meteo - îl numiți.
Un tablou de bord este un alt tip de vizualizare pe care o puteți utiliza pentru a afișa un model cuprinzător de analiză predictivă. Tabloul de bord vă va permite, utilizând un buton de control, să schimbați orice pas din conducta de analiză predictivă. Aceasta poate include selectarea datelor, preprocesarea datelor, selectarea unui model predictiv și selectarea versiunilor corecte de evaluare.
Puteți modifica cu ușurință orice parte a conductei în orice moment utilizând butonul de control de pe tabloul de bord. Un tablou de bord este un tip de vizualizare interactivă în care aveți control și puteți modifica dinamic diagramele, tabelele sau hărțile pe baza intrărilor pe care le alegeți să le includeți în analizele care generează graficele și graficele respective.
Cel puțin o tehnică de analiză predictivă este pur inspirată de fenomenul natural al păsărilor care se înfruntă. Modelul de fluturare a păsărilor nu identifică doar grupări în date, ci le arată în acțiune dinamică. Aceeași tehnică poate fi utilizată pentru a ilustra modele ascunse în datele dvs.
Modelul reprezintă obiecte de date ca păsările care zboară într-un spațiu virtual, urmând regulile de floculare care orchestrează modul în care un roi migrat de păsări se mișcă în natură.
Reprezentând mai multe obiecte de date ca păsări, se observă că obiecte de date similare se vor strânge împreună pentru a forma subflocule (grupări). Similitudinea între obiectele din lumea reală este ceea ce conduce mișcările păsărilor corespunzătoare în spațiul virtual. De exemplu, imaginați-vă că doriți să analizați datele online colectate de la mai mulți utilizatori de Internet (cunoscuți și sub numele de netizens).
Fiecare informație (obținută din surse precum informațiile despre utilizatorii rețelei sociale și tranzacțiile online ale clienților) va fi reprezentată ca o pasăre corespunzătoare în spațiul virtual.
În cazul în care modelul constată că doi sau mai mulți utilizatori interacționează între ei prin e-mail sau prin chat, apar în aceeași fotografie online, cumpără același produs sau împărtășesc aceleași interese, modelul arată acești doi netizens ca păsări care se îmbină împreună, urmând regulile naturale de floculare.
Interacțiunea (adică, cât de apropiate se găsesc păsările reprezentative între ele) este exprimată ca o funcție matematică care depinde de frecvența interacțiunii sociale sau de intensitatea cu care utilizatorii cumpără aceleași produse sau împărtășesc aceleași interese. Această ultimă funcție matematică depinde exclusiv de tipul de analiză pe care o aplicați.
Imaginea de mai sus descrie interacțiunea pe Facebook între Netizens X și Y în spațiul cibernetic ca spațiu virtual fluturând păsările, unde atât X cât și Y sunt reprezentate ca păsări. Deoarece Netizens X și Y au interacționat unul cu altul, următoarea iterație flocking va arăta cele două păsări cât mai strâns împreună.
Un algoritm cunoscut sub numele de "turmă de lider", inventat de Prof. Anasse Bari și Prof. Bellaachia (vezi următoarele referințe), a fost inspirat de o descoperire recentă care a dezvăluit dinamica conducerii în porumbei. Acest algoritm poate introduce date de utilizator pentru punctele de date care îi permit să detecteze liderii, să-și descopere urmașii și să inițieze un comportament de floculare în spațiul virtual care să imite ceea ce se întâmplă atunci când efectivele se formează natural - cu excepția turmelor, în acest caz, efective de date. Această tehnică nu numai că detectează modelele în date, ci oferă și o reprezentare grafică clară a rezultatelor obținute prin aplicarea modelelor de analiză predictivă. Regulile care orchelează comportamentul natural de floculare în natură au fost extinse pentru a crea noi reguli de floculare care sunt conforme cu datele de analiză a datelor:
Omogenitatea flockului de date:
- Membrii turmei arată similaritatea datelor. Conducerea datelor de pește:
- Modelul anticipează liderii de informație. Reprezentarea unui set mare de date ca o turmă de păsări este o modalitate de a vizualiza cu ușurință datele mari dintr-un tablou de bord.
Acest model de vizualizare poate fi folosit pentru a detecta fragmente de date care sunt valori extreme, lideri sau adepți. O aplicație politică ar putea fi aceea de a vizualiza outliers-ul comunității, liderii comunității sau adepții comunității. În domeniul biomedicale, modelul poate fi utilizat pentru a vizualiza genomii și liderii externi în rândul probelor genetice dintr-o anumită boală (de exemplu, acelea care prezintă o mutație specială mai consistent).
O vizualizare în flăcări de păsări poate fi folosită și pentru a prezice modelele viitoare de fenomene necunoscute în spațiul cibernetic - tulburări civile, o mișcare socială emergentă, o linie de viitor a unui client.
Vizualizarea flocking-ului este utilă în special dacă primiți un volum mare de date streaming cu viteză ridicată: puteți vedea formarea flocking-ului în spațiul virtual care conține păsările care reprezintă obiectele de date. Rezultatele analizelor de date sunt reflectate (literal) în zbor pe spațiul virtual. Realitatea a dat o reprezentare fictivă, dar observabilă și semnificativă din punct de vedere analitic, pur inspirată din natură. Astfel de vizualizări pot funcționa, de asemenea, ca simulări sau scenarii ce-ar fi dacă.
O vizualizare bazată pe comportamentul flocking începe prin indexarea fiecărui netizen la o pasăre virtuală. Inițial, toate păsările sunt inactive.Odată cu intrarea datelor, fiecare pasăre începe să se înfunde în spațiul virtual în funcție de rezultatele analizei și de regulile de floculare.
Urmărirea netienilor flocking.
Ce face turma.
Flock-by-leader subdivizează turma.
"Flock by Leader: Un nou dispozitiv de învățare a algoritmilor de grupare inspirat din biologie", IEEE Conferința internațională a inteligenței roiului, 2012.
- Acest lucru apare și ca capitol în
Avansuri în inteligența roiurilor, Ediția 2012 - (Springer-Verlag). "SFLOSCAN: Un cadru biologic inspirat de explorare a datelor pentru identificarea comunitară în rețelele dinamice", Conferința internațională IEEE privind inteligența computațională, 2011 (SSCI 2011), 2011.
