¿Cómo evaluar la visualización de los datos de análisis predictivo

Hay varias formas de visualizar Data- pero lo que define a una buena visualización? La respuesta corta: Cualquiera que sea el significado consigue a través es su mejor opción. Para ayudarle a encontrar que la mejor opción, estos cuatro criterios se pueden utilizar para juzgar su visualización. Esta no es una lista exhaustiva, pero debe apuntar hacia una visualización óptima para impulsar su idea de casa.

¿Qué tan relevante es esta imagen?

Su visualización de datos debe tener un propósito claro, bien definido - tener un objetivo en mente y transmitir una idea clara de cómo llegar allí. Ese objetivo podría ser la respuesta de la necesidad de la empresa que lo trajo a aplicar el análisis predictivo en el primer lugar. Una subsidiaria, inmediatamente propósito práctico podría ser su necesidad de transmitir ideas complejas a través de la visualización.

Para responder a las necesidades tanto, en primer lugar tener en cuenta que los datos presentados en la visualización tiene que ser relevante para el tema general de su proyecto de análisis. (Eso relevancia no estará lejos de SEEK- su proyecto de análisis comenzó con la selección de los datos relevantes para alimentar en su modelo predictivo.)

Con el tema en mente, el siguiente paso es crear una narrativa que presenta los datos relevantes, destaca los resultados que apuntan hacia la meta, y utiliza un medio de visualización correspondiente. (Si su empresa tiene una habitación que es ideal para, por ejemplo, presentaciones en PowerPoint, considerar que una gran pista.)

Cómo interpretable es el cuadro?

Si se aplica la analítica para sus datos, construir un modelo predictivo, y luego se muestren los resultados de análisis visual, usted debería ser capaz de derivar interpretaciones bien definidas de sus visualizaciones. Derivación de las interpretaciones significativas conduce, a su vez, a ideas derivados, y esa es la pieza clave de todo el proceso de análisis predictivo.

La historia que usted cuenta a través de su medio de visualización debe ser clara e inequívoca. Un cuarto lleno de interpretaciones en conflicto suele ser una señal de que algo anda mal. Para mantener la interpretación de la visualización en la pista, asegúrese de mantener firmemente en línea con el resultado del modelo - que a su vez se alinea todo el esfuerzo y la pregunta de negocios que motivaron la búsqueda de análisis predictivo.

En los casos en que una visualización podría permitir a varias interpretaciones, esas interpretaciones deben converger para contar la misma historia en el final. Al igual que con muchas empresas, múltiples interpretaciones son a menudo posible. Trate de anticipar, analizar y ajustar de antemano hasta que todos transmiten la misma idea subyacente o soportar el mismo concepto general.

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Es la imagen lo suficientemente simple?

Una visualización que es demasiado complejo puede ser engañosa o confusa. Para lograr simplicidad, su visualización necesita claridad y elegancia.

Siempre debe aspirar a la claridad mediante la adición de hasta leyendas (guías a lo que las partes de la imagen) significan que sean necesarios y hacerlos lo más claro posible. Puede utilizar leyendas para definir todos los símbolos, figuras, ejes, colores rangos de datos y otros componentes gráficos que tiene en su visualización.

La combinación adecuada de colores y objetos para representar sus datos pueden mejorar la elegancia. El medio que elija para presentar los datos también es fundamental. El medio se refiere a las imágenes, gráficas y tablas en las presentaciones, en adición a la sala de conferencias, y para las ayudas visuales que se utiliza para presentar los resultados analíticos, tales como la pantalla del televisor, pizarra blanca, o un proyector.

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Como regla general, cuanto más simple es la visualización y el más sencillo su significado es, mejor es. Usted sabe que usted ha tenido éxito cuando la visualización es quien habla para usted.

¿La foto conducir a nuevos conocimientos?

Su visualización debería añadir algo nuevo a su proyecto de análisis predictivo. Idealmente, debería ayudar a encontrar nuevos puntos de vista que no se conocían antes.

Durante la construcción de su modelo de análisis predictivo, puede utilizar la visualización para ajustar la salida de su modelo, examinar los datos, y trazar el resultado del análisis. La visualización puede ser su guía para descubrir nuevos conocimientos, o discernir y aprender nuevas relaciones entre los elementos de datos en el mar de datos que está analizando.

La visualización debería ayudar a cerrar el negocio y borrar cualquier duda sobre la análisis- debe apoyar los hallazgos y la salida del modelo. Si lo hace de manera efectiva, a continuación, la presentación de estos resultados a la gerencia les ayudará a abrazar y actuar sobre los resultados.

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