Beneficios y complejidades de la visualización como una herramienta en el análisis predictivo

Napoleón Bonaparte dijo: ". Un buen dibujo es mejor que un largo discurso " En el análisis predictivo, la visualización de datos presenta los resultados analíticos como una imagen que se puede utilizar fácilmente para construir narraciones realistas, factibles de futuros posibles. Esto es porque el cerebro humano encuentra cuadros fácil de digerir que texto o números.

Las narrativas basadas en análisis pueden ser archivados y transmitidos a través de su organización, ayudando a formar la base de su enfoque de su negocio.

Los beneficios de la visualización

El uso de visualizaciones para presentar los resultados de su modelo de análisis predictivo le puede ahorrar mucho tiempo cuando se está transmitiendo sus ideas a la administración. La visualización puede hacer que el caso de negocio para usted, proporcionando una comprensión inmediata de los resultados analíticos complejos.

Otro de los beneficios de la utilización de tablas y gráficos es facilitar el proceso de toma de decisiones.

Por ejemplo, puede utilizar visualizaciones para identificar las áreas de su negocio que requieren atención, como cuando se muestran los mapas que presentan las ventas comparativas de su producto según la ubicación y puedan identificar más fácilmente las áreas que podrían necesitar más publicidad. Hacer varias tales análisis y presentaciones con el tiempo puede crear una narrativa de predecir el volumen de ventas por ubicación.

Al entrar en una reunión con llamativos gráficos en lugar de hojas de cálculo de números puede hacer de su reunión más eficaz porque las visualizaciones son fáciles de explicar a un público diverso. Reuniones luego pueden convertirse en oportunidades para el debate, la imaginación centrado, y el ingenio, lo que lleva al descubrimiento de nuevos conocimientos.

La visualización se puede utilizar para confirmar o refutar hipótesis formuladas acerca de un tema específico o fenómeno en sus datos. También puede validar su modelo predictivo al ayudar a determinar si la salida del modelo está en línea con los requerimientos del negocio, y los datos apoya las afirmaciones hechas por el modelo.

En resumen, la visualización:

• Es fácil de entender

• Es visualmente atractivo

• Simplifica la complejidad de los análisis

• Es un medio eficaz para la comunicación de los resultados

• Hace que el caso de negocio

• Valida la salida de su modelo

• Activa el proceso de toma de decisiones

¿Cómo lidiar con las complejidades

La visualización puede ayudar a simplificar la comunicación, pero hacer un uso efectivo de la visualización no es precisamente sencillo. El uso de la visualización de datos para redactar las historias de escenarios que retratan el futuro de su organización puede ser a la vez potente y complejo.

Las complejidades de la utilización de la visualización en el análisis predictivo puede surgir en diferentes áreas:

• Visualización requiere una amplia gama de conocimientos multidisciplinarios en (por ejemplo) las estadísticas, análisis, diseño gráfico, programación de computadoras, y la narrativa.

• Una gran cantidad de datos que proviene de una variedad de fuentes puede ser rebelde de manejar. Encontrar formas innovadoras para trazar todos esos datos - y representar a los tomadores de decisiones en formas que encuentran significativa - puede ser un reto.

• Visualización de los resultados analíticos pueden transmitir accidentalmente patrones o predicciones engañosas. Diferentes interpretaciones y diferentes puntos de vista posibles podrían provenir de la misma visualización.

  Para atajar esta dificultad, es posible que desee tener diferentes analistas discuten estas posibilidades y sus significados de antemano, en profundidad- conseguir que se pongan de acuerdo en una sola historia, consistente derivada de la visualización antes de presentarlo a la gestión.