¿Cómo evaluar la visualización de los datos de análisis predictivo

Hay varias formas de visualizar de datos, pero lo que define a una buena visualización? La respuesta corta: Lo que se pone el significado a través es su mejor opción. Para ayudarle a encontrar el mejor opción, estos cuatro criterios pueden utilizar para juzgar su visualización. Esto 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 y bien definido - tener un objetivo en mente y transmitir una idea clara de cómo llegar allí. Ese propósito podría ser el contestador de la necesidad de negocio que le llevó 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 ambas necesidades, primero 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 a 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, las presentaciones de 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 definidos desde sus visualizaciones. Derivación de esas interpretaciones significativas conduce, a su vez, a percepciones derivadas, 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. Una sala llena de interpretaciones contradictorias suele ser una señal de que algo anda mal. Para mantener a la interpretación de la visualización en la pista, asegúrese de mantener firmemente en línea con la producción del modelo - que a su vez se alinea todo el esfuerzo con las preguntas de negocio que motivaron la analítica predictiva búsqueda.

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

¿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.

Usted siempre debe aspirar a la claridad mediante la adición de hasta leyendas (guías de lo que significan las partes de la imagen), según sea necesario, y hacerlas 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 elección de la correcta combinación de colores y objetos para representar sus datos pueden mejorar la elegancia. El medio que elija para presentar sus datos también es crítica. El medio se refiere a las imágenes, gráficos y tablas en las presentaciones, en adición a la sala de conferencias, y para las ayudas visuales que se utiliza para presentar los resultados de análisis, tales como pantalla de TV, tablero blanco, o un proyector.

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 hace hablar para usted.

¿La foto conducen a nuevas ideas?

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 discernimiento y el aprendizaje de nuevas relaciones entre los elementos de datos en el mar de datos que está analizando.

La visualización debería ayudar a sellar el acuerdo y borrar cualquier duda sobre el 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.