Cercetatorii sunt de acord ca viziunea este sensul nostru dominant: 80-85% din informatiile pe care le percepem, le invatam sau le procesam sunt mediate prin viziune. Este cu atat mai mult atunci cand incercam sa intelegem si sa interpretam date sau cand cautam relatii intre sute sau mii de variabile pentru a determina importanta lor relativa. Una dintre cele mai eficiente modalitati de a discerne relatiile importante este prin analize avansate si vizualizari usor de inteles.
Vizualizarea datelor se aplica practic in orice domeniu al cunoasterii. Oamenii de stiinta din diverse discipline utilizeaza tehnici computerizate pentru a modela evenimente complexe si pentru a vizualiza fenomene care nu pot fi observate direct, cum ar fi modelele meteorologice, conditiile medicale sau relatiile matematice.
Vizualizarea datelor ofera o suita importanta de instrumente si tehnici pentru a obtine o intelegere calitativa. Tehnicile de baza sunt urmatoarele parcele:
Plot de linie
Cea mai simpla tehnica, un grafic liniar este folosit pentru a trasa relatia sau dependenta unei variabile de alta. Pentru a trasa relatia dintre cele doua variabile, putem numi pur si simplu functia de reprezentare.
Diagrama cu bare
Diagramele cu bare sunt utilizate pentru compararea cantitatilor diferitelor categorii sau grupuri. Valorile unei categorii sunt reprezentate cu ajutorul barelor si pot fi configurate cu bare verticale sau orizontale, lungimea sau inaltimea fiecarei bare reprezentand valoarea.
Diagramele cu placinte si gogosi
Exista multe dezbateri cu privire la valoarea diagramelor cu placinte si gogosi. De regula, acestea sunt utilizate pentru a compara partile unui intreg si sunt cele mai eficiente atunci cand exista componente limitate si cand sunt incluse textul si procentele pentru a descrie continutul. Cu toate acestea, pot fi dificil de interpretat, deoarece ochiului uman ii este greu sa estimeze zonele si sa compare unghiurile vizuale.
Diagrama histogramei
O histograma, reprezentand distributia unei variabile continue pe un anumit interval sau perioada de timp, este una dintre cele mai frecvent utilizate tehnici de vizualizare a datelor in invatarea automata. Ploteaza datele prin fragmentare in intervale numite „cosuri”. Se utilizeaza pentru a inspecta distributia de frecventa subiacenta, valorile aberante, asimetria si asa mai departe.
Scatter Plot
O alta tehnica comuna de vizualizare este un grafic scatter care este un grafic bidimensional care reprezinta variatia comuna a doua elemente de date. Fiecare marker (simboluri precum puncte, patrate si semne plus) reprezinta o observatie.
escuchar relatos porno cine porno español
sexo con viejas tias putas
porno chileno xxxjovenes
folladas dormidas comiendo polla
viejasxxx glory hole españa
seso gratis fontanero cachondo
peliculas porno traducidas al castellano xxxmamas
maduras en castellano cerdas com gratis
sexo gratis porno videos heroticos
madres cachondas hombres corriendose
videos de follar chicas masturbando a chicos
madre pajea a su hijo jovenes nudistas
descargar videos porno gratis porno gay marruecos
follando en español megacorridas
orgias con abuelas gordas corriendose
follada en tanga porno incesto real
peliculas porno de incesto en español porno transexual en español
madres españolas follando con hijos follando real
rajas peludas penes gordos
hijo viola a su madre porno madres haciendo pajas a sus hijos
Pozitia markerului indica valoarea pentru fiecare observatie. Cand atribuiti mai mult de doua masuri, se produce o matrice de diagrama de dispersie care este o serie de grafice de dispersie care afiseaza fiecare pereche posibila a masurilor care sunt atribuite vizualizarii. Graficele dispersate sunt utilizate pentru examinarea relatiei sau corelatiilor dintre variabilele X si Y.
Vizualizarea Big Data
Astazi, organizatiile genereaza si colecteaza date in fiecare minut. Cantitatea uriasa de date generate, cunoscuta sub numele de Big Data, aduce noi provocari vizualizarii datorita vitezei, dimensiunii si diversitatii informatiilor care trebuie luate in considerare. Volumul, varietatea si viteza acestor date necesita de la o organizatie sa paraseasca zona de confort din punct de vedere tehnologic pentru a obtine informatii pentru decizii eficiente. Tehnici de vizualizare noi si mai sofisticate bazate pe elementele fundamentale de baza ale analizei datelor iau in considerare nu numai cardinalitatea, ci si structura si originea acestor date.
Estimarea densitatii nucleului pentru date non-parametrice
Daca nu avem cunostinte despre populatie si distributia subiacenta a datelor, astfel de date sunt numite non-parametrice si sunt vizualizate cel mai bine cu ajutorul functiei de densitate a nucleului care reprezinta functia de distributie a probabilitatii unei variabile aleatorii. Se foloseste atunci cand distributia parametrica a datelor nu are prea mult sens si doriti sa evitati sa faceti ipoteze despre date.
Complot Box si Whisker pentru date mari
Un grafic de cutie cu mustati arata distribuirea datelor mari si poate vedea cu usurinta valori anormale. In esenta sa, este o afisare grafica a cinci statistici (minim, quartile inferioare, mediane, superioare si maxime) care rezuma distributia unui set de date. Cuartila inferioara (percentila 25) este reprezentata de marginea inferioara a cutiei, iar quartila superioara (percentila 75) este reprezentata de marginea superioara a cutiei. Mediana (percentila 50) este reprezentata de o linie centrala care imparte cutia in sectiuni. Valorile extreme sunt reprezentate de mustati care se extind de la marginile casetei. Graficele cutiei sunt adesea folosite pentru a intelege valorile aberante din date.
Nori de cuvinte si diagrame de retea pentru date nestructurate
Varietatea datelor mari aduce provocari, deoarece datele semistructurate si nestructurate necesita noi tehnici de vizualizare. Un vizual cloud de cuvinte reprezinta frecventa unui cuvant intr-un corp de text cu dimensiunea sa relativa in cloud. Aceasta tehnica este utilizata pe date nestructurate ca o modalitate de a afisa cuvinte cu frecventa mare sau joasa.
O alta tehnica de vizualizare care poate fi utilizata pentru date semistructurate sau nestructurate este diagrama de retea. Diagramele de retea reprezinta relatiile ca noduri (actori individuali din retea) si legaturi (relatii intre indivizi). Acestea sunt utilizate in multe aplicatii, de exemplu pentru analiza retelelor sociale sau pentru cartografierea vanzarilor de produse in zone geografice.
Matrici de corelatie
O matrice de corelatie permite identificarea rapida a relatiilor dintre variabile prin combinarea datelor mari si a timpilor de raspuns rapid. Practic, o matrice de corelatie este un tabel care arata coeficientii de corelatie intre variabile: Fiecare celula din tabel reprezinta relatia dintre doua variabile. Matricile de corelatie sunt utilizate ca o modalitate de a rezuma datele, ca intrare intr-o analiza mai avansata si ca diagnostic pentru analize avansate.
