La Visual Analytics è un campo emergente che combina la potenza della visualizzazione e dell'analisi dei dati per facilitare l'esplorazione e l'analisi di grandi insiemi di dati. Offre un modo efficace per esplorare, scoprire e condividere informazioni da insiemi di dati complessi. L'analitica visiva aiuta a comprendere i dati combinando le tradizionali tecniche di data mining, visualizzazione e analisi con interfacce visive interattive.
La Visual Analytics è un modo efficace per ottenere conoscenze dai dati. Consente agli utenti di identificare rapidamente modelli e tendenze nei dati, nonché di eseguire attività di analisi complesse come la correlazione e la regressione. Gli strumenti di analisi visiva contribuiscono inoltre a semplificare l'analisi dei dati, fornendo un'interfaccia interattiva che facilita l'esplorazione dei dati.
La visual analytics è sempre più utilizzata nel business per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni informate. Sfruttando la potenza della visualizzazione dei dati, le organizzazioni possono identificare rapidamente modelli e tendenze nei loro dati che possono informare il processo decisionale. L'analisi visiva può anche contribuire a ridurre i costi dell'analisi dei dati, in quanto è più veloce e più efficiente del data mining tradizionale.
La visual analytics viene utilizzata anche in diverse discipline scientifiche per aiutare i ricercatori a esplorare, scoprire e analizzare i dati. In particolare, viene utilizzata in campi come la medicina, l'astronomia e la genetica per aiutare i ricercatori a comprendere insiemi di dati complessi.
L'analitica visiva viene utilizzata dai governi di tutto il mondo per ottenere approfondimenti sui dati che possono informare le decisioni politiche. Sfruttando la potenza della visualizzazione dei dati, i governi possono identificare rapidamente modelli e tendenze nei loro dati che possono aiutare a prendere decisioni.
La visual analytics è un processo guidato dall'utente e il successo di un progetto di visual analytics dipende in larga misura dall'utente. Quando si utilizzano gli strumenti di visual analytics, gli utenti devono essere in grado di interpretare i dati presentati per trarre conclusioni significative.
Esistono diverse tecnologie emergenti nella visual analytics che vengono utilizzate per aiutare gli utenti a esplorare e analizzare i dati. Queste includono tecnologie come l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico, che vengono utilizzate per facilitare l'analisi dei dati.
Esistono diversi strumenti per l'analisi visiva, tra cui pacchetti software, servizi online e librerie open source. Questi strumenti possono essere utilizzati per creare visualizzazioni interattive, esplorare insiemi di dati ed eseguire attività di analisi complesse.
Le componenti principali della visual analytics sono quattro: visualizzazione dei dati, analisi dei dati, data mining e modellazione. La visualizzazione dei dati è il processo di creazione di rappresentazioni visive dei set di dati per ottenere informazioni sui modelli e sulle tendenze sottostanti. L'analisi dei dati è il processo di estrazione e manipolazione dei dati per generare approfondimenti. Il data mining è il processo di estrazione di informazioni preziose da grandi insiemi di dati. La modellazione è il processo di creazione di modelli matematici per descrivere i fenomeni del mondo reale.
L'ambito di applicazione della visual analytics può essere molto ampio, a seconda delle esigenze specifiche dell'azienda. Può spaziare da semplici visualizzazioni di dati a dashboard più complessi e a visualizzazioni interattive che consentono agli utenti di esplorare i dati in modo più approfondito. Inoltre, l'analisi visiva può essere utilizzata per generare modelli predittivi e per individuare modelli e tendenze nei dati.
Esiste una differenza tra visualizzazione delle informazioni e analisi visiva. La visualizzazione delle informazioni è il processo di creazione di rappresentazioni visive dei dati per consentire alle persone di comprenderli e trarne spunti di riflessione. L'analisi visiva, invece, è il processo di utilizzo di rappresentazioni visive dei dati per supportare e consentire il processo decisionale.
Esistono quattro livelli di visualizzazione:
1. Grafici e diagrammi di base: Queste visualizzazioni forniscono una comprensione di base dei dati e sono tipicamente utilizzate per l'analisi esplorativa dei dati.
2. Visualizzazioni interattive: Queste visualizzazioni consentono agli utenti di interagire con i dati, in genere per approfondire specifici punti di interesse.
3. Visualizzazioni predittive: Queste visualizzazioni mostrano come è probabile che i dati cambino nel tempo, sulla base di modelli predittivi.
4. Visualizzazioni prescrittive: Queste visualizzazioni mostrano come i dati dovrebbero essere modificati per raggiungere obiettivi specifici.
Esistono quattro tipi principali di visualizzazioni: grafici, diagrammi e foto.
I grafici sono un modo per visualizzare i dati, di solito sotto forma di grafico o tabella.
I grafici sono un modo per visualizzare i dati, di solito sotto forma di linee o barre.
I diagrammi sono un modo per visualizzare le informazioni, di solito sotto forma di diagrammi di flusso o organigrammi.
Le foto sono un modo per visualizzare le informazioni, di solito sotto forma di immagine.