Применение инструментов визуализации для анализа данных

Существует достаточно большое количество различных методов анализа данных. Само понятие анализа данных можно рассматривать как процесс обработки информации и выявление в ней тенденций и моделей, которые помогают принимать решения. На сегодняшний день процесс выполнения анализа данных наиболее удобен с применением специализированных программных продуктов. Это, объясняется, в первую очередь экономией времени обработки больших массивов данных, и удобными средствами визуализации анализа.

Методы визуализации могут быть как самые простые (линейные графики, диаграммы, гистограммы и т.п.), так и более сложные, основанные на сложном математическом аппарате. Кроме того, при визуализации могут использоваться комбинации различных методов. Выделяют следующие типы методов визуализации:

• -    стандартные 2D/3D-образы - гистограммы, графики и т.п.;

• -    геометрические преобразования - диаграмма разброса данных, параллельные координаты и т.п.;

• -    отображение иконок - линейчатые фигуры и звёзды;

• -    методы, ориентированные на пикселы;

• -    иерархические образы - древовидные карты и наложение измерений.

В процессе анализа данных полезно сочетать вычислительные ресурсы современных компьютеров с творческим и гибким человеческим мышлением.

Одним из программным продуктов, реализующих современные инструменты визуализации данных, является Deductor Academic.

Deductor – это аналитическая платформа, основа для создания законченных прикладных решений в области анализа данных. Реализованные в Deductor технологии позволяют пройти все этапы построения аналитической системы: от консолидации данных до построения моделей и визуализации полученных результатов.

В Deductor вся работа ведется с использованием пяти мастеров. Одним из таких мастеров является мастер визуализации.

Визуализатором называется любое представление набора данных в каком-либо виде: табличном, графическом, описательном. Примеры визуализаторов: таблица, дерево, гистограмма, диаграмма, OLAP-куб и т.д.

Базовыми визуализаторами в Deductor являются следующие: таблица, статистика, сведения.

Рассмотрим пример анализа данных с использованием инструментов визуализации в среде Deductor Academic.

Сформируем исходный текстовый файл с числовыми данными для дальнейшего импорта данных в программу и последующего анализа в ней.

Используя мастер импорта данных, импортируем данные. Для 1 столбца «Районы» тип данных определим как строковый, для 2 столбца «Количество загрязняющих веществ» тип данных определим как вещественный. Нажав кнопку «Готово» получим исходные данные, представленные так, как показано на рисунке 1.

Таблица X Статистика X Диагра а^-|й’ЖтЛт|м ^		мма X Гистограмма X 1/20      ► и | ^ .
Районы		Количество_загрязняющих_веществ
►	Алтынсаринский	653,047
	Амангельдинский	390,94
	Аулиекольский	2288,379
	Денисовский	1306,91
	Жангельдинский	317,92
	Жигикаринский	80910,149
	Камыстинский	1552,557
	Карабалыкский	4080,505
	Карасуский	1860,593
	Костанайский	1137.976
	Мендыкаринский	1397,039
	Наурзумский	549,909
	Сарыкольский	1465,696
	Тарановский	2053,761
	Узункольский	746,783
	Федоровский	1989,727
	г. Костанай	9763,471
	г.Аркалык	1574,516
	г.Лисаковск	2279,778
	г. Рудный	378952,525

Рисунок 1 – Результаты импорта исходных данных

Режим отображения данных «Таблица». В режиме отображения данных «Таблица» активизируем кнопку «Показать онлайн статистику». В результате в нижней части рабочей области отобразится статистическая информация. Среднее количество загрязняющих веществ по Костанайской области в рассматриваемом периоде составило 24763,609 тонн. Проведем фильтрацию данных с целью подсчета количества районов, в которых количество загрязняющих веществ соответственно ниже и выше среднего показателя по области. Для этого активизируем кнопку «Фильтрация» и настроим его соответствующим образом.

В итоге получаем, что в 18 регионов из 20 рассматриваемых количество загрязняющих веществ ниже среднего показателя по области. Соответственно в 2 регионах из 20 данный показатель выше среднего.

Режим отображения данных «Диаграмма». В данном режиме отображается удельный вес количества загрязняющих веществ каждого региона в процентах от общего по области. По данным диаграммы можно сказать следующее: наибольший удельный вес загрязненности наблюдается в г.Рудном – 77,44% от общего показателя по области и в Житикаринском районе – 16,48%. В г.Костанай – 1,93%, в остальных регионах удельный вес количества загрязняющих веществ ниже 1% от общего показателя по области.

Рисунок 2 - Режим отображения данных «Диаграмма»

Режим отображения данных «Гистограмма»

В режиме отображения данных «Гистограмма» мы группировка произведена по показателю «Количество загрязняющих веществ».

>17.82 71044 6             W44.6 151Т72            111772.22749»             22749» 101226             «1226 3W53

Иитеемм у» Каг***есг»Р_1*Ф*>«*^<*_»м«кте

Рисунок 3 - Режим отображения данных «Гистограмма»

Количество загрязняющих веществ в интервале от 317,92 до 76044,8 тонн имеют 18 регионов области; в интервале от 76044,8 до 151772 тонн - 1 регион, в интервале от 303226 до 378953 тонн - 1 регион.

Таким образом, инструменты визуализации аналитической системы предназначены для оперативного анализа текущих настроек узлов и для поиска возможных ошибок.