Извлечение и визуализация данных

Чтобы получить новые знания об исследуемом объекте или явлении, не обязательно строить сложные модели.

Часто достаточно «посмотреть» на данные в нужном виде, чтобы сделать определенные выводы или выдвинуть предположение о характере зависимостей в системе, получить ответ на интересующий вопрос.Это помогает сделать визуализация.

В случае визуализации аналитик некоторым образом формулирует запрос к информационной системе, извлекает нужную информацию из различных источников и просматривает полученные результаты. На их основе он делает выводы, которые и являются результатом анализа.

Существует множество способов визуализации данных:

□ многомерные кубы (кросс-таблицы и кросс-диаграммы);
□ таблицы;
□ диаграммы, гистограммы;
□ карты, проекции, срезы и т. п.

Проиллюстрируем вышесказанное. На рис. приведены два способа визуализации одних и тех же данных по продажам в аптечной сети: в виде таблицы и в виде графика.

Несомненными достоинствами визуализации являются относительная простота создания и введения в эксплуатацию подобных систем и возможность их применения практически в любой сфере деятельности. Кроме того, в этом случае по максимуму используются знания эксперта в предметной области и его способность принимать во внимание многие трудно формализуемые факторы, влияющие на бизнес.

Недостатками визуализации являются неспособность людей обнаружить достаточно сложные и нетривиальные зависимости, а также невозможность отделить знания от эксперта и тиражировать знания.