机器学习如何改善数据可视化?

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机器学习如何改善数据可视化?

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-02-26

借助实时分析使您的可视化动态化
机器学习算法的好处之一就是加快了数据发现过程。因为它们旨在在扫描信息时自动改善分析，所以机器学习工具非常适合拥有恒定数据流的公司，这种实时可视化功能可以让您看到生产链中各个环节的实际情况，并了解新因素如何影响现有数据，更重要的是，这些算法可以帮助您识别异常值和意外结果，将数据可视化与机器学习相结合，可以在扫描任何破坏模型的情况之前，建立性能的基准度量标准，这可以帮助您更快，更有效地做出反应，并避免整个运营过程中的停机时间。

查找更多细化和可行的见解
像数据科学家一样的专家，他们无法满足计算机的原始处理和解析能力，机器可以在几秒钟内遍历数百万个数据点，并且通常可以从较大的数据集中找到更深刻的见解。通过添加机器学习组件，您可以教您的数据可视化软件在大数据集中搜索更深的联系，此外机器学习算法可帮助您根据需要获取用户数据的详细信息，对于可视化此粒度级别意味着您可以更好地了解消费者，产品链，物流系统等，您可以制作更具体的可视化工具，以及构建从更广泛的数据库中提取的图表和图形。

为可视化仪表板创建更好的搜索
打造有用的可视化仪表板的主要挑战是能够以简单的方式搜索特定参数，机器学习突出的应用之一是在搜索引擎中，它可以预测用户的问题并更好地查询可用数据以提供结果，可视化可以显示大量不同的数据组合，但是在没有有用的搜索功能的情况下在仪表板上指定参数可能很耗时，通过使用自然语言处理之类的工具，机器学习驱动的工具可以以更简单的形式理解查询，并在通过用户问题进行解析时提供更准确的结果，这使您可以生成更多创造性的可视化效果，以更好地了解您的业务。

让您的数据讲故事
可视化是分析项目的重要组成部分，但是在没有上下文的情况下呈现的信息会失去一些洞察力，数据不仅仅是一组数字，洞察力可以来自集合的多个部分，也可以将各种来源结合起来成为可行的理解。但是，由于无法快速，合理地对其进行排序，因此传达信息的过程不太直接，机器学习算法旨在理解历史数据并将其发现应用于新信息，从而构建更好的可视化模型，这使您可以将数据集塑造为更定义的叙述，从而为您所查看的信息提供更好的上下文，此外了解数据的叙述方式可以使您更好地了解整体操作，以及可以改进的地方，以继续增长。

创建更好的预测模型

机器学习探索的令人兴奋的研究途径之一是预测分析，但是直到近，这些模型仍依赖于人与人之间的交互才能正常工作，因为它们无法适应随时间变化的细微变化和意外的数据输入，现在机器学习使模型能够不断地从现有数据中学习并进行调整，从而提供更准确的可视化效果，同时提高投影质量，通过不仅包含信息，还包含信息所包含的课程，机器学习工具为数据可视化平台提供了更可靠的投影模型以及更好的预测结果和需求的方法，了解您的数据比以往任何时候都更为重要，仅仅理解它的含义已经不够了，可视化是寻找将数据转化为行动的方法的关键组成部分，通过将数据可视化与机器学习工具相结合以构建更具动态性的可视化模型，您可以为您的企业建立更好的知识库。

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