ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যাপক চার্ট, ছবি, তালিকা, চার্ট এবং একাধিক ভিজ্যুয়াল অবজেক্টের সমর্থনে ডেটার ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনাকে সংজ্ঞায়িত করে। এটি ব্যবহারকারীদের কেবলমাত্র সময়ের একটি ভগ্নাংশের মধ্যে ডেটা শিখতে এবং দরকারী ডেটা, নিদর্শন এবং প্রবণতাগুলি বের করার অনুমতি দেয়। উপরন্তু, এটি সহজভাবে বোঝার জন্য ডেটা তৈরি করে।
অন্য পরিভাষায়, এটা বলা যেতে পারে যে গ্রাফিকাল আকারে ডেটা উপস্থাপনা যাতে ব্যবহারকারীরা সহজভাবে ডেটার প্রবণতার প্রক্রিয়াটি বুঝতে পারে তাকে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন বলা হয়৷
চার্ট ম্যাপ, গ্রাফ, ইত্যাদি সহ ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের মধ্যে বেশ কিছু টুল রয়েছে। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত টুলগুলি ডেটাশীটগুলির সম্পূর্ণ স্ক্যান করার পরিবর্তে ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা দ্বারা সমর্থিত তথ্য বুঝতে এবং সংগ্রহ করতে ব্যবহারকারীদের সহায়তা করে।
ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন ভিজ্যুয়াল আকারে ডেটা সংজ্ঞায়িত করে। এটি অপরিহার্য কারণ এটি ডেটা আরও সহজে দেখা যায়। মেশিন লার্নিং টেকনিক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ পরিচালনায় একটি অপরিহার্য কাজ করে যা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন সমর্থন করে।
ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন শুধুমাত্র ব্যবসায়িক বিশ্লেষক, ডেটা বিশ্লেষক এবং ডেটা সায়েন্টিস্টদের জন্যই উপযোগী নয়, এটি যেকোন ক্যারিয়ারে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন বোঝার ক্ষেত্রে একটি অপরিহার্য ভূমিকা পালন করে। এটি ডিজাইন, অপারেশন, প্রযুক্তি, বিপণন, বিক্রয় বা একাধিক ক্ষেত্রে কাজ করতে পারে কিনা, এটি ডেটা কল্পনা করতে হবে৷
ভিজ্যুয়ালাইজেশন ভুল মানগুলি (যেমন, রোগীদের যাদের বয়স 999 বা −1), অনুপস্থিত মান, ডুপ্লিকেট সারি, সমস্ত সমান মান সহ কলাম এবং এর মতো আবিষ্কার করে ডেটা পরিষ্কারের ব্যবস্থা করে৷
ভিজ্যুয়ালাইজেশন কৌশলগুলি পরিবর্তনশীল ডেরিভেশন এবং নির্বাচনের জন্যও উপকারী - তারা বিশ্লেষণে কোন ভেরিয়েবলগুলিকে জড়িত করতে হবে এবং কোনটি অপ্রয়োজনীয় হতে পারে তা নির্ধারণ করতে সহায়তা করতে পারে। তারা উপযুক্ত বিনের আকার নির্ধারণের সাথেও সমর্থন করতে পারে, সংখ্যাসূচক ভেরিয়েবলের বিনিং করা আবশ্যক। তারা ডেটা হ্রাস পর্বের অংশ হিসাবে উপাদানগুলিকে একত্রিত করার জন্য একটি কাজও করতে পারে৷
অবশেষে, যদি ডেটা এখনও সংগ্রহ করা বাকি থাকে এবং সংগ্রহ ব্যয়বহুল হয়, ভিজ্যুয়ালাইজেশন পদ্ধতিগুলি একটি নমুনা ব্যবহার করে নির্ধারণ করতে সাহায্য করতে পারে, কোন ভেরিয়েবল এবং মেট্রিকগুলি দরকারী৷
আরও আনুষ্ঠানিক বিশ্লেষণ অনুসরণ করা হোক বা না হোক ডেটা অন্বেষণ একটি বাধ্যতামূলক মূল পদক্ষেপ। গ্রাফিকাল অন্বেষণ ডেটা স্ট্রাকচার শেখা, তথ্য পরিষ্কার করা, বহিরাগতদের চিনতে, আসল প্যাটার্ন আবিষ্কার করা এবং আকর্ষণীয় প্রশ্ন তৈরির লক্ষ্যগুলির জন্য বিনামূল্যে-ফর্ম অনুসন্ধান প্রদান করতে পারে।
গ্রাফিকাল অন্বেষণ আরও লক্ষ্যবস্তু হতে পারে, সুনির্দিষ্ট প্রশ্নগুলির দিকে প্রস্তুত। ডেটা মাইনিং প্রসঙ্গে, একটি সংমিশ্রণ প্রয়োজন - একটি নির্দিষ্ট লক্ষ্য প্রদানের জন্য বিনামূল্যে-ফর্ম অনুসন্ধান প্রয়োগ করা হয়।
গ্রাফিকাল অন্বেষণ খুব মৌলিক প্লট তৈরি করা থেকে শুরু করে আন্তঃসংযুক্ত ভিজ্যুয়ালাইজেশনের একটি গোষ্ঠীকে বিশ্লেষণ করতে ফিল্টারিং এবং জুমিং সহ ক্রিয়াকলাপগুলি ব্যবহার করা পর্যন্ত হতে পারে যা রঙ এবং একাধিক প্যানেল সহ উন্নত বৈশিষ্ট্যগুলিকে জড়িত করে৷
