ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন (Data Visualization)
ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন হলো ব্যাপক চার্ট, ইমেজ, লিস্ট, গ্রাফ এবং বহু вида ভিজ্যুয়াল অবজেক্টের সাহায্যে ডেটার ভিজ্যুয়াল রিপ্রেজেন্টেশন। এটি ইউজারদের খুব কম সময়ে ডেটা বুঝতে, উপযোগী ডেটা, প্যাটার্ন এবং ট্রেন্ড বের করতে সাহায্য করে। 더불어, এটি ডেটাকে সহজে বোঝার যোগ্য করে।
অন্য কথায়, ডেটা গ্রাফিক্যাল রূপে উপস্থাপনা যাতে ইউজাররা ডেটাতে ট্রেন্ডের প্রক্রিয়া সহজে বুঝতে পারেন, তাকে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন বলা হয়।
ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনে অনেক টুল থাকে, যার মধ্যে চার্ট ম্যাপ, গ্রাফ, ইত্যাদি। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত টুলগুলো ইউজারদের সম্পূর্ণ ডেটাশিট স্ক্যান না করে ভিজ্যুয়াল রিপ্রেজেন্টেশনের মাধ্যমে সহজে তথ্য বুঝতে এবং সংগ্রহ করতে সাহায্য করে।
ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন ডেটাকে ভিজ্যুয়াল ফর্মে উপস্থাপন করে। এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি ডেটাকে আরও সহজে দেখতে দেয়। মেশিন লার্নিং টেকনিক প্রিডিক্টিভ অ্যানালাইসিস বাস্তবায়ন করতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে যা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের সহায়তা করে।
ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন শুধু বিজনেস অ্যানালিস্ট, ডেটা অ্যানালিস্ট, এবং ডেটা সায়েন্টিস্টের জন্যই উপযোগী নয়, বরং যেকোনো ক্যারিয়ারে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন বুঝতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। আপনি ডিজাইন, অপারেশন, টেক, মার্কেটিং, সেলস, বা অন্যান্য ফিল্ডে কাজ করুন, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন জানতে হয়।
ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের ব্যবহারিক স्फউর্যৎ
ডেটা ক্লিনিং: ভিজ্যুয়ালাইজেশন ভুল মান খুঁজে বের করতে সাহায্য করে (যেমন রোগী যাদের বয়স ৯৯৯ বা -১), অনুপস্থিত মান, ডুপ্লিকেট রো, সমান মানযুক্ত কলাম, ইত্যাদি।
ভেরিয়েবল ডেরিভেশন এবং সিলেকশন: ভিজ্যুয়ালাইজেশন টেকনিকগুলো সিদ্ধান্ত নেওয়ায় সাহায্য করে কোন ভেরিয়েবল অ্যানালাইসিসে অন্তর্ভুক্ত করা উচিত এবং কোনগুলো রিডান্ডেন্ট। এগুলো উপযুক্ত বিন সাইজ নির্ধারণে সাহায্য করে, যদি নিউমেরিক্যাল ভেরিয়েবল বিনিং প্রয়োজন হয়। এগুলো ডেটা রিডাকশন ফেজে এলিমেন্ট কম্বাইন করার জন্যও ভূমিকা পালন করতে পারে।
ডেটা সংগ্রহের আগে প্ল্যানিং: যদি ডেটা এখনো সংগ্রহ না হয়ে থাকে এবং সংগ্রহ ব্যয়বহুল হয়, তবে ভিজ্যুয়ালাইজেশন মেথড স্যাম্পল ব্যবহার করে নির্ধারণ করতে সাহায্য করে কোন ভেরিয়েবল এবং মেট্রিক্স উপযোগী।
ডেটা এক্সপ্লোরেশন (Data Exploration)
ডেটা এক্সপ্লোরেশন একটি বাধ্যতামূলক প্রারম্ভিক ধাপ যেহেতু আরও ফরম্যাল অ্যানালাইসিস ফলো করে বা না করে। গ্রাফিক্যাল এক্সপ্লোরেশন ডেটা স্ট্রাকচার শেখা, ইনফরমেশন ক্লিনিং, আউটলায়ার চিহ্নিত করা, নতুন প্যাটার্ন আবিষ্কার করা, এবং আকর্ষণীয় প্রশ্ন উত্থাপনের জন্য ফ্রি-ফর্ম এক্সপ্লোরেশন প্রদান করে।
গ্রাফিক্যাল এক্সপ্লোরেশন আরও টার্গেটেডও হতে পারে, নির্দিষ্ট আগ্রহের প্রশ্নের দিকে গিয়ে। ডেটা মাইনিং প্রেক্ষাপটে, একটি কম্বিনেশন প্রয়োজন − নির্দিষ্ট লক্ষ্যে বাস্তবায়ন করা ফ্রি-ফর্ম এক্সপ্লোরেশন।
গ্রাফিক্যাল এক্সপ্লোরেশন বেসিক প্লট বানানোর থেকে শুরু করে ফিল্টারিং এবং জুমিং অপারেশন ব্যবহার করে ইন্টারঅ্যাক্টিভলি একটি গ্রুপ ইন্টারকানেক্টেড ভিজ্যুয়ালাইজেশন অ্যানালাইজ করার পর্যায় পর্যন্ত ফেলে যেতে পারে যাতে এডভান্সড ফিচার রয়েছে কালার এবং একাধিক প্যানেল।
