Как выбрать правильную стратегию визуализации данных для вашего проекта

Выбор стратегии визуализации данных для проекта

Новые инструменты и пакеты приходят и уходят, но основная грамматика визуализации данных остается невероятно устойчивой к трендам: в конечном итоге мы все равно должны эффективно сочетать линии, цвет и текст, чтобы рассказать историю наших данных.

Это не означает, к сожалению, что всегда легко или прямолинейно найти правильный подход к визуализации данных. Слишком упрощенные графики могут выглядеть скучно или даже устаревшими. Слишком много ярких деталей может создать риск перегрузки и отвлечения наших читателей, клиентов и заинтересованных сторон.

Когда нет универсального решения и каждый проект требует тщательно продуманного подхода, лучшее, что могут сделать профессионалы в области данных, – это непрерывно расширять свой арсенал визуализации и учиться, через пробу и ошибку, что лучше всего работает в разных контекстах. Наши рекомендованные статьи на этой неделе помогут вам в этом путешествии: они предлагают конкретные идеи и подчеркивают важность соответствия визуальных элементов подлежащему сообщению, которое вы хотите передать.

• За пределами столбчатых диаграмм: данные с помощью Sankey, круговой упаковки и сетевых графиковКонечно, нет ничего плохого в хорошей, чистой столбчатой диаграмме, но бывают случаи, когда историю, которую мы рассказываем, слишком сложно и многоуровнево уместить в одну. Махам Харун предлагает подробное руководство по трем элегантным альтернативам, которые вы можете рассмотреть, когда застряли: диаграммы Сэнки, круговая упаковка и сетевые графики.
• Создание анимации для отображения четырех алгоритмов кластеризации на основе центроидов с использованием Python и SklearnПредставление результатов процесса кластеризации в привлекательной форме может быть сложной задачей. Борихарн К предлагает интересную идею для случаев, когда серия графиков не подходит: анимирование вашей работы. Как отмечает Борихарн, это “может быть полезно для показа того, как работает каждый алгоритм и отслеживания изменений в процессе”.
• Создание красивых (и полезных) спагетти-графиков с помощью PythonВозможно, это что-то связанное с графиками, напоминающими пиццу (кто-нибудь за пирог?), но спагетти-графики часто становятся предметом насмешек. Ли Воэн демонстрирует, как их можно эффективно использовать, и на примере данных о изменении климата объясняет, как их можно создать.

От кубика Рубика до LLMs, мы также опубликовали замечательные статьи по другим темам – вот некоторые из наших последних основных материалов:

• DreamBooth Устойчивая диффузия для пользовательских изображений
• Разрешение сущностей определение реальных сущностей в зашумленных данных
• Обучение своей собственной модели LLM без написания кода

• Parul Pandey с убедительными аргументами рассуждает о важности культуры для способности организаций принимать ответственные практики искусственного интеллекта.
• Если вы любите историю и математику (или историю математики), вам определенно стоит посмотреть глубокий погружение Сачина Дате в неравенства Маркова и Бьенэме-Шебышева.
• Как должна выглядеть дорожная карта проекта машинного обучения? Зачем она вообще нужна? Обзор Хизер Кутюр предлагает четкие и практические ответы на эти вопросы.
• Расширьте свой набор инструментов глубокого обучения и изучите нормализацию как эффективную технику оптимизации в процессе обучения модели – руководство Тао Ву – отличное место для начала.
• Всегда есть новый алгоритм, о котором можно узнать! Объяснение Кая Яна Вонга охватывает алгоритм Рейнгольда-Тилфорда и включает подробное описание его работы.
• В своей первой статье для TDS Эдуардо Тесте фокусируется на вероятности в контексте задачи планирования с огромным пространством состояний и только одним решением: кубиком Рубика.
• От retrieval-augmented generation (RAG) до parameter efficient fine-tuning (PEFT), Маартен Гротендорст представляет несколько полезных методов для улучшения производительности вашей большой языковой модели.

Спасибо, что поддерживаете нашу работу авторов! Если вам нравятся статьи, которые вы читаете на TDS, подумайте о том, чтобы стать участником VoAGI – это открывает доступ ко всему нашему архиву (и ко всем остальным публикациям на VoAGI тоже).