机器学习如何改进数据可视化

最近，似乎每个人都在谈论商业世界中的机器学习。毫无疑问，它改变了科技世界的每个方面，甚至渗透到办公室以外的日常生活中。然而，机器学习及其对增强分析的贡献将继续对商业智能和数据可视化产生重大影响。

机器学习是如何实现可视化的?将机器学习集成到数据可视化工具中有多种方法，从而提高工作效率和分析能力。

通过实时分析使您的可视化动态化

机器学习算法的最大好处之一是加快数据发现过程。由于机器学习工具的设计初衷是在扫描信息时自动改进分析，因此对于拥有稳定数据流的公司来说，机器学习工具是非常理想的选择。这种实时可视化可以准确地看到在生产链的所有点上正在发生什么，并了解新因素如何影响现有数据。

更重要的是，这些算法可以识别异常值和意外结果。结合数据可视化和机器学习，在扫描任何破坏模型的情况之前建立性能的基准指标。这可以更快、更有效地做出反应，并避免整个运营中的出现停机。

查找更精细，更实用的见解

机器可以在几秒钟内运行数百万个数据点，而且通常可以从更大的数据集中找到更深刻的见解。通过添加机器学习组件，可视化软件可以在大数据集中搜索更深层次的连接。此外，机器学习算法可以根据需要获得用户各项数据。

对于可视化，这种数据粒度级别意味着可以更好地理解消费者、产品链、物流系统等等。除了构建从更广泛的数据库中提取的图表外，还可以创建更具体的可视化工具

创建更好的可视化仪表板搜索

为可视化设计高效仪表板的一个主要问题是能够以直接的方式搜索特定的参数。机器学习最突出的应用之一是搜索引擎，它可以预测用户的问题，并对可用数据进行更好的查询以提供结果。可视化可以显示大量不同的数据组合，但是在没有搜索功能的情况下，在仪表板上指定参数可能非常耗时。

通过使用自然语言处理等工具，机器学习驱动工具可以更简单的形式理解查询，并在分析用户问题时提供更准确的结果，这样，可以生成更具创意的可视化，从而更好地了解业务。

让数据讲故事

可视化是分析项目中一个重要组成部分，但是没有上下文的信息失去了一些洞察能力。数据不仅仅是一组数字，洞察力可能来自于一组集合的几个部分，或者将各种来源组合成可操作的理解。但是，如果没有快速和逻辑地订购它的能力，那么传递信息的过程就不那么直接了。

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，构建更好的可视化模型。这将数据集塑造成更明确的叙述，为正在查看的信息提供更好的上下文。此外，理解数据的叙述可以更好地了解整体操作，以及在哪里需要改进。

创建更好的预测模型

机器学习正在探索的最令人兴奋的研究领域之一是预测分析。然而，这些模型还常常依赖于人类的交互来正常工作，因为它们还无法随着时间的推移和意外的数据输入进行调整。

现在，机器学习允许模型不断地从现有数据中学习和适应，提供更精确的可视化，同时提高预测的质量。机器学习工具不仅包含信息，还包含信息所包含的经验教训，从而为数据可视化平台提供了一个更可靠的投影模型，以及预测结果和需求的更好方法

了解数据比以往任何时候都更重要，仅仅理解它的含义是不够的，而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来构建更加动态的可视化模型，可以为业务构建更好的知识库。