🎯 Definicja
Wizualizacja Danych to zamiana tabel (których nikt nie rozumie) na obrazki (które każdy rozumie). Mózg przetwarza obrazy 60,000 razy szybciej niż tekst.
🔑 Kluczowe punkty
- Eksploracja (EDA): Dla analityka. Żeby zrozumieć dane (“O, tu jest dziura w danych!”).
- Komunikacja: Dla biznesu. Żeby sprzedać wniosek (“Sprzedaż rośnie!”).
- Monitoring: Dashboardy. Żeby widzieć, czy system działa.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Typy wykresów:
- Histogram: Rozkład (Gdzie jest większość danych?).
- Scatter Plot: Korelacja (Czy X rośnie jak Y rośnie?).
- Bar Chart: Porównanie kategorii.
- Line Chart: Trendy w czasie.
- Pie Chart: ZŁO. Unikaj. Trudno porównać kąty. Użyj Bar Charta.
💡 Przykład zastosowania
Tabela z milionem wierszy sprzedaży. Patrzysz i nic nie widzisz. Robisz Line Chart. Widzisz, że w każdy piątek jest pik sprzedaży. Robisz Scatter Plot (Cena vs Ilość). Widzisz, że powyżej 100 PLN sprzedaż spada drastycznie.
📌 Źródła
- Storytelling with Data (Cole Nussbaumer Knaflic).
👽 Brudnopis
- Najlepsze narzędzie to takie, które znasz. Excel, PowerBI, Tableau, Python (Matplotlib, Seaborn). Zasady są te same: Usuń śmieci (Chartjunk), podkreśl to co ważne.