Часть третья
«Как я могу это показать?» Представление данных
Сейчас мы на финишной прямой и, как я упоминал в конце предыдущей главы, вы должны чувствовать себя в состоянии легко управлять данными, если потратили достаточно времени на их надлежащую подготовку и анализ. Тем не менее не стоит расслабляться: конечные этапы анализа и обработки данных необязательно пройдут гладко. Здесь нужны совсем не те инструменты, что использовались на первых стадиях. Теперь от вас потребуется творческое мышление.
На двух заключительных этапах процесса анализа и обработки данных следует ориентироваться на других участников проекта, чтобы четко и доходчиво донести до них информацию, полученную в ходе нашей работы. В этой части я расскажу о многих способах, позволяющих аналитикам данных как можно лучше представить результаты проекта; я дам советы по визуализации и презентации, а также несколько рекомендаций относительно того, как создать вашу собственную нишу в этой области.
Смысл визуализации данных не только в том, чтобы делать красивые картинки. Существуют надежные методы, с помощью которых вы можете добиться того, чтобы визуальные эффекты подкрепляли ваши идеи и впечатлили значимых людей. В главе 8 я расскажу о методах убеждения представителей всех заинтересованных сторон.
Поскольку визуализация частично зависит от аналитики, в эту главу я также включил визуальный анализ. Не только из-за сходства названий, но и потому, что визуальный анализ часто считается промежуточным звеном между анализом данных и их визуализацией. Этот тип анализа может быть использован в обоих случаях: либо перед третьим этапом (анализ данных) – с целью выработать наилучший путь построения алгоритмов, либо перед четвертым этапом (визуализация) – с целью сделать результаты более весомыми.
Некоторые ошибаются, думая, что получение результатов означает завершение работы. Эти люди не понимают, как важно научиться представлять свои данные. Вот почему процесс анализа и обработки данных состоит из пяти, а не из четырех этапов. И это тема главы 9.
Все мы разные. Вам может быть интереснее заниматься техническими аспектами (алгоритмы и программное обеспечение) или осмысливать то новое, что вы обнаружили. В любом случае ошибочно пренебрегать процессом презентации. Это может прозвучать резко, но, если вы не научились хорошо преподносить результаты своей деятельности, значит, вы не отвечаете всем критериям, необходимым для того, чтобы быть топ-аналитиком данных. Вы всего лишь квалифицированный жонглер числами, однако таких людей немало вокруг и относительно немногие из них могут хорошо презентовать полученные результаты. В главе 9 я покажу вам свои лучшие уловки, которым я научился, делая презентации, и объясню, как вы можете применить их в вашей деятельности.