Datenvisualisierung im Bereich der KI

Author

Robert Koch

I write about AI, SEO, Tech, and Innovation. Led by curiosity, I stay ahead of AI advancements. I aim for clarity and understand the necessity of change, taking guidance from Shaw: 'Progress is impossible without change,' and living by Welch's words: 'Change before you have to'.

Datenvisualisierung ist eine unterhaltsame und aufregende Art und Weise, Daten zu präsentieren die anschließend genutzt werden können. Im Folgenden finden Sie Definitionen, Anwendungen, Techniken und Vorteile der Datenvisualisierung. Definition der Datenvisualisierung: die Darstellung oder Kommunikation (durch Text oder Bilder) von quantitativen Informationen mithilfe von Abbildungen.

Doch was hat Datenvisualisierung mit KI zu tun und wie wird sie eingesetzt? In diesem Blogbeitrag erfahren Sie alles über Datenvisualisierung und deren Anwendung in der KI.

Inhaltsverzeichnis

• Wie wird Datenvisualisierung in der KI eingesetzt?
• Warum brauchen wir Datenvisualisierung?
• Herausforderungen und Bedenken bei der Datenvisualisierung
• Arten von Datenvisualisierungstechniken
• Was ist Big-Data-Visualisierung?
• Wie wird Datenvisualisierung in der KI eingesetzt?
• Beispiele für Datenvisualisierung in KI
• Die Zukunft der Datenvisualisierung mit KI
• Fazit
• FAQs

Datenvisualisierung ist ein Prozess, bei dem Informationen in einem visuellen Format dargestellt werden, z. B. in Form von Grafiken, Diagrammen, Karten, Infografiken und so weiter. Datenvisualisierung ermöglicht ein einfaches Verständnis von Datensätzen und erleichtert deren gemeinsame Nutzung durch verschiedene Teams. Sie beschleunigt die Datenanalyse und hilft, Muster und Ausreißer in den Daten leichter zu erkennen. Datenvisualisierung kann daher auch als eine Form der visuellen Berichterstattung und Darstellung von Daten betrachtet werden.

Die Datenvisualisierung ist einer der letzten Schritte im Prozess der Datenanalyse, bei dem die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse und Einsichten in einem visuellen Format präsentiert werden. Sie wird auch als Teil der Methoden der Datenpräsentationsarchitektur betrachtet.

Geschichte der Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist ein integraler Bestandteil der Datenwissenschaft, seit Menschen versuchen, die Welt um sich herum zu verstehen. Der Ursprung der modernen Datenvisualisierung wird jedoch auf das Jahr 1644 datiert, als der flämische Astronom Michael Florent van Langren visuelle Darstellungen für statistische Daten verwendete. Seitdem hat sich die Datenvisualisierung zusammen mit der Datenwissenschaft zu einem Werkzeug entwickelt, mit dem sich Informationen effektiv verstehen und vermitteln lassen.

Die Datenvisualisierung bietet die Möglichkeit, große Datensätze zu verstehen, ohne sie wie Computer zu verarbeiten. Unabhängig von der Qualifikation oder den technischen Kenntnissen kann sich jeder Datenvisualisierungen ansehen und Erkenntnisse aus den Daten gewinnen. Das führt zu Zeitersparnis, unterstützt die geordnete Speicherung von Ergebnissen und Analysen in einem benutzerfreundlichen Format und fördert eine effiziente Verbreitung von Informationen.

Das menschliche Gehirn ist für die Aufnahme visueller Informationen bestens gerüstet. Es ist eine Tatsache, dass ein Bild mehr als tausend Worte sagt. Wenn Daten visuell dargestellt werden, können wir Informationen effizienter verarbeiten und dementsprechend relevante Entscheidungen treffen. Unsere Augen können visuelle Hinweise viel schneller erfassen als sperrige Textinformationen. So können durch den Einsatz von Datenvisualisierung auch neue Konzepte und komplexe Ideen vereinfacht werden.

Angesichts der riesigen Datenmengen, die in dieser digitalen Welt jede Minute erzeugt werden, ist eine sorgfältige Analyse erforderlich, um die Informationen hinter all diesen Daten zu verstehen. Und dies kann nicht mit der erforderlichen Geschwindigkeit geschehen, wenn wir nicht über Visualisierungen verfügen.

Hier sind einige spezifischere Gründe, warum Datenvisualisierung erforderlich ist:

• Schnellere Analyse und bessere Entscheidungsfindung – Datenvisualisierungen sind wichtig, um Datentrends und -muster schnell zu erkennen. Durch bildliche Darstellungen lassen sich Datentrends leicht erkennen. Angenommen, Sie verfügen über eine Million Datensätze mit Wohnungsdaten. Wenn Sie beispielsweise die demografische Verteilung der Wohnungseigentümer ermitteln möchten, könnte es zeitaufwändig sein, sämtliche Datensätze manuell zu durchsuchen, um die relevanten Aggregate zu finden. Mithilfe eines Kreisdiagramms für diese Daten lässt sich auf einfache Weise feststellen, welchen Anteil die verschiedenen Altersgruppen am Wohneigentum haben.
• Präsentation von Daten und Verbreitung von Informationen – Verkaufsgespräche und Marketinggespräche erfordern datenbasierte Erkenntnisse und Ableitungen, die die vorgeschlagene Strategie unterstützen. Damit die Beteiligten die Daten, die hinter den Entscheidungen stehen, leicht erfassen können, ist es wichtig, dass sie diese schnell und unkompliziert verstehen. Datenvisualisierungen ermöglichen eine solche einfache Informationsverbreitung.
• Schnellere Analyse und bessere Entscheidungsfindung – Dieser Teil ist DOPPELT Datenvisualisierungen sind wichtig, um Datentrends und -muster schnell zu erkennen. Durch bildliche Darstellungen lassen sich Datentrends leicht erkennen. Sie können zum Beispiel eine Million Datensätze mit Wohnungsdaten haben. Wenn Sie z. B. die demografische Verteilung der Wohnungseigentümer wissen wollen, könnte es mühsam sein, alle Datensätze durchzugehen und die Aggregate zu finden. Mit einem Tortendiagramm der gleichen Daten können Sie leicht herausfinden, welche Altersgruppen welchen Prozentsatz des Wohneigentums ausmachen.
• Vereinfachung komplexer Informationen – Bei dem Versuch, umfangreiche Datensätze zu analysieren, können Visualisierungen äußerst nützlich sein, um neue Muster und Fehler in den Daten aufzudecken. Verschiedene Grafiken und Diagramme können verwendet werden, um Ausreißer schnell zu erkennen und die entstehenden Muster in den Daten zu erfassen. Datenvisualisierungen sind außerdem effektiver und schneller als Tabellen oder Berichte.
• Bessere Strategien und Prognosen – Die Datenvisualisierung kann bei der Erkennung zukünftiger Muster und somit bei Vorhersagen über Marktbedingungen und Geschäftsparameter helfen. Dies kann Entscheidungsträgern helfen, proaktive Strategien zu entwickeln und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Mit der richtigen SEO-Contentstrategie können Sie sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Um Ihnen dabei zu helfen, finden Sie hier ein paar Tipps für Ihren Content.

Nutzen Sie den Vorteil von Videos, um einen starken Markencharakter zu schaffen

Die Schwierigkeiten und vermeintlichen Nachteile der Datenvisualisierung hängen in der Regel davon ab, wie gut man sie einsetzt. So kann beispielsweise die Auswahl einer ungeeigneten Visualisierungsart für einen Datensatz Verwirrung stiften oder das Verständnis verringern. Hier sind einige mögliche Probleme, die durch Datenvisualisierung entstehen können:

• Eine unsachgemäße Gestaltung der Datenvisualisierung könnte ungenaue oder verzerrte Informationen präsentieren – Die Interpretation allein auf der Grundlage von Visualisierungen kann zu falschen Schlussfolgerungen führen. Eine Korrelation zwischen Daten bedeutet nicht immer einen Kausalzusammenhang, und das Unterlassen einer weiteren Analyse kann zu falschen Schlussfolgerungen führen.
• Die Kernaussagen, die aus den Daten abgeleitet werden sollen, könnten in der Visualisierung verloren gehen – Bei der Erstellung effektiver Visualisierungen müssen Sie die Kernaussage, die vermittelt werden soll, berücksichtigen, ablenkende Komponenten vermeiden und auf das Gesamtdesign, das Farbschema und die Technik achten, die Sie zur Darstellung der Daten verwenden. Die Datenvisualisierung sollte sowohl visuell ansprechend als auch mit geringem mentalen Aufwand leicht verständlich sein.

Es stehen mehrere Arten und Untertypen von Datenvisualisierungstechniken zur Verfügung. Die korrekte Wahl des Visualisierungstyps ist ein wesentlicher Aspekt der Datenpräsentation, um sicherzustellen, dass Informationen optimal präsentiert werden können. Einige der wichtigsten Visualisierungstechniken sind:

1. Kreisdiagramm
2. Balkendiagramm
3. Histogramm
4. Gantt-Diagramm
5. Wärmekarte
6. Box- und Whisker-Plot
7. Wasserfall-Diagramm
8. Gebietstafel
9. Punktwolke
10. Piktogramm-Tabelle
11. Zeitleiste
12. Tabelle hervorheben
13. Aufzählungsdiagramm
14. Choropleth
15. Wortwolke
16. Netzwerk-Diagramm
17. Korrelationsmatrizen

Die verschiedenen Visualisierungstechniken lassen sich grob in die folgenden Typen einteilen:

• Diagramme – Diagramme stellen Daten mit Hilfe von visuellen Hilfsmitteln wie Legenden, Datenpunkten und Farbvariationen dar, um die Korrelation zwischen verschiedenen Datenpunkten aufzuzeigen. So können z. B. Umsatzdaten als Liniendiagramm dargestellt werden, um die Umsatzentwicklung im Zeitverlauf zu visualisieren.
• Plots – verschiedene Diagramme, die Datenpunkte auf einer 2D- oder 3D-Ebene markieren, die durch die jeweiligen Achsen gekennzeichnet ist. Diese Art von Diagrammen, wie Streudiagramme, Blasendiagramme und Histogramm-Diagramme kommen zum Einsatz, um Daten zu visualisieren, die mit zwei oder mehr Variablen in Verbindung stehen.
• Karten – Heatmaps und Punktverteilungskarten repräsentieren Layouts von geografischen oder räumlichen Informationen, welche die Verteilung der Daten auf der Karte visualisieren.
• Tabellen – Die Daten werden in Form von Zeilen und Spalten dargestellt.
• Grafiken – Grafiken können die Beziehung zwischen verschiedenen Objekten mit Hilfe von Diagrammen wie Punkten, Linien, Segmenten, Flächen, Kurven und mehr darstellen. Diagramme können auch Achsen verwenden, um Daten für bestimmte Variablen darzustellen.
• Infografiken – Eine Infografik kombiniert Datenvisualisierung und Textinformationen, um ein bestimmtes Konzept oder Details über ein breiteres Thema zu präsentieren.

Neben den üblichen Diagramm- und Visualisierungstechniken können Datenanalysten je nach Projektbedarf auch neuere visuelle Modelle entwickeln. Sie können auch eine Kombination von Visualisierungstechniken verwenden, um das Problem zu lösen. Einige Techniken, die im Fall von halbstrukturierten und unstrukturierten Daten verwendet werden, sind:

1. Kerndichteschätzer
2. Box- und Whisker-Diagramm
3. Wortwolken
4. Netzwerkdiagramme
5. Korrelationsmatrizen

Big Data bezieht sich auf die Verwendung von Datenvisualisierungstechniken zur Darstellung großer Datenmengen in dem Maße, wie sie von Tools wie Big Data und maschinellen Lernsystemen verarbeitet werden. Im Gegensatz zu kleinen Datenmengen bringt der Umgang mit großen Datenmengen mehrere Herausforderungen mit sich. Die Big-Data-Analyse erfordert eine enorme Verarbeitungsleistung und fortschrittliche Datenalgorithmen, um Millionen von Datensätzen zu durchsuchen und die gewünschten Ergebnisse in einem visuellen Format darzustellen.

Datenanalysetools verwenden informative Dashboards mit einer guten Auswahl an Visualisierungstechniken zur Darstellung von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich IoT, sozialen Medien, Website-Inhalten usw. Einige der beliebtesten Tools für die Visualisierung von Big Data sind:

• Jupyter
• Tableau
• Google chart
• D3js

KI und Datenvisualisierung ergänzen sich bei der Unterstützung fortschrittlicher Datenanalysetools. Sie dienen wechselseitig zur Verbesserung der Datenauswertung. KI-Modelle können dazu verwendet werden, erweiterte Datenvisualisierungen aus umfangreichen Datensätzen zu generieren, während Datenvisualisierungen von KI eingesetzt werden können, um Informationen und Erkenntnisse zu erfassen.

KI wird seit langem für die Automatisierung der Datenerfassung und -analyse eingesetzt. Die Anwendung auf die Datenvisualisierung ermöglicht es, maßgeschneiderte Dashboards, Echtzeit-Datenvisualisierungen und mehr zu erstellen. KI hilft auch bei der Erstellung interaktiver Datenvisualisierungen, die ein besseres Erlebnis ermöglichen.

Mithilfe von KI lassen sich in kurzer Zeit fortschrittliche Infografiken und interaktive Dashboards erstellen. KI kann auch dazu beitragen, dass Visualisierungen schneller und genauer werden.

Umgekehrt können Datenvisualisierungen als Input für KI-Modelle verwendet werden, um die Informationsbeschaffung zu erleichtern. KI-Robotersysteme können beispielsweise einfach Datentabellen scannen und das gewünschte Ergebnis oder die zu ergreifende Maßnahme ermitteln. Anwendungen wie AlphaGo nutzen fortschrittliche KI-Modelle um komplexe strategische Spiele zu spielen.

Viele Aufgaben erfordern immer noch menschliches Eingreifen, auch wenn die KI alles automatisch erledigen soll. So kann ein KI-gesteuertes autonomes Fahrzeug in der Lage sein, selbstständig zu fahren, jedoch ist immer noch ein menschlicher Bediener erforderlich, um während der Fahrt wichtige Entscheidungen zu treffen und die Kontrolle zu behalten. Diese Art des hybriden Ansatzes wird auch als visuelle Analyse bezeichnet, bei der menschliche Eingriffe mit KI-Software-Operationen sinnvoll kombiniert werden, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Anwendungen wie Wolfram Alpha und Microsoft PowerBI Natural Language Querying sind Beispiele für diese Art von Ansatz. Einige Möglichkeiten, wie KI die Datenvisualisierung verbessern kann, sind:

• Optimierung des Datenermittlungsprozesses – KI kann dynamische Datenanalysen in Echtzeit ermöglichen und diese in interaktive Echtzeit-Dashboards und Visualisierungen integrieren.
• Verbesserte Verarbeitungskapazitäten – KI-Modelle können die verfügbaren Rechenressourcen optimal nutzen und ermöglichen es Datenvisualisierungstools, tiefere Zusammenhänge in Big Data zu erkennen.
• Bessere Suchfunktionen – KI kann helfen, leistungsfähigere Suchfunktionen in Datenvisualisierungs-Dashboards zu integrieren.
• Zusatzfunktionen – Mit Hilfe von KI-Modellen können Visualisierungen auch erweiterte Funktionen enthalten, die von Tools wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Bildverarbeitung und anderen unterstützt werden.
• Bessere Vorhersagemodelle – Die Visualisierung zukünftiger Trends kann mit Hilfe zuverlässiger Machine-Learning-Modelle genauer und schneller erfolgen. Dies kann Unternehmen dabei helfen, die Datenvisualisierung in ihre Geschäftsstrategie einzubinden und auf der Grundlage von Daten bessere Handlungsoptionen abzuleiten.
• Validierung von KI-Modellen – Die Kombination von KI- und Visualisierungstechniken kann dazu beitragen, leistungsfähigere Systeme zu entwickeln, die sich in der Praxis bewähren und in der Produktion eingesetzt werden können.
• Visualisierungsempfehlungen – KI-Techniken können eingesetzt werden, um je nach Bedarf verschiedene Variationen und Auswahlmöglichkeiten von Visualisierungen zu erhalten. Dies ist vergleichbar mit der Art und Weise, wie KI-Systeme derzeit eingesetzt werden, um je nach den Vorlieben des Nutzers Bücher, Einkaufsartikel, Musik-Playlists usw. zu empfehlen.

Die visuelle Analyse kann zusammen mit Software zur Interpretation menschlicher Sprache eingesetzt werden und wird sich voraussichtlich zu fortschrittlicheren Anwendungen weiterentwickeln. KI-Anwendungen waren bereits in der Lage, digitale Bilder allein auf der Grundlage menschlicher Spracheingaben zu rendern – eine beachtliche Leistung, die sich in den kommenden Jahren noch weiter entwickeln kann. In Zukunft könnte KI die Interaktion mit einem visuellen System allein durch Gesten und Sprachbefehle ermöglichen. Mit Hilfe der KI können völlig neue Bilder, Schriftarten, Fotos und Kunstwerke allein auf der Grundlage von Texteingaben erzeugt werden.

Umgekehrt kann KI auch eingesetzt werden, um Textinformationen aus einem gegebenen Bild zu generieren. KI kann die in einer Infografik dargestellten Informationen schnell erfassen und den Inhalt zusammenfassen. Sie kann Fragen zum Projektfortschritt aus einem Gantt-Diagramm des Projektplans beantworten. Es gibt unzählige Szenarien, in denen KI-Systeme sowohl zur Verbesserung als auch zur Interpretation von Datenvisualisierungen eingesetzt werden könnten.

Eine weitere mögliche Auswirkung von KI und Datenvisualisierung könnte die automatisierte Verarbeitung von medizinischen Bildern und Visualisierungen sein. Mit Hilfe von KI-Tools können medizinische Daten, sowohl Bilder als auch unstrukturierte Daten, entschlüsselt werden, um genaue Diagnosen zu erstellen.

KI-Anwendungen können auch verwendet werden, um eine auf Mediendateien basierende Visualisierung zu verbessern. Die Entwicklungen im Bereich der KI und der Datenvisualisierung können somit möglicherweise zu KI-Anwendungen führen, die wie menschliche Wirtschaftsanalysten, Übersetzer, Radiologen und andere agieren könnten.

Datenvisualisierung stellt eines der effektivsten Instrumente in der heutigen Welt dar, um Geschichten zu vermitteln und datenbasierte Konzepte zu kommunizieren. Durch ihre optimale Nutzung können Sie fundiertere Entscheidungen treffen und die Möglichkeiten für mehr Erkenntnisgewinn und beschleunigte Entwicklung erweitern.