【IT168 资讯】数据可视化是数据科学家非常好用的数据分析工具，那么如何改进使得它成为更好的工具?机器学习可能是其中的一个关键。

　　最近，似乎商业世界的每个人都在谈论机器学习。毫无疑问，它已经改变了科技世界的各个方面，甚至渗透到办公室以外的日常生活中。然而，大多数人可能会想到机器学习是Facebook背后的技术，知道他们喜欢看什么内容或他们最喜欢的搜索引擎的自动完成功能。

　　最新的Gartner报告显示，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。机器学习如何为可视化带来益处?将机器学习集成到数据可视化工具中有几种方法可以增强您的工作量并改进您的分析。

　　通过实时分析实现动态可视化

　　机器学习算法的最大好处之一是加快数据发现过程。由于它们旨在在扫描信息时自动改进分析，因此机器学习工具非常适用于拥有持续数据流的公司。这种实时可视化可以让您看到您的生产链中所有点正在发生的事情，并了解新因素是如何影响现有的数据。

　　更重要的是，这些算法可以帮助您识别异常值和意想不到的结果。结合数据可视化和机器学习，您可以在扫描任何破坏该模具的情况之前，为性能建立基准指标。这可以帮助您更快、更有效地做出反应，并避免整个操作中的停机。

　　查找更多精细和可操作的见解

　　像数据科学家一样的专家，他们与计算机的原始处理和解析能力不匹配。机器可以在几秒钟内运行数百万个数据点，并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，您可以使数据可视化软件在大数据集中搜索更深的链接。此外，机器学习算法可以帮助您根据需要获得用户数据的细粒度。

　　对于可视化，这个粒度级别意味着您可以更好地了解消费者、产品链、物流系统等等。您可以制作更具体的可视化工具，以及构建从更广泛的数据库中提取的图表和图形。

　　创建更好的搜索可视化仪表板

　　为可视化设计有用的仪表板的一个主要挑战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在搜索引擎中，它可以预测用户的问题，并更好地查询可用数据以提供结果。可视化可以显示大量不同的数据组合，但是在没有有用的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，机器学习驱动的工具可以以更简单的形式理解查询，并在解析用户问题时提供更准确的结果。这使您可以生成更多的创意可视化，从而更好地了解您的业务。

　　让你的数据讲述一个故事

　　可视化是分析项目的重要组成部分，但没有上下文呈现的信息会失去一些洞察力。数据不仅仅是一组数字。洞察力可能来自一个集合的多个部分，或者将不同的来源组合成一个可操作的理解。但是，如果没有快速和逻辑的订购能力，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。这使您可以将数据集变成更加明确的叙述，为使您查看的信息有一个更好的上下文情景。此外，了解您的数据叙述可以让您更好地了解整体运营情况，以及在哪里可以继续发展。

　　创建更好的预测模型

　　机器学习最令人兴奋的研究途径之一是预测分析。然而，直到最近，这些模型通常依靠人类互动才能正常工作，因为他们无法适应时间和意外数据输入的微小变化。

　　现在，机器学习允许模型不断从现有数据中进行学习和适应，从而提供更准确的可视化，同时提高投影质量。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，为数据可视化平台提供了更可靠的投影模型，同时还可以更好地预测结果和需求。

　　了解您的数据比以往任何时候都更重要。简单地掌握它的含义已经不够了，可视化是找到方法将数据转化为行动的关键组件。通过将数据可视化与机器学习工具结合起来，构建更加动态的视觉模型，您可以为您的业务构建更好的知识库。