Daten sind überall. In den letzten Jahren haben wir viele Arten von Daten gesammelt. Es können Benutzerdaten oder Geschäftsdaten usw. sein. Daten werden zum Rohstoff der Weltwirtschaft. Daten sind jedoch ohne ordnungsgemässe Visualisierung und Interpretation nutzlos. Es gibt viele Möglichkeiten, wie wir mit den uns vorliegenden Daten mehr Informationen oder Erkenntnisse gewinnen können. Ein Weg ist die Datenvisualisierung. Eine grundlegende Visualisierung wie ein Balkendiagramm enthält möglicherweise einige allgemeine Informationen. Dies kann uns helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, und bessere Geschäftsentscheidungen können zum Geschäftserfolg führen.

Wo werden diese Daten verwendet?

MS Excel

Es gibt viele Anwendungen, mit denen wir eine solche Visualisierung ausführen können. Die beliebteste Anwendung ist MS Excel. Jeder Job, der das Arbeiten mit Daten erfordert, verfügt wahrscheinlich über Kenntnisse in MS Excel. Diagramme, Tabellen und Sparklines sind einige der Funktionen, die wir für die Datenvisualisierung verwenden.

Obwohl diese Funktionen nur eine grundlegende Implementierung haben, können wir Einblicke gewinnen, die zur Entwicklung des Geschäfts verwendet werden können. Es gibt viel leistungsfähigere Funktionen, mit denen wir unsere Daten effektiver visualisieren können.

Um mehr Flexibilität bei der Visualisierung von Daten zu ermöglichen, können wir VBA verwenden. Wenn Sie nicht wissen, was VBA ist, steht es für Visual Basic für Applikationen. VBA ist das Herzstück unserer alltäglichen Microsoft Office-Produkte wie Word, Excel, Access, Visio usw.

Maschinelles Lernen

Heute sind wir von Anwendungen für maschinelles Lernen umgeben, einschliesslich Betrugserkennungs- und Empfehlungssystemen zur Bilderkennung. Maschinelles Lernen bringt Bedeutung aus vielen Daten und kann für die Systemautomatisierung verwendet werden.

Wir erkennen bereits jetzt, was künstliche Intelligenz leisten kann. Die Zukunft ist da.

Weitere Informationen wie Sie Daten unter anderem mit Pivot Tabellen analysieren können finden Sie hier und wie Sie Daten anderweitig analysieren können finden Sie hier.

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