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法律研究資料視覺化的用途是什麼？
資料視覺化定義了資料的視覺表示，藉助於全面的圖表、影像、列表、圖表和多個視覺物件。它使使用者能夠在很短的時間內輕鬆瞭解資料並提取有用的資料、模式和趨勢。此外，它使資料易於理解。
換句話說，可以這樣說，以圖形方式表示資料，以便使用者能夠輕鬆理解資料趨勢的過程，這被稱為資料視覺化。
資料視覺化包含多種工具，包括圖表、地圖、圖形等。用於資料視覺化的工具幫助使用者輕鬆理解和收集由視覺表示支援的資訊，而不是瀏覽整個資料表。
資料視覺化以視覺形式定義資料。它至關重要，因為它使資料更容易被看到。機器學習技術在進行預測分析中發揮著重要作用，而預測分析支援資料視覺化。
資料視覺化不僅對商業分析師、資料分析師和資料科學家有用，而且在任何職業中理解資料視覺化都起著至關重要的作用。無論是在設計、運營、技術、營銷、銷售還是多個領域工作，都需要視覺化資料。
視覺化透過發現不正確的值（例如，年齡為 999 或 -1 的患者）、缺失值、重複行、所有值都相等的列等來提供資料清理。
視覺化技術也有利於變數推導和選擇——它們可以幫助確定哪些變數包含在分析中，哪些變數可能是冗餘的。它們還可以幫助確定合適的箱體大小，如果需要對數值變數進行箱體化。它們還可以作為資料縮減階段的一部分組合元素。
最後，如果資料尚未收集且收整合本很高，視覺化方法可以幫助確定哪些變數和指標是有用的，方法是使用樣本。
資料探索是無論是否進行更正式的分析都必須的初始步驟。圖形探索可以提供自由形式的探索，以學習資料結構、清理資訊、識別異常值、發現原始模式以及提出有趣的問題為目標。
圖形探索也可以更有針對性，針對特定的興趣問題。在資料探勘的上下文中，需要結合——自由形式的探索用於提供特定目標。
圖形探索的範圍可以從製作非常基本的圖表到使用包括互動式過濾和縮放在內的操作來分析一組相互關聯的視覺化，這些視覺化涉及包括顏色和多個面板在內的高階功能。
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