Apa itu Visualisasi Data Teks dan Kapan Menggunakannya

Menarik informasi yang relevan dan penting dari kumpulan teks yang besar cenderung menjadi tugas yang rumit, terutama dengan data besar yang memainkan peran penting dalam kancah analisis data saat ini. Baik itu postingan media sosial atau umpan balik pelanggan, sejumlah besar data kompleks terkadang dapat membanjiri informasi spesifik yang ingin kita fokuskan.

Itu akan membutuhkan alat untuk memindai data kualitatif untuk setiap buah yang menggantung rendah. Melakukan ini secara manual tidak mungkin dilakukan dan disinilah visualisasi data teks masuk.

Temukan bagaimana visualisasi teks akan mengidentifikasi dan menyoroti informasi penting yang terkubur dalam data Anda. Dan pahami bagaimana alat pembelajaran mesin dapat memperkuat visualisasi data teks Anda.

Visualisasi Teks 101

Visualisasi teks adalah cara visual untuk menyajikan informasi — awan kata, grafik, peta, garis waktu, jaringan, dan lainnya, semuanya dapat digunakan untuk memvisualisasikan data teks. Melakukan hal itu memberikan pemahaman singkat tentang kata kunci yang paling penting, dan meringkas serta mengomunikasikan tren dan kerangka kerja dalam teks tertentu.

Melalui alat visualisasi teks semacam itu, kita dapat memahami poin-poin utamanya.

Visualisasi Teks Berguna untuk:

Mengondensasi banyak konten . Kurangi waktu yang dihabiskan untuk membaca dengan menekankan frasa sentral di beberapa teks, mengelompokkan konten berdasarkan topik, sentimen, dan lainnya. Bisakah Anda membayangkan harus melewati ratusan ulasan klien? Dengan cloud kata atau bagan batang, Anda dapat memvisualisasikan data dan langsung memahami berbagai hal.

Menyederhanakan data teks . Otak kita terhubung untuk menikmati dan memahami data visual dan terbukti bahwa kita menyortir gambar lebih cepat daripada kata-kata tertulis. Jika Anda ingin menyederhanakan data yang kompleks dan mengirimkan konsep tersebut ke manajer tim, maka visualisasi teks adalah cara yang tepat.

Menentukan wawasan dalam data kualitatif . Umpan balik pelanggan dikemas dengan wawasan praktis. Anda akan mendapatkan garis besar yang efektif tentang produk, fitur, dan subjek yang paling penting bagi klien Anda dan kesempatan untuk mengetahui tidak hanya masalah mereka, tetapi juga di mana Anda berhasil bersama mereka.

Temukan tren tersembunyi . Gunakan analisis teks dan visualisasikan wawasan secara bertahap untuk menemukan ketidakkonsistenan dengan mudah dan mencari tahu penyebab utamanya.

Penambangan Teks

Lonjakan pertumbuhan yang cepat dari platform media sosial dan ketersediaan internet berarti bahwa dari tahun ke tahun, sejumlah besar data teks tidak terstruktur diproduksi. Dan itulah yang dimaksud dengan analisis teks—memperoleh wawasan atau mengumpulkan data mentah ini dengan maksud untuk mendorong penelitian, proyek, bisnis, dan aktivitas serupa lainnya.

Bidang penelitian baru telah muncul dalam penggunaan mesin untuk menyelidiki teks—penambangan teks. Ini berbeda dengan proses penambangan data yang digunakan dalam ilmu komputer.

Penambangan teks bertujuan untuk mengungkap pola statistik karena menggunakan mesin untuk menganalisis titik data dalam isi konten dengan volume teks yang besar. Melalui prosedur ini, berbagai pola dalam sistem big data mulai bermunculan.

Penambangan teks mendapat manfaat dari alat visualisasi teks karena sangat mudah dibaca untuk mesin dan manusia. Bit informasi yang paling penting dikomunikasikan melalui representasi visual yang mudah dibaca seperti diagram batang, cloud kata, grafik, peta, garis waktu, atau jaringan.

Mengapa Visualisasi Teks Diperlukan

Membuat Data Teks Mudah Digenggam

Tahukah Anda bahwa otak Anda menyortir data visual 60.000 kali lebih cepat daripada kata atau angka? Visualisasi teks membuat data yang kompleks menjadi lebih jelas dan mengirimkan ide dengan kuat ke manajer tim.

Komunikasikan Apa yang Ada di Pikiran Audiens Anda

Bagan dapat membantu Anda mengetahui bagaimana perasaan audiens Anda tentang subjek atau masalah tertentu. Bagan ini juga dapat dimanfaatkan untuk menyingkat tampilan berbasis data. Data tangan pertama dapat digunakan untuk meringkas umpan balik pasar.

Memadatkan Volume Besar Teks

Kurangi waktu yang Anda habiskan untuk membaca teks dalam jumlah besar. Langsung tekankan istilah utama dalam rangkaian teks, kategorikan konten berdasarkan subjek, sentimen, atau tema lainnya.

Pemindaian cepat visualisasi atau dasbor data teks akan memberi tahu Anda semua informasi penting yang ingin dan perlu Anda ketahui.

Itu Memikat

Jika Anda melihat cloud kata, Anda akan melihat bahwa itu menarik dan informatif. Bagan yang dirancang dengan baik dapat digunakan untuk memulai percakapan tentang berbagai topik menarik.

Sederhana dan Langsung

Membuat dan membaca visualisasi teks sebenarnya cukup mudah. Baik itu diagram batang atau grafik, Anda akan mendapatkan beberapa wawasan yang dapat ditindaklanjuti ke kumpulan data yang cukup besar.

Mari kita lihat beberapa contoh visualisasi data teks yang efektif di bagian berikut.

Contoh Visualisasi Data Teks

Tidak diragukan lagi, data paling baik dibaca dan dipahami saat mengambil bentuk visual. Mengubah tabel padat menjadi visualisasi yang halus dan informatif membutuhkan seni, terutama karena tidak hanya memahami analisis itu sendiri tetapi juga menyampaikan dampak yang dapat dibuat oleh ide inti.

Ada berbagai desain visualisasi teks, selain grafik frekuensi atau distribusi konvensional, yang harus Anda pertimbangkan.

Awan Kata

Awan kata adalah pengelompokan kata kunci atau tag menggunakan warna dan ukuran font tertentu untuk membuat representasi bentuk atau gambar yang dapat Anda kenali dengan mudah.

Ini dianggap sebagai salah satu alat visualisasi teks yang lebih menarik secara visual, kreatif, dan efektif. Frekuensi kata dapat disorot dengan menggunakan ukuran dan warna font yang menarik untuk menampilkan frasa spesifik tersebut. Tidak heran jika cloud kata memainkan peran penting tidak hanya dalam analisis teks tetapi juga dalam studi humaniora digital.

Hanya dengan satu pandangan sekilas, pembaca dapat menentukan tema dan subjek penting. Blog dan situs lain menggunakan awan kata untuk mengomunikasikan ide dengan lebih mudah kepada pengunjung. Dan sumber daya inovatif ini digunakan dalam jurnalisme data untuk melengkapi informasi tekstual dalam artikel berita.

Ada contoh bagus dalam artikel The New York Times tentang inflasi Amerika. (Badger, E., Bhatia A., dan Bui Q. “Bacon, Gas and Essentials: Where 2,200 Americans Have Noticed Inflation.” The New York Times , 9 Maret 2022) Awan kata dirancang menggunakan kata atau frasa yang paling berulang dari umpan balik terbuka peserta penelitian.

Artikel tersebut menunjukkan bahwa banyak peserta mencatat inflasi di sebagian besar produk, tetapi gas dan makananlah yang paling mengkhawatirkan mereka. Oranye digunakan dalam kata cloud untuk mewakili kategori makanan dan menyoroti pentingnya subjek.

Bentuk dan warna awan kata berperan kedua setelah ukuran font yang berfokus pada frekuensi kata. Penghitungan bisa rumit, sehingga visualisasi data teks ini menggunakan variasi ukuran berdasarkan jumlah frekuensi kata daripada kebaruan kata.

Jaringan

Jaringan menampilkan hubungan antara unit-unit berbeda yang menyusun seluruh jaringan. Visualisasi data teks ini sering digunakan dalam karya sastra untuk membangkitkan jaringan dari berbagai aspek karya sastra dan menemukan keterkaitan antara aspek-aspek tersebut dengan struktur karya tersebut.

Dalam gambar ini, jaringan struktur pohon digunakan untuk memahami data teks dari bagian pertama Kerouac's On the Road . Pembaca menangkap konsep utama dengan melihat melalui visualisasi. Dengan menelusuri struktur seperti pohon, pembaca mulai mengidentifikasi bagaimana satu bagian berhubungan dengan bagian berikutnya tanpa harus membaca isinya.

Seni Kata

Dengan Seni Kata, Anda dapat membuat awan kata Anda sendiri dari berbagai templat gambar. Ini adalah sumber yang bagus jika Anda ingin menjadi orisinal dan kreatif saat mendesain cloud kata. Anda dapat memilih font, ukuran, gaya, dan tata letak dan menambahkan kata langsung ke generator.

Tempatkan Awan

Collocate cloud adalah jenis lain dari tag cloud. Mereka adalah visualisasi data teks untuk kata-kata tertentu yang sering muncul berdampingan (kolokasi). Visualisasi ini sebagian besar ditemukan di kelas umum soal N-gram, dengan bigram (dua) dan trigram (tiga) menjadi semakin umum.

N-gram memiliki berbagai aplikasi di bidang genomik. Mereka juga diterapkan pada algoritme yang terkait dengan koreksi tata bahasa dan kompresi teks. Lihatlah bigram dari pasangan kata yang paling sering ditemukan ini yang diidentifikasi dalam kumpulan data README.

Bagan Lereng

Jika Anda ingin menyorot transisi, nilai absolut, peringkat, dan variasi dalam jangka panjang, maka bagan atau grafik kemiringan adalah visualisasi data teks yang tepat.

Lihat bagan ini yang mengeksplorasi variabel kunci yang terkait dengan hotspot wisata selama periode waktu tertentu.

Bagan/grafik lereng adalah contoh visualisasi teks yang sempurna saat membandingkan periode waktu atau titik referensi lainnya dan ingin menggarisbawahi kenaikan dan penurunan di berbagai kategori antara dua titik data.

Membuat bagan kemiringan yang ringkas dan akurat menuntut ketekunan karena tidak ada templat pra-desain untuk dikerjakan.

Jenis data yang Anda miliki akan menentukan apakah grafik kemiringan akan menjadi alat yang efektif atau tidak. Sebagai contoh, bagan Anda tidak akan terbukti efektif jika terdapat banyak garis yang tumpang tindih. Sebaliknya, visualisasi teks Anda akan tampak berantakan, dan ide Anda akan hilang.

Data cantik Anda layak untuk online

wpDataTables bisa membuatnya seperti itu. Ada alasan bagus mengapa ini adalah plugin WordPress #1 untuk membuat tabel dan bagan yang responsif.

Dan sangat mudah untuk melakukan sesuatu seperti ini:

1. Anda memberikan data tabel
2. Konfigurasikan dan sesuaikan
3. Publikasikan dalam postingan atau halaman

Dan itu tidak hanya cantik, tetapi juga praktis. Anda dapat membuat tabel besar dengan jutaan baris, atau Anda dapat menggunakan filter dan pencarian lanjutan, atau Anda dapat membuatnya menjadi dapat diedit.

“Ya, tapi saya terlalu menyukai Excel dan tidak ada yang seperti itu di situs web”. Ya, ada. Anda dapat menggunakan pemformatan bersyarat seperti di Excel atau Google Sheets.

Apakah saya memberi tahu Anda bahwa Anda juga dapat membuat bagan dengan data Anda? Dan itu hanya sebagian kecil. Ada banyak fitur lain untuk Anda.

Bagan Sankey

Dengan Bagan Sankey, Anda dapat memvisualisasikan bagaimana satu kelompok nilai mengalir ke kelompok berikutnya. Kedua titik yang saling berhubungan ini disebut 'node' dan koneksinya disebut 'link'.

Diagram Sankey pertama kali digunakan untuk membuat analisis visual aliran energi, tetapi muncul sebagai alat yang efektif untuk memahami aliran waktu, uang, dan sumber daya. Desain aliran dengan bagan dapat menampilkan bahan, cairan, pendapatan, energi, dan biaya.

Proses yang kompleks dapat diuraikan menggunakan visualisasi ini. Ini berfokus pada elemen atau sumber daya tertentu yang perlu Anda tekankan dan memiliki keunggulan mempromosikan berbagai tingkat tampilan.

Jika Anda menikmati membaca artikel ini tentang visualisasi data teks, Anda juga harus membaca ini:

• Alat Visualisasi Data Survei Terbaik untuk Digunakan
• Mengapa Visualisasi Data Tabel Sangat Efisien dalam Menyajikan Data
• Infografis dan Visualisasi Data: Apa Bedanya?