The Future is Not Near…It’s Now: Why These Big Data Statistics Are Important?
It is clear that across all industries, being data-driven is the trend. And while some organizations are still struggling with big data, almost all utilizing the technology have benefited on some level.
Moreover, today, all successful companies have one thing in common: they collect, analyze, and act on data.
One key takeaway from these big data statistics is that organizations that do not focus on financial profits through technology are the ones that benefit the most.
The mature organization understands that profits don’t come from adopting the technology itself; instead, it comes from improving the processes and turning in the profits via other channels.
So, instead of focusing on financial profits, businesses should focus on improving the processes and letting the other channels increase profits.
Big data or not — it isn’t even a question. As underlined earlier, 94% of organizations feel their big data implementation meets their needs. Plus, 92% are satisfied with the business outcomes. (Accenture).
However, managing and integrating the unstructured data, understanding that data analysis takes time, improving data literacy, adopting the right technology, as well as believing in the potential of data should be the priority of organizations.
Real Estate and Artificial Intelligence
Real estate businesses worry that unlocking the vast amount of data about properties could transform the business to be powered by artificial intelligence.
However, based on the GeekWire article big data and artificial intelligence will not replace real estate agents. Robots are just big help and enrichment to the business. It created much better and safer decision making models. Artificial intelligence will help to deliver information about real estate transactions and trends to consumers. It says that in future Amazon voice or Siri could provide useful information about popular housing trends and market value. Additionally, it can reveal the data on how many people were interested in the property and bids.
So far it is not a robot that is thinking and proactively making decision, it is just a voice based system that extracts the information from Big Data.
For the last twenty years, industry worries about loosing jobs in that area. However, the industry stayed the same.People still want an advice before making an important decision. Even thought, there so much more information and streamlined sales, individuals that want relationships, empathy and connecting with people are still there.
Obviously, there is some fear in real estate that robots can rock the world for real estate business. However, Big Data empowers agents with information and data, it is making them better providers with higher service.
Online Real Estate Agencies
Online real estate agencies calculate market value by using proprietary formulas. They are not providing expert estimation but a starting point in estimated property monetary worth. It is calculated from public data and surveys, by utilizing special features, market conditions and location. Additionally, they encourage consumers and homeowners to expand online data by doing other investigations such as comparing market prices for around areas, working with a real estate agent, getting an appraisal from an expert and visiting the house.
For example Zillow, developed a Zestimate prediction, which is Zillow’s estimate of a home that currently on sale, one to ten years from now. The provided information based on current house and market condition. Other real estate agencies with online presence competing with Zillow, like Trulia and Realtor for example have developed similar proprietary formulas to assist customers.
Also, the companies provide rent estimates that would help evaluate potential monthly rental price by developed in-house algorithmic formula. Variations in rental prices can also happen because of different factors, additional investments, or length of lease.
Big Data information affects the forecasting. As an example, the amount of rental listings in a specific area affects how much we know about approximate prices in that area for condos, apartments and houses. Based on number of properties for rent, the prediction becomes more accurate. Homeowners can also update and provide information online about their needs or property, which helps even more for predicted accuracy.
The formula they use to estimate rent prices is comparing similar homes and apartments in the given area. Comparing bedrooms, square footage and other details. Then prices are being compared, and pattern to rental prices is shown.
Big data analysis provides unbiased information. Although, majority of real estate agents are esteemed professionals looking out for client’s best interests they are still. There are still those that would like to manipulate client’s opinion to benefit themselves. For example, if a particular house have been on the market too long and the agent might lose the listing there is a possibility that some shortcoming of the property will be omitted by the agent in order to complete the sale. Same can be said about agents trying to achieve some sales goals or quotas. However, if the potential buyer conducts the research using Big Data all information will be available. Put simply, data does not lie.
Real Estate Analysis
Big Data is widely used by agents and real estate agencies to understand and improve how to target potential buyers. But the great thing about Big Data is that customers benefit from it as well. They can use free public resources with tons of data and information maps with different data analyzing tool options.
Latest tools allow to utilize Python to cross mix and match different values and data sets to analyze complex data. Prior to having these tools available such analysis would be an impossible task for individual users and required immense human and computing effort to complete. It is possible to visualize it by rendering correlations and trends. It reveals stunning insights in to chosen property for rent, business or home.
There is so much information that it is important to understand which data is relevant to consumers and improves decision making. It is useful to analyze the data-sets when considering investing. The analysis can provide variety information and make the educated decision on the investment.
Latest Posts
Economic theory is known to be constrained by a number of inefficiencies in its modeling. Salesforce researchers claim AI can help address that, leading to more robust economic policies.
July 13, 2022
by
George Anadiotis in AI & Robotics
Fair forecast? How 180 meteorologists are delivering ‘good enough’ weather data
Weather forecasts, too, are all about data and models these days. But balancing accuracy and viability is a fine act, especially on a global scale and when the stakes are high.
June 30, 2022
by
George Anadiotis in Big Data
You.com is taking on Google with AI, apps, privacy, and personalization
Award-winning AI research? Check. Startup and enterprise experience? Check. Venture capital and Mark Benioff backing? Check. Is that enough for Richard Socher’s you.com to take on Google?
June 22, 2022
by
George Anadiotis in AI & Robotics
The data science and AI market may be out for a recalibration
Data science roles are still «sexy» but not immune to the job market turmoil.
June 13, 2022
by
George Anadiotis in AI & Robotics
JupiterOne scores $70M series C funding, achieves unicorn status
Cloud security solutions are experiencing increased «growth and adoption.» Cybersecurity platform JupiterOne is using graphs to capitalize on this.
June 2, 2022
by
George Anadiotis in Big Data
Resisting the urge to be impressed, knowing what we talk about when we talk about AI
A brief history of recent advances in AI, what they mean, and why you should care — or not.
June 1, 2022
by
George Anadiotis in AI & Robotics
Managing disaster and disruption with AI, one tree at a time
Ingesting loads of fine-grained data helps, but it’s not enough to make fine-grained predictions. You need domain expertise too, and that’s what AiDash is applying for its Disaster and Disruption Management System.
May 26, 2022
by
George Anadiotis in AI & Robotics
The EU AI Act could help get to Trustworthy AI, according to the Mozilla Foundation
The EU AI Act may turn out to be one of the most influential legal frameworks in the world. Here is how, and why, the Mozilla Foundation is engaging with it, and how you can get involved too
May 20, 2022
by
George Anadiotis in AI & Robotics
The EU AI Act: What you need to know
After data privacy and GDPR, the EU wants to leave its mark on AI by regulating it with the EU AI Act. Here’s what it is, what it means for the world at large, when it’s expected to take effect, and what experts from the Mozilla Foundation have to say about it.
May 12, 2022
by
George Anadiotis in AI & Robotics
Modern agriculture was broken long before pandemics, wars, supply chain disruptions, and fertilizer shortages. Regenerative agriculture can fix it.
April 20, 2022
by
George Anadiotis in Innovation
LinkedIn on the ‘Great Reshuffle’: Green skills, green jobs, and blind spots
LinkedIn embarked on an ambitious analysis of data from its nearly 800 million members worldwide to derive insights on the green transition. But while useful, the analysis comes with its blind spots, too.
April 13, 2022
by
George Anadiotis in Tech & Work
Massaging AI language models for fun, profit and ethics
Do AI language models really demonstrate intelligence? What about morality? Is it ok to tweak them, and if yes, who gets to do this, and how do the rest of us know?
April 4, 2022
by
George Anadiotis in AI & Robotics
Big on data, always and forever
Since I began covering the data and analytics space over a decade ago, it seems like everything has changed. Really, though, it’s just a tech cycle repeating itself. Data is, and will be, a part of every such cycle.
March 30, 2022
by
Andrew Brust in Big Data
Farewell ZDNet: Data remains the lifeblood of innovation
Looking back on the past six years, the headlines may have pivoted to cloud, AI, and the continuing saga of open source. But peer under the covers, and this shift in spotlight has not been away from data, but because of it.
March 29, 2022
by
Tony Baer (dbInsight) in Big Data
С чего начинать ремонт ванной комнаты
Но в зависимости от причин, по которым делается ремонт, план действий может отличаться.
Аварийный ремонт — срочное принятие мер из-за потопа, возгорания и прочих разрушающих обстоятельств. Предвидеть такое нельзя, поэтому расходы будут внеплановыми и время устранения последствий ограничено. Но даже в таких условиях план необходим, чтобы сразу закупить все нужное и в короткие сроки закончить ремонт.
Особенности такого ремонта заключаются в следующем:
- сократить сроки: не менять планировку и делать частичное восстановление только в местах повреждений;
- учитывать финансовые возможности: покупать материалы по средствам;
- привлечь помощников: знакомых, разбирающихся в вопросах ремонта, профессиональных строителей;
- удалить лишнюю влагу при затоплении: чем дольше конструкции остаются влажными, тем больше величина ущерба;
- составить поэтапный план и следовать ему.
При затоплении по вине соседей или ТСЖ необходимо перед началом работ составить акт ущерба.
С плановым ремонтом проще, т.к. есть время накопить денег, выбрать дизайн и материалы. Эскиз должен отражать не только дизайн, но и расположение сантехники и розеток. Материалы нужно закупить с запасом. Плитку придется резать, поэтому ее потребуется несколько больше, чем выходит по метражу. При покупке следует уточнить в магазине, можно ли сдать остатки и как правильно это сделать.
Ванная из керамической плитки
Капитальный ремонт подразумевает следующую очередность работ:
- демонтаж техники и старых стройматериалов;
- демонтаж перегородок и коробов;
- подготовка поверхностей;
- монтаж трубопровода и канализационных коммуникаций;
- решение вопроса с электропроводкой;
- установка сантехники (ванная, унитаз, раковина);
- ремонт поверхностей (укладка плитки, монтаж панелей, отделка потолка);
- декоративные детали (шторы, полки и т. д.).
Капитальный ремонт ванной.
Работы по демонтажу и реконструкции трудоемки и затратны, их удается избежать только в тех случаях, когда ремонт выполняется с нуля. Такое бывает в новостройках и частных домах при вводе в эксплуатацию. В многоквартирных домах при сдаче даже не всегда есть черновая отделка.
Как обустроить ванную 6 кв.м.
Дизайн проекта ванной комнаты маленькой площади включает экономичное использование имеющихся метров. Если рядом находится кладовка, рекомендуется соединить ее с ванной. Это позволит увеличить габариты комнаты. Но если подобный вариант не подходит, можно и в условиях 6 кв. создать красивый и функциональный интерьер.
В ванной на 6 квадратных метров можно сделать шикарный дизайн.
Важно стараться визуально расширять пространство. Сделать это можно при помощи постельной гаммы, нейтральной палитры и белого цвета в разных оттенках
Разбавить созданный интерьер помогут яркие акценты вроде держателей для щеток. Однообразие быстро утомит глаз. Потому следует комбинировать тона. Глянцевый потолок добавит простора. Плитку выбирают гладкую. Напольное покрытие рекомендуется укладывать по диагонали. Плитку для этого выбирают на несколько тонов темнее, нежели остальная отделка.
На такой площади можно расставить много полезных вещей.
К выбору мебели нужно подойти серьезно. Все шкафы по цвету должны сочетаться с основной гаммой. Из предметов устанавливайте только необходимое
В условиях ограниченного пространства важно оставить немного простора, чтобы не возникло ощущение захламленности
Полочки выбирайте с зеркальной поверхностью.
Для экономии пространства стоит покупать подвесные и угловые модели сантехники. Пространство под унитазом будет пустое, что значительно облегчит уборку. Ванну сложно втиснуть в ограниченные габариты. Потому оптимальным вариантом станут душевая кабина.
Стиральную машину лучше разместить под раковиной, задействовав пустую площадь с пользой.
Зеркальная поверхность делает комнату зрительно больше. Потому именно такой потолок выбирайте. Значение имеет правильная организация освещения. По периметру потолка установите точечный свет, что добавить визуально метров. Под зеркалом и полочками из стекла разместите подсветку.
Душевая и ванна уместятся на шести квадратных метрах.
Вопросы для интервью: 60 шаблонов
- Расскажите о себе, своем бизнесе.
- Как Вы можете охарактеризовать себя в двух словах?
- Когда Вы решили стать_____ и почему?
- Что привело Вас именно к __________?
- Что послужило толчком к _________?
- Какими были первые шаги?
- В чем плюсы и минусы работы _______?
- Опишите свое самое большое достижение и самый впечатляющий провал?
- Опишите три Ваших достижения?
- Бывают ли моменты, когда Вас покидает вдохновение (теряете веру в себя, в свой бизнес)?
- Опишите свою рабочую обстановку?
- Планируете ли Вы изменить _______?
- Каковы Ваши планы в _______?
- В чем секрет успеха в _____?
- Как Вам удалось добиться успеха в _______?
- Ваши любимые книги (фильмы, блюда)?
- Чего бы Вы никогда не сделали в жизни?
- Можно ли утверждать, что ______?
- По какому принципу Вы ______?
- Вы сами пришли к этой позиции или ______?
- Как изменились Вы после _______?
- Вы любите свою работу (бизнес, продукт, услугу, дело)?
- Чем Вы любите заниматься в свободное время?
- Как сделать, чтобы ________?
- Какие советы Вы можете дать новичкам (сотрудникам, читателям)?
- Когда Вы в последний раз _________?
- Что Вас интересует помимо______ и ________?
- Как Вы отдыхаете от ____?
- Как к Вам пришла идея организовать ________?
- Вы делали _____ самостоятельно или с поддержкой?
- Как часто Вы ________?
- Как вы считаете, какова ________?
- По-вашему, какими качествами должен обладать _____?
- Вы остаетесь самим собой, выполняя свою работу, или это PR ход?
- Какова доля удачи и везения в Вашем проекте?
- Есть ли у Вас свой девиз, миссия?
- Вы уже много добились в своей профессии, изменила ли Вас популярность?
- Сколько времени Вы посвящаете ______?
- Как Вы думаете, почему в обществе (на рынке, в компании, на форумах, в интернете) сформировалась такая точка зрения?
- Что для Вас было самым сложным?
- Расскажите пошагово, что нужно сделать, чтобы _________?
- С чего начинать новичку, если он захочет пойти по Вашим стопам?
- Какие профессиональные рекомендации можете дать тем, кто только начинает развиваться в _______?
- Какие могут быть подводные камни в Вашей сфере?
- Сложно ли заниматься тем, что приносит Вам деньги? Чего Вам это стоит?
- Как к Вам пришел первый успех?
- Как окружающие воспринимают Ваше развитие (работу, перемены)?
- Где Вы ищете своих заказчиков (клиентов, покупателей, инвесторов, партнеров)?
- Нет желания все бросить к «чертовой бабушке» и начать что-то совершенно новое?
- Расскажите ТОП-5 наиболее эффективных тактик (советов, фишек, приемов, секретов, способов) в _______?
- Каково Ваше мнение по такому вопросу: ___________?
- Сформируйте Ваше отношение к жизни (бизнесу, семье, коллегам, сотрудникам) в пяти словах?
- В чем заключается главная экспертиза человека Вашего уровня?
- Сложно было отказаться от_______ (свободного времени, стабильности, карьерного роста)?
- Вы всегда так открыты (закрыты, агрессивны, оптимистичны, быстры)?
- Какую оценку Вы поставите себе как _______?
- Приходилось ли Вам в профессиональной деятельности переступать через свои принципы?
- В любом деле есть переломные моменты. Какие были у Вас?
- Что мешает Вам жить, а что помогает?
- О чем Вы мечтаете?
Конечно, эти вопросы больше относятся к персональному, а не к профессиональному интервью. Но в любом случае каждый из них может повлечь за собой цепочку новых идей, которые в итоге превратятся в полноценный сценарий беседы.
Трансформируйте их, перекручивайте, адаптируйте к теме диалога. Главное, что эти вопросы станут вашим материалом для работы.
Удачных интервью!
Инструменты визуализации данных
Современный рынок программного обеспечения предоставляет множество инструментов визуализации данных, от бесплатных интернет-сервисов до дорогих корпоративных пакетов: Excel, Google Sheets, Google Data Studio, RStudio, Tableau, Power BI, QlikView, OWOX BI Smart Data, SAS . Большинство из них предоставляет не только встроенные средства для анализа датасетов, но и позволяет настраивать их и адаптировать исходный код к специфике отдельных проектов, а также создавать интерактивные динамические отчеты. Например, в представлен подробный обзор целых 36 инструментов визуализации данных для различных прикладных задач, помимо EDA: картография, инфографика, создание интерактивных дэшбордов и т.д. Примечательно, что часть из них (Chart.js, Raw, Dygraphs, ZingChart, FusionCharts Suite XT, D3.js и многие другие) представляют собой плагины или библиотеки, которые можно интегрировать с другими средствами работы Data Scientist’a .
Интересен также сравнительный анализ наиболее популярных инструментов визуализации данных для маркетинговой аналитики, приведенный в (рис. 8).
Рис. 8. Сравнительный анализ 5 популярных инструментов визуализации данных для маркетинговой аналитики
Хотя этот обзор больше относится к аналитике данных, чем непосредственно к Data Science и Big Data, он показывает еще одно важное применение визуализации – построение BI-дэшбордов для мониторинга различных бизнес-показателей (конверсия, характеристики пользователей и пр.) . При проектировании дашбордов не стоит использовать все возможные виды диаграмм, стремясь по максимуму использовать все возможности визуализации: перегруженная витрина данных непонятна и сложна в эксплуатации
Пример удобного интерактивного дэшборда для ТОП-менеджера показан на рисунке 9 .
Рис. 9. Дашборд руководителя из Tableau
Оформление небольшой ванны: как выбрать кафель
Классический вариант дизайна, посредством которого оформляется каждая первая ванная комната – настенный и напольный кафель. Как выбрать кафель, чтобы интерьер ванны выглядел гармонично?
- Размер керамической плитки имеет значение. Миниатюрная комната с крупным кафелем будет казаться меньше, чем есть на самом деле. Но, изучив фото готовых ремонтов, становится очевидным, что ванна, выложенная мелкой мозаикой от пола до потолка, выглядит непропорционально. Оптимальный вариант дизайна – плитка, размер которой – чуть меньше среднего. Ее стоит комбинировать с мозаикой или мелким кафелем. Тогда оформление небольшой ванны не пойдет во вред ее адекватному визуальному восприятию.
- Выбрать форму кафеля стоит, исходя из пропорций, которые имеет комната. Если ванна по периметру квадратная, то лучше выбрать кафель аналогичной конфигурации. В продаже есть вытянутая прямоугольная плитка для ванны. Если комната имеет форму пенала, то такой кафель не подойдет. Ванна кажется более дисгармоничной. Но выложить плиткой, вытянутой по горизонтали, меньшие стены, из-за которых ванная комната и кажется непропорциональной – разумный дизайн. Ванна воспринимается как приближенная по очертаниям к квадратной.
- Миниатюрная ванная комната корректируется посредством раскладки плитки. Диагональное расположение плитки на полу – оптимальный дизайн. Ванная комната, где плитка выложена по вертикали или диагонали, увеличивается в габаритах по одноименным направлениям.
- Крупный плиточный декор сделает помещение ванны меньше. Поэтому выбирайте тонкие вставки, которые не поменяют пространство ванны в худшую сторону. Картина из плиток визуально приближает стенку, и в результате помещение ванны становится меньше. Сложный сюжетный декор оставьте для случаев, когда пространство ванны имеет габариты выше средних.
- На фото работ профессиональных дизайнеров, где запечатлен современный санузел, затирка не отличается по оттенку от кафеля. Это прием, не создающий контрастов и видимых границ, делает помещение ванны больше. Контрастная затирка плитки ощутимо «съедает» пространство ванны.
- Современный санузел в своей отделке сочетает плитку и окраску. К примеру, помещение ванны в нижней части выкладывается кафелем, а верхняя половина стенок покрывается краской. Такой прием декорирования с журнальных фото эффектно увеличит пространство ванны в реальности. Компактное помещение ванны выгодно углубляется и если плиткой выложена часть стенок, на которые попадают водяные капли. Например, вокруг умывальника. Облегченный вариант защиты стенок от влаги – пластиковые панели или прозрачное оргстекло, под которое помещается фото или постер. Подобная отделка сделает помещение ванны по-настоящему нетривиальным.
Заключение
Резюмируя использование методов и средств визуализации данных в Data Science и аналитике Big Data, можно сделать следующие выводы:
- визуализация данных и инфографика – это не одно и то же;
- визуализация нужна не только для наглядного представления результатов, но и для разработки предварительных гипотез, а также валидации исходных данных;
- EDA или разведочный анализ данных – важный этап подготовки датасета к ML-моделированию и другим техникам Data Mining;
- выбор графика для визуализации зависит от цели (сравнение переменных, выявление взаимосвязей, представление состава и структуры или демонстрация статистического распределения) и анализируемых категорий (многомерный анализ, временные ряды или корреляция нескольких показателей);
- на современном рынке ПО имеется множество как бесплатных, так и коммерческих решений для визуализации данных – интернет-сервисы и локальные продукты, проприетарные и open-source;
- существует целый ряд критериев и правил по выбору диаграмм для визуализации данных, в т.ч. в рамках построения интерактивных BI-дэшбордов, главное из которых – это удобство пользователя и возможность получения бизнес-инсайтов на основе представленной картинки.
Источники
- https://ru.wikipedia.org/wiki/Визуализация_данных
- https://revealthedata.com/blog/all/chto-takoe-vizualizaciya-dannyh-kakaya-ona-byvaet-i-ne-byvaet/
- https://ru.wikipedia.org/wiki/Разведочный_анализ_данных
- https://www.svds.com/value-exploratory-data-analysis/
- https://en.wikipedia.org/wiki/Exploratory_data_analysis
- https://www.owox.ru/blog/articles/data-visualization/
- https://www.labnol.org/software/find-right-chart-type-for-your-data/6523/
- https://datavizcatalogue.com/RU/posmotret_spisok.html
- https://toplead.com.ua/ru/blog/id/38-luchshih-instrumentov-dlja-vizualizacii-dannyh-160/