什么是数据可视化？
目录
- 什么是数据可视化？
- 为什么数据可视化很重要？
- 数据可视化的类型
- O 开箱即用的可视化
- F ully-Customized 可视化
- 什么是实时数据可视化？
- 什么是交互式数据可视化？
- 数据可视化的优缺点
- 数据可视化需要哪些工具？
- 数据可视化示例
- 数据可视化最佳实践
- 准备好开始使用数据可视化了吗？
- 了解有关数据可视化的更多信息
什么是数据可视化？
数据可视化是使用可视化表示来显示信息。这个定义可能听起来很现代，但数据可视化已经存在了几个世纪。最早和最明显的例子之一是地图，它是出于以图形方式显示地理数据的需要而发展起来的。从那时起，数据可视化不断发展，以满足当今用户的需求。
有多种方法可以可视化数据（包括图表、图形和信息图表），并且技术不断发展，以更醒目和有用的方式呈现信息。这方面的示例包括使可视化具有交互性，并允许最终用户过滤和显示不同的指标。无论这些更新如何，目标始终如一：提供关键见解，并使其更容易参与和理解数据。
如果不提及创建仪表板，任何关于数据可视化含义的讨论都是不完整的。需要注意的是，尽管数据可视化和仪表板密切相关，但它们实际上并不是一回事。仪表板的目的是提供所呈现区域的关键绩效指标 （KPI） 的概述。通常，仪表板将包含多个可视化效果，这些可视化效果共同提供关键见解的概述，如下图所示。
为什么数据可视化很重要？
数据可视化有助于确保数据洞察不会在交付过程中丢失;我们大多数人都无法处理大块的统计数据，我们的大脑不是这样构建的。任何看过一长串数字的人都会明白这可能导致的脱节。图形表示通过使统计数据和数据更易于吸收来解决这一痛点。
数据可视化不仅仅是创建简单而有吸引力的视觉效果。它可用于通过识别原本难以发现的模式和趋势来创建见解。例如，在散点图上显示一组数据可能会显示异常值之间的联系，而这些异常值以前在表中统计时不会被注意到。
数据可视化也是一种重要的商业智能 （BI） 工具，使公司能够有效地传达数据并改进决策。高质量的可视化可以帮助组织促进数据文化，因为无需向非技术最终用户解释见解。可以提高决策的准确性和速度，因为每个人都在同一页面上。除了改进内部流程外，可视化还通过使合作伙伴和客户更容易访问数据来帮助提高外部参与度。
数据可视化的类型
有不同类型的可视化可供选择，每种可视化都更适合展示某些属性和指标。使用对您要传达的见解最有意义的可视化非常重要。下面简要概述了您可能为某些典型方案选择的可视化效果。有关更多信息，请查看我们关于如何选择最佳图表类型来可视化数据的帖子。
- 在某些情况下，您可能需要显示一个关键数字，例如，客户数量或退回物品数量。KPI 可视化最适合此目的，因为它显示一个大数字。然而，这个数字本身没有任何意义;您至少必须提供一个日期范围，并将其与另一个指标进行比较，以提供一些上下文。
- 为了显示类别之间的比较，例如，每个员工在上个月的销售额，最好使用条形图或柱形图。堆积条形图使您可以选择添加其他类别，因此除了显示每个员工的销售额外，您还可以通过添加颜色和键来包括他们销售的产品类型。
- 在将部分与整体进行比较时，最好使用饼图、圆环图或树状图。部分与整体比较的一个例子是对特定问题回答“是”或“否”的人数。一般来说，将饼图或圆环图用于三个以上的类别是一个坏主意，因为用户很难准确地吸收数据。类别越多，最好使用树状图。
- 要显示随时间的变化，最有效的选项是折线图、面积图或柱形图。例如，您可以选择其中之一来显示每月收入。如果要添加其他类别（如产品类型），可以使用具有多条折线图或堆积面积图。但最好谨慎对待这些，因为如果执行不当，它们可能会变得混乱。
- 要显示许多项目的详细信息，最好使用表格。有些人避免使用表格，因为它们看起来太基本了，但是当您有很多项目（例如很多客户详细信息）时，表格可能是正确的选择。在无数可用的可视化选项中，当表格与仪表板上的其他类型的图表和图形结合使用时，可能会非常引人注目。
O 开箱即用的可视化
大多数分析平台都提供开箱即用的可视化效果，您可以使用这些可视化来显示数据。开箱即用是指所有购买了 BI 工具的客户都可以使用的标准可视化效果。这些选项通常包括表格、柱形图、条形图、折线图、圆环图等。并非所有开箱即用的产品都是平等的，因此在选择 BI 工具时，如果它至少具有以下一些功能，这将很有帮助：
- 一个界面，可让您轻松地从开箱即用的选项（例如拖放）更改指标、维度或数据可视化类型。
- 添加筛选器和钻取可视化效果的功能。
- 调整某些方面以匹配您的品牌的选项，例如字体、颜色和徽标。
- 使用实时数据填充可视化效果的潜力。
F ully-Customized 可视化
虽然您可以使用开箱即用的可视化效果做很多事情，但您的选择仅限于该工具附带的标准图表和图形。出于这个原因，您通常最好使用一个允许您更多创意选择的解决方案。通过自定义可视化，您可以根据自己的确切需求定制可视化效果。您不再局限于标准图表类型，创建高度原创的视觉效果的唯一障碍是您的想象力。
一个好的分析平台通过支持访问第三方图表库（如 D3.js、Chart.js、Fusion Charts、Google Charts 等）来实现自定义可视化。这些库是创建图形上令人惊叹的高级视觉效果的最佳途径。
什么是实时数据可视化？
通过实时数据可视化，用户可以看到数据在更新或生成时的变化。例如，他们可能会看到条形图的高度发生变化，或者颜色在热图上自行调整。
要创建这种可视化，公司需要能够执行实时数据报告。换句话说，他们的数据架构必须实时运行，以构建最新的视觉效果。此体系结构包括数据处理、数据流等组件，以及导致显示见解的已定义分析的所有逻辑。
在某些情况下，实时分析及其可视化可能至关重要。在其他情况下，这可能是不必要的，甚至令人困惑。在决定是否采用自动化实时可视化之前，公司可能会问自己以下问题：
- 我们真的需要查看即时数据来做出决策吗？
- 我们是否有足够的新数据频繁地进行实时更新？
- 这些即时更新是否会使我们的决策过程更加混乱并造成延误？
- 实时可视化会帮助我们的用户吗，即他们会从实时更新中获得什么价值？
基于上述问题，实时可视化可能有益的场景包括：
- 安全和欺诈预防，例如，在监控重大安全漏洞时。
- 公司需要对危机迅速采取行动的情况。
- 目标监控（但前提是这些目标受到快速变化的信息的影响）
- 在财务团队中——团队成员接收最新的财务信息（例如，股票市场）至关重要。
B elow 是实时可视化的一个例子：
什么是交互式数据可视化？
从表面上看，交互式数据可视化往往看起来类似于常规（或静态）可视化。不同之处在于有一个选项可以单击按钮或移动滑块，因此用户可以与数据交互，而不仅仅是查看数据。这种操作图表、图形和地图的能力可以对用户体验 （UX） 产生积极影响。
有时交互功能是为特定目的而定制的，但一般来说，最常见的交互功能是：
- 滤波：允许您筛选所需的确切信息，突出显示相关数据并减少当前不重要的数据。
- 钻探：使您能够在不同的可视化效果之间移动并从仪表板发送操作。
- 缩放和平移：创造了磨练特定细节的可能性;您可以放大可视化效果的特定部分并平移它。
交互式功能可能非常有用，例如，当用户快速需要回答特定查询时，这就是它们经常在 BI 报表中使用的原因。但是，有时静态可视化可能是最佳选择;例如，当可视化需要打印并作为报告共享时，或者当用户不需要操作信息并且他们需要做的就是查看它时。有关更多信息，请查看我们的文章，该文章使用世界幸福水平示例比较了交互式和非交互式可视化。
数据可视化的优缺点
虽然可视化数据有巨大的好处，但如果操作不当，该技术可能会传播错误信息。下面我们将介绍数据可视化的一些主要优点以及如何减轻其缺点。
数据可视化的优势
- 易于发现趋势。可视化允许用户查看他们可能错过的数据中的模式。
- 简单的信息共享。使用图表、图形和信息图表共享数据要容易得多。
- 使非技术用户能够访问数据。通过可视化，您不再需要成为数学家来理解数据见解。
- 易于记忆。图表和图形不仅更容易消化;它们也往往比数字和统计数据列表更容易留在记忆中。
- 增加收入。当所有决策者都掌握了触手可及的信息时，它使管理层能够做出快速准确的决策。
数据可视化问题
- 信息仍然需要准确。出色的可视化效果 并不能弥补糟糕的数据。如果不遵循最佳实践，那么可视化可能会陷入风格大于实质的陷阱。
- 数据可视化是一项投资。想要有效地组织和可视化数据，或为客户提供这种能力的公司，要么需要分析工程师的大量参与（如果他们有资源的话），要么需要集成的分析解决方案。这些选项都没有成本，定价可能会根据要求而有所不同。这就提出了一个问题，即是在内部构建分析解决方案还是购买现成的分析解决方案。
- 相关性不等于因果关系。可视化通常显示两个或多个指标之间的相关性，因此用户通常会假设因果关系。但是，仅仅因为存在相关性，并不一定意味着一个是由另一个引起的。可能还有其他几个因素在起作用，这些因素未包含在可视化中。
- 用户仍然可能误解信息。虽然可视化使用户更容易吸收数据，但它仍然容易被误解。例如，用户在查看时可能会关注错误的内容。这再次凸显了为显示的数据和预期结果使用正确的可视化类型的重要性。
- 令人困惑的可视化效果。可视化应该简化数据，但如果做得不好，它们会使事情变得更加复杂。也许选择了错误的图表类型，或者信息太多，如下图所示。
数据可视化需要哪些工具？
可视化数据所需的工具将取决于项目和您需要实现的目标的复杂性。如果要可视化演示文稿的一些基本数据，可以使用 Excel 创建一些简单的图表和图形。如果数据更复杂，则需要先创建见解，这可能涉及数据分析或数据挖掘。为此，您可能需要学习像 Python 这样的编程语言。或者，您可以投资 BI 解决方案，如下所示。
- 图表生成器或插件：这些往往由开发人员和数据工程师使用，因为该软件需要更高级的专业知识。这些插件有许多可视化类型可供选择，甚至可能有一个数据处理 API，允许您从数据中创建可操作的见解。这些工具通常具有对基本数据进行分类和分析的能力，因此可以用作公司 BI 平台的基础。
- 可视化报告软件：这最常由报表开发人员和 BI 工程师使用。该软件创建业务和数据分析报告，然后可以使用一系列内置图表将其转换为可视化效果。
- 完全集成的 BI 和分析解决方案：顾名思义，这是最完整的解决方案。一个好的 BI 平台将允许您轻松地自行探索数据，并通过用户友好的无代码 UI 创建交互式仪表板和图表。顶级解决方案提供即插即用集成、无代码工具和灵活的嵌入选项（如 React、Iframe 和 Web 组件），允许您以与品牌相匹配的方式将可视化和仪表板无缝嵌入到您的产品中。
数据可视化示例
数据可视化已经变得无处不在，以至于我们每天都在不知不觉中使用它。天气图、公交车时刻表、计算机音频电平和健身追踪器——都采用可视化技术，以更可口的方式提供信息。
以上只是公司使用面向客户的可视化来改善用户体验的一些方式。但他们也要求数据可视化来做出内部决策，例如，在考虑如何改善供应链、检查不同国家/地区的产品销售情况或特定营销活动或项目的执行情况时。数据可视化对于更好地了解可能影响公司的外部因素（例如经济环境）也很有用。
不同行业的数据可视化用例
数据可视化用于从银行到医疗保健的所有行业。下面我们将介绍如何使用它来改进四个不同部门的流程。
- 软件即服务（SAAS）：数据是大多数软件公司跳动的心脏，其中许多公司将分析嵌入到他们的应用程序中。然后，他们可以通过可视化以用户友好的方式与客户共享数据。一个很好的例子是 Zendesk，其软件旨在改善企业与客户之间的关系。使用先进的分析和可视化工具，Zendesk 让客户可以立即获得他们需要的见解，从而加快响应时间并提高客户的满意度。
- 电子商务：数据可视化可帮助品牌和供应商简化其物流和供应链，并优化其运营。电子商务平台可以使用可视化来改善消费者体验并优化品牌绩效。例如，他们可以使用他们的数据来更好地了解购物者如何使用他们的网站，帮助他们更好地定位客户并发展业务。可视化对于在内部和外部共享这些客户见解是必要的。
- 金融服务：金融公司利用数据和分析来满足合规性要求、管理风险、提高效率并发展业务。时间就是金钱，因此他们越快向员工和合作伙伴提供见解越好。可视化还可用于帮助实时降低风险，并在金融服务产品中为客户创建高度个性化的体验。
- 保险：保险公司依靠分析师来创造有影响力的见解。然后，这些见解将在整个企业中与理算员、承销商和营销人员等人员共享。数据可视化对保险公司来说至关重要，因为它使他们能够提供清晰的见解、提高速度并减少不准确性。
数据可视化最佳实践
使用正确的分析平台，您可以轻松地从数据中创建见解，并在仪表板上精美地可视化它们。那么，为什么有些可视化无法实现他们的目标呢？简单的答案是，你需要有意识地传达你想传达的信息。良好的数据可视化需要深思熟虑的人性化设计。为此，问自己以下问题以确保最佳实践可能很有用。
- 我想讲什么故事？
可视化是讲故事的一种形式，只是你使用的是视觉效果而不是文字。你需要找到一种清晰的方式来讲述这个故事，以确保它产生最大的影响。数据指标和属性必须与你要讲述的故事相关。如果您允许用户进行过滤，请仔细考虑这将如何允许他们从一个事实来源创建自己的故事。
- 我是否为观众的眼睛设计了可视化？
一旦你清楚了可视化是为谁设计的，以及你希望他们从中得到什么，你就可以专注于用户体验。 大局清晰至关重要，但重要的是不要忽视细节。例如，您使用的颜色是什么意思？红色通常意味着危险，绿色被认为更积极。您可以自定义可视化以适合品牌吗？缩短数字以使其更易于阅读（例如，使用 K、M、B 表示千、百万、数十亿）怎么样？
- 我是否试图显示太多数据？
在数据可视化方面，少即是多。尽管提出尽可能多的见解很诱人，但在有见地和压倒性之间有一条细线需要走。
- 我是否提供了上下文？
如果没有目标或基准，用户可能会错过关键的见解。标准化基准很重要，这样就不会在两个不同的事物之间进行比较——这可能会导致误导性的结论。
以上只是您在创建可视化时可能会考虑的一些问题。如需更深入的了解，请查看我们关于可视化最佳实践的文章。
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