了解 Dataviz：数据可视化
如今，每秒产生大量数据，了解如何以清晰有效的方式呈现这些信息变得至关重要。这就是 数据可视化， 或者 数据可视化，一个结合设计、叙述和统计分析的学科领域，将复杂的数据转化为直观的视觉表示。
数据可视化的目标
数据可视化的主要目标是让每个人都可以访问数据，无论个人的分析能力如何。其目的是：
- 澄清复杂的数据
- 识别新趋势和模式
- 提高与目标受众的互动
- 通过更好的理解促进决策
可视化的类型
有多种表示数据的方法，每种方法适用于不同类型的信息：
- 图形 ：它们非常适合展示随时间变化和趋势。
- 图表 ：非常适合描述流程或信息流。
- 牌 ：它们强调地理差异或现象的分布。
- 信息图表 ：结合视觉和文本来解释主题或故事。
- 仪表板 ：它们聚合多个可视化以概述给定主题。
Dataviz 中设计的重要性
良好的设计在数据可视化中至关重要，因为它不仅影响美观，还影响信息传输的有效性。需要考虑的一些基本原则：
- 明晰 ：简单有助于更直接地传达信息。
- 数据的完整性 ：必须注意确保可视化准确反映数据。
- 颜色 ：明智地使用它可以帮助区分或强调某些数据。
- 版式 ：字体的选择及其大小会影响可读性和解释。
数据可视化工具
可以使用多种工具来创建数据可视化，例如：
- 绘画 ：对于创建交互式可视化效果非常强大。
- Excel/谷歌表格 ：适用于基本可视化，例如条形图或折线图。
- 电力商业智能 ：Microsoft 的一款工具，用于更高级的可视化和分析。
- D3.js ：一个 JavaScript 库，适合想要创建自定义图表的开发人员。
数据可视化的优势
促进对数据的理解
最大的资产之一 数据可视化 是它简化对复杂数据的理解的能力。可视化将数字和统计数据转化为图表、地图或信息图表，使信息立即更容易理解。这种简化使决策者能够快速掌握所提供数据的本质，并有助于做出明智的决策。
改善信息沟通
随着 数据可视化，与利益相关者分享见解变得更加容易，无论他们是否具有数据分析方面的专业知识。可视化作为一种通用语言，允许所有参与者在相同的理解基础上进行讨论。这加强了团队内部的协作和协调。
快速检测趋势和异常
图表和表格使您能够一目了然地发现在纯数值分析过程中可能会错过的趋势、模式和异常情况。这可以带来意想不到的发现，提高组织面对突然变化或机遇时的响应能力和适应性。
数据驱动的决策
通过使数据易于访问和解释， 数据可视化 支持基于事实的决策文化。这有助于减少个人偏见和基于毫无根据的直觉的决策，从而制定更稳健和可验证的业务策略。
节省时间和精力
数据分析可能是一个漫长而乏味的过程，但通过有效利用 数据可视化，用户省时省力。可视化使分析师和利益相关者能够掌握数据的含义，而无需深入研究复杂的细节。这可以腾出时间来执行更高附加值的任务，例如战略和创新。
改进的数据可访问性
那里 数据可视化 使更广泛的受众更容易进行数据分析。通过减少技术障碍，它允许来自不同背景的专业人士参与数据驱动的讨论，并为解决问题做出独特的贡献。这使信息获取民主化并促进知识型社会的发展。
Dataviz 中的基本工具和软件
无论您是分析师、数据科学家还是沟通者，使用 Dataviz 工具都可以揭示隐藏在原始数据背后的趋势和故事。以下概述了该领域的基本工具和软件。
绘画
绘画 可以说是专业领域最流行的数据可视化软件之一。它为用户提供了各种各样的图表和高交互性，使他们能够创建复杂的仪表板。除了管理大量数据的能力之外， 绘画 因其易用性以及与多种数据源的集成而脱颖而出。
电力商业智能
微软Power BI 是一种商业智能工具，可以轻松快速地可视化数据并在整个组织中共享见解或将其集成到应用程序或网站中。 电力商业智能 连接到广泛的数据源，以易于与 Excel 和 Azure 等其他 Microsoft 产品集成而闻名。
QlikView 和 Qlik Sense
Qlik 提供两大产品： Qlik视图 和 Qlik 感知。 QlikView 更专注于可定制的仪表板和报告，而 Qlik Sense 因其数据发现功能和用户友好性而脱颖而出。它们都非常适合内存分析，为交互式数据可视化提供快速处理。
谷歌数据工作室
谷歌数据工作室 与其他 Google 服务（例如 Google Analytics、Google Sheets 和 AdWords）良好集成，使在线共享和协作变得异常简单和高效。对于 Dataviz 新手来说，它是一个理想的工具，因为它是免费的并且相对易于使用。
D3.js
对于那些具有网络开发技能的人来说， D3.js 是一个用于操作数据驱动文档的 JavaScript 库。 D3 非常灵活，允许直接在 Web 浏览器中创建动态和交互式数据驱动图形和可视化。
其他相关的 Dataviz 工具
除了这些 Dataviz 巨头之外，还有其他出色的工具，例如 GraphPad棱镜, 起源， 和 西格玛图 满足更专业的科学和工程需求。 右 及其众多的图形包， ggplot2 作为最著名的之一，也很受统计学家和研究人员的欢迎。
Dataviz 领域广阔且不断发展，提供了一系列适合每种专业需求的工具。无论是向非技术合作伙伴展示结果，还是在研究环境中探索复杂数据，Dataviz 工具在定量信息的处理和交流中都变得至关重要。
