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数据分析和数据可视化之间有什么区别？

时间：2019-04-25来源：浏览数：5238次

数据分析和数据可视化这两个术语似乎已成为更广泛数据社区日常用语的同义词。

许多招聘广告专注于数据可视化技能，而不一定指明分析技能的重要性。随着“数据艺术家”，“数据可视化专家”和“数据讲故事者”等新角色的出现，职称反映了这一趋势，但组织仍在寻找能够从数据中提取价值的人，因此这些角色必须包括分析技能。

数据分析与数据可视化
数据分析是一个探索性过程，通常从特定问题开始。它需要好奇心，寻找答案的愿望和良好的韧性水平，因为这些答案并不总是容易得到。

数据可视化涉及数据的可视化表示，范围从单个图表到综合仪表板。有效的可视化显着减少了受众处理信息和访问有价值洞察所需的时间。

分析过程中的可视化分析
然而，这并不是说两者永远不协调 - 远非它。在处理数据时，分析应该在视觉输出之前进行，但可视化分析可以是运行更有效分析的绝佳方法。

可视化分析涉及使用您的数据构建不同图表的过程，以便为您提供各种视角。这有助于您识别需要进一步调查的异常值，差距，趋势和有趣的数据点。

在左侧，您可以进行分析，研究和视觉探索，更加清晰，对数据的理解以及向右移动时洞察力的发现。只有在流程结束时才会出现仪表板，输出将所有内容整合在一起，形成整齐的输出。

仪表板的作用是什么？
在您作为数据分析师或可视化专家的工作中，您可能会为利益相关者创建仪表板。但是，仪表板在整个

分析过程中的作用是什么？

许多人将其视为将回答所有问题的最终可交付成果。不过，我建议仪表板只是进一步讨论和分析的起点。

仪表板，信息图或数据故事可以是一种非常有效的方法来传达洞察力。不过，它不应该止步于此。当您的利益相关者使用他们的交互式仪表板，打印的PDF报告或他们通过电子邮件收到的屏幕截图时，就应该进行进一步的讨论。它不应该是终点。

Ann会把这个仪表板交给她的利益相关者并称之为完成吗？不，因为现在真正的讨论开始了。Ann可以与观众坐在一起，深入了解更多细节，探讨为什么会出现某些结果并找出改善业务绩效的机会。进一步调查数据，与您的受众一起探索，这是您作为分析师添加的价值，而不是生成仪表板。它们为这些讨论提供了良好的基础，但不应成为终点。