- 数据分析
- 数据治理
- 产品解决方案
- 行业解决方案
- 案例
- 数据资产入表
- 赋能中心
- 伙伴
- 关于
时间：2019-03-28来源：Ed Burns浏览数：895次
数据可视化是一个通用术语，描述了通过将数据置于视觉上下文中来帮助人们理解数据重要性的任何努力。使用数据可视化软件可以更轻松地公开和识别基于文本的数据中可能未检测到的模式，趋势和相关性。
今天的数据可视化工具超越了Microsoft Excel电子表格中使用的标准图表和图形，以更复杂的方式显示数据，如 图表，刻度盘和仪表，地理地图， 迷你图， 热图和详细的 条形图， 饼图 和 发烧图。图像可以包括交互功能，使用户能够操纵它们或钻入数据以进行查询和分析。还可以包括旨在在数据已更新或预定义条件发生时提醒用户的指示符。
数据可视化的重要性
数据可视化已成为现代商业智能（BI）的事实标准。BI领域的两家领先供应商Tableau和Qlik的成功 - 这两者都非常强调可视化 - 已经使其他供应商在其软件中采用更直观的方法。实际上，所有BI软件都具有强大的数据可视化功能。
数据可视化工具对于数据和分析的民主化以及为整个组织的工作人员提供数据驱动的洞察力非常重要。它们通常比传统的统计分析软件或早期版本的BI软件更容易操作。这导致了在没有IT支持的情况下自行实施数据可视化工具的业务范围的增加。
数据可视化软件在大数据和高级分析项目中也发挥着重要作用。随着企业在大数据趋势的早期阶段积累了大量数据，他们需要一种快速，轻松地获取数据概览的方法。可视化工具非常适合。
出于类似的原因，可视化是高级分析的核心。当数据科学家正在编写高级预测分析或机器学习算法时，可视化输出以监控结果并确保模型按预期执行变得非常重要。这是因为复杂算法的可视化通常比数字输出更容易解释。
数据可视化的示例
数据可视化工具可以以各种方式使用。今天最常见的用途是作为BI报告工具。用户可以设置可视化工具来生成自动仪表板，以跟踪关键绩效指标的公司绩效并直观地解释结果。
许多业务部门实施数据可视化软件来跟踪他们自己的计划。例如，营销团队可能会实施该软件来监控电子邮件广告系列的效果，跟踪开放率，点击率和转化率等指标。
随着数据可视化供应商扩展这些工具的功能，它们越来越多地被用作更复杂的大数据环境的前端。在此设置中，数据可视化软件可帮助数据工程师和科学家跟踪数据源，并在更详细的高级分析之前或之后对数据集进行基本的探索性分析。
数据可视化的工作原理
今天的大多数数据可视化工具都带有流行数据源的连接器，包括最常见的关系数据库，Hadoop和各种云存储平台。可视化软件从这些源中提取数据并将图形类型应用于数据。
数据可视化软件允许用户选择呈现数据的最佳方式，但是，软件越来越多地使这一步骤自动化。有些工具会自动解释数据的形状并检测某些变量之间的相关性，然后将这些发现放入软件确定的最佳图表类型中。
上一篇：什么是数据可视化？...
