数据可视化终极指南：是时候变得更好了

使用数据做出重要决策意味着明智地制定整体业务策略。

然而，没有数据分析，数据就毫无意义。 事实上，没有比数据可视化更简单的解释数据的方法了。

那么，如何利用数据来真正推动公司的进步呢？

这本数据可视化终极指南正是您一直在寻找的内容。

尝试弹弓

什么是数据可视化

数据可视化是将原始数据直观地转换为图表、地图、图形和其他类型的视觉效果。 通过仪表板，数据以一种一目了然的方式可视化，提供所有需要的信息，您可以随时随地获取见解，从而快速轻松地识别正在发生的事情以及接下来需要发生的事情。

除了数据团队之外，营销人员和经理也会求助于这些数据显示，以便他们在整体业务策略中发现和使用模式。 仪表板也是伟大的想法生成器：查看项目的数据通常有助于理解和认识以前隐藏的问题。 2021 年，团队比以往任何时候都更加受数据驱动，因此以智能方式查看数据是一种在决策过程中带来一致性、质量控制和效率的策略。 使用数据可视化不再局限于数据分析团队：任何想要将数据插入其战略核心和日常任务方法的人都可以而且应该可以使用它。

为什么数据可视化很重要：3 个原因

访问正确的数据对于商业中的许多事情来说都是关键——它打开了通往机会的大门，否则您可能根本不会去关注这些机会。 但仅仅拥有访问权限是不够的。 数据的魔力在于通过讲故事将其提升到新的水平。 因为数据可以告诉你一个故事。 这通过一种更容易理解的结构来实现——一种表格，其中您可能需要的所有信息都会突出显示，一目了然，并快速帮助您查看所需的所有模式，以便您可以进一步探索您的机会。

但为什么数据可视化很重要？ 让我们来看看三个最重要的原因。

任何人都可以与数据交互

数据不一定是抽象的——然而，对于那些容易迷失在海量数据中的人来说，数据在某种程度上仍然适用。 通过数据可视化，用户可以轻松地探索数据，而无需先进行特殊训练——我们的大脑本质上能够通过图形、图表或其他方式更轻松地处理信息。 它为任何想要交互、更好地了解数据并使用这些知识的人提供了无价的快速概览。

了解每一个相关性

数据为您指明了方向——通过数据可视化，您一眼就能理解不同事件之间需要建立的基本联系。 业务流程、结果和总体运营之间的联系。

协助决策

不应凭直觉做出决定。 因此，需要进行决策分析，以确保以最佳方式使用您手中的信息。 良好的数据可视化会按原样获取数据，并且不失真地显示数据，将解释留给您 - 因此决策始终保持相关性并根据您应该考虑的因素。

数据可视化的好处

如果您正在考虑在组织的日常工作中使用数据可视化，您可能想知道可以为此概述哪些好处。 出于您的业务目的，此方法将帮助您探索发展和改进团队和目标的新方法。 数据可视化可以为您的企业带来的最佳好处包括：

适应新兴趋势

数据可视化是观察新机会和新兴趋势的完美工具，否则这些机会和趋势很难被发现。 通过数据可视化技术，可以发现市场变化，更好地理解消费者的反应和偏好，甚至可以出现难以察觉的趋势，从而使您的企业可以选择快速有效地适应它们。

增强对运营的理解

当您快速理解并正确分析重要的业务指标时，您就已经在生产力方面具有优势。 数据可视化帮助企业了解运营和结果之间所有有意义的关联。 当您知道事情发生的原因和时间时，您就有能力改变它并深入研究改进和适应，而不会陷入例行公事。

节省宝贵的时间

如果没有数据可视化，就会花费大量时间筛选大量数据、标记最重要的部分、分析数据并创建详细报告。 除了耗时之外，这整个考验过去还要求训练有素的人员具备数据科学能力、适当的系统和思维方式。 然而，使用正确的数据可视化软件，可以在几秒钟内创建数据可视化，从而始终拥有包含最新信息的最新仪表板。

找到隐藏的模式

传统的数据表示形式在揭示模式、隐藏的见解和导致成功的因素方面通常不太准确。 然而，利用数据可视化可以千方百计——这适用于业务洞察、客户行为、项目绩效、活动管理以及查明哪些运营需要改进。

检测和限制错误

错误是所有业务运营的一部分，也是一个很好的学习机会——但前提是您能够及时发现它们。 可视化数据意味着可视化错误并快速识别需要改进的领域、导致不良结果的错误行为，而这种分析是您团结团队围绕正确的下一步进行所需的全部。

如何使用数据可视化

以数据为源的业务进展，公司可以改进其服务或产品，为受众提供个性化体验，并提高转化率和收入。 可视化在其中发挥着重要作用。 通过它们，即使在以前未开发的领域，您的业务也可以轻松实现增长和发展的潜力。 将大数据转变为可理解的见解来源从未如此简单。 但数据可视化是如何使用的以及有何用途？ 以下是三种最常见用法的概述。

评书

交流故事就是数据可视化的全部内容。 最好的部分？ 当它被清晰简洁地展示时，任何观众都可以理解它。 数据可视化可帮助您识别问题或结果的核心，​​以便您可以快速做出决策。 让数据告诉您一个故事，帮助您的组织蓬勃发展。

检查价值和风险

当您需要考虑如此多的因素才能真正准确地分析事物时，数据可视化的价值是无价的。 了解哪些机会带有风险，哪些机会具有真正的价值，可以让您始终领先于潜在问题一步。

识别频率

数据可视化是一个很好的工具，可以确定项目（或业务）的重要事件发生的频率并了解其背后的逻辑。 例如，这可能意味着找出您的产品在特定区域的购买频率以及销售不足和应该加大力度的地方。

数据可视化类型

当我们谈论数据可视化时，大多数人立即想到信息图表。 这是最常见的数据可视化类型之一，通常用于快速有效地传达大量信息。 但如今，组织越来越依赖仪表板作为工具，这是一种可以以多种方式显示的可定制可视化效果。 因此，让我们看一下您可能想要使用的一些数据可视化类型及其具体用途。

图表和图表

通过图表和图形（数据可视化的首选类型之一），可以更快地讲述数据趋势的整体情况。 从长远来看，它们提供了快速比较和更好的数据分析方法。

盒须图

这些是快速查看异常值是否拖累流程的好方法。 在比较平均值、标准差以及回答“这两个过程在统计上是否相同？”等问题时，它们也很有价值。

仪表图

这种类型的可视化以表盘上的读数形式提供信息概览。 它可以帮助您快速发现某个项目、活动或数字的执行情况与预期执行情况。

直方图

此可视化显示数据的分布并有助于得出概率结论。 他们可以快速证明流程是否徘徊在正确的均值附近，或者异常值是否会扭曲数据或结果的结果。

饼状图

它们说明了流程中哪些因素在起作用。 如果您需要了解整体的每个部分是否发挥了作用，或者您想了解流程或结果中哪些因素最重要，则各种版本的饼图都是不错的选择。

树状图

这些数据可视化工具使用不同大小和颜色的嵌套节点（矩形）显示分层数据，从而可以轻松发现数据模式或比较数据数量。

借助仪表板，我们拥有内置分析工具的优势，可以帮助您的团队更深入地了解指标，并且永远不会忽视最重要的内容。

交互式数据可视化

当现代数据分析软件的强大功能与图形表示相结合时，就会出现交互式数据可视化。 它通过软件应用程序发生，该软件应用程序通过以可视化形式详细说明数据来捕获全部数据。

最近的一些研究表明，与不使用数据可视化的企业相比，28% 使用数据可视化的企业更有可能找到与其业务相关的信息。 成功的数据可视化是可操作且直观的，以识别目标和问题的方式呈现，并允许您的团队快速采取行动。

通过交互式数据可视化，数据更具吸引力且易于调整。 其他好处包括：

• 更好地利用分析
• 增加设计创意
• 宝贵的见解
• 复杂数据集中的上下文
• 领先于竞争对手发现趋势
• 能够随时改变策略
• 确定问题的原因

使用 Python 进行数据可视化

用 Python 语言编写的数据可视化有助于识别您可能从未发现的趋势、模式和相关性。 Python 是一种通用编程语言，包含高级数据结构、动态典型和动态绑定以及各种其他功能，使其成为开发复杂应用程序的良好选择。 Python 为开发人员提供了无数的选项来可视化数据并获得原始数据无法提供的见解。

使用 Python 创建数据可视化将有助于：

• 帮助您的用户在几毫秒内获得数据洞察，而尝试分析和理解非格式化数据的大型数据集则需要几秒甚至几分钟的时间
• 让您添加颜色、趋势线、标记、注释和更多视觉提示，以立即了解数据的故事
• 支持交互式数据可视化 – Bokeh 是一个交互式可视化库，它使用 HTML 和 JavaScript 渲染图形。 但是，Bokeh 提供了一个 Python API，可以在 D3.js 中创建交互式可视化，无论是否需要编写任何 JavaScript 代码。

随着企业继续依赖数据来做出更好的、基于事实的决策，数据可视化的重要性将变得更加重要。 由于与传统电子表格和过时的数据报告相比，图表和图形等可视化技术在理解数据方面更有效，因此使用 Python 等工具创建数据可视化是每个跨职能团队的必要条件。 要更深入地了解该主题，请查看我们关于使用 Python 进行数据可视化的文章。

R 中的数据可视化

使用 R 作为数据分析语言，开发人员和数据科学家可以创建各种类型的可视化，以最少的编码来表示复杂的原始数据。 通过使用 R 的多种功能，您只需编写几行代码即可创建有吸引力的数据可视化。 为了创建数据可视化，R 提供了多个可视化库，其中包括 ggplot2，它是使用最广泛的软件包之一。

两者都具备良好的数据可视化能力，但在 R 中自定义图形通常更容易、更直观。 R 旨在通过基本图形模块演示统计分析的结果，使您可以轻松创建图表和绘图，并且您还可以使用 ggplot2 进行更高级的试点。

要详细了解为什么 R 可以成为数据可视化的答案，请参阅我们有关 R 中的数据可视化的文章。

数据可视化：最佳实践

正如我们已经说过的，数据可视化就是通过将大量数字和静态数据组合在一个良好的视觉效果中，使它们易于消化和理解。 那么，您应该遵循哪些最佳数据可视化实践？ 以下是最重要的五个。

瞄准正确的受众

根据特定目标受众设计可视化，考虑他们的挑战、愿望和潜在障碍。 确定合适的受众将帮助您设计完美的仪表板并为他们提供知识。

选择正确的视觉效果

为了展示数据的美观和实用性，您需要选择正确的可视化图表。 该图表是数据的视觉声音 - 确保它响应您的目的并最有效地展示您想要讲述的故事。

清理数据

在以可视方式呈现数据之前，您需要清理数据集，以便数据可视化软件可以轻松使用它。

选择正确的数据可视化工具

为了节省时间并创建仪表板以让您的数据感到自豪，选择正确的数据可视化工具/软件至关重要 - 这样您只需点击几下鼠标即可在几秒钟内为您的数据创建各种可视化效果，并自由共享它们。

如何选择数据可视化软件：尝试 Slingshot

在选择数据可视化软件时，您需要确保它能够连接到不同系统中的所有数据，并构建一个仪表板，将所有数据整合到一个完整的 360 度业务视图中。 这正是 Slingshot 可以为您做的 - 它是一种将数据分析、项目和信息管理、聊天以及基于目标的策略基准测试聚合在一起的工具 - 全部集成在一个直观的应用程序中。 得益于其内部完整的商业智能引擎，您可以快速连接到不同的数据源并在几分钟内创建仪表板。

使用 Slingshot 创建不同类型的仪表板和数据可视化比以往任何时候都更容易 – 只需单击几下即可完成，有许多编辑选项、大量图表类型、过滤器以及用于保存和与内部共享仪表板的选项以及外部团队成员。

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