數據視覺化終極指南：是時候變得更好了

使用數據做出重要決策意味著明智地制定整體業務策略。

然而，沒有數據分析，數據就毫無意義。 事實上，沒有比資料視覺化更簡單的解釋資料的方法了。

那麼，如何利用數據來真正推動公司的進步呢？

這本數據視覺化終極指南正是您一直在尋找的內容。

試著彈弓

什麼是數據視覺化

資料視覺化是將原始資料直觀地轉換為圖表、地圖、圖形和其他類型的視覺效果。 透過儀表板，數據以一種一目了然的方式可視化，提供所有需要的信息，您可以隨時隨地獲取見解，從而快速輕鬆地識別正在發生的事情以及接下來需要發生的事情。

除了數據團隊之外，行銷人員和經理也會求助於這些數據顯示，以便他們在整體業務策略中發現和使用模式。 儀表板也是很棒的想法產生器：查看項目的數據通常有助於理解和認識以前隱藏的問題。 2021 年，團隊比以往任何時候都更受數據驅動，因此以智慧方式查看數據是一種在決策過程中帶來一致性、品質控制和效率的策略。 使用資料視覺化不再局限於資料分析團隊：任何想要將資料插入其策略核心和日常任務方法的人都可以而且應該可以使用它。

為什麼資料視覺化很重要：3 個原因

存取正確的資料對於商業中的許多事情來說都是關鍵——它打開了通往機會的大門，否則您可能根本不會關注這些機會。 但僅僅擁有存取權限是不夠的。 數據的魔力在於透過講故事將其提升到新的水平。 因為數據可以告訴你一個故事。 這透過一種更容易理解的結構來實現——一種表格，其中您可能需要的所有資訊都會突出顯示，一目了然，并快速幫助您查看所需的所有模式，以便您可以進一步探索您的機會。

但為什麼數據視覺化很重要？ 讓我們來看看三個最重要的原因。

任何人都可以與數據交互

數據不一定是抽象的——然而，對於那些容易迷失在海量數據中的人來說，數據在某種程度上仍然適用。 透過數據視覺化，使用者可以輕鬆地探索數據，而無需先進行特殊訓練——我們的大腦本質上能夠透過圖形、圖表或其他方式更輕鬆地處理資訊。 它為任何想要互動、更好地了解數據並使用這些知識的人提供了無價的快速概覽。

了解每一個相關性

數據為您指明了方向——透過數據視覺化，您一眼就能理解不同事件之間需要建立的基本連結。 業務流程、結果和整體營運之間的連結。

協助決策

不應憑直覺做出決定。 因此，需要進行決策分析，以確保以最佳方式使用您手中的資訊。 良好的數據視覺化會按原樣獲取數據，並且不失真地顯示數據，將解釋留給您 - 因此決策始終保持相關性並根據您應該考慮的因素。

數據視覺化的好處

如果您正在考慮在組織的日常工作中使用資料視覺化，您可能想知道可以為此概述哪些好處。 出於您的業務目的，此方法將幫助您探索發展和改進團隊和目標的新方法。 資料視覺化可以為您的企業帶來的最佳好處包括：

適應新興趨勢

數據視覺化是觀察新機會和新興趨勢的完美工具，否則這些機會和趨勢很難被發現。 透過數據視覺化技術，可以發現市場變化，更好地理解消費者的反應和偏好，甚至可以出現難以察覺的趨勢，從而使您的企業可以選擇快速有效地適應它們。

增強對營運的理解

當您快速理解並正確分析重要的業務指標時，您就已經在生產力方面具有優勢。 數據視覺化幫助企業了解營運和結果之間所有有意義的關聯。 當您知道事情發生的原因和時間時，您就有能力改變它並深入研究改進和適應，而不會陷入例行公事。

節省寶貴的時間

如果沒有資料視覺化，就會花費大量時間篩選大量資料、標記最重要的部分、分析資料並建立詳細報告。 除了耗時之外，這整個考驗過去也要求訓練有素的人員具備資料科學能力、適當的系統和思維方式。 然而，使用正確的數據視覺化軟體，可以在幾秒鐘內創建數據視覺化，從而始終擁有包含最新資訊的最新儀表板。

找到隱藏的模式

傳統的數據表示形式在揭示模式、隱藏的見解和導致成功的因素方面通常不太準確。 然而，利用數據視覺化可以千方百計——這適用於業務洞察、客戶行為、專案績效、活動管理以及找出哪些營運需要改進。

檢測和限制錯誤

錯誤是所有業務運作的一部分，也是一個很好的學習機會——但前提是您能夠及時發現它們。 視覺化資料意味著視覺化錯誤並快速識別需要改進的領域、導致不良結果的錯誤行為，而這種分析是您團結團隊圍繞正確的下一步進行所需的全部。

如何使用數據視覺化

以數據為來源的業務進展，公司可以改善其服務或產品，為受眾提供個人化體驗，並提高轉換率和收入。 可視化在其中發揮著重要作用。 透過它們，即使在以前未開發的領域，您的業務也可以輕鬆實現成長和發展的潛力。 將大數據轉變為可理解的見解來源從未如此簡單。 但數據視覺化是如何使用的以及有何用途？ 以下是三種最常見用法的概述。

評書

交流故事就是數據視覺化的全部。 最好的部分？ 當它被清晰簡潔地展示時，任何觀眾都可以理解它。 資料視覺化可協助您識別問題或結果的核心，​​以便您可以快速做出決策。 讓數據告訴您一個故事，幫助您的組織蓬勃發展。

檢查價值和風險

當您需要考慮如此多的因素才能真正準確地分析事物時，資料視覺化的價值是無價的。 了解哪些機會帶有風險，哪些機會具有真正的價值，可以讓您始終領先於潛在問題一步。

識別頻率

資料視覺化是一個很好的工具，可以確定專案（或業務）的重要事件發生的頻率並了解背後的邏輯。 例如，這可能意味著找出您的產品在特定區域的購買頻率以及銷售不足和應該加強的地方。

資料視覺化類型

當我們談論數據視覺化時，大多數人立即想到資訊圖表。 這是最常見的資料視覺化類型之一，通常用於快速有效地傳達大量資訊。 但如今，組織越來越依賴儀表板作為工具，這是一種可以以多種方式顯示的可自訂視覺化效果。 因此，讓我們來看看您可能想要使用的一些資料視覺化類型及其特定用途。

圖表和圖表

透過圖表和圖形（資料視覺化的首選類型之一），可以更快地講述資料趨勢的整體情況。 從長遠來看，它們提供了快速比較和更好的數據分析方法。

盒須圖

這些是快速查看異常值是否拖累流程的好方法。 在比較平均值、標準差以及回答「這兩個過程在統計上是否相同？」等問題時，它們也很有價值。

儀表圖

這種類型的視覺化以錶盤上的讀數形式提供資訊概覽。 它可以幫助您快速發現某個項目、活動或數字的執行情況與預期執行情況。

直方圖

此視覺化顯示資料的分佈並有助於得出機率結論。 他們可以快速證明流程是否徘徊在正確的平均值附近，或者異常值是否會扭曲資料或結果的結果。

圓餅圖

它們說明了流程中哪些因素在運作。 如果您需要了解整體的每個部分是否發揮了作用，或者您想了解流程或結果中哪些因素最重要，則各種版本的餅圖都是不錯的選擇。

樹狀圖

這些數據視覺化工具使用不同大小和顏色的嵌套節點（矩形）顯示分層數據，從而可以輕鬆發現數據模式或比較數據數量。

借助儀表板，我們擁有內建分析工具的優勢，可以幫助您的團隊更深入地了解指標，並且永遠不會忽略最重要的內容。

互動式數據視覺化

當現代數據分析軟體的強大功能與圖形表示相結合時，就會出現互動式數據視覺化。 它透過軟體應用程式發生，該應用程式透過以視覺化形式詳細說明資料來捕獲全部資料。

最近的一些研究表明，與不使用資料視覺化的企業相比，28% 使用資料視覺化的企業更有可能找到與其業務相關的資訊。 成功的數據視覺化是可操作且直觀的，以識別目標和問題的方式呈現，並允許您的團隊快速採取行動。

透過互動式數據視覺化，數據更具吸引力且易於調整。 其他好處包括：

• 更好地利用分析
• 增加設計創意
• 寶貴的見解
• 複雜資料集中的上下文
• 領先競爭對手發現趨勢
• 能夠隨時改變策略
• 確定問題的原因

使用 Python 進行資料視覺化

用 Python 語言編寫的資料視覺化有助於識別您可能從未發現的趨勢、模式和相關性。 Python 是一種通用程式語言，包含高級資料結構、動態典型和動態綁定以及各種其他功能，使其成為開發複雜應用程式的良好選擇。 Python 為開發人員提供了無數的選項來視覺化資料並獲得原始資料無法提供的見解。

使用 Python 建立資料視覺化將有助於：

• 幫助您的用戶在幾毫秒內獲得資料洞察，而嘗試分析和理解非格式化資料的大型資料集則需要幾秒鐘甚至幾分鐘的時間
• 讓您添加顏色、趨勢線、標記、註釋和更多視覺提示，以立即了解數據的故事
• 支援互動式資料視覺化 – Bokeh 是一個互動式視覺化函式庫，它使用 HTML 和 JavaScript 渲染圖形。 但是，Bokeh 提供了一個 Python API，可以在 D3.js 中建立互動式視覺化，無論是否需要編寫任何 JavaScript 程式碼。

隨著企業繼續依賴數據來做出更好的、基於事實的決策，數據視覺化的重要性將變得更加重要。 由於與傳統電子表格和過時的資料報告相比，圖表和圖形等視覺化技術在理解資料方面更有效，因此使用 Python 等工具建立資料視覺化是每個跨職能團隊的必要條件。 要更深入地了解該主題，請查看我們關於使用 Python 進行資料視覺化的文章。

R 中的資料視覺化

使用 R 作為資料分析語言，開發人員和資料科學家可以創建各種類型的視覺化，以最少的編碼來表示複雜的原始資料。 透過使用 R 的多種功能，您只需編寫幾行程式碼即可建立有吸引力的資料視覺化。 為了創建資料視覺化，R 提供了多個視覺化庫，其中包括 ggplot2，它是使用最廣泛的軟體包之一。

兩者都具備良好的資料視覺化能力，但在 R 中自訂圖形通常更容易、更直觀。 R 旨在透過基本圖形模組來示範統計分析的結果，讓您可以輕鬆建立圖表和繪圖，並且您還可以使用 ggplot2 進行更進階的試點。

若要詳細了解為什麼 R 可以成為資料視覺化的答案，請參閱我們有關 R 中的資料視覺化的文章。

資料視覺化：最佳實踐

正如我們已經說過的，數據視覺化就是透過將大量數字和靜態數據組合在一個良好的視覺效果中，使它們易於消化和理解。 那麼，您應該遵循哪些最佳資料視覺化實務？ 以下是最重要的五個。

瞄準正確的受眾

根據特定目標受眾設計視覺化，考慮他們的挑戰、願望和潛在障礙。 確定合適的受眾將幫助您設計完美的儀表板並為他們提供知識。

選擇正確的視覺效果

為了展示數據的美觀和實用性，您需要選擇正確的視覺化圖表。 該圖表是數據的視覺聲音 - 確保它響應您的目的並最有效地展示您想要講述的故事。

清理數據

在以視覺方式呈現資料之前，您需要清理資料集，以便資料視覺化軟體可以輕鬆使用它。

選擇正確的資料視覺化工具

為了節省時間並創建儀表板以讓您的數據感到自豪，選擇正確的數據可視化工具/軟體至關重要- 這樣您只需點擊幾下滑鼠即可在幾秒鐘內為您的數據創建各種可視化效果，並自由分享它們。

如何選擇資料視覺化軟體：嘗試 Slingshot

在選擇數據視覺化軟體時，您需要確保它能夠連接到不同系統中的所有數據，並建立儀表板，將所有數據整合到完整的 360 度業務視圖中。 這正是 Slingshot 可以為您做的 - 它是一種將資料分析、專案和資訊管理、聊天以及基於目標的策略基準測試聚合在一起的工具 - 全部整合在一個直觀的應用程式中。 由於其內部完整的商業智慧引擎，您可以快速連接到不同的資料來源並在幾分鐘內建立儀表板。

使用Slingshot 創建不同類型的儀表板和資料視覺化比以往任何時候都更容易– 只需單擊幾下即可完成，有許多編輯選項、大量圖表類型、過濾器以及用於保存和與內部共享儀表板的選項以及外部團隊成員。

如果您想要演示或有任何疑問，請給我們留言。