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【数据分析】什么是数据可视化？为决策提供数据

cioctocdo
3 September 2022
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What is data visualization? Presenting data for decision-making

数据可视化是以图形格式表示数据，使决策者更容易看到和理解数据中的趋势、异常值和模式。

数据可视化定义

数据可视化是以图形格式（如图、图或地图）呈现数据，使决策者更容易看到和理解数据中的趋势、异常值和模式。

地图和图表是最早的数据可视化形式之一。最著名的早期数据可视化示例之一是法国土木工程师查尔斯·约瑟夫·米纳尔（Charles Joseph Minard）于1869年创建的流程图，以帮助了解拿破仑的军队在1812年灾难性的俄罗斯战役中所遭受的痛苦。该地图使用两个维度来描述军队的数量、距离、温度、纬度和经度、行进方向，以及相对于特定日期的位置。

今天，数据可视化涵盖了可视化显示数据的所有方式，从仪表板到报告、统计图、热图、绘图、信息图等等。

数据可视化的业务价值是什么？

数据可视化帮助人们快速高效地分析数据，尤其是大量数据。

通过提供易于理解的数据可视化表示，它可以帮助员工根据这些数据做出更明智的决策。以视觉形式呈现数据可以使其更容易理解，使人们能够更快地获得见解。可视化还可以更容易地传达这些见解，并查看独立变量之间的关系。例如，这可以帮助您查看趋势，了解事件频率，并跟踪操作和性能之间的联系。

数据可视化的主要好处包括：

  • 通过让人们一目了然地吸收大量数据，释放大数据的价值
  • 通过提供对实时和按需信息的访问，提高决策速度
  • 快速识别数据中的错误和不准确

数据可视化的类型有哪些？

可视化数据的方法有很多，但数据设计机构Datalabs机构将数据可视化分为两个基本类别：

  • 探索：探索可视化帮助您理解数据告诉您的信息。
  • 说明：说明可视化使用数据向观众讲述故事。

重要的是要理解给定可视化要达到这两个目的中的哪一个。数据可视化目录是由自由设计师Severino Ribecca开发的一个项目，是一个不同信息可视化类型的库。

一些最常见的特定可视化类型包括：

2D区域：这些通常是地理空间可视化。例如，卡通使用地图的扭曲来传达人口或旅行时间等信息。Choropleth使用地图上的阴影或图案来表示统计变量，例如按州划分的人口密度。

  • 时间：这些是具有开始和结束时间的一维线性可视化。示例包括时间序列（按天或月显示网站访问量）和甘特图（说明项目进度）。
  • 多维：这些常见的可视化以两个或多个维度呈现数据。示例包括饼图、直方图和散点图。
  • 层次化：这些可视化显示了组之间的关系。树形图是分层可视化的一个示例，显示了较大组如何包含较小组的集合。
  • 网络：网络可视化显示数据集在网络中如何相互关联。一个例子是节点链接图，也称为网络图，它使用节点和链接线来显示事物是如何互连的。

有哪些数据可视化示例？

Tableau收集了它认为最好的10个数据可视化示例。画面列表的第一位是米纳尔的拿破仑进军莫斯科的地图，如上所述。其他突出的例子包括：

1854年，英国医生约翰·斯诺（John Snow）绘制了一张点图，以了解当年伦敦爆发的霍乱。这张地图使用城市街区的条形图来显示伦敦附近每家每户的霍乱死亡人数。地图显示，受影响最严重的家庭都从同一口井中取水，这最终导致人们认识到，受污水污染的井是导致疫情爆发的原因。

皮尤研究中心（Pew Research Center）在2014年发布的下一个美国项目（The Next America project）中创建了一个动画的年龄和性别人口细分金字塔。该项目充满了创新的数据可视化。这张图显示了自20世纪50年代以来，人口结构发生了怎样的变化，在20世纪50年，许多年轻人处于金字塔底部，很少有老年人处于金字塔顶部，到2060年，人口结构变成了矩形。

哈纳·安德森（Hanah Anderson）和马特·丹尼尔斯（Matt Daniels）在《布丁》中的四个形象，通过分解2000部电影的剧本，统计男女角色的对话台词，展示了流行文化中的性别差异。可视化包括迪斯尼电影的分类、2000个脚本的概述、用户可以搜索特定电影的渐变栏，以及显示对男性和女性角色的年龄偏见。

数据可视化工具

数据可视化软件包括许多应用程序、工具和脚本。它们为设计人员提供了创建大型数据集可视化表示所需的工具。其中一些最受欢迎的包括：

  • Domo:Domo是一家云软件公司，专门从事商业智能工具和数据可视化。它专注于企业用户部署的仪表板和易用性，使其成为寻求创建自定义应用程序的小型企业的良好选择。
  • Dundas BI：Dundas BI是一个用于可视化数据、构建和共享仪表盘和报告以及嵌入分析的BI平台。
  • Infogram：Infogram是一个拖放式可视化工具，用于为营销报告、信息图、社交媒体帖子、仪表板等创建可视化。它的易用性使它成为非设计师的一个好选择。
  • Klipfolio：Klipfolio旨在使用户无需编写任何代码即可访问和组合来自数百个服务的数据。它利用预先构建的、精心策划的即时指标和强大的数据建模工具，使其成为构建自定义仪表板的良好工具。
  • Looker：现在是Google云的一部分，Looker有一个插件市场，其中包含不同类型的可视化和预先制作的分析块的目录。它还具有拖放界面。
  • Microsoft Power BI：Microsoft Power BIs是一个与Microsoft Office集成的商业智能平台。它有一个易于使用的界面，用于制作仪表板和报告。这与Excel非常相似，因此Excel技能可以很好地传递。它还有一个移动应用程序。
  • Qlik:Qlik的Qlik Sense功能是一个“关联”数据引擎，用于调查数据和人工智能支持的可视化建议。它正在继续构建其开放架构和多云功能。
  • Sisense：Sisense是一个以嵌入式分析而闻名的端到端分析平台。许多客户以OEM形式使用它。
  • Tableau：市场上最流行的数据可视化平台之一，Tableau是一个支持访问、准备、分析和呈现数据的平台。它有多种选择，包括桌面应用程序、服务器和托管在线版本，以及免费的公共版本。Tableau具有陡峭的学习曲线，但非常适合创建交互式图表。

数据可视化认证

数据可视化技能的需求很高。具有适当经验和技能组合的个人可以要求高薪。认证可以有所帮助。

一些流行的认证包括：

数据可视化工作和薪水

根据PayScale的数据，以下是与数据可视化相关的一些最受欢迎的职位以及每个职位的平均工资。

  • Data analyst: $64K
  • Data scientist: $98K
  • Data visualization specialist: $76K
  • Senior data analyst: $88K
  • Senior data scientist: $112K
  • BI analyst: $65K
  • Analytics specialist: $71K
  • Marketing data analyst: $61K

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