数据可视化是使用图形来表示数据。这些图表的目的是快速而简洁地传达最重要的见解数据分析．
可视化最简单的形式是使用图表来表示趋势:例如，Excel中的条形图。可视化也可能非常复杂，图形设计师和分析专家一起寻找表示复杂、非同质数据的方法。
为什么要使用数据可视化?
可视化是一种沟通方法，一种与他人分享意义的快速有效的方式。例如，一列数字乍一看可能没有任何意义。然而，当这些数字被绘制成线形图时，人们可以立即识别出趋势和关系。
可视化还可以帮助识别从数据中不明显的见解。分析专家在比较可视化或结合来自多个数据源的趋势时，通常可以发现一个重要的相关性。
从可视化中可以产生许多见解。
- 趋势:变量并不总是以线性的方式发展，特别是当存在大量异常值时。趋势线可以帮助识别单个变量的总体趋势。它们还有助于识别与趋势不同的点，这是回归测试的一个基本部分。
- 集群:当比较多个变量，某些集群可能开始出现。这可以表明可能代表一个重要子组的变量之间的相关性。聚类分析是进行分割的一个重要步骤。
- 比例:显示值之间的比例关系的最好方法是表示它们之间的关系。比例可以连续显示，用一个可视化的饼图，也可以用一个气泡图离散显示。
- 范围:可视化可以显示某些变量的范围，从最小值到最大值，以及平均值。这通常用量规图绘制，以便快速了解每个范围的相对大小。
- 地理位置:特定位置的数据可以在地图上绘制出来。这可以显示在数据中不可见的重要地理集群。
可视化应该为数据提供额外的一层含义，然后可以用于增强未来的决策能力。
如何执行数据可视化?
可视化是一个商业智能过程。它由高级业务需求驱动，输出面向一般业务受众。
大部分可视化工作是由分析专家完成的。他们遵循这样一个过程:
1.达成商业目标
在任何人开始处理数据之前，他们必须明确项目的目标。这些可能是特定部门的，例如制作销售报告或客户洞察。项目涉众将解释他们需要什么，而分析团队将为数据可能产生的效果设定合理的预期。
2.确认相关资料来源
分析团队可以使用任何包含相关数据的源。这可能包括生产系统、数据仓库或数据湖。万博max手机网页登录ManBetX万博客服团队会研究数据沿袭、评估数据质量，并决定可能需要执行的任何转换。
3.提取相关数据
该团队现在开始从相关来源提取数据。通常，如果有直接访问权限，就通过SQL查询完成，如果没有直接访问权限，就通过API调用完成。在某些情况下，可能需要执行文件导出，然后必须将其上传到其他地方。
4.将转换应用到数据
如果数据的格式不合适，或者数据与其他源不兼容，那么它可能需要通过转换层。这将对所有传入的数据应用通用模式，从而得到可以进行深入分析的一致表。这个阶段还包括数据清理，这将加快分析阶段。
5.创建数据存储库
如果需要，分析人员可以创建一个存储库来存储转换后的数据。这将是用于大型数据集的数据仓库ManBetX万博客服或用于特定部门集的数据集市。如果使用这种类型的存储库，那么转换后的数据将立即可用于未来的任何可视化项目。
6.将存储库连接到业务智能平台
以上步骤可以确保数据是干净、完整的，并且采用适合相关业务智能平台的格式。在这一点上，分析人员将开始确定主要趋势和见解，并将其形成可视化。
7.与业务涉众共享可视化
如果可视化是成功的，它将支持相关的业务需求。例如，如果项目以了解客户为目标开始，那么可视化应该提供一些关于消费模式、参与度、终身价值和其他细节的有用信息。
数据可视化并不总是遵循上述步骤。的提取，转换，加载(ETL)过程仅适用于将多个源组合到单个存储库时。一些组织可能已经有了一个可用的存储库，或者他们可能使用虚拟化来提供数据的快速概述。
其他组织可能将数据存储在数据湖．此存储库结构不对传入数据应用模式。相反，分析师必须使用商业智能工具和MapReduce等技术来导航数据湖，并找到有用的见解。
什么是常见的数据可视化工具?
市场上有数百种商业和开源的可视化工具，每种工具都有不同的图表库。
一些更常用的工具包括:
- 谷歌数据工作室:谷歌提供的用于创建可视化仪表板和报告的免费服务
- 谷歌的图表:谷歌提供的免费服务，它提供了一个很好的可视化库
- Chartio:高度可配置的专业BI平台，具有优秀的可视化工具
- 表:数据的漂亮的可视化表示，尽管价格标签相当高
- 检查员:灵活的可视化与复杂的数据探索工具
- Microsoft Excel:这可能是世界上最流行的可视化工具，通常用于即时性的图形和图表
这些是一些流行的可视化选项。有许多替代方案，包括处理特定数据类型的方案、专注于与特定受众的通信的方案，或者包含更强大的业务智能工具以支持洞察质量的方案。
