資料視覺化是將資訊轉換為視覺化上下文（例如地圖或圖形）的實踐，以使人腦更容易理解資料並從中獲取見解。資料視覺化的主要目標是更容易識別大型資料集中的模式、趨勢和異常值。該術語通常與其他術語互換使用，包括資訊圖形、資訊視覺化和統計圖形。

資料視覺化是資料科學過程的步驟之一，它指出在資料被收集、處理和建模之後，必須將其視覺化才能得出結論。資料視覺化也是更廣泛的資料表示架構 (DPA) 學科的一個元素，旨在以最有效的方式識別、定位、操作、格式化和交付資料。

資料視覺化對幾乎每個職業都很重要。教師可以使用它來顯示學生的測試結果，電腦科學家可以使用它來探索人工智慧(AI) 的進步，或者希望與利益相關者共享資訊的高管可以使用它。它在大資料專案中也發揮著重要作用。隨著企業在大資料趨勢的早期積累了大量的資料，他們需要一種方法來快速輕鬆地瞭解他們的資料。視覺化工具是天作之合。

出於類似的原因，視覺化是高階分析的核心。當資料科學家正在編寫高階預測分析或機器學習 ( ML ) 演算法時，視覺化輸出以監控結果並確保模型按預期執行變得很重要。這是因為複雜演算法的視覺化通常比數字輸出更容易解釋。

描述資料視覺化歷史的時間線

資料視覺化的重要性

資料視覺化提供了一種使用視覺資訊以通用方式交流資訊的快速有效的方式。這種做法還可以幫助企業識別影響客戶行為的因素；指出需要改進或需要更多關注的領域；讓利益相關者更容易記住資料；瞭解何時何地放置特定產品；並預測銷量。

資料視覺化的其他好處包括：

· 快速吸收資訊、提高洞察力和做出更快決策的能力；

· 加深對改進組織必須採取的後續步驟的理解；

· 提高了聽眾對他們可以理解的資訊的興趣的能力；

· 輕鬆分發資訊，增加與所有相關人員分享見解的機會；

· 消除對資料科學家的需求，因為資料更易於訪問和理解；

· 提高快速發現採取行動的能力，從而以更快的速度和更少的錯誤取得成功。

資料視覺化和大資料

大資料和資料分析專案的日益普及使得視覺化比以往任何時候都更加重要。公司越來越多地使用機器學習來收集大量資料，這些資料可能難以分類、理解和解釋。恰好視覺化提供了一種方法來加快這一程式，並以可以理解的方式向企業主和利益相關者展示資訊。

大資料視覺化往往超越了普通視覺化中使用的典型技術，例如餅圖、直方圖和企業圖。相反，它使用更復雜的表示形式，例如熱圖和發熱圖。大資料視覺化需要強大的計算機系統來收集原始資料，對其進行處理並將其轉化為人類可以用來快速得出見解的圖形表示。

雖然大資料視覺化可能是有益的，但它可能會給組織帶來一些缺點，比如：

· 為了充分利用大資料視覺化工具，必須聘請視覺化專家。該專家必須能夠識別最佳資料集和視覺化樣式，以保證組織正在最佳化其資料的使用。

· 大資料視覺化專案通常需要 IT 和管理層的參與，因為大資料的視覺化需要強大的計算機硬體、高效的儲存系統，甚至需要遷移到雲端。

· 大資料視覺化提供的洞察力只會與被視覺化的資訊一樣準確。因此，必須有適當的人員和流程來管理和控制公司資料、後設資料和資料來源的質量。

資料視覺化的常見技術

在視覺化的早期，最常見的視覺化技術是使用Microsoft Excel電子表格將資訊轉換為表格、條形圖或餅圖。雖然這些視覺化方法仍然很常用，但現在可以使用更復雜的技術，包括：

· 資訊圖表

· 氣泡雲

· 子DAN圖

· 熱圖

· 發燒圖表

· 時間序列圖表

其他一些流行的技術如下：

折線圖：這是使用的最基本和最常用的技術之一，折線圖顯示變數如何隨時間變化。

面積圖：這種視覺化方法是折線圖的一種變體，它顯示時間序列中的多個值或在連續、等間隔的時間點收集的資料序列。

散點圖：該技術顯示兩個變數之間的關係，散點圖採用 x 軸和 y 軸的形式，用點表示資料點。

樹狀圖：此方法以巢狀格式顯示分層資料，用於每個類別的矩形的大小與其在整體中的百分比成正比。當存在多個類別並且目標是比較整體的不同部分時，最好使用樹形圖。

人口金字塔：這種技術使用堆積條形圖來顯示人口的複雜社會敘述，最好在嘗試顯示總體分佈時使用。

資料視覺化的常見用例

資料視覺化的常見用例包括：

營銷領域：營銷團隊必須密切關注網路流量來源以及網路資產如何產生收入。資料視覺化可以輕鬆檢視由於營銷工作而隨時間變化的流量趨勢。

醫療領域：醫療保健專業人員經常使用等值線圖來視覺化重要的健康資料。等值線地圖顯示劃分的地理區域，這些區域分配了與數字變數相關的特定顏色。Choropleth 地圖允許專業人員檢視變數（例如心臟病的患病率）如何在特定地區發生變化。

科學領域：科學視覺化，有時簡稱為 SciVis，讓科學家和研究人員能夠從他們的實驗資料中獲得比以往更深入的洞察力。

金融領域：金融專業人士在選擇購買或出售資產時必須跟蹤其投資決策的表現。燭臺圖用作交易工具，幫助金融專業人士分析價格隨時間的變化，顯示重要資訊，例如證券、衍生品、貨幣、股票、債券和商品。透過分析價格隨時間的變化情況，資料分析師和財務專業人士可以發現趨勢。

後勤領域：航運公司可以使用視覺化工具來確定最佳的全球航運路線。

資料視覺化的常用工具

資料視覺化工具可以以多種方式使用。目前最常見的用途是作為商業智慧 ( BI ) 報告工具。使用者可以設定視覺化工具來生成自動儀表板，透過關鍵績效指標 ( KPI ) 跟蹤公司績效並直觀地解釋結果。

生成的影像還可能包括互動功能，使使用者能夠操縱它們或更仔細地檢視資料以進行提問和分析。還可以整合旨在在資料已更新或發生預定義條件時提醒使用者的指標。

許多業務部門實施資料視覺化軟體來跟蹤自己的舉措。例如，營銷團隊可能會實施該軟體來監控電子郵件活動的績效，跟蹤開啟率、點選率和轉化率等指標。

隨著資料視覺化供應商擴充套件這些工具的功能，它們越來越多地被用作更復雜的大資料環境的前端。在這種情況下，資料視覺化軟體可幫助資料工程師和科學家跟蹤資料來源，並在更詳細的高階分析之前或之後對資料集進行基本的探索性分析。

大資料工具市場的知名企業包括微軟、IBM、SAP 和 SAS。其他一些供應商提供專門的大資料視覺化軟體，這個市場上的流行名稱包括 Tableau、SovitJs、Qlik 和 Tibco。

資料視覺化的相關問題

視覺化技術有哪些？

答：視覺化技術包括餅圖和圓環圖、直方圖、散點圖、非引數資料的核密度估計、大資料的箱線圖、非結構化資料的詞雲和網路圖以及相關矩陣。

視覺化的型別有哪些？

答：各種型別的視覺化包括柱形圖、折線圖、條形圖、堆積條形圖、雙軸圖、餅圖、Mekko 圖、氣泡圖、散點圖和子DAN圖。

資料分析中使用的各種視覺化技術有哪些？

答：資料分析中使用了各種視覺化技術。其中一些包括用於大資料的箱線圖、直方圖以及用於非結構化資料的詞雲和網路圖等。

如何開始視覺化？

答：你需要對資料有一個基本的瞭解，並在不誤導資料的情況下呈現它。一旦你理解了它，你就可以進一步學習線上課程或教程。

資料視覺化的兩種基本型別是什麼？

答：資料視覺化的兩種非常基本的型別是探索和解釋。

哪個是最好的視覺化工具？

答：一些最好的視覺化工具包括 Visme、SovitJs、Tableau、Infogram、Whatagraph、Sisense、DataBox、ChartBlocks、DataWrapper 等。

這些是用於有效表示資料的一些視覺化技術，希望這篇文章對你在視覺化學習上有所幫助。你還可以透過在數維圖網站上的免費課程提高資料視覺化的能力。

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