資料視覺化初學者指南：定義、示例和工具

資料視覺化是資訊和資料的圖形表示。透過使用圖表、圖形和地圖等視覺化元素，資料視覺化工具提供了一種可訪問的方式來檢視和理解資料中的趨勢、異常值和模式。

在大資料世界中，視覺化越來越成為理解每天生成的數萬億行資料的關鍵工具，這對於分析海量資訊和做出資料驅動的決策至關重要。

一：您需要了解的有關資料視覺化的知識

俗話說“一張圖片勝過千言萬語”。如今，在企業被來自各種資料型別以及本地的和基於雲的資訊所淹沒的大資料時代，這句老話從來沒有像現在這樣切題。

篩選資訊以瞭解哪些重要哪些不重要變得越來越困難。視覺化使分析變得更加容易和快捷，能夠使人一目瞭然地檢視重要內容。而且，大多數人對視覺的響應遠勝於文字：

•傳遞到大腦的資訊中有90％是視覺資訊

•大腦處理視覺資訊的速度是文字的6萬倍

這些觀點為使用資料視覺化來分析和傳遞資訊提供了強有力的依據。

為什麼視覺分析很重要

良好的資料視覺化對於分析資料和基於該資料做出決策至關重要。它使人們可以快速、輕鬆地檢視和理解模式和關係，並發現如果僅用原始數字表格或電子表格不會注意到的新興趨勢。在大多數情況下，不需要專門的培訓來解釋圖形中呈現的內容，就能實現普遍理解。

精心設計的圖形不僅可以提供資訊，還可以透過強大的呈現方式增強資訊的影響力，吸引人們的注意力並使其保持興趣，這是表格或電子表格無法做到的。如果你曾經盯著一個龐大的資料電子表格，卻看不到趨勢，那麼你就知道視覺化能有多有效了。

資料視覺化的工作原理

大多數資料視覺化工具都可以與關聯式資料庫等資料來源連線。這些資料可以儲存在本地，也可以儲存在雲中，被檢索出來進行分析。然後，使用者可以從眾多選項中選擇最佳的方式來展示資料。一些工具會根據顯示的資料型別自動提供顯示建議。

二、用於商業智慧的資料視覺化的不同用途

資料視覺化並不是一個新概念。Lascaux Cave牆壁上的壁畫可以被視為是一種資料視覺化的形式，講述了數千年前的狩獵故事。

高科技引入了新的視覺選擇。但是，即使是現代資料視覺化也需要講述一個故事。對於商業智慧BI而言，它可以是一個透過關鍵指標跟蹤公司業績的故事。公司與競爭對手相比如何？它可能與基於指標的電子郵件或產品營銷活動的表現有關。這場運動是否正在朝著目標邁進？或者它可以是關於資料來源的故事。故事可以涵蓋昨天、今天甚至是明天。可能性是無限的。

大資料就在這裡，我們需要知道它在說什麼

資料視覺化透過將資料組織成更容易理解的形式，突出趨勢和異常值，從而有助於講述故事。良好的視覺化可以講述一個故事，消除資料中的各類繁雜的資訊，突出顯示有用的資訊。

然而，這並不像簡單地修飾一個圖表使它看起來更好，或者在資訊圖表的“資訊”部分打上拍子那麼簡單。有效的資料視覺化是形式和功能之間微妙的平衡。最簡單的圖表可能太過枯燥，以至於無法引起任何注意，或者讓講述成為一個強有力的觀點；最令人震驚的視覺化可能完全不能傳達正確的資訊，或者說明很多問題。資料和視覺效果需要協同工作，把好的分析和好的故事敘述結合起來是一門藝術。

實際操作中的資料視覺化示例

當然，理解資料視覺化的最佳方法之一是檢視它。如下圖所示為怡海軟體合作伙伴Salesforce -Tableau （BI平臺）介面：

有了公共資料視覺化庫和無處不在的線上資料，知道從哪裡開始可能會讓人不知所措。有史以來最好的資料視覺化例子包括繪製歷史征服地圖、分析電影劇本、揭示隱藏的死亡原因等等。

不同型別的視覺化：當您想到資料視覺化時，首先想到的可能是簡單的條形圖或餅狀圖。雖然這些可能是視覺化資料的組成部分，也是許多資料圖形的公共基線，但是正確的視覺化必須與正確的資訊集相匹配。簡單的圖表只是冰山一角。有很多視覺化方法可以以有效和有趣的方式顯示資料。

為什麼資料視覺化對任何職業都很重要

很難想象一個專業的行業不從使資料更容易理解中獲益。每一個STEM領域都得益於對資料的理解——政府、金融、營銷、歷史、消費品、服務行業、教育、體育等領域也是如此。 

雖然我們總是詩意地談論資料視覺化，但不可否認，還是有一些實際的、真實的應用。而且，由於視覺化是如此多產，它也是最有用的專業技能之一。無論是在儀表板還是幻燈片上，你越能形象地表達你的觀點，你就能更好地利用這些資訊。

公民資料科學家的概念正在興起。技能集正在發生變化，以適應資料驅動的世界。對於專業人員來說，能夠使用資料做出決策，並使用視覺化來講述資料何時告知誰、什麼、何時、何地以及如何告知的故事，變得越來越有價值。雖然傳統教育通常在創造性的講故事和技術分析之間劃出一條清晰的界線，但現代專業領域也重視那些能在兩者之間進行交叉的人：資料視覺化正好位於分析和視覺化講故事的中間。

（P.S.公民資料科學家是在大資料工具和技術的幫助下，分析資料，為他們的公司建立資料和業務模型的角色。公民資料科學家不一定要成為資料科學或商業智慧專家。這個角色是給組織中能夠使用大資料工具和技術建立資料模型的員工的。） 三、選擇資料視覺化工具應考慮的因素

圖形應始終考慮資料型別和用途，有些資訊更適合於一種圖形而不是另一種：例如，條形圖而不是餅狀圖。但是，對於大多數工具，使用者可以選擇多種視覺化分析選項，從折線圖和柱狀圖等常用圖表到時間軸，地圖，曲線圖，直方圖和自定義設計，一應俱全。

它可以幫助您掌握不斷增長的資料量。與大型資料集的視覺化互動可以簡化分析，揭示新的商業見解。如果擁有合適的工具，資料視覺化可以幫助您完成所有這一切。那麼，您應該尋求什麼？應該考慮許多因素。

• 您想要一種使您的生活更輕鬆的解決方案，因此，尋找一種智慧資料視覺化工具，它具有嵌入式機器學習支援的增強分析功能。具備這種能力的工具應該能夠幫助您完成從資料準備開始到分析和傳遞資訊的所有步驟。傳統上，準備資料進行分析一直是手動過程，通常很耗時，令人沮喪並且容易出錯。

• 考慮一種可以透過從一個或多個來源收集資訊並對其進行合併，從而實現資料準備自動化的工具。這樣可以加快程式並減少出錯的機會。該工具還應該能夠透過推薦新的資料集來增強您的分析能力，以便在評審中包含更準確的結果。

• 你想要一個互動式的資料視覺化工具，讓你快速、輕鬆地提問和接收答案，以搜尋所需內容並直接獲取資料。自然語言介面使您能夠使用人類語言與資料來源互動，從而實現這一目標。這些介面還可用於修改請求和資料集引數。

• 它應該是一個可以讓您做出選擇的工具，使您可以決定最佳的圖形呈現方式或根據資料結果自動提出建議。

• 此外，在沒有任何高階技能（包括編碼知識）的情況下，使用者應該能夠一鍵訪問預測分析和預測，從而確定模式並預測未來的結果和趨勢。

• 想象一下移動資料視覺化應用程式提供的主動的，個性化的分析。這種能力在機器學習工具中是可用的。

• 你可以有一個個性化的助手，知道你需要什麼以及何時何地需要它。例如，它可以確定在紐約舉行的業務會議需要哪些業務報告和圖表。它可以將語音轉換為文字，以進行基於移動語音的查詢，並在您旅行時，當有新的資料可用來分析時發出警報。

• 您不必被束縛在辦公桌上即可分析資訊。您可以隨時隨地在手機或平板電腦上進行分析。

• 透過機器學習，可以自動發現驅動您的業務的因素、理解資料行為，並發現隱藏的洞察力，從而做出更好的決策。

1.易於使用的工具

您需要一個特定功能的資料視覺化工具來保持事情順利進行，因為你最不需要的就是減緩你的分析和陳述速度的解決方案——這會造成障礙。

尋找易用性。例如，點選或拖放功能以以及自動顯示資料的功能或突出顯示一個圖形並自動檢視其他圖形中的相關資訊的功能，使您不必手動執行這些任務。您需要一個能夠快速輕鬆地新增資訊或進行編輯（例如更改佈局以呈現新見解）的工具。

2.自助服務工具

過去，IT通常負責商業分析。今天，銷售和市場經理或其他非技術人員已經接管了許多公司的工作。但是，如果該工具難以使用，需要對SQL有深入瞭解或需要大量指令碼編寫資料的基礎，則IT仍需要參與到處理大量幫助請求的過程中。

為什麼要浪費時間在IT上來回尋找答案？選擇一個為自助服務而設計的資料視覺化工具——一個有嚮導的互動式環境的工具，具有指導、逐步導航和內建功能，這樣就不需要進行定製。考慮一個自助服務工具，該工具將人工智慧（AI）和機器學習結合到分析中使某些任務變得更容易，特別是對於不善於分析的使用者。

最終結果？從銷售和市場經理到業務分析師，終端使用者可以自行處理業務分析，從而最大程度地減少了IT參與。

3.連線的工具

您的資料視覺化工具應該具有預先建立的連線，以載入和整合來自各種來源的資料，使資料集易於混合，並幫助您快速決定什麼才是真正重要的。它應該被設計成跨企業進行訪問，並可以隨時隨地與您的同事分享。

很多公司的分析生態系統包含多種工具:：一個用於生產報告，另一個用於管理報告，另一個用於發現等等，這些工具可能很昂貴，需要各種技能，並且會造成相容性問題。而另一個更佳解決方案呢？選擇一個資料視覺化工具，該工具與一個旨在解決所有業務分析任務的平臺相連線。

4.靈活的工具

對於一些專案，你可能想自己處理所有的事情。對於其他專案，少量或大量的自動化可能會派上用場。所以，使用資料視覺化工具吧，它提供了在人和機器之間輕鬆切換的靈活性。

您想要的選項

當涉及到技術環境時，靈活性也是一個關鍵因素。您需要哪種型別的解決方案？雲？PC端？在本地？移動端？組合？是今天？還是明天？

一些工具限制了您的選擇，僅提供PC端版本用於資料視覺化。還有的公司提供了一系列整合到全面的商務智慧平臺中的解決方案，以確保隨著環境和業務需求的變化，您今天和明天都能得到滿足。

（由怡海軟體 編譯自Oracle@Tableau article：What is Data Visualization）