产品中心 企业如何经过数据可视化为决策挑供数据按照

数据可视化的定义

数据可视化就所以图形的格式来表现数据。它能够经过直不悦目地表现数据来缩短量据的“噪音”,使决策者能够更容易地望到和理解数据中的趋势、变态值和模式。

地图和图外是最早的数据可视化形势之一。早期最知名的数据可视化例子之一是法国土木工程师Charles Joseph Minard在1869年创建的流程图,以协助晓畅拿破仑的军队在1812年不幸性的俄国战役中所遭受的苦难。这张地图用两个维度来描绘了军队的数目、距离、温度、纬度和经度、走进倾向以及相对于特定日期的位置。

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现在,数据可视化涵盖了从仪外板到报外、统计图、炎力图、图外、新闻图等一切可视化表现数据的手段。

数据可视化的商业价值

数据可视化能够协助人们迅速高效地分析数据。经过挑供易于理解的可视化数据外示,能够协助员工按照这些数据来做出更明智的决策。以视觉形势的表现数据能够使其更容易被理解,使人们更快地获得见解。可视化也能够使这些见解更容易地被交流。数据的可视化外示也能够更容易地望到自力变量之间的有关。例如,它能够协助企业查望趋势、晓畅事件的频率以及跟踪操作和性能之间的有关。

数据可视化的类型

可视化数据的手段有很多栽,但数据设计机构Datalabs Agency外示产品中心,数据可视化有两栽基本类型:

•追求:追求可视化可协助企业晓畅数据想要通知你的内容。

•注释:注释可视化会行使数据来向不悦目多讲述故事。

理解一个给定的可视化要达到这两个方针中的哪一个是至关主要的。

一些最常见的特定可视化类型包括: 二维区域

这些清淡是地理空间的可视化。例如,漫画行使地图的扭弯来传达诸如人口或旅走时间等新闻。分级统计图上也会行使地图上的阴影或图案来外示统计变量,例如各州的人口密度。

时态

这是一栽有一维线性的可视化,有一个开起和终结时间。例如时间序列,它按日或按月表现了网站访问量等数据,以及甘特图,它表清新项目提高度。

多维

这些常见的可视化表现清淡会具有两个或更多维度的数据。示例包括了饼图、直方图和散点图。

分层

这些可视化表现了群体之间的有关。树形图是分层可视化的一个例子,它表现了较大的组是如何包含较幼的组的。

网络

网络可视化表现了数据集在网络中是如何相互有关的。一个例子是节点链接图,也称为网络图,它行使了节点和链接线来表现事物是如何相互连接的。

数据可视化的示例

Tableau已经搜集了它认为最益的10个数据可视化的例子。Tableau列外中的第别名就是上面挑到的Minard的拿破仑向莫斯科进军的地图。其他特出的例子还包括:

1854年英国大夫John Snow为晓畅以前伦敦霍乱爆发情况而制作的点阵图。该地图行使了城市街区的条形图来表现伦敦附近每个家庭的霍乱物化亡人数。地图表现,受影响最主要的家庭都是从联相符口井取的水,这最后让人们意识到,是受浑水污浊的井导致了疫情的爆发。 皮尤钻研中央行为其The Next America项方针一片面,于2014年发布了一个生动的年龄和性别人口统计金字塔。该项现在足够了创新的数据可视化。该图表现了自1950年代以来人口组织的转折,1950年代是底部有很多年轻人,顶部只有很少晚年人的金字塔,到2060年则变成了矩形。 Hanah Anderson和Matt Daniels在The Pudding网站上的四个可视化作品,通太甚解2000部电影的脚本,统计了男性和女性角色的对白,阐清新通走文化中的性别不同。可视化包括了迪斯尼电影的分类,2000个剧本的概述,用户能够搜索特定电影的渐变条,以及对男性和女性角色的年龄私见。 数据可视化的工具

有很多的行使程序、工具和脚本可用于数据可视化。其中最受迎接的有:

Domo

Domo是一家特意从事商业智能工具和数据可视化的云柔件公司。它偏重于商业用户安放的仪外板和易用性。

Dundas BI

Dundas BI是一个用于可视化数据、构建和共享仪外板和报外以及嵌入分析的BI平台。

Infogram

Infogram是一个拖放式的可视化工具,用于为营销通知、新闻图、外交媒体帖子、仪外板等内容创建可视化的效率。

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI是一个与Microsoft Office集成的商业智能平台。它有一个制作仪外板和通知的易于行使的界面。

Qlik

Qlik的Qlik Sense有一个用于调查数据的“有关”数据引擎并能够挑供基于AI的可视化提出。它正在不息构建本身的盛开架议和多云功能。

Sisense

Sisense是一个以嵌入式分析而知名的端到端分析平台。很多客户以OEM的形势在行使它。

Tableau

行为市场上最通走的数据可视化平台之一,Tableau是一个声援访问、准备、分析和表现数据的平台。

数据可视化的角色和薪资

按照PayScale的数据,以下是一些与数据分析有关的最受迎接的职位,以及每个职位的平均薪资。

数据分析师:6.3万美元 数据科学家:9.2万美元 数据可视化行家:7.5万美元 高级数据分析师:8.5万美元 高级数据科学家:12.1万美元 BI分析师:6.2万美元

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