前言
在当今的数字时代，数据是企业和组织的命脉，生成的数据量呈指数级增长。这种被称为大数据的海量数据在洞察力和决策方面具有巨大的潜力。然而，如果没有一种有效的方法来分析和理解这些数据，它就会变得毫无意义和难以管理。这就是数据可视化发挥关键作用的地方。
数据可视化的定义
“数据可视化”的定义是广泛的。但大多数定义侧重于数据与计算机技术之间的联系，以便将数据转换为视觉形式。不管如何，数据的可视化表示是这些定义的关键元素。数据可视化的目的是通过探索和分析数据来识别图形内部的模式。因此，数据可视化的最正确定义为：
“数据可视化是使用图表、图形或地图等可视元素来表示数据的过程。该过程将大量复杂的数值数据转化为更易于处理的可视化表示。数据可视化工具是生成此表示的软件。数据可视化为用户提供了交互式探索和分析数据的直观方法，使他们能够有效地识别有趣的模式，推断相关性和因果关系，并支持意义建构活动。”
数据可视化的构成
数据可视化包含以下三个主要组件：
报告
报告代表的是数据可视化背后的反馈出的信息。数据分析师与多个数据相关者沟通，了解他们希望通过分析数据实现的目标。
数据
然后，数据分析师会确定合适的数据集，来帮助他们详细了解数据报告。他们会修改现有数据格式、清理数据、删除异常值并执行进一步分析。数据准备就绪后，他们会设计多种视觉探索方法。
视觉
最后，数据分析师选择最适合分享新见解的可视化方法。他们创建图表和图形，突出关键数据点并简化复杂的数据集。通过有效的方法系统地呈现商业智能数据。
数据可视化的方法
最常见的类型是图表和图形，但还有其他数据可视化方法。以下列出了五种主要的数据可视化方法：
暂存数据可视化
暂存数据可视化用于表示线性一维对象，如折线图形、折线图表或时间表。例如，您可以使用折线图表来显示给定时间段内连续发生的变化。折线图表中的几条线显示了同一时期内不同因素的变化。
分层数据可视化
分层数据可视化指的是一组具有父项公共链接的项目。可以使用这些数据树来显示信息集群。例如，您可以将库存数据量显示为具有父节点(衣服)和子节点(衬衫、裤子和袜子)的数据树。
网络数据可视化
网络数据可视化适用于表示不同类型的相关数据之间的复杂关系。例如：
- 在图形中以点表示数据的散点图
- 向散点图增加第三个数据因素的气泡图
- 用大小不同的词来表示词频的词云
多维数据可视化
多维数据可视化将两个或多个数据变量表示为一个 2D 或 3D 图像。这类可视化通常使用条形图、饼状图和堆叠条形图来表示。例如，使用条形图比较两个或多个数据因素，并展示一个变量在一段时间内的变化。使用饼状图可视化每个类别的整体占比。
地理数据可视化
地理空间数据可视化(例如热图、密度图或统计地图)呈现与现实位置相关的数据。例如，数据可视化显示了访问不同零售店分店的客户数量。
数据可视化的优势
在考虑业务战略和目标时，数据可视化以多种方式使决策者受益，以改善数据洞察力。以下是数据可视化的七大好处：
更好分析
数据可视化可帮助业务利益相关者分析有关销售、营销策略和产品兴趣的报告。根据分析，可以专注于需要关注的领域，以提高业务能力，从而增加利润。
快速操作
数据可视化使决策者能够从实时数据中快速收集新的数据见解，并采取必要的措施来促进业务增长。
识别模式
当我们可视化大量复杂的数据时，它们可以提供许多获得见解的机会。可视化使业务用户能够识别数据与其原因之间的关系，从而为其提供更大的意义。探索数据模式可帮助用户专注于业务中需要关注的特定领域，以便他们能够做出改进，推动业务向前发展。
查找错误
可视化数据有助于快速识别数据中的任何错误。如果数据倾向于建议错误的操作，可视化有助于更快地识别错误数据，以便将其从数据集中删除。
业务洞察
在当前竞争激烈的商业环境中，使用可视化表示来查找数据相关性是收集业务见解的关键。探索这些见解对于业务用户和高管设定实现其业务目标的正确路径非常重要。
把握趋势
使用数据可视化，可以发现业务和市场的最新趋势。这有助于您提供优质产品并在问题出现之前发现问题。通过紧跟趋势，您可以做出为您的业务增加利润和减少损失的决策。
数据可视化的示例
数据可视化仪表板通过在单个视图中可视化关键数据来帮助业务用户做出正确的决策。正确的仪表板始终可以帮助决策者了解计划传达的预定义故事。
车间生产管理仪表板
医院综合管理仪表板
超市销售管理仪表板
景区游客分析仪表板
此外，利用「SovitChart」可视化工具制作数据可视化报表、大屏、仪表板等，用拖拉拽的方式实现数据可视化，例如销售分析、运营分析、生产分析以及管理人员需要的管理驾驶舱、核心KPI展现等，追踪数据反馈出的信息，辅助进行管理决策等，是数据可视化的重要工具。
结论
在大数据时代，数据可视化在释放数据的真正潜力方面发挥着至关重要的作用。它使组织能够通过将复杂而庞大的数据集转换为具有视觉吸引力和直观的表示形式来理解它们。通过数据可视化，企业可以驾驭大数据的复杂性，并在当今数据驱动的环境中获得竞争优势。
