数据可视化用于展示绩效、传达趋势、了解新策略的影响、显示关系等。 这些表示可以成为沟通和协作的强大工具，为报告、新闻、应用程序或任何需要共享信息的环境带来更大的价值。 从本质上讲，数据可视化概念是将信息转换为视觉上下文（例如地图或图表）的方法，以使人脑更容易理解和理解数据。 继续了解数据可视化工具及其类型的示例。
概述
数据可视化是借助固定的、活动的或交互式的视觉项目，为目标受众设计和创建大量复杂数据和信息的易于交流的图形或视觉呈现的方法。帮助他们直观地探索和发现、理解、分析和洞察全球模式、趋势、变化、稳定性和集群。
此外，数据可视化提供了一种快速有效的方式来传达信息并确定影响客户行为的因素，并指出需要改进或关注的领域。 因此，让利益相关者更容易记住数据，以了解何时何地放置特定产品，并预测销量。 现在让我们详细了解一下数据可视化的概念，
数据可视化概念
有了这么多现成的数据可视化工具，非生产性信息可视化也有所增加。 视觉传达应该简单且有目的性，以确保您的数据可视化概念有助于目标受众理解您的预期见解或结论。 以下是最容易被忽视但最重要的数据可视化概念之一，
#1。 设置上下文
重要的是提供一般背景信息，让听众了解为什么这个特定数据点很重要。 因此，为了推动行动，受众需要了解当前绩效与有形事物（如目标、基准或其他关键绩效指标 (KPI)）的比较情况。
#2。 了解你的听众
想想你的数据可视化概念是如何设计的，通过问这些问题来确保你的数据展示符合他们的需求那个人想要完成什么？ 他们关心什么样的问题？ 您的可视化是否解决了他们的担忧？ 但是，如果您不确定可视化是否清晰，请将其呈现给目标受众中的一两个人以获得反馈，从而允许您在大型演示之前进行额外的编辑。
#3。 选择正确的图表类型
我们列表中最有效的数据可视化概念之一是成功有效地展示您的数据，但您必须为您的特定项目、受众和目的选择正确的图表。
#4。 选择一个有效的图形
色彩理论的原理对可视化模型的整体成功具有重大影响。 也就是说，您应该始终尝试在整个数据可视化过程中保持配色方案的一致性，使用清晰的对比来区分元素（例如绿色的积极趋势和红色的消极趋势）。 此外，确保视觉效果有助于观众理解您的主要内容。
#5. 把事情简单化
数据可视化工具可以让您轻松地在视觉中包含各种信息。 因此，通过消除可能分散目标受众注意力的信息，设计您的数据可视化示例以获得最大影响。
为什么数据可视化很重要？
它很重要，因为它提供了一种快速有效的方式来使用视觉信息以通用方式传达信息。 此外，这种做法还可以帮助企业确定影响客户行为的因素以及需要改进的领域。
数据可视化示例
通过使用数据可视化工具，可以创建不同的图表和图形示例来说明重要数据。 下面是一些数据可视化的例子：
#1。 区域地图
地理空间数据可视化的一个示例是区域地图，用于显示在国家、州、县或任何其他地理位置的地图上设置的特定值。 两种常见类型的区域地图是等值线图和等值线图。
#2。 条形图
条形图表示相互比较的数值。 条形的长度代表每个变量的值。
#3。 甘特图
甘特图通常用于项目管理，甘特图是时间线和任务的条形图描绘。
#4。 热图
一种地图形式的地理空间可视化，将特定数据值显示为不同的颜色（这不一定是温度，但这是一种常见用法）。 这些图形表示显示有助于按位置可视化行为数据。 这可以是地图上的位置，甚至可以是网页上的位置。
#5。 亮点表
一种使用颜色对类似数据进行分类的表格形式，使查看者可以更轻松、更直观地阅读它。
#6。 直方图
此图使用条形图（条形之间没有空格）绘制数字分布，表示特定范围内的数据量。 这种视觉效果使最终用户可以轻松识别给定数据集中的异常值。
#7。 树形图
这是一种图表，以嵌套在一起的矩形形式显示不同的相关值。 它将分层数据显示为一组嵌套形状，通常是矩形。 树状图非常适合通过区域大小比较类别之间的比例。
数据可视化的类型
数据可视化工具是一种旨在可视化数据的软件形式。 每个工具的功能各不相同，但最基本的是，它们允许您输入数据集并对其进行可视化操作。 大多数（但不是全部）都带有可用于生成基本可视化效果的内置模板。 有多种类型的数据可视化工具可供选择，以满足您的需求，
#1。 桌子
表格是最简单的可视化示例之一。 它由列和行组成，并将数据排列成整齐的结构。 表格以结构化的方式显示了大量信息，但它们也可能会压制那些只是寻找高级趋势的用户。
#2。 词云
词云是一组术语，根据它们在集合中的频率或相关性，以不同的大小和格式显示。 企业经常使用词云来可视化受众反馈和公众舆论或集思广益新想法。
#3。 甘特图
甘特图是条形图的变体，显示活动和每个活动所需的时间。 项目经理通常使用甘特图来创建全面的任务时间表。
#4。 矩阵图
矩阵图比较多个元素，并允许查看者理解它们之间的复杂关系。 它是一种多功能的数据可视化类型，可以帮助识别原因、连接需求和规范、比较元素以及确定资源需求。
#5。 热图
热图可视化与行为相关的数据，通常在地理区域内或与网页活动有关。 颜色代表活动或暴露的程度，通常颜色越深表示浓度或频率最高。
#6。 谷歌图表
借助 Google 图表工具，您可以在多个交互式、可自定义的图表和数据工具的帮助下，在您的网站（和移动设备）上可视化实时数据。 使用 Google Charts 的最常见方式是使用嵌入到网页中的简单 JavaScript。 并且通过使用 DataTable 类，您可以轻松地在图表类型之间切换
#7。 画面
Tableau 是市场上最受欢迎的数据可视化工具之一，主要有两个原因：它相对易于使用且功能强大。 该软件可以与数百个来源集成，以导入数据并输出数十种可视化类型——从图表到地图等等。 Tableau 拥有数百万用户和社区成员，并在企业级得到广泛应用。
#8。 查尔蒂奥
Chartio 的数据可视化工具为用户提供了 15 种具有多种变体的图表可供选择，如果您知道如何使用数据编程语言，则还有更多选择。
这意味着，借助 Chartio，您可以将来自 Amazon Redshift 等位置的所有数据集中在一起，使用 Visual SQL 解决方案浏览数据，创建和管理自定义图表和视觉效果，并轻松共享它们（通过网页、Slack、PDF电子邮件报告等）。
#4。 Zoho 分析
Zoho Analytics 是一种数据可视化工具，专为希望可视化商业智能的专业人士设计。 因此，它最常用于通过用户友好的仪表板可视化与销售、营销、利润、收入、成本和管道相关的信息。 目前有超过 500,000 家企业和 XNUMX 万用户使用该软件。
#5。 数据包装器
Datawrapper 是一种工具，与 Google Charts 类似，用于生成图表、地图和其他在线使用的图形。 该工具最初的目标受众是从事新闻报道工作的记者，但任何负责管理网站的专业人士都可以从中发现价值
#6。 信息图
Infogram 与此列表中的其他工具的不同之处在于，您可以使用它来创建信息图表（其名称的来源），这使其在创意专业人士中特别受欢迎。 此外，该工具还包括一个拖放式编辑器，这对初学者很有帮助。
#7。 仪表板
仪表板可以将多种类型的数据可视化整合到一个界面中。 它们使任何人都能够跟踪、分析和显示数据洞察力，并且可以对其进行定制以满足各个组织、部门和用户的需求和数据治理要求。
如何选择合适的数据可视化工具
应用这些技巧来帮助您为您的数据集选择最好的可视化工具：
#1。 评估数据集的大小和多样性
如果您有一个简单的数据集，只有很少的变量或项目需要组织，您可能会考虑更简单的选项，如折线图、条形图和饼图。
#2。 选择你想强调的中心概念
使用突出正确元素的工具，例如随时间增长或客户偏好。
#3。 了解您的观众如何看待视觉信息
评估受众的特征可以帮助您确定适合的可视化类型。 例如，公众可能更习惯于更简单的可视化，而同事们可能熟悉更广泛的类型。
#4。 选择最简单的视觉效果
一旦你确定了你的听众是谁以及你想用你的数据表达什么，试着用你认为可行的每一种可视化选择来绘制你的数据集。 然后检查您所做的可视化并选择最容易理解的可视化。
#5。 了解您希望观众产生的情感影响
一些可视化以同样的清晰度共享相同的信息，但它们可能具有不同的情感影响。 例如，如果您想传达财务增长带来的兴奋，您可以使用连续向上绘制的折线图而不是条形图。
#6。 获得关于您的可视化的反馈
请同事审查您正在测试的可视化效果。 评估他们对每个选项的理解程度，以及他们是否有您希望唤起的情绪反应。
数据可视化的 3 个用途是什么？
数据可视化有助于探索业务洞察力，以便以适当的方式实现企业目标。 它有助于关联来自视觉或图形表示的数据。 它可以快速检查并快速消化关键指标。
什么是数据可视化的示例？
条形图对于进行组比较、跟踪进度和发现趋势非常有用。 饼图、折线图、面积图、直方图、数据透视表、箱线图、散点图、雷达图和分区统计图是一些更常见的数据可视化类型。
数据可视化的两种基本类型是什么？
从数据、趋势和数据模式中获得的见解，以及以简化方式识别复杂数据的方法，都是任何数据可视化项目的必要组成部分。 数据可视化有两种主要类型：静态和交互式。
Excel是数据可视化工具吗？
当谈到企业和专业用途时，Excel 是可用的顶级数据可视化工具之一。 帕累托图和分组条形图是这款免费增值电子表格应用程序中不提供的更复杂的可视化选项。
结论：
使数据中讲述的故事具有视觉清晰度，可帮助您识别洞察力，从而做出更好的决策、规划、战略和行动。 您的业务表现如何，需要修改什么，以及您应该将资源集中在哪里？ 这使您能够了解数据的重要性，从而推动更有效的运营。
参考资料
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