基本概念

什么是数据可视化?

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。数据可视化工具可自动提高视觉交流过程的准确性并提供详细信息。您可以使用可视化表示从原始数据中提取可行的见解。

数据可视化流程有哪些步骤?

有效的数据可视化包含五个步骤。

定义目标

您可以通过确定现有数据集可能回答的问题来定义数据可视化目标。明确的目标有助于确定以下内容的类型:

  • 您使用的数据
  • 您所做的分析
  • 您用来有效传达发现的视觉内容

例如,零售商可能会设法了解哪种类型的产品包装销量最高。

收集数据

数据收集涉及识别内部和外部数据来源。有大量数据集可供在线购买和使用。贵公司可能还拥有可用于分析的现有数据档案。例如,您可以收集历史销量、营销活动和产品包装数据,以找到最佳包装。

清理数据

数据清理包括移除冗余数据、执行数学运算以进行进一步分析,或者筛选和转换数据以满足质询条件。例如,您可以从假日月份和营销活动之后删除销量数据,以确定不同包装类型的平均销售额。

选择数据视觉效果

您可以从几种不同的图表类型中进行选择,以实现高效的视觉发现。数据点与要传达的见解之间的关系将决定最佳的图形表示。例如,您可以使用条形图按颜色表示上个月的包装销售额。但是,饼图可能更适合显示库存中彩色包装的百分比。数据可视化有两种主要类型。

静态可视化

静态可视化仅提供特定数据故事的单一视图。信息图表是静态可视化的一个示例。

交互式可视化

交互式可视化允许用户与图形和图表进行交互。浏览者可以更改可视化参数中的变量,以发现新的见解或获取深度信息。数据可视化软件通常会提供用户与系统进行交互的控制面板。

创建数据视觉效果

您可以使用数据可视化工具创建所需的数据视觉效果。大多数工具会导入您的最终数据集并自动生成所需的报告。有效数据可视化的一些设计原则包括:

  • 使用大小、颜色、字体和图形吸引观众注意重要的细节
  • 使用视觉提示为数据提供上下文
  • 选择正确的颜色组合
  • 使用解释性标题向受众提供关键见解,并帮助他们专注于正确的问题
  • 添加清晰的标签和数字