描述性分析中的数据可视化

数据可视化是以视觉或图形方式呈现数据，以发现原始数据中找不到的模式、趋势和关联。如果数据没有以视觉方式呈现，则无法识别数据中的趋势和模式，并且无法被发现。数据可视化工具比统计软件更受欢迎，也更容易使用和理解。

数据可视化是商业智能 (BI) 的关键组成部分。大多数 BI 应用软件都非常重视数据可视化，并提供强大的数据可视化功能。数据可视化是数据科学家和分析师必不可少的工具。它使他们能够深入了解数据趋势、行为和模式。然而，可视化数据具有实际用途。个人和企业家通常通过分析和可视化结果将其用于决策。

个人和企业家经常使用数据可视化 (DV) 来影响公众舆论并发送目标信息。数据科学家和分析师依靠 DV 来收集对购买趋势、共享行为和消费者愿望清单的见解，它在现实世界中也很有用。

为什么数据可视化很重要？

数据可视化很重要，因为它将复杂的数据集转换为更易于理解、解释和分析的视觉表示。数据可视化创建图形表示来呈现数据。这些演示大多是描述性的，侧重于“原始”数据和简短的摘要。它们可以显示转换后的数据，通常基于复杂的转换。主要目的是可视化数据和统计数据以评估结果并获得见解。

数据可视化重要的关键原因

以下是一些数据可视化重要的关键原因：

• 识别趋势和模式 - 数据可视化使个人能够轻松识别数据中的趋势、异常和模式。例如，折线图可以描绘随时间推移的趋势，但散点图可以显示变量之间的相关性。
• 改进数据的视觉呈现，使其更具吸引力 - 使用图形、图表和地图进行数据可视化使复杂模式、关系和趋势更容易理解。人类比单纯的数字或文本更快地吸收视觉信息。
• 辅助决策 - 通过使数据更易于访问和理解，决策者可以快速获得见解并做出明智的决策。可视化数据使比较各种选项和结果变得更容易。
• 改进数据叙事 - 数据可视化可以通过使数据栩栩如生来创建一个引人入胜的故事。使用正确的视觉效果，您可以引导受众完成叙述，从而提高参与度和信息保留率。
• 简化大型和复杂数据 - 大型复杂数据集以其原始形式可能令人不知所措；但是，诸如热图或饼图之类的视觉工具可以简化这些数据并使其易于理解。
• 数据驱动文化 - 在组织中，良好的数据可视化技术通过分析数据以生成图形结果并在战略决策中使用数据见解来支持数据驱动文化。
• 查找错误和异常值 - 可视化有助于检测原始数据集中数据错误、不一致和异常，从而提高数据准确性和质量。
• 交互式探索 - 许多现代数据可视化工具都具有交互式功能，允许用户从各种角度探索数据。这种动态交互允许更深入地探索数据。
• 引人入胜且有说服力 - 设计精良的视觉效果可以提高演示文稿的参与度和说服力，从而影响观点并根据数据见解推动行动。

数据可视化是一个有用的工具，可以简化复杂信息，改进沟通，并促进更准确和及时的决策。

数据可视化是如何工作的？

数据可视化通过将原始数据转换为视觉格式来工作，这些格式允许更轻松地分析、解释和沟通，使其成为数据驱动决策中不可或缺的工具。

数据可视化过程的步骤

数据可视化通过将原始数据转换为视觉表示形式（如图表、图形、地图和其他图形格式）来工作，使人们更容易理解和分析信息。数据可视化过程包括以下步骤：

1. 选择正确的数据可视化技术

数据的视觉表示可能会有所不同，因为它取决于数据类型。例如，条形图、饼图和树状图用于分类数据。折线图、散点图和直方图用于数值数据。地图或热图用于地理数据，树状图和树状图用于层次数据。

2. 将数据映射到视觉元素

这包括将数据值映射到视觉元素，包括位置、大小、颜色和形状。例如：表示多个维度，例如 X 轴上的时间和 Y 轴上的数量。用于区分组或指示值的大小。不同的形状可以表示各种数据点或类别。数值数据按比例缩放以适合可视化（例如，将数字归一化为 0-100 的范围）。

3. 数据可视化工具

数据可视化工具对于描述性分析至关重要，因为它们将原始数据转换为更易于理解和分析的图形表示，以获得数据见解。这些技术有助于决策者更容易地发现数据中的趋势、模式和异常。有各种工具可用于创建可视化，例如 Excel 或 Google Sheets、Tableau、Power BI、D3.js、Plotly、Matplotlib 和自定义。描述性分析中使用的一些关键数据可视化图表和图形如下：

• 条形图和柱形图 - 用于比较类别。
• 折线图 - 有效地显示随时间推移的趋势。
• 饼图 - 显示整体的比例。
• 直方图 - 显示频率分布。
• 热图 - 表示数据密度或集中度。
• 散点图 - 显示两个变量之间的关系。
• 仪表板 - 将多个可视化组合到单个屏幕上，以全面了解关键指标。

4. 分析和解释

在描述性分析中，分析和解释包括总结和解释历史数据，以提供对指定时间段内发生情况的见解。描述性分析旨在了解历史绩效、查找模式并使用一些合适的方法总结数据。总的来说，它包括绘制趋势和模式、比较和数据洞察。根据业务或运营环境解释数据。例如，为什么某个月的销售额有所增加？这是否与营销活动或季节性趋势有关？使用数据解释，用户可以从分析中得出相关见解，例如关键绩效指标 (KPI)、绩效模式或关注领域。

它以简洁的方式提供结果，使利益相关者能够做出明智的决策。这可能包括创建突出显示最重要见解的报告或仪表板。

5. 沟通

数据可视化用于与他人共享发现，无论是通过报告、仪表板还是演示文稿。精心设计的数据可视化有助于快速传达关键见解。数据可视化通常是数据讲故事的重要组成部分，其中数据用于构建一个导致明智决策或战略行动的叙述。描述性分析中的沟通包括成功地呈现和解释数据分析的结果。目标是以清晰、可操作且与受众需求相关的方式呈现结果，从而实现明智的决策。该过程包含许多关键组成部分，每个组成部分对于将数据见解转化为可理解的信息都至关重要。