为什么数据可视化在描述性分析中很重要？

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数据正迅速成为商业领域的一个重要组成部分。它被认为是每个企业的核心，经过处理的数据用于决策和制定商业战略；因此，它定义了组织做什么。一个不关注其组织数据良好统计的企业，在跟踪业务增长或失败方面可能会遭受重大损失。

如果一家公司想在商业世界中保持相关性和成功，其数据必须使用描述性统计和数据可视化来保证高质量。

描述性分析通过将所有获取的数据总结和组织成易于管理和理解的形式来描述数据。描述可能包括关于整个数据集或仅其中一部分的信息。

关于描述性数据分析，需要理解的一件最重要的事情是，它关注的是数据本身，而不是可能超出报告数据范围的含义——这是推论统计和描述性统计之间的主要区别。推论统计采用复杂的数学方法进行预测，而描述性统计则不这样做。

描述性统计是任何公司战略的重要组成部分。原始数据通常以大型、未经整理的数字电子表格的形式呈现。即使对于数据专家来说也很复杂。嘈杂的数据可能难以理解和解释。描述性统计整理了所有混乱和杂乱无章的数据，使其可用。这是在开始数据可视化旅程之前必须采取的关键步骤。

数据可视化在描述性分析中的重要性

描述性分析中的数据可视化包括：

1. 识别趋势

折线图等图表可以显示随时间推移的模式，帮助利益相关者了解特定变量如何演变。

2. 检测模式

热图和散点图可以显示数据中的相关性或聚类。

3. 简化复杂数据

当数据量很大时，原始数据可能过多，而可视化工具通过将数据转换为易于理解的形式（如图表、图形和仪表板）来简化这一过程。利益相关者可以使用图形工具和技术来探索数据以获得见解，而无需具备广泛的技术知识。

4. 显示模式和趋势

可视化使用户能够轻松识别数据中的趋势、模式和异常值。例如，一段时间内的销售额折线图。如果没有可视化，从原始数据中识别趋势将非常耗时且容易出错。

5. 汇总大型数据集

仪表板包含条形图、饼图、直方图和许多其他相关的图表。它可以一目了然地显示和汇总大型数据集。

6. 突出异常值

箱线图和气泡图等可视化方法有助于识别需要进一步研究的意外数据项。可视化工具可以检测异常值和意外结果，这些结果需要进一步调查。例如，客户投诉的迅速增加，如条形图所示，表明需要进一步调查。识别这些异常值对于质量控制、风险管理以及检测原始数据集中可能被忽略的意外事件至关重要。

7. 实时监控

仪表板可以向用户更新实时数据。它帮助企业组织持续监控关键数据。这些表示提供了关于性能的快速反馈，使他们能够迅速响应变化或出现的模式。这在快速发展的行业中尤其重要，因为决策必须基于最新的事实。

8. 利用数据讲故事

可视化工具帮助分析师创建数据驱动的叙事，不仅解释发生了什么，还解释了它为什么重要。这种“数据叙事”能够吸引利益相关者，并将发现与更大的背景联系起来，使他们能够理解数据的价值。引人入胜的图像叙事使复杂的分析更容易理解和更有说服力。

9. 增强数据探索

交互式可视化（如仪表板）提供交互式数据表示，允许用户动态地探索数据。为了获得更深入的见解，他们可以深入了解细节，过滤特定信息，或关注特定指标。这种交互性促进了自助式分析，使团队能够探索数据，而无需依赖分析师来处理每个查询。

10. 增强决策

数据可视化使决策者能够更快、更高效地处理信息。清晰的图形，如仪表板，为利益相关者提供了关于性能的快速概述，从而能够做出更快、更明智的决策。

11. 支持跨团队的更好理解

数据可视化减少了沟通障碍，并将见解提供给非技术利益相关者，包括高管、营销和销售团队。它通过确保每个人都理解事实并就采取适当的措施达成一致来促进部门间的团队合作。

数据可视化在描述性分析中至关重要，因为它将复杂的数据转换为直观、易于理解、解释和执行的可视化格式。它通过帮助用户快速掌握可能隐藏在表格数据中的模式、趋势和关系，从而在原始数据和可操作的见解之间架起桥梁。这就是数据可视化如此重要的原因：

散点图是可视化和分析数据的有用工具，但它需要一定的专业知识和理解才能很好地使用。为了提高你的散点图技能，你应该首先理解统计和数据分析的基础知识，例如相关性、回归、聚类和异常值检测。使用不同的工具和应用程序创建散点图的实验可能包括Excel、Google Sheets、Tableau、R、Python等。

使用Excel、Google Sheets、Tableau、R、Python等工具和软件从数据中创建散点图很简单。基本步骤是选择要在x轴和y轴上绘制的变量（应该是数值型和连续型），选择包含变量值的数据范围，并插入一个外观可自定义的散点图图表，包括标题、标签、图例、网格线、标记和颜色。最后，检查散点图中的模式、趋势和异常值；你也可以添加趋势线、回归线或置信区间来显示最佳拟合或关系的不确定性。