文字并不总是描绘出最清晰的画面。原始数据并不总是能说明最引人注目的故事。

人类的大脑非常容易接受视觉信息。这就是为什么数据可视化是一个强大的沟通工具。

数据可视化是一门专注于原始数据的图形表示的学科。数据可视化的目的是创造价值。在过去的几年里，围绕数据可视化的新职业和新工具都已大量出现。

什么是数据可视化？

数据可视化是数据或信息的可视化呈现。数据可视化的目标是向读者清晰有效地传达数据或信息，以使决策者更容易查看和理解数据中的趋势、异常值和模式。通常，数据以图表、信息图或地图的形式可视化。

在数据科学领域，数据可视化不仅仅是一个词。而是一个完整的过程，为我们面临的许多问题提供了解决方案。无论是需要分析的大数据，还是需要为利益相关者制作的演示文稿，数据可视化始终发挥着至关重要的作用。

为什么数据可视化很重要？

数据可视化在数据科学中很重要，因为它可以帮助我们让数据“说话”并提供它所涵盖的所有隐藏细节。它还有助于快速执行探索性分析，极大地推动数据科学项目和有效决策。

如果我们窥探一下人类的心理，我们就会知道：

“人类大脑处理视觉效果的速度 比处理文本快60万倍。“

此外，在决策方面，管理者需要对可用数据有透彻的了解，然后才能做出决定性决策。但是，由于有大量可用的数据，因此全面了解数据的最简单和最快的方法是使用可视化技术。

以下是数据可视化对业务很重要的几个原因：

• 使数据引人入胜且易于理解
• 识别一组数据中的趋势和异常值
• 讲述在数据中发现的故事
• 强化论点或观点
• 突出显示一组数据的重要部分

数据可视化的 5 个步骤是什么？

数据可视化通常涉及几个步骤来获取所需的图表或仪表板：

• 收集原始数据
• 清理和预处理数据
• 选择正确的可视化工具
• 选择正确的图表或图形类型
• 分析和解释数据可视化

其中一个更关键的阶段是数据分析阶段，这有助于带出所显示数据的上下文。

例如，在折线图上给定趋势线时，可能需要查看平均线以进行数据分析以识别模式。

总结

数据时代企业需要数据可视化，因为人类大脑没有能力快速理解如此多的原始、无组织的信息，并将其转化为可用和可理解的东西。我们需要图形和图表来传达数据发现，以便我们能够识别模式和趋势，从而获得洞察力并更快地做出更好的决策。

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