數(shù)據(jù)可視化的定義
數(shù)據(jù)可視化就是以圖形的格式來(lái)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。它可以通過(guò)直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)來(lái)減少數(shù)據(jù)的“噪音”，使決策者能夠更容易地看到和理解數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)、異常值和模式。
地圖和圖表是最早的數(shù)據(jù)可視化形式之一。早期最著名的數(shù)據(jù)可視化例子之一是法國(guó)土木工程師Charles Joseph Minard在1869年創(chuàng)建的流程圖，以幫助了解拿破侖的軍隊(duì)在1812年災(zāi)難性的俄國(guó)戰(zhàn)役中所遭受的苦難。這張地圖用兩個(gè)維度來(lái)描繪了軍隊(duì)的數(shù)量、距離、溫度、緯度和經(jīng)度、行進(jìn)方向以及相對(duì)于特定日期的位置。
如今，數(shù)據(jù)可視化涵蓋了從儀表板到報(bào)表、統(tǒng)計(jì)圖、熱力圖、圖表、信息圖等所有可視化呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的方式。
數(shù)據(jù)可視化的商業(yè)價(jià)值
數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們快速高效地分析數(shù)據(jù)。通過(guò)提供易于理解的可視化數(shù)據(jù)表示，可以幫助員工根據(jù)這些數(shù)據(jù)來(lái)做出更明智的決策。以視覺(jué)形式的呈現(xiàn)數(shù)據(jù)可以使其更容易被理解，使人們更快地獲得見(jiàn)解?？梢暬部梢允惯@些見(jiàn)解更容易地被交流。數(shù)據(jù)的可視化表示也可以更容易地看到獨(dú)立變量之間的關(guān)系。例如，它可以幫助企業(yè)查看趨勢(shì)、了解事件的頻率以及跟蹤操作和性能之間的聯(lián)系。
數(shù)據(jù)可視化的類型
可視化數(shù)據(jù)的方法有很多種，但數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)Datalabs Agency表示，數(shù)據(jù)可視化有兩種基本類型：
•探索：探索可視化可幫助企業(yè)了解數(shù)據(jù)想要告訴你的內(nèi)容。
•解釋：解釋可視化會(huì)使用數(shù)據(jù)來(lái)向觀眾講述故事。
理解一個(gè)給定的可視化要達(dá)到這兩個(gè)目的中的哪一個(gè)是至關(guān)重要的。
一些最常見(jiàn)的特定可視化類型包括：
二維區(qū)域
這些通常是地理空間的可視化。例如，漫畫(huà)利用地圖的扭曲來(lái)傳達(dá)諸如人口或旅行時(shí)間等信息。分級(jí)統(tǒng)計(jì)圖上也會(huì)使用地圖上的陰影或圖案來(lái)表示統(tǒng)計(jì)變量，例如各州的人口密度。
時(shí)態(tài)
這是一種有一維線性的可視化，有一個(gè)開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間。例如時(shí)間序列，它按日或按月顯示了網(wǎng)站訪問(wèn)量等數(shù)據(jù)，以及甘特圖，它說(shuō)明了項(xiàng)目進(jìn)度。
多維
這些常見(jiàn)的可視化呈現(xiàn)通常會(huì)具有兩個(gè)或更多維度的數(shù)據(jù)。示例包括了餅圖、直方圖和散點(diǎn)圖。
分層
這些可視化顯示了群體之間的關(guān)系。樹(shù)形圖是分層可視化的一個(gè)例子，它顯示了較大的組是如何包含較小的組的。
網(wǎng)絡(luò)
網(wǎng)絡(luò)可視化顯示了數(shù)據(jù)集在網(wǎng)絡(luò)中是如何相互關(guān)聯(lián)的。一個(gè)例子是節(jié)點(diǎn)鏈接圖，也稱為網(wǎng)絡(luò)圖，它使用了節(jié)點(diǎn)和鏈接線來(lái)顯示事物是如何相互連接的。
數(shù)據(jù)可視化的示例
Tableau已經(jīng)收集了它認(rèn)為最好的10個(gè)數(shù)據(jù)可視化的例子。Tableau列表中的第一名就是上面提到的Minard的拿破侖向莫斯科進(jìn)軍的地圖。其他突出的例子還包括：
•1854年英國(guó)醫(yī)生John Snow為了解當(dāng)年倫敦霍亂爆發(fā)情況而制作的點(diǎn)陣圖。該地圖使用了城市街區(qū)的條形圖來(lái)顯示倫敦附近每個(gè)家庭的霍亂死亡人數(shù)。地圖顯示，受影響最嚴(yán)重的家庭都是從同一口井取的水，這最終讓人們認(rèn)識(shí)到，是受污水污染的井導(dǎo)致了疫情的爆發(fā)。
•皮尤研究中心作為其The Next America項(xiàng)目的一部分，于2014年發(fā)布了一個(gè)生動(dòng)的年齡和性別人口統(tǒng)計(jì)金字塔。該項(xiàng)目充滿了創(chuàng)新的數(shù)據(jù)可視化。該圖顯示了自1950年代以來(lái)人口結(jié)構(gòu)的變化，1950年代是底部有許多年輕人，頂部只有很少老年人的金字塔，到2060年則變成了矩形。
•Hanah Anderson和Matt Daniels在The Pudding網(wǎng)站上的四個(gè)可視化作品，通過(guò)分解2000部電影的腳本，統(tǒng)計(jì)了男性和女性角色的對(duì)白，闡明了流行文化中的性別差異?？梢暬说纤鼓犭娪暗姆诸?，2000個(gè)劇本的概述，用戶可以搜索特定電影的漸變條，以及對(duì)男性和女性角色的年齡偏見(jiàn)。
數(shù)據(jù)可視化的工具
有許多的應(yīng)用程序、工具和腳本可用于數(shù)據(jù)可視化。其中最受歡迎的有：
Domo
Domo是一家專門從事商業(yè)智能工具和數(shù)據(jù)可視化的云軟件公司。它側(cè)重于商業(yè)用戶部署的儀表板和易用性。
Dundas BI
Dundas BI是一個(gè)用于可視化數(shù)據(jù)、構(gòu)建和共享儀表板和報(bào)表以及嵌入分析的BI平臺(tái)。
Infogram
Infogram是一個(gè)拖放式的可視化工具，用于為營(yíng)銷報(bào)告、信息圖、社交媒體帖子、儀表板等內(nèi)容創(chuàng)建可視化的效果。
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI是一個(gè)與Microsoft Office集成的商業(yè)智能平臺(tái)。它有一個(gè)制作儀表板和報(bào)告的易于使用的界面。
Qlik
Qlik的Qlik Sense有一個(gè)用于調(diào)查數(shù)據(jù)的“關(guān)聯(lián)”數(shù)據(jù)引擎并可以提供基于AI的可視化建議。它正在繼續(xù)構(gòu)建自己的開(kāi)放架構(gòu)和多云功能。
Sisense
Sisense是一個(gè)以嵌入式分析而聞名的端到端分析平臺(tái)。許多客戶以O(shè)EM的形式在使用它。
Tableau
作為市場(chǎng)上最流行的數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)之一，Tableau是一個(gè)支持訪問(wèn)、準(zhǔn)備、分析和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的平臺(tái)。
數(shù)據(jù)可視化的角色和薪資
根據(jù)PayScale的數(shù)據(jù)，以下是一些與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的最受歡迎的職位，以及每個(gè)職位的平均薪資。
•數(shù)據(jù)分析師：6.3萬(wàn)美元
•數(shù)據(jù)科學(xué)家：9.2萬(wàn)美元
•數(shù)據(jù)可視化專家：7.5萬(wàn)美元
•高級(jí)數(shù)據(jù)分析師：8.5萬(wàn)美元
•高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家：12.1萬(wàn)美元
•BI分析師：6.2萬(wàn)美元
