定义

数据可视化

经过

凯特刷,技术文件撰稿人
伯恩斯，执行编辑

数据可视化是一种将信息转换为可视上下文的实践，如地图或图表，使数据更容易被人类大脑理解和提取见解。数据可视化的主要目标是更容易识别模式、趋势和大的异常值数据集。该术语通常与他人互换使用，包括信息图形，信息可视化和统计图形。

数据可视化是其中一个步骤数据科学过程，它指出，在收集数据后，处理和建模后，必须可视化以获得结论。数据可视化也是更广泛的数据演示架构（DPA）学科的元素，其旨在以最有效的方式识别，定位，操纵，格式化和提供数据。

数据可视化对于几乎所有职业都很重要。通过计算机科学家探索进步，教师可以用教师展示学生测试结果人工智能（AI）或由高管希望与利益相关者分享信息。它还发挥着重要作用大数据项目。由于业务在大数据趋势的早期累积了大量数据集合，因此他们需要快速轻松地了解其数据的方法。可视化工具是一种自然的合适。

形象化是高级分析出于类似的原因。当数据科学家正在编写高级预测分析或机器学习时（毫克）算法，可视化输出来监视结果并确保模型按预期执行。这是因为复杂算法的可视化通常比数值输出更容易解释。

为什么数据可视化重要？

数据可视化提供了一种快速有效的方式，可以使用视觉信息以通用方式传送信息。实践还可以帮助企业确定影响客户行为的因素;确定需要改善或更加关注的区域区域;使数据更令人难忘利益攸关方;了解何时何地放置特定产品;并预测销售量。

数据可视化的其他优势包括以下内容：

快速吸收信息、提高洞察力、更快做出决定的能力;
对必须采取的后续步骤的了解增加，以改善组织;
改善与他们的信息保持兴趣的能力能理解;
简单地分配了增加机会与所涉及的每个人共享洞察的信息;
消除对数据科学家的需求，因为数据更易于访问和可理解;和
迅速行动的能力增加，因此，以更大的速度和更少的错误达到成功。

数据可视化和大数据

大数据和数据分析项目的普及程度增加了比以往任何时候都更加重要。公司越来越多地利用机器学习来收集大量数据，可以困难和缓慢地排序，理解和解释。可视化提供了一种向企业主和利益相关者加速并将信息加速并向企业主人和利益相关者提供速度。

大数据可视化通常超出正常可视化中使用的典型技术，例如饼图，直方图和公司图表。它改为使用更复杂的表示，例如热图和发烧图表。大数据可视化需要收集强大的计算机系统原始数据，处理它并将其转化为人类可以用来快速吸引洞察力的图形表示。

虽然大数据可视化可能是有益的，但它可以对组织构成几个缺点。它们如下：

为了充分利用大数据可视化工具，必须聘用可视化专家。本专家必须能够识别最佳数据集和可视化风格，以保证组织正在优化使用数据的使用。
大数据可视化项目通常需要参与它，以及管理，因为大数据的可视化需要强大的计算机硬件，高效的存储系统，甚至移动到云。
大数据可视化提供的见解只会与可视化信息一样准确。因此，必须让人员和流程来管理和控制企业数据，元数据和数据源的质量。

数据可视化的示例

在可视化的早期，最常见的可视化技术正在使用aMicrosoft Excel电子表格将信息转换为a桌子那条状图或饼形图。虽然常用这些可视化方法仍然是常用的，但现在可以使用更复杂的技术，包括以下内容：

一些其他流行的技术如下。

线条图表。这是最基本和使用的最基本和常用技术之一。线图显示变量如何随时间变化。

区域图表。这种可视化方法是界图的变体;它在时间序列中显示多个值 - 或者在连续，同等间隔的点处收集的数据序列。

散点图。该技术显示两个变量之间的关系。一种散点图采用具有点的x和y轴的形式来表示数据点。

treemaps。此方法以嵌套格式显示分层数据。每个类别用于每个类别的矩形的大小与其整体的百分比成比例。treemap当存在多个类别时，最好使用，目标是比较整个不同的部分。

人口金字塔。该技术使用堆叠的条形图来显示复杂的社会叙述人口。在尝试显示人口分发时，最好使用。

常见数据可视化用例

数据可视化的常用情况包括以下内容：

销售和营销。媒体代理Magna的研究预测，所有全球广告美元的一半将在网上在2020年上。因此，营销团队必须密切关注他们的网络流量来源以及其网络属性如何生成收入。由于营销努力，数据可视化使得随着时间的推移，很容易看到交通趋势。

政治。在政治中，数据可视化的一种常见用法是用地理地图显示每个州或地区投票支持的政党。

医疗保健。医疗保健专业人员经常使用Choropleth Maps来可视化重要的健康数据。Choropleth Map将显示分割的地理区域或区域，该区域与数字变量相关的某些颜色。Choropleth Maps允许专业人员看看如何变量，例如心脏病的死亡率，特定领土的变化。

科学家们。科学的可视化，有时简写作为SCIVIS，允许科学家和研究人员比以往任何时候都从实验数据中获得更大的洞察力。

金融。融资专业人员必须在选择购买或出售资产时追踪其投资决策的履行。Candlestick图表被用作交易工具，并帮助金融专业人士随着时间的推移分析价格变动，展示了证券，衍生物，货币，股票，债券和商品等重要信息。通过分析价格如何随着时间的推移而改变，数据分析师和财务专业人士可以检测到趋势。

后勤。航运公司可以使用可视化工具来确定最佳的全球航运路线。

数据科学家和研究人员。由数据科学家构建的可视化通常用于科学家自己的使用，或者将信息呈现给选择受众。视觉表示使用所选编程语言和工具的可视化库构建。数据科学家和研究人员经常使用开源编程语言 - 如Python- 或专有用于复杂数据分析的专有工具。这些数据科学家和研究人员执行的数据可视化有助于他们了解数据集，并识别否则会被忽视的模式和趋势。