數據可視化是以圖形或圖形格式呈現數據。數據可視化使決策者能夠直觀地看到分析，因此他們可以掌握困難的概念或識別新的模式。通過交互式可視化，您可以通過使用技術深入分析圖表和圖形以獲取更多詳細信息，交互式地更改您看到的數據及其處理方式，從而進一步理解該概念。
數據可視化的歷史
使用圖片來理解數據的概念已經存在了幾個世紀，從17世紀的地圖和圖表到19世紀早期的餅圖發明。幾十年后，當Charles Minard描繪拿破侖入侵俄羅斯時，引用最多的統計圖形之一就出現了。該地圖描繪了軍隊的規模以及拿破侖從莫斯科撤退的路徑 - 并將這些信息與溫度和時間尺度聯系起來，以便更深入地了解事件。
然而，數據可視化的技術真正點燃了數據可視化的火焰。計算機可以以極快的速度處理大量數據。如今，數據可視化已成為科學與藝術的快速發展，必將在未來幾年內改變企業格局。
數據可視化：對您的大數據未來的明智投資
大數據有可能帶來巨大機遇，但許多零售銀行在尋求大數據投資價值方面面臨挑戰。例如，他們如何使用大數據來改善客戶關系？他們應該如何以及在多大程度上投資于大數據？
為什么數據可視化很重要？
由于人類大腦處理信息的方式，使用圖表或圖表可視化大量復雜數據比研究電子表格或報告更容易。數據可視化是一種以通用方式傳達概念的快速，簡便的方法 - 您可以通過稍作調整來嘗試不同的方案。
數據可視化還可以：
確定需要關注或改進的領域。
明確哪些因素會影響客戶行為。
幫助您了解哪些產品放在哪里。
預測銷量。
當今世界的數據可視化
數據可視化對企業界的影響是什么 - 以及未來的存儲方式是什么？
中型企業開始進行數據可視化
由于預算緊張和IT資源有限，許多中型企業在從大數據中獲取最大收益時，不知道從哪里開始。
數據可視化技術
一張圖片勝過千言萬語 - 尤其是當您試圖找到關系并理解您的數據時，這些數據可能包含數千甚至數百萬個變量。
數據可視化如何超越結果
我們分析了六個使用自助式視覺探索的組織，以便在他們的工作方式上做出重大改進 - 無論他們的組織規模如何。
數據可視化是如何使用的？
無論行業或規模如何，所有類型的企業都在使用數據可視化來幫助理解他們的數據。這是如何做。
快速理解信息
通過使用商業信息的圖形表示，企業能夠以清晰，有凝聚力的方式查看大量數據 - 并從該信息中得出結論。而且，由于以圖形格式分析信息（與分析電子表格中的信息相反）的速度要快得多，因此企業可以更及時地解決問題或回答問題。
確定關系和模式
當以圖形方式呈現時，即使是大量復雜數據也開始變得有意義; 企業可以識別高度相關的參數。一些相關性將是顯而易見的，但其他相關性則不然。識別這些關系有助于組織專注于最有可能影響其最重要目標的領域。
指出新興趨勢
使用數據可視化來發現趨勢 - 無論是在業務還是在市場中 - 都可以使企業在競爭中占據優勢，并最終影響盈利。很容易發現影響產品質量或客戶流失的異常值，并在問題變得更嚴重之前解決問題。
將故事傳達給他人
一旦企業從可視化分析中發現了新的見解，下一步就是將這些見解傳達給其他人。在此步驟中使用圖表，圖表或其他具有視覺沖擊力的數據表示非常重要，因為數據可視化具有吸引力，可以快速獲取消息。
為數據可視化奠定基礎
在實施新技術之前，您需要采取一些步驟。您不僅需要掌握數據，還需要了解自己的目標，需求和受眾。為組織準備數據可視化技術需要您首先：
了解您嘗試可視化的數據，包括其大小和基數（列中數據值的唯一性）。
確定您要查看的內容以及要傳達的信息類型。
了解您的受眾并了解其如何處理視覺信息。
使用視覺效果，以最佳和最簡單的形式為您的觀眾傳達信息。
一旦您回答了有關您擁有的數據類型以及將要使用這些信息的受眾的初始問題，您需要準備好您將要使用的數據量。大數據為可視化帶來了新的挑戰，因為必須考慮大量，不同的品種和不同的速度。此外，數據通常生成得更快，可以進行管理和分析。
您應該考慮一些因素，例如您嘗試可視化的列的基數。高基數意味著有很大比例的唯一值（例如，銀行帳號，因為每個項目應該是唯一的）。低基數意味著一列數據包含大量重復值（如“性別”列中所示）。
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