描述性分析中的資料視覺化

資料視覺化是以視覺或圖形方式呈現資料，以發現原始資料中找不到的模式、趨勢和關聯。如果資料沒有以視覺方式呈現，則無法識別資料中的趨勢和模式，並且無法被發現。資料視覺化工具比統計軟體更受歡迎，也更容易使用和理解。

資料視覺化是商業智慧 (BI) 的關鍵組成部分。大多數 BI 應用軟體都非常重視資料視覺化，並提供強大的資料視覺化功能。資料視覺化是資料科學家和分析師必不可少的工具。它使他們能夠深入瞭解資料趨勢、行為和模式。然而，視覺化資料具有實際用途。個人和企業家通常透過分析和視覺化結果將其用於決策。

個人和企業家經常使用資料視覺化 (DV) 來影響公眾輿論併發送目標資訊。資料科學家和分析師依靠 DV 來收集對購買趨勢、共享行為和消費者願望清單的見解，它在現實世界中也很有用。

為什麼資料視覺化很重要？

資料視覺化很重要，因為它將複雜的資料集轉換為更易於理解、解釋和分析的視覺表示。資料視覺化建立圖形表示來呈現資料。這些演示大多是描述性的，側重於“原始”資料和簡短的摘要。它們可以顯示轉換後的資料，通常基於複雜的轉換。主要目的是視覺化資料和統計資料以評估結果並獲得見解。

資料視覺化重要的關鍵原因

以下是一些資料視覺化重要的關鍵原因：

• 識別趨勢和模式 - 資料視覺化使個人能夠輕鬆識別資料中的趨勢、異常和模式。例如，折線圖可以描繪隨時間推移的趨勢，但散點圖可以顯示變數之間的相關性。
• 改進資料的視覺呈現，使其更具吸引力 - 使用圖形、圖表和地圖進行資料視覺化使複雜模式、關係和趨勢更容易理解。人類比單純的數字或文字更快地吸收視覺資訊。
• 輔助決策 - 透過使資料更易於訪問和理解，決策者可以快速獲得見解並做出明智的決策。視覺化資料使比較各種選項和結果變得更容易。
• 改進資料敘事 - 資料視覺化可以透過使資料栩栩如生來建立一個引人入勝的故事。使用正確的視覺效果，您可以引導受眾完成敘述，從而提高參與度和資訊保留率。
• 簡化大型和複雜資料 - 大型複雜資料集以其原始形式可能令人不知所措；但是，諸如熱圖或餅圖之類的視覺工具可以簡化這些資料並使其易於理解。
• 資料驅動文化 - 在組織中，良好的資料視覺化技術透過分析資料以生成圖形結果並在戰略決策中使用資料見解來支援資料驅動文化。
• 查詢錯誤和異常值 - 視覺化有助於檢測原始資料集中資料錯誤、不一致和異常，從而提高資料準確性和質量。
• 互動式探索 - 許多現代資料視覺化工具都具有互動式功能，允許使用者從各種角度探索資料。這種動態互動允許更深入地探索資料。
• 引人入勝且有說服力 - 設計精良的視覺效果可以提高簡報的參與度和說服力，從而影響觀點並根據資料見解推動行動。

資料視覺化是一個有用的工具，可以簡化複雜資訊，改進溝通，並促進更準確和及時的決策。

資料視覺化是如何工作的？

資料視覺化透過將原始資料轉換為視覺格式來工作，這些格式允許更輕鬆地分析、解釋和溝通，使其成為資料驅動決策中不可或缺的工具。

資料視覺化過程的步驟

資料視覺化透過將原始資料轉換為視覺表示形式（如圖表、圖形、地圖和其他圖形格式）來工作，使人們更容易理解和分析資訊。資料視覺化過程包括以下步驟：

1. 選擇正確的資料視覺化技術

資料的視覺表示可能會有所不同，因為它取決於資料型別。例如，條形圖、餅圖和樹狀圖用於分類資料。折線圖、散點圖和直方圖用於數值資料。地圖或熱圖用於地理資料，樹狀圖和樹狀圖用於層次資料。

2. 將資料對映到視覺元素

這包括將資料值對映到視覺元素，包括位置、大小、顏色和形狀。例如：表示多個維度，例如 X 軸上的時間和 Y 軸上的數量。用於區分組或指示值的大小。不同的形狀可以表示各種資料點或類別。數值資料按比例縮放以適合視覺化（例如，將數字歸一化為 0-100 的範圍）。

3. 資料視覺化工具

資料視覺化工具對於描述性分析至關重要，因為它們將原始資料轉換為更易於理解和分析的圖形表示，以獲得資料見解。這些技術有助於決策者更容易地發現數據中的趨勢、模式和異常。有各種工具可用於建立視覺化，例如 Excel 或 Google Sheets、Tableau、Power BI、D3.js、Plotly、Matplotlib 和自定義。描述性分析中使用的一些關鍵資料視覺化圖表和圖形如下：

• 條形圖和柱形圖 - 用於比較類別。
• 折線圖 - 有效地顯示隨時間推移的趨勢。
• 餅圖 - 顯示整體的比例。
• 直方圖 - 顯示頻率分佈。
• 熱圖 - 表示資料密度或集中度。
• 散點圖 - 顯示兩個變數之間的關係。
• 儀表板 - 將多個視覺化組合到單個螢幕上，以全面瞭解關鍵指標。

4. 分析和解釋

在描述性分析中，分析和解釋包括總結和解釋歷史資料，以提供對指定時間段內發生情況的見解。描述性分析旨在瞭解歷史績效、查詢模式並使用一些合適的方法總結資料。總的來說，它包括繪製趨勢和模式、比較和資料洞察。根據業務或運營環境解釋資料。例如，為什麼某個月的銷售額有所增加？這是否與營銷活動或季節性趨勢有關？使用資料解釋，使用者可以從分析中得出相關見解，例如關鍵績效指標 (KPI)、績效模式或關注領域。

它以簡潔的方式提供結果，使利益相關者能夠做出明智的決策。這可能包括建立突出顯示最重要見解的報告或儀表板。

5. 溝通

資料視覺化用於與他人共享發現，無論是透過報告、儀表板還是簡報。精心設計的資料視覺化有助於快速傳達關鍵見解。資料視覺化通常是資料講故事的重要組成部分，其中資料用於構建一個導致明智決策或戰略行動的敘述。描述性分析中的溝通包括成功地呈現和解釋資料分析的結果。目標是以清晰、可操作且與受眾需求相關的方式呈現結果，從而實現明智的決策。該過程包含許多關鍵組成部分，每個組成部分對於將資料見解轉化為可理解的資訊都至關重要。