資料視覺化與資料分析的區別

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資料分析是一個從原始資料中提取有意義資料的過程。資料視覺化利用這些有意義的資料提供更多資訊，使利益相關者更容易理解。在本文中，我們將探討資料分析和資料視覺化的區別。

資料分析

資料分析是一個從各種來源收集原始資料的過程。然後對這些資料進行清理、格式化和建模，以便更容易地進一步使用。資料分析的主要目標是提取可用的見解，幫助企業做出各種決策。

資料分析的型別

這裡討論了企業遵循的不同型別的資料分析。

• 描述性分析 − 這是一種分析型別，其中包含諸如“正在發生什麼”之類的問題。
• 診斷性分析 − 這是一種分析型別，其中考慮導致銷售、市場營銷等問題的原因。
• 預測性分析 − 這是一種分析型別，它考慮歷史資料並對未來進行預測。
• 規範性分析 − 這是一種分析型別，其中資料被劃分為模式，這有助於決策。

資料視覺化

資料視覺化是一個將可用資料以視覺化方式格式化的過程。這有助於建立資料的視覺化表示。複雜的和大資料集可以以圖形方式顯示，這有助於更好地理解。

資料視覺化的用例

資料視覺化使用以下用例：

• 關聯資料 − 可以藉助圖表關聯資料，這些圖表顯示了隨時間推移的銷售額的增長和下降。這在關聯兩個不同的資料集（如網站效能和銷售圖表）時很有用。
• 圖表效能 − 資料可以以圖表的形式顯示，可以顯示特定決策是產生了積極影響還是消極影響。
• 視覺化探索 − 如果資料以表格形式提供，則可以很容易地瞭解意外的異常或模式。視覺化探索有助於提供儘可能多的資料。資料以圖形格式呈現，有助於輕鬆找到意外的事情。
• 高階多方面視覺化 − 這是一種視覺化型別，其中組合了不同型別的變數。這有助於建立一個包含許多因素的故事。

資料視覺化中使用的技術

資料視覺化中使用了許多技術，我們將瞭解其中的一些技術。

• 圖表 − 圖表被認為是最有效的資料視覺化方式。圖表有很多型別，例如條形圖、折線圖、餅圖等，有助於顯示特定時間的數值。
• 熱力圖 − 熱力圖由彩色漸變組成，讓檢視者瞭解資料的幅度。這些熱力圖也用於關聯資料。
• 直方圖 − 直方圖用於在一組頻率中排列資料。資料可以輕鬆地分佈到一個確定的時期。
• 散點圖 − 散點圖用於藉助點來顯示不同變數之間的關係。

資料視覺化和資料分析的區別

資料視覺化和資料分析是不同的東西。資料分析是收集資料的過程，而資料視覺化則處理以視覺化格式呈現資料。兩者之間有很多區別，可以在下表中找到。

結論

資料分析和資料視覺化用於呈現資料以做出決策。資料分析是一個從各種來源收集原始資料的過程。然後對其進行分析，並提供乾淨的資料以供使用。資料視覺化是一個使用從資料分析中獲得的乾淨資料將其以視覺化形式（如條形圖、餅圖、折線圖等）呈現的過程。以這種方式呈現的資料有助於企業做出決策。

關於資料視覺化與資料分析的常見問題

1. 資料視覺化如何顯示資料？

資料視覺化以圖形格式顯示資料。這些圖表包括條形圖、折線圖、餅圖、直方圖等。

2. 資料視覺化使用哪種型別的資料？

資料視覺化使用透過資料分析清理和組織的原始資料。

3. 資料視覺化應用於哪些領域？

資料視覺化應用於醫療保健、銀行、金融等領域。

4. 使用哪些工具來執行資料分析？

用於執行資料分析的工具包括Hive、Excel、Polybase、SAP等。

5. 資料分析的不同型別是什麼？

資料分析的不同型別包括：

• 描述性分析
• 診斷性分析
• 預測性分析
• 規範性分析