数据可视化(Data visualization)是指使用数据分析工具来增加数据的视觉效果,表达对数据信息的看法。商业领域是数据分析最常用的地方。销售人员使用视觉数据向客户展示不同的产品。分析师通过数据肖像研究顾客的偏好。企业管理者还需要根据企业的经营状况的绩效指标来计算经营目标。然而,在大数据时代,许多人对数据可视化有一些误解。一些数据分析师在工作中不可避免地会犯各种错误,这将降低业务分析的价值,甚至误导。无论您是可视化数据的用户还是提供数据可视化服务的数据分析师,您都需要避免以下三个误解。
第一,商业数据可视化的首要问题是明确数据可视化的工作为谁而作。不同的角色希望看到完全不同的数据结果。客户最需要关于产品的详细信息。企业中的中层人员需要对一个区域内每种产品或产品的购买、加工、销售和服务有具体的了解。首席执行官将使用更多的宏观数据来完成决策。在数据可视化中,不分析无关数据非常重要。尽管每个数据分析师都想向他人展示详细的数据报告,但没有人想在无关信息上浪费时间,所以分析师不应该试图包罗万象。对于广大客户来说,无论获得多少视觉数据,关注最需要关注的数据就足够了。
第二,商业数据可视化的分析也不是利用各种不同类的图表,把工作内容做成一件艺术品。一般来说,条形图适用于比较单个变量的大小,而条形图适用于表示数据组的大小。散点图可以显示两个变量之间的关系。每个图表都有一个合适的分析对象,许多分析师会使用各种各样的图表,以使其美观清晰。复杂的图表只会给别人一种不分主次的感觉,忽略了数据和信息的重要地位。例如,在分析宏观经济对产品的影响时,通常需要显示国内生产总值(国内生产总值)的总体变化和增长率。这种信息可以通过条形图或直方图完全完成。如果设计散点图和嵌套饼图,数据分析的本质是分离的。这种对美的过度追求只是痴心妄想。
第三,商业数据可视化需要“干净”的数据。Subhashi Samaddar,美国佐治亚大学数据分析与创新教授,认为“一旦数据分析存在缺陷和偏见,没有经验的人很可能被欺骗”。业务数据的可视化通常在业务决策中起着重要的参考作用。如果在数据选择过程中隐藏或篡改异常数据,很可能会对结论的分析产生灾难性的后果,这可以说是对人和自己的伤害。在日常使用数据可视化工具时,我们应该仔细考虑数据源是否正常,以及我们是否只看到我们想看到的数据。尤其是在金融投资方面,不要被精美的图表所愚弄。您必须学会区分数据的真实性,并注意数据更改背后的内部原因。
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