什么是数据可视化，为什么重要？

在进入“数据可视化”这个术语之前，让我们先简单讨论一下“数据科学”这个术语，因为这两个术语是相互关联的。但是如何？让我们了解一下。因此，简单来说，“数据科学是使用统计和机器学习技术分析原始数据的科学，目的是得出有关该信息的结论”。但是你知道什么是数据科学管道吗？

In simple words, a pipeline in data science is “a set of actions which changes the raw (and confusing) data from various sources (surveys, feedback, list of purchases, votes, etc.), to an understandable format so that we can store it and use it for analysis.”

原始数据在管道中经历不同的阶段，它们是：

1. 获取/获取数据
2. 清理/清理数据
3. 数据可视化
4. 数据建模
5. 解释数据
6. 修订

所以现在我们跳到数据可视化术语。

Data visualization is the graphical representation of information and data in a pictorial or graphical format(Example: charts, graphs, and maps). Data visualization tools provide an accessible way to see and understand trends, patterns in data, and outliers. Data visualization tools and technologies are essential to analyzing massive amounts of information and making data-driven decisions. The concept of using pictures is to understand data that has been used for centuries. General types of data visualization are Charts, Tables, Graphs, Maps, Dashboards.

数据可视化的类别

数据可视化对于市场研究非常重要，因为市场研究可以将数值和分类数据可视化，这有助于增加洞察力的影响，也有助于降低分析瘫痪的风险。因此，数据可视化分为以下几类：

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现在让我们讨论数据可视化的一些优势。

数据可视化的优势

1.更好的协议：在商业中，很多时期，我们都需要看两个组件或两种情况的展览。传统的方法是体验两种情况的大量信息，然后对其进行检查。这显然需要大量时间。

2. 一种优越的方法：它可以解决将两种观点的信息放入图像结构中的困难。毫无疑问，这将使您更好地了解情况。例如，谷歌模式帮助我们理解以图形或图形结构表示的顶级企业或查询所标识的信息。

3. 数据的简单共享：通过信息的表示，组织呈现另一种通信安排。与共享繁琐的信息不同，共享视觉数据将吸收并传递更易于吸收的数据。

4、交易调查：借助信息表达，业务员可以毫不费力地了解商品的业务图表。借助热图等信息感知工具，他可以选择理解推动业务数字上升的原因，以及降低业务数字的原因。信息表示有助于理解模式以及不同的变量，例如热衷于购买的客户类型、重新散列客户、地形的影响等。

5. 发现场合之间的关系：企业受到很多因素的影响。找到这些元素或场合之间的关系可以鼓励主管们理解与他们的业务相关的问题。例如，今天的在线业务市场完全是另一回事。每次在某些快乐的季节，如圣诞节或感恩节，在线组织的图表都会上升。按照这些思路，如果在线组织在特定季度开展正常的 100 万美元业务并且业务直接上升，那么他们可以快速发现与之相比的场合。

6. 调查空缺和模式：随着海量信息的存在，业务负责人可以通过周围的模式和空缺发现信息的深度。利用信息表示，专家可以发现客户行为的例子，随后为他们调查模式和打开业务大门做好准备。

现在最重要的问题来了。为什么数据可视化如此重要？

为什么数据可视化很重要？

让我们举个例子。假设您编制了公司 2010 年至 2020 年利润的数据可视化并创建了一个折线图。很容易看到这条线在 2018 年不断上升而下降。因此，您可以在一秒钟内观察到该公司除了 2018 年亏损外，其他年份一直在持续盈利。要做到这一点并不容易从数据表中快速获取此信息。这只是数据可视化有用性的一个演示。让我们看看数据可视化如此重要的更多原因。

1. 数据可视化发现数据趋势

数据可视化所做的最重要的事情是发现数据的趋势。毕竟，与表格中的数据相比，当所有数据以可视形式呈现在您面前时，观察数据趋势要容易得多。例如，以下 Tableau 屏幕截图显示了每个客户按降序排列的销售额总和。然而，红色表示亏损，而灰色表示盈利。所以从这个可视化中很容易观察到，即使一些客户可能有巨大的销售额，他们仍然处于亏损状态。这将很难从表格中观察到。

2. 数据可视化提供数据透视

数据可视化通过在更大的事物方案中显示其含义来提供数据的视角。它展示了特定数据引用相对于整体数据图的立场。在下面的数据可视化中，销售额和利润之间的数据提供了关于这两个度量的数据透视图。它还表明，很少有销售额超过 12K，销售额越高并不一定意味着利润越高。

3. 数据可视化将数据放入正确的上下文中

用数据可视化来理解数据的上下文是非常困难的。由于上下文提供了数据的全部情况，因此仅通过读取表格中的数字很难掌握。在 Tableau 上的以下数据可视化中，TreeMap 用于展示美国每个地区的销售数量。从这个数据可视化中很容易理解，加利福尼亚州的销售额在总数中最多，因为加利福尼亚州的矩形是最大的。但是如果没有数据可视化，这些信息在上下文之外是不容易理解的。

4. 数据可视化节省时间

使用数据可视化从数据中收集一些见解，而不是仅仅研究图表，肯定会更快。在下面 Tableau 的屏幕截图中，很容易确定遭受净亏损而不是盈利的州。这是因为使用热图将所有有损失的单元格涂成红色，因此很明显状态遭受了损失。将此与普通表格进行比较，您需要检查每个单元格以查看它是否具有负值以确定损失。显然，在这种情况下，数据可视化可以节省大量时间！

5. 数据可视化讲述数据故事

数据可视化也是一种向观众讲述数据故事的媒介。可视化可用于以易于理解的形式呈现数据事实，同时讲述一个故事并引导观众得出不可避免的结论。这个数据故事，像任何其他类型的故事一样，应该有一个好的开始、一个基本的情节和一个它正在走向的结局。例如，如果数据分析师必须为公司高管制作数据可视化，详细说明各种产品的利润，那么数据故事可以从各种产品的损益开始，然后提出如何解决损失的建议。

To find out more points please refer to this article: Why is Data Visualization so Important?

顶级数据可视化工具

以下是 10 个最好的数据可视化工具

1. 表
2. 看客
3. Zoho 分析
4. 思思
5. IBM Cognos 分析
6. Qlik Sense
7. 多摩
8. 微软 Power BI
9. Klipfolio
10. SAP 分析云

To  find out more about these tools please refer to this article: Best Data Visualization Tools

Python、R 和 Javascript 中可用的顶级数据可视化库

以下是顶级数据可视化库

• Python：
  • Matplotlib
  • 情节
  • 绘图
  • 海伯恩
  • 牵牛星
  • Geoplotlib
  • 散景
• 回复：
  • ggplot2
  • 情节
  • 传单
  • 埃斯奎塞
  • 格子
• Javascript：
  • D3.js
  • 图表.js
  • 情节

To find out more about these libraries please refer to this article: Top Libraries for Data Visualization