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數據可視化的定義

數據可視化就是以圖形的格式來呈現數據。它可以通過直觀地呈現數據來減少數據的“噪音”，使決策者能夠更容易地看到和理解數據中的趨勢、異常值和模式。

地圖和圖表是最早的數據可視化形式之一。早期最著名的數據可視化例子之一是法國土木工程師Charles Joseph Minard在1869年創建的流程圖，以幫助了解拿破侖的軍隊在1812年災難性的俄國戰役中所遭受的苦難。這張地圖用兩個維度來描繪了軍隊的數量、距離、溫度、緯度和經度、行進方向以及相對于特定日期的位置。

如今，數據可視化涵蓋了從儀表板到報表、統計圖、熱力圖、圖表、信息圖等所有可視化呈現數據的方式。

數據可視化的商業價值

數據可視化可以幫助人們快速高效地分析數據。通過提供易于理解的可視化數據表示，可以幫助員工根據這些數據來做出更明智的決策。以視覺形式的呈現數據可以使其更容易被理解，使人們更快地獲得見解。可視化也可以使這些見解更容易地被交流。數據的可視化表示也可以更容易地看到獨立變量之間的關系。例如，它可以幫助企業查看趨勢、了解事件的頻率以及跟蹤操作和性能之間的聯系。

數據可視化的類型

可視化數據的方法有很多種，但數據設計機構Datalabs Agency表示，數據可視化有兩種基本類型：

•探索：探索可視化可幫助企業了解數據想要告訴你的內容。

•解釋：解釋可視化會使用數據來向觀眾講述故事。

理解一個給定的可視化要達到這兩個目的中的哪一個是至關重要的。

一些最常見的特定可視化類型包括：

二維區域

這些通常是地理空間的可視化。例如，漫畫利用地圖的扭曲來傳達諸如人口或旅行時間等信息。分級統計圖上也會使用地圖上的陰影或圖案來表示統計變量，例如各州的人口密度。

時態

這是一種有一維線性的可視化，有一個開始和結束時間。例如時間序列，它按日或按月顯示了網站訪問量等數據，以及甘特圖，它說明了項目進度。

多維

這些常見的可視化呈現通常會具有兩個或更多維度的數據。示例包括了餅圖、直方圖和散點圖。

分層

這些可視化顯示了群體之間的關系。樹形圖是分層可視化的一個例子，它顯示了較大的組是如何包含較小的組的。

網絡

網絡可視化顯示了數據集在網絡中是如何相互關聯的。一個例子是節點鏈接圖，也稱為網絡圖，它使用了節點和鏈接線來顯示事物是如何相互連接的。

數據可視化的示例

Tableau已經收集了它認為最好的10個數據可視化的例子。Tableau列表中的第一名就是上面提到的Minard的拿破侖向莫斯科進軍的地圖。其他突出的例子還包括：

• 1854年英國醫生John Snow為了解當年倫敦霍亂爆發情況而制作的點陣圖。該地圖使用了城市街區的條形圖來顯示倫敦附近每個家庭的霍亂死亡人數。地圖顯示，受影響最嚴重的家庭都是從同一口井取的水，這最終讓人們認識到，是受污水污染的井導致了疫情的爆發。
• 皮尤研究中心作為其The Next America項目的一部分，于2014年發布了一個生動的年齡和性別人口統計金字塔。該項目充滿了創新的數據可視化。該圖顯示了自1950年代以來人口結構的變化，1950年代是底部有許多年輕人，頂部只有很少老年人的金字塔，到2060年則變成了矩形。
• Hanah Anderson和Matt Daniels在The Pudding網站上的四個可視化作品，通過分解2000部電影的腳本，統計了男性和女性角色的對白，闡明了流行文化中的性別差異。可視化包括了迪斯尼電影的分類，2000個劇本的概述，用戶可以搜索特定電影的漸變條，以及對男性和女性角色的年齡偏見。

數據可視化的工具

有許多的應用程序、工具和腳本可用于數據可視化。其中最受歡迎的有：

Domo

Domo是一家專門從事商業智能工具和數據可視化的云軟件公司。它側重于商業用戶部署的儀表板和易用性。

Dundas BI

Dundas BI是一個用于可視化數據、構建和共享儀表板和報表以及嵌入分析的BI平臺。

Infogram

Infogram是一個拖放式的可視化工具，用于為營銷報告、信息圖、社交媒體帖子、儀表板等內容創建可視化的效果。

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI是一個與Microsoft Office集成的商業智能平臺。它有一個制作儀表板和報告的易于使用的界面。

Qlik

Qlik的Qlik Sense有一個用于調查數據的“關聯”數據引擎并可以提供基于AI的可視化建議。它正在繼續構建自己的開放架構和多云功能。

Sisense

Sisense是一個以嵌入式分析而聞名的端到端分析平臺。許多客戶以OEM的形式在使用它。

Tableau

作為市場上最流行的數據可視化平臺之一，Tableau是一個支持訪問、準備、分析和呈現數據的平臺。

數據可視化的角色和薪資

根據PayScale的數據，以下是一些與數據分析相關的最受歡迎的職位，以及每個職位的平均薪資。

• 數據分析師：6.3萬美元
• 數據科學家：9.2萬美元
• 數據可視化專家：7.5萬美元
• 高級數據分析師：8.5萬美元
• 高級數據科學家：12.1萬美元
• BI分析師：6.2萬美元