如果一張圖片抵得上一千字文字，那么想象一下，可視化工具可以對數(shù)據(jù)做什么呢?閱讀本文，了解如何充分發(fā)揮這項強大技術(shù)的潛力吧。

要點：

數(shù)據(jù)可視化工具提供了一種易于訪問的方式來查看和理解數(shù)據(jù)趨勢和模式。

出色的數(shù)據(jù)可視化早在創(chuàng)建儀表板、報告、圖表、廣告牌或股票行情之前就開始了。

數(shù)據(jù)可視化的領(lǐng)域過于廣泛，單一工具無法滿足所有用戶需求。

數(shù)據(jù)可視化是應(yīng)用于數(shù)據(jù)的圖形表示的術(shù)語。通過創(chuàng)建圖表、圖形甚至動畫等視覺元素，數(shù)據(jù)可視化工具提供了一種易于訪問的方式來查看和理解數(shù)據(jù)趨勢和模式。

行業(yè)從大型機開始，然后轉(zhuǎn)向獨立服務(wù)器，然后云成為一件大事。

事實上，即使企業(yè)將更多IT外包到云中，本地數(shù)據(jù)中心也不會消失。結(jié)果是人們熱衷于混合計算，其中一些IT資產(chǎn)被外包到云中，而其他資產(chǎn)則在企業(yè)內(nèi)部進行維護。

確保數(shù)據(jù)準確、完整且處于適當(dāng)水平，對于確保出色的數(shù)據(jù)可視化至關(guān)重要。這與工具或特定技術(shù)無關(guān)，而更多地與了解客戶有關(guān)。現(xiàn)在，企業(yè)需要維護大量60年前編寫的關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用程序，同時還要應(yīng)對日益老齡化的IT員工隊伍，因此現(xiàn)在需要COBOL技能。

維護現(xiàn)有系統(tǒng)的需求，超出了使用完美執(zhí)行的自定義和未知黑匣子代碼的范圍。還有許多傳統(tǒng)系統(tǒng)(例如ERP)可以提供“經(jīng)過驗證的真實”業(yè)務(wù)價值。

充分了解用戶的需求非常重要。了解受眾的真正需求，并幫助其從數(shù)據(jù)中獲得最大價值的最佳方法是專門圍繞目標(biāo)受眾進行設(shè)計沖刺。這項技術(shù)將設(shè)計思維實踐應(yīng)用到通常的工程過程中。

數(shù)據(jù)可視化屬性

據(jù)一項調(diào)查得出的結(jié)論是，三分之一的組織購買新服務(wù)器是因為服務(wù)器操作系統(tǒng)的生命周期結(jié)束了。例如，Microsoft于2020年1月取消了對Windows Server 2008的擴展支持，隨后又于2020年7月取消了對SQL Server 2008的支持。

大多數(shù)商業(yè)用戶尋求簡單、直接的數(shù)據(jù)可視化。對于科學(xué)研究等先進、技術(shù)含量高的用例，豐富的圖形技術(shù)非常重要。而工具很難實現(xiàn)這兩個目標(biāo)。

Tableau等工具可以幫助強制執(zhí)行良好的設(shè)計實踐，因為許多默認設(shè)置都是為了幫助用戶理解而設(shè)計的。另一方面，隨機選擇顏色或推薦風(fēng)格選擇的工具可能會造成阻礙，而且?guī)椭淮蟆＠纾粋€推薦大量3D圖形選擇或不必要處理的工具，例如陰影、陰影或卡通渲染。

常見錯誤

通過采用混合戰(zhàn)略，企業(yè)還可以利用最佳的戰(zhàn)略、運營和成本選擇。在某些情況下，“最佳選擇”可能是外包到云。在其他情況下，本地選擇可能更好。

這樣做的好處是新收購的企業(yè)能夠適應(yīng)ERP系統(tǒng)的特點和功能。

數(shù)據(jù)可以告知任何想知道的內(nèi)容，而不一定是需要知道的內(nèi)容。這一事實在高管環(huán)境中最為明顯。在處理數(shù)據(jù)時，需要質(zhì)疑。

充分利用數(shù)據(jù)可視化

充分利用數(shù)據(jù)可視化可以有助于更好地理解數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)趨勢和模式，與他人分享見解，并做出更明智的決策。以下是一些關(guān)于如何充分利用數(shù)據(jù)可視化的建議：

• 確定目標(biāo)： 在開始數(shù)據(jù)可視化之前，要清楚自己目標(biāo)是什么。希望通過可視化表現(xiàn)數(shù)據(jù)中的什么信息?目標(biāo)有助于指導(dǎo)選擇合適的可視化類型和工具。
• 選擇合適的可視化類型： 數(shù)據(jù)可視化有多種類型，包括折線圖、柱狀圖、散點圖、餅圖、地圖、熱圖等。選擇適合數(shù)據(jù)和目標(biāo)的可視化類型，以確保能夠有效傳達信息。
• 精簡和清晰的設(shè)計： 可視化應(yīng)該簡單明了，避免過于復(fù)雜或冗長的圖表。使用清晰的標(biāo)簽、顏色和圖例，確保觀眾能夠輕松理解可視化。
• 數(shù)據(jù)準備和清理： 在可視化之前，確保數(shù)據(jù)已經(jīng)經(jīng)過充分準備和清理。處理缺失值、異常值和重復(fù)數(shù)據(jù)，以確保可視化的準確性。
• 交互性： 利用交互性元素，如工具提示、滾動條和篩選器，使觀眾可以與可視化互動，探索數(shù)據(jù)細節(jié)。
• 故事敘述： 利用數(shù)據(jù)可視化來講述一個故事或者傳達一個信息。通過組織多個圖表和圖形，幫助觀眾理解數(shù)據(jù)的背后的敘述。
• 合適的工具： 使用適合需求的數(shù)據(jù)可視化工具。常見的工具包括Tableau、Power BI、Python中的Matplotlib和Seaborn、R語言中的ggplot2等。選擇工具要考慮數(shù)據(jù)類型、技能水平和預(yù)算。
• 反饋和改進： 在發(fā)布可視化后，接受觀眾的反饋并不斷改進。了解觀眾的需求，以便進行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和改進。
• 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化原則： 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化的基本原則，如顏色理論、數(shù)據(jù)縮放、比例和對比度等，以提高可視化技能。
• 數(shù)據(jù)隱私和安全： 注意保護敏感數(shù)據(jù)的隱私和安全。確保在可視化中不暴露敏感信息。

充分利用數(shù)據(jù)可視化需要一定的技能和經(jīng)驗，但它可以成為一個強大的工具，有助于更好地理解數(shù)據(jù)、做出決策和與他人分享見解。