至关重要的数据可视化工具

数据可视化的前身是“视觉传播”,其功能在于用图形图表直观有效地展示大量统计数据背后所蕴含的洞察和规律。这种信息传播形式,不仅能准确反映内在规律,更力求吸引读者的注意力,让他们产生深入了解的愿望。作为视觉动物的我们,向来容易被图形所吸引。对于统计学、数据科学这类与数字打交道的行业,更需要图形化的展示方式,才能放大分析结果。

数据可视化的重要性,和人们对数据的重视程度有密切的关系。19世纪时统计数据图表的兴起,恰恰是发生在欧美各国开始重视数字信息,尤其是涉及到社会规划、工业、商业、交通运输领域的时候。上世纪50年代至今,数据可视化的应用创新迎来新高潮,同样是因为政府开始意识到商业、经济、民生、国家命脉领域的数据分析的重要价值。得益于物联网发展和智能设备的广泛分布,我们已经步入大数据时代,然而海量数据早已超出人类的“消化”能力。我们需要借助Tableau这类可视化工具,才能从看似杂乱无章的数字中,更有效地挖掘出规律和价值。

商业分析的得力助手

数据可视化在商业分析中为分析人员提供了诸多便利。一幅设计到位的信息图表比枯燥的逻辑推演更为直观有效。

这种效果,不仅得益于视觉化自身的优点,也与互动性有关——即激发受众深入了解的愿望。使用Tableau,用户可以生成具有互动性的可视化效果。比如,我们可以制作一个有关校园用地的不同类型、对应面积和校内不同部门三者关系的动态地图。在这个校园地图上,浏览者查看校园的每个角落;他可以选择不同的用地类型(比如办公区、教室),查看这些类型用地分布在校园的什么位置,并且实时了解不同的用地类型归属于哪些校内部门(院系)。

数据可视化设计的常见原则

我们用信息图形解释数据时,大多出于这样两个目的:一是指出被忽略的商业规律或洞察;二是向听者证明这些规律、洞察的正确性。为了达到这样的目的,我们需要遵循一些原则。

“受众导向”恐怕是最重要的一条原则了。即便要说明同一件事,面对不同的受众,数据可视化的形式都可能产生差别。既然数据可视化的深层目标是让读者产生了解的兴趣,使用读者更容易接受的语言和逻辑就尤为重要。

另外,针对不同的数据需要选择最适合的图表类型。这是很实用的一条原则。对于反映数量的数据(如销售额),柱状图或线形图通常比较直观;如果对不同的主体数据进行对比(比如区域间销售额对比),树形图或者散点图都可以给出很好的结果。

为何选择Tableau

在Tableau软件中,使用者可以通过简单的拖拽操作实践上述原则。不论是数据导入、筛选;不同数据来源的重新组合;还是数据间的对比分析,Tableau都可以轻松完成。借助Prep工具,使用者可以轻松地整理半结构化数据,便于接下来的分析工作。Tableau完善的图形化设计,可以让使用者将更多注意力集中在数据背后潜藏的价值上,减少用于样式调整的时间。Tableau的设计恰恰体现了成功的数据可视化内容的共同点:通过立体的形态引导读者深入了解的同时,始终保持对数据背后核心价值的关注和展示。

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