数据可视化分析目的（数据可视化分析目的是什么）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据可视化分析目的的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端

官网：https://ai.de1919.com

创意岭作为行业内优秀企业，服务客户遍布全国，网络营销相关业务请拨打175-8598-2043，或微信：1454722008

本文目录:

• 1、数据可视化有什么好处？

• 2、数据可视化是什么啊？怎么做？

• 3、企业为什么要做数据可视化系统？

• 4、从业者怎样进行大数据可视化分析?

一、数据可视化有什么好处？

1、复杂信息易理解

人类大脑处理视觉信息的速度比书面信息快10倍。使用图表总结复杂的数据可以确保比混乱的报告或电子表格更快地理解关系。

2、数据多维度显示

在可视化分析中，数据进行分类、排序、组合并显示每个维度的值，以便可以看到表示对象或事件数据的多个属性或变量。

3、直观展示图

大数据可视化报告使我们能够用几个简短的图形，甚至一个图形来表示复杂的信息。决策者可以很容易地解释各种数据源，丰富而有意义的图形帮助忙碌的高管和业务伙伴意识到问题和悬而未决的计划。

4、突破记忆限制

事实上，当我们观察物体时，我们的大脑也有长期记忆和短期记忆。当短期记忆发生后，我们必须一遍又一遍地记忆单词、诗歌、物体时，它们才有可能进入长期记忆。

数据可视化的意义是帮助人更好的分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化。其实数据可视化的本质就是视觉对话。

二、数据可视化是什么啊？怎么做？

何为数据可视化?

这里主要是指工作场景中的数据可视化(海报类、信息图不在范围内)。

数据可视化就是承接数据分析之后的数据展示，包括图表设计、动效组合，形成二维图表，三维视图、联动钻取，搭配成大屏……

数据可视化的功能主要体现在两个方面：一是数据展示;二是业务分析。数据展示很好理解，就是将已知的数据或数据分析结果通过可视化图表的方式进行展示，形成报表、看板、dashboard、甚至配合现在流行的大屏展示技术，数据展示的方式也越来越为人所接受和欢迎。业务分析就是在看到图表、dashboard、大屏之后，将所分析的度量和数据有效地转化为有商业价值的见解，使其能够为基于事实所做的决策提供支持。

数据可视化的工具

对于数据可视化，有诸多工具，如：

1、图表类插件：ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分强大。

2、数据报表类：Excel、金蝶、FineReport等，对于日常的报表制作，易学实用。

3、可视化BI类：比如cognos、tableau等，更直接地针对业务分析。

以上，前两者是纯粹的可视化图标，后两者涵盖从数据采集、分析、管理、挖掘、可视化在内的一系列复杂数据处理。

如何实现可靠的数据可视化?

数据可视化最终还要回归到“阅读者”，通过传递有指向性的数据，找出问题所在，制定正确决策。所以数据的价值不在于被看到，而在于看到之后所引起的思考和行动。

这里，企业内数据还不同于普通的应用数据，它们大多不是通过算法程序直接产生价值应用于用户，而是通过合理的展示和分析，再经应用者或管理者思考和判断，最后采取行动，从而发挥价值。

1、谁是可视化的受益者

无论你在做一份传统的报表，汇报的PPT还是其他，首先需要搞清楚这是给谁看的，他需要了解哪些事项，关注那些指标，在决策过程中会如何利用你展示的信息和数据，一句话概括就是搞清楚数据分析工作的目标，这一张报表是用来做什么的。后续的数据分析工作和分析报告里所要呈现的全部内容，之后都是要紧紧围绕着这个目标主题而服务的。

2、梳理指标体系

数据可视化是要讲繁杂的各条数据，梳理成指标，围绕每个业务财务、销售、供应链、生产等形成指标体系，最后通过可视化的方式展现，比如回款率、收益效率….

可以说，数据分析工作是否成功，大体就在指标的梳理。这个工作需要数据中心的人员或者BI组的人员深入业务一线去调研需求，拉来数据，建好数仓….

【指标体系分享】

如何针对业务场景做数据分析-零售业管理指标

数据化管理的指标体系大全(一)，店铺与销售

数据化管理的指标体系大全(二)，商品、电商、战略决策

分析生产和库存，靠这一套指标就够了!

将数据可视化与业务方案结合起来

三、企业为什么要做数据可视化系统？

首先要了解数据可视化的作用

数据可视化是利用图形、图像处理、计算机视觉、以及用户界面，通过表达、建模以及对表面、立体、属性和动画的显示，对数据加以可视化解释。

现在随处都有可以听到大数据，但是真正想要使用数据往往还离不开数据可视化工具，当数据变得可视化之后的首要好处就是可以更加直观的参考数据，对于用户来说并不关心数据的采集以及计算方式等等，直接给出用户想要得到的数据并且以最简洁明了的视图呈现出来才是最实用的。

静态繁琐的数据往往让用户的体验感倍减，密密麻麻的数据第一眼看到就开始没耐心，而数据可视化是动态的，能直接提供用户想要看的数据，不必全部一次性展示出来。能更好的寻找关系，比如使用同样的数据可以找出某个数据全部的数据变化以及局部的数据变化，而当这些数据以最简单的方式呈现出来之后，我们还可以看到全部和局部的关系，可视化让数据变得简洁。

列举几个图扑软件基于 HT For Web 编辑器实现的 2 / 3D 可视化案例：

厦门某区档案馆

城市能源

可视化能带来的是更及时的应急措施。利用物联网和传感器收集的数据，对设备和网线进行实时监控并分析产生数据。采用 3D 可视化系统，提供更接近现实设备的画面，易于用户接受，提升对设备的辨识度。可以让用户洞悉整个系统同时，还可以观测到部分细节。兼顾了整体与局部，提供了丰富的交互体验。并且在 5G 技术支持下，因其大于 4G 数倍的带宽，快 4G 百倍的传输速率能更好的让图扑软件的轻量可视化在浏览器或移动端上实现远程可视化监控。

在紧急关头能做到事前预警，在 3D 可视化详细的展示下。当自然灾害来临之前通过数据分析整个电力网的薄弱环节，针对脆弱部分对症下药形成具有针对性的应急预案。险情应急，在洪涝或其他灾害来临时。随时对故障区域进行监测、报警并进行定点维修，告别到达现场进行沿线排查寻找故障点的低效率作业。

数据可视化下管理，既能在自然灾害时做到排险维修，又可以减少人力需求避免危险发生。通过建设立体化全息感知网络，协同智能应用系统完善运行保障体系。

四、从业者怎样进行大数据可视化分析?

一、需求分析

需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。

二、建设数据仓库/数据集市的模型

数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。

三、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)

数据抽取是指将数据仓库/集市需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。数据清洗的目的是保证抽取的原数据的质量符合数据仓库/集市的要求并保持数据的一致性。

四、建立可视化场景

建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。

以上就是关于数据可视化分析目的相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

推荐阅读：

视频号直播实时数据在哪里看（视频号直播实时数据在哪里看啊）

文创产品平台（文创产品平台数据）

如何做关键词人群数据分析（如何做关键词人群数据分析表）

怎么在页面搜索关键词（页面怎么搜索关键字）

科技公司骗局（一小时科技公司骗局）