数据可视化是什么？

数据可视化是什么？

1.以数据为视角，看待世界。
换句话说，数据可视化的客体是数据，但我们想要的其实是——数据视觉，以数据为工具，以可视化为手段，目的是描述真实，探索世界。

“我相信，也许一年，两年，五年，十年，数据视觉这个说法会取代数据可视化。
就像数据可视化，渐渐取代了数据图表这一说法一样。”
byayura

2.数据可视化不是简单的把数字用图表表示，而是就是帮助人，发现数据后的规律。

3.数据可视化是关于图形或表格的数据展示。

在一个被关注的连贯而简短的报告中体现大量的信息。虽然数据可视化可以处理书面信息，焦点往往是使用图片和图像信息传达给观众。

此外，数据可视化不仅限于涉及到数据的使用。也可能是可视化各种各样的信息 – 你可以将自己的想法与猜想与他人交流。如今，可以添加各种技术应用到数据可视化，甚至是选择交互式的可视化方法。

信息的视觉化表达是一种古老的分享创意与体验的方法。图表和地图是一些早期数据可视化技术的重要例证。

4.大数据可视化，就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。

5.一般来说，人的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理，所以使用图表、图形等元素可以帮助人们快速的理解数据中的含义，趋势及相关性。也就是说，数据可视化其实是将抽象概念进行形象性表达，将抽象语言进行具象图形可视的过程。

6.数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。

7.从应用角度来讲，数据可视化是实现企业经营目标最有效的手段之一。

对于企业而言，传统的商业智能产品或报表工具部署周期很长，从设计、研发、部署到交付，往往需要数月甚至更长的时间，IT部门也需要为此付出很大精力；对于决策者而言，想要了解业务发展，不得不等待每周或每月的分析报告，这意味决策周期将更加漫长。

在商业环境快速变化的今天，每周或每月的分析报告显然无法满足企业快节奏的决策需求，企业负责人首先需要的是实时的业务看板。

实时业务看板，意味着可视化图表会随着业务数据的实时更新而变化。一方面，这使得企业决策者可以第一时间了解业务的运营状态，及时发现问题并调整策略；另一方面，实时的数据更新也大大提高了分析人员的工作效率，省去了很多重复式的数据准备工作。

实时业务看板满足了数据呈现，想要进行深入的数据分析，企业负责人还需要探索式的商业智能。

由于大数据在国外落地较早，且数据基础更好，所以探索式分析在国外已成为主流。在Gartner 2017 BI（商业智能）魔力象限报告中也可以看出，传统的BI厂商已从领导者象限出局，自助探索式分析将成为趋势。而目前，国内企业仍然以验证式分析为主。

验证式分析是一种自上而下的模式。即企业决策者设定业务指标，提出分析需求，分析人员再根据相关需求进行报表定制。这种模式必须先有想法，之后再通过业务数据进行验证。所以验证式分析对数据质量要求很高，如果数据本身出现问题，那么即便通过科学的数据建模进行分析，结果也肯定是错误的。

相比于验证式分析，探索式分析对数据质量要求相对较低，同时也不需要复杂的数据建模。“探索式分析的意义在于，它允许分析人员或决策者在不清楚数据规律、不知道如何进行数据建模的情况下，通过数据本身所呈现出的可视化图表进行查看和分析。”

作者：DataHunter
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来源：知乎
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