什么是数据可视化？
数据的可视化是现代商业智能的基准。让我们深入了解数据可视化一词！
数据是当今最关键的资产。世界各地的各种电子设备继续产生大量可变数据。因此，企业可以使用数据来了解市场行为。此外，数据还可以帮助理解与某些事件相关的模式。
谈论模式时，在视觉数据中更容易到它们。因此，使用图像来理解信息是获得对特定过程或事件的详细见解的可靠选择。数据可视化为从新角度探索数据提供了新的机会。
数据可视化的概念
最早的数据可视化示例包括17世纪的地图和图形以及1800年代早期的饼图发明。使用视觉数据的另一个突出示例是拿破仑入侵俄罗斯的地图。查尔斯·米纳德（Charles Minard）制作了一张地图，展示了拿破仑的军队和拿破仑的撤退路线-将这些数据中的信息与时间尺度和温度进行比较，以更好地了解拿破仑的撤退。
如今，计算机具有以相当高的速度处理大量数据的能力。因此，现在我们拥有无限的资源来生成和处理可视数据，从而带动了企业对可视数据的兴趣。以下讨论旨在提供有关数据可视化或数据抽象的详细指南。讨论的主要重点将包括数据可视化的定义，其重要性，类型以及相关的工具和技术。
定义数据可视化
数据可视化或概念化的定义根据不同的观点而有所不同。通常，您可以将其视为通过将数据转换为可视形式来预期数据重要性的工作。将数据转换为图像有助于发现在基于文本的数据中不可见的趋势，相关性和模式。用于可视化数据的现代工具和技术比Microsoft Excel中的常规图形和图表高度先进。
结果，更容易到以多种复杂格式表示的数据。例如，信息图表，热图，饼图，条形图和迷你图。这些用于数据可视化示例的工具还可以具有交互功能，以为用户提供更好的灵活性以进行数据调查。此外，用于可视化数据的现代工具还提供了可以提醒用户有关数据更新的指示器的功能。用户还可以在发生任何预定义条件时收到警报。
可视化数据的重要性
可视化数据有多重要？当前，数据的可视化是现代商业智能的基准。大多数现代商业智能软件都支持强大的可视化功能。从过去两年创建的全部数据的90％可以清楚地看出其重要性。
世界经济论坛指出，全世界的设备每天都会创建约2.5兆字节的数据。结果，有大量的数据难以管理并且难以理解！浏览所有数据行以出独特的模式和观察结果对于单个人而言并不适合。
数据的可视化可确保组织中的员工可以使用信息，分析和数据驱动的见解。通常，与常规统计分析软件相比，用于可视化的工具也更易于使用。可视化工具非常适合大数据趋势，因为企业需要快速，有效地评估大量数据。
此外，数据可视化的重要性在高级分析中也很明显。可视化工具可以在编写机器学习算法或高级预测分析时帮助可视化输出。结果，数据科学家可以有效地监视输出并检查模型是否正确运行。显然，与数值输出相比，复杂算法的可视化很容易理解。
数据可视化工具
让我们看一下一些数据可视化工具，以更好地理解其重要性。您可以考虑使用商业智能报告工具作为示例，例如Tableau，Power BI，Sisense等。用户可以配置可视化工具来开发可跟踪公司绩效的自动仪表板。这些工具具有用于评估绩效的关键绩效指标，同时提供对结果的直观解释。
在某些业务部门中使用数据可视化工具也是低估其重要性的可靠示例。例如，营销团队可以使用可视化工具通过跟踪诸如转换率，打开率和点击率之类的指标来监视活动的效果。
最重要的是，可视化供应商一直在使用可视化工具引入高级功能。结果，可视化工具已成为现代大数据环境前端中不可或缺的组件。这些工具可以帮助数据科学家跟踪数据源，同时确保在进行高级综合分析之前对数据集进行基本的调查性审查。
因此，您可以清楚地注意到数据可视化领域中巨大的职业发展潜力。
数据可视化类型
讨论的下一个重要组成部分是数据可视化类型。通常，大多数人认为可视化是关于简单的条形图和饼图的。尽管这些工具是数据可视化的基本部分，但必须将适当的可视化与理想的信息集配对。
•可视化的一些常见类型包括图表，表格，信息图表，仪表板，地图和图形。
•您还可以到可视化方法的特定示例，例如面积图，热图，矩阵，甘特图，圆形视图，高亮表，径向树和楔形堆栈图。
•如您所见，特定方法与给定数据集中的特定粒度或以新的灵活格式深入显示数据有关。
通用数据可视化技术
现在，让我们看一下一些常见的数据可视化技术，例如直方图，条形图等。
条形图是一种用于在四分位数中图形表示不同数量的数值数据的技术。它是基于五个因素可视化数据分布的标准技术。这些因素如下。
•最小值表示数据集中的最小值。
•第一个四分位数或第25个百分位数，它是数据集的最小值和中位数之间的中间数。
•中位数是数据集的中间值。
•第三四分位数或第75个百分位数，它是数据集中的中值和最高值之间的中间数字。
•最大值表示数据集中的最大值。
下部和上部四分位数以矩形水平线的形式表示。内部的垂直线表示中位数。这是箱形图的图像。
直方图
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直方图是一种可靠的技术，可以准确地表示数值数据的分布。它包含对于特定变量而言连续且不重叠的区间。例如，您可以在下面看到直方图的图像。
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