數據可視化是什么？

1.以數據為視角，看待世界。
換句話說，數據可視化的客體是數據，但我們想要的其實是——數據視覺，以數據為工具，以可視化為手段，目的是描述真實，探索世界。

“我相信，也許一年，兩年，五年，十年，數據視覺這個說法會取代數據可視化。
就像數據可視化，漸漸取代了數據圖表這一說法一樣?！?br> byayura

2.數據可視化不是簡單的把數字用圖表表示，而是就是幫助人，發(fā)現數據后的規(guī)律。

3.數據可視化是關于圖形或表格的數據展示。

在一個被關注的連貫而簡短的報告中體現大量的信息。雖然數據可視化可以處理書面信息，焦點往往是使用圖片和圖像信息傳達給觀眾。

此外，數據可視化不僅限于涉及到數據的使用。也可能是可視化各種各樣的信息 – 你可以將自己的想法與猜想與他人交流。如今，可以添加各種技術應用到數據可視化，甚至是選擇交互式的可視化方法。

信息的視覺化表達是一種古老的分享創(chuàng)意與體驗的方法。圖表和地圖是一些早期數據可視化技術的重要例證。

4.大數據可視化，就是指將結構或非結構數據轉換成適當的可視化圖表，然后將隱藏在數據中的信息直接展現于人們面前。

5.一般來說，人的大腦對視覺信息的處理優(yōu)于對文本的處理，所以使用圖表、圖形等元素可以幫助人們快速的理解數據中的含義，趨勢及相關性。也就是說，數據可視化其實是將抽象概念進行形象性表達，將抽象語言進行具象圖形可視的過程。

6.數據可視化是利用計算機圖形學和圖像處理技術，將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來，并進行交互處理的理論、方法和技術。它涉及到計算機圖形學、圖像處理、計算機視覺、計算機輔助設計等多個領域，成為研究數據表示、數據處理、決策分析等一系列問題的綜合技術。

7.從應用角度來講，數據可視化是實現企業(yè)經營目標最有效的手段之一。

對于企業(yè)而言，傳統(tǒng)的商業(yè)智能產品或報表工具部署周期很長，從設計、研發(fā)、部署到交付，往往需要數月甚至更長的時間，IT部門也需要為此付出很大精力；對于決策者而言，想要了解業(yè)務發(fā)展，不得不等待每周或每月的分析報告，這意味決策周期將更加漫長。

在商業(yè)環(huán)境快速變化的今天，每周或每月的分析報告顯然無法滿足企業(yè)快節(jié)奏的決策需求，企業(yè)負責人首先需要的是實時的業(yè)務看板。

實時業(yè)務看板，意味著可視化圖表會隨著業(yè)務數據的實時更新而變化。一方面，這使得企業(yè)決策者可以第一時間了解業(yè)務的運營狀態(tài)，及時發(fā)現問題并調整策略；另一方面，實時的數據更新也大大提高了分析人員的工作效率，省去了很多重復式的數據準備工作。

實時業(yè)務看板滿足了數據呈現，想要進行深入的數據分析，企業(yè)負責人還需要探索式的商業(yè)智能。

由于大數據在國外落地較早，且數據基礎更好，所以探索式分析在國外已成為主流。在Gartner 2017 BI（商業(yè)智能）魔力象限報告中也可以看出，傳統(tǒng)的BI廠商已從領導者象限出局，自助探索式分析將成為趨勢。而目前，國內企業(yè)仍然以驗證式分析為主。

驗證式分析是一種自上而下的模式。即企業(yè)決策者設定業(yè)務指標，提出分析需求，分析人員再根據相關需求進行報表定制。這種模式必須先有想法，之后再通過業(yè)務數據進行驗證。所以驗證式分析對數據質量要求很高，如果數據本身出現問題，那么即便通過科學的數據建模進行分析，結果也肯定是錯誤的。

相比于驗證式分析，探索式分析對數據質量要求相對較低，同時也不需要復雜的數據建模?！疤剿魇椒治龅囊饬x在于，它允許分析人員或決策者在不清楚數據規(guī)律、不知道如何進行數據建模的情況下，通過數據本身所呈現出的可視化圖表進行查看和分析。”

作者：DataHunter
鏈接：https://www.zhihu.com/question/26685414/answer/294179516
來源：知乎
著作權歸作者所有。商業(yè)轉載請聯(lián)系作者獲得授權，非商業(yè)轉載請注明出處。