数据可视化的优点
数据可视化的优点：
1.加强商业信息传递效率
人眼通过视觉和图像比文本和数字更容易吸收和掌握信息。尽管如此，为高级管理人员编制的大多数商业智能报告通常都填充有静态表格和图表，这些表格和图表无法为查看它的人提供生动的信息。相比之下，数据可视化使用户能够接收有关运营和业务条件的大量信息。数据可视化允许决策者查看多维数据集之间的连接，并通过使用热图，地理图和其他丰富的图形表示提供解释数据的新方法。
2.快速访问相关业务见解
通过数据可视化，业务组织可以提高他们在需要时查找所需信息的能力，并且比其他公司更高效地完成这些工作。根据最近进行的一项研究，使用可视化数据发现工具的组织，业务经理比仅依靠托管报告和仪表板的人更及时找到信息的可能性高28％。此外，使用可视化数据发现产品的公司中， 48％的商业智能用户能够在没有IT员工帮助的情况下找到所需信息。
3.更好地理解运营和业务活动
数据可视化的一个重要优势，是它使用户能够更有效地查看在操作条件和业务性能之间发生的连接。在当今竞争激烈的商业环境中，在数据中找到这些相关性从未如此重要。例如，通过提供业务和运营动态的多角度视图，数据可视化允许高级领导团队了解，最近远程客户呼叫中心的首次联系解决率如何？从而显着影响客户满意度。
4.快速识别最新趋势
在这个时代，公司能够收集的有关客户和市场状况的数据，可以为企业领导者提供对新收入和商业机会的洞察力–他们可以从大量的数据中发现机会。使用数据可视化，决策者能够更快地掌握跨多个数据集的客户行为和市场条件的变化。
5.准确的客户情感分析
利用数据可视化，公司可以更深入地了解客户情绪和其他数据，从而揭示他们向客户推出新服务的新机遇。这些有用的见解使企业能够采取新的商机，以保持领先于竞争对手。
扩展资料：
数据可视化技术包含以下几个基本概念：
①数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间；
②数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算；
③数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据；
④数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。
参考资料：百度百科-数据可视化（数据视觉表现形式的科技研究）
关系中的相关性： 如果没有数据可视化，则很难确定独立变量之间的相关性。通过理解这些独立变量，可以做出更好的业务决策。
随时间变化的趋势： 尽管这似乎是数据可视化的一种明显用法，但它也是最有价值的应用程序之一。没有过去和现在的必要信息就无法做出预测。
检查市场： 数据可视化从不同的市场获取信息，从而使您可以洞悉哪些受众将您的注意力集中在哪些受众上，以及远离哪些受众。通过在各种图表上显示这些数据，可以更清晰地了解这些市场中的机会。
风险和回报： 查看价值和风险指标需要专业知识，因为如果没有数据可视化，必须解释复杂的电子表格和数字。信息可视化后，便可以查明可能需要或不需要采取措施的区域。
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1、传递速度快
人脑对视觉信息的处理要比书面信息块10倍。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。
2、数据显示的多维性
在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。
3、更直观的展示信息
大数据可视化报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。
4、大脑记忆能力的限制。
实际上我们在观察物体的时候，我们大脑和计算机一样有长期的记忆(memory 硬盘)和短期的记忆(cache 内存)。只有我们让要记下文字，诗歌，物体，一遍一遍的在短期记忆了出现之后, 它们才可能进入长期记忆。
很多研究已近表明，在进行理解和学习的任务的时候，图文一起能够帮助读者更好的了解所要学习的内容， 图像更容易理解，更有趣，也更容易让人们记住。
以下是数据可视化影响企业做决策和战略调整的七种方式。
1.动作更快
人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。
这提供了一种非常清晰的沟通方式，使业务领导者能够更快地理解和处理他们的信息。大数据可视化工具可以提供实时信息，使利益相关者更容易对整个企业进行评估。对市场变化更快的调整和对新机会的快速识别是每个行业的竞争优势。
2.以建设性方式讨论结果
向高级管理人员提交的许多业务报告都是规范化的文档，这些文档经常被静态表格和各种图表类型所夸大。也正是因为它制作的太过于详细了，以致于那些高管人员也没办法记住这些内容，因此对于他们来说是不需要看到太详细的信息。
然而，来自大数据可视化工具的报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以通过交互元素以及类似于热图、fever charts等新的可视化工具，轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。
3.理解运营和结果之间的连接
大数据可视化的一个好处是，它允许用户去跟踪运营和整体业务性能之间的连接。在竞争环境中，找到业务功能和市场性能之间的相关性是至关重要的。
例如，一家软件公司的执行销售总监可能会立即在条形图中看到，他们的旗舰产品在西南地区的销售额下降了8%。然后，主管可以深入了解这些差异发生在哪里，并开始制定计划。通过这种方式，数据可视化可以让管理人员立即发现问题并采取行动。
4.接受新兴趋势
现在已经收集到的消费者行为的数据量可以为适应性强的公司带来许多新的机遇。然而，这需要他们不断地收集和分析这些信息。通过使用大数据可视化来监控关键指标，企业领导人可以更容易发现各种大数据集的市场变化和趋势。
例如，一家服装连锁店可能会发现，在西南地区，深色西装和领带的销量正在上升。这可能会让他们推销包括这两种服装在内的服装，或者是一种新的窄领带，远远领先于那些尚未注意到这一潮流的竞争对手。
5.与数据交互
数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。但与静态图表不同，交互式数据可视化鼓励用户探索甚至操纵数据，以发现其他因素。这就为使用分析提供了更好的意见。
例如，大型数据可视化工具可以向船只制造商展示其大型工艺的销售下降。这可能是由于一系列原因造成的。但团队成员积极探索相关问题，并将其与实际的船销售联系起来，可以找出根源，并找到减少其影响的方法，以推动更多的销售。
6.创建新的讨论
大数据可视化的一个优点是它提供了一种现成的方法来从数据中讲述故事。热图可以在多个地理区域显示产品性能的发展，使用户更容易看到性能良好或表现不佳的产品。这使得高管们可以深入到特定的地点，看看哪些地方做得好，哪些做得不好。
他们可能会认识到，瞄准较高收入市场的细分市场并不会销售价格更高的产品，或者传统的清洁产品销售比环保绿色产品更不受欢迎。这些见解可以被用来集思广益，头脑风暴，以支持更高的销售。
大数据可视化工具提供了一种更有效的使用操作型数据的方法。对于更大多数的商业领袖来说，实时性能和市场指标的变化更容易识别和应对。
7.机器学习：来吧，来吧
围绕机器学习的所有炒作都快将变成现实了。除了一些大公司，比如亚马逊、谷歌正在利用机器学习来消除垃圾邮件，Pinterest利用机器学习向用户展示相关内容，Yelp使用机器学习来整理用户上传的照片。甚至是Disqus这样的公司也在使用机器学习来清除垃圾信息。现在就准备开始将机器学习应用到你自己的或者客户的业务领域里面去吧。
Home Depot使用机器学习来帮助用户更快地找到产品，甚至像Lyst这样的小公司也使用机器学习来帮助客户找到任意一种查询的相关信息。
客户服务正被机器学习的能力所改变，它能够解释客户的电子邮件，并将其分类，以纠正公司内部的部门或区域。这也就意味着以后可能再也用不到电话沟通的方式了。
机器学习的未来是无限的。
数据可视化的第二个优点就是用建设性方式讨论结果。一般来说，当我们向高级管理人员提交的许多业务报告的时候，都是规范化的文档，这些文档经常被静态表格和各种图表类型所夸大。也正是因为它制作的太过于详细了，以致于那些高管人员也没办法记住这些内容，因此对于他们来说是不需要看到太详细的信息。而使用大数据可视化的工具报告就可以使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以通过交互元素以及类似于热图、fever charts等新的可视化工具，轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。
数据可视化的第三个好处就是能够理解运营和结果之间的连接，具体就是数据可视化允许用户去跟踪运营和整体业务性能之间的连接。在竞争环境中，找到业务功能和市场性能之间的相关性是至关重要的。我们可以用一个案例来说明，比如说一家软件公司的执行销售总监可能会立即在条形图中看到，他们的旗舰产品在西南地区的销售额下降百分比。然后，相关主管可以深入了解这些差异发生在哪里，并开始制定计划。通过这种方式，数据可视化可以让管理人员立即发现问题并采取行动从而及时止损。
