7分鐘前 數據可視化公司詢價咨詢「紡友」[紡友fa8230a]內容：

數據可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。但是，這并不就意味著數據可視化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得復雜。為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭并進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特征，從而實現對于相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。

數據可視化的主要目的是清楚地傳達數據的含義，幫助解釋趨勢和統計數據，并顯示過往數據分析文字報告無法看到的數據實時更新趨勢。數據可視化運用可以幫助我們加強對數據信息的解釋和理解，而且是以盡可能簡單的圖表可視化形式來表現，讓我們從數據中獲取見解變得更加容易。當數據分析用戶希望查看分析結果并快速從中了解數據信息時，他們就可以使用數據可視化。

可視化：過去，現在和未來概括地說，有三種類型的可視化分析：描述性，規范性和預測性。簡單的類型是描述性分析，它描述已經發生的事情并提出其根本原因。規范分析能夠使事情更上一層樓：除了幫助企業了解原因之外，它還幫助企業從發生的事情中學習并制定可改善其當前績效和盈利能力的策略和策略。預測分析是很有益的，但也可以說是復雜的類型。它可以幫助用戶識別建議未來情況和行為的模式。使用可視化做出更明智的決策。

我們認識到了數據可視化的必要性，但缺乏數據可視化方面的技能，部分原因可以歸結于，數據可視化只是數據分析過程中的一個環節，數據分析師可能將精力花在獲取數據、清洗整理數據、分析數據、建立模型，但在展示溝通上力不從心。與此同時，對于可視化類型的選擇，既不是純粹美學，也不是完全個人化。一個不合適的方案，受眾可能會覺得乏味或者費解，甚至可能造成和受眾之間的信任壁壘。