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大數據技術

活用這23種圖表,讓你的數據分析勝人一籌

互聯網與不斷出現的便捷工具,讓所有人都可以無須具備數據或相關專長,就可以簡單、低成本地將數據做成直觀的可視化圖、表。

這當然是積極的變化,但也助長了一種本能傾向,即讓數據可視化成為了一種匯報時的必備“流程”,開始無目的地進行可視化,結果做出的圖表差強人意,比如機械地把電子表格單元轉換為圖表,只能提供支離破碎的信息,或者無效卻擾亂視聽影響決策的信息,進而無法傳達出完整的理念。

正如演講和溝通專家南希·杜瓦特(Nancy Duarte)所說:“不要讓聽眾感覺你在展示一張圖表,而要回顧人的行為,描述曲線變化背后的事件不是“來看我們的三季度財報”,而是“來看我們為什么沒完成目標”。”今天我們就來說說如何在呈現可視化數據的時候匹配正確的圖表

一、數據分析目的有兩種:陳述與探索

人類大腦對視覺信息的處理優于對文本的處理,因此,用眼睛看的數據是更清晰有效地傳達與溝通信息的一種方式,核心是有效地傳遞信息。那么使用圖表、圖形和設計元素把數據進行可視化,可以幫你更容易的解釋數據模式、趨勢、統計規律和數據相關性,而這些“信息背后的信息”在其他呈現方式下可能難以被發現。

依據需要傳達的性質和目的,我們將數據可視化劃分為陳述型和探索型。前者一般是在正式場合向他人傳達信息,比如你想利用手中的大量數據,報告每季度銷售情況;后者是當我們想知道為什么最近銷售表現不佳,于是,探索是因為季節性波動或者是促銷力度不夠?(本圖表使用Data Analytics數據可視化軟件制作,原數據已做脫敏處理,下同)

實際上,以探索為目標的可視化又可分為兩種,第一種是上文例子中提到的利用數據,用圖表來證實或否定你的假設第二種是如果對銷售業績下滑的原因毫無頭緒,提不出任何假設呢?就要仔細分析數據,尋找其中的規律、趨勢和異常

例如,對比銷售業績和銷售員負責區域面積,有何不同?不同地區的季節性波動有何異同?天氣對銷售造成哪些影響?這種開放性探索能帶來新發現。開放性數據可視化探索,將有助于解答宏觀的戰略問題,如收入為何下降、效率如何提升、客戶與公司應如何互動等。

二、探索型數據可視化

探索型數據可視化分為兩類:一是假設檢驗,一是從數據中尋找規律、趨勢和異常。前者的目標很明確,后者則相對發散。數據體量越大、復雜度越高、未知因素越多,探索工作的開放性就越高。

1.假設檢驗

在這類數據可視化探索中,你要回答下面兩個問題中的一個:我設想的情況是否屬實?如何用不同方式傳達這一信息?

在進行求證時,數據范圍相對可控,所使用圖表類型較為常規;當然,若想以新穎方式呈現信息,也可嘗試較少見的圖表。求證型圖表一般不用于正式場合;你要先自己找到正式展示所需的圖表。因此,你的時間不應花在設計上,而應快速嘗試不同模板,找到最好的數據視覺化方案

2.開放性探索

更多時候,針對數據的開放性探索是數據科學家和商業智能分析師的領地,不過新出現的工具例如 DataHunter 旗下的 Data Analytics 軟件讓所有人都可以參與進來。由于缺少明確目標,開放探索型圖表包含的數據范圍較廣,個別情況下可能會容納多組數據,或建立自動更新數據的動態系統,也可用于統計建模。開放性探索很值得嘗試,因為它經常帶來獨一無二的洞見。

三、陳述型數據可視化

我們日常工作中接觸最多的是陳述型數據可視化,主要涉及常用圖表,一般可在展示中直接使用。這些簡單圖表包括線狀圖、柱狀圖、餅狀圖和散點圖等。這里的可視化需要做到“簡潔”。一幅圖表應該用有限幾個變量,清晰傳達一個信息。比如目標很明確,為聽眾確認并介紹背景信息。

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