如果一張圖片抵得上一千字文字，那么想象一下，可視化工具可以對數據做什么呢?閱讀本文，了解如何充分發揮這項強大技術的潛力吧。

要點：

數據可視化工具提供了一種易于訪問的方式來查看和理解數據趨勢和模式。

出色的數據可視化早在創建儀表板、報告、圖表、廣告牌或股票行情之前就開始了。

數據可視化的領域過于廣泛，單一工具無法滿足所有用戶需求。

數據可視化是應用于數據的圖形表示的術語。通過創建圖表、圖形甚至動畫等視覺元素，數據可視化工具提供了一種易于訪問的方式來查看和理解數據趨勢和模式。

行業從大型機開始，然后轉向獨立服務器，然后云成為一件大事。

事實上，即使企業將更多IT外包到云中，本地數據中心也不會消失。結果是人們熱衷于混合計算，其中一些IT資產被外包到云中，而其他資產則在企業內部進行維護。

確保數據準確、完整且處于適當水平，對于確保出色的數據可視化至關重要。這與工具或特定技術無關，而更多地與了解客戶有關。現在，企業需要維護大量60年前編寫的關鍵任務應用程序，同時還要應對日益老齡化的IT員工隊伍，因此現在需要COBOL技能。

維護現有系統的需求，超出了使用完美執行的自定義和未知黑匣子代碼的范圍。還有許多傳統系統(例如ERP)可以提供“經過驗證的真實”業務價值。

充分了解用戶的需求非常重要。了解受眾的真正需求，并幫助其從數據中獲得最大價值的最佳方法是專門圍繞目標受眾進行設計沖刺。這項技術將設計思維實踐應用到通常的工程過程中。

數據可視化屬性

據一項調查得出的結論是，三分之一的組織購買新服務器是因為服務器操作系統的生命周期結束了。例如，Microsoft于2020年1月取消了對Windows Server 2008的擴展支持，隨后又于2020年7月取消了對SQL Server 2008的支持。

大多數商業用戶尋求簡單、直接的數據可視化。對于科學研究等先進、技術含量高的用例，豐富的圖形技術非常重要。而工具很難實現這兩個目標。

Tableau等工具可以幫助強制執行良好的設計實踐，因為許多默認設置都是為了幫助用戶理解而設計的。另一方面，隨機選擇顏色或推薦風格選擇的工具可能會造成阻礙，而且幫助不大。例如，一個推薦大量3D圖形選擇或不必要處理的工具，例如陰影、陰影或卡通渲染。

常見錯誤

通過采用混合戰略，企業還可以利用最佳的戰略、運營和成本選擇。在某些情況下，“最佳選擇”可能是外包到云。在其他情況下，本地選擇可能更好。

這樣做的好處是新收購的企業能夠適應ERP系統的特點和功能。

數據可以告知任何想知道的內容，而不一定是需要知道的內容。這一事實在高管環境中最為明顯。在處理數據時，需要質疑。

充分利用數據可視化

充分利用數據可視化可以有助于更好地理解數據、發現趨勢和模式，與他人分享見解，并做出更明智的決策。以下是一些關于如何充分利用數據可視化的建議：

• 確定目標： 在開始數據可視化之前，要清楚自己目標是什么。希望通過可視化表現數據中的什么信息?目標有助于指導選擇合適的可視化類型和工具。
• 選擇合適的可視化類型： 數據可視化有多種類型，包括折線圖、柱狀圖、散點圖、餅圖、地圖、熱圖等。選擇適合數據和目標的可視化類型，以確保能夠有效傳達信息。
• 精簡和清晰的設計： 可視化應該簡單明了，避免過于復雜或冗長的圖表。使用清晰的標簽、顏色和圖例，確保觀眾能夠輕松理解可視化。
• 數據準備和清理： 在可視化之前，確保數據已經經過充分準備和清理。處理缺失值、異常值和重復數據，以確保可視化的準確性。
• 交互性： 利用交互性元素，如工具提示、滾動條和篩選器，使觀眾可以與可視化互動，探索數據細節。
• 故事敘述： 利用數據可視化來講述一個故事或者傳達一個信息。通過組織多個圖表和圖形，幫助觀眾理解數據的背后的敘述。
• 合適的工具： 使用適合需求的數據可視化工具。常見的工具包括Tableau、Power BI、Python中的Matplotlib和Seaborn、R語言中的ggplot2等。選擇工具要考慮數據類型、技能水平和預算。
• 反饋和改進： 在發布可視化后，接受觀眾的反饋并不斷改進。了解觀眾的需求，以便進行適當的調整和改進。
• 學習數據可視化原則： 學習數據可視化的基本原則，如顏色理論、數據縮放、比例和對比度等，以提高可視化技能。
• 數據隱私和安全： 注意保護敏感數據的隱私和安全。確保在可視化中不暴露敏感信息。

充分利用數據可視化需要一定的技能和經驗，但它可以成為一個強大的工具，有助于更好地理解數據、做出決策和與他人分享見解。