博客可视化分析与数据可视化定义分析与可视化，数据驱动组织的关键可视化在分析中的作用可视化：过去、现在和未来使用可视化来做出更明智的决策可视化分析和数据可视化每个人都想从他们的数据中获得更多，但如何做到这一点会让你挠头。我们的BI最佳实践揭开了分析世界的神秘面纱，并为您提供了可操作的操作指南。在一个日益被数据主宰的世界里，各种各样的用户都在以各种各样的方式收集、管理、可视化和分析数据。数据现在在现代商业世界中扮演的角色的一个缺点是，用户可能会被术语和技术术语所困扰，这可能会让人无法承受。数据可视化和可视化分析是两个经常出现的术语，当新的和有经验的分析用户一样深入数据世界，以寻求做出更明智的决策。在这篇文章中，我们将深入了解这些概念是什么，它们的优势，以及它们是如何协同工作的。想看更多吗？提交此表格即表示我同意Sisense的隐私政策和服务条款。数据可视化：绘制数据的图片简单地说，数据可视化意味着以一种可视化的格式显示数据，使人类用户更容易理解洞察。数据通常以图形或图形形式可视化，如图表、图表、列表、地图和综合仪表板，这些格式结合在一起。数据可视化的主要目标是清晰地传达数据所说的内容，帮助解释趋势和统计数据，并显示否则无法看到的模式。数据可视化的目的是使数据的使用、解释和理解尽可能简单，并使从数据中获得见解变得更容易。当BI和analytics用户希望看到分析结果并从中快速学习时，他们依赖于数据可视化。可视化分析通过使用各种过程（机械、算法、机器学习、自然语言处理等）来识别和揭示模式和趋势，从而完成对数据的"重担"。它为数据可视化过程准备数据，从而使用户能够检查数据，理解数据的含义，解释它突出的模式，帮助他们从复杂的数据集中找到意义和获得有用的见解。分析和可视化，数据驱动组织的关键数据可视化与可视化分析是共生关系。在美国国土安全部的一项研究中，詹姆斯·J·托马斯和克里斯汀·a·库克在他们所描述的分析推理过程的"意义形成循环"中阐明了这种关系：意义创造循环：分析推理过程良好的数据可视化使可视化分析更有效，并向用户展示更好的见解，更好的见解使可视化更加引人注目。将二者结合到可视化数据分析中，用户更容易更好地理解他们的数据。它们共同帮助组织和个人确定如何提高效率，增加收入，并在竞争对手中获得竞争优势。可视化在分析中的作用数据可视化可以是静态的，也可以是交互式的。静态可视化为用户提供了一个单一的视图来查看他们面前的内容。交互式可视化允许用户深入到数据中，提取和检查同一数据集的不同视图，选择他们希望以可视化格式查看的特定数据点。数据可视化为数据驱动的见解提供了清晰的解释，也增强了整个组织的理解力。在这个图中，视觉分析被证明是交互数据的基础，从而演示了两者是如何连接的。分析作为数据可视化的来源，通过识别底层模型和模式并预测需求，有助于任何组织的健康发展。视觉化：过去、现在和未来大体上，有三种类型的分析：描述性分析、规定性分析和预测性分析。最简单的类型是描述性分析，它描述已经发生的事情，并提出其根源规范性分析使事情更进一步：除了帮助组织了解原因之外，它还帮助他们从发生的事情中学习，并制定策略和策略，从而提高其当前的绩效和盈利能力。一个简单的例子就是对营销活动的分析。预测分析是最有益的，但可以说是最复杂的类型。它帮助用户识别模式，以建议未来的情况和行为。使用预测分析，组织可以为即将到来的情景规划，预测新趋势，并以最高效、最经济的方式为之做好准备。预测即将到来的趋势为优化组织从中获得的利益奠定了基础。使用可视化技术做出更明智的决定从powervisualization中提取的数据来自多种来源：结构化数据，以关系数据库（如Excel）的形式存在，或者来自文本、视频、音频、照片、互联网和智能设备的非结构化数据。这些数据要么被收集到本地服务器中，要么越来越多地被收集到云数据仓库和数据湖中。它们被转换成数据可视化，并通过仪表板和分析应用程序共享，这样用户就可以做出更智能、数据驱动的决策。数据团队、业务和分析团队的任务是选择和开发可视化数据的最佳方式，并构建组织良好的仪表盘，以帮助最终用户做出更明智的决策。仪表板需要清晰、易于理解、易于钻研，以便在需要时找到更深入的见解。要成功实现这一目标，您需要一个数据和分析平台，该平台提供可视化分析和数据可视化的强大组合；能够处理存储在本地、云中或两者都存储的大量数据；能够灵活地集成来自任何源的数据；并具有未来增长的可扩展性。要成功实现这一目标，您需要一个数据和分析平台，该平台提供可视化分析和数据可视化的强大组合；能够处理大量存储在本地、云中或两者兼而有之的数据；能够灵活地集成来自任何源的数据；并具有未来增长的可扩展性。可视化分析和数据可视化Orion是一家主要的金融顾问投资组合会计SaaS提供商。以前，他们一直在使用一个静态报告解决方案，该解决方案提供过时的新闻，但他们的客户需要预先配置的动态仪表盘。通过转向Sisense，他们能够提供所有这些，同时使销售收入翻番。在对抗COVID-19的战斗中，Resconsortium已经使用了Sisense技术在仪表盘上绘制了病毒在英国各地的传播情况。它向地方和区域国家卫生服务能力规划人员提供所需的实时信息，以便将资源定向到疫情更严重或风险患者密度更高的地区。数据和每个家庭医生的手术病人名单一样精确。为了从数据中获得最佳见解，并优化BI和分析的好处，您需要将可视化分析和数据可视化无缝结合起来。两者都很重要，但如果没有另一个，它们就不能发挥同样的作用。总之，它们在分析和理解您的数据方面起着至关重要的作用，并且您能够利用它们揭示的见解为您的组织制定成功的未来战略。Julie Zuckerman是Sisense的高级产品营销总监，在科技公司拥有超过20年的市场营销和产品营销经验。她的处女作《耶利米书》于2019年出版。标签：仪表板|数据可视化|数据驱动决策|可视化分析