数据可视化是一个通用术语，描述了通过将数据转化为图形表格方式帮助人们理解数据重要性的任何努力。数据可视化软件可以使基于文本的数据无法检测到的模式，趋势和相关性更易于识别和识别。
当今的数据可视化工具超越了Excel电子表格中使用的标准图表和图表，以更复杂的方式显示数据，例如 信息图表，刻度盘和仪表，地理地图，迷你图，热力图以及详细的条形图， 饼图和折线图表。图像可能包含交互功能，使用户可以操纵它们或钻取数据以进行查询和分析。当数据更新或预定义条件发生时，用于提醒用户的指标也可以包含在内。
数据可视化的重要性
数据可视化已成为现代商业智能（BI）的事实标准。BI领域的两家领先供应商Tableau和Qlik的成功 - 两者都强调可视化 - 已经让其他供应商在其软件中采用了更加直观的方法。几乎所有的BI软件都具有强大的数据可视化功能。
数据可视化工具对于数据和分析的民主化以及为组织内的工作人员提供数据驱动的见解十分重要。它们通常比传统统计分析软件或早期版本的BI软件更容易操作。无需IT部门的支持就可以自行实施数据可视化操作。
数据可视化软件在大数据和高级分析项目中也发挥着重要作用。由于企业在大数据趋势的早期阶段积累了大量数据，因此他们需要一种快速方便地获取数据概览的方法。这与可视化工具是天作之合。
同样的，可视化对高级分析至关重要。当数据科学家正在编写高级预测分析或机器学习算法时，将输出可视化以监控结果并确保模型按照预期运行变得非常重要。这是因为复杂算法的可视化通常比数值输出更易于解释。
数据可视化的例子
数据可视化工具可以以各种方式使用。目前最常见的用途是作为BI报表工具。用户可以设置可视化工具来生成自动仪表板，以跟踪关键绩效指标中的公司绩效并直观地解读结果。
许多业务部门实施数据可视化软件来跟踪他们自己的举措。例如，营销团队可能会实施该软件来监控电子邮件活动的表现，并跟踪开放率，点击率和转化率等指标。
随着数据可视化供应商扩展这些工具的功能，它们越来越多地被用作更复杂的大数据环境的前端。在这种情况下，数据可视化软件可帮助数据工程师和科学家跟踪数据源，并在更详细的高级分析之前或之后对数据集进行基本的探索性分析。
数据可视化如何工作
当今大多数数据可视化工具都带有流行数据源的连接器，包括最常见的关系数据库，Hadoop和各种云存储平台。可视化软件从这些来源获取数据并将数据应用于图形类型。
数据可视化软件允许用户选择呈现数据的最佳方式，但越来越多的软件将这一步骤自动化。某些工具会自动解释数据的形状并检测特定变量之间的相关性，然后将这些发现放入软件确定为最佳的图表类型中。
通常，数据可视化软件具有仪表板组件，该组件允许用户将多个可视化的分析结果拖入单个界面，即拖拉拽生成可视化报表。
有哪些实用的数据可视化工具？
请参考上一篇文章“国外实用的数据可视化工具推荐”
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