数据可视化如何改善决策

从棒球比赛大屏幕上的球员数据到苹果手表上显示的步数，你每天都在解读、交互或检查数据。我们看到的数据在一定程度上影响着我们日常的决策——无论是为了达到手表设定的步数目标而多走几步，还是知道什么时候去买热狗，因为击球手不太可能击出本垒打。

什么是数据可视化？

数据可视化指的是以视觉形式呈现或显示数据的方式。它通常表现为图表或图形，其目的是清晰快速地传达数据点以及它们之间的关系。

人脑能够非常快速准确地处理图像，比处理长长的数字列快得多，因此可视化通常是传达大量信息最有效的方式。

数据可视化的优势和业务影响

数据可视化很重要，因为它使我们能够轻松识别趋势和模式。只需一眼，个人就应该理解视觉内容的解释，因此应该能够根据这些数据做出明智的决策。

数据可视化的优势包括

• 错误识别：当数据以视觉形式呈现时，很容易发现明显的差异。这有助于高效识别和纠正错误。

• 增强故事讲述和理解：数据可视化通过使数据点之间的关系变得明显来促进模式识别，例如揭示商业和行业趋势。

• 速度和准确性：数据可视化不仅有助于错误识别和增强故事讲述，而且还使这些优势能够快速实现。逐一检查数字数据点不仅耗时，而且更容易出错。

在商业中，数据可视化的优势促进

• 改进决策：当团队能够高效识别和纠正数据中的错误，然后根据这些数据进行解读并识别趋势时，该团队就能做出明智的商业决策，这些决策既有证据支持，又面向未来。

• 战略和评估：数据可视化可以成为监控上述决策如何影响业务绩效和成果的强大工具。可以根据数据调整未来计划。

哪些工具有助于数据可视化？

有许多优秀的工具可以进行数据可视化，从 Microsoft Excel 的内置图表到 Tableau、Looker 和 Microsoft 的 Power BI 等商业智能绘图和仪表板工具。那么，当你想将绘图与 Python 数据分析工作流程集成时该怎么办？幸运的是，也有许多可靠的 Python 绘图选项，所有这些选项都列在并比较在 pyviz.org。Matplotlib、Plotly 和 Bokeh（以及基于它们构建的工具）是最受欢迎的，并且都是可靠的选择。任何这些工具都可以帮助你在分析的每一步都得出正确的结论，并帮助你构建直接从 Python 生成的演示文稿。

如果你的数据量大到常规工具难以处理或显示得当，该怎么办？在这种情况下，请查看 Anaconda 的 Datashader。Datashader 可以轻松处理笔记本电脑上的数十亿个点，甚至使用分布式云计算资源处理更大的数据集，无需任何参数调整，可以帮助你同时看到异常值 *和* 整体分布。无论你最终使用什么工具来显示最终结果，首先使用 Datashader 进行数据转储可以确保你不会被初始可视化结果误导。还可以查看 HoloViz.org 上其他 Anaconda 支持的 OSS 工具，以便轻松地交互式处理所有数据。

请记住，所有数据都有偏差，因此即使工具准确地揭示了数据，也要在每次呈现可视化结果时承认数据的局限性，并且只有在你对所讲述的故事充满信心时才分享结果。毕竟，可视化的全部意义在于帮助理解，从而推动良好的决策。