数据可视化如何改进决策

从棒球比赛大屏幕上的球员数据，到您的 Apple Watch 上反映的步数，您每天都在解读、互动或检查数据。我们查看的数据在某种程度上影响着我们的日常决策——无论是为了达到手表步数目标而多走一段路，还是因为击球手不太可能击出本垒打而知道何时去买热狗。

什么是数据可视化？

数据可视化是指以视觉格式表示或显示数据的方式。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。

人脑能够非常快速和准确地处理图像，比处理长列数字快得多，因此可视化通常是在短时间内传达大量信息的最佳方式。

数据可视化的优势和业务影响

数据可视化非常重要，因为它使我们能够轻松辨别趋势和模式。只需 glance 一眼，个人就应该理解视觉效果所解释的内容，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：当数据以可视化方式布局时，很容易发现明显的错误。这有助于高效地识别和纠正错误。

• 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显而易见来促进模式识别，例如，揭示业务和行业趋势。

• 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。梳理数字数据点不仅更耗时，而且更容易出错。

在商业中，数据可视化的优势促进了

• 改进决策：当团队能够有效地识别和纠正数据中的错误，然后根据这些数据理解含义并识别趋势时，该团队就能很好地做出基于证据和面向未来的明智业务决策。

• 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结果的强大工具。未来的计划可以根据数据进行调整。

哪些工具可以帮助进行数据可视化？

有许多优秀的数据可视化工具，从 Microsoft Excel 的内置绘图到 Tableau、Looker 和 Microsoft Power BI 等商业智能绘图和仪表板工具。当您想将绘图与 Python 数据分析工作流程集成时会怎么样？幸运的是，也有许多可靠的 Python 绘图选项，所有这些都在 pyviz.org 上列出和比较。Matplotlib、Plotly 和 Bokeh（以及建立在它们之上的工具）是最受欢迎的，并且都是可靠的选择。这些工具中的任何一个都可以帮助您确保在分析的每一步都得出正确的结论，并可以帮助您构建直接从 Python 驱动的演示文稿。

如果您的数据足够大，以至于常规工具难以处理或适当显示它怎么办？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，并且无需任何参数调整即可帮助您同时看到异常值 *和* 整体分布。无论您最终使用哪种工具来显示最终结果，首先使用 Datashader 进行数据转储都可以帮助确保您不会被最初的可视化误导。另请查看 HoloViz.org 上的其他 Anaconda 支持的 OSS 工具，以便轻松地以交互方式处理您的所有数据。

请记住，所有数据都是有偏见的，因此即使工具准确地揭示了数据，在您展示可视化效果时也要承认数据本身的局限性，并且只有在您对所讲述的故事有信心后才分享结果。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。