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如今，數據科學家可以使用數據可視化來使他們的信息更具可操作性插圖、圖表、圖表和電子表格可以把枯燥的報告變成有啟發性的內容，更容易收集洞察力和可操作的結果。

幸運的是，現代技術（從筆記本電腦到智能手機）擁有各種可用應用程序，使可視化變得前所未有的簡單。

因此，社會越來越熟悉數據可視化及其對數據分析和可操作性的有益影響。

描述各種數據的最佳方法

分析的力量很大程度上取決于數據的呈現。數據可視化的最佳形式提供了有用的見解，而差勁的努力可能會分散可操作的洞察力。

實施一個好的做法是使用整數。例如，不是在圖的y軸上有10,000,000和15,000,000，而是使用10和15來代替，而在這些數字旁邊說明它是以百萬為單位。這是一個實用的策略，可以使數據更快地理解，從而提高其可操作性。

另外，為數據提供場景總是謹慎的，將度量與設定目標進行比較總是謹慎的。顏色編碼度量標準是一種很好的方式，可以在其數值超過目標（綠色），低于目標（紅色）或介于兩者之間（黃色）時簡明展示。

當人們選擇視覺時，記住自己的目標是至關重要的。如果人們打算展示兩個或更多變量之間的關系，采用折線圖是有意義的，因為它們會隨著時間的推移跟蹤變化。

條形圖可用于比較不同類別的數量，而氣泡圖顯示三點數據的聯合變化。它可能需要一些采用各種數據可視化方法來確定最適合的分析。

　可視化和理解可操作數據

當可視化技術被合并時，可操作的數據往往更為普遍。這是因為數據可視化可以同時呈現整個視野，在處理非結構化數據時這可能是最終的節省時間。

正確的可視化數據使得挑選關鍵細節變得相當容易。數據可視化可通過簡化流程并提供將可操作數據與不相關數據分離的場景來幫助快速獲得答案�？梢暬�可從數據中釋放更多價值。

數據可視化也有助于團隊合作解決問題。而可視化的數據可以幫助一些團隊成員，其他人可能會花遇大量時間或沒有時間篩選所有不必要的數據。可視化可以通過明確定義可操作的數據和相關度量來幫助每個人。

避免數據可視化錯誤

藝術和美麗的可視化可以有一個令人振奮的因素。但是，仍有可能無法有效地呈現信息。在有效的數據表示中使用顏色和醒目的設計是一個錯誤，可能會使項目失控。

因此，從數據可視化中移除噪聲至關重要。擺脫不相干的功能，如過度標簽，過多的背景或網格線。記住數據墨水比率，努力避免在不增加分析價值的情況下減少空白的元素。

始終注意潛在的數據不當行為和誤導數據。透明的錯誤信息有可能導致創建非零基線，誤導的色彩，圖表不完整，以及與標準實踐存在偏差。有用的數據可視化依賴于簡單性，與用戶需求和準確場景的關系。

避免使用像3D一樣的獨特效果的餅圖和圖表也是明智的做法。這些類型的圖表會嚴重影響分析尺寸和長度的能力，從而導致數據分析中潛在的有害偏見。

在某些情況下，餅圖可以證明是有用的，就像四個數據點通常具有可比性時一樣，盡管通常有一個理想的解決方案，但視覺偏差的可能性較小。

數據可視化的有效使用可以真正獲得真正有用的信息。使用它可以讓企業業務獲得成功，從而發揮最大的優勢。

來源：機房360

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