什麼是資料視覺化？
資料視覺化是使用圖表、圖形或地圖等視覺元素來表示資料的程序。它將複雜的、大量的或數值型的資料轉換為更易於處理的視覺化表示。資料視覺化工具改進和自動化視覺傳遞程序，讓視覺溝通變得準確、周詳。您可以使用視覺表示從原始資料中擷取可行的洞察。
為什麼資料視覺化很重要？
現代企業通常處理各種資料來源的大量資料，例如：
- 內部和外部網站
- 智慧裝置
- 內部資料收集系統
- 社交媒體
但原始資料可能難以理解和使用。因此，資料科學家可在適當的環境中準備和呈現資料。他們提供一個視覺化表單，以便決策者可識別資料之間的關係，並偵測隱藏的模式或趨勢。資料視覺化創造了推進商業智慧，並支援資料驅動型決策和策略規劃的案例。
資料視覺化有哪些優勢？
資料視覺化的部分優勢如下：
策略型決策
關鍵利害關係人和高層管理人員使用資料視覺化來有意義地解析資料。他們透過更快的資料分析和全面視覺化的能力來節省時間。例如，他們可識別模式、發現趨勢，並獲得洞察以保持競爭優勢。
改善客戶服務
資料視覺化可透過圖形表示強調客戶的需求與慾求。您可以確定客戶服務中的漏洞，從策略上改善產品或服務，以及減少營運效率低下的情況。
提高員工參與度
資料視覺化技術對於將資料分析結果傳達給大型團隊很有用。整個團隊可協作視覺化資料，以指定共同的目標和計畫。他們可以使用視覺化分析來衡量目標和進度，並提高團隊的積極性。例如，銷售團隊共同協作，在一個季度內增加其銷售橫條圖的高度。
資料視覺化的元件有哪些？
資料科學家結合三個主要元件來視覺化資料。
案例
案例呈現資料視覺化背後的用途。資料科學家與若干利害關係人就其想要透過分析資料實現的目標進行溝通。例如，他們可能想要衡量關鍵績效指標或預測銷量。資料科學家和業務使用者合作確定其想要資料告知他們的案例。
資料
然後，資料分析師會確定適當的資料集，以協助他們講述資料案例。他們修改現有的資料格式、清除資料、移除異常並執行進一步分析。在準備好資料後，他們規劃不同的視覺探索方法。
視覺效果
然後，資料科學家選擇最適合分享新洞察的視覺化方法。他們建立圖表和圖形，突顯關鍵資料點並簡化複雜的資料集。他們想出有效的方法，來系統地呈現商業智慧資料。
資料視覺化程序的步驟有哪些？
有效的資料視覺化包含五個步驟。
定義目標
您可以確定現有資料集可回答的問題，以定義資料視覺化目標。一個明確的目標有助於確定以下各項的類型：
- 您使用的資料
- 您執行的分析
- 您用來有效傳達問題清單的視覺效果
例如，零售商可能會想要了解哪種產品包裝類型可獲得最多的銷售額。
收集資料
資料收集涉及識別內部和外部資料來源。線上有大量的資料集可供購買和使用。貴公司可能還擁有可用於分析的現有資料存檔。例如，您可收集歷史銷售量、行銷活動和產品包裝資料，以尋找最佳包裝。
清理資料
資料清理包括刪除冗餘資料、執行數學運算以進一步分析，或篩選和轉換資料以符合問題條件。例如，您可以從假日月份和行銷活動之後刪除銷售量資料，以便依包裝類型確定平均銷售額。
選取資料視覺效果
您可以從多種不同的圖表類型中進行選擇，以實現有效的視覺探索。資料點與您要溝通的洞察之間的關係，將決定最佳的圖形表示方式。例如，您可使用長條圖依顏色表示上個月的包裝銷售額。但是，餅狀圖可能更適合顯示庫存中彩色包裝的百分比。資料視覺化有兩種主要類型。
靜態視覺化
靜態視覺化僅提供特定資料案例的單一檢視。資訊圖是靜態視覺化的範例。
互動式視覺化
互動式視覺化允許使用者與圖形和圖表進行互動。檢視者可變更視覺化參數中的變數，以尋找新的洞察或存取深入的資訊。資料視覺化軟體通常包含用於使用者與系統互動的儀表板。
建立資料視覺效果
您可以使用資料視覺化工具建立所需的資料視覺效果。大多數工具都會匯入您的最終資料集，並自動產生所需的報告。有效資料視覺化的一些設計原則包括：
- 使用大小、顏色、字型和圖形吸引觀眾注意重要細節
- 使用視覺提示為資料提供內容
- 選擇正確的顏色組合
- 使用解釋性標題為受眾提供關鍵洞察，並協助他們專注於合理問題
- 新增清晰的標籤和數字
有哪些不同類型的資料視覺化技術？
雖然圖表和圖形是最常見的，但您可以使用幾種不同的資料視覺化方法。下面提供了五種主要的資料視覺化方法。
暫存資料視覺化
暫存資料視覺化用於呈現線性一維物件，如線條圖、折線圖或時間軸。例如，您可以使用折線圖來顯示在指定時段內連續發生的變化。折線圖中的幾條線顯示同一時期內不同因數的變化。
階層式資料視覺化
階層式資料視覺化是指具有父項共同連結的項目群組或項目集。您可以使用這些資料樹狀結構來顯示資訊叢集。例如，您可以將庫存資料數量顯示為具有父節點 (衣服) 和子節點 (襯衫、褲子和襪子) 的樹狀結構。
網路資料視覺化
網路資料視覺化對於呈現不同類型的相關資料之間的複雜關係很有用。例如：
- 散點圖，將資料呈現為圖形上的點
- 氣泡圖，在散點圖上新增第三個資料因數
- 字詞雲端，使用不同大小的字詞來呈現字詞頻率
多維資料視覺化
多維資料視覺化將兩個或多個資料變數呈現為單一 2D 或 3D 影像。橫條圖、圓形圖和堆疊式橫條圖是這些視覺化的常見範例。例如，橫條圖比較兩個或多個資料因數，並展示一個變數在一段時間內的變化。圓形圖可視覺化呈現每個類別下的整體部分。
地理空間資料視覺化
地理空間資料視覺化，例如熱圖、密度圖或地圖，呈現與真實世界位置相關的資料。例如，資料視覺化顯示前往不同零售分店的客戶數量。
什麼是資料視覺化最佳實務？
資料視覺化最佳實務可為您的資料報告增加清晰度、完整度和準確度。
設計元素
使用創意設計元素可讓您的資料視覺化更引人入勝。您可以使用顏色、陰影和形狀為視覺效果增添更多細節。例如，您可以使用水滴圖示來呈現用水報告的資料值。
綜合證據
在分析中使用大量資料可提高資料視覺化的準確度。更多證據可增加信心，也有助於異常顯現。您始終可以包含資料摘要報告或彙總的資料呈現，以概覽更詳細的視覺化。
相關比較
比較為資料提供背景資訊，並強化您的觀點。還可讓資料更加切實可行。例如，在試驗前，與相關資料一起試驗新想法後顯示目前資料，向讀者展示事情的現狀和可能的情況。
資料視覺化面臨哪些挑戰？
資料視覺化提出了一些挑戰，可能會導致資訊的誤傳或某些事實的誇大。
資料過度簡化
資料科學家必須在資料理解與溝通之間找到平衡。過度簡化資料會導致關鍵資訊遺失。例如，假設有一份關於學業成績的科學資料報告。該報告以橫條圖顯示，表明過去十年學業成績有所下降，而學生的電動遊戲用量有所增加。該報告得出的結論是，電動遊戲的使用對學業產生了不利影響。然而，資料視覺化過於簡單，沒有考慮人口統計資料和其他若干會影響學業成績的因數。
人類偏見
人類偏見會對資料視覺化產生不利影響。建立資料報告的團隊可能會預先選擇適合其個人議程的資料來偏向結果。雖然資料視覺化工具更準確，但操作這些工具的團隊可能會透過有偏見的資料選擇和清除無意中引入偏見。因此，在資料視覺化工作中包含不同的團隊和意見非常重要。
誇張
您可以視覺化不相關的資料，以建立不存在的相關性。惡意執行者可能會使用這種不準確的資料視覺化，來證明有害行為或糟糕的決策是正當的。例如，一個團隊在製造設備上超支，以支援有家庭關係的供應商。然後，他們使用資料視覺化報告來證明購買的合理性，這些報告突顯新設備安裝後工人安全性的改善情況。然而，多項與新設備無關的因數可促進工人的安全。
選擇資料視覺化軟體時應注意什麼？
有多種免費和付費的資料視覺化工具，根據您的要求選擇最好的一種。
基礎設施支援
您的資料視覺化軟體應與您現有的 IT 基礎架構和資料庫整合。還應支援多個第三方資料來源，以便您可以在需要時直接匯入外部資料。
互動式報告
互動式報告改進了大數據分析，並協助非技術使用者探索模式。他們可以在繪製資料值時篩選、排序或移動互動式圖表中的資料變數。每次建議或要求變更時，他們都不必依賴於技術團隊。
安全
資料視覺化工具可能會在您的商業智慧系統中建立額外的漏洞。它們應具備強大的安全功能，可限制未經授權使用者和角色的存取。
可擴展性
建議使用可輕鬆處理大量資料集的大數據視覺化工具。這些工具還應具備機器學習 (ML) 和人工智慧 (AI) 能力，以大規模自動化資料視覺化任務。
AWS 如何協助進行資料視覺化？
AWS 有兩種主要的資料視覺化工具，您可以用於製作有關所有類型資料的詳細報告。
Amazon Managed Grafana
Amazon Managed Grafana 是開放原始碼 Grafana 全受管服務，也是一個常用的開放原始碼分析平台，可用於查詢、視覺化和了解您的指標，而無論這些指標存放在何處。Amazon Managed Grafana 與您的 AWS 帳戶中的 AWS 資料來源原生整合。您可以從各種預先建立的視覺化效果中選擇，以快速開始分析指標、日誌和追蹤，而不須從頭開始建置儀表板。
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight 是一項雲端原生無伺服器商業智慧服務，可提供採用 ML 技術的資料視覺化、互動式儀表板和資料分析。您可以使用該服務，從您的資料中探索隱藏的洞察、執行準確的預測，並釋放新的獲利機會。QuickSight 使用 ML 產生對資料相關自然語言問題的準確回應。
立即建立免費帳戶，開始在 AWS 上進行資料視覺化。
