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數據可視化是數據呈現的趨勢,很多人卻對此產生質疑,認為數據可視化只不過是走花哨、抬逼格。更有人舉出例子,說做了各類圖形化報表,領導只是「嗯,哦」了一下,決策仍就是拍腦袋決定。

質疑分析

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首先,要搞清楚數據可視化和信息圖兩者的概念好和實際應用。

信息圖是指數據的可視化表現形式。主要應用於必須要有一個清楚準確的解釋或表達甚為複雜且大量的信息,例如在各式各樣的文件檔案上、各個地圖及標誌、新聞或教程文件,表現出的設計是化繁為簡。

數據可視化是數據視覺表現形式的一種技術,實際應用於數據分析生產、分析過程中的決策輔助,大量服務於企業機構。

為什麼會有這樣的質疑呢?打個比方,數據可視化就好比一杯燒酒,適量喝暖身,過渡喝傷身,甚至紙醉金迷,不知所以。

可視化誕生的目的肯定是沖著好的方向去的,目的就是直觀地展現數據,讓花費一個小時才能歸納的數據量,轉化成一眼就能讀懂的指標;讓加減乘除、各類公式權衡計算得到的兩組數據差異,在圖中顏色敏感、長短大小即能形成對比;讓拿著各類excel報表愁眉苦臉的領導,對手中拿著酷炫報告的你,讚賞有加。

很多經典的應用,比如股市裡的K線了,其試圖以可視化的目的來發現某些規律。

再如布林線之類的,像石頭剪子布遊戲擴展到斯派克蜥蜴紙的遊戲,也可以用一張信息圖來顯示 ,跟上邊的圖差不多,放大後,單從點的方式來看也方便的不少,更重要的,此類圖實現了信息的壓縮,最少的路徑達到了信息量最大的目的。

而以下的信息圖

這一類表達形式在新聞媒體中比較多,大家看到的微信、微博、經常通過信息圖直接呈現結果,某個現象,幫助達到耳目一新的傳播效果。媒體有媒體的立場,有他們的目的,這裡不多闡述。

複雜的數據可視化有可能本末倒置

比如以上數據可視化的圖,數據量多、複雜,私以為歸納不出信息。如果只是為了讓數據都堆砌在圖表裡,看起來很酷的話,很容易本末倒置。這裡會涉及到主觀心理,你的分析會遵從你已經構想好的分析去「執行」,沒錯,就是執行,會讓你的數據報告看起來不那麼可觀。舉個最簡單的例子(自己編的,可能不那麼恰當,只為陳述觀點),比如一組數據,98、97、96、97、99、96。

同樣一組數據應為坐標軸的分度不同,差異很大。左圖的心理是為了反映個學生間的差異,有圖的信息是為了反映整體情況。撇去圖不看,只看數據,差距不大確實無可比性。

數據可視化是通過處理數據來反映一些問題和規律,而不是將結果誇張化。

有趣的信息圖也是知識獲取的有效途徑

無論數據可視化還是自信息圖,能從有用到有趣的過程,有趣明顯能激勵人讀下去,就是易讀了。

比如,生物存活年限

比如,結合實物場景,生動展現數據。

使用箭頭,創造流動感。

實際應用的數據可視化。

這一類用得最多的是企業機構,信息化部門、數據部門和業務部門了。這些實際生產過程中的數據,需要落實到切切實實地決策和管理中來。比如帆軟報表FineReport以及FineBI搭建的數據可視化分析平台。

利用大屏監視企業全局重點指標。如各業務,如銷售、財務、供應鏈的主題分析

維度切換實現不同角度的數據展示和分析。

最後,題外話。數據可視化已經不滿足於信息的呈現,而更應該落實到有據可循的分析和決策制定中去(如上文講到的實際案例,大家可自行對比)。

假設,領導拿到這份銷售報告,發現這季度的銷售量下滑得厲害,究其原因時,毫無頭緒,還得問銷售經理,如果你在製作這類數據可視化報告的同時,能夠有意識的植入分析的思考,鏈接到各大區銷售情況,各區域銷售成本支出,或者回款滯留情況,項目進展進度等相關的數據報表製作,我認為這才是一份合格的數據可視化報告。

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