数据可视化怎么做(数据可视化呈现与解读优秀案例)

随着数字化程度加深，数据已经成为构建现代社会的重要元素。根据国际数据公司（IDC）预测，2025年中国产生的数据总量预计将达到48.6ZB，占全球的27.8%，数字经济根据测算也将达到GDP总量的10%。

数字化已然成为社会发展的共识，企业想要在未来的竞争中占据优势，获取不断发展的数字经济，就必须将数据看作企业的战略资源，利用数据可视化将数据转化为信息，促进企业发展。

在早期数据分析领域，企业在进行业务分析时大多只能使用数据和文本进行逻辑推演，只是把图表当作分析报告的结果展现。但随着数字化的加深，企业数据量飞速增长，对数据的重视程度也不断提高，这时数据分析、数据挖掘等数据处理需求不断提升，数据可视化也正式走上了舞台。

数据可视化 – 派可数据BI可视化分析平台

数据可视化是一个合成词，是由数据和可视化组合而成的。拆开理解就很容易知道，数据可视化指的是利用图形化手段，将数据转化为可视化图表，并通过统计分析方法，以更直观的形式，获取数据背后隐含的价值信息。

数据可视化目前还处于高速发展阶段，正在不断添加新特性以及探索新的分析方法。交互就是数据可视化中非常重要的特性，它保证了数据转化为可视化图表后，依然具有极强的逻辑性和复杂分析能力。

这种不断添加的特性赋予了数据可视化极强的活力，使其在数据处理时代逐渐普及，成为了企业的基本需求。

1、让数据更容易被消化

我常和人开玩笑，不是我们选择用可视化来处理数据，而是大脑这个处理器更善于处理图像信息，能够用图表迅速消化信息，这就让数据可视化天然就有更好地适配效果，能最大程度发挥大脑处理器的能力。

2、让数据更容易传达信息

数据可视化分析人员运用图像化手段，可以将大段数据放置到小小的图表中，精简了内容，让数据传达更加简洁，分析人员还可以通过丰富的图表、多样的配色，让数据显现差异，观看起来更顺畅，更加直观。

3、让数据更容易展现逻辑

通过数据可视化，分析人员可以通过柱形图、折线图等展现数据趋势的变化，也就是数据之间的逻辑关系。不仅是趋势，饼图可以展现数据占总量百分比，散点图可以展现数据相关性……这些都让数据富有逻辑，更好地展现数据分析结果。

4、让数据更容易深入分析

数据可视化拥有联动、钻取等功能，可以让分析人员能够可视化深度分析。联动是指让不同的图表互相关联，能够根据其它图表属性改变自身内容，钻取是指让图表能够层层递进，点击一张图表中的指标数据就能下钻或上钻到其它层级。

目前，可视化工具主要分为两种，一种是多为个人使用的可视化工具，另外一种是多为企业使用的商业智能BI工具。

可视化工具的优点就是更加轻量化，可以通过模板完成简单图表的制作。可视化工具也可以细分为两种，一种是免费和收费并行，这种可视化工具一般会有水印、功能、导入导出等方面的限制，付费解锁全功能。

代码可视化工具 – ECharts

另一种就是开源的可视化工具，一般可以免费使用全部功能，也能制作复杂的数据可视化报表，但是通常需要编写代码来制作可视化图表，对使用者的IT技术要求比较高。

商业智能BI – 派可数据BI可视化分析平台

商业智能BI一般部署于企业收费提供服务，是非常受企业欢迎的可视化分析平台。在BI中，数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表，只需拖拉拽就能完成数据可视化分析，制作可视化报表，还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。

在数据可视化设计前，分析人员要先完成业务需求的分析，将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务，捕捉其中业务的数据指标、标签，划分出不同优先级，为下一步取数做准备。

分析人员在进行可视化分析前，应该提前准备好任务所需的数据，做好分析前的准备工作。在这个阶段，分析人员可以联合技术人员，将后续数据可视化需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，准备进行数据分析。

商业智能BI – 派可数据BI可视化分析平台

在准备数据的过程中，分析人员可以对业务数据进一步确认，和一线业务人员进行沟通协作，确认数据和业务之间相互贴合，数据也和业务变化一致。然后可以思考数据之间的关联，将关键数据整理进行标记。

需求和数据确认完成后，分析人员就可以思考数据之间的关系，根据业务、指标、维度、度量等进行数据配对，选择能够正确表达数据逻辑的图表。

图表的选择直接关系到可视化的呈现效果，一个合适的图表能够把数据之间的联系转化为直观的信息，用逻辑性展现业务的发展，而错误的图表可能会将观看对象引向错误的方向。

数据可视化分析人员必须了解所有主流的图表类型，知道每个图表适合做哪些分析，表达出什么逻辑，能够展现哪种类型的信息，举几个简单的例子：

（1）柱形图

使用场景：柱形图是最常用的图表之一，因为只有一个变量，所以通常用来比较不同数据之间的大小，也可以在一定程度上体现不同节点之间的趋势。

优点：不同柱子之间的差异度明显，对数据之间的比较非常明显。

缺点：呈现出的信息量较少，只能作用于小规模的数据集。

（2）折线图

使用场景：折线图通过一般用于呈现连续数据之间的变化，也会在不同数据集之间对比时使用。

优点：可以很直观地表现出数据之间的变化趋势。

缺点：很难看出单项数据与总体数据之间的关系。

（3）饼图

使用场景：饼图一般用于表示数据在总量中的占比。

优点：可以很清晰地展现各组成模块的占比。

缺点：数据比例不够直观，不能详细地展现出单项数据的细节情况。

（4）仪表盘

使用场景：仪表盘一般用于数据可视化报告，呈现数值和占比情况。

优点：可以实现美观丰富的图表效果，可以处理复杂数据。

缺点：使用场景较小，呈现的数据类型较为单一。

准备工作完成后，数据可视化分析人员就可以正式开始制作可视化报表。页面布局非常考验数据可视化人员对尺寸的敏感程度，需要在一个页面上展现尽可能多的信息量，同时不显得臃肿，能够清晰地传达信息。

页面布局的熟练掌握需要分析人员有丰富的数据可视化经验，研究过不同的图表及不同领域的实际案例。

（1）集团看板

将数据分为不同主题，在一个页面上呈现关联数据，以中心地图为核心数据，次要信息分散在四周。

数据可视化 – 派可数据BI可视化分析平台

（2）管理驾驶舱

对页面进行上下分层设计，核心数据和次要数据泾渭分明，并通过加大加粗设计，凸显企业关键指标。

数据可视化 – 派可数据BI可视化分析平台

（3）客户关系大屏

将页面分为三层，展现大量业务数据信息，将核心数据以驾驶舱的形式在顶层居中展现，直观有效。

数据可视化 – 派可数据BI可视化分析平台