数据可视化流程全解

文 | 商业智能研究院 2022-07-12

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可视化数据分析越来越受到各个企业的重视,因为这是企业洞悉数据背后隐藏的商业价值,为企业决策提供依据的一种重要方法。可视化数据分析的过程也就是数据可视化流程。数据可视化将不可见或难以直接显示的数据映射为可感知的图形、符号、颜色、纹理等,增强数据识别效率,高效传递有用的信息。

数据可视化有很多的工具,但是我们同样也要了解进行数据可视化流程是什么。这样数据可视化流程以作为我们自己进行数据可视化的方法论。

我们进行数据可视化时,基本的数据可视化流程流程应该是首先确定我们进行可视化分析的目标,然后获取相关的数据,将数据整理后,选择适合的工具,通过适合的图表将数据展示出来,最后将可视化的结果作为企业决策的依据。我们可以将这个数据可视化流程概括为三个阶段,数据准备、数据分析、分析结果应用

 以可视化数据分析工具finebi为例,来说明整体的数据可视化流程:

1.    数据准备

数据准备阶段主要是获取到我们进行可视化分析时用到的有效数据。这个阶段需要完成以下几个内容。

确定分析目标

确定分析目标是进行可视化数据分析的前提,确定分析目标后我们才能知道我们是通过问卷来收集数据,还是通过其他业务系统获取数据。

数据收集

确定分析目标后,就可以进行数据收集了,我们可以根据我们的数据获取的不同方式来收集我们需要分析的数据,比如发放调查问卷或通过业务系统接口获取数据等。

数据处理

当我们收集到数据后,需要对数据进行预处理,将无效的数据和错误的数据进行筛选、删除。

当数据准备好以后,就可以将数据导入到我们选择的工具中进行数据分析了,这时我们选择的工具一定要能支持多种数据接入方式,这样可以方便我们分析各种来源的数据。

比如下面是finebi可视化数据分析软件中支持的多种数据源,这样就可以保证我们可以对多种来源数据进行分析。

数据可视化流程,数据可视化步骤,finebi

2.    数据分析

数据分析阶段就可以根据我们的分析目标,选择合适的图表,借助产品的多维分析能力,进行统计分析、钻取钻透、筛选过滤、数据透视、地理分析、高级计算等多种操作,实现数据的立体式呈现。例如FineBI可以进行钻取、联动、旋转、切片、跳转等。

 

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3.    分析结果应用

通过数据分析后会得到我们的数据可视化结果,通过对呈现的可视化结果进行观察,直观的发现数据中的差异,从中提取出有价值的信息,为公司决策提供依据。像使用finebi可视化操作就很方便,内置大量丰富的图表,不仅如此,能轻松制作出酷炫的管理驾驶舱,助力企业的决策。

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以上就是数据可视化的流程,以流程为基础,更好的去实现数据的可视化。

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