数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，发展到后来，应用3D 图形来展示，使得数据更加的生动与形象。对于信息的质量有很大一部分是因为信息的表达方式，而数据可视化就是很好的一个数据表达的方式，将数据分析技术与图形技术结合，清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。

数据可视化是什么

现在数据可视化经常被提到，那么数据可视化是什么呢？今天我们主要是来讲用在企业中的数据可视化，企业中的数据可视化就是在数据分析后，将数据以图表的方式展示出来。

数据可视化体现在两个方面，一是数据展示，二是业务分析。数据展示就是将系统中的数据通过可视化图表的方式进行展示形成分析，甚至配合大屏的展示方式，这种方式越来越受到人们的喜欢并且被用的频率越来越高；业务分析就是在可视化图表之后，将分析后的数据转化为商业的见解，为决策者提供有效的支撑。

数据可视化数据来源

现在数据可视化的数据来源也是十分多，文件类比如：Excel 、 CSV 、 JSON 、 XML ，数据库比如： MySQL 、 SqlServer 、 postgresql 等，也可以接受其他链接比如： API 接口、数据处理等。

数据可视化最终还是要回归到“ 阅读者 ” ，数据通过图表的方式传递出信息，找出缺陷，改善决策。

无论在做传统的报表，还是可视化图表，都要在最开始知道观看者的用途，需要重点突出什么信息和数据，之后的一系列操作都是围绕这个来展开的。

将纷繁复杂的各条数据，梳理成指标，形成指标体系，最后通过和维度的结合，形成可视化图表。

数据可视化最终是为了企业的良好运营而展开的，这样的价值必须要把握好，如果没有清楚企业的战略和业务，那么做出来的数据可视化是没有意义的，所以要建立起具有联系的信息视图。

1 、“ 所有数据都必须可视化”：不要过分依赖可视化，一些数据不需要可视化方法来表达它的消息。

2 、“ 只有好的数据才应该做可视化”：简便的可视化可以便于找到错误就像数据有助于发现有趣的趋势一样。

3 、“ 可视化总是能做出正确的决定”：可视化并不能代替批判性思维。

4 、“ 可视化将意味着准确性”：数据可视化并不着重于显示一个准确的图像，而是它可以表达出不同的效果。

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