數(shù)據(jù)可視化是指利用數(shù)據(jù)分析工具增加數(shù)據(jù)的視覺化效果，表達(dá)對數(shù)據(jù)信息的見解。商業(yè)領(lǐng)域是使用數(shù)據(jù)分析最多的地方，銷售人員利用可視化數(shù)據(jù)向客戶展示不同的產(chǎn)品，分析人員通過數(shù)據(jù)畫像研究客戶的偏好，企業(yè)的管理者也需要根據(jù)企業(yè)經(jīng)營狀況的績效指標(biāo)推算經(jīng)營目標(biāo)。然而，在大數(shù)據(jù)時代里，不少人對數(shù)據(jù)可視化存在一定的誤解，一些數(shù)據(jù)分析人員在工作中難免出現(xiàn)各種各樣的錯誤，這會降低商業(yè)分析的價(jià)值，甚至產(chǎn)生誤導(dǎo)。無論你是可視化數(shù)據(jù)的使用者，還是提供數(shù)據(jù)可視化服務(wù)的數(shù)據(jù)分析員，都需要避開以下三種誤區(qū)。

 

 作者：金融科技知多少  來源：今日頭條

數(shù)據(jù)可視化(Data Visualizaion)

第一，商業(yè)數(shù)據(jù)可視化的首要問題是明確數(shù)據(jù)可視化的工作為誰而作。不同的角色想要看到的數(shù)據(jù)結(jié)果完全不同，客戶最需要關(guān)于產(chǎn)品的詳細(xì)信息，企業(yè)中層人員需要對每一類產(chǎn)品或者一個地區(qū)的產(chǎn)品采購、加工、銷售及服務(wù)情況有具體了解，而CEO會利用更加宏觀的數(shù)據(jù)來完成決策。在數(shù)據(jù)可視化中，有一點(diǎn)非常重要——不要分析那些無關(guān)緊要的數(shù)據(jù)，盡管每個數(shù)據(jù)分析人員都希望為他人呈現(xiàn)一分詳盡的數(shù)據(jù)報(bào)告，但是沒有人想把時間浪費(fèi)在不相關(guān)的信息上，所以分析人員也不應(yīng)力求面面俱到。對于廣大客戶而言，無論獲得的可視化數(shù)據(jù)有多少，關(guān)注最需要關(guān)注的數(shù)據(jù)就足夠了。

第二，商業(yè)數(shù)據(jù)可視化的分析也不是利用各種不同類的圖表，把工作內(nèi)容做成一件藝術(shù)品。一般來說，條形圖適合比較單個變量大小，而柱狀圖適合表達(dá)數(shù)據(jù)群的規(guī)模，散點(diǎn)圖能顯示兩個變量之間的聯(lián)系。每種圖表有適合的分析對象，而很多分析人員為了美觀清晰，會把各種類型的圖表用遍，繁雜的圖表只會給他人帶來主次不分的感覺，忽視掉數(shù)據(jù)信息的重要地位。例如在分析宏觀經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)品的影響中，一般需要表示出GDP(國內(nèi)生產(chǎn)總值)的總量變化及增長率，這樣的信息完全可以由條形圖或柱狀圖完成，如果設(shè)計(jì)出散點(diǎn)圖、嵌套餅圖，就脫離了數(shù)據(jù)分析的實(shí)質(zhì)，這種過分追求美觀的做法只是一廂情愿。

第三，商業(yè)數(shù)據(jù)可視化需要“干凈”的數(shù)據(jù)。美國喬治亞大學(xué)數(shù)據(jù)分析與創(chuàng)新教授Subhashish Samaddar認(rèn)為，“一旦數(shù)據(jù)分析中存在缺失和偏見，經(jīng)驗(yàn)不足的人很可能會上當(dāng)受騙”。商業(yè)數(shù)據(jù)可視化往往會對商業(yè)決策起到重要參考作用，在選擇數(shù)據(jù)的過程中如果出現(xiàn)隱瞞異常數(shù)據(jù)或者造假的情況，很可能對結(jié)論的分析產(chǎn)生災(zāi)難性后果，可以說害人又害己。在日常利用數(shù)據(jù)可視化工具的同時，我們應(yīng)該仔細(xì)思考數(shù)據(jù)的來源是否正規(guī)，是否只是看到了自己想看到的數(shù)據(jù)。尤其是在金融投資中，不要被精美的圖表所迷惑，一定要學(xué)會辨別數(shù)據(jù)的真實(shí)性，關(guān)注數(shù)據(jù)變化背后的內(nèi)在原因。

標(biāo)簽： 數(shù)據(jù) 墑踴

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