什么是数据可视化 – 数据可视化简介 – AWS

有效的数据可视化包含五个步骤。

您可以通过确定现有数据集可能回答的问题来定义数据可视化目标。明确的目标有助于确定以下内容的类型：

 例如，零售商可能会设法了解哪种类型的产品包装销量最高。

数据收集涉及识别内部和外部数据来源。有大量数据集可供在线购买和使用。贵公司可能还拥有可用于分析的现有数据档案。例如，您可以收集历史销量、营销活动和产品包装数据，以找到最佳包装。

数据清理包括移除冗余数据、执行数学运算以进行进一步分析，或者筛选和转换数据以满足质询条件。例如，您可以从假日月份和营销活动之后删除销量数据，以确定不同包装类型的平均销售额。

您可以从几种不同的图表类型中进行选择，以实现高效的视觉发现。数据点与要传达的见解之间的关系将决定最佳的图形表示。例如，您可以使用条形图按颜色表示上个月的包装销售额。但是，饼图可能更适合显示库存中彩色包装的百分比。数据可视化有两种主要类型。

静态可视化仅提供特定数据故事的单一视图。信息图表是静态可视化的一个示例。

交互式可视化允许用户与图形和图表进行交互。浏览者可以更改可视化参数中的变量，以发现新的见解或获取深度信息。数据可视化软件通常会提供用户与系统进行交互的控制面板。

您可以使用数据可视化工具创建所需的数据视觉效果。大多数工具会导入您的最终数据集并自动生成所需的报告。有效数据可视化的一些设计原则包括：