SMB工具包：如何​​选择正确的数据可视化

长期以来，电子表格一直是业务的支柱，以至于有些人难以放手。 但是，当今大多数企业已经摆脱了短暂的怀旧之情，转而使用功能更强大的自助式商业智能（BI）工具。 这些工具优于电子表格的原因很多，但最明显的是能够轻松生成有效且引人注目的数据可视化的功能。 有一个简单的原因，这一因素大大超过了支持电子表格的任何论点：人的大脑比数字更快，更好地吸收和处理信息的视觉表示。

人类对数字图片的偏爱远非最近的发现。 历史告诉我们，从早期的岩洞图到世界各地不论语言如何的现代通用交通标志，这一概念都已随着时间的推移成功地得到了检验。 不论您的语言或数学技能如何，一目了然地基于图片的消息和信息都会被理解。 现代数据可视化将强大的通信媒介提升到了一个全新的水平，注入了由丰富数据生成的丰富图表和图形。

然而，选择正确的数据可视化并不只是在条形图或散点图上选择饼图的问题。 它不像选择传统的前卫可视化一样简单，例如3D虚拟现实（VR）描绘。 在玩耍中，除了个人品味和偏好之外，还有很多其他东西。

可视化的每个元素都传达了整个消息的一部分。 从颜色选择和墨水比例到数据本身（以及您可以深入到其中的所有层），数据可视化是对数据驱动的复杂业务洞察力的单一，想象中的简单表示。

那么，您应该选择哪种可视化？ 最终，您可以根据自己的意愿来确定最适合您要发送的消息的视觉表示形式以及呈现的数据。 这是您做出明智的战略决策所需了解的内容。

可视化类型

我不会为您提供所有经过反复验证的事实。 如果您已经从事了相当长的时间或仅使用软件就无法处理数据，那么您已经熟悉传统的可视化形式：饼图，条形图，折线图，散点图和带有符号。 这些以及其他图形表示形式通常由两个或三个功能组成，包括时间，单位数量以及成本或销售额。

这组可视化没有错。 它们已经使用了很长时间了，这是有充分的理由的：它们可以工作。

确实，他们非常熟悉，这意味着您的听众无需停止并弄清楚表格即可理解消息。 这正是您想要发生的事情。 那么，为什么不停在这里并选择其中之一？ 或者，作为许多BI应用程序中的一种选择，让该软件为您选择一个吗？

因为不是每个分析输出都可以或应该以这种过于简化的表达方式来表达。 交通信号灯减少了三个功能，因为只有三个消息要传达：走，减速和停止。 如果您想说其他话，则必须添加其他视觉效果。 可能有一个标有“禁止右转红灯”的标志，或者您可能只为转弯车道添加了一个红绿灯。 在仪表板和报表中，所有这些添加的视觉效果都可以堆积起来，当您的听众到达堆的尽头时，他们已经忘记了该信息与堆积中的第一个或其他视觉效果之间的关系。 这既没有效率，也没有启发性。 此外，使用过多的可视化效果可能会导致用户疲劳。 信息在流浪者的脑海中迷失了。

无论如何，您已经知道这些可视化。 让我们继续考虑新的形式。

'Twixt和'Tween

此类可视化工具比传统的可视化工具描绘了更多功能，但该消息往往具有单一的推动力。 例如，考虑“词云”。 这种可视化可以测量许多彼此相关的单词，因此与其他单词相比，每个单词的大小均与其使用成正比。 颜色可以用来描述组中的子组或其他信息，或者只是使一眼看到各个单词的大小变得更容易。

什么时候可以使用词云可视化？ 有几种用例，包括社交媒体上的客户/用户情绪，呼叫中心中客户问题的升级和/或降级，客户对特定产品的查询，产品销售以及其他情况。 这种类型的其他示例经常在信息图表中看到，因为它们描述基于主题的数据。

供应商友好但用户厌恶

然后是BI供应商自豪地提供的可视化，但是很少有买家和用户理解。 但是等等，您可能会说。 如果我看不到可视化并说出它是如何工作的，那么我的听众如何才能弄清楚数据在告诉他们什么？

的确，有时可视化包含信息，但无法传递信息。 以文森特·梵高（Vincent Van Gogh）于1889年创作的“星夜”为例。这幅标志性作品准确地描绘了风的湍流，但直到几个世纪之后，数学家或科学家才意识到这种理解。 谈论无法传递信息。

《自然》杂志的一篇报道说：“科学家们为描述湍流已经奋斗了几个世纪，据说有些人比量子力学更难于考虑这个问题。” “凡高的几幅作品都显示了Kolmogorov在其亮度概率分布中的缩放比例。在眼中，这种模式可以看作是大小不同的漩涡，包括大漩涡和笔法产生的微小漩涡。”

尽管任何可视化的成功至少部分取决于观看者的观点和知识，但有时信息是如此复杂，以至于需要更复杂，更精确的可视化。 否则，信息会在运输或翻译中丢失。

一些BI供应商在其可视化选项板中提供了这种复杂性。 一个Sankey图是一个示例，它在描述数据集中的信息流时非常有用。

“例如，这种可视化可以通过衡量每笔交易的现金流量来显示银行客户进行资金转移的过程。当您希望显示流程中各个步骤之间的信息流时，Sankey图非常有用。” MicroStrategy的产品营销经理，产生了下面的Sankey Diagram可视化。

可能需要花费一些精力来教您的听众如何阅读一些更复杂的可视化效果。 但是，如果您需要定期传达比一般信息更多的信息并且不想拉凡高，那是非常值得的。 但是，您会发现许多受众已经熟悉这些更精确的指标和数据表示形式，包括统计学家，工程师和许多从事科学工作的专业人员。

这是该类别中一些可视化的简短说明，值得您考虑并在何处使用它们：

1.弧形图 ：这些图独特地能够表示字符串数据中的复杂模式，这意味着序列通常还包含重复的子序列。 考虑来自物联网（IoT）的DNA和流数据。 您将在IBM Research的白皮书中找到有关Arc Diagrams的更多深入信息。

2.森伯斯特图：也称为多级饼图，它们主要用于使用同心圆可视化层次结构数据。 例如，您可以在Microsoft Excel中创建它们。 下面是一个示例：

3.流图 ：Microsoft和GitHub将流图描述为“具有平滑插值的堆积面积图，通常用于显示一段时间内的值”。 在该图中形成了流动的有机形状，其结果可能既精确又令人生厌。 尽管如此，它仍然具有非常有效的用途，例如显示大量数据集，以发现各种类别随时间变化的趋势和模式。 是的，这是开源的可视化，因此您可以在Microsoft Office商店或GitHub上获得它。

4.双曲线树：也称为超树 ，此可视化受双曲线几何的启发，基本上是一种在有限空间内绘制非常大的树并避免产生斑点的方法。 您将所有内容放置在磁盘上，而不是放在平面上，以便更远的分支显得更小。 但是您可以将它们拖到自己身上，使它们更大并且更易于检查。 双曲树在一个视图中显示具有详细信息和上下文的大量信息（与在另一视图中分页或以其他方式召唤和描绘详细信息相反）。

新技术带来的可视化

当今有许多不同类型的可视化可用，您可能希望以可视方式描述数据的所有可能方法都已经可用。 las，不。 新技术和用例也不可避免地产生了新的可视化形式。

立即想到增强现实（AR）和虚拟现实（VR）系统。 BI供应商已经在为这些系统进行独特的可视化。 一个例子是Vantage数据中心的新数据可视化系统，该系统在3D，启用VR的虚拟导览系统中。 看起来像这样：

“我们于2017年5月首次启动了concept3D平台，以帮助我们推广当时正在建设中的圣塔克拉拉新数据中心设施。当您尝试销售不存在的建筑物时，该平台令人难以置信”，Vantage数据中心副总裁兼营销主管Steve Lim说。

数据在VR中显示为屏幕上的叠加层，但仅此场所将有太多限制。

“在不久的将来，我们期望我们的大多数客户和员工在台式机或移动设备上使用不带VR的系统。这是第一次令人印象深刻，而且该系统将如何帮助我们进行运营和访问真实信息，潜力巨大来自世界任何地方的实时数据。”

根据任务选择

每种可视化类型都是为特定的分析任务（例如分布，组成，关系或比较）构建的。 确保您了解每个任务并相应地选择可视化。 例如，了解圣诞节等假期的产品销售是一种关系研究。 好的可视化选择是散点图，词云和维恩图。

了解外套或轮胎卖得更好是一种比较描述。 在这里，条形图，饼图，项目符号图和折线图是不错的选择。 描述市场份额和竞争分析是一项组成任务。 考虑堆叠的条形图/面积图，饼图，瀑布图或任何树形图，具体取决于您需要在上下文中显示多少信息。

分配任务包括了解将什么类型的商品发送到哪个存储和/或存储在哪个仓库，以及可视化政府如何按各种人口统计分配资源。 良好的可视化选择包括直方图，带状图和箱形图。

BI和可视化软件公司Qlik的Visualization Advocate的Patrik Lundbald解释说：“在这种情况下，我们需要一个视图，以便可以一次查看所有数据，并尝试查找值，形状或离群值的范围。”

选择可视化的清单

1.了解您的听众：选择一种可视化的听众，您的听众最有可能找到相关的和有吸引力的。 因此，如果信息图表中的有趣热狗最能说明您的人行道销售情况，那就顺其自然。 但是，如果您要将信息传达给精通统计，数据科学，工程或其他顶级技能的读者，请不要忽略它们。 选择一个可视化文件，该可视化文件将提供他们需要对信息采取行动的详细信息和上下文，而不必对看似无休止的相关可视化文件进行分类。

2.将清晰度放在第一位：即使是高度详细和复杂的信息，也要清晰，简洁。 您的目标是即使内容很简单也要产生易于阅读的可视化效果。

3.注意每个细节：因此，您希望此BI应用程序中的条形图传达此信息。 但是这些条正确地相互关联还是缩小？ 细节很重要。 每个可视化中的所有内容都在讲述一个故事。 确保您要讲的故事要讲。

4.计划以防止用户疲劳：太多的可视化使观看者感到疲倦 ，不熟悉的描绘或过于复杂的图形也是如此。 以精确而简短的叙述方式提供信息，使观众保持参与并记住他们所学到的知识。 限制仪表板和报告中的可视化数量。

5.测试可视化形式：可视化就像玩笑。 如果您必须解释它们，那么您失败了。 它必须能够以最少的文字传达信息。 在开始常规使用可视化效果之前，请对与主题无关的人员进行测试。 选择必须在可视化中找到信息的人员，而不是已经知道信息的人员。 他们是开悟还是困惑？ 如果感到困惑，请选择另一种可视化形式或准备教育您的听众。

副总裁Mark Nicholson表示：“除非需要在人工智能，区块链，足底出血或量子物理学方面有深入了解的专业信息，否则可视化可视化可以最好地为读者提供服务，不仅可以根据文章的上下文对其进行解释。”社交媒体/客户评价建立声誉的公司NiceJob的市场营销和业务开发专业。

6.记住梵高：复杂的信息可能会以看似简单的描述而丢失。 因此，简单的可视化可能不是正确的选择。 专注于传达信息，这很重要。 此外，梵高还告诉我们，颜色不是快速传达信息的唯一甚至最佳方法。 梵高（Van Gogh）的“华丽笔法利用了一种称为亮度的属性，该亮度用于度量不同点之间的相对亮度。眼睛对亮度变化的敏感性高于对颜色变化的敏感性，这意味着我们对亮度变化的反应比对颜色变化的反应更迅速， NPR报道。 使用不同级别的亮度和颜色来突出显示信息或显示运动。

7.学习新的供应商可视化：询问有关您不了解的供应商提供的任何可视化的教程，示例和其他信息。 最好是在工作中学习，而不要坚持使用您已经知道的可视化。 为什么？ 由于技术在不断变化，并且像它一样，甚至将出现更新形式的可视化。 就像从不更新或升级手机一样。 迟早您将无法联系到任何人。

8.有时自动化是最好的：一些BI供应商在他们的自动化可视化功能中花了很多心思。 我想到的一个例子是Salesforce爱因斯坦分析。 该公司在客户，销售和市场分析方面拥有多年的经验，可以追溯到他们早期的客户关系管理（CRM）时代。 他们的自动化可视化反映了这种经验。 因此，如果您日复一日地处理销售和客户数据，则依靠爱因斯坦来处理可视化是一种明智的实用解决方案。 没有理由重新发明轮子。

9.考虑叙事：选择能增强叙事效果，讲述故事的可视化效果。 否则，您将回到描绘数字的状态，而您的业务同事或老板也不会吸收和保留这些信息。 确保表示是在上下文中，使用正确的度量（例如，绝对值与相对值），并检查比例。 使用颜色突出显示要点，但限制使用的颜色数量。 可视化本身不应该成为观看者的焦点，而是内容。

10.注意您的任务：请记住，可视化是为某些任务而设计的，并相应地使用它们。 但是，简单总是比复杂要好。 目的是找到最佳，最快和最清晰的方法，将信息从机器传输到人类。