디지털화는 사회 발전의 합의가 되었습니다. 기업이 미래 경쟁을 활용하고 끊임없이 발전하는 디지털 경제에 접근하려면 데이터를 전략적 자원으로 간주하고 데이터 시각화를 사용하여 데이터를 정보로 변환하고 기업을 육성해야 합니다. 개발.
데이터 시각화란 무엇인가
데이터 분석 초기 분야에서는 대부분의 기업이 비즈니스 분석을 수행할 때 논리적 추론을 위한 데이터와 텍스트만 사용할 수 있었고, 분석 보고서의 결과로는 차트만 제시했습니다. 그러나 디지털화가 심화되면서 기업 데이터의 양이 급격히 증가하고, 데이터에 대한 강조도 지속적으로 증가하고 있으며, 이때 데이터 분석, 데이터 마이닝 등 데이터 처리에 대한 요구가 지속적으로 증가하고 있으며, 데이터 시각화가 공식적으로 시작되었습니다.
데이터 시각화 – Parker 데이터 BI 시각적 분석 플랫폼
데이터 시각화(Data Visualization)는 데이터(Data)와 시각화(Visualization)를 결합한 합성어입니다. 분해하고 나면 이해하기 쉽습니다. 데이터 시각화란 그래픽 수단을 사용하여 데이터를 시각적인 차트로 변환하고, 통계 분석 방법을 사용하여 데이터 뒤에 숨겨진 가치 정보를 보다 직관적인 형태로 얻는 것을 말합니다.
데이터 시각화는 새로운 기능이 추가되고 새로운 분석 방법이 탐구되는 등 여전히 빠른 개발 단계에 있습니다. 상호작용은 데이터 시각화에서 매우 중요한 기능으로, 데이터가 시각적 차트로 변환된 후에도 강력한 논리와 복잡한 분석 기능을 유지하도록 보장합니다.
지속적으로 추가되는 이러한 기능은 데이터 시각화에 큰 활력을 부여하여 데이터 처리 시대에 점차 대중화되고 기업의 기본 요구 사항이 됩니다.
데이터 시각화의 이점은 무엇입니까?
1. 데이터를 더 쉽게 소화할 수 있도록 하세요
나는 사람들에게 시각화를 사용하여 데이터를 처리하는 것이 아니라 뇌가 이미지 정보를 더 잘 처리하고 차트를 사용하여 정보를 빠르게 소화할 수 있는 프로세서라는 농담을 자주 합니다. 두뇌 프로세서의 힘.
데이터 시각화 - Pico 데이터 BI 시각적 분석 플랫폼
2. 데이터가 정보를 더 쉽게 전달할 수 있도록 하세요.
데이터 시각화 분석가는 그래픽 방식을 사용하여 큰 데이터를 작은 차트에 배치하여 내용을 단순화하고 데이터 통신을 보다 간결하게 만들 수 있습니다. 또한 분석가는 풍부한 차트와 다양한 색상을 사용하여 데이터의 차이를 표시할 수 있습니다. 더 부드럽고 직관적으로 볼 수 있습니다. .
3. 데이터가 논리를 더 쉽게 표시할 수 있도록 하세요.
데이터 시각화를 통해 분석가는 컬럼 차트, 라인 차트 등을 통해 데이터 추세의 변화, 즉 데이터 간의 논리를 보여줄 수 있습니다. 추세뿐만 아니라 파이 차트는 전체 데이터의 비율을 표시할 수 있고, 분산형 차트는 데이터 상관 관계를 표시할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 논리적으로 만들고 데이터 분석 결과를 더 잘 표시할 수 있습니다.
4. 데이터를 더욱 쉽게 심층적으로 분석할 수 있습니다.
데이터 시각화에는 연결, 드릴다운 등의 기능이 있어 분석가가 심층적인 분석을 시각화할 수 있습니다. 연결은 서로 다른 차트가 서로 관련되어 있으며 다른 차트의 속성에 따라 자체 콘텐츠를 변경할 수 있음을 의미합니다. 드릴링은 차트를 계층별로 고급화할 수 있음을 의미합니다. 차트의 지표 데이터를 클릭하면 다음으로 드릴다운하거나 드릴업할 수 있습니다. 다른 수준.
데이터 시각화 도구란 무엇입니까?
현재 시각화 도구는 크게 두 가지 유형으로 나뉘는데, 하나는 개인이 주로 사용하는 시각화 도구이고, 다른 하나는 기업에서 주로 사용하는 비즈니스 인텔리전스 BI 도구입니다.
1. 시각화 도구
시각화 도구의 장점은 더 가볍고 템플릿을 통해 간단한 차트를 생성할 수 있다는 것입니다. 시각화 도구는 무료와 유료의 두 가지 유형으로 세분화될 수 있습니다. 이러한 시각화 도구는 일반적으로 워터마크, 기능, 가져오기 및 내보내기 등에 제한이 있으며 결제를 하면 모든 기능이 잠금 해제됩니다.
코드 시각화 도구 – ECharts
다른 하나는 오픈소스 시각화 도구로, 일반적으로 모든 기능을 무료로 사용할 수 있고, 복잡한 데이터 시각화 보고서도 제작할 수 있지만, 시각적 차트를 생성하려면 코드 작성이 필요한 경우가 많아 사용자의 상대적으로 높은 IT 기술이 필요하다.
2. 비즈니스 인텔리전스 BI
비즈니스 인텔리전스 BI는 비교적 완전한 기능과 풍부한 구성 요소 템플릿을 갖추고 있으며 데이터 웨어하우스, 쿼리 보고서, 데이터 분석, 데이터 시각화 등으로 구성된 완전한 데이터 기술 솔루션 세트입니다. BI는 데이터베이스에 직접 연결하여 다양한 소스의 데이터를 데이터 웨어하우스에 저장할 수 있으며, ETL, 데이터 모델 등의 데이터 처리 기능과 지표 및 레이블 형태의 데이터 계층 및 분류 기능도 갖추고 있습니다.
비즈니스 인텔리전스 BI – Parker 데이터 비즈니스 인텔리전스 BI 시각적 분석 플랫폼
비즈니스 인텔리전스 BI는 일반적으로 유료로 서비스를 제공하기 위해 기업에 배포되며 기업에서 매우 인기 있는 시각적 분석 플랫폼입니다. BI에서는 데이터 시각화를 통해 PC, 모바일 단말기, 대형 화면 각각에 대한 시각적 보고서를 생성할 수 있으며, 드래그 앤 드롭만으로 데이터 시각화 분석을 완료하고 시각적 보고서를 생성할 수 있으며, 데이터 보안을 보호하기 위한 세부적인 사용자 권한 설정 기능도 갖추고 있습니다.
데이터 시각화를 수행하는 방법
1. 요구사항 파악
데이터 시각화를 디자인하기 전에 분석가는 먼저 비즈니스 요구 사항 분석을 완료하고, 분석 요구 사항을 다양한 수준과 주제의 작업으로 분할하고, 비즈니스 데이터 지표와 레이블을 캡처하고, 다음 단계를 위한 데이터를 얻기 위해 다양한 우선 순위로 나누어야 합니다. 을 위한.
요구사항을 확인하는 과정에서 분석가는 비즈니스와 데이터 간의 일치성에 특별한 주의를 기울여야 하며, 데이터 사전에 따라 데이터 웨어하우스의 지표와 레이블을 확인하고, 데이터 품질에 대한 연구를 수행하고, 데이터 시각화의 정확성을 극대화해야 합니다.
2. 데이터 준비
분석가는 시각적 분석을 수행하기 전에 작업에 필요한 데이터를 미리 준비하고 분석 준비를 해야 합니다. 이 단계에서 분석가는 기술 직원과 협력하여 데이터 분석을 준비하기 위해 데이터 웨어하우스에서 후속 데이터 시각화에 필요한 지표, 레이블, 차원 및 기타 데이터를 검색할 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스 BI – Parker 데이터 비즈니스 인텔리전스 BI 시각적 분석 플랫폼
데이터를 준비하는 과정에서 분석가는 비즈니스 데이터를 추가로 확인하고 일선 비즈니스 담당자와 소통 및 협업할 수 있으며 데이터와 비즈니스가 서로 일치하는지, 데이터가 비즈니스 변화와 일치하는지 확인할 수 있습니다. 그러면 데이터 간의 관계를 생각하고 핵심 데이터를 정리하고 표시할 수 있습니다.
3. 차트를 선택하세요
요구 사항과 데이터가 확정된 후 분석가는 데이터 간의 관계를 생각하고 비즈니스, 지표, 차원, 측정값 등에 따라 데이터를 쌍으로 연결하고 데이터 논리를 올바르게 표현할 수 있는 차트를 선택할 수 있습니다.
차트의 선택은 시각적 표현 효과와 직결되는데, 적합한 차트는 데이터 간의 관계를 직관적인 정보로 변환하여 비즈니스 전개를 논리적으로 보여줄 수 있는 반면, 잘못된 차트는 보는 대상을 잘못된 방향으로 이끌 수 있습니다.
데이터 시각화 분석가는 모든 주류 차트 유형을 이해하고 각 차트가 어떤 분석에 적합한지, 어떤 논리를 표현하는지, 어떤 유형의 정보를 표시할 수 있는지 알아야 합니다. 다음은 몇 가지 간단한 예입니다.
(1) 기둥형 차트
사용 시나리오: 기둥형 차트는 가장 일반적으로 사용되는 차트 중 하나이며, 변수가 하나뿐이므로 일반적으로 서로 다른 데이터의 크기를 비교하는 데 사용되며, 서로 다른 노드 간의 추세를 어느 정도 반영할 수도 있습니다.
장점: 서로 다른 열 간의 차이가 분명하고 데이터 간의 비교가 매우 분명합니다.
단점: 제시되는 정보의 양이 적고 소규모 데이터 세트에만 적용할 수 있습니다.
(2) 꺾은선형 차트
사용 시나리오: 꺾은선형 차트는 일반적으로 연속 데이터 간의 변경 사항을 표시하는 데 사용되며 다양한 데이터 세트를 비교할 때도 사용됩니다.
장점: 데이터 간의 변화 추세를 직관적으로 보여줄 수 있다.
단점: 개별 데이터와 전체 데이터의 관계를 파악하기 어렵다.
(3) 원형 차트
사용 시나리오: 원형 차트는 일반적으로 전체에서 데이터의 비율을 나타내는 데 사용됩니다.
장점: 각 구성요소 모듈의 비율을 명확하게 표시할 수 있습니다.
단점: 데이터 비율이 직관적이지 않고, 개별 데이터의 내용을 자세히 보여주지 못한다.
(4) 대시보드
사용 시나리오: 대시보드는 일반적으로 데이터 시각화 보고서에 사용되어 값과 비율을 표시합니다.
장점: 아름답고 풍부한 차트 효과를 얻을 수 있으며 복잡한 데이터를 처리할 수 있습니다.
단점: 사용 시나리오가 작고 제시된 데이터 유형이 상대적으로 단일합니다.
4. 페이지 레이아웃
준비 작업이 완료되면 데이터 시각화 분석가는 공식적으로 시각적 보고서 작성을 시작할 수 있습니다. 페이지 레이아웃은 데이터 시각화 직원의 크기 민감도를 테스트하는 훌륭한 테스트로, 부풀려 보이지 않고 한 페이지에 최대한 많은 정보를 표시하고 정보를 명확하게 전달해야 합니다.
페이지 레이아웃을 능숙하게 익히려면 분석가가 데이터 시각화에 대한 풍부한 경험을 갖고 다양한 분야의 다양한 차트와 실제 사례를 연구해야 합니다.
- 페이지 크기에 민감하며 적절한 시각화 차트를 사용하여 전체 페이지에 데이터를 분산시킬 수 있습니다.
- 데이터 시각화를 단순하고, 아름답고, 보기 쉽게 만들려면 특정한 미적 감각이 필요합니다.
- 우선순위를 갖고 페이지의 여러 차트를 여러 수준으로 나누어 주요 지표를 강조할 수 있습니다.
- 연결, 드릴다운 등의 기능을 활용해 데이터 뒤에 숨겨진 비즈니스 정보를 심층적으로 파헤치는 데 능숙합니다.
- 논리적 추론을 할 수 있는 능력을 갖고, 너무 많은 설명 텍스트를 피하고, 차트가 대부분의 정보를 전달할 수 있도록 하십시오.
- 데이터와 비즈니스 간의 관계를 마스터하고 관련 데이터를 서로 인접하게 배치하여 데이터 정보 전송의 효율성을 향상시킵니다.
(1) 단체 간판
데이터를 다양한 주제로 나누고 관련 데이터를 한 페이지에 제시하고 중앙 지도를 핵심 데이터로 삼아 2차 정보를 분산시킵니다.
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(2) 관리 조종석
페이지의 상하 레이어를 디자인하고, 핵심 데이터와 보조 데이터를 명확하게 구분하고, 기업의 핵심 지표를 굵고 굵은 디자인으로 부각시켰습니다.
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(3) 고객관계 화면
페이지를 3개의 레이어로 나누어 대용량 비즈니스 데이터 정보를 표시하고 있으며, 핵심 데이터는 직관적이고 효과적인 콕핏 형태로 최상위 레이어 중앙에 표시됩니다.
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