
大量研究结果表明人类通过图形获取信息的速度比通过阅读文字获取信息的速度要快很多,那么将数字以可视化的形式展示出来还有其它什么好处,本文详细列举了7种优势。以下为译文。
数据可视化是指以饼状图等图形的方式展示数据。这帮助用户能够更快地识别模式。交互式可视化能够让决策者深入了解细节层次。这种展示方式的改变使得用户可以查看分析背后的事实。
以下是数据可视化影响企业做决策和战略调整的七种方式。
人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据,可以确保对关系的理解要比那些混乱的电子表格更快。
这提供了一种非常清晰的沟通方式,使业务领导者能够更快地理解和处理他们的信息。大数据可视化工具可以提供实时信息,使利益相关者更容易对整个企业进行评估。对市场变化更快的调整和对新机会的快速识别是每个行业的竞争优势。
向高级管理人员提交的许多业务报告都是规范化的文档,这些文档经常被静态表格和各种图表类型所夸大。也正是因为它制作的太过于详细了,以致于那些高管人员也没办法记住这些内容,因此对于他们来说是不需要看到太详细的信息。
然而,来自大数据可视化工具的报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息,甚至单个图形也能做到。决策者可以通过交互元素以及类似于热图、fever charts等新的可视化工具,轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。
大数据可视化的一个好处是,它允许用户去跟踪运营和整体业务性能之间的连接。在竞争环境中,找到业务功能和市场性能之间的相关性是至关重要的。
例如,一家软件公司的执行销售总监可能会立即在条形图中看到,他们的旗舰产品在西南地区的销售额下降了8%。然后,主管可以深入了解这些差异发生在哪里,并开始制定计划。通过这种方式,数据可视化可以让管理人员立即发现问题并采取行动。
现在已经收集到的消费者行为的数据量可以为适应性强的公司带来许多新的机遇。然而,这需要他们不断地收集和分析这些信息。通过使用大数据可视化来监控关键指标,企业领导人可以更容易发现各种大数据集的市场变化和趋势。
数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。但与静态图表不同,交互式数据可视化鼓励用户探索甚至操纵数据,以发现其他因素。这就为使用分析提供了更好的意见。
例如,大型数据可视化工具可以向船只制造商展示其大型工艺的销售下降。这可能是由于一系列原因造成的。但团队成员积极探索相关问题,并将其与实际的船销售联系起来,可以找出根源,并找到减少其影响的方法,以推动更多的销售。
大数据可视化的一个优点是它提供了一种现成的方法来从数据中讲述故事。热图可以在多个地理区域显示产品性能的发展,使用户更容易看到性能良好或表现不佳的产品。这使得高管们可以深入到特定的地点,看看哪些地方做得好,哪些做得不好。
他们可能会认识到,瞄准较高收入市场的细分市场并不会销售价格更高的产品,或者传统的清洁产品销售比环保绿色产品更不受欢迎。这些见解可以被用来集思广益,头脑风暴,以支持更高的销售。
大数据可视化工具提供了一种更有效的使用操作型数据的方法。对于更大多数的商业领袖来说,实时性能和市场指标的变化更容易识别和应对。
围绕机器学习的所有炒作都快将变成现实了。除了一些大公司,比如亚马逊、谷歌正在利用机器学习来消除垃圾邮件,Pinterest利用机器学习向用户展示相关内容,Yelp使用机器学习来整理用户上传的照片。甚至是Disqus这样的公司也在使用机器学习来清除垃圾信息。现在就准备开始将机器学习应用到你自己的或者客户的业务领域里面去吧。
Home Depot使用机器学习来帮助用户更快地找到产品,甚至像Lyst这样的小公司也使用机器学习来帮助客户找到任意一种查询的相关信息。
客户服务正被机器学习的能力所改变,它能够解释客户的电子邮件,并将其分类,以纠正公司内部的部门或区域。这也就意味着以后可能再也用不到电话沟通的方式了。
机器学习的未来是无限的。
1.动作更快
2.以建设性方式讨论结果
3.理解运营和结果之间的连接
4.接受新兴趋势
5.与数据交互
6.创建新的讨论
7.机器学习:来吧,来吧
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22