在當今數據驅動的世界中，原始數據充斥著每個部門。從複雜的業務指標到日常生活中的簡單數據。每天有多少輛車經過道路，有多少學生通過數學考試，甚至您每天消耗多少雞蛋？所有這些問題的答案都是數據。
原始資料通常充滿了編號的行和列或電子表格。它們勢不可擋且難以解釋。為了解鎖可操作的見解，我們需要將這些數據轉換為更容易理解的東西——這就是數據視覺化發揮作用的地方。
資料視覺化是以圖形方式表示資訊和資料的過程。它可以是圖表、圖形或地圖。透過這種視覺媒體，我們可以從多個角度查看數據，例如使用線圖查看趨勢，使用直方圖查看分佈。
資料視覺化的有效性在於人腦處理視覺刺激的方式。視覺感知的格式塔原理解釋了人腦如何處理視覺訊息。
格式塔原則
鄰近度：物理上靠近的物件屬於一組的一部分。
相似性：具有相似顏色、形狀、大小或方向的物體被視為相關或屬於同一組。
連續性：自然遵循平滑路徑，使線圖能夠直觀地追蹤趨勢。
連接：實體連接的物件是一個群組的一部分。
封閉：物理上封閉在一起作為屬於一個組的一部分的對象。
結論：我們的大腦會填充缺失的資訊以創建完整的形狀，幫助理解碎片化的視覺效果，例如虛線趨勢線。
研究表明，傳遞到大腦的訊息 90% 是視覺訊息。使用數據視覺化作為溝通工具是利用大腦視覺處理訊息的自然能力的有效方法。
1。視覺模式更容易辨識
人類大腦具有識別模式、趨勢和關係的能力。當資料以圖表、曲線圖或圖表的形式呈現時，上升趨勢、群集或異常等模式就會立即顯現出來。例如，看下面的圖片。例如，考慮 2024 年美國 7 月至 8 月的選舉趨勢。視覺表現顯示民主黨和共和黨候選人之間的競爭非常激烈，他們的支持程度不相上下。這種視覺化傳達了結果的不確定性，強調川普和卡馬拉·哈里斯仍然是勝利的有力競爭者。
來源：獨立報
2。異常檢測更快發現
可視化可以幫助使用者快速發現異常值。例如，散佈圖和熱圖等工具可以更輕鬆地查看原始資料中隱藏的相關性或異常情況。識別此類模式對於金融、行銷和醫療保健領域的決策至關重要。
資料來源：https://sites.chem.utoronto.ca
3。簡化複雜性
讀取原始資料意味著給大腦增加認知負荷。透過聚合或總結數據，它們可以減輕認知負擔並幫助觀看者專注於最重要的方面。以下的視覺化說明了從 2001 年到 2024 年，美國人如何確定自己的政治立場。以原始格式分析 23 年的數據對大多數人來說幾乎不可能有效解釋。然而，透過數據視覺化，複雜的模式立即變得清晰。例如，該圖表突顯了一個一致的趨勢：女性往往更傾向於自由主義意識形態，而男性則傾向於保守觀點。這是數據視覺化如何將數十年的資訊濃縮為易於理解的故事的典型範例。
來源：紐約時報
4。提高保留率
人們更有可能記住來自視覺的見解。圖表或資訊圖表中呈現的資料的保留率可能明顯高於文字資料。
5。時間效率
麥肯錫進行的一項研究顯示，採用數據視覺化的公司中有 28% 傾向於及時做出決策。在時間就是金錢的領域，資料視覺化可以透過提高效率來幫助企業發展。
資料視覺化力量的另一個例子可以在 2024 年美國大選中看到。一張圖表顯示了對搖擺選民、川普忠誠者和哈里斯忠誠者來說重要的問題。一旦政治顧問看到圖表，他們將製定下一個計劃來影響搖擺選民，並向雇主提出戰略計劃以贏得選舉
6。非技術受眾的可訪問性
不同領域的專家經常在同一組織內合作進行專案。然而，技術術語可能會對有效溝通造成障礙並導致誤解。數據視覺化透過以簡單的格式呈現複雜的資訊來彌補這一差距。這確保非技術利害關係人能夠掌握關鍵見解，促進更具包容性和有效的決策。
雖然資料視覺化是一個強大的工具，但它也有其缺陷。最常見的情況之一是操縱軸或挑選數據，這可能會導致誤解。如果 y 軸不是從零開始，則顯示兩個值之間差異的長條圖可能會顯得誇張。例如，如果一個條代表 40，另一個條代表 50，則將 y 軸從 36 縮放到 50 將使差異看起來很明顯，從而誤導觀看者高估差異。
另一個陷阱是將太多數據塞進單一圖表中，因為它會讓觀眾不知所措並選擇錯誤的圖表類型。
如今，資料視覺化工具已廣泛使用。 Tableau、Power BI 等工具以及 Seaborn 和 Dash 等 Python 程式庫可依需求進行自訂。對於開發者來說，像 Seaborn 和 Dash 這樣的函式庫是一個很好的選擇。特別是在處理機器學習或人工智慧中的資料分析時，Seaborn 提供了多種類型的圖表，借助 Pandas 和 NumPy 等其他強大的資料庫來分析資料。
資料視覺化將數字轉化為敘述。將複雜的資料集簡化為易於理解的視覺效果，可以彌合技術受眾和非技術受眾之間的差距，增強保留率並加快洞察速度。立即開始利用數據視覺化來釋放數據驅動計劃的全部潛力。
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