什麼是數據可視化：定義、示例、原則、工具

當 Excel 電子表格不足以連接這些點並且不可能讓分析師參與構建報告時，數據可視化軟件和工具就會出現。

在本文中，我們將向您展示一些數據可視化技術，如何正確可視化數據，哪些工具可用於無需開發人員幫助創建交互式可視化，以及如何選擇適合您的工具。

數據可視化的定義是數據的可視化表示。 在圖表、地圖和其他圖形元素的幫助下，這些工具提供了一種簡單易懂的方式來清晰地查看和輕鬆發現數據中的見解和模式。

如果您希望您的 Facebook 帖子被盡可能多的人閱讀，您會怎麼做？ 您將添加一個有趣的視覺效果。 這個技巧也適用於報告。 數據驅動的視覺效果會吸引更多注意力，更容易理解，並有助於將您的信息快速傳達給觀眾。 在描述性圖形和儀表板的幫助下，即使是困難的信息也可以清晰易懂。 這是為什麼？ 大多數人都是視覺學習者。 因此，如果您希望您的大多數合作夥伴、同事和客戶能夠與您的數據進行交互，您應該將枯燥的圖表變成漂亮的圖形。 以下是一些基於研究的值得注意的數字，它們證實了可視化的重要性：

• 人們從眼睛獲得有關其環境的 90% 的信息。
• 50% 的大腦神經元參與視覺數據處理。
• 圖片將閱讀文本的願望提高了 80%。
• 人們記住他們聽到的內容的 10%、閱讀內容的 20% 和所見內容的 80%。
• 如果一個包裝插頁不包含任何數據插圖，人們會記住 70% 的信息。 添加圖片後，他們最多可以記住 95%。

相關可視化為您的業務帶來諸多優勢：

• 快速決策。 使用圖形可以輕鬆快速地匯總數據，讓您無需查看 Google 表格或 Excel 中的幾頁統計信息即可快速查看列或接觸點高於其他列或接觸點。
• 更多人參與。 大多數人更善於感知和記住視覺呈現的信息。
• 參與度更高。 美麗而明亮的圖形和清晰的信息吸引了讀者的注意力。
• 更好的理解。 完美的報告不僅對技術專家、分析師和數據科學家，而且對 CMO 和 CEO 都是透明的，並幫助每一位員工在其職責範圍內做出決策。

在創建任何圖形之前要做的第一件事是檢查所有信息的準確性和一致性。 例如，如果比例因子是 800%，而平均值是 120–130%，您應該檢查這個數字的來源。 也許這是您需要從圖表中刪除的某種異常值，以免扭曲整體情況：800% 淡化了 120% 和 130% 之間的差異。 報告中的這種異常數據可能會導致錯誤的決策。 在現實生活中，我們習慣於在正確的時間將正確的信息傳遞給正確的人。 可視化有三個類似的原則：

1. 根據您的目標選擇正確的圖形。​
2. 確認您的圖形信息適合觀眾。
3. 為圖形使用適當的設計。

如果您的信息是及時的，但圖形不是動態的，或者存在不正確的見解或困難的設計，那麼您將不會得到您希望的結果。

如果您選擇了錯誤的圖表，您的讀者將會感到困惑或錯誤地解釋結果。 這就是為什麼在創建圖表之前，決定要可視化哪些數據以及用於什麼目的很重要：

• 比較不同的數據點
• ​顯示數據分佈：例如，哪些數據點是頻繁的，哪些不是
• 借助數據顯示事物的結構
• 跟踪數據點之間的連接

讓我們看一下最流行的圖表類型以及它們可以幫助您實現的目標。

1.折線圖

折線圖顯示一個或多個變量如何跨數據點變化。 這種類型的圖表對於比較數據集內隨時間的變化非常有用——例如，在一年內按月計算三個著陸頁的流量統計。

2. 條形圖

條形圖是另一個非常適合比較數據集的圖表。 當您需要比較大量數據集或在視覺上強調其中一個數據集的明顯優勢時，通常使用水平條形圖。 垂直條形圖顯示數據點如何隨時間變化——例如，過去幾年公司的年度利潤如何變化。

3.直方圖

由於它們的視覺相似性，直方圖經常被誤認為是條形圖，但這些圖表的目標是不同的。 直方圖顯示了數據集在連續間隔或確定時間段內的分佈。 在此圖表的垂直軸上，您可以看到頻率，而在水平軸上，您可以看到時間間隔。

與直方圖不同，條形圖不顯示任何連續區間； 每列顯示一個自己的類別。 借助條形圖更容易展示不同年份的購買數量。 如果您想知道購買的訂單價值（10-100 美元、101-200 美元、201-300 美元等），最好選擇直方圖。

4.餅圖

餅圖顯示數據集中每個值的份額。 它用於顯示任何數據集的組件。 例如，每個產品類別佔總銷售額的百分比是多少？

5. 散點圖

散點圖顯示了數據點之間的聯繫。 例如，借助散點圖，您可以了解轉化率如何根據產品折扣的大小而變化。

6.氣泡圖

這是一個有趣的圖表，可讓您通過第三個參數來比較兩個參數。 讓我們從前面的例子中獲取轉化率和折扣大小，加上收入（以圓圈大小表示），我們將得到如下圖所示的內容。

看這張圖表，很容易注意到，30% 折扣的產品轉化率最高，而沒有折扣或 5% 折扣的產品帶來的收入最多。

7. 地理圖

地理圖表是一個簡單的圖表。 當您需要展示跨地區、國家和大洲的特定分佈時使用它。

我們已經提到了一些最受歡迎的圖表，但不是全部。 您可以在數據可視化目錄中找到其他類型的圖表。 此外，我們推薦這個方便的信息圖，它可以幫助您為您的目標選擇正確的圖表類型。

在使用可視化時，您必須考慮的第二件事是為受眾選擇正確的信息。 您在報告中談論的信息應該對您的讀者來說是熟悉和清晰的。

這是一張榮獲著名數據新聞獎的圖表。 對於不熟悉故事背景的人來說，這張圖表看起來像是一張三歲孩子製作的照片。 但是，當您了解更多有關它的信息時，您會看到其作者所做的大量工作。

Buzzfeed News 的編輯 Charles Seife 和 Peter Aldhous 使用 R 語言將 FBI 和 DHS 特工獲得的飛行數據可視化，作為空中監視的一部分。 具體來說，這張圖表顯示了 2015 年 12 月在加利福尼亞州聖貝納迪諾發生大規模槍擊事件的人的房屋和清真寺上空的飛行。

在選擇要在一張圖表上可視化的參數時，您必須確認它們可以組合。 有些組合是不合邏輯的，儘管乍一看這些信息完全相關。 這是具有錯誤相關性的此類圖表的示例。 它表明，因落入游泳池而溺水的人數與尼古拉斯凱奇電影的數量相關。

創建圖表時，您應該考慮的下一件事是比例和範圍。 人們習慣於軸上的測量從底部和左側開始。 如果你改變測量的方向，它會迷惑不專心的觀眾。 儘管我們應該提到，當用作戰術機動時，可以反轉測量，如下例所示：

乍一看，使用槍支犯下的謀殺案似乎多年來一直在減少。 事實上，恰恰相反，因為規模是從頂部開始的。 也許圖表的作者這樣做是為了減少對所示結果的負面反應。

合適的比例也會讓你的圖表更清晰。 如果報告顯示的數據點太近而您看不到任何移動，請嘗試更改比例。 不要從零開始測量或將秤分成更小的部分，圖片就會清晰。

在向最終用戶提供報告之前，請確保圖表加載速度很快。 緩慢的加載會扼殺您的所有努力。 例如，如果您在 Google 表格中可視化數據，那麼您的數據很可能存儲在同一頁面或下一頁上，並且不是來自第三方來源。 但是當您在 Data Studio 中創建報表時，數據將從其他地方導入。 在這種情況下，您必須注意源可訪問性和數據流率。 否則，當有圖表模板但尚未加載數據時，您會看到一張看起來很悲傷的圖片。

您的圖形設計應始終遵循簡單原則。 如果您必須準備一份標準報告，則無需修飾它。 避免任何只會使圖表混亂的額外元素：不同的顏色和結構、3D 體積、陰影、漸變等。

圖表越簡單，您的讀者就越容易理解您想要分享的信息。

不要讓您的可視化效果太小，也不要將所有圖表放在同一個儀表板頁面上。 在一張幻燈片或同一儀表板頁面上使用三種以上類型的圖表被認為是一種不好的風格。 如果您真的需要這麼多圖表類型，請將它們放在不同的頁面上，以便於理解它們。

不要害怕嘗試。 如果你有一個非標準的任務，也許你的解決方案也應該是非標準的。 在下面的信息圖中，我們可以看到不同動物的翅膀運動模式。 動態可視化是完全相關的。

讓我們看一些數據可視化工具示例，並討論如何為您的目標選擇合適的工具。

如今，市場上有很多數據可視化和報告工具。 其中一些是付費的，另一些是免費的。 其中一些完全可以在 Web 上運行，另一些可以安裝在桌面上但可以在線工作，還有一些只能離線使用。 我們列出了 10 種流行的報告和數據可視化軟件：

1. Excel/谷歌電子表格
2. 數據洞察
3. 畫面
4. 電源 BI
5. QlikView
6. R工作室
7. 視覺的。 來
8. 糾紛
9. iCharts
10. 智能數據

前五種工具和服務由專門從事可視化的公司生產。 數字 6 到 10 是非常有趣的工具，大多是免費和在線的。 它們提供非標準類型的數據可視化，並可能提供處理您的業務信息的新方法。

選擇報告工具時要注意什麼：

• 從您想要完成的任務開始。 例如，當今市場的一個主要趨勢是動態報告。 如果一個工具不能與動態報告一起工作，那就是對它的打擊。
• 考慮一下您準備支付的金額。 如果您的團隊足夠大，並且每個員工都必須使用可視化工具，那麼每個用戶的成本可能是一個停止信號。
• 決定誰將使用該工具以及如何使用。 是否可以進行群組編輯？ 開始使用該工具有多簡單？ 界面友好嗎？ 是否有可能在沒有任何編程知識的情況下創建報告？ 例如，R Studio 是一項很棒的服務，尤其是用於搜索趨勢以及建立歸因和相關模型。 但是，如果您不會任何編程語言，無法連接任何特定的庫，並且不是技術專家，那麼您將很難開始使用 R Studio。

我們選擇了五種服務並準備了一張表格來比較它們的優點、缺點和主要特徵。 在開始之前，讓我們解釋一下動態數據可視化和動態報告的區別。

動態報告是指從不同來源實時導入數據的可能性。 Google 數據洞察沒有動態報告。 假設我們連接了來自 Google BigQuery 的 Data Studio 請求，然後更改了該請求中的某些內容。 要在報告中記錄這些變化，我們至少需要刷新頁面。 但是，如果我們在 Google BigQuery 中添加或刪除某些字段（不僅更改計算邏輯，還更改表結構），則服務將關閉報告並顯示錯誤。 你必須重做。

動態可視化概念是指在一個會話期間查看不同日期的匯總統計數據的可能性。 例如，在 Google Analytics 中，您可以更改時間間隔並獲取所需日期的統計信息。

可視化數據在任何領域都是不可否認的好處，無論您是在營銷、設計、零售還是其他任何領域建立職業生涯都無關緊要。 使信息易於理解和易於掌握是尋找增長區域和發展業務的關鍵之一。 同樣，當您的所有同事都看到概述您當前狀態的可視化圖表時，更容易確保你們所有人都在同一頁面上，並且每個人都了解優勢和劣勢。 雖然可視化報告本身不能解決問題，但它是一種可以及時揭示問題的強大工具。

Google Data Studio 允許您以與其他 Google 產品類似的方式連接源、可視化並輕鬆與同事共享報告。

好處：

• 免費​
• 150 多種易於集成的連接器
• 可以通過一個儀表板使用來自多個來源的數據
• 方便分享報告

有用的鏈接：

• 谷歌支持
• 面向企業的 Google 數據洞察網絡研討會
• OWOX BI 的 Google Data Studio 儀表板模板

Google Data Studio 是一款免費工具，由 Google 提供，包含 17 個本機連接器。 它們經過檢查，運行良好，足以完成大多數任務。 還有合作夥伴提供的連接器，但您必須了解，連接器可以由具有不同技能水平的開發人員提供，並且不能保證它們會正確執行。

順便說一句，如果您想在 Data Studio 報告中查看任何 Facebook 或 Yahoo Gemini 統計信息，您可以藉助 OWOX BI 將數據導入 Google BigQuery。 雖然其他連接器可能不考慮某些分析，但使用 BigQuery，您可以從 Facebook 帳戶接收完整的數據分析。

有一個方便的 Google Data Studio 圖庫和現成的模板，以便您可以快速創建業務結果的插圖。

我們還擁有自己想要共享的即用型儀表板模板。

第一個是營銷歸因儀表板。 在此儀表板中，您可以找到營銷專家和分析師使用的所有基本參數和指標。

第二個儀表板是數字營銷付費渠道 KPI 儀表板，按來源細分（詳細顯示）。 換句話說，它顯示了 Facebook 營銷活動等的過濾數據。

這些是演示儀表板。 您可以復制它們，更改您自己的來源，並在您的工作中使用它們。

最近的數據洞察更新之一增加了按視圖過濾信息的可能性。 例如，您可以比較當前期間和上一年的數據點。

另一個有趣的更新允許您在界面本身中更改已創建圖形的類型。 以前，在更改圖表時，您必須將其刪除並創建一個新圖表。 現在可以直接在界面中更改圖形樣式。

這是任何營銷專家至少使用一次的最流行的數據報告工具。 Google 表格界面非常簡單明了，尤其是對於那些開始使用 Excel 進行分析的人。

好處：

• 自由
• 靈活——支持動態參數、數據透視表等
• 易於與數據源集成
• 方便通過鏈接分享報告

有用的鏈接：

• 創建 Google 表格報告的簡單 SQL 請求示例
• 如何在報表中使用動態參數

Google Sheets 中設置的圖表和報告與 Google Data Studio 中的相同。

此外，還可以管理顏色並選擇單元格格式：

也許 Google 表格的主要優勢是數據透視表。 最近有一個谷歌數據工作室更新，允許計算三個以上的字段和十列。 儘管 Data Studio 中的可能性仍然有限，但它使分析師的生活變得更加輕鬆，並且在 Google Sheets 中使用數據透視表仍然更加舒適。

Google 表格有一個免費的插件，允許您直接從 Google Analytics 上傳數據並根據導入的數據構建報告。 此外，您可以直接從表格請求 Google Analytics 數據。 在這個 GIF 中，您可以看到如何導入數據以及應該設置哪些參數和指標。

我們想在 Google 表格中分享我們最喜歡的報告——同期群分析報告。

此報告模板可在此處找到。 您可以查看使用說明和公式。 必須填寫彩色字段，並在公式的幫助下更新其他彩色字段。 有大量計算指標，但這份報告既困難又費力。 我們希望這個模闆對您有用。 此外，您可以閱讀我們在 Google Analytics（分析）和 Google 表格中進行同期群分析的詳細指南，我們在其中提供了非常詳細的說明。 我們還舉辦了一個關於群組分析的網絡研討會。

使用 OWOX BI Smart Data，您無需了解 SQL 語法。 使用自然語言用簡單的英語提問就足夠了。 該服務處理請求，將其翻譯成技術語言，並返回一個漂亮的圖形和表格，其中包含您問題的答案。

好處：

• 無需特殊技術培訓
• 快速回答問題
• 友好的界面
• 提供俄語和英語版本

我們有一個詳細的參考指南，您可以在其中閱讀您可以在智能數據中創建的每種類型的報告。

您網站上的用戶操作：

• 您可以在 OWOX BI 的幫助下調整 Google Analytics → Google BigQuery 流。
• 或者使用標準的 Google Analytics 360 → Google BigQuery 導出。

交易：

• 谷歌分析 → 谷歌 BigQuery
• 谷歌表格 → 谷歌 BigQuery
• 客戶關係管理 → 谷歌 BigQuery

廣告活動費用：

• 推特、臉書、雅虎！ 雙子座，我的。 目標 → 谷歌分析
• 其他來源 → 谷歌分析

收集完所有這些之後，您就可以開始提問了。 我們將客戶需要的所有報告添加到 OWOX BI 智能數據中。 然後我們按主題將它們分組，以便更輕鬆地搜索報告。 我們有 ROPO 報告、歸因報告、CPA 合作夥伴報告、CRM 報告等等。

要問的問題：

• [指標] 如何在 [時間段] 上按 [維度] 變化？​​​
• [維度]的[度量]是什麼？
• [metric] 是如何分配到 [dimension] 的？
• 網站上有多少[指標]？

歸因問題：

• 廣告渠道、廣告系列和關鍵字的真正價值是什麼？
• 根據基於漏斗的模型，ROAS、ROI 和 CRR 是多少？
• 轉化價值（例如註冊）是如何跨渠道和活動分佈的？
• 根據最終非直接點擊模型，哪些來源的價值最高和最低？
• 哪些廣告系列和關鍵字在吸引新用戶方面表現最好？
• 哪些渠道和活動在漏斗的每個步驟中表現最好？
• 來源和渠道的哪些行動鏈導致交易？

關於CRM的問題：

• 不同活動的訂單執行有何不同？
• 每天不同渠道組的毛利潤有何不同？
• 不同城市的 CRM 訂單和 CRM 用戶數量有何不同？
• 按來源和渠道劃分的 ROAS 毛利潤是多少？
• CRM訂單數量與支付方式和配送方式有什麼關係？
• 轉化率和平均送達時間和城市有什麼關係？
• CRM訂單、CRM用戶數、店鋪之間的關係是什麼？

在我們的參考資料中，您可以找到 CRM 導出的完整結構。

CPA 活動問題：

• 交通詐騙的來源有哪些？
• 根據品牌要求購買了多少廣告？
• 應該為歸因於重疊交易的行為向哪個合作夥伴支付費用？
• CPA 合作夥伴生成的會話質量如何？

您可以在我們的文章 Now You See Me 中找到有關 CPA 活動報告的更多信息！ 什麼是 CPA 欺詐以及如何打擊它以及在此視頻中。

ROPO（線上研究，線下購買）問題：

• 線上廣告對線下購買有何影響？
• 什麼是真正的 ROPO 購買轉化窗口，交易價值與用戶做出購買決定的天數之間的關係是什麼？
• 在完成線下購買之前，買家、交易和收入如何按天分配。
• 用戶需要多少天才能決定購買最昂貴的商品？

我們還為 OWOX BI 智能數據準備了一個小型常見問題解答塊，其中涉及如何構建請求、結構應該是什麼樣子、如何顯示您想要查看的維度和指標等。

一次可以為給定維度選擇多少個指標？

智能數據報告不限制您可以使用的指標數量。 但是，由於有很多指標，在 Google Data Studio 中可視化報告會更容易。

所有可能的指標和維度的列表可以在參考指南中找到。

如何構建請求以及結構應該是什麼樣的

示例和問題結構可以在我們的參考指南中找到：

• 谷歌分析數據問題
• OWOX BI 歸因模型數據的問題

最好的選擇是只輸入您想要查看的維度和指標。

這些圖表是否顯示了正確的值？

智能數據報告基於您的完整數據和準備好的 SQL 請求，您可以復制並簽入您的 Google BigQuery 項目。

最後，我們想分享一些關於數據可視化的有用鏈接和書籍：

1. Edward Tufte，定量信息的視覺展示
2. Stephen Few，大數據，大騙子
3. «統計的喜悅»（紀錄片）

PS 查看我們的營銷專家和分析師列表，以確保您的報告中始終包含完整和正確的數據。 填寫表格，我們將通過電子郵件將清單發送給您。

如果您仍然不知道該選擇哪種工具，請利用 OWOX BI 免費試用版來探索其優勢。

讓我們做一個簡短的總結：可視化服務可以幫助您使您的報告更具視覺吸引力和易於理解，它們可以非常快速地突出您數據中的寶貴見解。 如果您想跟上現代商業的步伐，在您的報告中添加視覺敘事和數據探索將使您加快決策過程。 如果您仍然不知道哪些數據可視化工具最適合您的業務，請預訂免費演示，與我們的專家討論您的案例並找到最佳解決方案。