可視化數據分析報告
數據可視化被許多學科視為視覺通信的現代等價物。它涉及創建和研究數據的視覺表示。為了清晰有效地傳達信息,數據可視化使用統計圖形,圖表,信息圖形和其他工具。數字數據可以使用點,線或條編碼,從而在視覺上傳達定量信隱迅畝息。有效的可視化有助于用戶分析和推理數據和證據。它使復雜的數據更易于訪問,易于理解和使用。用戶可能有特定的分析任務,比如進行比較或理解因果關系,圖形的設計原則(即顯示比較或顯示因果關系)跟隨任務。表格通常用于用戶查找特定測量的位置,而各種類型的圖表用于顯示數據中的一個或多個變量的模式或關系。
數據可視化既是一門藝術,也是一門科學,被一些人視為描述性統計學的一個分支,而且其他人則認為數據可視化為昌指一種扎根理論的開發工具。因互聯網活動而產生的數據量增加以及環境中傳感器數量的增加被稱為“大數據”或物聯網。對這些數據進行處理,分析和交流,為數據可視化帶來了道德和分析方面的挑戰。數據科學領域和實踐者稱為數據科學家幫助解決這一挑戰。
數據可視化與信息圖形,信息可視化,科學可視化,探索性數據分析和統計圖形密切相灶森關。2000以來,數據可視化已成為研究,教學和開發的一個活躍領域,能夠將科學和信息可視化結合起來。有學者認為,數據可視化的理想狀態不僅僅是清晰傳達,更要激發觀眾的參與和注意。