数据的美妙之处在于将其转化为可消化的信息。如果充分挖掘，数据可以帮助您了解客户角色、活动分析，并大大提高您的底线。是的，数据就是生命！完全掌握它的一种方法是通过可视化。要可视化数据，您必须很好地掌握数据可视化最佳实践。如果您不知道从哪里开始，可以从仔细查看一些最佳 数据可视化示例开始。
让我们面对现实吧，查看一些数字或草图是了解数据全部内容的一种简单方法。图形、图表和设计元素等不同的数据可视化技术可以帮助您快速有效地处理信息。
数据可视化是一种使用视觉来解释数据的系统方法。使用图表和图形等工具查找数据比阅读大量文本的繁琐工作要容易得多。
事情是这样的，人脑比文字更能理解视觉效果。是的，大脑倾向于保留使用视觉显示的信息。如果您可以利用这一点，您将能够立即处理更多信息而不会流汗。
大问题来了——什么是数据可视化的最佳技术，以及哪些数据可视化示例可以帮助您入门。您需要了解很棒的可视化库，它可以帮助您创建令人惊叹的可视化。
好吧，您将在本指南中发现所有这些以及更多内容。让我们潜入水中。
数据可视化最佳技术
无论您是在准备推销、演示还是介于两者之间的任何内容，数据可视化都有助于传达信息。这是一种增强观众体验的简单方法，并可能迫使他们采取所需的行动。
数据可视化的主要目的是帮助您的读者理解所显示的信息。您不是主要关注点——专注于为您的受众提供一流的价值。
以下是一些数据可视化的最佳技术 ，可帮助您入门。
1. 数据可视化是针对特定受众的
知道如何创建数据可视化是不够的，您必须了解您的受众是谁。对目标受众的深入了解以及时尚的创作工具可能是不太好的工作和英雄工作之间的区别。
在创建数据视觉效果时，您应该牢记您的受众。这样，您就可以创作出观众完全理解的作品。
2. 保持数据干净
在将数据转换为视觉效果之前，必须保持原始数据集干净。数据清理几乎涉及筛选数据集中的不准确或异常的一切。如果不干净，从长远来看，数据集中的不准确性可能会改变您的结果。
3. 选择正确的图表
错误的图表类型不仅会导致数据误解，还会滋生混乱。要充分利用流行的数据可视化，您必须选择正确的图表。这样，您的观众就可以轻松理解图表上显示的数据。
4. 布局应该使用可预测的模式来表示
人眼可以识别指示器。当指标很容易识别时，您将轻松查明重要信息。为了使您的数据有意义，模式不应该是随机的或复杂的。随机模式的问题在于它们不容易理解。
总而言之，最好使用对观众有意义的可预测模式。顺序或数字数据表示可能是目前最好的技术。
5.正确标注数据可视化
图表是识别数据模式的最佳方法之一。但是，如果您想更进一步确定给定数据中的特定值，那么您必须使用标签。
假设您正在展示一些发现或展示实验设置，标签将有助于对系统进行整体概述——数字无法做到这一点。你必须在图形旁边使用标题——标题解释了图形。除了对图的解释之外，标题还提供了有助于解释整个系统的附加信息。
6. 使用吸引人的颜色讲述数据故事
颜色为您的数据可视化增添了趣味——它是整个系统的重要组成部分！使用颜色，您可以轻松地将数据传达给您的受众。例如，在创建分类数据时，每个类别使用不同的颜色，而单一颜色的不同深浅可用于顺序数据。
7. 选择合适的数据可视化工具
通常，可视化工具帮助用户识别数据之间的关系（或相关性）。这样，用户就可以从这些数据中获得有意义的见解。事情就是这样，理解大量数据并非易事！但是使用正确的可视化工具，您几乎可以从任何数据集中获得意义。
是的，无论数据集有多复杂，可视化工具都可以帮助您从此类数据集中查看模式和趋势。通过探索这些模式，企业领导者可以更加关注什么是重要的。此外，它还有助于他们专注于可能推动更多业务增长的相关领域。
那不是全部…
数据可视化可帮助您轻松识别错误。如果您发现任何错误的行为或趋势，您会迅速将它们从分析中删除，而不会费力。
大问题来了——什么是帮助您实现所有这些以及更多目标的最佳工具。
好吧，ChartExpo 是您的最佳选择！是的，ChartExpo 是最好的数据可视化工具，可提供对销售、营销和产品报告的深入分析。无论您身处哪个行业，ChartExpo 都将帮助您确定报告中的趋势。通过这种方式，您可以将精力集中在可以产生更多利润的事情上。
8. 研究你的发现和见解
到目前为止，您可能已经知道数据可视化可以帮助您识别数据相关性——这很好，但还不够！您必须通过研究您的发现并从您的见解中汲取意义来采取额外的步骤。
从这些见解中获得的知识可以帮助您重新调整注意力，并将您的精力投入到可以帮助您实现业务目标的事情上。
此外，这些见解可帮助您更好地了解客户行为。了解客户行为有助于您改进现有产品或创建新产品以适合您的目标客户。
研究您的发现和见解可以说是最重要的数据可视化最佳实践。
现在您已经很好地掌握了数据可视化的最佳技术，这里有更好的数据可视化的想法。
更好的数据可视化的想法
超个性化可以说是当今世界获胜的最佳方式。毕竟，超个性化可以帮助企业主锁定最符合他们兴趣的客户。
假设您正在网上浏览一些异国情调的汽车或跑鞋。在线搜索后，您可能会开始看到展示流行汽车和优质跑鞋的 Facebook 广告或 Google 广告。嗯，这就是工作中的超个性化——这对企业有好处！
用于超个性化的数据是从客户那里挖掘出来的，查看原始数据对你的整体战略没有好处。为了充分利用这些数据，您必须应用可视化！
数据可视化是一种可靠的转换数据和调整各种变量以更好地掌握其效果的方法。
以下是一些更好的数据可视化技术。
散点图：有助于理解关系和分布
在散点图中，数据的类别使用圆圈颜色表示，而数据量则使用圆圈大小表示。散点图用于可视化不同变量之间的关系或分布。
可视化来源：ChartExpo
从上面的图表中，当价格最高时，黄色是最右边的。的销售额最低。而在左上角的绿点显示最低价格的情况下，价格最高。的销售额。
散点图显示最有利可图（和频繁）的客户是女性。但这种洞察力如何帮助企业主？好吧，企业主可以选择将更多的营销工作投入到向女性客户推广产品上。但是寻找更好的方式来吸引男性顾客并不是一个坏主意。
无论企业主选择何种路线，都应与整体业务目标保持一致。
Treemaps — 显示层次结构并比较值：
树形图显示数据集的类别和子类别之间的比较价值和层次结构。它可以即时了解最重要的区域，同时保留整个系统的细节。
为了充分利用 Treemap，您必须将颜色编码的矩形相互嵌套，并对它们进行称重以显示它们在系统中的份额。
可视化来源：ChartExpo
上面的 Treemap 显示了各种动物类别的价值。快速浏览一下，您会发现狗是所有子类别中最受欢迎的。
进度表 – 显示比较：
在一个类别中，进度图显示事实的正面和负面差异。变化位于图表的左侧，并使用颜色编码条显示，而事实位于右侧，您可以将它们视为组条。
理想情况下，进度图可以帮助您观察系统在一段时间内发生的变化，并显示在实现目标方面取得的进展。
通过提供一种可靠的方式来监控您的主要目标并确定其优先级，进度图可帮助用户得出有助于制定长期战略决策的洞察力。
可视化来源：ChartExpo
快速浏览上面的图表将帮助您确定产生最多销售额的正确移动品牌。该图表分为两个部分 – 一个部分显示以前和当前的销售额，而另一个部分显示销售利润率。
销售利润率是相对于之前和当前的销售额——它显示了销售额是向负利润率还是正利润率倾斜。通过这种方式，您可以轻松识别产生最少销售额的移动品牌。识别出这样的品牌后，您几乎可以将更多精力集中在移动产品的营销和销售上。
帕累托图——比较：
帕累托图遵循帕累托原则，即当多个因素作用于系统（或情况）时，少数因素会产生最大的影响。这一切都是为了确定在任何情况下最有影响力的因素。
如果您希望在业务上取得重大进展，您必须明确您的优先事项。是的，优先级决定了你将如何以及在哪里集中精力——帕累托图可以帮助你正确地确定优先级！
帕累托图有助于组织和显示信息，以便您了解问题（或问题的原因）的重要性。这是一个将事物按顺序排列的垂直条形图——从最高到最低的项目。理想情况下，帕累托图中的项目会受到成本、频率和时间等已定义因素的影响。
可视化来源：ChartExpo
从上面的图表中，您会看到大多数客户都关心停车和销售代表。如果企业主处理这些投诉，将大大提高客户满意度。
雷达图 – 组成和比较：
雷达图由比较多个变量的二维平面组成。大多数时候，变量是三个或更多。简而言之，雷达图提供了有关三个或更多变量的视觉信息。
在典型的雷达图中，从一个共同的中心点有多个轴，并且这些轴是相互统一绘制的。有时可以从轴内形成的不同网格中绘制蜘蛛图。
与柱形图不同，雷达图可以容纳多个变量而无需创建集群。要充分利用雷达图，您应该有四个或更少的指标。
可视化来源：ChartExpo
从上面的图表中，你可以很容易地看出老师的素质。它简洁明了，易于理解。格蕾丝几乎是排行榜上最好的老师。
常见问题解答：
好的数据可视化的原则是什么？
良好数据可视化的一些关键原则包括确定最佳视觉效果、创建平衡设计以及关注重要领域。其他原则包括具有简单的视觉效果、创建交互性、比较参数和使用良好的模式。
数据分析和数据可视化有什么区别？
数据分析几乎涉及为数据集带来结构和顺序。它有助于将数据转换为可用信息。另一方面，数据可视化涉及使用图形、图表或其他可视化方式转换数据，以便于解释和分析。
是什么导致糟糕的数据可视化？
不良数据可视化包括不良数据、错误的数据可视化工具、不一致的比例、过多的信息或颜色以及数据误解。
包起来：
数据可视化可以说是将数据转化为可用信息的最佳方式。为了充分利用它，您必须很好地掌握数据可视化的最佳技术，并且一些好的数据可视化示例将向您展示如何使用可视化工具表示数据。
除了推广您的品牌外，PPC 报告中的数据可视化还有其他好处。让我们面对现实吧，如果没有良好的可视化工具，要理解原始数据将是非常具有挑战性的。首先，您必须探索 ChartExpo 等高级工具。