在廣泛的數據應用社區的日常用語中，數據分析和數據可視化這兩個術語似乎已成為同義詞。

許多招聘廣告關注的是數據可視化技能，而不一定具體說明數據分析技能的重要性。其實整個行業的職稱已經顯示了這一趨勢，「數據藝術家」、「數據可視化專家」和「數據說書人」等新角色紛紛出現。

但企業仍在尋找能夠從數據中獲取價值的人，所以不能僅僅局限于數據可視化，因此這些新角色又必須學會分析技能。

數據分析與數據可視化

數據分析是一個探索性的過程，通常從特定的問題開始。它需要好奇心、尋找答案的欲望和很好的韌性，因為這些答案并不總是容易得到的。

數據可視化涉及到數據的可視化展示，從單個圖表到全面的儀表盤。有效的可視化顯著減少了受衆處理信息和獲取有價值見解所需的時間。

但是有效的可視化需要滿足幾個條件，而且理想中的可視化總和現實有很多差距。

數據分析過程中的視覺呈現

從上面的講述來看，數據分析和數據可視化存在着天然的差别。但這并不是說兩者永遠不會和諧共處或者離和諧很遠。在實際處理數據時，分析應該先于可視化輸出，而可視化分析可能是呈現有效分析結果的一種好方法，兩者在應用中存在着關聯。

可視化分析涉及到用數據構建不同圖表的過程，以提供不同的視角。這有助于确定需要進一步調查的異常值、差距、趨勢和有趣的數據點，比如門店的異常銷售值、生産車間的産量波動等。

其實可視化分析就如同下圖，它是一個化繁為簡的過程，将通過算法運算出的數據結果以清晰的方式展現出來。

在左邊，你有分析、研究和視覺探索的過程，當你向右邊移動時，這些過程會變得更加清晰，對數據的理解和洞察的發現。隻有在這個過程結束時，儀表盤才會出現，它将所有的東西都打包成一個整齊的輸出。

儀表盤的作用是什麼？

在數據分析師或企業信息部門的工作中，可能會涉及到創建儀表盤。不過，儀表盤在整個分析過程中的作用是什麼？許多人認為它是最終的可交付成果，有了它就萬事大吉，并且可以回答他們所有的問題。不過，我建議儀表盤隻是進一步讨論和分析的起點。

儀表盤、信息圖表或數據故事是交流見解的極好且非常有效的方法。但它不應該停在那裡，冷冰冰的等待别人去發掘想要的數據點。當客戶使用他們的季度銷量總結時，等待他們的應該是根據儀表盤顯示的數據點進行讨論與下一步的決策，而不是将儀表盤放在那裡，隻是單純的顯示數據。換句話說，它不應該是終點，而是讨論和決策的起點。

看看下面由 Ann Jackson 創建的銷售和盈利能力儀表盤。它是一個直觀、清晰設計的數據摘要，顯示了随時間的變化、地理差異、某些産品類别的損失，并将關鍵性能指标彙總為數字。

Ann 會把這個儀表盤交給她的利益相關者并稱之為完成嗎？不，因為現在真正的讨論才剛剛開始。Ann 可以和她的聽衆坐在一起，深入了解更多的細節，探索為什麼會出現某些結果，并找出提高業務績效的機會。

對數據的進一步調查，與讀者一起探讨，這是作為分析師所增加的價值，而不僅僅是生成儀表盤。

不要停留在視覺上

我給許多分析師分享的一條建議是，不僅要可視化數據，而且要展示洞察力和分析技能。

現在市面上有很多工具，它們使快速構建可視化結果非常容易。作為使用工具的分析師，職責不是做出想要的儀表盤，而是确保他們提供的信息是可訪問的、易于理解和清晰的。數據分析師的分析結果應該放入實際的句子、注釋、标題和副标題中，以引導讀者浏覽即成的報告或儀表盤，并使信息可訪問。

可以問自己一個問題：對于不使用這個數據集進行相同的分析和研究過程的人來說，數據分析的結論容易理解嗎？

看看賈斯汀·戴維斯的這幅圖像。Justin 創建了兩個圖表，并通過在文本中陳述他的發現來支持這些圖表。

他本可以停止使用每張圖表的标題，但包含三個句子可以确保他的聽衆不必先做他們自己的分析，而是可以快速理解數據顯示的内容。然後，他們可以根據一張圖表自己調研更多的問題，這樣一張儀表盤或圖表的價值就達到了。

另一個很好的例子來自 JennaDevries，她創造了一個大聯盟棒球啤酒價格的簡單可視化。

在可視化過程中添加便于理解的注解，可以使她的讀者更好的理解關鍵數據和使用信息，也表明她不隻是創建一個圖表，而是通過可視化她的分析過程使結論更好的呈現。

數據分析與可視化在商業中的作用

想象一下，你現在是一家零售連鎖店的店長，在營業過程中，會在與外部供應商、客戶的互動中産生大量的數據，比如入庫記錄、出庫記錄、銷售記錄帶來的庫存數據、銷售額數據等等，而數據分析将龐大而且雜亂的數據進行清洗、挖掘、分析後，依靠算法生成了一系列數值，而這些數值要與具體的業務場景聯系起來，就需要可視化的幫助。

使用數據分析和可視化技術，你可以透過數據識别客戶購買行為模式，了解客戶購買習慣，例如他們購物的時間是什麼時候和購買的産品以什麼為主，同時你可以看到行為趨勢如何逐月變化，以及每個季度的變化，這些就是所謂的業務場景。有了這些業務場景數據，你就可以開始對下一個月、下一個季度的門店情況做出詳細、準确的預測，包括哪些産品最暢銷，以及何時會迎來門店最忙的高峰期。

在數據可視化和基于此的調研之後，就是具體的業務決策了。根據産品的銷售預測情況，你可以規劃産品的「進銷存」，或者在門店銷售高峰期之前，提前安排好人手，或是應對市場的波動。

顯示你的分析

數據分析和數據可視化可能是不同的活動，但它們本質上是相互關聯的，一個活動通常可以支持另一個活動。

當你處理數據并構建下一個儀表盤時，我鼓勵你考慮如何更有效地合并你的發現。你如何才能以最容易接近的方式向觀衆展示關鍵的洞察力？

一個有效的、設計良好的可視化是很好的，但是如果信息隐藏在數據藝術中，并且利益相關者無法對其采取行動，那麼你就有可能失去受衆。

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