資料視覺化是以圖形樣貌呈現數據,使決策者更容易閱覽和了解數據中的趨勢、異常值和樣式。
文/Thor Olavsrud‧譯/Frances
資料視覺化的定義
資料視覺化是以圖形格式(例如繪圖、圖形或地圖)來呈現數據的樣貌,以使決策者更容易看見和了解資料中的趨勢、異常值和模式。
地圖和圖表是最早的資料視覺化形式之一。 最著名的資料視覺化早期案例之一是法國土木工程師查爾斯·約瑟夫·米納德(Charles Joseph Minard)於 1869 年創建的流程圖,以幫助了解拿破崙的軍隊在 1812 年災難性的俄羅斯戰役中遭受了什麼。該地圖使用兩個維度來描述數字 部隊、距離、溫度、和經緯度、行進方向以及相對於特定日期的位置。
如今,資料視覺化涵蓋了以可視方式呈現數據的所有方式,從儀表板到報告、統計圖表、熱圖、繪圖、資訊圖表等等。
資料視覺化的商業價值是什麼?
資料視覺化幫助人們快速有效地分析數據,尤其是大量數據。
藉由提供易於了解的視覺化資料,它可以幫助員工根據該數據結果做出更明智的決策。以視覺形式呈現數據可以更容易理解,讓人們更快地獲得洞察力。視覺化還可以更輕鬆地傳達這些見解,並了解不同的獨立變項實際上是如何相互關聯。在企業營運上,這可以幫助您查看趨勢、了解事件發生的頻率,以及追蹤營運和績效之間的關連性。
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關鍵資料視覺化優勢包括:
- 透過 big data 解鎖資料的價值,使人們對於浩瀚的資料也能一目了然
- 藉著存取即時且隨選的資訊,來提升決策速度
- 將資料中的錯誤與不準確數據快速地識別出來
資料視覺化有哪些不同的類型?
視覺化資料的方法有很多種,但資料設計機構 The Datalabs Agency 將資料視覺化分為兩個基本類型:
- 探勘( Exploration ):探勘視覺化對於從未知領域找到新發現有所幫助,它會告訴你這些資料正在呈現什麼事。
- 闡述( Explanation ):闡述視覺化對於了解原因有所幫助,它告訴瀏覽數據的人為什麼會這樣
必須了解給定的視覺化,旨在實現這兩個基本類型中的一個。 Data Visualization Catalogue 是由自由設計師 Severino Ribecca 開發的一個項目,是一個包含不同資訊視覺化類型的函式庫。
一些最常見的特定類型的視覺化包括:
● 2D 領域
通常是地理空間視覺化。例如,統計地圖/示意地圖( cartogram )使用變形的面積大小來傳達人口或旅行時間多寡等資訊;分區著色圖( Choropleth )使用地圖上的深淺顏色或差別圖案來表示統計變量,例如各州的人口密度。
● 時態相關的
這是有開始和結束時間的一維線性視覺化。像是包括時間序列、按天或按月顯示網站瀏覽量等數據,或是甘特圖用以說明專案進度。
● 多維度
常見的視覺化呈現具有兩個或更多維度的數據。 案例像是圓餅圖、直方圖和散佈圖。
● 階層式
這些視覺化顯示了群體之間的關係。 樹狀圖是分層視覺化的最好例子,它顯示了較大的組群如何包含較小的組群。
● 網路
網路視覺化顯示資料集在網路中如何相互關聯。 一個例子是節點連結圖( node-link diagram ),也稱為網路圖( network graph ),它使用節點和連接線來顯示事物是如何相互關連的。
有哪些資料視覺化範例?
Tableau 收集了它認為最好的 10 個資料視覺化案例。 Tableau 列表中排名第一的是上面提到的 – Minard 所繪製的拿破崙進軍莫斯科地圖。 其他顯著的例子包括:
● 1854年英國醫生 John Snow 為了解當年倫敦霍亂疫情而繪製的點狀地圖( dot map )。 該地圖使用城市街區上的條形圖( bar graphs )來表示倫敦附近每個家庭的霍亂死亡人數。 該地圖顯示受影響最嚴重的家庭都從同一口井取水,這最終讓人們理解到被污水污染的水井如何導致疫情爆發。
● 皮尤研究中心( Pew Research Center )創作的動畫年齡和性別人口細分金字塔,作為其 2014 年發布的「下一個美國」專案( The Next America project )的一部分。該專案充滿了創新的資料視覺化。該圖顯示了自 1950 年代以來人口結構如何變化,從 1950 年代金字塔底部有很多年輕人,頂部只有很少的老年人,到 2060 年演變為矩形。
● 哈納·安德森(Hanah Anderson)和布丁(The Pudding)的馬特·丹尼爾斯(Matt Daniels)的四幅視覺化作品合集,透過分解 2,000 部電影的劇本和統計男性和女性角色的對話台詞來說明流行文化中的性別差異。 其視覺化了包括迪士尼電影的細分、2,000 個劇本的概述、使用者可以用來搜尋特定電影的漸層長條圖,以及對男性和女性角色的年齡偏見的表示。
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資料視覺化工具
資料視覺化軟體包含許多應用程式、工具和腳本。 它們為設計人員提供了建立大型資料集的視覺化表示所需的工具。 一些最受歡迎的包括以下內容:
● Domo:
Domo 是一家專注於商業智慧工具和資料視覺化的雲端軟體公司。 它專注於業務用戶部署的儀表板和易用性,使其成為尋求建立客製化應用程式的小型企業的理想選擇。
● Dundas BI:
Dundas BI 是一個 BI 平台,用於視覺化資料、建構和共享儀表板和報告以及嵌入分析。
● Infogram:
Infogram 是一種拖放式視覺化工具,用於為行銷報告、資訊圖表、社交媒體貼文、儀表板等建立視覺化。 它的易用性也使其成為非設計師的不錯選擇。
● Klipfolio:
Klipfolio 的特點是在讓使用者無需編寫任何程式,即可存取和組合來自數百個服務的資料。 它利用預先建構的、精心策劃的即時指標和強大的數據建模器,使其成為建構客製化儀表板的好工具。
● Looker:
現在是 Google Cloud 的一部分,Looker 有一個外掛市場,其中包含不同類型的視覺化和預製分析塊的目錄。 它還具有拖放界面。
● Microsoft Power BI:
Microsoft Power BI 是與 Microsoft Office 整合的商業智能平台。 它有一個易於使用的界面,用於製作儀表板和報告。 它與 Excel 非常相似,因此 Excel 技能可以很好地轉移。 它還有一個 App 行動應用程式。
● Qlik:
Qlik 的 Qlik Sense 具有“關聯”數據引擎,用於調查數據和基於 AI 的視覺化建議。 它正在繼續建構其開放式架構和多雲功能。
● Sisense:
Sisense 是一個端到端的分析平台,以嵌入式分析而聞名。 許多客戶以 OEM 形式使用它。
● Tableau:
作為市場上最受歡迎的資料視覺化平台之一,Tableau 是一個支援存取、準備、分析和呈現資料的數據平台。 它有多種選擇,包括桌面應用程式、伺服器和託管的線上版本,以及免費的公共版本。 Tableau 的學習曲線陡峭,但非常適合建立互動式圖表。
資料視覺化認證
市場上需要資料視覺化技能的量很大。具有適當經驗和多項相關技能的個人較容易要求高薪。而認證是很好的幫助。
一些流行的認證包括:
- 資料視覺化奈米學位(Udacity)
- IBM 資料科學專業證書
- Python 資料視覺化(DataCamp)
- 使用 Power BI 進行資料分析和視覺化(Udacity)
- 使用 R(Dataquest)進行資料視覺化
- 使用 Python 視覺化資料(Codecademy)
- 使用 Excel 和 R 的資料分析和視覺化專業證書(IBM)
- Tableau 專業化資料視覺化(UCDavis)
- 使用 R 的資料視覺化(DataCamp)
- 資料分析和可視化專業化的 Excel 技能(麥考瑞大學,Macquarie University)
資料視覺化的工作機會和薪資待遇
根據 PayScale 的資料,以下一些工作機會是相關於資料視覺化最受歡迎的職位,以及每種職位的平均年薪。
- 資料分析師:6.4 萬美元
- 資料科學家:9.8 萬美元
- 資料視覺化專家:7.6 萬美元
- 資深資料分析師:8.8 萬美元
- 資深資料科學家:11.2 萬美元
- BI 分析師:6.5 萬美元
- 分析專家:7.1 萬美元
- 行銷資料分析師:6.1萬美元
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