由于移动互联网和手机的普及发展，截至2022年6月，我国短视频的用户规模达9.62亿；即时通信用户规模达10.27亿；网络新闻用户规模达7.88亿；网络直播用户规模达7.16亿......这些数据都意味着互联网已经涉及我们的方方面面，了解这些就不会奇怪为什么数字化增长如此迅猛，并且爱成为了大多数人对未来社会发展的路线共识。

与此同时，随着互联网以及数字化的扩张，数据作为各行各业的场景中都不可缺少的元素，也在呈现高速增长的趋势。且数据在发展的同时，已然成为了构建现代社会的重要要素，成为了各领域企业的重要资产，只需要通过数据可视化，就可以将数字转化为信息和知识，获取足够的商业价值。

什么是数据可视化

数据可视化是以图形化手段为基础，通过各种统计分析方法，将我们难以理解的庞杂数据用可视化图表的形式进行展现，以更直观的形式，清晰有效地传达与沟通数据背后隐含的价值信息。

数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

也可以换一种说法，数据可视化其实就是数据分析的延伸，是指在数据分析基础上，通过图表分析以及图表展现，并利用动效、布局、联动、钻取等功能，制作企业日常经营中经常能用到的可视化报表、可视化大屏等。

此外，既然数据可视化是数据分析的延伸，那数据可视化自然对企业的业务发展、管理决策等起着重要的作用。比如说企业可以从全局的视角，实时的、静态的、直观的看到每日的业务快报、产品销售快报；也可以从周度、月度对产品销售情况进行趋势分析；还可以分析市场、竞品、品牌发展状况等。

数据可视化有什么工具

目前来看数据可视化的各种工具已经比较成熟了，并且对于个人和企业都有各自的工具体系，也有代码实现和低代码、零代码的区别。但总体来说，数据可视化工具主要分为两类，分别是多为个人使用的可视化工具，以及多为企业使用的商业智能BI。

可视化工具的优点就是比较轻量化，可以利用通用模板完成简单图表的制作。可视化工具也可以细分为两种，一种是免费和收费并行，这种可视化工具一般会有水印、功能、图表、导入导出等方面的限制，需要付费解锁。

数据可视化 - ECharts 可视化工具

另一种就是开源的可视化工具，一般可以免费使用全部功能，也能制作比较复杂的数据可视化，但是通常需要代码编程来制作可视化图表，对使用者的IT技术要求比较高，有比较高的门槛。

对于企业来说，产品体系更成熟、功能模块比较齐全、使用门槛比较低的商业智能BI则是主要的选择对象。商业智能BI是针对企业进行开发的数据类技术解决方案，对数据清洗、数据存储、数据调取、数据分析、数据可视化等数据流程都有涉及。此外，也具有数据权限、数据查询、血缘分析、指标管理等模块。

商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

通过商业智能BI制作的数据可视化还具有多终端的功能，可以在PC、移动、大屏等不同平台展现相应的可视化报表，实现多场景的使用。商业智能BI不仅打破了数据孤岛，还承担了为企业不同部门、层级人员制作业务分析、业务发展、、业务结构、业务质量等数据可视化报表。

数据可视化需要注意什么

我们经常能看到很多企业其实并没有明确的需求，只是盲目的把数据给到分析师，也没有什么具体的需求，好像就是我给你一串数字，你给我随便分析点什么就行，我也不指望得到有价值的信息，亦或是看归看怎么做还照原样来。这就是为什么即使数据可视化有各种用途，但还是会说不要把数据可视化当做表面工程。

数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台 

就比如很多企业虽然上了商业智能BI，但因为没有针对性进行调整，传统的数据报表以及二维表格依然是工作中的主流，图表只是用来辅助展现，区别只在于制作的工具，只有着效率的提升，却没有根本上的变化。

而且很多企业也没有对数据可视化进行区分，只是单纯把业务快报、业务分析制作后一层层提交，却没有考虑到这些都只是以前业务人员需要的东西，而对于高层管理人员来说并没有多大用处。高层管理人员需要的是高度汇总的指标，是一眼就能看出企业整体发展情况的管理层面的数据可视化。

数据可视化的关键点

1、可读性

数据可视化是由数据分析师制作，提供给企业不同员工阅读的，换句话说就数据分析师就像一个老师，需要把高难度的考题以学生能理解的方式进行教学，数据可视化同样如此。数据分析师需要降低数据可视化的阅读门槛，保证可视化报表足够直观，让企业员工在不了解数据分析、数据可视化的前提下，依然能够获取足够的信息和知识，明白分析图表所表达的含义。

2、有意义

数据可视化是企业业务人员发展、管理人员决策的信息支撑，所以数据分析师在制作可视化图表前就应该充分了解业务人员、管理人员以及其他人员的数据可视化需求，比如说销售人员需要了解月度的销售情况，这时数据分析师就应该调取月度销售数据，通过条形图、饼状图、驾驶舱等对数据进行多维分析，最后将销售趋势、销售占比、销售达成等结果展现在可视化图表上，让销售人员能够明白月度销售情况，这就是数据可视化的意义。

3、一致性

除了各种需求，数据可视化本身也是有着很多制作、设计技巧的，数据分析师应该在同一可视化分析页面保持一个主题，让页面中的每个图表都尽量与主题相关、展现的数据信息也和主题一致，同时页面中的配色、布局、风格都应该尽量保持一致，不会出现繁杂、混乱。然后，数据可视化报表中不同图表模块应该尽量保持对称，让页面整体处于一种平衡的状态，提前对页面布局进行设计，将同类的数据信息放置在邻近位置，给用户以良好的观看体验。这样一来，数据可视化报表就能更加简洁、美观，更容易阅读。

数据可视化怎么做

1、确定需求

在制作可视化报表前，数据分析师需要先根据业务分析需求进行规划，根据层级、主题、模块的不同将业务需求进行拆分为一个个小的分析任务，并捕捉其中业务的指标、标签，进行分类分级，方便后续取数以及实际分析。

业务需求 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

在确认需求的过程中，数据分析师需要关注业务和数据的对应关系，按照业务指标、标签确认数据仓库中数据是否齐全，如果缺少部分数据应该进行调研或通过填报、补录补全数据，之后还要对数据质量进行评估，确认需求中的数据都存在之后，再进行下一步的数据可视化制作。

2、准备数据

数据分析师在进行数据可视化前，应该提前准备好任务所需的数据，做好分析前的准备工作，避免出现一边分析一边寻找数据的情况。在准备数据的阶段，数据分析师要联合技术人员，将后续数据可视化需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，为数据可视化分析做好准备。

在准备数据的时候，数据分析师还要对业务数据再一次确认，并通过和一线业务人员沟通协作，确认数据和业务指标之间彼此贴合，完成后再思考数据之间的关联，将关键数据进行整理并加以标注。

3、选择图表

在数据可视化的过程中，图表的选择直接关系到可视化的呈现效果以及可视化分析的准确性，一个合适的图表能够把数据之间的联系转化为直观的信息，相反错误的图表可能会将需求结果导向错误的方向。

可视化图表 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

数据分析师必须了解所有主流的图表类型，知道每个图表适合做哪些分析，能够展现哪种类型的信息，举个例子，折线图、柱形图等能够轻易的展现事物的发展趋势，但如果你把某段时间销售数量变化趋势呈现在饼图上，那这个图表就没有任何意义了。

4、页面布局

准备工作完成后，数据分析师就可以正式开始制作可视化报表。页面布局非常考验数据分析师对尺寸的敏感程度，需要在一个页面上展现尽可能多的信息量，同时不显得臃肿，能够清晰地传达信息。如果数据分析师的数据可视化经验不足，就很容易在这个阶段出现问题，所以数据分析师应该具有丰富的数据可视化经验，才能设计好的页面布局方式，如果之前没有过多了解，那应该选择可视化模板，确保不会出现错误。

5、数据可视化

（1）销售情况分析

将数据分为不同主题，在一个页面上呈现关联数据，以中心地图为核心数据，次要信息分散在四周。

数据可视化 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台 

（2）管理驾驶舱

对页面进行上下分层设计，核心数据和次要数据泾渭分明，并通过加大加粗设计，凸显企业关键指标。

数据可视化 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台

（3）销售人员绩效分析

将页面分为三层，展现大量业务数据信息，将核心数据以驾驶舱的形式顶层居中展现，直观有效。

数据可视化 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台

优秀的数据可视化体现的是企业的业务和管理思路，需要通过自上而下、层层推进的基本逻辑把业务数据体现在可视化图表中，提炼分析出真正能够对企业发展提供结论的信息，促进企业的健康持续发展。