如果您点击了这篇文章,您可能正处于以下情况:您有一个重要的数据集需要分析,但您不知道任何好的数据可视化工具。
在本文中,我们将向你传授关于数据可视化工具的一切知识,包括它们是什么、为什么要使用它们,以及我们推荐尝试的 11 种潜在工具。
什么是数据可视化?
数据可视化是对数据集的趋势、模式和重要见解进行可视化呈现的过程。数据可视化工具是帮助您创建可视化的软件。
虽然您可能不是每天都在处理数据,但您很可能已经使用过许多不同类型的数据可视化。最常用的可视化方式包括:
- 饼图,用于显示百分比细目
- 表格,用于显示过于复杂的文本数据
- 时间轴,显示事件的时间顺序
- 直方图,显示由连续或离散数据组成的数据集的分布情况
- 甘特图,显示项目的时间表
- 箱形图,提供数据集的五项数字摘要(包括最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值)
- 散点图,显示两组数据(如身高与体重)之间的关系
- 条形图,显示两类数据的分布情况(如 A/B 测试结果)
创建数据可视化没有 “唯一 “的方法,不过创建数据可视化的一般流程是这样的:
- 第 1 步:收集数据集
- 第 2 步:“清理” 数据,确保数据一致无误
- 第 3 步: 将数据集导出到数据可视化软件中
- 第 4 步:使用软件生成可视化数据
- 第 5 步: 评估可视化的可靠性和有效性,并随意使用图表
在讨论数据时,必须注意 “可靠性” 和 “有效性” 是两回事。”可靠性” 指的是你的数据和数据背后的方法对你正在评估的事物的衡量程度,而 “有效性” 指的是你的数据本身的准确程度。
数据可视化为何重要
数据可视化非常有用,因为它们可以帮助您:
发现 BI 洞察力:商业智能(BI)洞察力是为您的决策提供依据的重要信息。
例如,如果您分析了电子邮件的打开率,那么通过 MailChimp 而不是 GetResponse 发送的电子邮件的点击率(CTR)更高,这就是 BI 洞察。这种洞察力很可能会影响您使用哪个平台。
向他人传达复杂或详细的结果:可视化可以帮助您向老板、投资者、同事或媒体解释数据的含义,因为它们可以将复杂的数据简化为易于消化的图形。
例如,如果您在 WordPress 网站上进行 A/B 测试,您可以使用数据可视化来显示 “A” 和 “B” 结果,使其易于理解。
分析并了解业务数据中隐藏的趋势:虽然有些趋势通过观察数据集就能一目了然,但许多数据集过于庞大,如果不使用可视化技术就无法解读。
例如,如果您要分析一整年的访客找回广告结果,数据可视化就会显示出季节性峰值,而这些峰值是您查看每周结果时可能无法注意到的。
快速比较大数据集中的数字:不一定要拥有大企业才能产生大量数据。
许多企业都会跟踪网站转换数据等数据。这些数据集包含来自数百名访客的结果,因此手动分析这些数据将非常耗时。
数据可视化工具的共同特点
虽然每种数据可视化工具都不尽相同,但大多数工具都有一些共同(且非常有用)的功能。本节将简要介绍这些功能,以及为什么它们在选择理想工具时至关重要。
数据导入 API
许多工具都包含一个应用编程接口(API),允许您将数据从数据收集工具导入可视化工具。应用程序接口加快了可视化过程,因为如果没有应用程序接口,你就需要下载数据、上传到工具并手动格式化数据。
图表模板
图表模板是预先设置好的设计,您可以用它来快速创建有吸引力的可视化效果。如果你不是图形设计师或数据分析师,那么这些模板就再好不过了,因为你只需将数据插入图表即可。
大多数图表模板还可以让你自定义图表的颜色、字体和标题。
交互式图表
交互式图表会在你与它们互动时做出反应,这意味着你可以突出显示关键数据、趋势或变量,而无需为每项分析创建不同的可视化效果。
版本历史
版本历史记录可让您查看和恢复数据可视化的旧版本,这意味着您可以在不丢失数据的情况下撤销错误。
移动优化
顾名思义,移动优化可让您改变可视化的表现形式,以适应移动设备。
11 大数据可视化工具
如果你搜索 “数据可视化软件”,你会发现数以百计的不同选项。可供选择的选项实在太多了,为了帮助你缩小选择范围,我们在本节中列出了 11 种最佳工具。
- Microsoft Excel
- Microsoft Power BI
- Google Charts
- Tableau
- Zoho Analytics
- Datawrapper
- Qlik Sense
- FusionCharts
- Domo
- Google Analytics
- Visme
1. Microsoft Excel
Microsoft Excel 是本列表中历史最悠久(也可能是最知名)的程序。Excel 由微软公司于 1987 年推出,可以创建表格、图表和大约 20 种其他可视化工具。
核心功能
- Power Pivot:可用于创建数据模型并对大型数据集进行分析的插件
- 内置公式
- 自动筛选:可自动排序数据的程序
优点
- 适用于 Windows、macOS、安卓和 iOS 设备
- 可自定义可视化字体、颜色和功能
- 它与许多微软软件包一起提供(所以你的电脑上可能已经有了它)
- 可快速导入和导出多种文件类型的数据
- 包含版本历史
缺点
- 可能比较昂贵
- 如果不是数据科学家,很难在大型数据集上使用
- 不适合团队使用
价格
Microsoft Excel 的一个许可证每年需要 159.99 美元,如果与 Office 365 一起购买,则每月需要 6.99 美元。
实例应用
Microsoft Excel 数据可视化
2. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI 是 Excel 更年轻、更聪明的表弟。Power BI 可让您单独或在报告中创建数据可视化。
核心功能
- Microsoft AI:可自动准备和分析数据的人工智能(AI)程序
- 完全可定制的仪表盘
- 实时可视化
优点
- 包含许多图表模板和预设报告
- 具有机器学习功能
- 可分析来自 Dynamics 365、Excel、SharePoint、Salesforce 和 Azure SQL DB(以及其他来源)的数据
- 非常适合团队使用
- 可创建交互式数据可视化
- 非常安全
- 可用于台式机和移动设备
缺点
- 最适合以前分析过数据或经常使用 Excel 的人
- 一次最多只能处理 2 GB 的数据(因此不适合大量数据集)
价格
Power BI Pro 每用户每月 13.70 美元,Power BI Premium 每用户每月 27.50 美元。Power BI 还为大型企业提供 “按容量” 计划。
实例应用
Power BI 数据可视化
3. Google Charts
Google Charts 是一款基于网络的工具,可以通过小型和大型数据集创建简单的可视化图表。您可以使用 Google Charts 创建可视化图表并发布到您的网站上。
核心功能
- 跨浏览器兼容性:您的可视化图表可在 Safari、Mozilla Firefox 和 Google Chrome 等其他(非微软)浏览器上运行
- 交互式图表
优点
- 可用于创建多种不同类型的可视化图表
- 适合初学者
- 可用于分析任何 SQL 数据库中的数据
- 可通过 CSS 编辑自定义可视化效果
缺点:
- 要在网站上发布可视化效果,你需要对 JavaScript 有基本的了解
价格
Google Charts 目前完全免费。
实例应用
Google Charts 数据可视化
4. Tableau
Tableau 是一款功能强大的知名数据可视化工具,可让您同时分析多个来源的数据。
核心功能
- 询问数据:可以回答有关数据的基本问题的工具
- 解释数据:人工智能工具,可解释数据集为何存在异常值(异常值是指与其他数据点异常不同的数据点)
- Tableau Prep:自助式数据准备工具,可根据你的指示创建可视化效果
优点
- 包含多种图表模板
- 可处理大量数据
- 可从多个地方导入数据
缺点
- 学习使用可能需要一些时间
- Tableau Public 会让其他用户看到你的数据
价格
Tableau 公共版本目前是免费的。不过,Tableau 还提供 Viewer、Creator 和 Explorer 计划,起价分别为 12 美元、35 美元和 70 美元。它还提供企业计划。
实例应用
Tableau 数据可视化
5. Zoho Analytics
Zoho Analytics 是一款深受 200 多万用户喜爱的数据可视化工具,其中包括惠普、现代和铃木等大品牌的员工。
核心功能
- 多用户协作:你可以授予其他用户查看和编辑可视化数据的权限
- 移动 BI 应用程序:可在安卓和 iOS 设备上使用
- 自动报告
优点
- 包含多种预设模板
- 只需少量代码或无需代码即可将 Zoho 可视化嵌入网站
- 可与 500 多个应用程序集成(包括 Google Ads、Salesforce 和许多社交媒体平台)
- 学习 Zoho Analytics 非常简单,因为 Zoho 为用户制作了视频教程、网络研讨会和产品导览
缺点
- Zoho Analytics 最适合对分析和数据分析有基本了解的人(或有时间学习的人)
价格
Zoho Analytics 提供基本、标准、高级和企业计划,月费从 24 美元到 455 美元不等。
实例应用
Zoho Analytics 数据可视化
6. Datawrapper
Datawrapper 是一款易于使用的工具,非常适合为网站创建图表、表格和地图。Datawrapper 开发人员最初为新闻网站开发了这款工具,但现在许多机构都在使用它。
核心功能
- 内置色盲检查器:使您的可视化对色盲友好
- 移动友好
优点
- 优点免费账户可创建无限量的可视化内容
- 易于学习使用,因为 Datawrapper 已发布了 100 多篇 “如何使用” 文章
缺点
- 只能从少数来源导入数据
- Datawrapper 的高级计划比同类工具昂贵
价格
Datawrapper 提供免费计划、每年 5990 美元的定制计划和企业计划。实际应用
实例应用
Datawrapper 数据可视化
7. Qlik Sense
Qlik Sense 是一款数据可视化工具,专为大型企业和希望使用增强分析技术分析数据的人员设计。Qlik Sense 是 “QlikView” 的后续产品,”QlikView” 是一款类似(但规模较小)的可视化分析工具。
核心功能
- 可视化高级数据准备:可自动清理和分类数据
- 洞察顾问:人工智能程序,可帮助您分析数据并理解您发现的任何 BI 见解
- 交互式图表
优点
- 可在移动设备上在线或离线运行
- 非常适合团队使用
- 可扩展,适合大型企业
缺点
- 最适合有数据分析经验的人使用
价格
Qlik Sense 提供 Qlik Sense Business 和企业计划,每用户每月 30 美元。
实例应用
Qlik Sense 数据可视化
8. FusionCharts
FusionCharts 是一款流行的谷歌图表替代工具。通过 FusionCharts,您可以创建可视化图表,并将其嵌入到网页中。目前全球有超过 28,000 家企业在使用它,其中包括谷歌、苹果和 IBM 等科技巨头。
核心功能
- 集成:可与 Angular、Ember、React 和 jQuery 等 JavaScript 框架配合使用
- 兼容性:可与服务器端编程语言 Java、PHP、Ruby on Rails 和 Django 协同工作
- 实时数据仪表盘
优点
- 提供 100 多种不同类型的图表和 2,000 多张纵横图
- 适合初学者
- 出色的用户界面(UI)
- 可快速轻松地导出图表
- 可处理大型数据集
缺点
- 比许多其他数据可视化软件昂贵
- 不适用于 iOS 或安卓设备
价格
FusionCharts 的基本包年费 499 美元起,专业包年费 1299 美元起,企业包年费 2499 美元起。
实例应用
FusionCharts 数据可视化
9. Domo
Domo 是一款面向拥有复杂或大型数据集的企业的商业智能工具。eBay、ESPN、思科和 Emerson 等公司都在使用 Domo。
核心功能
- 实时分析
- 交互式图表
- Buzz:Domo 的内置聊天应用程序,可让您与团队进行交流
- APP Dev Studio:内置程序,允许你使用 HTML、Javascript 和 CSS 构建可视化效果
优点
- 丰富的报表和图表模板库
- Domo 具有自然语言查询功能,可以回答有关数据的基本问题
- Domo 可以分析来自 1000 多个数据源的数据
- 当你达到预定目标时,Domo 会发出警报
缺点
- 对初学者不友好
价格
Domo 的定价是针对特定组织的,因此你需要联系销售部门获取报价。
实例应用
Domo 数据可视化
10. Google Analytics
Google Analytics 是一款久经考验的商业智能工具,非常适合希望分析网站活动的大中小型企业。Google Analytics 可以跟踪跳出率、平均会话持续时间和每次会话页面数等关键数据。
核心功能
- 集成:与谷歌广告、谷歌搜索控制台和 WordPress 兼容
- 实时报告:显示网站当前活动
- 交互式仪表板
优点
- 易于设置
- Google Analytics 可自动收集和分析有关受众、转化率、受众获取及其行为的数据
- 您可以将数据导出到其他程序中进行进一步分析缺点
缺点
- 仅适用于分析网络流量数据
- 只提供几种预设的可视化效果
价格
Google Analytics 目前是免费的。不过,Google 还提供针对特定组织的 Google Analytics 360。
实例应用
Google Analytics 数据可视化
11. Visme
Visme 是一款可创建数据可视化和信息图表的直观程序。Visme 非常适合那些希望制作设计时尚、美观的简单图表的用户。
核心功能
- 图表制作工具
- 数据部件库
- 动画
- 微软办公软件集成
优点
- Visme 提供多种图表和信息图表模板
- 可下载多种文件类型的图表
- 可离线和在线使用
- 可自定义图表的字体、颜色、背景和设计
缺点
- Visme 最适合拥有中小型数据集的企业使用
- 在 VIsme 的基本计划中,所有项目都是公开的
- Visme 不支持安卓或 iOS 设备
价格
Visme 提供免费的基本计划、每月 15 美元的个人计划、每月每位用户 29 美元的企业计划以及企业计划。Visme 还为学生、教师和非营利组织提供折扣。
实例应用
Visme 数据可视化
决策:选择工具时应注意什么
虽然我们在上一节中介绍了 11 种潜在的数据可视化工具,但每个人的理想工具都不尽相同。那么,如何选择适合自己的工具呢?
在为企业选择数据可视化解决方案时,请检查以下几点:
如何满足您的需求
由于每个企业使用的数据各不相同,因此您需要检查该工具是否能满足您的具体需求。为此,请自问:
- 该工具是否适用于我们需要可视化的数据类型?
- 是否与我们的数据收集软件或客户关系管理 (CRM) 系统集成?
- 它是否符合我们的技能要求(例如,如果您是数据分析初学者,它对初学者友好吗?)
- 能否在我们的设备和网站上运行?
价格
在投资新软件时,价格是一个重要的考虑因素。在点击 “注册” 之前,请扪心自问:我们是否负担得起?
- 我们买得起这个工具吗?
- 该工具是否物有所值?
- 有没有更便宜的工具能提供同样的价值?
未来兼容性
虽然该工具可能满足您当前的业务需求,但一年后它还会对您有帮助吗?由于许多工具都采用订阅式定价,如果您注册的工具不能与您的业务相匹配,您可能会被合同束缚住,后悔莫及。
要评估工具的未来兼容性,请扪心自问:
- 该工具能否处理更大量的数据?
- 我们能否使用该工具跟踪关键绩效指标(KPI)结果?
- 一年后我们还能使用该工具吗?
- 它能否衡量我们所有的网站营销策略?
可视化前的数据:最大限度利用数据的技巧
归根结底,数据可视化工具只是一种工具。如果你的数据可靠性和有效性不高,你的可视化效果就不会好(无论你使用什么工具)。
那么,如何确保数据的质量呢?我们建议您:
- 在创建数据可视化之前,识别并删除重复记录
- 明确定义数据格式,避免出现多种格式的数据(如 “10/2/2010” 和 “10 月 2 日,2021 年”)。
- 收集长期数据(因为收集非常短视的数据可能会让你对数据产生不准确的印象)
- 识别异常值并加以说明,以免它们改变你的可视化效果
- 明确定义您的数据指标(例如,我们将日转化率定义为从第一天午夜到第二天午夜成为客户的线索百分比)
- 将数据存储在安全的云端位置
- 找出数据缺口和错误数据,并在创建可视化之前加以修正
- 使用高质量工具收集数据
小结
数据可视化工具改变了游戏规则,因为它们可以帮助您快速创建高质量的可视化效果。创建数据可视化有很多优势,因为它们可以让你:
- 生成商业智能洞察力
- 以引人入胜的方式向他人解释数据
- 发现长期数据集中的趋势
- 轻松理解复杂或大型数据集
虽然完美的工具取决于您的价格和需求,但我们认为顶级工具包括 Power BI、Tableau 和 Google Charts。
原文地址:https://www.wbolt.com/data-visualization-tools.html