什麼是資料視覺化？

在過去幾年，數據分析的重要性逐漸上升。企業和組織倚賴資料收集和分析做出更好的決策：減少投資風險、降低營運成本、提高生產力、改善客戶體驗等。舉例來說，一家網路服飾店可以透過客戶購買的數據決定進貨哪些品項、庫存數量等。現在有很多數據收集工具，讓我們可以得到一大串的數字。但我們怎樣才可以善加利用這些數字呢？這時候我們就可以靠資料視覺化！但資料視覺化究竟是什麼呢？怎樣可以讓資料視覺化呢？資料視覺化跟雲端運算可以怎樣結合呢？今天嗨雲帶你了解資料視覺化。

資料視覺化 (Data Visualization) 是什麼？

簡單來說，資料視覺化（英文：Data Visualization）就是透過圖表、圖形和地圖等視覺元素來說明、解釋資料和資訊，以人類容易理解的方式呈現大量或繁雜的數據。洞悉數據裡的趨勢、模式或異常值變得更容易。特別是在要分析大量資訊的大數據領域，資料視覺化至關重要。隨著企業數位轉型普及，各個領域的企業或組織時常可以透過各種不同的渠道獲取關於產品或服務的大量資料，譬如：公司網站的統計、內部收集資料的系統、第三方工具（如 Google Analytics）、或是社群網站等。光是知道原始數據，對於企業營運的幫助不大。透過資料數據化，企業可以清楚釐清不同數據之間的關係，進而做出對公司最有利的決策。資料視覺化

資料視覺化的優勢

資料視覺化可以為組織企業帶來什麼優勢呢？

優化策略制定過程資料視覺化最明顯的好處就是幫助我們更容易理解數據、得到有意義的洞察，讓解讀巨量資料不再像大海撈針，節省時間。資料解讀可以應用在各式領域，例如：理工領域，政府、金融、零售業、服務業、教育和體育等，組織和公司企業都可以因為資料視覺化，找出資料關聯性、預測未來，進而制訂出最適當的策略。
改善客戶體驗企業或組織透過不同管道收集客戶資料，再透過資料視覺化，可以輕鬆針對客戶較不滿意的服務或產品做出改善，提升客戶或使用者體驗。
提升團隊合作資料視覺化也可以提升企業內部溝通效率，確保團隊對於資料的理解是一致的，降低溝通成本，也讓制定計畫和目標更加容易。同時，協作的團隊也能以資料視覺化分析來衡量目標與工作進度。

如何進行資料視覺化進行資料視覺化時，通常會有下步驟：

定義目標
收集、整理資料
選擇資料視覺效果
進行資料視覺化
定義目標首先要確認的是，資料視覺化的目標為何，目標讀者為誰，以及手邊現有的資料可以回答哪些問題。有了明確目標之後，可以讓資料視覺化的過程容易進行，不至於偏離正題。譬如說，一間銀行可能會想知道怎樣的行銷方案可以吸引更多的客戶，或是一家超市會想知道怎樣的產品包裝。
收集、整理資料無論是透過企業內部或第三方工具收集，公司企業通常可以獲得各式不同的數據資料，包括商品銷售數量、行銷活動成效數據、不同月份的客戶數量、使用者活躍時段等。在確定目標之後，可以針對目標的需求收集資料或是把與目標不相關的數據刪除。例如：為了釐清行銷活動跟商品銷售數量之間的關係而進行資料視覺化時，庫存數量就是可以被刪除的冗餘資料。
選擇資料視覺效果第三步驟是選擇適合的視覺元素。在資料視覺化中常用的視覺元素有：

圖表
表格
圖形
地圖
資訊圖表
儀表板

而其他圖表又可以依照特色分為：


區域圖	長條圖	盒鬚圖	泡泡雲
靶心圖	甘特圖	熱圖	直方圖
矩陣	網路	極地圖	徑向樹
流圖	文字表	時間軸	樹形圖
文字雲	環狀視圖	點分佈圖	醒目提示表格
楔形堆疊圖	比較統計地圖	散點圖 (2D 或 3D)

除此之外，資料視覺化也可以依照視覺元素的種類分為：

靜態視覺化：資料可供檢視，但使用者無法與圖表互動。資訊圖是靜態視覺化的範例。
互動式視覺化：使用者可以與圖表互動，選取某個參數，而得到不同的圖形。

進行資料視覺化確認目的、蒐集完資料，以及決定使用的視覺化效果之後，便可以將資料數據做成圖表，方便解讀和傳遞資訊。

資料視覺化考量

資料視覺化的好處多多，但是在進行的時候，我們還是要小心，以免掉落陷阱，無法善加利用數據。以下是一些解讀資料化數據時需要考量的地方：

過度簡化透過圖表顯示的數據可能會過於簡單，以至於出現錯誤的解讀。假設有一家公司的年度報告顯示，某商品銷售上升，同時公司的行銷部門人數下降。有可能會讓人得到行銷部門的人數過多的結論。而這沒有考慮到其他會影響商品銷售數量的因素。
人類偏見個人存有的偏見會無意中影響到資料解讀，不利於資料視覺化。假設某間公司進行了公司內部的晉升機會與性別之關係的研究，結果顯示，男性員工在獲得晉升的機會多於女性員工。而有性別偏見的人可能因此得到男性員工比女性員工更優秀的結論。因此，進行資料視覺化過程應該多包含不同背景的團隊和意見，以降低人類偏見對資料解讀的影響。