什麼是資料視覺化(Data Visualization)？三大優勢與必備工具一次掌握！

近年來，數據分析的重要性與日俱增，企業與組織依賴資料收集與分析來做出更精確的決策，不僅能降低投資風險與營運成本，還能提升生產力與改善客戶體驗。例如，一家線上服飾店可透過顧客的購買數據來決定進貨品項與庫存數量，從而優化供應鏈管理。

各種數據收集工具讓我們能獲取大量數字，該如何有效解讀並加以應用呢？這時，資料視覺化便成為數據分析的關鍵！究竟資料視覺化是什麼？該如何實現？又如何與雲端運算結合，進一步提升數據分析效能？今天，就讓 HiYun 嗨雲帶你深入了解資料視覺化的價值與應用！

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。

資料視覺化可以為組織企業帶來什麼優勢呢？

一. 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。

二. 改善客戶體驗

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。

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。

三. 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？

1. 定義目標

首先，需要明確資料視覺化的目的、目標受眾以及現有數據能回答哪些問題。清楚的目標有助於確保資料視覺化的方向不偏離主題，使過程更加順暢。例如，一間銀行可能希望透過數據找出最能吸引新客戶的行銷方案，而超市則可能關心不同產品的包裝設計對銷售的影響。

2. 收集與整理資料

企業可透過內部系統或第三方工具收集各類數據，例如商品銷售數據、行銷活動成效、不同月份的客戶數量、使用者活躍時段等。確定目標後，需篩選出相關數據並剔除不必要的資訊。例如，若目標是分析行銷活動與銷售之間的關聯性，則庫存數量可能是冗餘資訊，可予以排除。

3. 選擇適合的視覺呈現方式

接下來，需根據數據特性選擇適合的視覺化方式，常見的資料視覺化元素包括：

• 圖表： 長條圖、折線圖、圓餅圖等
• 表格： 適用於精細數據呈現
• 圖形： 如流程圖、關聯圖
• 地圖： 適用於區域性數據分析
• 資訊： 圖表結合圖像與文字，適合摘要與報告
• 儀表： 板整合多種數據，提供即時監控與決策依據

而其他圖表又可以依照特色分為：

此外，資料視覺化也可依據視覺元素的互動性分為以下兩類：

• 靜態視覺化： 資料僅供檢視，使用者無法與圖表互動。例如，資訊圖表（Infographic）就是典型的靜態視覺化，適合用來呈現固定的統計結果或趨勢概覽。
• 互動式視覺化： 使用者可與圖表進行互動，例如篩選特定時間範圍、點擊不同數據點來獲取更多資訊，或透過選單更改顯示方式。這類視覺化方式適合需要動態探索數據的情境，如儀表板或即時數據監控系統。

資料視覺化帶來許多優勢，但在應用時仍需謹慎，避免誤導解讀或錯誤決策。以下是解讀視覺化數據時應注意的幾個關鍵點：

過度簡化

圖表雖然能讓數據更直觀，但過度簡化可能導致錯誤的結論。例如，一家公司的年度報告顯示某商品銷售上升的同時，行銷部門的人數卻下降，這可能讓人誤以為行銷部門過於臃腫。然而，這種解讀忽略了其他影響銷售的因素，例如市場趨勢、產品改良或外部經濟環境的變化。因此，在分析數據時，應考量所有可能的變因，避免過度簡化導致片面結論。

人類偏見

個人既有的偏見可能會影響對數據的解讀，進而影響決策。例如，某公司分析內部晉升機會與性別的關係，發現男性員工的晉升比例高於女性。若帶有性別偏見的人來解讀這項數據，可能會認為男性員工比女性更具能力，然而這未必反映真實情況，因為影響晉升的因素可能包括工作年資、產業特性或企業文化等。因此，在進行資料視覺化時，應納入多元觀點，確保分析過程公正，減少偏見對結果的影響。

目前市面上有多種資料視覺化工具，涵蓋免費與付費方案，適合不同需求的使用者。以下是幾款常見的工具：

• FineReport
• FineBI
• Power BI
• Tableau
• D3.js
• HighCharts
• ECharts
• Leaflet
• Vega
• deck.gl

不過在選擇資料視覺化工具時，也需要特別注意自己的需求和設備，以下方面也須納入考量：

• 可擴展性： 組織或企業資料通常只會越累積越多，處理資料的工具相對地也需要能夠輕鬆處理巨量資料。
• 基礎設施支援： 資料視覺化工具和公司現有的 IT 基礎設施或第三方資料收集工具是否可以順利整合？這也是重要的考量。
• 互動式報告： 除了靜態報告以外，公司或組織有需要動態的互動式資料視覺化報告嗎？如果有，就需要選擇提供此服務的軟體或工具。
• 安全性： 安全性是最重要的考量之一，商業資料都是企業機密，需要強大的安全系統好好保護。

各大雲端廠商皆提供資料視覺化的解決方案，幫助企業更有效地分析和展示數據，促進洞察力的提升與決策的優化：

• Amazon QuickSight
• Google Data Studio
• Azure Data Explorer
• Huawei Data Lake Visualization (DLV)
• Alibaba Cloud DataV
• Tencent Cloud Visualization

嗨雲與全球領先的雲端廠商合作，我們的雲端專業團隊專注於為您規劃專屬的資料視覺化解決方案。我們提供 7x24 小時的免費諮詢與技術支援，隨時為您解答疑問。

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