京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大量研究结果表明人类通过图形获取信息的速度比通过阅读文字获取信息的速度要快很多,那么将数字以可视化的形式展示出来还有其它什么好处,本文详细列举了7种优势。以下为译文。
数据可视化是指以饼状图等图形的方式展示数据。这帮助用户能够更快地识别模式。交互式可视化能够让决策者深入了解细节层次。这种展示方式的改变使得用户可以查看分析背后的事实。
以下是数据可视化影响企业做决策和战略调整的七种方式。
人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据,可以确保对关系的理解要比那些混乱的电子表格更快。
这提供了一种非常清晰的沟通方式,使业务领导者能够更快地理解和处理他们的信息。大数据可视化工具可以提供实时信息,使利益相关者更容易对整个企业进行评估。对市场变化更快的调整和对新机会的快速识别是每个行业的竞争优势。
向高级管理人员提交的许多业务报告都是规范化的文档,这些文档经常被静态表格和各种图表类型所夸大。也正是因为它制作的太过于详细了,以致于那些高管人员也没办法记住这些内容,因此对于他们来说是不需要看到太详细的信息。
然而,来自大数据可视化工具的报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息,甚至单个图形也能做到。决策者可以通过交互元素以及类似于热图、fever charts等新的可视化工具,轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。
大数据可视化的一个好处是,它允许用户去跟踪运营和整体业务性能之间的连接。在竞争环境中,找到业务功能和市场性能之间的相关性是至关重要的。
例如,一家软件公司的执行销售总监可能会立即在条形图中看到,他们的旗舰产品在西南地区的销售额下降了8%。然后,主管可以深入了解这些差异发生在哪里,并开始制定计划。通过这种方式,数据可视化可以让管理人员立即发现问题并采取行动。
现在已经收集到的消费者行为的数据量可以为适应性强的公司带来许多新的机遇。然而,这需要他们不断地收集和分析这些信息。通过使用大数据可视化来监控关键指标,企业领导人可以更容易发现各种大数据集的市场变化和趋势。
数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。但与静态图表不同,交互式数据可视化鼓励用户探索甚至操纵数据,以发现其他因素。这就为使用分析提供了更好的意见。
例如,大型数据可视化工具可以向船只制造商展示其大型工艺的销售下降。这可能是由于一系列原因造成的。但团队成员积极探索相关问题,并将其与实际的船销售联系起来,可以找出根源,并找到减少其影响的方法,以推动更多的销售。
大数据可视化的一个优点是它提供了一种现成的方法来从数据中讲述故事。热图可以在多个地理区域显示产品性能的发展,使用户更容易看到性能良好或表现不佳的产品。这使得高管们可以深入到特定的地点,看看哪些地方做得好,哪些做得不好。
他们可能会认识到,瞄准较高收入市场的细分市场并不会销售价格更高的产品,或者传统的清洁产品销售比环保绿色产品更不受欢迎。这些见解可以被用来集思广益,头脑风暴,以支持更高的销售。
大数据可视化工具提供了一种更有效的使用操作型数据的方法。对于更大多数的商业领袖来说,实时性能和市场指标的变化更容易识别和应对。
围绕机器学习的所有炒作都快将变成现实了。除了一些大公司,比如亚马逊、谷歌正在利用机器学习来消除垃圾邮件,Pinterest利用机器学习向用户展示相关内容,Yelp使用机器学习来整理用户上传的照片。甚至是Disqus这样的公司也在使用机器学习来清除垃圾信息。现在就准备开始将机器学习应用到你自己的或者客户的业务领域里面去吧。
Home Depot使用机器学习来帮助用户更快地找到产品,甚至像Lyst这样的小公司也使用机器学习来帮助客户找到任意一种查询的相关信息。
客户服务正被机器学习的能力所改变,它能够解释客户的电子邮件,并将其分类,以纠正公司内部的部门或区域。这也就意味着以后可能再也用不到电话沟通的方式了。
机器学习的未来是无限的。
1.动作更快
2.以建设性方式讨论结果
3.理解运营和结果之间的连接
4.接受新兴趋势
5.与数据交互
6.创建新的讨论
7.机器学习:来吧,来吧
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16