看了很多介紹數據可視化的文章，但是解釋的可能都比較片面，數據可視化的用途在于輔助數據分析，那么數據可視化和可視化分析又具體是什么？
在一個日益以數據為主導的世界中，各種各樣的用戶正在以多種方式收集數據，每一個人都想從他們所有的數據當中了解更多具有價值的信息來輔助企業or個人的管理。而數據可視化和可視化分析就是能夠幫助到我們更好的了解或提取數據信息的途徑。
數據可視化和可視化分析其實是兩個新的名詞，在中國的發展也不過就是一二十年的時間，很多人可能也是對其的了解停留在字面意思上，對其深入的概念，優勢以及數據可視化和可視化如何協同工作都不太清晰。所以我想在這篇文章當中集中分享一下個人對它們二者的理解。
數據可視化：繪制數據圖表or數據大屏
簡而言之，數據可視化意味著以可視化圖表的形式來顯示數據信息，使人類用戶更容易理解見解。數據通常以圖形或圖表形式顯示，例如圖表，圖形，列表，地圖以及綜合了這些多種格式的綜合數據大屏。
數據可視化的主要目的是清楚地傳達數據的含義，幫助解釋趨勢和統計數據，并顯示過往數據分析文字報告無法看到的數據實時更新趨勢。數據可視化運用可以幫助我們加強對數據信息的解釋和理解，而且是以盡可能簡單的圖表可視化形式來表現，讓我們從數據中獲取見解變得更加容易。當數據分析用戶希望查看分析結果并快速從中了解數據信息時，他們就可以使用數據可視化。
通過可視化的形式來展現數據的分析結果和揭示數據模式和趨勢，從而對數據進行“繁重的工作” 。從而使用戶能夠檢查數據，理解數據含義，解釋其突出顯示的模式，并幫助他們從復雜的數據集中找到含義并獲得有用的數據見解。
靜態數據可視化圖表「百度圖庫」
三維動態數據可視化大屏「袋鼠云EasyV」
分析和可視化，這是數字化轉型的關鍵
數據可視化與可視化分析之間的關系是共生的。在美國學者James J. Thomas和Kristin A. Cook的分析推理過程的“感知循環”研究中說明了這種關系：
感官循環：分析推理過程
良好的數據可視化使可視化分析更加有效，并向用戶顯示更好的見解，而更好的見解則使可視化更具吸引力。更容易為用戶更好地了解他們的數據，共同幫助企業和個人確定如何提高效率，增加收入并獲得超越競爭對手的競爭優勢。
可視化在分析中的作用
數據可視化可以是靜態的或交互。靜態可視化為用戶提供了面前的單一視圖。交互式數據可視化大屏使用戶能夠深入研究數據并提取和檢查同一數據集的各種視圖，從而選擇希望以可視化格式查看的特定數據點。
數據可視化大屏可以使數據驅動的見解更加清晰，并且可以增強整個組織的理解。
靜態bi報表可視化「百度圖庫」
動態數據可視化大屏
在上圖中，顯示了可視化分析是交互式數據可視化大屏的基礎，從而演示了兩者之間的連接方式。數據分析是數據可視化展示的來源，并通過鏈接視覺模型和圖表形式并展現數據分析結果。
可視化：過去，現在和未來
概括地說，有三種類型的可視化分析：描述性，規范性和預測性。最簡單的類型是描述性分析，它描述已經發生的事情并提出其根本原因。
規范分析能夠使事情更上一層樓：除了幫助企業了解原因之外，它還幫助企業從發生的事情中學習并制定可改善其當前績效和盈利能力的策略和策略。一個簡單的例子就是對營銷活動的分析。
預測分析是最有益的，但可以說是最復雜的類型。它可以幫助用戶識別出建議未來情況和行為的模式。使用預測分析，組織可以計劃即將到來的方案，預測新趨勢并為它們進行最有效和最具成本效益的準備。預測即將到來的趨勢為優化組織從中獲得的收益奠定了基礎。使用可視化做出更明智的決策。如下圖的案例
一般來說數據可視化大屏當中獲取的數據來自多種來源：結構化數據（以諸如Excel之類的關系數據庫的形式）或非結構化數據（來自文本，視頻，音頻，照片，互聯網和智能設備）。將該數據收集到本地服務器中，或者越來越多地收集到云數據庫中。它們被轉換為數據可視化并通過大屏和分析應用程序共享，以便用戶可以做出更明智的，由數據驅動的決策。
數據團隊以及業務和分析團隊的任務是選擇和開發最佳方式來可視化數據并構建組織良好的數據大屏，以幫助最終用戶做出更明智的決策。數據必須清晰，易于理解且易于鉆取，以便在需要時找到更深入的見解。
想要將數據可視化和可視化分析結合起來，自然是需要一個數據可視化展示及分析平臺，該平臺可將可視化分析和數據可視化功能強大地結合在一起。具有處理本地存儲，云存儲或兩者中存儲的大量數據的能力；可以靈活地集成任何來源的數據；并具有未來增長的可持續性。
可視化分析和數據可視化
過去很多企業的營銷活動以前一直在使用靜態數據報告的形式來提出相對應的問題解決方案，但是這樣對于時間上來說非常的低效率，但當你將靜態圖表替換成需要預先配置好的數據可視化大屏或者是bi報動態表，提高工作效率的時候，也能夠同時實時根據數據分析結果，調整營銷策略，使銷售收入翻倍。
包括今年在與新冠疫情戰斗時，新聞報道和統計當中都用到了不少可視化來進行分析，下面這個大屏就是繪制了病毒在英國的傳播情況。它為地方和地區的國家衛生服務容量規劃人員提供了他們需要的實時信息，以將資源用于爆發更加嚴重的地區或高?；颊叩牡貐^。數據的細致程度與患者在家庭醫生個人手術中列出的一樣。
為了能夠從數據中獲得最佳見解，并從數據分析中獲得最大收益，就需要無縫結合可視化分析和數據可視化。兩者都很重要，但是沒有對方就無法發揮作用。它們共同在分析和理解你的數據以及利用他們揭示的見解為你的企業制定成功的未來戰略方面發揮著至關重要的作用。
