数据可视化的隐藏福利:3对您的数据的重要洞察

数据可视化的隐藏福利:3对您的数据的重要洞察

光滑图表,交互式数据探索界面或基于KPI的仪表板;所有这些都是数据可视化产品。他们因为他们而惹恼了很多关注 区域 成品,看起来很好。但是,对于从事数据可视化的许多公司,这些最终可交付成果不是数据可视化最重要的好处。相反,它对他们收集的数据质量的见解真正导致成功。

数据可视化为数据提供了3个密钥洞察:

  • 数据是否完整?
  • 数据有效吗?
  • 数据是否有条理?

不知道那些3个要素,数据收集和商业智能流程变得更加昂贵,劳动密集型,并且当数据不起时,最终可能会被遗弃’展示了意图。使用来自数据可视化的洞察力,这些项目可以具有更高的完成和成功的可能性。

洞察数据#1:数据是否完整?

可视化最直接的洞察力可以为您提供数据是它的完整性。使用一些快速图表,缺少数据的区域显示报告中的空隙或空白(称为“瑞士奶酪”效果)。

除了学习缺少哪些特定数据元素的外,可视化可以显示丢失数据的趋势。这些趋势可以讲述一个关于数据收集过程的故事,并在收集数据的方式中提供深入了解。

数据完整性示例: 在关于电影习惯的调查数据集合的可视化之后,它明确了调查问题14后的大量空白。可视化有助于调查公司认识到这些具体记录需要被遗弃,而且还应缩短调查以适应“受访者疲劳”,可能是不完整的可能原因。

洞察数据#2:数据有效吗?

可视化的重要性 数据验证技术 之前讨论过。那么,明确的是,可视化可以在理解数据的有效性方面发挥关键作用。通过在收集的数据上执行快速,初步的可视化,可以找到表明完整数据中问题的趋势。

数据验证示例: 收集的数据集旨在展示阿拉斯加和佛罗里达州的男性统计数据的差异。检查个别记录和异常值表明,数据有效 - 阿拉斯加比佛罗里达州的雄性百分比显着更高,这是预期的。然而,整个数据集的可视化表明阿拉斯加比佛罗里达更多的男性。这是一个红旗,因为即使具有性别比例差异,佛罗里达州的较大人口也意味着它应该具有更高的男性总数。

精心设计的初步可视化可以深入了解收集的数据的有效性,这些数据难以甚至不可能,以传统方法获得。

洞察数据#3:数据是否有条理?

组织不良的数据可以是数据收集或商业智能进程的最后一步的损失。从开始时使用数据组织工具可以帮助简化稍后的进程的步骤。

在收藏期间,数据通常以优化的方式组织 收集过程。但是,当时间来行动时,同样的组织方案可能是一个问题。数据可视化过程有助于突出数据的组织挑战,并提供更好的洞察力。

数据组织示例: 客户希望利用所收集的客户数据来开发客户档案,这些个人资料定义了一天中索引的小吃食品购买的人口突破。他们的数据可视化合作伙伴询问它们在哪里存储数据,并且发现事务数据与客户简档信息分开存储,并且该数据只能通过又一相关数据集相交。虽然所有数据在技术上都是可用的,但数据需要重组在决策中的功能。

数据可视化ISN.’只需数据组织和分析工具;它可以在整个数据收集和管理过程中发挥至关重要的作用。通过执行良好的可视化,花时间了解从数据中学到的内容以及如何收集信息,公司能够削减成本并消除不得不重新收集或重新组织他们的浪费数据。

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