数据可视化的“门派之争”，你了解多少？
姜晓萌 | 2016-05-03 10:50
【数据猿导读】 一家商铺，经理每天看起来忙忙碌碌的。老板想了解店面的经营情况。如果你是经理，你会怎么告诉老板经营状况?如果老板发现商铺总体都是盈利的，可是最近几月一直在赔钱，你又该如何跟老板解释原因，如何找到问题的根源
了解数据可视化的目的，和数据可视化逐渐发展过程中划分出的派系，帮助“商铺老板”决定什么时候做可视化，开展可视化工作的时候，选用什么样的可视化工具更能满足我们的要求。
数据可视化的目的
我们认为，数据可视化的目的有两个：一是更好地分享和传达数据信息，而是通过设计之美有效地缩短信息的传达。
还是以这家商铺为例。经理可以告诉商铺老板，商铺的人流量、购买情况、会员信息，员工信息等相关数据，以及商铺雇佣了2名员工，营业额是200万元。这些信息只能让商铺老板了解经理做了什么，但是做得好不好，好的程度，他都感受不到。
如果经理告诉老板，我比去年同期少雇佣1名员工，卖出的值是去年同期的2倍。跟上个月比，雇佣的人数没变，卖出去的金额还比上个月多20万。汇报到这里，老板会记得这位经理做得好。
可是老板很忙的，然后老板很快就忘记了你做的事情。如果想让老板印象深刻，该怎么做?这个时候就用到数据可视化。数据可视化是用更直观和易于理解的，进行信息分享和沟通的方式，通过图表等设计方式，缩短信息的表达，同时给老板深刻的印象。下面我们就对比文字描述和数据可视化两种方式来做展示。
如图1和图2所示，是这家商铺近期的销量和人均贡献的柱图，直观显示本月、上月和同期销量值。通过柱子的长度对比，我们可以看到销量值在本月、上月和同期存倍数差异。
再如图3和图4所示，成本销量趋势图非常直观的揭示出，整体利润的下降是成本持续增高导致的。以上的图形都简洁明了的说明了数字的含义。一图胜千言，一图解疑惑。正因为如此，数据可视化成为了一种趋势。可视化的数据成为了人与人，人与数据，人与业务之间进行沟通的最便捷方式。
数据可视化的派系
在说派系之前，我们先说说数据可视化的演变趋势。
最早时候，数据可视化只单纯为了更有趣的表现数据，无修饰，非常抽象。在演变过程中，图表在内容呈现上，开始更加重视展示，数字内容的可阅读性和可对比性，但依然属于对数字内容的定量展示。我们把在此之前的阶段，都定义为数据呈现阶段。
再后来，数据可视化的中心转移了——从呈现转移到了分析，关注重点不再局限在数字内容的定量展示，而转向了图形描述的数字内容可以给我们传达什么信息。自此，数据可视化开始承担呈现和传达两个核心功能。我们进入了数据分析阶段。
在数据可视化的发展进程中，呈现和分析分别被强化发展。根据需求侧重点不同，分别出现了数据可视化呈现派系和数据可视化分析派系。但无论哪个派系，数据可视化要做的都是分享和传达数据信息。
“根据需求侧重点不同，分别出现了数据可视化呈现派系和数据可视化分析派系。但无论哪个派系，数据可视化要做的都是分享和传达数据信息。”
数据可视化呈现派系，更加关注的是数据内容呈现的视觉冲击力，往往采用Unity、H5等技术手段实现。数据可视化呈现派系的代表有海云，数字冰雹等。
数据可视化分析派系，更加重视数据内容图形化后如何向自己的数据提出问题，促进数据发现，更多采用Flex、Excel可视化引擎等，也在逐步向H5过渡。数据可视化分析派系的代表有永洪BI、Tableau等。
来源：永洪科技
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