我们必须构建一个支持可操作的大数据环境 商业智能 以易于理解的方式呈现。良好的数据可视化是展示原始表格中难以指出的见解和特征的关键。它们使用户更容易发现模式、趋势和异常值。
总而言之，数据可视化如此重要的原因如下：
了解数据
提取知识
讲故事
做出数据驱动的决策
在创建输出时，我们应 巴西电话号码数据 该始终考虑一些常见的可视化原则：
了解你的受众
设定目标
选择正确的可视化类型
简化
强调
讲故事
我的数据是单峰、双峰还是多峰？
现在，我们来谈谈不同类型的数据可视化。第一个分类是基于数据的特征——它是单峰、双峰还是多峰。
数据可视化的类型
图 ：单变量、双变量或多变量数据。
单变量分析： 每个变量都单独分析，我们一次只查看一个变量。单变量用于最简单的分析形式。它是仅基于一个变量进行分析的数据类型
双变量分析： 我们分析两个变量来探索它们之间的关联
多元分析： 处理两个以上的变量，用于处理多维数据
选择数据可视化类型
另一种常见的划分方式是基于可视化类型。我们可以看到三个主要类别：
可视化类型类别
图 ：可视化类型的三种主要类别。