隨着大數據時代的到來及數據分析技術的進步，各行各業對數據分析的關注度也越來越高，同時很多企業意識到通過數據分析而獲得的知識和信息對企業的日常經營活動具有積極的促進作用。但如何才能把數據的價值發揮到最大化？如何用最簡單、最有效的方式將關鍵信息傳達給企業決策者呢？
目前應對這種情況最佳的解決方式是實現數據可視化，這是因為大腦在處理視覺信息時的效率要比處理文字信息的效率要高很多。那么數據可視化是怎樣實現的呢？它的基本流程又包括哪些要點？別着急，先來了解一下數據可視化的概念，了解完概念會更易於理解下面的內容喔~
一、數據可視化概念
數據可視化，是指將大量的數據資料集中在一起，以圖像的形式表現出來，並運用數據分析技術及專業工具來發現隱藏在其中的規律。簡而言之，即把抽象、難懂的數據通過數據可視化的方式以大家更易理解的圖形形式展示出來的一種表達形式。數據可視化以生動直觀、超強的視覺沖擊力的形式向人們揭示隱藏在數據背后的規律，實現數據價值。
二、數據可視化的基本流程
數據可視化的基本流程包括數據采集、數據處理和變換、可視化映射和人機交互。
1、數據采集
正所謂，“巧婦難為無米之炊”，要實現數據可視化首先得有數據，因此數據采集是數據可視化的第一步，同時這一步也在很大程度上決定了數據可視化的最終效果。數據采集的分類方法有很多，從數據的來源來看主要有2種，即內部數據采集和外部數據采集。
內部數據采集，是指采集企業內部的活動數據，通常數據來源於業務數據庫。外部數據采集，指的是通過一些方法獲取來自企業外部的數據。獲取外部數據主要是為了獲取競品的數據和官方機構官網公布的一些行業數據。
2、數據處理和變換
數據處理和變換，是進行數據可視化的前提條件，主要包括數據預處理和數據挖掘兩個過程。
進行數據預處理的原因是，前期采集到的數據往往包含了噪聲和誤差，數據的質量較低。數據挖掘則是因為數據的特征、模式往往隱藏在海量的數據中，需要進行更深一步的數據挖掘才能獲取到。
3、可視化映射
將數據進行清洗、去噪，並按照業務目的進行數據處理之后，就可以進行可視化映射環節了。數據可視化過程的核心是可視化映射，指把經過處理的數據信息映射為視覺元素的過程。在此值得提及的是國內著名的大數據分析平台——Smartbi,其支持Excel內置的復雜的儀表盤樣式，例如內建圖形、背景、條件格式等等。同時它還能夠支持ECharts圖形庫，包括瀑布、熱力圖、樹圖等等十幾種可以實現動態交互的圖形。Smartbi的可視化功能可以說是非常強大了。
4、人機交互
通常我們面對的數據是復雜的，數據所蘊含的信息是豐富的。因此，在數據可視化的過程中要進行組織和篩選。如果全部機械的擺放出來，整個頁面不僅會變得臃腫、混亂、缺乏美感，而且會出現主次不分的問題，導致用戶的注意力無法集中，降低用戶單位時間獲取信息的能力。
現在你了解數據可視化的概念和數據可視化的基本流程了嗎？如今，數據可視化已經成為日常辦公、應急處理、和戰略決策等場景下不能缺少、非常重要的一部分。大家一定要把握住這個發展趨勢喔~