为什么数据分析都选择可视化数据而不是文本数据
众所周知，信息在传递过程中会丢失。比如几个人在玩信息传递的小游戏，从第一个接受最初的信息到最后一个人回答最终的信息。随着这种传播次数的增加，信息被修改和丢失的内容的概率会增加。常言道一图胜千言如今，在大数据时代，当企业被当地和云产生的各种数据类型的信息淹没时，可视化数据就尤其重要。
越来越难以筛选信息，确定它是否重要。可视化使分析更容易、更快捷，让你一眼就能看到重要的内容。此外，大多数人对可视化内容的反应远远优于文本——90%的信息传递到大脑，而大脑处理视觉的速度是文本的6万倍。这些论据有力地证明了利用数据可视化来分析和传达信息的必要性。
一、为什么可视化分析很重要？
良好的数据可视化对于分析数据和根据数据做出决策非常重要。它使人们能够快速、轻松地查看和理解模式和关系，并发现只使用原始数据表或电子表不会注意到的新趋势。而且在大多数情况下，不需要接受专门的培训就可以解读图形中显示的内容，让大家都能理解。
精心设计的图形不仅可以提供信息，还可以通过强大的表现力增强信息的影响力，从而吸引人们的注意力，保持人们的兴趣，这是表格或电子表格无法做到的。
二、如何实现数据可视化？
大多数数据可视化工具可以连接关系数据库等数据源。这些数据存储在本地或云中进行分析。然后，用户可以从许多选项中选择呈现数据的最佳方式。有些工具会根据显示的数据类型自动提供显示建议。
三、选择完美的可视化工具
对图形而言，应始终考虑数据的类型和用途。有些信息比其他信息更适合某个图形:例如，有些数据更适合条形图，而不是饼图。以Smartbi可视化数据工具为例，用户可以选择多种可视化视图分析选项，从折线图和条形图到时间线、地图、南丁格尔玫瑰图、油量图、散点图、气泡图、雷达图、关系图、热力图、曲线图、直方图和定制设计。
四、商务智能中数据可视化的不同应用
数据可视化不是一个新概念。比如古代没有文字的时候，很多古人选择以壁画的形式记录一些重大事件，可以算是数据可视化的一种形式，讲述了几千年前的故事。
高科技引入了新的可视化方法。但即使是现代数据的可视化也需要讲故事。
就商业智能而言，这个故事可以通过关键指标跟踪公司的绩效。公司和竞争对手相比如何？这个故事可以根据指标展示电子邮件或产品营销活动的效果。营销活动能否按预期实现目标？或者你也可以讲一个关于数据源状况的故事。
这个故事可以讲述昨天、今天或明天。它有无限的可能性。
五、数据可视化工具的必要因素
数据可视化有助于讲述故事，从而清晰地呈现复杂的问题。它在从噪声中识别重要信息(包括异常值和异常值)起着关键作用。
它可以帮助你控制不断增长的数据量。与大型数据集的可视化交互可以简化分析，从而揭示新的业务洞察。
只要你有合适的工具，数据可视化就可以帮助你完成所有这些。那你应该注意哪些方面呢？你应该考虑很多因素。拥有大脑的数据可视化工具。
六、理想的解决方案应该让你的生活更轻松
所以你需要的是一个Smartbi智能数据可视化工具，它采用增强分析，依靠嵌入式机器学习。
具有此功能的工具应该可以帮助您完成从数据准备到信息分析和传递的所有步骤。过去，为分析准备数据一直是一个手动过程，非常费时，繁琐，容易出错。
你应该考虑使用Smartbi这样的工具，它可以自动完成数据准备，包括从一个或多个数据源收集和整合信息。这样可以加速过程，降低出错概率。该工具可以加强分析，即给出建议，以便在评估中包含新的数据集，以获得更准确的结果。
你需要一个交互式的数据可视化工具，这样你就可以快速轻松地提出问题并得到答案，从而搜索所需信息并直接获取数据。自然语言界面可以通过使用人类语言和数据源进行交互来实现这一目标。这些接口也可以用来修改请求和数据集参数。
此外，该工具可以为您提供丰富的选项，使您能够决定最佳的图形呈现方式或根据数据结果自动提出建议。
另外，新手在没有任何高级技能(包括编码知识)的情况下，也可以一键访问预测分析和预测，从而确定模式，预测未来的结果和趋势。
移动数据可视化应用可以提供主动、个性化的分析。Smartbi支持机器学习，可以在移动端和pc端交互使用，可以随时随地制作可视化数据。
你也可以使用个性化助手，Smartbi智能AI知道你在哪里有什么需求。举例来说，它可以确定你在纽约的商务会议上需要哪些业务报告和图形。您可以通过语音唤醒Smartbi智能AI进行基于语音的移动查询，并提醒您在旅行时有新的数据进行分析。
你可以随时随地分析信息，而不必一直呆在办公桌前。无论你在哪里，你都可以使用手机或平板电脑进行分析。
总结：通过机器学习，我们可以自动发现业务动机，了解数据行为，发现隐藏的洞察力，从而做出更明智的决策。
倡导BI+AI的可视化数据分析，可以有效地将企业积累的数据转化为有价值的信息，从数据发展和改进的地方带动业务增长。这是Smartbi一直致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案，以提高和挖掘企业客户的数据价值。
