“可视化分析”的版本间的差异
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| − | 可视化分析是一种使用交互式可视化界面的推理形式。可视化分析使用数据分析和数据的交互式可视化表示形式以及仪表板，使用户能够解释海量数据。数据可视化本身就非常实用，因为它们可以帮助您回答 “什么” 类问题，例如 “问题是什么” 或 “趋势是什么”。但是，在搜索数据中的洞见时，您还需要能够问为什么。这就是可视化分析的力量，因为它可以让您更深入地了解数据。您可以在数据中快速构建不同的视图和不同类型的可视化效果，在模板仪表板的限制之外找到答案，以便更好地了解趋势或回答您的问题。数据可视化回答了 “什么” 类问题，但可视化分析帮助您找出 “为什么”。 | + | 可视化分析是一种使用交互式可视化界面的推理形式。可视化分析使用数据分析和数据的交互式可视化表示形式以及仪表板，使用户能够解释海量数据。数据可视化本身就非常实用，因为它们可以帮助您回答 “什么” 类问题，例如 “问题是什么” 或 “趋势是什么”。但是，在搜索数据中的洞见时，您还需要能够问为什么。这就是可视化分析的力量，因为它可以让您更深入地了解数据。您可以在数据中快速构建不同的视图和不同类型的可视化效果，在模板仪表板的限制之外找到答案，以便更好地了解趋势或回答您的问题。数据可视化回答了 “什么” 类问题，但可视化分析帮助您找出 “为什么”。[[https://www.tibco.com/zh-hans/reference-center/what-is-visual-analytics 来源]] |
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可视化分析结合了可视化、人为因素和数据分析，以此从数据中获取知识。如果直观呈现，分析对于用户来说就可以更加方便快捷地进行解释。可视化分析使复杂的问题更易于理解，对于那些非数据科学家或不了解复杂统计算法的用户尤其有用。但是，数据科学家和企业用户都可以发现可视化分析有用。交互式和视觉元素通常有助于将人们在数据中看到的内容传达给他人以及做出更明智的业务决策。 | 可视化分析结合了可视化、人为因素和数据分析，以此从数据中获取知识。如果直观呈现，分析对于用户来说就可以更加方便快捷地进行解释。可视化分析使复杂的问题更易于理解，对于那些非数据科学家或不了解复杂统计算法的用户尤其有用。但是，数据科学家和企业用户都可以发现可视化分析有用。交互式和视觉元素通常有助于将人们在数据中看到的内容传达给他人以及做出更明智的业务决策。 | ||
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可视化分析的优点在于，它可以让您实时查看数据，并让您轻松快速地操作数据，而无需知道如何构建图表和其他可视化效果。您还可以快速轻松地更改正在查看的数据和可视化类型，以帮助指导您对数据的探查。而且，您的操作不会改变数据。因此，如果您需要追溯您所做的事情或在过程中采取不同的路线，您也能够轻松回溯步骤。当您为数据创建不同的视图时，数据中的含义将展现出来，使您获得更多甚至有时是意想不到的结果。通过数据分析，您无需知道将在哪里获得洞见。 | 可视化分析的优点在于，它可以让您实时查看数据，并让您轻松快速地操作数据，而无需知道如何构建图表和其他可视化效果。您还可以快速轻松地更改正在查看的数据和可视化类型，以帮助指导您对数据的探查。而且，您的操作不会改变数据。因此，如果您需要追溯您所做的事情或在过程中采取不同的路线，您也能够轻松回溯步骤。当您为数据创建不同的视图时，数据中的含义将展现出来，使您获得更多甚至有时是意想不到的结果。通过数据分析，您无需知道将在哪里获得洞见。 | ||
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'''可视化分析有什么好处？''' | '''可视化分析有什么好处？''' | ||
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通过可视化分析，查询、探索和可视化数据的步骤将汇集在一个单独流程中。可视化分析可以快速探索、迭代和制作原型数据，以支持您的思维方式，从而快速轻松地得出结论或更多问题。无论问答过程有多复杂，可视化分析都将支持您的分析，从而做出更好的业务决策。 | 通过可视化分析，查询、探索和可视化数据的步骤将汇集在一个单独流程中。可视化分析可以快速探索、迭代和制作原型数据，以支持您的思维方式，从而快速轻松地得出结论或更多问题。无论问答过程有多复杂，可视化分析都将支持您的分析，从而做出更好的业务决策。 | ||
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'''可视化分析与数据可视化''' | '''可视化分析与数据可视化''' | ||
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2023年11月21日 (二) 17:00的最新版本
什么是可视化分析？
可视化分析是一种使用交互式可视化界面的推理形式。可视化分析使用数据分析和数据的交互式可视化表示形式以及仪表板，使用户能够解释海量数据。数据可视化本身就非常实用，因为它们可以帮助您回答 “什么” 类问题，例如 “问题是什么” 或 “趋势是什么”。但是，在搜索数据中的洞见时，您还需要能够问为什么。这就是可视化分析的力量，因为它可以让您更深入地了解数据。您可以在数据中快速构建不同的视图和不同类型的可视化效果，在模板仪表板的限制之外找到答案，以便更好地了解趋势或回答您的问题。数据可视化回答了 “什么” 类问题，但可视化分析帮助您找出 “为什么”。[来源]
可视化分析结合了可视化、人为因素和数据分析，以此从数据中获取知识。如果直观呈现，分析对于用户来说就可以更加方便快捷地进行解释。可视化分析使复杂的问题更易于理解，对于那些非数据科学家或不了解复杂统计算法的用户尤其有用。但是，数据科学家和企业用户都可以发现可视化分析有用。交互式和视觉元素通常有助于将人们在数据中看到的内容传达给他人以及做出更明智的业务决策。
尽管近年来许多数据分析操作已经实现了自动化，但仍需要人工干预和解释才能进一步进行数据探查。有些解释和分析是计算机根本无法做到的。这就是可视化分析如此重要的原因。
使用可视化分析探索数据
可视化分析的优点在于，它可以让您实时查看数据，并让您轻松快速地操作数据，而无需知道如何构建图表和其他可视化效果。您还可以快速轻松地更改正在查看的数据和可视化类型，以帮助指导您对数据的探查。而且，您的操作不会改变数据。因此，如果您需要追溯您所做的事情或在过程中采取不同的路线，您也能够轻松回溯步骤。当您为数据创建不同的视图时，数据中的含义将展现出来，使您获得更多甚至有时是意想不到的结果。通过数据分析，您无需知道将在哪里获得洞见。
可视化分析有什么好处？
可视化分析可以帮助更轻松地解释数据，从而使分析方便非专家使用。这可以使整个组织的数据分析实现大众化，让企业用户参与为决策提供依据的数据分析。由于数据以交互式图形化方式显示，因此企业用户可以在不等待 IT 部门提供答案的情况下发现数据洞见，从而更快地做出更明智决策。可视化分析还可以让重要的利益相关者快速分享洞见和发现，您还可以在这些利益相关者之间轻松协作以找到正确答案。可视化分析有助于整个组织更快地获得洞见。
可视化分析使您不受图表类型或可视化的限制，因此您可以自由思考和搜索。当您受到这种限制时，您的分析可能会受到限制。借助可视化分析，您可以在一个视图中可视化来自不同来源（不同数据库、不同社交媒体等）的数据。
通过可视化分析，查询、探索和可视化数据的步骤将汇集在一个单独流程中。可视化分析可以快速探索、迭代和制作原型数据，以支持您的思维方式，从而快速轻松地得出结论或更多问题。无论问答过程有多复杂，可视化分析都将支持您的分析，从而做出更好的业务决策。
可视化分析与数据可视化
可视化分析和数据可视化通常可互换使用。但是，两者有不同的功能和目的。两者都提供了一组特定的数据来回答具体问题。两者都为您提供了表示数据的可视化方式，从而便于利用数据传达调查结果和讲述故事。两者都给您提供了数据点、突出问题和关键指标。但是，这只是它们之间的相似之处。
可视化分析可帮助您回答数据中的 “为什么” 类问题。可视化分析使用高级分析来帮助您直观地浏览数据，而无需知道自己在探查过程中身处何处。可视化分析通常会带来意想不到的发现和洞见，这些结果和洞见会带来您甚至没有意识到的问题或指标。
最好这样理解：数据可视化可以帮助您回答 “是什么”，数据分析可以帮助您更深入地了解数据并回答 “原因”。
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