什麽是數據分析？
數據分析的定義
現代生成的數據的數量、速度和準確性是非常可觀的。因此分析的重要性現在比以往任何時候都高。
數據分析是從不同的數據來源以集中的模式、關聯和趨勢的形式獲得有意義的内容。
數據分析軟體依任何規模的數據進行整理、清理、存儲、分析和建立報告。
數據分析的商業需求
任何組織的關鍵目標都是降低成本、提高盈利能力和改進風險管理。
一個成功的企業可以透過即時數據以便能發掘新的業務機會、改進業務流程、細分市場目標和規劃未來的計劃來實現這三個方面。
快速準確地提供這些強大的數據分析軟體是實現高業務績效和增長的主要推動力。
數據分析該有哪些能力 ?
數據收集和管理
可以以任何形式（結構化、非結構化、半結構化）和來自任何地方（文件、提要、本地和雲存儲、業務應用程序、本地和雲端資料庫）的數據以任何規模和復雜性進行混合和合併。收集的數據以標準格式進一步整理。還必須執行進階的存取控制，以確保數據隱私和安全。
數據分析和報告
通過深度的數據探索可以發現有用的見解。然後可以以視覺豐富的報告和儀表板的形式有意義地呈現它們以供使用。
數據共享
只有通過以多種方式（如電子郵件或警報或嵌入式儀表板）與有業務相關者共享它們，才能實現所獲得見解的價值。促進相關者之間的實時溝通可以推動快速和明智的決策。
數據分析的類型有哪些？
自助分析
用戶能夠以最少的培訓和 IT 支援執行自行分析數據並產生報告。
進階分析
人工智能驅動的技術（例如機器學習 (ML) 和自然語言處理 (NLP)）促進了數據準備、分析和報告的大規模自動化和精準度。
嵌入式分析
將分析數據嵌入其他應用程序、門戶、網頁、產品等等。
數據分析軟體的好處
應具備的最佳實踐
什麽是數據可視化？
為什麼數據可視化很重要？
良好的數據可視化可以消除數據中的噪音，凸顯有用信息。所謂：一圖勝千言
數據可視化的主要目標是什麼？
在商業環境中，決策的速度是關鍵。找到已知問題和指標的答案應該不會花費太長時間。然而，在處理未知場景時，應該有足夠的空間以較少耗時的方式探索可用數據。
數據可視化的組件
人腦以驚人的速度處理視覺效果，這同樣適用於數據可視化。原因是眼睛和大腦只需要不到半秒的時間就可以掌握圖像所謂的圖像記憶。
數據可視化的類型
圖表
無論是離散的還是連續的，圖表都可以可視化任何類型的數據以進行有效的分析和解釋。有多種圖表類型，例如區域、線、條形、堆疊、餅圖、散點圖、組合、漏斗、Web 等。每個圖表都有助於提供廣泛的用戶交互選項，以進行更深入的上下文分析。
折線圖
這可用於可視化任何時間段的趨勢。折線圖有兩種變體：平滑線圖和階梯圖。
面積圖
面積圖遮蔽了線條下方的區域，因此可以幫助您更輕鬆地比較數據量級。
條形圖
將數據顯示為單個條形，其高度與繪製的比例。可用於將分類到離散組的數據進行比較。
堆積條形圖
使用堆疊圖對數據集中的部分與整體進行比較分析。它將每個值的值繪製為跨類別的總和。
圓餅圖
此圖表更適合描述百分比或比例數據。分析和找出零件對整個集合的貢獻可能很有用。
環圖
也稱為圓環圖，這在將數據表示為各部分的總和時也很有用，以百分比值表示。
散點圖
散點圖的典型用途是繪製間隔不均勻的零星數據。與折線圖不同，它用於兩個數值軸之間的比較，其中一個軸永遠不是數值。
氣泡圖
它們有助於通過按比例調整大小來突出數據值的大小來可視化數據。此外，氣泡圖也可以與散點圖互換使用。
組合圖
有混合的數據並且需要同時表示兩者時，請選擇合適的組合圖表。可能的組合圖表類型包括條形圖、折線圖、面積圖、氣泡圖和散點圖。
漏斗圖
此圖表用於表示業務指標跨階段的漸進式流程或減少。
網絡圖表
可用此圖表來研究不同數據系列的比較。有助於比較以指標和指標中相對於中心點的值。
熱圖
這種二維網格圖可用於顯示具有不同強度顏色的值-有助於輕鬆可視化、分類和過濾數據。
地理地圖
圖表可用於整個全球景觀的城市、州、國家和大陸之間的交互式可視化。
數據透視表
數據透視表允許您動態地重新排列、分組、匯總和製表大量數據，以便於分析和使用。有多種選項可用於過濾、排序和自定義表格的外觀和數據的呈現方式。
KPI 小部件
小部件是一個非常有用的功能，可以突出顯示儀表板中的關鍵指標，以便於理解。這些指標可以附有用於突出趨勢的比較指標。值得注意的 KPI 小部件類型包括：
圖表類型小部件
可以使用 Dial 和 Bullet 等圖表視覺效果突出顯示數據指標。
數字型小部件
使用它來顯示帶有比較指標的數字值。
儀表板
儀表板允許您將多個報告和 KPI 小部件組合在一個頁面中，以便快速概覽。可以使用靈活的佈局方便地組織報告和小部件。除此之外，動態過濾功能還可以查看任何所需的特定信息。
