歷史上，數據視覺化被認為是數據科學中的次要主題，如今，數據視覺化是一個充滿活力且快節奏的領域，豐富了眾多技術、工具、理論以及心理學和神經科學等其他學科的貢獻。如果您有興趣成為資料視覺化嚮導，DataCamp 可以滿足您的需求。查看我們的資料視覺化課程目錄，存取由領先專家教授的 30 多門資料視覺化課程，涵蓋各種流行技術。
本文概述了資料視覺化的狀態。我們將重點放在最受歡迎的數據視覺化分析、技術和工具。繼續閱讀！
良好數據視覺化的力量
資料視覺化涉及使用資料的圖形表示，例 埃及電話號碼列表 如圖形、圖表和地圖。與描述性統計或表格相比，視覺效果提供了更有效的資料分析方法，包括識別模式、分佈和相關性以及發現複雜資料集中的異常值。
視覺效果使數據科學家能夠總結數千行和列的複雜數據，並將其以易於理解和存取的格式呈現。
透過富有洞察力的圖表將數據帶入生活，數據視覺化在決策過程中至關重要。無論是資料分析師向非技術利益相關者分解他們的發現，資料科學家出於行銷目的進行 A/B 測試，還是機器學習工程師解釋 ChatGPT 等複雜大型語言模型中的潛在偏差，資料視覺化都是擺脫數據洞察的關鍵到決策。
儘管使用了數據視覺化，但許多徹底而詳細的數據分析仍然最終被擱置在抽屜裡，原因很簡單，它們沒有吸引觀眾，無論是決策者、利害關係人還是團隊的其他成員。
如今，由於神經科學等學科的進步，我們知道數據視覺化的描述方式會嚴重影響人們的感知方式。您在設計圖表時所做的選擇（例如顏色、佈局和大小）可能會產生很大的影響。對數據視覺化背後的理論感興趣？我們的理解資料視覺化課程是一個很好的起點。
雖然數據視覺化在傳達數據見解時可以發揮重要作用，但成功溝通的秘訣卻更為複雜。這就是數據說故事背後的理念，這是一種創新方法，提倡使用視覺、敘事和數據將數據洞察轉化為行動。要了解有關數據講故事的更多信息，請查看我們的 DataFramed播客，我們在其中與 Blast Analytics 洞察和數據講故事高級總監、《有效數據講故事》一書的作者 Brent Dykes 進行了交談。
資料視覺化分析的類型
資料視覺化用於直觀地分析資料集中不同變數的行為，例如變數中資料點之間的關係或分佈。根據您想要同時研究的變數數量，您可以區分三種類型的資料視覺化分析。
單變量分析。用於總結一次僅一個變數的行為。
雙變量分析。有助於研究兩個變數之間的關係
多變量分析。允許資料從業者同時分析兩個以上的變數。
關鍵數據視覺化技術
現在讓我們來看看最受歡迎的資料視覺化技術！
線圖
線圖是最常用的視覺化工具之一，非常適合追蹤變數隨時間的演變。它們通常是透過將時間變數放在 x 軸上並將要分析的變數放在 y 軸上來創建的。例如，下面的線圖顯示了道瓊工業平均指數 (DJIA) 股價在 2022 年的演變。
