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数据探索和数据表示之间的区别

你的工具箱数据探索工具有充足的技术解决方案如表、PowerBI,Qlik,Spotfire和天窗。 视觉分析工具给分析师的Excel版本浑身切割数据,方便寻找有价值的见解。 灵活性和广度的特性是至关重

    你的工具箱数据探索工具有充足的技术解决方案如表、PowerBI,Qlik,Spotfire和天窗。 “视觉分析”工具给分析师的Excel版本浑身切割数据,方便寻找有价值的见解。 灵活性和广度的特性是至关重要的,用户需要处理大量的数据来源,不知道她在哪个方向会与分析。
    
    数据显示是一个不同的类问题不同的使用情况下,目标,和观众的需要。 思考这个令人难以置信的故事传递的数据结果, Fivethirtyeight,布隆伯格。 这些数据通常记者展示最精细的数据表示,完成引导故事,引人注目的视觉效果和深思熟虑的文本描述。 相比这些例子中,它变得明显,最好的努力不能交付高质量数据的数据挖掘工具。
Data exploration tools generally try to cram all the information on a single page; data presentation needs better flow and explanation to tell the story properly.
    
    
    数据开采工具通常试图把一个页面上的所有信息,数据显示需要更好的流动和解释正确地告诉这个故事。
    
    你需要一个专业解决方案如果你真的想要数据的方式与你的听众沟通。 理解数据探索和数据演示工具之间的差异,让我提供五个关键方法是根本不同的活动。
    
    1 观众——的数据是谁?
    
    数据探索,主要受众是数据分析师。 她是操纵数据的人,看到结果。 她需要工作紧密的反馈循环定义假设,分析数据,可视化的结果。
    
    数据显示,观众是另一组终端用户,而不是作者的分析。 这些终端用户通常属于以非思辩,前线的业务决策,有困难连接之间的点分析和影响他们的工作。
    
    The needs and interests of a non-analytical manager will be wildly different from the analyst who speaks the language of data.
    
    属于以非思辩的需求和兴趣经理将非常不同于分析师说的语言数据。
    
    2 消息,你想说什么?
    
    数据探索的旅程找到一个消息在你的数据。 分析师试图组建一个迷。
    
    数据表示是与人分享解决难题可以采取行动的见解。 数据报告的作者需要引导观众通过与目的和内容的观点。
    
   Data exploration is a journey to find truth; data presentation should guide your audience to focus on the most important data and insights..
    
    数据探索旅程找到真理;数据表示应该引导受众关注最重要的数据和见解。
    
    3解释,数据是什么意思?
    
    分析师使用数据探索的工具,他们的分析的意义是不言而喻的。 转换度量增长1%可能代表一个巨大的变化,改变你的营销策略。 分析师的重要的挑战是要回答为什么会这样。
    
    数据报告面临着更加严峻的解释分析的结果。 当观众不熟悉的数据,数据显示作者需要从更基本的描述和上下文。 我们如何衡量转换度量? 1%改变大不了吗? 这种变化的业务影响是什么?
    
Fivethiryeight provides explanation surrounding their visualization to ensure readers understand what they are looking at. 
    
 
    
    4可视化-我怎么显示数据?
    
    可视化数据探索需要易于创建和可能经常显示多个维度挖掘复杂的模式。
    
    数据显示,是很重要的可视化是简单和直观的。 观众没有耐心解读图表的意义。 我爱呈现数据treemap但发现作为可视化可以很少独立没有两分钟教程教新用户如何阅读内容。
    
My love for treemaps has been replaced by visualizations (like the leaderboard) that are more immediately intuitive to users.
    
    我爱treemap已经取代了可视化(比如排行榜)立即更直观的用户。
    
    5 洞察目标——我应该做些什么呢?
    
    数据探索的目标往往是问一个更好的问题。 的过程中寻找更好的新见解和问题得到更好地了解你的业务是如何工作的。
    
    数据报告是关于引导决策者做出聪明的选择。 大部分的学习(通过数据探索)应该做,离开同样困难的任务通信的见解和行动的结果。
    
    在所有这些方面,数据探索和数据表示是不同的野兽。 这就是为什么我们选择把重点放在构建最好的数据演示工具,果汁盒。
标签: 数据
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