当我们说仔细研究数字充其量是乏味的，最坏的情况是精神疲惫时，您会同意的。
这就是数据可视化的用武之地。
图表进来并将数据提炼成有意义的见解。这可以节省大量时间，您可以用它来放松或执行其他任务。此外，在创建数据故事时，您需要能够清晰传达见解的图表。注意：正是图表的清晰和简洁使数据故事引人入胜且无法抗拒。
事实证明，有一些数据可视化工具可以生成易于阅读和解释的图表。是的，你没有看错。这些工具可以创建无缝补充数据故事的图表。
请记住，如果不通过可视化数据来提取洞察力，获得支持的机会就会下降。
在本博客中，我们汇总了强调数据可视化重要性的技巧和策略。更重要的是，您还会遇到大量优秀的数据可视化示例，以简化数据讲述技术。
因此，花点时间窃取这些黄金数据讲故事的技巧和策略。
数据可视化在数据讲故事中的重要性
在深入探讨数据可视化的重要性之前，让我们探讨一下为什么难以从原始数字中解码含义。
那么为什么数据很难读取呢？
视觉交流比文本和数字更能吸引我们的大脑。
表格和电子表格在数据收集和宏观视图分析过程中起着至关重要的作用。然而，前面提到的总是表面上的划痕。如果您想要深入分析，您必须超越表格进行思考。
这就是可视化的用武之地。
从本质上讲，数据可视化是一种向受众传达数据的高级方式。使用表格和电子表格向投资者和股东等受众传达数据故事的成本非常高。等待！那不是全部。
查看使用表格和电子表格为受众创建数据叙述的缺点：
- 表格和电子表格仅提供数字表示。
- 表格数据仅在数据量较小时才有用。随着表格和电子表格的膨胀，事情开始变得复杂。
- 数据的表格表示提供了很少可操作的简单见解，例如总计。
- 表格和电子表格的描述性不强，无法在数据故事中使用。
继续阅读，因为该博客包含大量优秀的数据可视化示例。
数据可视化的重要性：节省时间和洞察力的 5 个好处
数据可视化可帮助您快速识别业务数据中的趋势和模式。
我们的大脑处理图表等视觉信息的速度比仔细研究电子表格和数据报告快 60,000 倍。
可视化是向更广泛的受众传达见解的一种快速简便的方法。让数据可视化成为您组织中的一种习惯，以享受以下好处：
1. 快速更好的分析
可视化工具让您可以非常轻松地从数据中提取答案，为投资者创造引人入胜的故事。
想象一下，使用表格和电子表格向您的受众解释新出现的模式和其他重要见解。他们会如何回应？在向他们展示桌子后，你会得到支持吗？
2. 授权快速行动
正如我们之前所说，我们的大脑掌握图形和地图等视觉内容的速度比表格报告快 60,000 倍。
这意味着带有易于解释的图表的引人入胜的数据故事可以促进更快的决策。
3. 识别模式和趋势
海量数据为企业提供了无限的机会来提取可行的见解。是的，洞察力可以说明您与竞争对手之间的差异。
可视化数据有助于查明指标之间的关系和模式。探索这些模式可以让您通过只关注需要紧急行动的领域来节省大量资源，例如时间。
4. 发现错误
数据可视化可帮助您轻松发现数据中的错误。使用无错误数据可验证提取的见解的准确性。
我们希望您看到数据可视化的重要性。
5. 数据讲故事
我们可视化数据的原因是为了创建数据故事。请记住，仔细研究电子表格中的数字是单调的，尤其是当您在观众面前时。
因此，您需要使用从原始数据中提取的见解来创建一个引人入胜的故事。人们喜欢故事。是的，这是因为它们诉诸情感。
要制作引人入胜的数据故事，您需要一个真实的故事。
听起来很矛盾。是的，我们知道。
要创建一个叙述，首先要提出一个问题或形成一个假设。然后，深入研究您的数据以找到答案。
以下是您需要提出的一些问题：
- 你要解释什么？
- 你的目标是什么？
- 您是否接受了提案？
请记住，可视化出现在您创建数据故事之前。
我们希望您注意到数据可视化的重要性，尤其是在创建数据叙述方面。
让我们看看下面的优秀数据可视化示例。如果您打算将您的数据讲故事技能提升到一个新的水平，请继续阅读。
数据可视化在各个领域的重要性
-
能源和物质流管理
可视化在帮助交流能源领域的见解方面发挥着重要作用。
在下面查看一个很好的数据可视化示例：
想象一下，假设某个国家的能源委员会委托您分析其庞大的数据。他们想了解国内能源消耗的各种细节，即：
- 每种能源的贡献
- 能量损失量
- 更清洁、更环保的能源对能源的贡献
- 消费群体的典型能源使用（商业与家庭使用）
能源委员会希望将数据故事用于即将推出的 10 年计划。我们用这个例子来强调数据可视化的重要性。
下表包含我们将用于上述场景的示例数据。
注意：下表很长，向您展示了强大的可视化能力，尤其是在处理巨大的数据集时。
如果您发现下表太长，请提前道歉。
| 能量类型 | 主要来源 | 源类型 | 能量源 | 用法 | 最终用户 | 兆丰
瓦 |
| 农业废弃物 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 过程中的损失 | 丢失的 | 5 |
| 农业废弃物 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 行业 | 7.3 |
| 农业废弃物 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 加热和冷却 – 商业 | 5.1 |
| 农业废弃物 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 供暖和制冷 – 家庭 | 3.7 |
| 农业废弃物 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 照明和电器 – 商业 | 4.9 |
| 农业废弃物 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 照明和电器 – 家庭 | 2 |
| 其他废物 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 过程中的损失 | 丢失的 | 7.2 |
| 其他废物 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 行业 | 5.4 |
| 其他废物 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 加热和冷却 – 商业 | 6.7 |
| 其他废物 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 供暖和制冷 – 家庭 | 4.8 |
| 其他废物 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 照明和电器 – 商业 | 7.4 |
| 其他废物 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 照明和电器 – 家庭 | 2.5 |
| 海藻 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 过程中的损失 | 丢失的 | 0.7 |
| 海藻 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 行业 | 0.5 |
| 海藻 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 加热和冷却 – 商业 | 0.9 |
| 海藻 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 供暖和制冷 – 家庭 | 0.5 |
| 海藻 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 照明和电器 – 商业 | 0.8 |
| 海藻 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 照明和电器 – 家庭 | 0.6 |
| 陆基生物能源 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 过程中的损失 | 丢失的 | 1.3 |
| 陆基生物能源 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 行业 | 2.5 |
| 陆基生物能源 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 加热和冷却 – 商业 | 3.2 |
| 陆基生物能源 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 供暖和制冷 – 家庭 | 0.7 |
| 陆基生物能源 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 照明和电器 – 商业 | 1.4 |
| 陆基生物能源 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 照明和电器 – 家庭 | 0.9 |
| 生物质进口 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 过程中的损失 | 丢失的 | 0.4 |
| 生物质进口 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 行业 | 0.7 |
| 生物质进口 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 加热和冷却 – 商业 | 0.8 |
| 生物质进口 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 供暖和制冷 – 家庭 | 0.3 |
| 生物质进口 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 照明和电器 – 商业 | 0.6 |
| 生物质进口 | 生物转化 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 照明和电器 – 家庭 | 0.2 |
| 核储备 | 核电厂 | 坚硬的 | 热发电 | 过程中的损失 | 丢失的 | 50 |
| 核储备 | 核电厂 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 行业 | 13 |
| 核储备 | 核电厂 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 加热和冷却 – 商业 | 8 |
| 核储备 | 核电厂 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 供暖和制冷 – 家庭 | 6 |
| 核储备 | 核电厂 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 照明和电器 – 商业 | 11 |
| 核储备 | 核电厂 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 照明和电器 – 家庭 | 4 |
| 煤炭储量 | 煤炭 | 坚硬的 | 热发电 | 过程中的损失 | 丢失的 | 4.7 |
| 煤炭储量 | 煤炭 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 行业 | 3.1 |
| 煤炭储量 | 煤炭 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 加热和冷却 – 商业 | 4.2 |
| 煤炭储量 | 煤炭 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 供暖和制冷 – 家庭 | 0.7 |
| 煤炭储量 | 煤炭 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 照明和电器 – 商业 | 4.8 |
| 煤炭储量 | 煤炭 | 坚硬的 | 热发电 | 电网 | 照明和电器 – 家庭 | 0.5 |
| 天然气储量 | 天然气 | 气体 | 热发电 | 过程中的损失 | 丢失的 | 5.1 |
| 天然气储量 | 天然气 | 气体 | 热发电 | 电网 | 行业 | 8.4 |
| 天然气储量 | 天然气 | 气体 | 热发电 | 电网 | 加热和冷却 – 商业 | 7.9 |
| 天然气储量 | 天然气 | 气体 | 热发电 | 电网 | 供暖和制冷 – 家庭 | 4.8 |
| 天然气储量 | 天然气 | 气体 | 热发电 | 电网 | 照明和电器 – 商业 | 7.3 |
| 天然气储量 | 天然气 | 气体 | 热发电 | 电网 | 照明和电器 – 家庭 | 3.5 |
注意可视化的力量。包含能量数据的超巨大表格已被提炼成下面富有洞察力的图表。
可视化来源：ChartExpo
那么有哪些见解呢？
该国很大一部分能源来自核能（41%）。
您可以在此处阅读有关使用桑基图的能量流可视化的更多信息。
-
教育部门
与能源领域一样，数据可视化在教育领域发挥着关键作用，尤其是在向关键利益相关者传达可操作的见解方面。
看看下面一个很好的数据可视化示例：
您将遇到的示例将强调可视化在该领域的重要性。
假设你经营一所学校，你想比较三位老师的表现，即：
- 贾斯汀
- 蒂姆
- 优雅
从本质上讲，您希望在各种关键绩效指标中使用他们的分数：知识、准时、乐于助人、有效性和促销交付。我们用这个例子来强调数据可视化的重要性。
让我们将下面的表格数据用于上述场景。
| 老师 | 质量 | 分数 |
| 贾斯汀 | 知识 | 2.7 |
| 贾斯汀 | 准时 | 4.6 |
| 贾斯汀 | 有帮助 | 3.7 |
| 贾斯汀 | 效力 | 4.9 |
| 贾斯汀 | 送货 | 3.9 |
| 蒂姆 | 知识 | 3.7 |
| 蒂姆 | 准时 | 3.2 |
| 蒂姆 | 有帮助 | 4.9 |
| 蒂姆 | 效力 | 4.1 |
| 蒂姆 | 送货 | 2.8 |
| 优雅 | 知识 | 4.7 |
| 优雅 | 准时 | 4.5 |
| 优雅 | 有帮助 | 3.8 |
| 优雅 | 效力 | 2.5 |
| 优雅 | 送货 | 3.7 |
看看下面有见地的图表。请注意提取有价值的见解是多么容易。
例如，没有一个老师的交付成绩很好。
可视化来源：ChartExpo
请注意，我们使用 ChartExpo 生成了上面富有洞察力且易于解释的图表。
继续阅读，因为我们将在后面的部分中解释如何免费获得此工具。
您也可以使用图表从调查数据中提取见解。看看下面的优秀数据可视化示例。
想象一下，您刚刚在一所大学进行了一项调查。您想了解学生对大学品牌的看法，例如教学模式和开设的课程。我们用这个例子来强调数据可视化的重要性。
让我们将下表用于我们的场景。
| 问题 | 评分 | 数数 |
| 你如何评价你大学教授的课程？ | 1 | 130 |
| 你如何评价你大学教授的课程？ | 2 | 1123 |
| 你如何评价你大学教授的课程？ | 3 | 1293 |
| 你如何评价你大学教授的课程？ | 4 | 1.391 |
| 你如何评价你大学教授的课程？ | 5 | 1339 |
| 您如何评价教职员工和他们的教学方法？ | 1 | 140 |
| 您如何评价教职员工和他们的教学方法？ | 2 | 1168 |
| 您如何评价教职员工和他们的教学方法？ | 3 | 1242 |
| 您如何评价教职员工和他们的教学方法？ | 4 | 1286 |
| 您如何评价教职员工和他们的教学方法？ | 5 | 1302 |
| 您如何评价大学提供的设施？ | 1 | 120 |
| 您如何评价大学提供的设施？ | 2 | 1203 |
| 您如何评价大学提供的设施？ | 3 | 1212 |
| 您如何评价大学提供的设施？ | 4 | 1351 |
| 您如何评价大学提供的设施？ | 5 | 1424 |
| 您如何评价自助餐厅提供的各种食品？ | 1 | 110 |
| 您如何评价自助餐厅提供的各种食品？ | 2 | 985 |
| 您如何评价自助餐厅提供的各种食品？ | 3 | 1403 |
| 您如何评价自助餐厅提供的各种食品？ | 4 | 1428 |
| 您如何评价自助餐厅提供的各种食品？ | 5 | 1510 |
此图表提供了对您刚刚跳过此处到达的庞大表格的深入见解。请注意颜色是如何被战略性地用于在可变差异中创建明显区别的。
可视化来源：ChartExpo
那么有哪些见解呢？
自助餐厅提供的食品得分最低（2.4/5）。此外，大学的整体品牌认知度为（2.5/5）。
请注意，我们使用 ChartExpo 生成了下面富有洞察力且易于解释的图表。
继续阅读，因为您不想错过更多强调数据可视化重要性的提示，尤其是在医疗保健领域。
-
用于医疗保健
健康从业者会毫不含糊地告诉您数据可视化的重要性。
数据可视化正在彻底改变该行业，尤其是在决策过程中。医疗机构越来越多地使用数据模型来规划资源分配和减轻损失。
看看下面的例子。
想象一下，一位美国州长委托您提供有关影响他所在州的儿童疾病的见解。本质上，总督想了解每年每个月影响儿童的流行疾病，以便有效分配资源。
您将关注的主要疾病如下：
- 水痘
- 百日咳
- 麻疹
- 轮状病毒
- 破伤风
- 乙型肝炎
让我们将下表用于我们的场景。
这个例子强调了数据可视化在医疗保健领域的重要性。
| 几个月 | 水痘 | 百日咳 | 麻疹 | 轮状病毒 | 破伤风 | 乙型肝炎 |
| 1 | 168 | 187 | 159 | 51 | 247 | 229 |
| 2 | 66 | 77 | 136 | 199 | 87 | 159 |
| 3 | 81 | 148 | 69 | 101 | 217 | 125 |
| 4 | 144 | 206 | 163 | 121 | 189 | 67 |
| 5 | 46 | 230 | 231 | 149 | 84 | 228 |
| 6 | 162 | 113 | 20 | 183 | 90 | 147 |
| 7 | 33 | 37 | 234 | 95 | 239 | 243 |
| 8 | 12 | 209 | 217 | 105 | 67 | 128 |
| 9 | 144 | 23 | 84 | 224 | 212 | 114 |
| 10 | 157 | 25 | 189 | 13 | 199 | 252 |
| 11 | 28 | 15 | 34 | 100 | 203 | 171 |
| 12 | 190 | 202 | 247 | 183 | 85 | 105 |
下面富有洞察力的图表是一个很好的数据可视化示例。请注意此图表如何易于阅读和解释。
可视化来源：ChartExpo
那么有哪些见解呢？
麻疹是 5 月和 12 月该州儿童中最主要的疫情。
水痘在 8 月和 11 月最少。10 月受轮状病毒的影响最小，10 月是肝炎病例报告最多的月份。
现在您已经了解了数据可视化的重要性：让我们深入研究使用的最佳工具。
用于在 Google 表格中可视化您的数据的最佳工具
Google 表格是最常用的数据可视化工具之一。这是因为它免费且易于使用。但是，它缺少可以使您的数据故事引人入胜的图表。
这就是 ChartExpo 插件的用武之地。使用此工具来增强您的 Google 表格以创建不可抗拒的数据故事。
这款高级可视化工具提供 7 天免费试用期。此外，它是一个拖放工具，可用于使用数据报告、地图、仪表板等创建引人入胜的叙述。
ChartExpo 使您能够可视化各种数据类型，例如销售和营销数据、年度报告、月度报告、办公室生产力数据、投资者幻灯片等。
ChartExpo 的主要好处是它生成的图表易于阅读和解释。
此外，您不需要精通编码或编程。您只需滚动鼠标即可生成令人难以置信的洞察力图表，无缝地补充您的数据故事。
ChartExpo 允许您以世界上最知名的格式保存图表，即 PNG 和 JPG。您可以轻松地将图表附加到 Google 表格和 Excel。
这款易于使用且价格实惠的工具附带 50 多种图表，包括柱形图、折线图、条形图、圆环图、面积图、散点图、桑基图、NPS 和情绪图等。
ChartExpo 的好处
- ChartExpo Excel 插件提供 7 天免费试用。
- 本质上，如果您在一周内对该工具不满意，您可以像注册试用一样快速选择退出。
- 试用期后的付费用户数量达到惊人的 80%。这意味着 ChartExpo 不会让人失望。
- ChartExpo 插件在试用期结束后每月只需 10 美元。
- 您可以 100% 保证您的计算机或 Chrome 浏览器应用程序不会变慢。
- 您可以以 JPEG 和 PNG（世界上最常用的图像共享格式）导出富有洞察力、易于阅读且直观的图表。
常见问题解答：
数据可视化有多重要？
数据可视化对于数据监控、探索数据结构、检测异常值和异常组、识别趋势和集群、发现模式以及呈现可操作的结果非常有用。有大量优秀的数据可视化示例，例如条形图和 Sankey，您可以使用它们来创建令人难以抗拒的数据故事。
数据可视化对业务分析有何帮助？
令人信服的数据可视化使分析师和决策者能够快速检查大量数据以获得可操作的见解。请记住，数据本身不足以满足不断增长的业务需求。
忽略数据可视化的重要性，尤其是在业务中，风险自负。
包起来
就像我们之前说的，没有图表的数据是非常无声的。
上述声明强调了数据可视化在几乎所有领域的重要性。
如果您想让您的数据故事具有说服力，请探索我们为您收集的优秀数据可视化示例。（请返回博客）。
数据只有在提供可操作的见解以推动业务增长和收入时才有效。
这个博客有大量的黄金技巧，您可以利用这些技巧将原始数据转换为决策过程的可行答案。我们推荐 Excel 的 ChartExpo 插件，因为它带有大量易于阅读和解释的创意和交互式图表。
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