需要大量数据才能实现最后一英里的可视化。通过有效的数据可视化示例，您可以创建影响决策的视觉效果。
你有没有遇到过人类是视觉的这句话？现在，这就是数据可视化的用武之地。组织在研究上花费了大量资金，但最终在最后一英里出现亏损。
但数据可视化对谁有利？为什么这有关系？如果您正在寻找 2022 年使用的有效数据可视化示例，这里有您需要知道的一切。
我们将研究数据转换以及如何在数据可视化中使用讲故事。此外，我们将解释如何让数据实现最后一英里的可视化。让我们潜入吧！
什么是数据可视化，为什么它很重要？
数据是组织发展的重要组成部分。但是，原始数据读起来可能很无聊。无论它提供多少价值，人们总是会浏览到最后。
为了解决这个问题，您将需要数据可视化工具。数据可视化是关于使用表格、图形和图表等视觉对象来表示数据。
可视化的重要性在于它有助于传达可能很快被忽视的趋势和模式。例如，对于研究人员来说，它有助于清晰、专业地展示您的研究。
数据可视化并不容易。大多数人由于数据转换和表示而失去了潜在客户。请记住，最终目标应该触发您的受众采取行动。
一个好的数据可视化应该包括讲故事、创造视觉效果和理解你的受众。
数据转换阶段
作为数据分析师或研究人员，您不想在转换数据时错过任何细节。数据转换是改变数据的格式、结构或值的过程。
例如，对于数据分析项目，数据转换可以分为两个阶段。这些是：
数据映射：将字段和数据从一个来源匹配到最终目的地的过程。它涉及将源或系统中的元素分配给目标，并捕获其间的所有转换。
数据映射的目的是弥合多个来源和目的地之间的差距。数据映射的成功因素之一是质量。
但是，在处理多对一或一对多关系等复杂转换时，映射可能会变得复杂。
代码生成：这个阶段是实际转换开始的地方。因此，数据映射规范用于创建在计算机系统上运行的可执行程序。
除了上述阶段，还有可视化。该阶段将数据链接到其最后一英里。如前所述，没有可视化的数据是裸露的，因此它需要具有吸引力。
什么是最后一英里，它对数据可视化有何帮助？
从最后一英里这句话中，您已经可以猜到它的含义。在数据可视化中，它是任何你想在努力后达到最终目标的过程的最终目的地。
因此，让我们看几个示例，以帮助您了解最后一英里的工作原理。
在交通网络中，最后一英里描述了人们从交通枢纽到达最终目的地的难度。它可以来自机场或火车站。
此外，在体育运动中，参加马拉松比赛的运动员希望通过完成最后一英里来实现自己的成就。尽管情绪和身体都疲惫不堪，但运动员仍决心完成比赛。
从上面的例子中可以看出，最后一公里是付出努力后的最终目的地。它代表了最后一步，将感知转化为有助于推动价值的结果。
最后一英里如何应用于数据可视化？
现在，当涉及到数据时，这就是可视化应用的地方。与任何其他形式的数据相比，人脑处理视觉信息的速度更快。请记住，这是数据可视化的主要好处。
它有助于更快地传达信息。它还可以帮助您的受众捕获数据的关键部分。例如，使用图表来汇总复杂数据比使用报告和电子表格更容易理解关系。
数据可视化带来清晰的沟通，帮助企业领导者快速解释信息并采取行动。
大数据可视化工具提供实时信息，使利益相关者更容易评估企业。它有助于为行业创造竞争优势，以应对市场变化和发现新机会。
最后一英里分析以及如何使用可视化进行分析
您是否一直想知道数据到达最后一英里需要什么？让我们从定义最后一英里分析的含义开始。
作为企业、组织或数据分析师，为最终决策提供信息非常重要。质量在数据转换中至关重要。
数据和洞察力与决策者的沟通之间的桥梁往往缺失或薄弱。如果没有为最终用户制定有效的交付计划，您的投资和努力很快就会付诸东流。
您是否考虑过您的报告界面？这是一个很小的差距，尤其是对于商业智能的最后一英里。最后一英里强调需要更好地可视化和传达见解。
这意味着您可以执行直观、友好和简单的数据。此外，您需要将其出售给您的观众。出售它并不意味着您向人们要钱。
这意味着您希望人们可以轻松访问您的工作，而无需付出太多努力。您无需做出假设或依赖直觉。你需要的是让你的听众相信你的数据产品值得他们关注。
这是一个例子。您的客户与一家有兴趣变得更加数据驱动的全球制造商合作。客户投资了一个数据仓库并拥有了新的仪表板。
您必须帮助客户制定一个全面的计划，以确保数据产生影响。所以，这里是如何去做：
- 培训一群人讲故事，以提高数据产品的质量。
- 想出一个内部沟通活动来配合产品的推出。确保您解释每个解决方案的价值和目的。
- 创建支持结构和教程，帮助数据产品的用户充分了解每个数据产品。
- 要求反馈以更新数据产品。
如果数据领导团队认识到技术和设计不是完整的答案，他们将不得不改变组织的文化和态度。
如何实施最后一英里分析工作策略？
在开始之前，让我们看一个例子。多年来，在电视上观看体育赛事时，您可能已经观察到多个比赛。你有没有注意到运动员们在身体、精神和情绪上都疲惫不堪的情况下仍然坚持不懈地努力是多么不可思议？
如果您向运动员询问“最后一英里”的经历，他们可以确认这是比赛中最令人筋疲力尽的部分。同时也是最刺激最值得的。
他们需要几个月的时间来计划、训练和准备。现在，回到分析，策略是相似的。
收集数据后，您必须在进行分析或建模之前将其组合并准备好。数据收集活动非常耗时。
一项估计表明，它们可能会占用多达 80% 的时间和精力。通过分析，最后一英里代表了洞察力转化为推动价值的结果的最后阶段。
如果一个组织幸运地到达了分析过程的最后阶段，那么未能跨越界限意味着之前的所有工作都是浪费。
大多数组织都在最后阶段倒下。结果，他们从未实现数据投资的预期回报。
最后一英里是数据与与答案相关的改变行为之间的差距。ChartExpo 是一种数据可视化工具，有助于从电子表格中创建洞察力。
ChartExpo 帮助提出了可视化解决方案以实现洞察力。然而，大多数工具的挑战在于它们无法提供最终用户可以理解的有效可视化。
缺乏关于使用数据的需求、期望和要求的客户知识是主要原因吗？但这是为什么呢？
大多数成功的产品都是发现客户角色和客户旅程的结果。它帮助他们获得了指数级增长，并在市场上比竞争对手更具竞争优势。
用户采用可以成就或破坏您的数据计划的成功。为了获得更好的结果，请确保您的受众轻松流动。尽管从真正意义上说从来没有那么容易，但您的解决方案应该可以帮助人们做出更好的决策。
如果最终用户不了解您的设计方法，那么您还没有为最后一英里做好准备。除了技术和数据考虑之外，您还必须考虑用户体验。
考虑因素是培训、可用性、可视化、工作流程、激励和问责制。考虑一下要进行分析的上下文。
有很多东西可以帮助您为最后一英里的采用做准备。如果您考虑对最后一英里采取整体方法，您更有可能完成比赛。
大多数最后一英里分析失败的原因。你怎样才能让它发挥作用？
数据相关项目中大约 80-90% 的失败是分析竞赛的结果。虽然大多数数据计划一开始就很强大，但只有少数能走到最后。
与其让数据计划在最后一英里失败，不如考虑以终为始。如果您可以识别产生价值的决策并提前对其进行优化，则可以更轻松地发现清晰的成功路径。
探索最终用户将如何实施数据以及它如何与现有工作流、应用程序等集成。流程越顺畅，您的数据计划就越被采用。
大多数像 Apple 这样的大公司在创建直观的解决方案之前都会倾听他们的听众。有些人通过添加他们从不知道自己需要的功能来更进一步，从而创造出直观的效果。
您可以通过制定满足用户需求的独特故事来将类似的理论应用于数据。讲故事与数据可视化有关。但是，有一点不同。
讲故事会考虑可用的数据和适当的逻辑来增强用户体验。
考虑分析和数字化转型的最后一英里
分析分发过程非常全面。以下是组织定义和计划分析的方式：
1. 分配数据所有者
数据所有者是负责数据集的人。它是领导拥有数据资产的部门、团队或业务单位的执行角色。
2. 数据收集/摄取：
它是导入、传输、加载和处理数据以供以后使用的过程。当涉及到数据库时，该过程称为摄取。
摄取涉及从多个来源加载数据。您需要更改、修改和格式化它以适应大型文档。
3、企业数据存储和分发环境
它是业务信息的中央存储库，通过使用 API 的系统连接提供数据管理、保护和数据共享功能。
企业存储系统还有其他重要方面具有无限连接和多平台/环境支持。
4. 数据分析
数据分析是检查、转换和建模数据以发现有用信息的过程。这些信息可以帮助做出决策。
5. 数据可视化
数据可视化是使用图表、图形和其他视觉效果来表示数据。它使用图像传达数据的关系。
这是至关重要的，因为它增加了模式和趋势的可见性。正是在这个阶段，数据所有者才意识到数据分发的投资回报。
在意识到无法理解所提供的见解或数据无法解决用例问题后，就会出现问题。您只能将更多的投资用于数据分析和可视化，因为您希望获得更好的结果。
您可以在仪表板上自定义最终结果，为用户提供一系列可视化数据。您还可以使用 PowerPoint 创建手动报告，以包含带有叙述的数据以提高理解。
问题的解决方案不在于工具，而在于创建满足用户需求的完美数据故事所需的概念。
使用分析的第一个技巧是了解如何处理特定场景。它还有助于处理给定的数据集。
如何使用最后一英里可视化
还记得可视化的定义吗？最后一英里可视化是用图形表示数据以确定其在数据故事中的角色的过程。
数据讲故事不是在公园里散步。它需要您投入时间和资源。第一步是确定故事，选择一个平台或工具作为故事的载体，然后结束您的分析之旅。
最后一英里可视化可帮助您从数据中获取结果并提出最终目标。
这是关于如何领导直到最后一英里可视化的第二个提示。数据可视化有助于解决复杂的数据。当你到达最后一英里时，你已经筋疲力尽了。可视化可帮助您获得更好的结果。
可视化有助于：
一世。强调数据讲故事和可视化。
ii. 让观众更容易理解你的作品。
iii. 即使是非技术人员也能增加可访问性。
现在，让我们详细看看每个：
一世。强调数据讲故事和可视化
数据讲故事或围绕数据集构建叙述并将其可视化非常重要。在向观众传达作品的意义时，这一点非常重要。
只要有可能，请确保包含方法和结果的可视化表示。使用信息丰富的图形、流程图和其他可视化形式往往比基于文本的数据更具吸引力。
使用数据可视化的好处是它允许用户跟踪连接并监控业务绩效。能够找到业务功能和市场绩效之间的相关性对于竞争环境至关重要。
例如，您想跟踪您的转化。您可以发现一个表现不佳的元素。它可以是广告描述、着陆页、广告标题或出价。
因此，您必须尽快进行分析并消除障碍。
ii. 让观众更容易理解你的作品
在在线空间中，观众想要快速浏览的内容。注意力太短了。媒体出版物太了解这一点，因此，他们利用有吸引力的标题。
但是，大多数数据科学工作都没有采用该策略。即使是最好奇的领导者也有几分钟的时间来决定他们是否对你的作品感兴趣。
数据集应易于浏览并传达基本数据。亮点部分让读者有 10 秒的时间来决定是否继续阅读其余内容。
iii. 非技术用户的可访问性
更多的数据科学工作被不精通技术的人发布和消费。数据集有助于以一种对于没有技术知识的人来说易于理解的格式来解释数据。
如何将数据讲故事过程应用于最后一英里可视化
为什么数据讲故事很重要？它有助于：
- 了解数据及其价值。
- 通过用例了解最终用户以及对他们有用的方法。
- 通过焦点小组进行测试。
- 用户准备好后，发展并添加更多数据。
要记住的技巧之一是每个人都是新领域的新手。在理解和使用数据方面，最终用户将是一个新手。
考虑到学习曲线，它将防止用户忽视您的内容。这让他们有时间去探索更多。
ChartExpo 工具帮助您进行数据可视化
ChartExpo 是一款高级数据可视化工具，提供 7 天免费试用期。它是一个拖放工具，可帮助创建不同的可视化，如数据报告、地图、仪表板等。
ChartExpo 允许用户将视觉效果保存为 PNG 和 JPG，您可以将它们附加到 Google 表格和 Excel。它适用于将图表和地图添加到电子表格中。
将数据导入电子表格后，您只需单击一下即可创建数据。可视化类型包括柱形图、折线图和条形图、圆环图、面积图、散点图、桑基图、NPS 图表、符号图、情绪图表等。
可视化后，您可以导入不同格式的视觉效果。您可以使用图表进行数据分析。
让我们看一个例子：
假设您正在投放一个 Google Ads 广告系列，并且您希望以天为单位监控效果。您可以禁用未执行的日期。
您可以选择通过暂停广告来省钱。您可以从 Google Ads 计数中复制数据并将其粘贴到 Google 表格中。但是，这可能很耗时。
为了节省您的时间，您可以使用 PPCexpo 的 ChartExpo。它可以帮助您在没有事先编码技能的情况下绘制图表。ChartExpo 有多种图表。
让我们以相邻条形图为例。如果您有不同 CTR 和 CPC 的关键字数据，ChartExpo 提供了非常好的可视化来呈现该数据。
如果您需要在表单流中查看结果，那么 Sankey 是 ChartExpo 拥有的良好可视化之一。例如，不同设备上关键字匹配类型的印象份额数据可能是用这种可视化表示的好选择。
如果您有不同日期的展示次数、点击次数和转化次数数据，则可以创建如下图所示的多轴折线图。
雷达图也是可视化任何指标结果的最佳选择，例如下图平均。每次点击费用和点击次数是相对于一周中的几天显示的。
因此，每个可视化都有自己的方式来呈现数据并让您了解洞察力。例如，在上面的雷达图表中，您可以轻松找到一周中哪一天的点击次数对您来说最适合您，以及一周中的哪一天仍然适合平均每次点击费用。
您不必坚持使用这些可视化，因为每天都会在不同的领域生成大量数据 ChartExpo 有一个不同图表类型的列表，可以帮助您可视化您的数据以供您自己的分析以及呈现给不同的利益相关者。
包起来
组织正在根据激烈的竞争、城市化和服务失败等几个因素重新考虑最后一英里的分析。使用数据可视化工具的开发有助于遏制这些挑战。
要可视化数据，您需要具有强大的可视化功能。它可以帮助您创造性地可视化关键数据，并有信心根据分析实施解决方案。
ChartExpo 是一个数据可视化工具，用于为电子表格创建交互式图表。它适用于电子表格数据，输出格式为 PNG 和 JPG。数据源是 Google 表格和 Excel。
有几种图表类型，例如 Treemap、Pie、Pareto、Sankey、Likert 和 Scatter 图。您可以随时自定义它们以满足您的目标。