数据可视化和可视化分析：你能看到数据世界看了很多介绍数据可视化的文

看了很多介绍数据可视化的文章，但是解释的可能都比较片面，数据可视化的用途在于辅助数据分析，那么数据可视化和可视化分析又具体是什么？
在一个日益以数据为主导的世界中，各种各样的用户正在以多种方式收集数据，每一个人都想从他们所有的数据当中了解更多具有价值的信息来辅助企业or个人的管理。而数据可视化和可视化分析就是能够帮助到我们更好的了解或提取数据信息的途径。
数据可视化和可视化分析其实是两个新的名词，在中国的发展也不过就是一二十年的时间，很多人可能也是对其的了解停留在字面意思上，对其深入的概念，优势以及数据可视化和可视化如何协同工作都不太清晰。所以我想在这篇文章当中集中分享一下个人对它们二者的理解。
数据可视化：绘制数据图表or数据大屏简而言之，数据可视化意味着以可视化图表的形式来显示数据信息，使人类用户更容易理解见解。数据通常以图形或图表形式显示，例如图表，图形，列表，地图以及综合了这些多种格式的综合数据大屏。
数据可视化的主要目的是清楚地传达数据的含义，帮助解释趋势和统计数据，并显示过往数据分析文字报告无法看到的数据实时更新趋势。数据可视化运用可以帮助我们加强对数据信息的解释和理解，而且是以尽可能简单的图表可视化形式来表现，让我们从数据中获取见解变得更加容易。当数据分析用户希望查看分析结果并快速从中了解数据信息时，他们就可以使用数据可视化。
通过可视化的形式来展现数据的分析结果和揭示数据模式和趋势，从而对数据进行“繁重的工作”。从而使用户能够检查数据，理解数据含义，解释其突出显示的模式，并帮助他们从复杂的数据集中找到含义并获得有用的数据见解。
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【数据可视化和可视化分析：你能看到数据世界】静态数据可视化图表「百度图库」
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三维动态数据可视化大屏「袋鼠云EasyV」
分析和可视化，这是数字化转型的关键数据可视化与可视化分析之间的关系是共生的。在美国学者James J. Thomas和Kristin A. Cook的分析推理过程的“感知循环”研究中说明了这种关系：
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感官循环：分析推理过程
良好的数据可视化使可视化分析更加有效，并向用户显示更好的见解，而更好的见解则使可视化更具吸引力。更容易为用户更好地了解他们的数据，共同帮助企业和个人确定如何提高效率，增加收入并获得超越竞争对手的竞争优势。
可视化在分析中的作用数据可视化可以是静态的或交互。静态可视化为用户提供了面前的单一视图。交互式数据可视化大屏使用户能够深入研究数据并提取和检查同一数据集的各种视图，从而选择希望以可视化格式查看的特定数据点。
数据可视化大屏可以使数据驱动的见解更加清晰，并且可以增强整个组织的理解。
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静态bi报表可视化「百度图库」
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动态数据可视化大屏
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在上图中，显示了可视化分析是交互式数据可视化大屏的基础，从而演示了两者之间的连接方式。数据分析是数据可视化展示的来源，并通过链接视觉模型和图表形式并展现数据分析结果。
可视化：过去，现在和未来概括地说，有三种类型的可视化分析：描述性，规范性和预测性。最简单的类型是描述性分析，它描述已经发生的事情并提出其根本原因。
规范分析能够使事情更上一层楼：除了帮助企业了解原因之外，它还帮助企业从发生的事情中学习并制定可改善其当前绩效和盈利能力的策略和策略。一个简单的例子就是对营销活动的分析。
预测分析是最有益的，但可以说是最复杂的类型。它可以帮助用户识别出建议未来情况和行为的模式。使用预测分析，组织可以计划即将到来的方案，预测新趋势并为它们进行最有效和最具成本效益的准备。预测即将到来的趋势为优化组织从中获得的收益奠定了基础。使用可视化做出更明智的决策。如下图的案例