随着大数据时代的到来和数据分析技术的进步，各行各业对数据分析的关注度也越来越高，同时许多企业也认识到通过数据分析获得的知识和信息对企业的日常经营活动具有积极的促进作用。 但是，如何使数据的价值最大化？ 如何以最简单有效的方式将重要信息传达给企业决策者呢？
解决这一问题的最佳解决方案是数据可视化。 这是因为大脑处理视觉信息的效率远远高于处理文字信息。 那么，如何实现数据可视化呢？ 基本流程有哪些要点？ 别着急，请先了解数据可视化的概念。 了解概念的话，以下的事情会变得容易理解哦~
一.数据可视化概念
数据可视化是指将大量的数据资料汇总起来表示为图像，利用数据分析技术和专业工具发现其中隐藏的规律。 简单来说，就是通过用数据将抽象且难以理解的数据可视化，用大家更容易理解的图形表现出来的。 数据可视化以生动、直观、强大的视觉冲击力的形式，向人们揭示数据背后隐藏的规律，实现数据价值。
二.数据可视化的基本流程
数据可视化的基本过程包括数据采集、数据处理与转换、可视化映射和人机交互。
1、数据收集
正因为“巧匠难炊”，实现数据可视化首先需要数据，所以数据采集是数据可视化的第一步，同时这一步也在很大程度上决定着数据可视化的最终效果。 数据收集的分类方法有很多，但从数据的来源来看主要有内部数据收集和外部数据收集两种。
内部数据收集是指收集企业内部的活动数据，通常数据来源于业务数据库。 外部数据采集是指通过几种方式获取企业外部的数据。 获取外部数据主要是为了获取竞争产品的数据和官方网站发布的行业数据。
2、数据处理和转换
数据处理和转换是进行数据可视化的前提条件，主要包括数据预处理和数据挖掘两个过程。
进行数据预处理的原因是前期收集到的数据中往往含有噪声和误差，数据质量较低。 因为数据挖掘往往是数据的特征、模式隐藏在大量的数据中，需要更深入的数据挖掘才能获得。
3、可视化地图
通过清洗、去除数据，进行符合业务目的的数据处理，可以实现视觉映射。 数据可视化过程的核心是可视化映射，是指将被处理的数据信息映射到视觉元素的过程。 值得一提的是国内知名的大数据分析平台——Smartbi，它支持Excel内置的复杂仪表板样式，包括集成图形、背景、条件格式等。 它还支持ECharts图形库，其中包含10多种可实现动态交互的图形，包括瀑布、热图和林。 Smartbi的可视化功能可以说非常强大。
4、人机交互
通常，我们面临的数据很复杂，数据中包含的信息很丰富。 因此，在数据可视化的过程中进行组织和筛选。 如果一切都是机械配置的话，不仅整个页面会变得臃肿、混乱、缺乏美感，而且会产生优先级问题，使用户注意力无法集中，降低用户单位时间获取信息的能力。
你现在知道数据可视化的概念和数据可视化的基本流程吗？ 目前，数据可视化已成为日常工作、应急处置、战略决策等环节中不可或缺的一部分。 请大家一定要把握这个趋势哦~