视化的作用是弄清由于很难对大量数据进行分类的方式而通常会变得复杂而晦涩的事情

这是您需要了解的有关确保可视化是一项资产而不是组织的困惑点的知识，认识可视化数据的力量，业务首先需要明确认识如何处理可视化数据以及当团队依靠其形成有关业务的想法和意见时需要考虑哪些类型的事物，使可视化功能如此强大的相同组件也意味着需要使用特定策略来进行其解释，大数据不仅是由于网络安全威胁和随之而来的数据恢复挑战所带来的风险，而且还因为难以准确地进行解密。

使用视觉辅助工具（例如图形）可以使个人更快地吸收信息，更好地理解含义并记住更长的时间

很好-这就是可视化有用的原因-但它也可能导致您的听众得出有关数据的错误结论，组织必须意识到潜在的可视化必须使它们偏离正确的轨道，这一点至关重要，常，人们看着仪表板，认为分组必然是结果的原因，如果您的仪表板显示使用您的应用程序的客户比不使用该应用程序的客户花费更多，那么很容易让出色的可视化效果说服您该应用程序是增加支出的原因。您很容易忘记思考，也许是其他原因造成了差异，CPDA数据分析师要注意一点，数据的呈现方式不会产生隧道视觉，它应该以一种方式告知企业，他们可以对自己的业务有更广泛的了解，而不是一个看似简单的观点。

可视化应指导统计证据

除了确保您不会过度稀释可视化所传达的信息外，还重要的是要记住，您的组织解释数据的方式都以有效且准确的翻译方式协同工作。如果组织无法依靠多种分析方法，则很可能会遇到麻烦，研究表明具有相同的均值，标准差和相关性汇总统计信息的数据集实际上可以传达截然不同的信息，但是由于统计标记相似，因此许多人很快就会得出结论，它们是相同或相似的，只有通过可视化，才能识别它们的独特性。

我们大多数人甚至从直觉上都知道，专业人士拥有的重要的非技术技能之一就是适应能力

至关重要的是，专业人员不断调整对如何利用可视化的理解，以保持相关性并利用机会进一步清晰，对数据进行过时的观点几乎总是意味着没有充分利用数据。

选择可视化方法以地服务您的数据

如果您认识到误解可视化数据的可能性，并且准备将所有形式的数据表示形式都视为互补，那么另一个自然而必要的组成部分就是确保以格式显示可视化数据，以海量格式显示的数据几乎永远不会有帮助，什么是有帮助的是识别特定的问题或疑问，并利用数据以达成解决方案，这些问题将驱动您的组织可视化数据的方式。

如果要比较值，请考虑：

线

散点图

子弹

如果要分析数据趋势，请考虑：

柱

线

双轴线

如果您要显示事物的组成，请考虑：

区域

堆积柱

鉴于与正确的数据表示相关的挑战，重要的是，企业愿意雇用受过业务分析培训的人员。分析专家将考虑整个业务的目标，然后从中确定可视化数据的格式，并能够为公司设计准确的图片。

可视化作为流程是企业的实践，但这并非没有挑战

至关重要的是，组织不要简单地在程序中填写数据点并以自动饼图为准，相反关键是受过良好教育的CPDA分析师整理所使用的数据，并将这些信息与其他解释方法一起使用，以有效地获得准确，相关的见解可以改变公司竞争的各种见解。