数据可视化工具不会选？数据可视化实现流程了解一下

随着信息技术的蓬勃发展，各行业的数据正在以不可估量的速度和规模发展。因此无论是哪个行业、企业规模大小如何，对数据分析的需求都在不断上升。如今企业的数据具有2个明显的特征，一是数据量巨大；二是数据从以往的单一向复杂发展。如何将这些数据资源应用起来，整合成有价值的信息资产并以更直观、生动的表达方式展示出来，是很多企业决策者在思考的问题。在这样的需求趋势下，数据可视化工具应运而生。

市场上有那么多数据可视化工具，怎样才能挑选到适合自己企业使用的呢？下面小编会围绕数据可视化的实现流程给大家分析应该如何进行数据可视化工具选型。数据可视化的实现流程大致可以分为数据采集、数据处理、可视化表达、人机交互4步。

1、数据采集

实现数据可视化的第一步当然是有数据可以拿来分析啦，而且数据采集作为实现数据可视化的的第一步，其对数据可视化的最终呈现效果会产生很大程度的影响。这是因为后面的每个步骤都是以数据采集到的数据进行的，可以说是实现数据可视化的基础了。从数据来源这一分类来看，可以分为内部、外部数据采集两种。内部数据采集，采集的是企业内部的经营活动数据，数据源是企业的业务数据库。外部数据采集，则是利用一些方法收集来自企业外部的数据，类如来自某些官网公开的行业数据。

这里要提到的是，Smartbi的数据采集功能，它既能支持在线人工填报，还支持批量导入。这2种采集方式能够帮助企业的数据实现流程自动化，大大提高数据采集的效率，省力又省心。

2、数据处理

数据处理，主要包括2个过程：数据预处理和数据挖掘。数据处理是实现数据可视化必不可少的流程。这是因为数据采集到的数据大多是未经过处理的数据，可能会存在误差、噪声等问题，如果不加以处理会由于数据的质量较低，影响后面的可视化呈现效果。

3、可视化表达

数据经过处理后，就可以开始进入可视化处理阶段了。可视化表达是将经过处理的数据信息转变为直观、生动的形象表达的过程，是整个流程的核心所在。因此在挑选数据可视化工具时要考虑到该工具的可视化表达能力是否强劲。如，思迈特软件Smartbi支持的仪表盘样式就非常多，其还支持Excel的各种设计样式和包含几十种动态交互图形。

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4、人机交互

数据可视化的流程是需要经过组织和筛选的，不是简单的“全盘托出”。人机交互可以帮助我们将数据进行主次划分，这样可以有效地帮助我们高效获取所需要的信息。

以上就是关于数据可视化的实现流程啦，大家可以根据以上4个步骤来进行数据可视化工具选型喔！