数据可视化在相同的面积中，能够出现更多的信息，且可读性更高

咱们不需求将图片扩大去详细检查这个元数据是什么，咱们只需求感知黑点之间的色彩/方位差异即可发现信息的特征；

所以，数据可视化在相同的面积中，能够出现更多的信息，且可读性更高。

2. 相同内容，可更快发现信息特征

1）数据的改变趋势更直观

文字信息的表达中，文字只能体现元数据的巨细，但无法直观的表达出“数据随时刻或有序维度改变的开展趋势”（趋势指事物开展的动向：包括上升或下降或不变）。”

一切的元数据在文字信息的表达中都仅仅零星的个别，可视化表达则不同，能够将元数据经过“线”的衔接，形成一个全体。这个全体是具有方向性的，此刻站在全体的视点上去调查其改变方向，咱们能够更快的发现数据的改变趋势。

例如，咱们期望经过数据发现，每天下午随时刻的改变，产生严重事端的改变趋势：

文字信息表达方法如下：

可视化表达方法如下：

在文字信息的表达中，咱们第一眼只能看到每个时刻点下的事端数量，一切的元数据都是离散的个别；而在可视化表达中，元数据则以 点 的方法存在，而点经过“线”进行串联，将数据集构成一条线，咱们能够直接经过线的方向改变去察觉数据的改变趋势；

2）数据的巨细差异更明显

在文字信息的表达过程中，随着数据集越来越大时，咱们要发现数据之间的差异，大脑就必须完结数字的阅览，并逐一进行数字的比照，核算结束后，咱们才能得知这些数据的巨细关系。

可视化表达则无需如此，借助点的方位/色彩差异，即可感知到数据的差异，数据差异越大，点与点之间的色彩/距离就越大，这种情况下，本来需求经过核算数字巨细完结的比照，变成了肉眼可见的点的色彩与距离比照，而这样的比照能够更敏捷的得出结论；

例如，咱们期望经过数据发现每天上午，事端率最高的时刻点；

文字信息的表达方法如下：

可视化表达方法如下：

比照2种表达方法：

在文字信息表达中，需求将1~12点的一切数据都进行累加核算并比照巨细后咱们才能得知，9点是整个上午事端率最高的时刻点。

而在可视化表达中，柱形图作为元数据表明事端数，柱形的极点与其他柱形极点的方位差异明显，咱们能够一眼就发现9点的柱形在整个图形中处于最高点，从而得出结论；

为什么视觉上的差异化感知，快于数字信息的逐步核算呢？

2013年《注意力、感觉和心理物理学》杂志宣布的一项研讨显示，大脑仅用13毫秒就能够处理视觉接受的图片信息。过程中，研讨对象被要求从一系列（6或12张）图片中找出一张特定内容的图片，例如“野餐”或许“浅笑的配偶”。看图寻觅的时刻为13到80毫秒。研讨带头人-大脑与认知科学教授Mary Potter表明，视觉作品用以概念寻觅，是一种急速的信息处理方法。

而另一项研讨发现：人脑处理图片信息，是同步进行的，而处理文字信息则是一步一步循序渐进的；例如一篇300字的小故事，看一遍需求10秒，而转化成图片后的图例只需求一眼即可记在脑海里。

这表明，在信息的类型中，人脑对图片信息的接纳/处理功率，高于文字信息。

谁能想到，人脑对信息的对待并不是公正的呢？

所以，相同的内容，可视化表达比文字信息表达让人能够更快的发现信息的特征。

数据可视化的使用场景

回到最初的事例上，咱们是否能够了解，公司A做出“在车展上以数据可视化的表达方法进行产品介绍”的决议计划了呢？

当然，“可视化”作为东西，咱们了解其使用价值，终究的意图是为了更好的运用它，那咱们在什么样的场景下能够选择数据可视化表达呢？

1. 展厅：表现产品潜力/价值

展厅属于外界的公共环境，这也导致它环境较喧闹，展厅中可用于展现信息的面积也是有限的；

在这个环境下，四周皆是展品，人们的注意力往往更难集中，因此若想在展厅中经过数据去展现产品的价值，首先要确保的，是让用户能够更便利快速的观测到咱们展现的信息，行将一切的数据整合到同一个平面下展现；

在用户能够一眼了解到信息的前提下，如何出现出更丰厚的信息去佐证产品的价值是要害的问题，要想客观的表达出产品的价值，多维度的数据表现是最有利的证明，但是随着数据维度的添加，数据源也会添加，数据体量同步增大；

那么在有限的面积中，要想合理有用的完结信息展现，并让用户更快的感知到信息的特征，这就需求借助数据可视化的优势。

同理，企业前台出现的数据大屏，也存在相同的问题，需求经过可视化表达，在有限的面积中出现更丰厚的信息，才能让投资人或许客户过来时感受到企业有实力的一面。

2. 实时监控中心：日常监测，应急指挥

实时监控中心的初衷是经过调查平台的运营情况，让管理人员实时了解到现有事务的开展情况或反常问题，从而及时做出调整来捉住事务增量的机会或降低反常形成的丢失。

例如拼多多缝隙门，2019年1月10日，拼多多出现严重Bug，该Bug超过2天未被发现，用户可领取100元无门槛券，优惠券可全场通用（特别产品除外），有用期一年。

这类严重Bug必然会导致单日内订单优惠率激增，且订单量短时刻内急剧添加，管理人员如果调查到了这类“非正常现象”，即可察觉到平台内部的反常，定位原因后及时进行问题的修正。但是黑灰产团伙使用“缝隙”盗取的相关优惠券，完结了几千万的套利，尽管最终报警立案进行了追回，将丢失压低回了千万元内（据拼多多多方面计算），但这仍然是巨大的丢失。

要想调查到诸如此类的“非正常现象”，这就需求经过维度，出现相关数据，但是随着平台事务逐渐壮大，需求观测的数据维度也越来越多，信息的繁杂会导致管理人员越来越难明晰有用的去完结信息的调查。

在巨大多维的数据中，要想保障管理人员能够更快了解到事务当时的情况，要害的手法在于如何明晰的表达多维度的数据信息，以此缩短管理人员对信息特征的发现时刻。

可视化表达，借由色彩、方位差异，元数据的面积巨细，能够更明显的表达数据的巨细差异。同时以“线”衔接元数据来形成一个全体，能够直观的体现出数据的开展趋势。

这些更直观，更明显的表达，能够让管理人员更轻易的发现信息的特征。

四、

数据可视化的使用并不局限于上述场景，了解数据可视化的中心价值是要害。

当然，无论以什么样的方法去展现数据，咱们终究的意图都是为了让他人更快的了解咱们传达的信息，或让自己更快的发现未知的信息特征。