Skip to main content
Build the future with Agentforce at TDX in San Francisco or on Salesforce+ on March 5–6. Register now.

探索我们为什么需要图表

学习目标

完成本单元后,您将能够:

  • 介绍使用图表的重要性。
  • 发现图表如何帮您提问和回答问题。
  • 理解高质量数据用于图表中的重要性。

我们为什么使用图表?介绍一点历史

很长一段时间以来,人类一直在创建图表来可视化数据。几千年前,人们就绘制了城市和城镇地图,比如公元前 1400 年左右尼普尔市的地图。其他手稿,如托勒密在二世纪创作的手稿,使用视觉来描述天文学原理。

如今,我们继续使用图表作为表示数据的一种方式,并不断提高我们讲述数据故事的能力。

想想汽车的仪表盘。开车的时候,您会看到自己开得有多快,还有多少油,并且相信如果有任何系统需要注意,会出现警示信息。汽车仪表盘的设计师在决定数字、标签和仪表盘的位置时非常小心,以便仪表盘在您需要的时候显示最重要的数据。

同样,数据可视化可以帮助您进行比较,查看趋势,监控情况和进度,并得出有助于解决问题和做出更好决策的结论。

图表类型

根据剑桥词典,图表的定义是“以简单方式显示信息的绘图,通常使用线条和曲线来显示数量”。与查看原始数据点的情况相比,图表可以帮助您更快地识别数据中的关系或模式。正如有许多类型的数据一样,也有许多类型的图表来帮助可视化数据,包括图形、表格、图表、地图等等。

四种常见图表类型的可视化示例为:图形、表格、图表和地图。

备注

注意,这个模块不涉及图表。由于大多数分析软件平台都是用来创建图形、地图和表格的,所以我们主要关注这三种类型的图表。

图表帮您提问和回答问题

提出好问题

数据素养基础模块概述了提出正确问题的重要性。探索数据时,您提出的问题决定了我们分析的方向和您从这些分析中得出的结论。如果您想用数据来帮助做出更好的决定,您需要问最好的问题,以便得到最好的答案。

在博客文章找到您的数据中隐藏的见解:不断问为什么中,Salesforce Tableau 的高级技术传播者 Andy Cotgreave 介绍了与图表进行交互,并不断提出有关数据的新问题将如何有助于发现问题的根本原因,以便采取最佳措施。

与图表的一系列交互绘图。

可视化分析循环

可以将使用图表不断提出问题看做是可视化分析循环的一部分,这个循环是分析最佳实践的关键组成部分。

循环的入口点是一个特定的任务或业务问题,然后是获取数据、可视化数据以发现见解、分享并根据这些见解采取行动,并随着循环的继续提出新的问题。在循环中的任何一点,都可以决定回答一个不同的问题。提出好的问题可以引导分析循环,并产生更好的见解。

为什么这很重要?因为遵循分析最佳实践的企业能够更好地使用他们的数据来获得最大的业务影响。

可视化分析循环显示以下部分:获得见解,行动(分享),获取数据,选择可视化映射,查看数据。

备注

要了解更多关于可视化分析循环的内容,请查看 Trailhead 中的详细数据分析模块或这篇博客文章

通过比较来探索数据

使用图表来提问和回答问题时,您是在进行比较。您可能会问这样的问题:利润随时间的变化有多大?一种产品比另一种更有利润吗?哪种市场营销活动效果更好?这些问题引向了对您的数据做比较。

如何最好地进行这些比较?当然是通过图表!但是应该制作哪些图表呢?与汽车仪表盘的设计师类似,图表设计者在决定使用哪种图表来可视化数据时也会非常小心。使用能够帮助人们看到比较情况并回答问题的可视化,可以使用户更快地获得见解,并帮助他们在分析循环继续进行时提出更好的问题。

数据可视化专家研究了人类大脑的视觉感知,并了解了特定类型的图表如何帮助我们理解数据可视化。当您使用图形有效地可视化数据时,您可以看到数据中的模式或趋势,并注意到使用文字或表格通常无法看到的异常值或异常。

图表也是艺术

虽然您的业务目标需要有效率,但数据可视化允许发挥充分的创造力!您可以创建美观的可视化,而不仅仅是“通过数据传达信息”。可视化可以讲述一个故事,为您的分析带来新的受众。在 Tableau Public 可视化中 Asha Daniels 的作品中,黑点表示了个体豹的数量。黑点排列成不规则的豹纹,一半代表 20 世纪 70 年代,一半代表 21 世纪 20 年代。可视化以艺术的表现形式传达了重要的信息。

可视化显示了 20 世纪 70 年代到 20 世纪 20 年代之间豹子的消失。

好的可视化需要好的数据

开始探索数据可视化之前,需要确保使用的是高质量的数据。无论您是在查看和理解别人为您制作的图表,还是为别人制作图表,始终都要调查数据是否质量良好,是否适合回答您要研究的问题或比较。

备注

要了解有关使用高质量数据的更多内容,请查看 Trailhead 中的数据质量识别误导性图表指南

资源

在 Salesforce 帮助中分享 Trailhead 反馈

我们很想听听您使用 Trailhead 的经验——您现在可以随时从 Salesforce 帮助网站访问新的反馈表单。

了解更多 继续分享反馈