随着网络技术的进步，数据分析可视化已经成为大数据领域中非常关键的一环，具有非常大的发展潜力与应用场景，数据分析可视化逐渐成为了一个重要的工具，同时也是一个对数据进行详细研究和概括总结的过程。今天，北京数据分析可视化公司-Datahunter与大家探讨一下关于数据分析可视化的相关问题，帮助大家解决企业中遇到大量数据需要分析的问题！

 
在企业应用中，企业/组织/团体一旦成规模时，数据量是数以万计的，无论数据还是报表都需要协同管理不断更新。面对各大OA\ERP\CRM系统的数据，这时候懂IT的朋友们可能知道，传统用Excel处理数据是hold不住的，即使写SQL也架不住扑面而来的需求。要想快速出报表，快速取数，快速做业务分析需要开放的报表或BI分析工具。
 
 
DataHunter致力于为企业提供简单易用的数据可视化分析产品及数据大屏设计展示服务，基于探索式数据分析，助力企业发现问题并改进业务。数据可视化分析系统是核心产品之一，可以帮助企业对接各个业务系统数据，打破数据孤岛，并且无需复杂的数据建模，就可以进行探索式、交互式的数据分析，从而为业务决策提供支持。数据可视化大屏是核心产品之二，用于业务指挥中心，会议室，展厅，展会等场景，支持整合多种业务数据以及动态实时数据展示。
 

 
一、验证式与探索式数据分析相辅相成
 
数据分析方式主要分为验证式与探索式两种，两者相辅相成。验证式数据分析是目前大多数企业使用相对较多的分析方法，偏重于模型和假设;而探索式数据分析更偏重于分析过程，其最大的意义在于，允许分析人员或决策者在不清楚数据规律、不知道如何进行数据建模的情况下，通过数据本身所呈现出的各种可视化图表，进行查看和分析，从而快速找到业务中存在的问题。
 
 
二、图形化技术是探索式分析必不可少的支柱
 
探索式分析是数据分析的开端，而数据可视化是在数据分析的最后一个环节，用于呈现结论
 
在探索式数据分析中，图形可以很好的帮助我们理解数据，故图形化技术是其中必不可少的支柱。图形化技术在很多年前已经被普遍应用，像柱图、饼图、折线图等。大数据的快速发展，让探索式数据分析逐渐成为主流，而图形化技术也随之又进入了一个新的阶段。可以说，图形化技术使得数据分析成为一种“所见即所得”的模式。例如，在同一个业务看板上，通过协同过滤、数据钻取等交互操作，相关图表就会按照相应的条件进行联动，从而大大提高了分析效率。
 
 
三、舒适度是影响数据可视化工具的核心要素
 
数据可视化分析产品应该重视舒适度，虽然DataHunter是To B的公司，但也要让客户用起来舒适，不产生困惑。“我们也会逐步让客户参与到整个产品的研发过程中来，根据实际的业务场景和用户需求出发，才能构建出更加优秀的产品。 ”

例如：现在，大量的企业在人力资源管理方面都存在很大的随意性与随机性，往往只会凭借公司收益、支出等简单的数据来进行粗放式的判断，但是这种判断很容易背离实际情况。例如，一个部门可能并非是效益中心，但是其却承担着比较重要的创新价值，如果在公司效益不好的时候将这个部门裁撤，那么就很有可能影响企业的长期发展。一个三级甚至四级部门可能长期处于低效运转之中，但是由于其层级位于重要的部门之下，就可能避过公司整体的人力资源优化，不利于企业成本的持续优化。

 

企业可以借助Data Analytics数据分析平台，从人力资源效能分析、员工关系分析、招聘分析、组织管理分析、员工培训分析等方面出发，搭建覆盖各个数据维度的看板，这些看板直接关联到后端的数据库，能够以可视化图表的形式直观反映出人力资源的变动情况，并通过组合式分析来实现数据洞察。

 

DataHunter是一家专注于业务数据可视化分析展示的科技公司。凭借数据可视化分析与数据大屏产品，得到了人民日报、万达集团、中国移动、三一重工、猎聘网等众多客户的认可。如果您有数据可视化工具了解的需求，以及有出数据分析报告的需求，可以登录北京数猎天下的官网，进行免费注册体验。