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一、什么是数据可视化？
二、数据可视化大屏分析软件有哪些？
三、数据可视化需要写代码才能实现吗？
四、数据可视化需要注意的问题
 
科技公司并不是唯一需要关注数据分析的公司——任何类型的企业都应是如此。分析业务信息以促进数据驱动决策的制定，需要我们所说的商业智能软件或BI工具。简单来说，BI 是一套工具和方法，用于从源头提取原始数据，对其进行转换，将其加载到统一的存储系统中，并呈现给用户。
在实际数据以可视形式呈现之前发生的一切都可以被视为底层基础设施，即所谓的数据管道。管道的主要部分是提取、转换、加载(ETL)过程及其工具。你可以将其视为任何 BI 系统的后端。然后系统的前端是用户界面，数据最终以视觉形式呈现给用户，作为数据可视化看板或数据可视化大屏直接为有数据分析需求的企业或个人用户使用。
 
一、什么是数据可视化？
数据可视化是将原始信息（文本、数字或符号）转换为图形格式的做法。数据可视化有一个明确的目的：显示单元之间的逻辑相关性，并定义倾向、趋势和模式。根据逻辑连接的类型和数据本身，可视化可以以合适的格式完成。因此，这非常简单，任何分析报告都包含数据解释示例，例如饼图、比较条、人口统计图等等。
在大多数情况下，视觉效果是通过相应的视觉软件手动创建的，无论是 PowerPoint 还是 Photoshop。但是，数据可视化大屏分析工具的核心用途仍然在分析领域。出于这个原因，数据可视化成为通过 BI 界面（数据分析工具）向用户介绍信息的标准方式。
 
二、数据可视化大屏分析软件有哪些？
市场上没有多少完全免费的选择。但大部分数据可视化大屏分析软件都可以免费试用，下面小编来介绍几款国内外使用率比较高的数据可视化大屏软件工具：

1.微软 Power BI
微软免费提供其软件的情况并不少见，但存在一些小陷阱。你无需支付一美元即可获得全部功能，但所有生成的报告都将发布到 Microsoft Gallery。因此，基本上，你的所有报告都将公开可见。Power BI 功能：
1)拖放界面
2)桌面应用程序
3)与数据源的本地集成的广泛列表
4)可定制的报告
5)增量数据更新
6)Power BI Pro 中的完整 BI 生态系统即服务
2.Tableau Public
Tableau Public 也和微软Power BI类似——与你在公共服务上发布的所有数据共享的完整功能。
3.Google Analytics
也许，对于任何想要创建可视化报告的用户来说，这是最容易访问的选项。Google Analytics功能：
1)Web应用程序
2)拖放界面
3)与 Google Analytics 和来自 Google Marketing Platform 的其他产品的内置集成
4)可定制的报告
6)对分析的共享访问
 
三、数据可视化需要写代码才能实现吗？
目前市面上的大部分数据可视化大屏软件均无需写代码，许多分析及可视化过程均使用工具已有功能及大屏模板组件，以上提到的四款数据可视化分析软件均无需写代码即可实现数据分析及数据可视化需求。
 
四、数据可视化需要注意的问题
如果你决定在分析中引入视觉效果，则必须了解一些潜在需要攻克的难题。如果你是经理或负责在组织中实施 BI，请在实际数据可用于可视化之前了解一些可能遇到的问题。下面小编将介绍数据准备阶段你无法忽视的重点。
在软件开发的任何过程中，定义所需的数据和可行的来源都是基于假设的。决定是否需要数据仓库以及是否要将数据转换为多种格式也是如此。
通过在数据处理的各个阶段进行测试，可以找到一个简单的解决方案。在数据可视化方面，我们必须测试那些可能会直接影响数据可视化结果的假设。这些项目是：
1)初始数据类型
2)选择的来源
3)数据来源的类型（查询、持续更新、临时报告）
4)数据库/数据仓库的架构
所有这些结构元素都可以由该领域的领域专家（ETL 开发人员）进行测试，而假设可以与数据工程师/数据分析人员讨论。