如今，数据科学家可以使用数据可视化来使他们的信息更具可操作性插图、图表、图表和电子表格可以把枯燥的报告变成有启发性的内容，更容易收集洞察力和可操作的结果。如何理解数据 可操作性 呢？
幸运的是，现代技术(从笔记本电脑到智能手机)拥有各种可用应用程序，使可视化变得前所未有的简单。
因此，社会越来越熟悉数据可视化及其对数据分析和可操作性的有益影响。
一、描述各种数据的最佳方法
分析的力量很大程度上取决于数据的呈现。数据可视化的最佳形式提供了有用的见解，而差劲的努力可能会分散可操作的洞察力。
实施一个好的做法是使用整数。例如，不是在图的y轴上有10,000,000和15,000,000，而是使用10和15来代替，而在这些数字旁边说明它是以百万为单位。这是一个实用的策略，可以使数据更快地理解，从而提高其可操作性。
另外，为数据提供场景总是谨慎的，将度量与设定目标进行比较总是谨慎的。颜色编码度量标准是一种很好的方式，可以在其数值超过目标(绿色)，低于目标(红色)或介于两者之间(黄色)时简明展示。
当人们选择视觉时，记住自己的目标是至关重要的。如果人们打算展示两个或更多变量之间的关系，采用折线图是有意义的，因为它们会随着时间的推移跟踪变化。
条形图可用于比较不同类别的数量，而气泡图显示三点数据的联合变化。它可能需要一些采用各种数据可视化方法来确定最适合的分析。
二、可视化和如何理解数据可操作性
当可视化技术被合并时，可操作的数据往往更为普遍。这是因为数据可视化可以同时呈现整个视野，在处理非结构化数据时这可能是最终的节省时间。
正确的可视化数据使得挑选关键细节变得相当容易。数据可视化可通过简化流程并提供将可操作数据与不相关数据分离的场景来帮助快速获得答案。可视化可从数据中释放更多价值。
数据可视化也有助于团队合作解决问题。而可视化的数据可以帮助一些团队成员，其他人可能会花遇大量时间或没有时间筛选所有不必要的数据。可视化可以通过明确定义可操作的数据和相关度量来帮助每个人。数据可视化的有效使用可以真正获得真正有用的信息。使用它可以让企业业务获得成功，从而发挥的优势。
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