数据分析和数据可视化之间有什么区别？
村子情事许多招聘广告专注于数据可视化技能，而不一定指明分析技能的重要性。随着“数据艺术家”，“数据可视化专家”和“数据讲故事者”等新角色的出现，职称反映了这一趋势，但组织仍在寻找能够从数据中提取价值的人，因此这些角色必须包括分析技能。
数据分析是一个探索性过程，通常从特定问题开始。它需要好奇心，寻找答案的愿望和良好的韧性水平，因为这些答案并不总是容易得到。
然而，这并不是说两者永远不协调 - 远非它。在处理数据时，分析应该在视觉输出之前进行，但可视化分析可以是运行更有效分析的绝佳方法。可视化分析涉及使用您的数据构建不同图表的过程，以便为您提供各种视角。这有助于您识别需要进一步调查的异常值，差距，趋势和有趣的数据点。在左侧，您可以进行分析，研究和视觉探索，更加清晰，对数据的理解以及向右移动时洞察力的发现。只有在流程结束时才会出现仪表板，输出将所有内容整合在一起，形成整齐的输出。
许多人将其视为将回答所有问题的最终可交付。 不过，我仪表板只是进一步讨论和分析的起点。
仪表板，信息图或数据故事可以是一种非常有效的方法来传达洞察力。不过，它不应该止步于此。当您的利益相关者使用他们的交互式仪表板，打印的PDF报告或他们通过电子邮件收到的屏幕截图时，就应该进行进一步的讨论。它不应该是终点。
Ann会把这个仪表板交给她的利益相关者并称之为完成吗？不，因为现在真正的讨论开始了。Ann可以与观众坐在一起，深入了解更多细节，探讨为什么会出现某些结果并找出改善业务绩效的机会。 进一步调查数据，与您的受众一起探索，这是您作为分析师添加的价值，而不是生成仪表板。它们为这些讨论提供了良好的基础，但不应成为终点。
我与更广泛的社区中的许多分析师分享的一条是，不仅可以直观地显示数据，还可以展示见解并展示您的分析技能。
许多工具使得快速构建可视化变得非常容易。您作为分析师的角色是确保他们提供的信息易于理解和清晰。我强烈您将您的调查结果用于实际的句子，注释，标题和副标题，以引导您的受众通过您的报告或信息中心，并使信息可访问，无论他们的数据素养水平如何。