广义上讲,可视化分析有三种类型:描述性、规定性和预测性

最简单的类型是描述性分析,它描述发生了什么,并提出其根本原因。

规范性分析可以将事情提升到一个新的层次:除了帮助企业理解原因,它还帮助企业从发生的事情中学习,并制定战略和战术,从而提高当前的业绩和盈利能力。一个典型的例子就是市场营销活动的分析。

预测分析是最有益的,但也可以说是最复杂的类型,它可以帮助用户识别模式,以建议未来的情况和行为。使用预测分析,组织可以计划即将到来的场景,预测新兴趋势,并充分利用它们。有效和最具成本效益的准备。预测即将到来的趋势,为优化您的组织所获得的利益奠定了基础,使用可视化来做出更明智的决策。

通常,数据可视化屏幕中捕获的数据来自各种来源:结构化数据或非结构化数据。

将这些数据收集到本地服务器,或者越来越多地收集到云数据库。它们被转化为数据可视化,并通过大屏幕和分析应用程序共享,这样用户就可以做出更明智的、数据驱动的行动决策。

数据团队以及业务和分析团队的任务,是选择和开发可视化数据的最佳方式,并构建组织良好的数据屏幕,以帮助最终用户做出更明智的决定。精准营销下数据必须清晰易懂,便于深入挖掘,以便在需要时找到更深刻的见解。

如果要将数据可视化和可视化分析相结合,自然需要一个数据可视化展示和分析平台,它能将可视化分析和数据可视化功能强有力地结合起来。生成大量数据的能力,集成任何来源的数据的灵活性,以及未来增长的可持续性。

过去很多企业营销活动一直采用静态数据报告的形式,然后基于其中的问题提出相应的解决方案,但这在时间上是非常低效的。大屏幕或BI报表动态表,在提高工作效率的同时,还可以根据数据分析结果实时调整营销策略,使销售收入翻倍。

为了能够从数据中获得最好的见解,并从数据分析中获得最大的收益,需要无缝地结合可视化分析和数据可视化——所以,卓尔数科认为这两者都很重要。