数据分析包括以下几个阶段：

• 数据需求收集

• 数据收集

• 数据清理

• 数据分析

• 资料解释

• 数据可视化

数据需求收集：首先，你必须思考为什么你要做这个数据分析？你所需要做的就是找出分析的目的。你必须决定你想要做哪种类型的数据分析。在这个阶段，你必须决定要分析什么和如何衡量它，必须了解为什么要调查，以及使用什么措施来进行分析。

数据收集：在收集了需求之后，将清楚地知道需要度量哪些东西。收集数据后，必须对收集的数据进行处理或分析。当从各种来源收集数据时，必须保存一个包含收集日期和数据来源的日志。

数据清理：现在收集到的任何数据都可能对分析目标没有帮助，因此应该将其进行数据清理，也就是俗说的筛选。收集的数据可能包含重复记录、空白或错误，数据应该被清除并且没有错误。这个阶段必须在分析之前完成，因为基于数据清理，分析输出将更接近预期结果。

数据分析：一旦数据被收集、清理和处理，就可以进行分析了。在操作数据时，可能会发现需要收集更多数据。在此阶段，可以使用数据分析工具和软件，这些工具和软件将帮助理解、解释并根据需求得出结论。

资料解释：在分析了你的数据之后，是时候解释你的结果了。可以简单地用文字，也可以用表格或图表，然后使用数据分析过程的结果来决定最佳行动方案。

数据可视化：数据可视化在日常生活中非常常见；它们通常以图表的形式出现。换言之，数据以图形方式显示，以便人脑更容易理解和处理。数据可视化通常用于发现未知事实和趋势。通过观察关系和比较数据集，可以找到一种方法来找到有意义的信息。

如果看作一个数学问题，数据可视化就是数据分析的子集，数据分析里包括了数据可视化。

通过对数据的系列整理、清晰、分析后，再通过可视化将数据内涵的问题、趋势呈现。人类是视觉动物，对于图标色彩拥有更敏锐的洞察力，因此通过可视化可以将数据变得浅显易懂。

那么对于企业，在数据分析时使用数据可视化有什么用？

数据可视化是一个强大的工具，正确的数据可视化可以简洁的解释一个困难的概念，同样数据可视化对于你的决策和数据分析同样重要。

对于企业，选择数据可视化有以下3个重要原因：

1：数据可视化放大消息传递

与文字相比，任何形式的图片和可视化对听众的影响都更大。这是因为在视觉上，视觉效果与记忆力的联系更为紧密。视觉效果还以独特的方式重申了你的信息，从而增强了其对受众的影响。

数据可视化使你可以利用这些图形优势来更有效地实现组织的目标。在这种功能更强大且更具说服力的媒体中呈现数据分析过程的结果，使你能够扩大与内部（和外部）利益相关者的信息交流，更轻松地将每个人隐藏在一个共同的组织故事中。

但是，仅通过形式的数据可视化无法实现放大组织故事的目的。为了最有效，需要针对情况使用正确的图表。选择错误的数据可视化效果可能会使受众不知所措，从而导致与预期结果相反的结果。

2：数据可视化提供清晰的理解

数据可视化不仅有助于将组织的故事与内部和外部受众进行交流，而且还可以帮助更好地了解自己的故事。实际上，比任何其他数据分析工具都更好。

通过允许一次处理大量信息，数据可视化可以通过评估影响力或提供可视化见解打开对企业或政府机构的运作和运营的理解之窗。

为何如此关键：组织中的关键决策者并不总是企业每项活动的专家，但是通过正确的数据可视化比较，这些领导者可以做出更快，更明智的决策。同样的，如果组织数据分析不清楚，令人困惑或难以比较，则可视化可能弊大于利。

以下两个图表说明了（1）不良数据可视化的示例（2）如何改进业务数据分析可视化的示例：

以EasyV为李宁做的销售数据大屏为例：通过数据可视化的形式，将消费者画像、年龄分布、地域分布、性别占比、年龄占比等信息直观的清晰展现出来，便于组织中的关键决策者根据实时销售数据做出决策。

（图片来自EasyV数字孪生可视化）

数据可视化是任何数据分析师中最重要的工具之一。通过将大量无形数据转换为易于理解的图片和图形，它有助于为利益相关者和其他团队成员提供质量信息。数据可视化作为现代企业发展的助力工具，在企业转型、经济增长、战略布局等方面，都发挥着重要作用。

3：数据可视化助于决策分析

你获得的数据和信息将助你进行决策分析，将准确无偏的数据可视化内容输入到决策工具中时，便能够为企业做出更好的决策。

但是，关键因素是数据这一点是毋庸置疑的，以便做出明智的决策。正确的数据可视化不会以欺骗性的显示扭曲基本信息。此外，应使用最新信息动态一致地更新图表和显示，以使其决策实用性保持相关性。

为何如此关键：数据可视化中的信息有偏差或“混乱”可能会给组织造成巨大成本。员工和低级管理人员常常害怕向上级传递坏消息，担心该消息可能会不公平地暗示业绩不佳或受到惩罚。结果，这些团队成员呈现出欺骗性或偏见性的数据可视化效果，这些可视化效果始终如一地展现出好的结果，然而却事实相反。

托马斯·施莱歇尔（Thomas Schleicher）在2012年发表的题为“何时好消息真的是好消息？”的论文中发现，中层管理人员在向上级报告坏消息时常常挑剔有利的数据点或诉诸含糊的语言。Schleicher发现这种选择性和避免会产生重大后果：

• 误报数据或歪曲数据可视化会导致信息不正确或缺失的上级做出错误的决定。

• 没有正确报告数据的组织的财务绩效要比拥有正确信息的组织的财务绩效差。

• 掩盖硬道理对研究中的每个企业都有危险的影响。

数据可视化功能非常强大，而如何在组织或业务中利用它会产生积极或消极的后果。不正确的数据可视化会影响决策制并混淆消息，但是正确应用的数据可视化将所做的一切都更加有效：强大的消息传递，更清晰的见解和可以支持的决策。