引导式可视化是引导 业务分析师 从原始数据到 这类数据质量问题不仅 自定义图表。业务分析师会得到整个流程的指导，并被提示选择要可视化的列，其他一切都是自动化的。相比之下，引导式探索会引导 数据科学家 从大量数据到一组自动计算的可视化，这些可视化显示了统计上有趣的模式。
在本文的最后一部分
我们总结了构建这些引导分析应用程序的 目标电话号码或电话营销数据 常见实践和策略，例如通过共享组件重新使用功能。
指导业务分析师从数据选择到绘制正确的图表
数据可视化的挑战很多。我们手头的数据通常包含不 这个学习阶段包括熟悉汽车安全 适合我们分析的数据类型的值。例如，如果日期值以字符串形式报告，我们如何计算两个事件之间的天数？如果数字“6”和“7”表示星期五和星期六，那么将它们作为字符串更有意义，不是吗？ 们进一步分析数据的成功率，还会影响我们对报告图表的选择。例如，如果我们想按时间绘制值，或为星期几分配颜色，这些列必须具有适当的数据类型。
然而，即使数据完美
我们也不一定能得到最佳的可视化效果，以显示数据 通过动 澳大利亚电话号码 态 的发展情况或突出数据中的关系。正确的图表取决于我们的目的：我们想要可视化一个或多个特征吗？这些特征是分类的还是数字的？在这里，作为业务分析师，我们需要凭借专业知识来选择最能传达我们信息的图表。