使用可视化工具讲述数据故事

由柏拉图重新发布

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根据
Gartner Peer Insights 评论和评级、Microsoft (Power BI)、Tableau 和 Qlik 通常是分析和商业智能平台的行业领导者。然而，这些顶级平台如何改进数据分析领域，有何区别
他们的选择是什么？

向您介绍数据讲故事的世界。这种强大的方法使企业（尤其是银行业的企业）能够有效、准确地传达从数据中获得的见解。数据呈现的新时代已经出现
得益于 Power BI 等可视化工具，它可以实现影响战略和决策的强大叙述。在本文中。让我们探讨一下数据讲故事的细微差别及其在银行业的重要应用，如下所示
通过引人入胜的 Power BI 案例研究。

什么是数据讲故事？

数据讲故事是一种传达信息的形式，它结合了数据可视化和叙述技术，以制作复杂的数据故事来吸引和吸引人们。通过这种综合，观众可以理解数据的本质，
使其易于理解和相关。从根本上讲，讲数据故事的目的是缩小有形与抽象之间以及定量与定性领域之间存在的差距。让我们详细探讨一下。

数据可视化的作用

数据可视化涉及将数据集转换为图表、图形、地图和信息图表等视觉格式，是讲述数据故事的核心。这些视觉元素对于讲述数据故事至关重要，因为它们使复杂的信息易于理解
理解。数据可视化揭示了数据中隐藏的模式、趋势和关系，为叙述奠定了基础。

探索性与解释性可视化

数据可视化分为探索性和解释性两种。这种划分对于确定讲述数据故事的方法至关重要：

探索性可视化意味着在数据分析的调查阶段使用的技术。当叙述尚未被发现时，探索性视觉效果可以帮助揭示隐藏在数据中的故事。诸如“如何
销售收入随时间变化？”或“为什么销售收入在特定季节激增？”通过这个探索过程来解决，为叙事的展开奠定了基础。
解释性可视化在故事完成时使用，目标是向观众传达具体的见解。视觉效果旨在传达故事或整个叙述的特定元素，确保观众理解
数据讲述者想要传达的信息。

请参阅图表以了解这两者与数据故事的交织：

使用可视化工具 PlatoBlockchain 数据智能讲述数据故事。垂直搜索。人工智能。

叙事结构特点

有效的数据讲故事具有叙事结构，包括清晰的开头（问题或背景介绍）、中间（数据分析和见解）和结论（建议）。

解析数据故事的组成部分

识别受众：定制叙事和视觉效果以反映受众的背景和兴趣。
定义故事：创建一个连贯且简洁的叙述来解决特定的业务问题或目标。
选择正确的可视化：选择相关类型的图表、图形和视觉效果来突出关键见解和趋势。
添加上下文：提供上下文和解释以帮助受众理解数据的重要性。
建立情感联系：融入激发情感的讲故事元素，使数据更具关联性和难忘性。

银行业的 Power BI 案例研究

让我们考虑一个关于数据讲故事如何在银行领域发挥作用的特定示例。

该领域的客户保留与客户获取同样重要。一家大型银行的客户流失率不断上升，其市场地位和收入受到威胁。为了应对这一挑战，Power BI 应运而生，它
是一种提供高端数据分析和可视化功能的交互式工具。本案例研究重点介绍了银行对 Power BI 的战略应用，通过利用强大的功能查明交易数据中的模式来提高客户保留率。
关于潜在流失的预测能力。

问题陈述

因此，假设该银行意识到了一个令人担忧的模式：随着时间的推移，转向竞争对手的客户数量不断增加。客户流失率不仅显示了它对银行盈利能力的负面影响有多大，而且还凸显了银行在管理方面可能存在的缺陷。
客户满意度和参与度。困难在于整理大量交易数据以及客户人口统计数据和行为，以发现客户流失的根本原因。因此，数据驱动战略的目标不仅应该
保留率有所提高，但整体满意度有所提高。

数据分析

当场，该银行开始了使用 Power BI 的高级分析世界之旅。首先，我们集成了交易数据、客户人口统计数据和行为模式，形成一个数据集。高级分析功能
Power BI 中的可用功能使他们能够深入探索该数据集并找出关键的流失趋势和模式。其中，他们可以追踪更有可能离开的客户群体、表明未来流失的交易类型，以及
作为客户流失活动加剧的时期。

可视化

分析数据后，下一步就是使这些见解变得可用。 Power BI 的交互式仪表板发挥作用，提供清晰、动态的数据可视化。这些仪表板突出显示了流失风险较高的客户群并揭示了
影响顾客离开决定的因素。该银行使数据具有视觉吸引力，并使这些见解能够跨部门传播，以确保决策者获得采取果断行动所需的信息。

叙事

然而，无论分析得多么准确，如果没有令人信服的叙述，仅凭数据就无法激发行动。该银行围绕数据讲述了一个故事，强调客户保留的至关重要性以及客户流失对银行业务的实际影响。
收入，以及为应对这种流失而确定的策略。这种叙述有助于告知并激励整个组织朝着统一的目标前进。

成果

战略性地应用从 Power BI 获得的见解改变了银行的客户参与方式。通过详细的分析和清晰的可视化，该银行根据需求和行为推出了有针对性的营销活动和个性化优惠
高风险客户群。结果，客户流失率显着下降，而客户满意度和忠诚度却提高了。

在此过程中，该银行解决了减少客户流失的紧迫挑战，并重申了利用技术获取战略优势的承诺。此案例研究展示了 Power BI 如何成为理解和提高能力的强大工具
客户忠诚度，最终在竞争激烈的银行业中取得长期成功。

主要推论

我们的案例以一家大型银行为中心，该银行利用 Power BI 来解决不断上升的客户流失报价问题，旨在战略性地提高客户保留率和满意度。该银行为其 Power BI 实施制定了雄心勃勃的目标：

数据提取速度：目标是提取时间减少 50%，从 60 分钟缩短到 30 分钟，从而提高性能。

ETL 流程效率：ETL 作业实现 96% 的履行率，信息转换时间缩短 30%，确保可靠性和速度。

数据模型优化：统计模型刷新时间为15分钟，查询响应时间在3秒以内，优化性能。