一、引言

在当今数字化时代，数据如同企业的血液，源源不断地为决策提供养分。而数据可视化分析，作为将数据转化为直观信息的关键手段，正日益受到企业的重视。传统统计方法在数据可视化分析领域曾占据主导地位，但随着人工智能技术的飞速发展，新的维度和方法不断涌现。本文将通过具体案例，深入对比传统统计与人工智能在数据可视化分析中的应用，探讨它们各自的优势与不足，为企业选择合适的数据可视化分析方法提供参考。

二、传统统计在数据可视化分析中的应用

（一）传统统计方法概述

传统统计方法是基于概率论和数理统计原理，对数据进行收集、整理、分析和解释的一系列方法。在数据可视化分析中，常用的传统统计方法包括描述性统计、相关性分析、回归分析等。这些方法通过对数据的汇总、计算和图表展示，帮助人们了解数据的分布特征、变量之间的关系等信息。

（二）传统统计在数据可视化分析中的案例

以某电商企业的销售数据为例，该企业希望通过数据可视化分析了解不同产品的销售情况、客户的购买行为等信息。传统统计方法在这个案例中的应用如下：

• 描述性统计：通过计算销售额、销售量、平均价格等指标，对销售数据进行汇总和描述。同时，使用柱状图、折线图等图表展示不同产品的销售额和销售量随时间的变化趋势，帮助企业了解产品的销售动态。

• 相关性分析：通过计算产品销售额与客户年龄、性别、地区等因素之间的相关系数，分析这些因素对销售的影响程度。使用散点图展示变量之间的关系，帮助企业发现潜在的销售机会和客户群体。

• 回归分析：通过建立销售额与产品价格、促销活动等因素之间的回归模型，预测未来的销售额。使用趋势线展示回归模型的拟合结果，帮助企业制定合理的销售策略。

通过传统统计方法的应用，该电商企业能够清晰地了解销售数据的分布特征和变量之间的关系，为决策提供了有力的支持。

三、人工智能在数据可视化分析中的应用

（一）人工智能技术概述

人工智能技术是指通过模拟人类智能的方式，对数据进行处理和分析的一系列技术。在数据可视化分析中，常用的人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些技术通过对数据的学习和分析，能够自动发现数据中的模式和规律，为决策提供更加精准和智能的支持。

（二）人工智能在数据可视化分析中的案例

同样以某电商企业的销售数据为例，该企业希望通过人工智能技术进一步挖掘数据中的价值，提高销售预测的准确性。人工智能技术在这个案例中的应用如下：

• 机器学习：通过使用决策树、随机森林、支持向量机等机器学习算法，对销售数据进行分类和预测。例如，使用决策树算法对客户进行分类，将客户分为高价值客户、中价值客户和低价值客户，帮助企业制定个性化的营销策略。同时，使用随机森林算法对未来的销售额进行预测，提高预测的准确性。

• 深度学习：通过使用神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法，对销售数据进行分析和处理。例如，使用卷积神经网络对产品图片进行识别和分类，帮助企业了解产品的市场需求和竞争情况。同时，使用循环神经网络对时间序列数据进行预测，提高销售预测的精度。

• 自然语言处理：通过使用自然语言处理技术，对客户的评论、反馈等文本数据进行分析和处理。例如，使用情感分析技术对客户的评论进行情感分类，了解客户对产品和服务的满意度。同时，使用文本挖掘技术对客户的反馈进行关键词提取和主题分析，帮助企业发现产品和服务的改进点。

通过人工智能技术的应用，该电商企业能够更加深入地挖掘数据中的价值，提高销售预测的准确性和决策的智能化水平。

四、传统统计与人工智能在数据可视化分析中的对比

（一）优势对比

（二）劣势对比

五、如何选择合适的数据可视化分析方法

在选择数据可视化分析方法时，企业需要综合考虑以下因素：

• 数据规模和类型：如果数据规模较小、结构较为简单，可以选择传统统计方法；如果数据规模较大、结构复杂，尤其是包含大量非结构化数据，可以选择人工智能技术。

• 分析目的和需求：如果分析目的是了解数据的基本特征和关系，可以选择传统统计方法；如果分析目的是进行预测和决策支持，可以选择人工智能技术。

• 计算资源和成本：如果企业的计算资源有限、成本预算较低，可以选择传统统计方法；如果企业有足够的计算资源和成本预算，可以选择人工智能技术。

• 人员技能和经验：如果企业的数据分析人员具备较强的统计学知识和技能，可以选择传统统计方法；如果企业的数据分析人员具备较强的人工智能技术知识和技能，可以选择人工智能技术。

总之，企业需要根据自身的实际情况和需求，选择合适的数据可视化分析方法，以充分发挥数据的价值，提高决策的准确性和智能化水平。

六、观远数据：一站式智能分析平台

在数据可视化分析领域，观远数据是一家备受关注的企业。观远数据成立于2016年，总部位于杭州，是一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业。公司致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案，已服务、、、等500+行业领先客户。

观远数据的核心产品观远BI是一站式智能分析平台，打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。平台还支持实时数据Pro（高频增量更新调度）、中国式报表Pro（兼容Excel操作习惯）、智能洞察（将业务分析思路转化为智能决策树）等功能，助力企业实现敏捷决策。此外，观远数据还提供观远Metrics（统一指标管理平台）、观远ChatBI（场景化问答式BI）等产品，满足多样化数据需求。

最新发布的观远BI 6.0包含四大模块：

• BI Management：企业级平台底座，保障安全稳定的大规模应用。

• BI Core：聚焦端到端易用性，业务人员经短期培训即可自主完成80%的数据分析。

• BI Plus：解决具体场景化问题（如实时数据分析、复杂报表生成）。

• BI Copilot：结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低使用门槛。

观远数据的创新功能包括：

• 实时数据Pro：支持高频增量数据更新，优化实时分析场景。

• 中国式报表Pro：简化复杂报表构建，提供行业模板与可视化插件。

• AI决策树：自动分析业务堵点，生成结论报告，辅助管理层决策。

观远数据的应用场景包括：

• 敏捷决策：通过“数据追人”功能，多终端推送报告与预警，提升决策效率。

• 跨部门协作：统一数据口径，沉淀业务知识库，解决“同名不同义”问题。

• 生成式AI：推出「观远ChatBI」，支持自然语言查询，实现分钟级数据响应。

观远数据的创始团队来自卡内基梅隆大学、浙江大学等名校，曾在微策略、等企业任职，深耕数据分析与商业智能领域十余年。2022年，观远数据完成2.8亿元C轮融资，由老虎环球基金领投，红杉中国、线性资本等跟投。

七、结论

传统统计与人工智能在数据可视化分析中各有优势和不足，企业需要根据自身的实际情况和需求，选择合适的数据可视化分析方法。同时，随着人工智能技术的不断发展和应用，数据可视化分析的方法和手段也将不断创新和完善。观远数据作为一站式智能分析平台，为企业提供了更加全面、高效、智能的数据可视化分析解决方案，帮助企业充分发挥数据的价值，提高决策的准确性和智能化水平。

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