在这个大数据时代，越来越多的企业开始以大数据分析为企业决策提供更加精准有效的帮助，更能让依据经验“拍脑袋”决策拍的更加有科学而依据。在此基础上，也有越来越多的数据分析人才涌现，这些人才的出现更是为企业提供了强而有力的帮助。也有一些能让不懂IT的企业决策者“绕过”SQL或是托拉拽等IT模式的数据分析智能工具，比如DataFocus、Power BI等。而我们提到过，数据分析工具再强大也需要人的思维去引导。所以很多时候，对于已经可视化到完美极致的数据，不同的人解读出的结果也是不同的，有人能够快速准确的解读出因果并应用到决策，而有人则只能看到表面的趋势或占比，容易掉入一些深层次的陷阱。
我们可以来看一个例子，能够很好说明可视化后的解读的价值。
此数据分析可视化的目的是为了看商家A和商家B未来谁能在市场中更好的存活。其中实线线段代表成本，每一个实心点代表此商家的市场定价，点与成本曲线的直线距离就是利润。这对于经济学数据分析来说已经是一个很好的可视化结果。但解读出的结果却是不一样的，很多人会认为商家A会占据主导地位，其实不然，反而B会占据主导地位。因为A的价格与成本曲线无关，并维持高水平，且最后迅速降价，无论对于口碑还是消费者信任都是重大的打击。B的价格延成本曲线下降，用大白话来说，对于市场来说是一种适应而并不是一种妥协。
就像我们以前讲过的《可视化陷阱》这篇文章一样，可视化存在的陷阱不仅在展现，更在于对此的解读，所以我们一直强调的可视化结果应多人沟通的原因也是其中之一，目的还是最终让决策更加的精准。
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