与软件中的任何其他工具一样，分析仪表板是抽象的。它们使数据科学家、分析师、开发人员和统计人员能够让非专家和同行尽可能轻松地从数据中获得见解。这样，每个人都可以收集重要的数据和商业智能，而不必首先投入收集这些见解通常需要的额外工作。
对于那些像我这样对统计数据没有深刻理解的人来说，这意味着几个月来不必翻过教科书，只是为了弄明白趋势是否重要。对于其他人，这意味着不必重复相同的收集、处理、清理和分析过程来获得相同的见解。
无论是最终用户还是数据科学家，可视化数据都使我们能够更好地查看趋势、发现异常，并更清楚地了解硬数字根本无法理解的数据集。
但是，无论所有最终用户对数据操作和分析的理解如何，到达仪表板对所有最终用户都有效的地方，说起来容易做起来难。为了帮助您避免常见的陷阱、充分利用数据集并创建强大的可视化效果，我们征求业内专家的意见，以分享他们对 2020 年数据分析工具集设置需要什么的知识。
在”分析仪表板最佳实践”中，德米特里·帕什克维奇强调了构建仪表板时简单性的重要性。他深入探讨了分析人员如何创建目的驱动的可视化效果，以确保最终用户在高效的时间内获得必要的见解。
读者随后可以看到Terence Shin将其中一些技巧付诸实践，他走遍了他的思维过程和方法，以创建一个仪表板，专注于从2020年2月27日讲述一个无偏见的数据驱动的Corona病毒故事。
最后，Chris Lamb在他的文章”为机器学习应用程序启动数据”中讨论了组织忽视”数据整理”的危险
为了将这一切带回家，DZone 的原则研究分析师 Matt Leger 分享了分析仪表板上的关键研究成果以及该技术在 2020 年的发展方向。
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