当人们谈及“数据分析”时，常常会联想到冰冷的数字、满眼的代码和晦涩的专业语言，而数据可视化可以说是数据界的“一股清流”，把看似高不可攀的数据技术转换成人人都可看懂的图像。

Seeing Is Believing（眼见为实），“看见数据”的驱动力是极其强大的，它可以瞬间激发读者的思考力，并形成影响力。

如何掌握“看见数据”的魔力？我认为有以下三点关键认知。

第一，可视化其实是一场决策游戏。

很多人认为漂亮的图表、公司展厅里的大屏幕就是数据可视化，这种粗浅的认知很可能导致错失可视化应用的良机。

“提灯女神”南丁格尔护士利用数据可视化影响了军方和维多利亚女王，推动了政府改善战地医院的条件，拯救了很多年轻的生命。这不只是她绘制的玫瑰图带来的视觉吸引力，更多的是她揭露了大多数的伤亡并非直接来自战争，而是来自糟糕医疗环境下的感染。

瑞典统计学教授汉斯·罗斯林在2006年的TED大会上做出了震撼世人的数据可视化演讲，他展示了各国家之间的贫富差距，并证明世界是如何变得越来越好的，这不只是因为他做出的气泡图有多生动，更多的是因为数据背后的事实引发了共鸣。

当我们回顾历史上的一些经典可视化作品时，它们皆源于作者对世界本身的深入理解，作者可能在海量的图表库中探索过几百种呈现方式，最终将决策落在了某一种方式上，并成功地打动了读者。

因此，成功的可视化是建立在对事实充分理解的基础上，并在决策哪种方式解释得更好的过程中不断地刷新认知，这是一门复杂的艺术。如果你的组织需要这种能力，那么你需要招聘的人不是美工，也不是UI设计师，而是能够独立思考和决策的数据分析师。

第二，拥抱“低代码化”的前沿技术工具。

BI为数据可视化提供了极便捷的工具，以前的数据可视化仅仅是为了图表展示和辅助解释说明。

而基于现代BI技术的发展，我们可以直接采用可视化方式对数据进行探索。

以Power BI为例，它的可视化模块设计是极简的，图表的生成与切换只发生在鼠标的点选之间。因此，用户可以快速地试错，并利用视觉理解信息的绝对优势找到解决问题的方法。

在技术快速迭代的进程中，此种分析数据的方式将变得越来越便捷，越来越普及，或许在不久的将来，它将与人工智能完美地结合起来。简而言之，这是不可阻挡的技术趋势，也是弯道超车的机遇。

第三，“数据可视化”应作为企业数字化转型战略的核心能力。

谈及“企业数字化”建设，数据治理、数据地图、数据中台、BI应用等本质上是对数据理解的投资，从投资回报曲线来看，起始阶段新兴技术可以带来显著的效率提升，通过构建强有力的数据团队也能够获得持续的赋能，但随着技术发展，若仅依靠单一技术，团队努力创造的价值将遇到瓶颈。

如何保持增值？我认为数据分析应逐渐成为一种通用的能力，而不是岗位，只有把数据能力融入业务中才能最大化地发挥价值。不过“人人都可以成为数据分析师”的目标是比较理想化的，也很难实现。而“人人都可以看数据”的素质是可以培养出来的，“数据可视化”可以是贯穿企业数字化转型各阶段的核心能力，是实现“人人用数”的关键。

正如数据可视化讲究的简洁之美，《Power BI数据可视化从入门到实战》一书用“干净”的文字与清晰的图表设计给读者带来了极佳的学习体验，使国内数据可视化应用的普及向前迈进了一步，衷心希望更多的读者认识到数据可视化技术的重要性，并使用它发挥巨大的威力。

Power BI发展至今，已经被越来越多的人熟知，作为一个不需要具备专业技能就能轻松上手的商业智能分析工具，Power BI集多种强大的功能于一身，从数据整理、数据分析到数据可视化，整个流程无缝衔接，值得每一个需要与数据打交道的人都学习和使用，它正在演变为提升个人数字化能力的必备技能。

虽然Power BI经常被视为一个可视化工具，通过鼠标拖曳就能快速地做出一个简单的可视化报告，但坦白地说，目前它的默认可视化效果并不出彩，要做到报表美观，还是需要下一番功夫的。

默认的可视化效果不够理想，并不代表它做不出好看的可视化报告，只是你需要掌握一些Power BI可视化设计的方法和技巧。

这本书就是为你揭开Power BI可视化设计的奥秘的。