資料視覺化的目的在於洞察資料，透過將資料以圖表的方式呈現搭配一些互動介面即可觀察資料的以便進行資料分析，上篇透過視覺化方法呈現三個月內所有網站文章的熱門標籤趨勢，此篇即可觀察資料的故事以及進行資料分析，進而可以進行決策。

資料分析

熱門程度分區

透過視覺化圖表可以看出在三個月中 4/23 - 4/30 這兩週的整體文章熱門程度較高，而其他時間區段則較一般，由此可以進一步分析每個標籤所帶來的影響力以及探索為何會有此現象，進而可以針對這個現象進行決策。

透過互動式介面可以進行更進一步的分析，可以發現這兩週有其他時間區段沒有的文章標籤，而這文章標籤的圓圈大小較小顏色卻是高熱門的的顏色，代表這文章標籤的總文章數雖很少，但所吸引的點擊數卻是非常高的，而只有此兩週達到如此高的熱門程度可以推測是發生什麼時事尹妃大家的討論或是其他原因。

尋找重要標籤

透過這樣的視覺呈現，我們可以關注一些圓圈大小較小但是顏色亮度較亮的文章標籤，這代表的是單一文章的貢獻度較高，而如何更直覺的呈現這個資訊，我們可以用另一種計算方式來達成。

文章平均熱門度排名

透過將 Y 軸的排序方法更改成以文章平均的點擊數進行排序，即可更進一步的發現 CP 值更高的文章標籤

單週霸權

透過顯示趨勢線條的視覺化互動介面，我們可以發現一些沒有線條的單一圓圈，這些代表的是沒有在其他時間區段進到排名中，而是在單週得到較高的名次，可以進一步分析可能原因以及發現。

視覺化的目的即是探索以及發現更多資料的重點，進行更進一步的分析以及決策，此篇分析了所有文章的熱門標籤以及發現一些有趣的現象，以此來說明分析的重要性，之後進行的資料分析案例也是依照此方法進行，透過千變萬化的資料視覺化方法來解析資料故事。