数据可视化的方法有哪些?

2024-02-29 20:29

1. 数据可视化的方法有哪些?

数据可视化就是将数据分析的结果用图表的形式展现出来。
可以实现数据可视化的工具有:Excel、报表、BI
图表的展现形式有:柱状图、条形图、折线图、饼图、雷达图、地图、漏斗图、仪表板图、散点图、桑基图、词云和矩形树图等各种各种图形。
以下展示几张通过观远数据BI平台做的数据可视化大屏:







数据可视化的方法有哪些?

2. 大数据可视化平台展示出来的效果是怎么样子的?

大概分为几个模块:
2D区域
此方法使用的地理空间数据可视化技术,往往涉及到事物特定表面上的位置。2D区域的数据可视化的例子包括点分布图,可以显示诸如在一定区域内犯罪情况。
时态
时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图,显示诸如某些区域的温度信息。
多维
可以通过使用常用的多维方法来展示目前2维或高维度的数据。多维可视化的一个例子可能是一个饼图,它可以显示诸如政府开支。
分层
分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图,可以显示语言组。
网络
在网络中展示数据间的关系,它是一种常见的展示大数据量的方法。

3. 如何将维度和数据更加直观的表现出来

数据可视化的设计,初步有些成果,借此总结下自己设计时的步骤与方法。设计中经过多次反复,但总体可以归为以下3步。
1.分析数据
想要清楚地展现数据,就要先了解所要绘制的数据,包括元数据维度、元数据间关系、数据规模。元数据在这里指图形要表达的不可再细分的实体。
元数据的维度即数据的各属性度量,比如二维平面上的点的属性是,它的维度就是x坐标轴与y坐标轴。一般需要可视化的数据会有很多维度,分析清楚各维度及其关注度是最终把数据清晰表达的前提。过多的维度会加大可视化的难度,因为“想聊的故事太长了,反而就都沉默的笑着”。当然一直沉默就可能丢工作了,所以可以尝试从二维到 三维、加入颜色、形状等表现维度,如果真的觉得极限了,就应该考虑信息过载问题了,回头试着删减非必要的信息维度。
本例中的元数据是案件,维度有时间、类别、所在部门、前后案件。
元数据间关系,多数关系都与元数据本身的属性有关,也就是说,可以在一个维度上判断出数据间的关系。
案件的开始结束时间,可以知道各案件的前后关系。根据案件的前后案件,可以把案件连接在一条流转线上。
数据规模,往往需要采集真实数据,以便确定图形的容量、坐标刻度等。
幸好例子中的数据量不大,上图是最复杂的流程了。本例的可视化任务主要难点在关系上的表达。
2.匹配图形
分析清楚数据后,就要找个合适的箱子把这些“苹果”装进去。上一步,或许还可以靠自身的逻辑能力,采集到的现成数据分析得到,而这一步更多地需要自己的经验、阅历,数据可视化本来就是个很综合的学问啊!
西乔如是说:它涉足制图学、图形绘制设计、计算机视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。相关领域有影像学、视知觉。空间分析、科学建模等。
不过,幸运的是,现在已经有很多成熟的图形可以借鉴了。比如以下两个(本文的例子是它们两个的综合)。
Flowing Data
如何确定采用哪种图形模式呢?这要从数据出发。确定哪个维度最重要,是应该首要表现的,这个维度往往决定最后采用的图形模式。当你在脑中对图形有个预期后,如果觉得从空白开始太难,可以上网看看,或回想自己使用过的软件有无类似这种概念的表达。
在时间、类别、所在部门、前后案件4个维度中,根据业务分析得,前后案件是最重要的,但在这个业务中凑巧的是,时间与前后案件有很大关联——前后案件是无缝相接的,前一案件的结束时间是后一案件的开始时间。最后决定将时间与前后案件联合作为第一维度考虑。确定这个基调后,我参考了一些图形,如下图。
Chrome Developer Tools Resources
After Effect Render
最终我做了个艰难的决定,选用timelines图形,同时兼容了flowing图形!细心点还会发现,我山寨了chrome的样式。
3.优化图形
有了图形后,尝试把数据按属性,绘制到各维度上,不断调整直到合理。虽然这里说的很简单,但这是最耗时耗力的阶段。维度过多时,在信息架构上广而浅或窄而深都是需要琢磨的,而后再加上交互导航,使图形更“可视”。
在这个任务中,图形经过我的很多次修改。下图是一次修改前后的对比。
所做的修改主要有:
纵轴去掉一行一个部门(公诉、侦监、反贪等称为部门)的标识,改用同一颜色隐式表达。如此的考虑是,了解检察院业务的用户看到案件类别就能知道它属于哪个部门,而且少了部门后,单位区域更清楚——上下级单位的案件流转是很受关注的。
之前的时间轴是非等比显示的,它的标识由下方的图形决定,始终觉得这样不够严谨,后来看到一个开源组件:Simile Timeline。它对一个时间轴上不同时间段上信息量相差悬殊的情况,定义了一个Hotzone的概念,觉得与我的图形很契合,于是采用了。这个Hotzone概念,简单说就是放大一个指定的时间段,这个时间段里的刻度可以更细,表现更多信息。

如何将维度和数据更加直观的表现出来

4. 如何选择数据展示平台才能让数据更直观,可视化效果更好

近几年冒出来的BI之秀,如TB、qlk都强调可视化,一改传统BI工具SAP BO、IBM家的cognos(不过近几年貌似都在研发云BI)。这里不谈开源,还没见到能成熟应用的BI。成熟的BI工具如 FineBI (国内)和 Tableau(国外),都很推荐。tableau可视化探索分析很赞,数据量多的时候性能较差,企业用多并发价格贵。FineBI 国产帆软,为数不多能占据世界领 先地位的数据工具,重在数据处理性能和企业应用的复杂情况(市场步伐很快),自带ETL,可视化还行,价格良心,个人用免费。

5. 数据可视化功能设计表现在哪些方面?

【导读】对于企业来说,应用数据可视化,在进行数据结果展现和数据可视化流程设计都是重要的方面,还有一个重要的并且难度比较高的,就是数据可视化的功能设计模块,想要拥有好的数据体验就需要做好数据可视化功能设计,主要表现在以下三个方面。

第一、图形设计
数据可视化的数据结果可以通过图形简单直观的呈现给观众,图形对于数据可视化的功能设计过程中直观重要,在进行数据可视化的图形设计的过程中,不同部门,不同的岗位角色需要的展示的界面是不一样的,好的图形设计可以很快的让观众理解数据含义,客户可以找到自己需要的信息,企业也可以通过数据可视化图形更好的展现自己的数据信息。
第二、业务指标设计
业务指标设计中的又分为几个小点:
1、关联指标设计,就是相关的关联设计包括数据逻辑关系。
2、横纵关系,指标设计对于数据的深层次分析是很重要的,指标之间有没有很强的关联性,也关系到数据分析的结果。
3、指标跟踪预警,是一种跟踪机制的设立、以及预警设备,可以周期性的把握大数据可视化工作的重点,有了追踪机制才能实时的获取想要的数据,或者说发生数据的异常变动会有预警,才能更好的起到控制的效果。
4、分析流程设计,每一个岗位都有自己不一定的岗位职责和岗位特点,每一个数据可视化工具的选用也是要根据不一样的特点需要,只有做好特定的步骤分析和流程分析才能体现不同周期内的管理重点。
第三、交互设计
也就是要实现用户的基本的使用性能,数据可视化的交互设计要建立在用户的实际需要的基础上,提供不同层次的分析,在操作的连续性、简单性以及逻辑性上都要有合理的把握和恰当的设计。
关于数据可视化功能设计表现在哪些方面?就给大家介绍到这里了,这也是数据分析师必须要掌握和了解的内容,更多相关资讯,欢迎大家继续关注和了解!

数据可视化功能设计表现在哪些方面?

6. 数据可视化如何让大数据更加人性化

每天都有海量的数据出现,依靠传统的人工方式去呈现数据价值,可能一辈子都处理不完。我们需要新的软件和技术,去更深入的理解和利用大数据集合。最佳的方法是提高数据可视化的水平。康拓普数据洞察平台,专注于大数据可视化技术,致力于帮助客户挖掘和利用数据价值,指导客户如何利用数据可视化工具让大数据更加人性化。

纵观生活,大数据的应用十分普遍:淘宝运用大数据为客户推荐商品信息,百度用大数据帮助大家精准搜索,谷歌地图用大数据指引出行。不知不觉中,数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落,毕竟用户更关心数据结果的展示而非大数据。
比如我们常用的智能手机,它既是一款数据采集工具,同时也是一个多媒体的数据可视化展示平台:比如我们看的新闻中有大量的数据图表;我们娱乐的影视剧和电子游戏,频繁出现的数据可视化元素,让作品更具科技感;在教育与科普方面,数据可视化的应用更广,因为大家已经对传统单调的讲述方式失去兴趣,喜欢更加直观、高效的信息呈现形式。
未来,随着智能手机、平板电脑和车载电脑等平台日渐普及且不断融合,新的交互手段将成为数据可视化的趋势。那么,我们如何更加快速、深入、全面的展示大数据背后的信息呢? 答案是我们需要更加人性化的数据可视化设计。
如何设计更加人性化的数据可视化效果?
其实,数据可视化早已存在,我们用的PPT、EXCEL中就可以将数据的各种属性和变量呈现出来。对于大数据,这远远不够。
近年来,大数据可视化发展迅速,随着数据可视化平台的拓展,应用领域的增加,表现形式的不断变化,以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等,数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大,不断有酷炫夺目的可视化案例出现。但是,数据可视化的图形设计,并不是越酷炫越好,而是要贴合用户需求。
大数据可视化应该更贴近用户的使用习惯和使用需求,就像交通指示牌一样,让车主准确到达目的就行,而无需复杂的图形。因此,在大数据可视化设计时,也需因地制宜:
首先,对于简单明了的大数据集合,可以用饼图、直方图、散点图、柱状图等最原始的统计图表,它们是数据可视化的最基础最常见的应用。
其次,遇到复杂或大规模异型数据集,比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等,就要先进行数据采集、数据分析、数据治理、数据管理、数据挖掘等一系列复杂数据处理,然后由设计师设计一种表现形式,是立体的、二维的、动态的、实时的,还是允许交互的?最后由数据工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段。
这些复杂的制作步骤,目前的大数据可视化平台可以帮你实现。“康拓普大数据洞察平台”,内置大量丰富的可视化图表,满足客户不同场景的需求,是一款超级实用的大数据可视化工具。
康拓普数据洞察平台,为您定制更贴合需求的数据可视化
康拓普数据洞察平台,基于大数据和互联网时代设计,它是一款自助式的大数据可视化工具,为您提供丰富的图标效果展示,帮助您洞察大数据的潜力和价值。平台支持多终端( PC、平板、手机端)、跨平台(iOS、安卓、Windows)对数据进行可视化展现。
康拓普数据洞察平台,支持多个报表在页面上灵活布局,自由组合,一目了然,快速响应用户需求。还可以帮助非专业的人士通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用,满足各行业在日常业务中的监控、调度、会展演示等多场景使用需求。
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7. 什么是数据可视化?

数据可视化的世界历史

什么是数据可视化?

8. 数据可视化常用的图有哪些,有什么特点

DataViz可视化数据分析软件中含有丰富的各种图表,可以帮助用户通过简单的拖拽就可以轻松的创建用于数据分析的图表,或者将多个图表组成图册来进行交互分析并进行大屏展示。
DataViz中图表联动可以实现对同一个数据集或不同数据集的图表的联动,通过图表联动可以让某个图表作为筛选器,点击其中某一个数据项,与其关联的图表将会筛选出所选项的数据内容,快速且直观展现数据分析结果。下面我们来介绍下DataViz中图表联动的几种方式。
● 实现与指定的图表进行联动图表联动可以设置指定的图表与当前图表进行联动,在图册编辑页中点击选择某个图表后,在选中图表的“内容设置”中,有一个“图表联动设置”的功能按钮。
 
点击“图表联动设置”的功能按钮弹出“图表联动设置”页面,如下图所示。可以选择与该图表联动的图表,当选中的被联动图表与该图表不在一个数据集中时,需要设置该图表数据集与被联动图表数据集的关联字段。进行完图表联动的设置后,点击确定进行保存。再点击该图表的某一区域后,其他图表发生联动。

●同一个数据集的图表联动
新建几个图表,数据来自同一数据集,然后新建图册,进入图册定义页面,拖拽定义好的图表到图册中,图表拖拽到图册中时默认都为被联动图表。 

下面我们以饼图以主动联动图表为例进行设置,点击饼图,在右侧属性页中,选中“作为筛选器”属性,饼图这时就会作为主动联动图表,如下图所示:

单击饼图的“家用电器”扇区进行联动过滤,这时饼图的“家用电器”扇区高亮显示,其它部分灰显,并且其它图表会根据“家用电器”进行过滤,如下图所示:● 同一个数据源不同数据集的图表联动
当两个同一数据源不同数据集的图表需要联动时,首先需要对不同数据集的字段建立关联关系,点击图册工具栏中的“数据绑定”按钮,如下图。

弹出数据绑定页面,每一行的左侧和右侧分别是绑定字段区域和非绑定字段区域,点击下拉框在其中选择需要进行数据绑定的数据字段即可,从而创建了两个不同字段在同一数据源下不同数据集之间的关联关系。如下图:
 
之后,就可以实现同一数据源不同数据集的图表之间的联动了,如下图:
 
DataViz中图表联动设置简单,业务人员只需要简单拖拽就可以实现可视化的图表联动分析,直观展现数据分析结果。帮助企业用户快速准确地洞悉数据背后隐藏的商业价值,让决策更“有据可依”。
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