我們要的不是數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)可視化告訴我們的事實(shí)。大多數(shù)人面臨這樣一個(gè)挑戰(zhàn)：我們認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)可視化的必要性，但缺乏數(shù)據(jù)可視化方面的專業(yè)技能。部分原因可以歸結(jié)于，數(shù)據(jù)可視化只是數(shù)據(jù)分析過程中的一個(gè)環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)分析師可能將精力花在獲取數(shù)據(jù)、清洗整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、建立模型，但在終的展示溝通上力不從心。這也是“寫代碼的干不過做PPT”的部分原因。實(shí)際上，只要掌握了可視化的技能，我們的工作就更容易受到leader的認(rèn)可?？梢暬ぞ甙ǖ幌抻?，Tableau，Excel，PowerBI，Python，R數(shù)據(jù)可視化與信息圖形、信息可視化、科學(xué)可視化以及統(tǒng)計(jì)圖形密切相關(guān)。紹興數(shù)據(jù)可視化信息

數(shù)據(jù)可視化的第三個(gè)好處就是能夠理解運(yùn)營和結(jié)果之間的連接，具體就是數(shù)據(jù)可視化允許用戶去跟蹤運(yùn)營和整體業(yè)務(wù)性能之間的連接。在競(jìng)爭環(huán)境中，找到業(yè)務(wù)功能和市場(chǎng)性能之間的相關(guān)性是至關(guān)重要的。我們可以用一個(gè)案例來說明，比如說一家通訊公司的運(yùn)營總監(jiān)可能會(huì)在儀表盤中看到，他們本周的投訴量過高，然后，可以深入了解為什么導(dǎo)致投訴變多，并開始制定計(jì)劃。通過這種方式，數(shù)據(jù)可視化可以讓管理人員立即發(fā)現(xiàn)問題并采取行動(dòng)從而及時(shí)止損。宿遷數(shù)據(jù)可視化管理數(shù)據(jù)可視化用官方的定義來說就是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)研究。

數(shù)據(jù)可視化的顯示空間通常是二維的，比如電腦屏幕、大屏顯示器等，3D圖形繪制技術(shù)解決了在二維平面顯示三維物體的問題。但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們所采集到的數(shù)據(jù)通常具有4V特性：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價(jià)值）。如何從高維、海量、多樣化的數(shù)據(jù)中，挖掘有價(jià)值的信息來支持決策，除了需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去除噪聲之外，還需要依據(jù)業(yè)務(wù)目的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次處理。常用的數(shù)據(jù)處理方法包括：降維、數(shù)據(jù)聚類和切分、抽樣等統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中的方法。

數(shù)據(jù)可視化的意義在于幫助人們更好地分析數(shù)據(jù)，而信息的質(zhì)量在很大程度上取決于其表達(dá)方式，分析由數(shù)字列表組成的數(shù)據(jù)所包含的含義，并將分析結(jié)果可視化。數(shù)據(jù)可視化的本質(zhì)是可視化對(duì)話，數(shù)據(jù)可視化是技術(shù)與藝術(shù)的完美結(jié)合，以圖形的方式清晰有效地傳達(dá)和傳播信息。一方面，數(shù)據(jù)賦予可視化價(jià)值;另一方面，可視化增加了數(shù)據(jù)的智能，兩者相輔相成，幫助企業(yè)從信息中提取知識(shí)，從知識(shí)中收獲價(jià)值。1、復(fù)雜信息易理解人類大腦處理視覺信息的速度比書面信息快10倍。使用圖表總結(jié)復(fù)雜的數(shù)據(jù)可以確保比混亂的報(bào)告或電子表格更快地理解關(guān)系。2、數(shù)據(jù)多維度顯示在可視化分析中，數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、排序、組合并顯示每個(gè)維度的值，以便可以看到表示對(duì)象或事件數(shù)據(jù)的多個(gè)屬性或變量。數(shù)據(jù)可視化方法必不可少的要素已經(jīng)具備了。

可視化元素由3部分組成：數(shù)據(jù)可視化空間+標(biāo)記+視覺通道可視化空間數(shù)據(jù)可視化的顯示空間，通常是二維。三維物體的可視化，通過圖形繪制技術(shù)，解決了在二維平面顯示的問題，如3D環(huán)形圖、3D地圖等。標(biāo)記標(biāo)記，是數(shù)據(jù)屬性到可視化幾何圖形元素的映射，用來數(shù)據(jù)屬性的歸類。根據(jù)空間自由度的差別，標(biāo)記可以分為點(diǎn)、線、面、體，分別具有零自由度、一維、二維、三維自由度。如我們常見的散點(diǎn)圖、折線圖、矩形樹圖、三維柱狀圖，分別采用了點(diǎn)、線、面、體這四種不同類型的標(biāo)記。數(shù)據(jù)可視化通常怎么做？衢州地方數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)

數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域的起源，可以追溯到二十世紀(jì)50年代計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的早期。紹興數(shù)據(jù)可視化信息

其中，大部分人可能會(huì)認(rèn)為第一步是簡單的一步，數(shù)據(jù)可視化其實(shí)定義問題往往是困難的部分，也是重要的部分。定義問題決定了你的工作方向，因此多花點(diǎn)時(shí)間把定義問題弄清楚總是值得的。一旦你確定了需要關(guān)注的問題，接下來就需要全力收集回答上述問題所需要的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可能來自多個(gè)數(shù)據(jù)源，唯有收集到所需要的數(shù)據(jù)，才能為解決問題奠定基礎(chǔ)，所以這一步非常具有挑戰(zhàn)性。有了數(shù)據(jù)以后，應(yīng)用我們所學(xué)的知識(shí)，將現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類整理，將一些結(jié)構(gòu)不規(guī)范、零散的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、關(guān)聯(lián)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型，為后續(xù)使用DataFocus進(jìn)行分析創(chuàng)造條件。接下來，就是發(fā)揮分析師邏輯思考能力和想象力的時(shí)候了。紹興數(shù)據(jù)可視化信息