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淮安數(shù)據(jù)可視化制作

來源: 發(fā)布時(shí)間:2022-07-12

論是哪種職業(yè)和應(yīng)用場景,數(shù)據(jù)可視化都有一個(gè)共同的目的,那就是準(zhǔn)確而高效、精簡而地傳遞信息和知識??梢暬軐⒉豢梢姷臄?shù)據(jù)現(xiàn)象轉(zhuǎn)化為可見的圖形符號,能將錯(cuò)綜復(fù)雜、看起來沒法解釋和關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù),建立起聯(lián)系和關(guān)聯(lián),發(fā)現(xiàn)其規(guī)律和特征,獲得更有商業(yè)價(jià)值的洞見和價(jià)值,并且利用合適的圖表直截了當(dāng),且清晰而直觀地表達(dá)出來,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自我解釋、讓數(shù)據(jù)說話的目的。而人類右腦記憶圖像的速度比左腦記憶抽象的文字快100萬倍。因此,數(shù)據(jù)可視化能夠加深和強(qiáng)化受眾對于數(shù)據(jù)的理解和記憶。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)。淮安數(shù)據(jù)可視化制作

舉一個(gè)例子,對于氣象行業(yè)來說,有效利用大數(shù)據(jù)可視化至關(guān)重要。天氣模型會(huì)利用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析呈現(xiàn),消費(fèi)者收到的終預(yù)測通常是幾種模型分析的結(jié)果。企業(yè)也是一樣,當(dāng)預(yù)測變得越來越復(fù)雜的時(shí)候,一種讓決策者能夠理解并快速采取行動(dòng)的方式,或者說獲取數(shù)據(jù)分析結(jié)果并傳遞有效信息,是企業(yè)成功的必要條件。但是,很多決策者得到了這些結(jié)果,在沒有可視化的情況下,仍是需要分析人員解釋的。比如很多以數(shù)據(jù)分析服務(wù)為業(yè)務(wù)的乙方公司,有非常多個(gè)不同的數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)各類具有不同數(shù)據(jù)屬性的復(fù)雜模型,那么如何以一種使其易于操作的方式向甲方解釋?這也是數(shù)據(jù)可視化存在的必要性,通過正確的圖形,甲方可以快速獲取并解讀不同維度的復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)果。挑選數(shù)據(jù)可視化檢測數(shù)據(jù)可視化主要旨在借助于圖形化手段,清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。

什么是數(shù)據(jù)可視化?數(shù)據(jù)對于大多數(shù)人來說只是一個(gè)概念,大數(shù)據(jù)尤其如此。以比特方式存儲(chǔ)在電腦中的數(shù)據(jù),對我們并沒有什么用。比如下面這個(gè)數(shù)據(jù)記錄,對于大多數(shù)人來說,這是一串毫無意義的數(shù)據(jù):[{'編號': '001' , '年齡': 15 , '身高': 165 , '體重': 59 } , {'編號': '002' , '年齡': 18 , '身高': 195 , '體重': 78 } , {'編號': '003' , '年齡': 16 , '身高': 170 , '體重': 63 } ]因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)沒有帶入任何場景,也沒有任何上下文提示,更不符合大多數(shù)人的閱讀習(xí)慣(這是json格式的數(shù)據(jù)表示),這只能稱之為數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)可視化,則是將數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整理變成易于接受的信息,人類通過頻繁處理這類信息,從而產(chǎn)生正確的知識。比如,將以上表格用下圖可視化展示出來,我們不僅能理解數(shù)據(jù)的含義,還能發(fā)現(xiàn)隨著年齡的增長,身高和體重都會(huì)增加這樣一個(gè)規(guī)律,這便將數(shù)據(jù)從信息轉(zhuǎn)變成了知識。同樣的道理,企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)因?yàn)閹в袠I(yè)務(wù)的背景特征,只要稍微經(jīng)過系統(tǒng)的整理,就可以很好的通過這些數(shù)據(jù)來理解業(yè)務(wù)。但是只是一些表格還是不夠的。將數(shù)據(jù)變成信息,用表格的方式來表示,只是具備了可視化的基礎(chǔ),還沒有真正的可視化。數(shù)據(jù)可視化是一個(gè)處于不斷演變之中的概念,其邊界在不斷地?cái)U(kuò)大。

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,是獲得信息的比較好方式之一,通過視覺化方式,快速抓住要點(diǎn)信息。舟山特制數(shù)據(jù)可視化信息

據(jù)可視化呈現(xiàn)與解讀數(shù)據(jù)分析調(diào)查目的及意義?;窗矓?shù)據(jù)可視化制作

數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)分析和可視化的第一步,俗話說“巧婦難為無米之炊”,數(shù)據(jù)采集的方法和質(zhì)量,很大程度上就決定了數(shù)據(jù)可視化的終效果。數(shù)據(jù)采集的分類方法有很多,從數(shù)據(jù)的來源來看,可以分為內(nèi)部數(shù)據(jù)采集和外部數(shù)據(jù)采集。1.內(nèi)部數(shù)據(jù)采集:指的是采集企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營活動(dòng)的數(shù)據(jù),通常數(shù)據(jù)來源于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫,如訂單的交易情況。如果要分析用戶的行為數(shù)據(jù)、APP的使用情況,還需要一部分行為日志數(shù)據(jù),這個(gè)時(shí)候就需要用「埋點(diǎn)」這種方法來進(jìn)行APP或Web的數(shù)據(jù)采集。淮安數(shù)據(jù)可視化制作

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