挑选数据可视化供应

可视化对应两个英文单词： Visualize和 Visualization。 Visualize是动词，意即“生成符合人类感知”的图像；通过可视元素传递信息。 Visualization是名词，表达“使某物、某事可见的动作或事实”；对某个原本不可见的事物在人的大脑中形成一幅可感知的心理图片的过程或能力。 Visualization也可用于表达对某目标进行可视化的结果，即一帧图像或动画 在计算机学科的分类中，利用人眼的感知能力对数据进行交互的可视化表达以增强...。。。数据可视化，是获得信息的比较好方式之一，通过视觉化方式，快速抓住要点信息。挑选数据可视化供应

数据可视化的显示空间通常是二维的，比如电脑屏幕、大屏显示器等，3D图形绘制技术解决了在二维平面显示三维物体的问题。但是在大数据时代，我们所采集到的数据通常具有4V特性：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值）。如何从高维、海量、多样化的数据中，挖掘有价值的信息来支持决策，除了需要对数据进行清洗、去除噪声之外，还需要依据业务目的对数据进行二次处理。常用的数据处理方法包括：降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。挑选数据可视化供应良好的数据可视化对于分析数据和基于该数据做出决策至关重要。

数据可视化的意义在于帮助人们更好地分析数据，而信息的质量在很大程度上取决于其表达方式，分析由数字列表组成的数据所包含的含义，并将分析结果可视化。数据可视化的本质是可视化对话，数据可视化是技术与艺术的完美结合，以图形的方式清晰有效地传达和传播信息。一方面，数据赋予可视化价值;另一方面，可视化增加了数据的智能，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识，从知识中收获价值。1、复杂信息易理解人类大脑处理视觉信息的速度比书面信息快10倍。使用图表总结复杂的数据可以确保比混乱的报告或电子表格更快地理解关系。2、数据多维度显示在可视化分析中，数据进行分类、排序、组合并显示每个维度的值，以便可以看到表示对象或事件数据的多个属性或变量。

二者之间有很重要的区别：探索性分析指理解数据并找出值得分析或分享给他人的精华。这就好比，在牡蛎中寻找珍珠，可能打开一百个牡蛎(尝试很多种方法)才终找到两颗珍珠。而解释性分析，我们迫切希望能够言之有物，讲好某个故事--专注于两颗珍珠。大多数时候我们汇报工作就是要做好解释性分析的工作。可视化过程一个完整的数据可视化过程，主要包括以下4个步骤：确定数据可视化的主题提炼可视化主题的数据根据数据关系确定图表进行可视化布局及设计数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。

数据可视化的基本原则那么同样是运用视觉，什么样的数据可视化才有价值呢？人类经过漫长的进化，视觉系统接受和加工信息已经形成了一些独特的规律，我们正是要充分理解这些视觉特点，将数据信息加工成适合人类快速接受的方式，同时规避一些人类视觉的缺陷（比如一些错觉），使得信息以不容易造成偏差的方式高效组织，并向人类进行传递。数据可视化方式多种多样，每种不同的展示方法都从特定的视角表达了信息。好的数据可视化设计原则，可以很好的向读者展示数据的内在规律，能够快速抓住读者的眼球，同时避免传递错误信息。我们把结构化数据分为：数值型数据、类别型数据和时间序列三大类型。而人类可以从数据中观察到的模式则包括：局部与整体、趋势、偏离、分布、相关性、可比性等等。数据可视化的优点是什么？衢州智能数据可视化生产厂家

数据可视化都有哪些作用？挑选数据可视化供应

我们可以用眼睛、耳朵、鼻子等各种感官来接触、感受、理解这个世界。科学研究表明，进入大脑的信息有75%来自视觉，进入或离开系统的纤维细胞占38%。而视网膜上有1亿个传感器，但只有500万个能够从视网膜传递信息到大脑。这表明，实际上眼睛处理的信息要多于大脑处理的信息，可以说眼睛过滤了信息。可以说人类有价值的，就是眼睛。正是因为人类具备了优良的视力，所以才能在狩猎或采集活动中保持较高的效率，判断环境的风险，很好的躲避猛兽的袭击。人类对于信息摄取的速度，视觉是占主导地位的。，因此我们可以充分利用人类为高效的信息获取—眼睛，来快速吸收、加工和处理信息。在越来越强调效率的数据可视化，与其听长篇大论的汇报，还不如亲自看看来得快。挑选数据可视化供应