企业商机
数据可视化基本参数
  • 品牌
  • 钟润科技
  • 型号
  • web
  • 版本类型
  • 网络版,单机版,手机版
  • 语言版本
  • 繁体中文版,简体中文版,英文版
数据可视化企业商机

数据可视化的意义在过去,很多人或许对数据可视化并没有很直接的观感,因为跟其打交道的数据应用模式无非就是EXCEL或是固定的数据模型或工具。但是随着大数据时代的到来,数据量和数据复杂性增加,模型的复杂性也随之增加。此时对于企业来说,内部业务系统之间的数据流通和分析结果的可视化是非常关键的工作,同时也是一个跨越性的挑战。数据的可视化可以将复杂的分析结果以丰富的图表信息的方式呈现给读者。然而只有分析人员对目标业务活动有深刻的了解,才能更好地进行可视化展现。正如耶鲁大学统计学教授爱德华·塔夫特(EdwardTufte)所说:“图形表现数据,实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。”对于广大新闻编辑、设计师、运营分析师、大数据研究者来说,他们都需要从不同维度、不同层面、不同粒度的数据统计处理中,以图表或信息图的方式为用户(只获得信息)、阅读者(消费信息)及管理者(利用信息进行管理和决策)呈现不同于表格式的分析结果。数据可视化也面临诸多的问题和挑战。徐州数据可视化哪家好

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。台州品质数据可视化平台数据可视化,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。

数据可视化既是一门技术,又是一门艺术。的数据可视化作品可以高效、精细地传达信息。本篇用3章的篇幅,浅显地讲述相关知识点,目标是让读者对数据可视化有一个基本的了解,初步认识数据类型,以及数据可视化的一些常用技巧。本篇的知识储备尚能应付书本后续的数据分析及可视化实践。但如果要深入研究建议读者更广范的去阅读爱德华-塔夫特(Edward Tufte)等人专门论述数据可视化的书籍。—高效的可视化数据可以让人充分利用碎片时间,更加快速、准确地获取和处理信息。

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。数据可视化领域的起源,可以追溯到二十世纪50年代计算机图形学的早期。

经过三次信息化浪潮的洗礼,将生活的点滴进行数字化记录和存储,已经变得司空见惯。将中的美好瞬间记录成数字化图片,录下小宝宝刚刚学会走路的可爱影像;或者用apple watch记录下心跳,用以规律的运动和饮食;或者用便携式电子设备记录下血糖数值,科学指导用药。到如今,虚拟现实(VR)和增强现实(AR)已经开始模糊数字化世界和真实的世界,新兴起的脑机接口技术则将人类带向了人机融合的未来。人类正在朝着比特化生存的大路狂奔而去,未来难以确定,但是有一点可以肯定的是,您的生活正在数据可视化和被量化。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。杭州数据可视化特点

数据可视化哪里做的比较好?徐州数据可视化哪家好

数据可视化的第三个好处就是能够理解运营和结果之间的连接,具体就是数据可视化允许用户去跟踪运营和整体业务性能之间的连接。在竞争环境中,找到业务功能和市场性能之间的相关性是至关重要的。我们可以用一个案例来说明,比如说一家软件公司的执行销售总监可能会立即在条形图中看到,他们的旗舰产品在西南地区的销售额下降百分比。然后,相关主管可以深入了解这些差异发生在哪里,并开始制定计划。通过这种方式,数据可视化可以让管理人员立即发现问题并采取行动从而及时止损。在这篇文章中我们给大家介绍了数据可视化的优点,其实数据可视化的优点是有很多的,这也是数据可视化被大家关注的原因之一。我们会在后面的文章中继续给大家介绍一下数据可视化的优点。徐州数据可视化哪家好

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