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。数据可视化都用在什么领域?南京数据可视化好选择
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丽水智能数据可视化批发据可视化呈现与解读数据分析调查目的及意义。
数据可视化的第二个优点就是用建设性方式讨论结果。一般来说,当我们向高级管理人员提交的许多业务报告的时候,都是规范化的文档,这些文档经常被静态表格和各种图表类型所夸大。也正是因为它制作的太过于详细了,以致于那些高管人员也没办法记住这些内容,因此对于他们来说是不需要看到太详细的信息。而使用Smartbi大数据可视化工具就可以使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息,甚至单个图形也能做到。决策者可以通过交互元素,轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。
数据可视化的本质就是视觉对话。数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息。可视化的意义是帮助人更好的分析数据,信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析,使分析结果可视化。数据可视化的主要作用,在于通过图形和色彩将关键数据和特征直观地传达出来,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。而单纯说"数据呈现"并不确切,因为数据可视化并非无差异地涵盖所有数据,可视化的过程本身就已经加入了制作人的对问题的思考、理解、甚至是一些假设,而数据可视化则是通过一目了然的方式,帮助制作人获得客观数据层面的引导或者验证。并且数据的可视化也有很多优点。数据可视化既是一门技术,又是一门艺术。
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。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的现象已经变得司空见惯。将中的美好瞬间记录成数字化图片,比如录下小宝宝刚刚学会走路时的可爱影像,或者用 Apple Watch 记录下心跳,用于开展有规律地运动和饮食,或者用便携式电子设备记录下血糖数值,科学指导用药。数据可视化未来发展的趋势?宁波品质数据可视化批发
我们认识到数据可视化的必要性,但缺乏数据可视化方面的专业技能。南京数据可视化好选择
比较好的理解是,数据可视化包含信息可视化。信息可视化是数据可视化的一个研究分支。可视化是普适性的,而信息图是具体的。可视化是不因为内容而改变的,而信息图则和内容本身有着紧密的联系。于是乎,数据可视化被划分了三个分支,分别是科学可视化,信息可视化,可视分析学。这种分类也被诸多人士所认可,恰好对应着三个国际会议:IEEEconferenceonscientificvisualization(SciVis),IEEEconferenceonInformationvisualization(infoVis),IEEEconferenceonvisualanalyticsscienceandtechnology(VAST).南京数据可视化好选择