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...
查看详细 >>大部分人会选择将宝贵的生活记录保存下来,以便空闲的时候回顾精彩人生。这样一年大概会产生100GB的数据,其中大部分是图片、视频或音频。而一个中小型企业组织,每年则会产生1TB的数据,大型企业集团一年的数据增加量甚至会突破1PB。如此大量的数据,是被记录存储就耗费巨大,企业付出昂贵的代价是为了保存这些数据吗?有人说,数字化时代“数据就是石油...
查看详细 >>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,比如说一家通讯公司的运营总监可能会在仪表盘中看到,他们本周的投诉量过高,然后,可以深入了解为什么导致投诉变多,并开始制定计划。通过这种...
查看详细 >>我们要的不是数据,而是数据可视化告诉我们的事实。大多数人面临这样一个挑战: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。部分原因可以归结于,数据可视化只是数据分析过程中的一个环节,数据分析师可能将精力花在获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型,但在终的展示沟通上力不从心。这也是“写代码的干不过做PPT”的部分原因。实际...
查看详细 >>数据可视化:你真的认识数据吗?数据结构(1)结构化数据IT系统产生的数据,一般根据数据结构模型分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。大部分关系型数据库中存储的数据,有着优良的存储结构,我们称之为结构化数据。大部分结构化数据可以简单地用二维形式的表格存储。一般以行为单位,一行数据表示一个实体的信息,每一行数据的属性是相同的,它记录了人...
查看详细 >>有关数据可视化的界定有很多,像百科的界定是:数据可视化,是有关数据视觉效果表达形式的科技进步科学研究。在其中,这类数据的视觉效果表达形式被界定为,一种以某类概述方式抽提出去的信息,包含相对信息企业的各种各样特性和自变量。这类界定很有可能看起来较为比较难懂。在大数据分析工具和手机软件中提及的数据可视化,便是运用应用电子计算机图象处理、图象、...
查看详细 >>数据可视化在数据分析中发挥着重要的作用,很多人认为数据可视化是一个比较难的技术,其实并不是这样的,数据可视化在数据分析中涉及到的众多技术中算是一个比较简单的技术。一般来说,数据可视化是以饼状图等图形的方式展示数据,这帮助用户能够更快地识别模式,目的是让客户更直观的了解数据。那么数据可视化的好处都有什么呢?下面我们就给大家介绍一下数据可视化...
查看详细 >>什么是数据可视化?数据对于大多数人来说只是一个概念,大数据尤其如此。以比特方式存储在电脑中的数据,对我们并没有什么用。比如下面这个数据记录,对于大多数人来说,这是一串毫无意义的数据:[{'编号': '001' , '年龄': 15 , '身高': 165 , '体重': 59 } , {'编号': '002' , '年龄': 18 , '...
查看详细 >>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 Tuft...
查看详细 >>数据可视化的方向1.数据可视化的三个分支科学可视化、信息可视化、可视分析学2.数据可视化发展方向可视化技术与数据挖掘有着紧密的联系可视化技术与人机交互有着紧密的联系可视化与大规模、高纬度、非结构化数据有着紧密的联系3.数据可视化技术的发展方向可分为以下三个方面:数据可视化技术的发展方向可分为以下三个方面:(1)可视化技术与数据挖掘将联系更...
查看详细 >>数据可视化:你真的认识数据吗?数据结构(1)结构化数据IT系统产生的数据,一般根据数据结构模型分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。大部分关系型数据库中存储的数据,有着优良的存储结构,我们称之为结构化数据。大部分结构化数据可以简单地用二维形式的表格存储。一般以行为单位,一行数据表示一个实体的信息,每一行数据的属性是相同的,它记录了人...
查看详细 >>数据采集是数据分析和可视化的第一步,俗话说“巧妇难为无米之炊”,数据采集的方法和质量,很大程度上就决定了数据可视化的终效果。数据采集的分类方法有很多,从数据的来源来看,可以分为内部数据采集和外部数据采集。1.内部数据采集:指的是采集企业内部经营活动的数据,通常数据来源于业务数据库,如订单的交易情况。如果要分析用户的行为数据、APP的使用情...
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