我们可以看到,数据可视化不仅可以做到让数据结果美观易读,更能根据数据可视化需求从大量数据难过提取决策者想要的数据维度,达到“想要即呈现”的目的,不必花额外时间从复杂的数据表中寻找、提取及分析解读。小结数据飞速增长是正在发生的事实。人们的生活逐渐步入数字化时代,高度信息化的社会使得人们每天必须消费大量信息,南京数据可视化好选择。科学研究表明,人类的大脑对图像信息的获取速度远高于数据处理速度,南京数据可视化好选择,南京数据可视化好选择,因此数据可视化将成为人类工作生活的基本技能——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。人们现在为什么要做数据可视化?南京数据可视化好选择
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。南京数据可视化厂家电话数据可视化是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大。
非结构化数据分析起来难度大,也不那么直观,比如视频、音频数据,或一些文件、网页等等,这些数据一般存储在NoSQL数据库或者文件存储系统中。本书讨论的数据可视化,主要是指结构化数据可视化。结构化数据的类型结构化数据的字段类型简单来分,可以分为数值型(Measure)数据和非数值型(Attribute)数据。其中,数值型数据是可度量的数据,比如记录的“学生成绩”或者“销售收入”,可以用来求和,计算平均值、最大值或最小值等。
大数据可视化的一个好处是,它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。例如,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了8%。然后,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。向高级管理人员提交的许多业务报告都是规范化的文档,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。然而,来自大数据可视化工具统计的报告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以及类似于热图、fevercharts等新的可视化工具,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。数据可视化的含义是什么?
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).数据可视化方法必不可少的要素已经具备了。南京数据可视化图片
数据可视化的成功,应归于其背后基本思想的完备性。南京数据可视化好选择
本来数据挖掘与数据可视化就是密不可分的。智能数据分析所产生的的知识与人类所掌握的知识正是导致新的知识发现的根源。而表达、分析与检验这些差异必须用到人脑智能,必经之路是用视觉感知为通道。故而这里涉及到数据可视化的另一个分支:可视分析学(Visual Analytics)。不论从何种数据分析-可视化模型,都在可视化与数据挖掘之间构造了一个循环——互相影响的螺旋形上升的循环,终目的是在其中获取知识。故而数据可视化绝不仅是用于显示结果的统计图,而是结合在整合数据分析过程中的不断迭代的一份子,是与用户交互的必经之路。并且其形式远超基本统计图型。南京数据可视化好选择
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