数据可视化论文百度文库word
2023-05-04阅读(233)
问：数据可视化的方法有哪些？
- 答：一、面积&尺寸可视化
对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。
二、颜色可视化
通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。
三、图形可视化
在我们设计指标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表更加生动的被展现，更便于用户理解图表要表达的主题。
四、地域空间可视游老郑化
当指标数据要表达的主题跟地域有关联时，我们一般会选择用地图为大背景。这样用户可以直观的了解整体的数据情况，同时也可以根据地理位置快速的定位到某一地区来查看详细数据。
五、概念可视化
通过将抽象的指标数据转换成我们熟悉的容易感知的数据时，用户便更容易理解图形要表达的意义。
在总结了常见维度的数据可视化方法和范神颂例之后，要再次总体强调下做数据可视化设计时的注意事项，总结了三点如下：
1）设计的方案至少适用于两个层次：一是能够整体展示大的图形轮廓，让用户能够快速的了解图表所要表达的整体概念；之后再以合适的方式对局部的详细数据加以呈现（如鼠标hover展示）。
2）做数据可视化时，上述的五个方法经常是混合用的，尤其是做一些复杂图形和多维度数据的展示时。
3）做出的可视化图表一定要易于理解，在显性化的基含尺础上越美观越好，切忌华而不实。
问：数据可视化的主要特点
- 答：1、多维性
通过数据可视化的呈现，能够清楚对数据的变量或者多个属性进行标识，并且所使用的数据可以根据每一维的量值来进行显示、组合、排序与分类。
2、交互性
进行数据可视化操作的时候，用户可以利用交互的方式来对数据进行有效的开发和备空悔管理。
3、可视性
由于通过动画、三维立体、二维图形、曲线和图像来对数据进行显示，这样就可以对数据的相互关系以及模式来进行可视化分析。
数据可视化的应用形式
1、图表
一般情况下，图表作为经常被人们所使用的形式通常为二维或三维图形，这样的数据可视化应用形式最要作用，就是对大数据的分布以及数据发展的趋势进行有效的呈现。一般在财务工作中会经常看到图表。
2、地图
作为表达数据的另一种手段，地图的存在仿正很好的进行了对数据的可视化操作，并且，地图将技术方面的优亏链势充分体现了出来，还将地理信息完成的呈现出来。这样的数据可视化形式，通常会被应用于具有地域性因素的报表之中。
3、数据条
数据条通常都会与文本一起呈现数据分析的概况，这样的表现形式能够充分的让用户对数据，进行更多角度的观察，从而能够达到掌握数据的本质与趋势。
问：数据怎样可视化
- 答：简而言之，内容如上：
1、根据真实需求匹配可视化图表
一般工具内亩腊激除了有基础性的图表外，还有数十种针对不同场景的可视化图表。比如说专用于展示顾客对产品、服务认可度的评分图。当你需要展示此类数据时自然要用评分图，而不是柱形图、扇形图之类。因此在制作数据可视化分析报表时，先想清到底需要展示什么数据，然后再去选择需求匹配的数据可视化分析图表。
2、颜色不要超过三种
一张表上不加限制地使用多种颜色，看得人头晕目眩，一般来说颜色控制在3种内较为理想。
3、灵活使用智能功能，避免页面过于拥挤
想要将报做得更详细，因此在同一张报表上挤进去各种可视化图表。但事实上，有些可视化图表是可以放在别的地方，这样就能节省很多空间，让数据可视化分析报表页面看上去更简洁。
4、参考软件提供的数据可视化分析报表模板
各大软件往往会提供大量现成数据可视化分析报表模板，或者是完整的UI皮肤设置。这些即可用于参考，也可直接下载迅袜使用，是非常使用的数据可视化分析报表制作素材。
数据可视化分析报表的制局禅作步骤少、操作简单，又有大量现成的报表模板，如果刚开始还不知道怎么制作好看又实用的数据可视化分析，不如多看看软件提供的报表模板或UI主题。 - 答：有了数据之后，对数据分析就是成了最关键的环节，我公司的分析师就曾对我说过一句话：数据分析主告戚要对整体分析，而不执着于特殊的个体数据，这样才能够给产品提供宏观、有效的参考价值。
海量的数据让用户通过逐条查看是不可行的，图像化才是有效的解决途径。少量的数据可以通过表格工具生成图表、透视表的方式进行分析，但是大数据的分析就需要借助专门的可视化工键颂具了，常见的可视化工具包括：Tableau、BDP、Davinci、Quick BI、有数等。
大部分商用数据可视化工具的计算、图表展示虽然比较强大，但是却无法做到实时数据快速生成，数据也多为push（固定的范围）的方式，有时候数据还需要二次加工满足可视化产品的规则（商用产品多考虑通用性，无法适用于所有企业的数据规范）。
除此之外，现在很多图表插件的开源化（如：Echart、GoogleChart），以及行业内对数据安全性等的考虑，越来越多的公司也开始进行数据可视化的私有化部署稿友郑。
