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数据可视化概述

2021-08-10 19:39:16
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摘要: 数据研究的方法多种多样,比如利用统计方法,计算数据的平均值和标准差;再比如使用模型,拟合数据。数据通常是大量的,人脑难以直接把握其中的信息。研究数据的最终目的是减小海量数据的信息量,将数据中的信息客观的展示出来,并最... 免费下载软件

数据研究的方法多种多样,比如利用统计方法,计算数据的平均值和标准差;再比如使用模型,拟合数据。数据通常是大量的,人脑难以直接把握其中的信息。研究数据的最终目的是减小海量数据的信息量,将数据中的信息客观的展示出来,并最终整理成简单的,人脑可以掌握的知识。数据可视化图形是直观呈现数据的首选方法。

然而,将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据都需要长时间的手工绘制。

随着计算机绘图功能的开发,手工绘画已经完全被自动绘图程序取代。问题的核心转移为,要以怎样的方式呈现数据,以便数据中的信息能自然的体现出来。

数据可视化(data visualisation)就是研究如何利用图形,展现数据中隐含的信息,发掘数据中所包含的规律。它是一门横跨计算机、统计、心理学的综合学科,并随着数据挖掘和大数据的兴起而进一步繁荣。

 

从上面三张可视化大屏可以看到,目前数据可视化的效果已越来越酷炫,技术也越来越成熟,模型、图表、下钻地图的使用,数据的动态刷新,给大屏增添了不少美观性,毕竟我们使用数据可视化可不止基础的数据直观分析与统计,也希望自己的大屏是一张酷炫饱满,让人眼前一亮的大屏。

数据的信息整理

1、维度

数据通常是大量的,人脑难以直接把握其中的信息。况且可视化图表我需要一定格式的数据去呈现。所以我们先确定数据的维度,需要展示数据的主题以及中心,另外还需要确定辅助的数据维度。

2、坐标

每个信息维度都需要一个坐标,来表现数据在该维度上的取值,x轴,y轴特定坐标呈现的数值。

图表的确定

每个图表都有特定展示数据的类型(柱状图,条形图,面积图,折线图,环形图,饼状图,玫瑰图,玉珏图,气泡图,百分比图。)

例如条形图一般用于展示数据的排名。

柱状图,面积图,折线图展示数据在一个时间维度内的对比。

环形图,饼状图,玫瑰图,展示数据特定的占比或对比。

数据的类型多种多样,所以我们需要先确定数据对应适合展示的图表。

数据可视化的范围其实很广,简单的像数据形式一张报表,复杂的像双11会场大屏,都算是数据可视化。

我们最终都是在学习和成长当中,学习钻研更多可视化的案例,只为了呈现在实用性强的基础上,添加一些自己的理念及设计,使这数据可视化大屏有自己署名,成为让我们真正自豪的作品。

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