舉一個例子，對于氣象行業(yè)來說，有效利用大數(shù)據(jù)可視化至關(guān)重要。天氣模型會利用大量數(shù)據(jù)進行分析呈現(xiàn)，消費者收到的終預測通常是幾種模型分析的結(jié)果。企業(yè)也是一樣，當預測變得越來越復雜的時候，一種讓決策者能夠理解并快速采取行動的方式，或者說獲取數(shù)據(jù)分析結(jié)果并傳遞有效信息，是企業(yè)成功的必要條件。但是，很多決策者得到了這些結(jié)果，在沒有可視化的情況下，仍是需要分析人員解釋的。比如很多以數(shù)據(jù)分析服務(wù)為業(yè)務(wù)的乙方公司，有非常多個不同的數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)各類具有不同數(shù)據(jù)屬性的復雜模型，那么如何以一種使其易于操作的方式向甲方解釋？這也是數(shù)據(jù)可視化存在的必要性，通過正確的圖形，甲方可以快速獲取并解讀不同維度的復雜數(shù)據(jù)結(jié)果。數(shù)據(jù)可視化該怎么做比較好？金華挑選數(shù)據(jù)可視化口碑推薦

可視化的目標是洞悉蘊含在數(shù)據(jù)中的現(xiàn)象和規(guī)律，這里面有多重含義：發(fā)現(xiàn)、決策、解釋、分析、探索和學習?？梢曰囊饬x在于，可視化作為人腦的輔助工具，可以替我們保留一部分信息，好記性不如爛筆頭。其次，圖形化的符號可以將用戶的注意力引導到重要的目標。2.數(shù)據(jù)分析需要大數(shù)據(jù)的價值在于挖掘。大數(shù)據(jù)時代背景下的可視化圖表工具在大數(shù)據(jù)時代，可視化圖表工具不可能“單獨作戰(zhàn)”。一般數(shù)據(jù)可視化都是和數(shù)據(jù)分析功能組合，數(shù)據(jù)分析又需要數(shù)據(jù)接入整合、數(shù)據(jù)處理、ETL等數(shù)據(jù)功能，發(fā)展成為一站式的大數(shù)據(jù)分析平臺。3.科技在進步，社會在發(fā)展，數(shù)據(jù)可視化也要適應(yīng)時代的需求，除了要在數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)展示方面下足功夫外，還要強調(diào)功能易用性和操作人性化，不要有太高的學習門檻，除了技術(shù)人員，讓更多的業(yè)務(wù)人員能夠了解數(shù)據(jù)平臺，了解數(shù)據(jù)可視化金華本地數(shù)據(jù)可視化特點數(shù)據(jù)可視化的優(yōu)劣勢有哪些？

大數(shù)據(jù)可視化的一個好處是，它允許用戶去跟蹤運營和整體業(yè)務(wù)性能之間的連接。在競爭環(huán)境中，找到業(yè)務(wù)功能和市場性能之間的相關(guān)性是至關(guān)重要的。例如，一家軟件公司的執(zhí)行銷售總監(jiān)可能會立即在條形圖中看到，他們的旗艦產(chǎn)品在西南地區(qū)的銷售額下降了8%。然后，主管可以深入了解這些差異發(fā)生在哪里，并開始制定計劃。通過這種方式，數(shù)據(jù)可視化可以讓管理人員立即發(fā)現(xiàn)問題并采取行動。向高級管理人員提交的許多業(yè)務(wù)報告都是規(guī)范化的文檔，這些文檔經(jīng)常被靜態(tài)表格和各種圖表類型所夸大。也正是因為它制作的太過于詳細了，以致于那些高管人員也沒辦法記住這些內(nèi)容，因此對于他們來說是不需要看到太詳細的信息。然而，來自大數(shù)據(jù)可視化工具統(tǒng)計的報告使我們能夠用一些簡短的圖形就能體現(xiàn)那些復雜信息，甚至單個圖形也能做到。決策者可以通過交互元素以及類似于熱圖、fevercharts等新的可視化工具，輕松地解釋各種不同的數(shù)據(jù)源。豐富但有意義的圖形有助于讓忙碌的主管和業(yè)務(wù)伙伴了解問題和未決的計劃。

數(shù)據(jù)可視化的顯示空間通常是二維的，比如電腦屏幕、大屏顯示器等，3D圖形繪制技術(shù)解決了在二維平面顯示三維物體的問題。但是在大數(shù)據(jù)時代，我們所采集到的數(shù)據(jù)通常具有4V特性：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價值）。如何從高維、海量、多樣化的數(shù)據(jù)中，挖掘有價值的信息來支持決策，除了需要對數(shù)據(jù)進行清洗、去除噪聲之外，還需要依據(jù)業(yè)務(wù)目的對數(shù)據(jù)進行二次處理。常用的數(shù)據(jù)處理方法包括：降維、數(shù)據(jù)聚類和切分、抽樣等統(tǒng)計學和機器學習中的方法。數(shù)據(jù)可視化的優(yōu)點是什么？

數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)分析和可視化的第一步，俗話說“巧婦難為無米之炊”，數(shù)據(jù)采集的方法和質(zhì)量，很大程度上就決定了數(shù)據(jù)可視化的終效果。數(shù)據(jù)采集的分類方法有很多，從數(shù)據(jù)的來源來看，可以分為內(nèi)部數(shù)據(jù)采集和外部數(shù)據(jù)采集。1.內(nèi)部數(shù)據(jù)采集：指的是采集企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營活動的數(shù)據(jù)，通常數(shù)據(jù)來源于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫，如訂單的交易情況。如果要分析用戶的行為數(shù)據(jù)、APP的使用情況，還需要一部分行為日志數(shù)據(jù)，這個時候就需要用「埋點」這種方法來進行APP或Web的數(shù)據(jù)采集。闡述數(shù)據(jù)可視化的基礎(chǔ)理論和概念,從人的感知和認知出發(fā),介紹數(shù)據(jù)模型和可視化基礎(chǔ)。寧波智能數(shù)據(jù)可視化公司

數(shù)據(jù)可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統(tǒng)計圖形密切相關(guān)。金華挑選數(shù)據(jù)可視化口碑推薦

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析起來難度大，也不那么直觀，比如視頻、音頻數(shù)據(jù)，或一些文件、網(wǎng)頁等等，這些數(shù)據(jù)一般存儲在NoSQL數(shù)據(jù)庫或者文件存儲系統(tǒng)中。本書討論的數(shù)據(jù)可視化，主要是指結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可視化。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的類型結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的字段類型簡單來分，可以分為數(shù)值型（Measure）數(shù)據(jù)和非數(shù)值型（Attribute）數(shù)據(jù)。其中，數(shù)值型數(shù)據(jù)是可度量的數(shù)據(jù)，比如記錄的“學生成績”或者“銷售收入”，可以用來求和，計算平均值、最大值或最小值等。金華挑選數(shù)據(jù)可視化口碑推薦