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適合的數(shù)據(jù):一個分類數(shù)據(jù)字段、一個連續(xù)數(shù)據(jù)字段
功能:對比分類數(shù)據(jù)的數(shù)值大小
數(shù)據(jù)與圖形的映射:分類數(shù)據(jù)字段映射到橫軸的位置、連續(xù)數(shù)據(jù)字段映射到矩形的高度
分類數(shù)據(jù)也可以設(shè)置顏色增強分類的區(qū)分度
適合的數(shù)據(jù)條數(shù):不超過 12 條數(shù)據(jù)
適合的數(shù)據(jù):兩個連續(xù)數(shù)據(jù)字段
功能:觀察數(shù)據(jù)的分布情況
數(shù)據(jù)與圖形的映射:兩個連續(xù)字段分別映射到橫軸和縱軸。
適合的數(shù)據(jù)條數(shù):無限制
備注:可根據(jù)實際情況對點的形狀進行分類字段的映射;點的顏色進行分類或連續(xù)字段的映射。
圖表類型:漏斗圖
適合的數(shù)據(jù):一個分類數(shù)據(jù)字段、一個連續(xù)數(shù)據(jù)字段
功能:對比分類數(shù)據(jù)的數(shù)值大小
數(shù)據(jù)與圖形的映射:分類數(shù)據(jù)字段映射到顏色
連續(xù)數(shù)據(jù)字段映射到梯形的面積
適合的數(shù)據(jù)條數(shù):不超過12條數(shù)據(jù)
適合的數(shù)據(jù):列表:一個分類數(shù)據(jù)字段、一個連續(xù)數(shù)據(jù)字段
功能 對比分類數(shù)據(jù)的數(shù)值大小
數(shù)據(jù)與圖形的映射:分類數(shù)據(jù)字段映射到扇形的顏色、連續(xù)數(shù)據(jù)字段映射到扇形的面積
適合的數(shù)據(jù)條數(shù):不超過 9 條數(shù)據(jù)
適合的數(shù)據(jù):一個分類字段,一個連續(xù)字段
功能 對比分類字段對應(yīng)的數(shù)值大小
數(shù)據(jù)與圖形的映射:指針映射到分類字段,指針的角度映射連續(xù)字段
適合的數(shù)據(jù)條數(shù):小于等于3
適合的數(shù)據(jù):帶權(quán)的樹形數(shù)據(jù)
功能 表示樹形數(shù)據(jù)的樹形關(guān)系,及各個分類的占比關(guān)系
數(shù)據(jù)與圖形的映射:樹形關(guān)系映射到位置,占比數(shù)值數(shù)據(jù)映射到大小。設(shè)置顏色增強分類的區(qū)分度
適合的數(shù)據(jù)條數(shù):大于5個分類
適合的數(shù)據(jù):兩個連續(xù)字段數(shù)據(jù),或者一個有序的分類一個連續(xù)數(shù)據(jù)字段
功能:觀察數(shù)據(jù)的變化趨勢
數(shù)據(jù)與圖形的映射:兩個連續(xù)字段分別映射到橫軸和縱軸
適合的數(shù)據(jù)條數(shù):單條線的數(shù)據(jù)記錄數(shù)要大于2,但是同一個圖上不要超過5條折線
適合的數(shù)據(jù):兩個連續(xù)字段數(shù)據(jù)
功能:觀察數(shù)據(jù)變化趨勢
數(shù)據(jù)與圖形的映射:兩個連續(xù)字段分別映射到橫軸和縱軸
適合的數(shù)據(jù)條數(shù):大于兩條
適合的數(shù)據(jù):一個分類字段,一個連續(xù)字段
功能 對比分類數(shù)據(jù)的數(shù)值大小
數(shù)據(jù)與圖形的映射:一個分類字段映射到地圖的地理位置和氣泡顏色、另一個連續(xù)字段映射到氣泡大小
適合的數(shù)據(jù)條數(shù):根據(jù)實際地理位置信息,無限制
可視化分析什么意思(可視化分析的概念)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于可視化分析什么意思的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、數(shù)據(jù)可視化有什么作用?
數(shù)據(jù)可視化的作用和意義是數(shù)據(jù)分析的延伸,更是對數(shù)據(jù)分析進行的完善和補全,所以數(shù)據(jù)可視化不僅彌補了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的缺點,還有了進一步的發(fā)展,為數(shù)據(jù)添加了交流、互動等特征。
數(shù)據(jù)可視化 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI
1. 數(shù)據(jù)可視化讓數(shù)據(jù)更容易被消化。和純粹的數(shù)據(jù)相比,人類更善于處理圖像信息,更容易理清數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。
2. 數(shù)據(jù)可視化讓數(shù)據(jù)“動”起來。數(shù)據(jù)可視化可以通過折線圖、柱形圖等展現(xiàn)動態(tài)趨勢的變化,讓信息展現(xiàn)更加直觀。
3. 數(shù)據(jù)可視化讓數(shù)據(jù)可以監(jiān)測。分析人員可以通過數(shù)據(jù)可視化監(jiān)測數(shù)據(jù)在某段時間內(nèi)的變化,對其進行預(yù)測、復(fù)盤等業(yè)務(wù)分析。
4. 數(shù)據(jù)可視化讓數(shù)據(jù)展現(xiàn)深層信息。分析人員可以通過豐富的圖表類型和聯(lián)動、鉆取等復(fù)雜功能,在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上進行復(fù)雜分析。
二、大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)是什么?
1、可視化分析
大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家,同時還有普通用戶,但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析,因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點,同時能夠非常容易被讀者所接受,就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、數(shù)據(jù)挖掘算法
大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法,各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點,也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學(xué)家所公認的各種統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部,挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù),如果一個算法得花上好幾年才能得出結(jié)論,那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。
3、預(yù)測性分析能力
大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析,從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點,通過科學(xué)的建立模型,之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù),從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。
4、語義引擎
大數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘,可從用戶的搜索關(guān)鍵詞、標簽關(guān)鍵詞、或其他輸入語義,分析,判斷用戶需求,從而實現(xiàn)更好的用戶體驗和廣告匹配。
5、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理
大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理,高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理,無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域,都能夠保證分析結(jié)果的真實和有價值。 大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個方面,當然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話,還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。
三、數(shù)據(jù)可視化是什么意思?
基本圖表及分類-詳細說明
1、比較類
比較類顯示值與值之間的不同和相似之處。 使用圖形的長度、寬度、位置、面積、角度和顏色來比較數(shù)值的大小, 通常用于展示不同分類間的數(shù)值對比,不同時間點的數(shù)據(jù)對比。
【柱形圖】
柱狀圖有別于直方圖,柱狀圖無法顯示數(shù)據(jù)在一個區(qū)間內(nèi)的連續(xù)變化趨勢。柱狀圖描述的是分類數(shù)據(jù),回答的是每一個分類中“有多少?”這個問題。 需要注意的是,當柱狀圖顯示的分類很多時會導(dǎo)致分類名層疊等顯示問題。
2、分布類
分布類顯示頻率,數(shù)據(jù)分散在一個區(qū)間或分組。 使用圖形的位置、大小、顏色的漸變程度來表現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布,通常用于展示連續(xù)數(shù)據(jù)上數(shù)值的分布情況。
【散點圖】
散點圖也叫 X-Y 圖,它將所有的數(shù)據(jù)以點的形式展現(xiàn)在直角坐標系上,以顯示變量之間的相互影響程度,點的位置由變量的數(shù)值決定。
通過觀察散點圖上數(shù)據(jù)點的分布情況,我們可以推斷出變量間的相關(guān)性。如果變量之間不存在相互關(guān)系,那么在散點圖上就會表現(xiàn)為隨機分布的離散的點,如果存在某種相關(guān)性,那么大部分的數(shù)據(jù)點就會相對密集并以某種趨勢呈現(xiàn)。
數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系主要分為:正相關(guān)(兩個變量值同時增長)、負相關(guān)(一個變量值增加另一個變量值下降)、不相關(guān)、線性相關(guān)、指數(shù)相關(guān)等,表現(xiàn)在散點圖上的大致分布如下圖所示。那些離點集群較遠的點我們稱為離群點或者異常點。
3、流程類
流程類顯示流程流轉(zhuǎn)和流程流量。 一般流程都會呈現(xiàn)出多個環(huán)節(jié),每個環(huán)節(jié)之間會有相應(yīng)的流量關(guān)系,這類圖形可以很好的表示這些關(guān)系。
【漏斗圖】
漏斗圖適用于業(yè)務(wù)流程比較規(guī)范、周期長、環(huán)節(jié)多的單流程單向分析,通過漏斗各環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的比較能夠直觀地發(fā)現(xiàn)和說明問題所在的環(huán)節(jié),進而做出決策。
漏斗圖用梯形面積表示某個環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)量與上一個環(huán)節(jié)之間的差異。漏斗圖從上到下,有邏輯上的順序關(guān)系,表現(xiàn)了隨著業(yè)務(wù)流程的推進業(yè)務(wù)目標完成的情況。
漏斗圖總是開始于一個100%的數(shù)量,結(jié)束于一個較小的數(shù)量。在開始和結(jié)束之間由N個流程環(huán)節(jié)組成。每個環(huán)節(jié)用一個梯形來表示,梯形的上底寬度表示當前環(huán)節(jié)的輸入情況,梯形的下底寬度表示當前環(huán)節(jié)的輸出情況,上底與下底之間的差值形象的表現(xiàn)了在當前環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)量的減小量,當前梯形邊的斜率表現(xiàn)了當前環(huán)節(jié)的減小率。 通過給不同的環(huán)節(jié)標以不同的顏色,可以幫助用戶更好的區(qū)分各個環(huán)節(jié)之間的差異。漏斗圖的所有環(huán)節(jié)的流量都應(yīng)該使用同一個度量。
4、占比類
占比類顯示同一維度上占比關(guān)系。
【餅圖】
餅圖廣泛得應(yīng)用在各個領(lǐng)域,用于表示不同分類的占比情況,通過弧度大小來對比各種分類。餅圖通過將一個圓餅按照分類的占比劃分成多個區(qū)塊,整個圓餅代表數(shù)據(jù)的總量,每個區(qū)塊(圓弧)表示該分類占總體的比例大小,所有區(qū)塊(圓弧)的加和等于 100%。
5、區(qū)間類
區(qū)間類顯示同一維度上值的上限和下限之間的差異。 使用圖形的大小和位置表示數(shù)值的上限和下限,通常用于表示數(shù)據(jù)在某一個分類(時間點)上的最大值和最小值。
【儀表盤】
儀表盤(Gauge)是一種擬物化的圖表,刻度表示度量,指針表示維度,指針角度表示數(shù)值。儀表盤圖表就像汽車的速度表一樣,有一個圓形的表盤及相應(yīng)的刻度,有一個指針指向當前數(shù)值。目前很多的管理報表或報告上都是用這種圖表,以直觀的表現(xiàn)出某個指標的進度或?qū)嶋H情況。
儀表盤的好處在于它能跟人們的常識結(jié)合,使大家馬上能理解看什么、怎么看。擬物化的方式使圖標變得更友好更人性化,正確使用可以提升用戶體驗。
6、關(guān)聯(lián)類
關(guān)聯(lián)類顯示數(shù)據(jù)之間相互關(guān)系。 使用圖形的嵌套和位置表示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,通常用于表示數(shù)據(jù)之間的前后順序、父子關(guān)系以及相關(guān)性。
【矩形樹圖】
矩形樹圖由馬里蘭大學(xué)教授 Ben Shneiderman 于上個世紀90年代提出,起初是為了找到一種有效了解磁盤空間使用情況的方法。 矩形樹圖適合展現(xiàn)具有層級關(guān)系的數(shù)據(jù),能夠直觀體現(xiàn)同級之間的比較。一個Tree狀結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為平面空間矩形的狀態(tài),就像一張地圖,指引我們發(fā)現(xiàn)探索數(shù)據(jù)背后的故事。
7、趨勢類
趨勢類分析數(shù)據(jù)的變化趨勢。 使用圖形的位置表現(xiàn)出數(shù)據(jù)在連續(xù)區(qū)域上的分布,通常展示數(shù)據(jù)在連續(xù)區(qū)域上的大小變化的規(guī)律。
【折線圖】
折線圖用于顯示數(shù)據(jù)在一個連續(xù)的時間間隔或者時間跨度上的變化,它的特點是反映事物隨時間或有序類別而變化的趨勢。
8、時間類
時間類顯示以時間為特定維度的數(shù)據(jù)。 使用圖形的位置表現(xiàn)出數(shù)據(jù)在時間上的分布,通常用于表現(xiàn)數(shù)據(jù)在時間維度上的趨勢和變化。
【面積圖】
面積圖又叫區(qū)域圖。 它是在折線圖的基礎(chǔ)之上形成的, 它將折線圖中折線與自變量坐標軸之間的區(qū)域使用顏色或者紋理填充,這樣一個填充區(qū)域我們叫做面積,顏色的填充可以更好的突出趨勢信息,需要注意的是顏色要帶有一定的透明度,透明度可以很好的幫助使用者觀察不同序列之間的重疊關(guān)系,沒有透明度的面積會導(dǎo)致不同序列之間相互遮蓋減少可以被觀察到的信息。
9、地圖類
地圖類顯示地理區(qū)域上的數(shù)據(jù)。 使用地圖作為背景,通過圖形的位置來表現(xiàn)數(shù)據(jù)的地理位置, 通常來展示數(shù)據(jù)在不同地理區(qū)域上的分布情況。
【帶氣泡的地圖】
帶氣泡的地圖,其實就是氣泡圖和地圖的結(jié)合,我們以地圖為背景,在上面繪制氣泡。我們將圓(這里我們叫它氣泡)展示在一個指定的地理區(qū)域內(nèi),氣泡的面積代表了這個數(shù)據(jù)的大小。
四、數(shù)據(jù)可視化是什么???怎么做?
何為數(shù)據(jù)可視化?
這里主要是指工作場景中的數(shù)據(jù)可視化(海報類、信息圖不在范圍內(nèi))。
數(shù)據(jù)可視化就是承接數(shù)據(jù)分析之后的數(shù)據(jù)展示,包括圖表設(shè)計、動效組合,形成二維圖表,三維視圖、聯(lián)動鉆取,搭配成大屏……
數(shù)據(jù)可視化的功能主要體現(xiàn)在兩個方面:一是數(shù)據(jù)展示;二是業(yè)務(wù)分析。數(shù)據(jù)展示很好理解,就是將已知的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)分析結(jié)果通過可視化圖表的方式進行展示,形成報表、看板、dashboard、甚至配合現(xiàn)在流行的大屏展示技術(shù),數(shù)據(jù)展示的方式也越來越為人所接受和歡迎。業(yè)務(wù)分析就是在看到圖表、dashboard、大屏之后,將所分析的度量和數(shù)據(jù)有效地轉(zhuǎn)化為有商業(yè)價值的見解,使其能夠為基于事實所做的決策提供支持。
數(shù)據(jù)可視化的工具
對于數(shù)據(jù)可視化,有諸多工具,如:
1、圖表類插件:ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分強大。
2、數(shù)據(jù)報表類:Excel、金蝶、FineReport等,對于日常的報表制作,易學(xué)實用。
3、可視化BI類:比如cognos、tableau等,更直接地針對業(yè)務(wù)分析。
以上,前兩者是純粹的可視化圖標,后兩者涵蓋從數(shù)據(jù)采集、分析、管理、挖掘、可視化在內(nèi)的一系列復(fù)雜數(shù)據(jù)處理。
如何實現(xiàn)可靠的數(shù)據(jù)可視化?
數(shù)據(jù)可視化最終還要回歸到“閱讀者”,通過傳遞有指向性的數(shù)據(jù),找出問題所在,制定正確決策。所以數(shù)據(jù)的價值不在于被看到,而在于看到之后所引起的思考和行動。
這里,企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)還不同于普通的應(yīng)用數(shù)據(jù),它們大多不是通過算法程序直接產(chǎn)生價值應(yīng)用于用戶,而是通過合理的展示和分析,再經(jīng)應(yīng)用者或管理者思考和判斷,最后采取行動,從而發(fā)揮價值。
1、誰是可視化的受益者
無論你在做一份傳統(tǒng)的報表,匯報的PPT還是其他,首先需要搞清楚這是給誰看的,他需要了解哪些事項,關(guān)注那些指標,在決策過程中會如何利用你展示的信息和數(shù)據(jù),一句話概括就是搞清楚數(shù)據(jù)分析工作的目標,這一張報表是用來做什么的。后續(xù)的數(shù)據(jù)分析工作和分析報告里所要呈現(xiàn)的全部內(nèi)容,之后都是要緊緊圍繞著這個目標主題而服務(wù)的。
2、梳理指標體系
數(shù)據(jù)可視化是要講繁雜的各條數(shù)據(jù),梳理成指標,圍繞每個業(yè)務(wù)財務(wù)、銷售、供應(yīng)鏈、生產(chǎn)等形成指標體系,最后通過可視化的方式展現(xiàn),比如回款率、收益效率….
可以說,數(shù)據(jù)分析工作是否成功,大體就在指標的梳理。這個工作需要數(shù)據(jù)中心的人員或者BI組的人員深入業(yè)務(wù)一線去調(diào)研需求,拉來數(shù)據(jù),建好數(shù)倉….
【指標體系分享】
如何針對業(yè)務(wù)場景做數(shù)據(jù)分析-零售業(yè)管理指標
數(shù)據(jù)化管理的指標體系大全(一),店鋪與銷售
數(shù)據(jù)化管理的指標體系大全(二),商品、電商、戰(zhàn)略決策
分析生產(chǎn)和庫存,靠這一套指標就夠了!
將數(shù)據(jù)可視化與業(yè)務(wù)方案結(jié)合起來
以上就是關(guān)于可視化分析什么意思相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。
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