常見可視化分析方法

Ⅰ 數據可視化常用的方式有哪些

一、面積&尺寸可視化

對同一類圖形(例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等)的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同目標對應的目標值之間的比照。

這種辦法會讓閱讀者對數據及其之間的比照一目瞭然。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式核算，來表達准確的標准和份額。

二、顏色可視化

經過顏色的深淺來表達目標值的強弱和巨細，是數據可視化規劃的常用辦法，用戶一眼看上去便可全體的看出哪一部分目標的數據值更突出。

三、圖形可視化

在咱們規劃目標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表愈加生動的被展示，更便於用戶了解圖表要表達的主題。

四、地域空間可視化

當目標數據要表達的主題跟地域有關聯時，咱們一般會挑選用地圖為大布景。

這樣用戶能夠直觀的了解全體的數據情況，同時也能夠依據地理位置快速的定位到某一區域來查看詳細數據。

五、概念可視化

經過將籠統的目標數據轉換成咱們熟悉的簡單感知的數據時，用戶便更簡單了解圖形要表達的意義。

關於數據可視化常用的方式有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅱ 我們可以用哪些工具做大數據可視化分析

通過互聯網行技術的不斷突破，數據可視化分析不僅僅是通過編碼才能實現的簡單的靜態分析展現，而涌現了大批的數據可視化工具。

今天就來講講數據可視化吧，我來推薦一些實用的數據可視化工具，這些工具包含：

• 專業的大數據分析工具

• 各種Python數據可視化第三方庫

• 其它語言的數據可視化框架

  一、專業的大數據分析工具

  1、FineReport

  FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，它「專業、簡捷、靈活」的特點和無碼理念，僅需簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。

  來看看它做的dashboard吧：

  

  Ⅲ 做數據分析想要達到數據可視化效果，怎麼弄

  可以藉助數據可視化分析軟體呀。如果數據太多，不好好的做數據可視化分析根本無法判斷好壞；沒有達到數據可視化的話，很多問題容易被隱藏。數據可視化分析一般通過儀表盤、柱狀圖、折線圖以及各類圖表的展現，以更易理解的方式來詮釋數據之間的復雜關系和發展趨勢，以便更好地利用數據分析結果。——奧 威 BI 好 用

  可以看看

  

  Ⅳ 一般用哪些工具做大數據可視化分析

  大數據正在走進人們的生活。雖然獲取數據問題不大，但有很多人不知道如何得出結論，因為數據太多。常見的數據可視化工具，在這里推薦9個：
  1、Datawrapper
  Datawrapper是一個用於製作互動式圖表的在線數據可視化工具。一旦您從CSV文件上傳數據或直接將其粘貼到欄位中，Datawrapper將生成一個條，線或任何其他相關的可視化文件。許多記者和新聞機構使用Datawrapper將實時圖表嵌入到他們的文章中。這是非常容易使用和生產有效的圖形。
  2、Tableau Public
  Tableau Public可能是最流行的可視化工具，它支持各種圖表，圖形，地圖和其他圖形。這是一個完全免費的工具，你用它製作的圖表可以很容易地嵌入到任何網頁中。他們有一個不錯的畫廊，顯示通過Tableau創建的可視化效果。
  雖然它提供的圖表和圖形比其他類似工具要好得多，但我並不喜歡使用它的免費版本，因為它附帶了一個很大的頁腳。如果不是像我這樣大的關閉，那麼你一定要試試看。或者如果你能負擔得起，你可以去付費版本。
  3、Smartbi
  Smartbi作為成熟的大數據分析平台，具備可復用、 動靜結合獨特的展示效果，使得數據可視化靈活強大，動靜皆宜，為廣大用戶提供了無限的應用能力和想像空間。
  除了支持使用Excel作為報表設計器，完美兼容Excel的配置項。支持Excel所有內置圖形、背景圖、條件格式等設計復雜的儀表盤樣式，同時支持完整ECharts 圖形庫，支持各種各樣的圖形，包含瀑布圖、關系圖、雷達圖、油量圖、熱力圖、樹圖等幾十種動態交互的圖形，藉助於地理信息技術，還打造了地圖分析功能。
  4、Chart.js
  非常適合小型項目。盡管只有六種圖表類型，開源圖書館Chart.js是用於愛好和小型項目的完美數據可視化工具。使用HTML 5 canvas元素繪制圖表，Chart.js創建響應式平面設計，並且正在迅速成為最流行的開源圖表庫之一。
  5、Raw
  Raw將自己定義為「電子表格和矢量圖形之間的缺失鏈接」。它建立在D3.js之上，設計得非常好。它有這樣一個直觀的界面，你會覺得你之前使用過它。它是開源的，不需要任何注冊。
  它有一個21圖表類型的庫可供選擇，所有的處理在瀏覽器中完成。所以你的數據是安全的。RAW是高度可定製和可擴展的，甚至可以接受新的自定義布局。
  6、Infogram
  Infogram使您可以在線創建圖表和圖表。它有一個有限的免費版本和兩個付費選項，其中包括200+地圖，私人共享和圖標庫等功能。
  它配備了一個易於使用的界面，其基本圖表設計良好。我不喜歡的一個功能是當您嘗試將互動式圖表嵌入到您的網頁（免費版）時所獲得的巨大徽標。如果他們能像DataWrapper使用的小文本那樣更好。
  7、Timeline JS
  顧名思義，Timeline JS可以幫助您創建美麗的時間線而無需編寫任何代碼。它是一個免費的開源工具，被Time和Radiolab等一些最受歡迎的網站所使用。
  這是一個非常容易遵循四步過程來創建您的時間表，這在這里解釋。最好的部分？它可以從各種來源獲取媒體，並內置對Twitter，Flickr，Google Maps，YouTube，Vimeo，Vine，Dailymotion，Wikipedia，SoundCloud和其他類似網站的支持。
  8、Plotly
  Plotly是一個基於Web的數據分析和繪圖工具。它支持具有內置社交分享功能的圖表類型的良好集合。可用的圖表和圖表類型具有專業的外觀和感覺。創建圖表只需要載入信息並自定義布局，坐標軸，注釋和圖例。如果你想要開始，你可以在這里找到一些靈感。
  9、Visualize Free
  Visualize Free是一個託管工具，允許您使用公開可用的數據集，或者上傳您自己的數據集，並構建互動式可視化來演示數據。可視化遠遠超出簡單的圖表，而且服務是完全免費的，而開發工作需要Flash，輸出可以通過HTML5完成。

  Ⅳ 數據可視化的方法有哪些

  數據可視化就是將數據分析的結果用圖表的形式展現出來。

  可以實現數據可視化的工具有：Excel、報表、BI

  圖表的展現形式有：柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、雷達圖、地圖、漏斗圖、儀錶板圖、散點圖、桑基圖、詞雲和矩形樹圖等各種各種圖形。

  以下展示幾張通過觀遠數據BI平台做的數據可視化大屏：

  

  Ⅵ 數據可視化通過哪些方式讓數據展現的更直觀

  數據可視化的一般流程
  首先我們需要對我們現有的數據進行分析，得出自己的結論，明確要表達的信息和主題(即你通過圖表要說明什麼問題)。然後根據這個目的在現有的或你知道的圖表信息庫中選擇能夠滿足你目標的圖表。最後開始動手製作圖表，並對圖表進行美化、檢查，直至最後圖表完成。
  這里我們容易犯的一個錯誤是：先設想要達到的可視化效果，然後在去尋找相應的數據。這樣經常會造成：「現有的數據不能夠做出事先設想的可視化效果，或者是想要製作理想的圖表需要獲取更多的數據。」這樣的誤區。
  常用的可視化工具
  1、Microsoft Excel
  對於這個軟體大家應該並不陌生，對於一般的可視化這個軟體完全足矣，但是對於一些數據量較大的數據則不太適合。
  2、Google Spreadsheets
  Google Spreadsheets是基於Web的應用程序，它允許使用者創建、更新和修改表格並在線實時分享數據。基於Ajax的程序和微軟的Excel和CSV(逗號分隔值)文件是兼容的。表格也可以以超文本鏈接標記語言(HTML)的格式保存。
  3、Tableau Software
  Tableau Software現在比較受大家的歡迎，既可以超越Excel做一些稍微復雜的數據分析，又不用像R、Python那種編程語言進行可視化那麼復雜。好多人都有推薦這款軟體。
  4、一些需要編程性語言的工具
  R語言、JavaScript、HTML、SVG、CSS、Processing、Python。這里主要是列舉一下有哪些編程語言可以實現可視化，具體如何實現需要讀者自行學習。

  Ⅶ 體數據可視化的各種演算法和技術的特點有哪些

  LightingChart：網頁鏈接

  體數據集可以通過MRI，CT，PET，USCT或回聲定位等技術捕獲，也可以通過物理模擬(流體動力學或粒子系統)產生。

  視化體數據包括四種主要演算法。

  1、基於切片方法，這意味著給予每個體數據切片滾動交互單獨可視化機會。此技術的優點在於操作簡單和復雜計算少。而它的缺點是可視化人員需要想像重建整個對象結構

  2、其他技術模擬：這種方法很適合於熟悉一定技術的專家可視化分析應用。比如，應用於醫療和地震行業的新技術開發，專家們可以從舊技術解決方案平穩過渡到現代化技術

  3、間接體繪制：間接體渲染可以有多種工具用於多邊形網格模型。此方法包含兩個階段，第一階段是根據特定閾值從數據集中提取等值面，有幾種演算法可以進行該任務(最受歡迎的是Marching Cubes )。 有時，可以通過開發基於特定數據集的特定特徵的特殊演算法來改進等值面提取。然後用三維圖像引擎或其它工具可視化多邊形曲面模型，比如: LightningChart的網格模型非常合適於該方法。

  4、直接體繪制：直接體繪制不要求預處理。 直接從原始數據集觀察數據，為演算法提供了動態修改傳遞功能和閾值的機會。而且有些方法允許以半透明的方式可視化數據集的內部結構。

  直接體繪制是目前可視化數據最強大的方法。可視化具有多邊網格模型的所有優點，並且可以在同一場景中輕松綁定。此外，可以切割模型的一部分來查看被物體表面隱藏的結構。

  

  Ⅷ 數據分析之常見的數據可視化方法有哪些

  【導讀】現如今已然是大數據時代，許多企業的發展離不開數據分析。大數據可視化分為不同的類型：探索型和解釋型。勘探類型幫助人們發現數據背後的故事，而解析數據方便給人們看。那麼，在數據分析中，常見的數據可視化方法有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

  

  時態

  時態可視化是數據以線性的方式展示。最為關鍵的是時態數據可視化有一個起點和一個終點。時態可視化的一個例子可以是連接的散點圖，顯示諸如某些區域的溫度信息。

  多維

  可以通過使用常用的多維方法來展示目前二維或高維度的數據。多維的展示使得效果更加多元化，滿足企業的需求。

  分層

  分層方法用於呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體裡面的小群體。分層數據可視化的例子包括一個樹形圖，可以顯示語言組。

  網路

  在網路中展示數據間的關系,它是一種常見的展示大數據量的方法。結構較為復雜。

  以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析之常見的數據可視化方法有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

  Ⅸ 數據可視化常用的五種方式及案例分析

  概念藉助於圖形化的手段，清晰、快捷有效的傳達與溝通信息。從用戶的角度，數據可視化可以讓用戶快速抓住要點信息，讓關鍵的數據點從人類的眼睛快速通往心靈深處。 數據可視化一般會具備以下幾個特點：准確性、創新性 和 簡潔性。
  常用五種可視化方法
  下面從最常用和實用的維度總結了如下5種數據可視化方法，讓我們來一一看一下：
  一、面積&尺寸可視化對同一類圖形（例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等）的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同指標對應的指標值之間的對比。
  這種方法會讓瀏覽者對數據及其之間的對比一目瞭然。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式計算，來表達准確的尺度和比例。
  a: 天貓的店鋪動態評分天貓店鋪動態評分模塊右側的條狀圖按精確的比例清晰的表達了不同評分用戶的佔比。從下圖中我們第一眼就可以強烈的感知到5分動態評分的用戶占絕對的比例。
  
  b: 聯邦預算圖如下圖，在美國聯邦預算剖面圖里，用不同高度的貨幣流清晰的表達了資金的來源去向，及每一項所佔金額的比重。
  
  c: 公司黃頁-企業能力模型蜘蛛圖如下圖，通過蜘蛛圖的表現，公司綜合實力與同行平均水平的對比便一目瞭然。
  
  二、顏色可視化
  通過顏色的深淺來表達指標值的強弱和大小，是數據可視化設計的常用方法，用戶一眼看上去便可整體的看出哪一部分指標的數據值更突出。a: 點擊頻次熱力圖比如下面這張眼球熱力圖，通過顏色的差異，我們可以直觀的看到用戶的關注點。
  
  b: 2013年美國失業率統計在圖中可以看到，通過對美國地圖以州為單位的劃分，用不同的顏色來代表不同的失業率等級范圍，整個的全美失業率狀況便盡收眼底了。
  
  c: 美國手機用戶城市分布圖中紅點是用iPhone的人，綠點是用安卓的人。這兩張在微博上看到的圖，第一張是美國一個城市的一覽，第二張圖特寫了紐約的市中心，尤其是曼哈頓地區。我們可以看到在市中心和主幹道的人用iPhone居多，而用安卓的人都在郊區。這也引起了人們的熱議，有的說在美國富人都住郊區別墅，所以富人愛用安卓手機；有的反駁說曼哈頓地區的人幾乎都用iPhone，說明富人喜歡用iPhone手機。不管結論如何，都足以說明用戶都被這些圖所吸引，所以可視化的方式效果真的很直觀。
  
  註：科學家統計了2年裡30億條含有地理數據的twitter推文，根據客戶端總結出來的數據。
  三、圖形可視化在我們設計指標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表更加生動的被展現，更便於用戶理解圖表要表達的主題。
  Examples:
  a: iOS手機及平板分布如下圖所示，當展示使用不同類型的手機和平板用戶佔比時，直接用總的蘋果圖形為背景來劃分用戶比例，讓用戶第一眼就可以直觀的看到這些圖是在描述蘋果設備的，直觀而清晰。
  
  b: 人人網用戶的網購調查下圖可以看出，該數據可視化的設計直接採用男性和女性的圖形，這樣的設計讓分類一目瞭然。再結合了顏色可視化（左面藍色右麵粉色），同時也採用了面積&尺寸可視化，不同的比例用不同長度的條形。這些可視化方法的組合使用，大大加強了數據的可理解性。
  
  四、地域空間可視化當指標數據要表達的主題跟地域有關聯時，我們一般會選擇用地圖為大背景。
  這樣用戶可以直觀的了解整體的數據情況，同時也可以根據地理位置快速的定位到某一地區來查看詳細數據。
  a: 美國最好喝啤酒的產地分布下圖中，通過以美國地圖為大背景，清晰的記錄了不同州所產啤酒在1987-2007年間在美國啤酒節中獲得的獎牌累計總數。再輔以顏色可視化的方法，讓用戶清晰的看到美國哪些州更盛產好喝的啤酒。
  
  五、概念可視化通過將抽象的指標數據轉換成我們熟悉的容易感知的數據時，用戶便更容易理解圖形要表達的意義。
  a: 廁所貼士下圖是廁所里貼在牆上的節省紙張的環保貼士，用了概念轉換的方法，讓用戶清晰的感受到員工們一年的用紙量之多。
  如果只是描述擦手紙的量及堆積可達高度，我們還沒有什麼顯性化概念。但當用戶看到用紙的堆積高度比世界最高建築還高、同時需砍伐500多顆樹時，想必用戶的節省紙張甚至禁用紙張的情懷便油然而生了。所以可見用概念轉換的方法是多麼的重要和有效。
  
  b: Flickr雲存儲空間達1TB的可視化描述Flickr對雲存儲空間升至1TB確實是讓人開心的事情，但相信很多人對這一數量級所代表的含義並不清晰。
  所以Flickr在宣傳這一新的升級產品時，採用了概念可視化的方案。從下圖可以看出，用戶可以動態的選擇照片的大小，之後Flickr會採用動態交互的方式計算和顯示出1TB能容納多少張對應大小的圖片。這樣一來，用戶便有了清晰的概念，知道這1TB是什麼量級的容量了。
  
  注意事項在總結了常見維度的數據可視化方法和範例之後，要再次總體強調下做數據可視化設計時的注意事項，總結了三點如下：
  1）設計的方案至少適用於兩個層次：一是能夠整體展示大的圖形輪廓，讓用戶能夠快速的了解圖表所要表達的整體概念；之後再以合適的方式對局部的詳細數據加以呈現（如滑鼠hover展示）。
  2）做數據可視化時，上述的五個方法經常是混合用的，尤其是做一些復雜圖形和多維度數據的展示時。
  3）做出的可視化圖表一定要易於理解，在顯性化的基礎上越美觀越好，切忌華而不實。
  總結：作為設計師，除了掌握方法來有針對性的設計之外，還要在平時多留心積累素材，同時培養自己的創造力和專業素養，保持一顆好奇心，才能真正的設計出樣式精美又實用的數據可視化圖表。

  Ⅹ 大數據可視化分析步驟有哪些

  1、需求分析

  
  

  需求分析是大數據可視化項目開展的前提，要描述項目背景與目的、業務目標、業務范圍、業務需求和功能需求等內容，明確實施單位對可視化的期望和需求。包括需要分析的主題、各主題可能查看的角度、需要發泄企業各方面的規律、用戶的需求等內容。

  
  

  2、建設數據倉庫/數據集市的模型

  
  

  數據倉庫/數據集市的模型是在需求分析的基礎上建立起來的。數據倉庫/數據集市建模除了資料庫的ER建模和關系建模，還包括專門針對數據倉庫的維度建模技術。

  
  

  3、數據抽取、清洗、轉換、載入(ETL)

  
  

  數據抽取是指將數據倉庫/集市需要的數據從各個業務系統中抽離出來，因為每個業務系統的數據質量不同，所以要對每個數據源建立不同的抽取程序，每個數據抽取流程都需要使用介面將元數據傳送到清洗和轉換階段。

  
  

  數據清洗的目的是保證抽取的原數據的質量符合數據倉庫/集市的要求並保持數據的一致性。數據轉換是整個ETL過程的核心部分，主要是對原數據進行計算和放大。數據載入是按照數據倉庫/集市模型中各個實體之間的關系將數據載入到目標表中。

  
  

  4、建立可視化場景

  
  

  建立可視化場景是對數據倉庫/集市中的數據進行分析處理的成果，用戶能夠藉此從多個角度查看企業/單位的運營狀況，按照不同的主題和方式探查企業/單位業務內容的核心數據，從而作出更精準的預測和判斷。