實現數據分析與可視化的方法

『壹』 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

『貳』 如何實現大數據可視化

數據可視化指的是，通過商業智能BI以圖形化手段為基礎，將復雜、抽象和難以理解的數據用圖表進行表達，清晰有效地傳達信息。數據可視化是商業智能BI數據分析的延伸，分析人員藉助統計分析方法，將數據轉化為信息，然後進行可視化展現。

數據可視化-派可數據商業智能BI

在商業智能BI中，數據可視化能分別為PC、移動端、大屏製作可視化報表，只需拖拉拽就能完成數據可視化分析，製作可視化報表，還擁有詳細的用戶許可權設置功能保護數據安全。

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『叄』 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。

『肆』 用什麼工具可以實現數據可視化的效果呢

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Python&Tableau：商業數據分析與可視化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字「畫布」上，轉眼間就能創建好各種圖表。這一軟體的理念是，界面上的數據越容易操控，公司對自己在所在業務領域里的所作所為到底是正確還是錯誤，就能了解得越透徹。

快速分析：在數分鍾內完成數據連接和可視化。Tableau 比現有的其他解決方案快 10 到 100 倍。大數據，任何數據：無論是電子表格、資料庫還是 Hadoop 和雲服務，任何數據都可以輕松探索。

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Python基礎知識

Python入門：基於Anaconda與基於Excel的Python安裝和界面

簡單的數學計算

Python數據分析-時間序列2-數據操作與繪圖

Python數據分析-時間序列3-時間序列分解

......

『伍』 數據怎樣可視化

簡而言之，內容如上：
1、根據真實需求匹配可視化圖表
一般工具內除了有基礎性的圖表外，還有數十種針對不同場景的可視化圖表。比如說專用於展示顧客對產品、服務認可度的評分圖。當你需要展示此類數據時自然要用評分圖，而不是柱形圖、扇形圖之類。因此在製作數據可視化分析報表時，先想清到底需要展示什麼數據，然後再去選擇需求匹配的數據可視化分析圖表。
2、顏色不要超過三種
一張表上不加限制地使用多種顏色，看得人頭暈目眩，一般來說顏色控制在3種內較為理想。
3、靈活使用智能功能，避免頁面過於擁擠
想要將報做得更詳細，因此在同一張報表上擠進去各種可視化圖表。但事實上，有些可視化圖表是可以放在別的地方，這樣就能節省很多空間，讓數據可視化分析報表頁面看上去更簡潔。
4、參考軟體提供的數據可視化分析報表模板
各大軟體往往會提供大量現成數據可視化分析報表模板，或者是完整的UI皮膚設置。這些即可用於參考，也可直接下載使用，是非常使用的數據可視化分析報表製作素材。
數據可視化分析報表的製作步驟少、操作簡單，又有大量現成的報表模板，如果剛開始還不知道怎麼製作好看又實用的數據可視化分析，不如多看看軟體提供的報表模板或UI主題。

『陸』 常見的數據可視化方法有哪些

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。

關於常見的數據可視化方法有哪些，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。

『柒』 將數據進行數據可視化展現

對於數據可視化，作為藝術類學生來說都不陌生，而且近年來以圖像作為傳播媒介的趨勢下，用圖像說話的能力逐漸成為設計師和建築師的必備能力。但是在實際操作的過程中，更多的學生還是停留在用ppt自帶的柱狀圖、餅形圖畫圖。

其實數據可視化是一個完全可以量化的技術。

對於這一理論，有學者解釋說,我們使用的表達式來描述時間的經歷的方法其實更多的是「容器」和「移動對象」的概念。時間的衡量我們通常會分解成一個既有的對象或目的等，走向我們所花費的時長。對於建築學來說，特定的時間段所在場域中發生的行為，正好是承載我們設計方案的根源。

所以對於建築學的學生來說，分析圖為什麼不會畫，其實是對自己調研的內容和數據沒有一個本質的分析。這也是導致大家的圖面過於單一，前期調研的內容與實際設計方案斷層的主要原因之一。熟練運用這些邏輯來分析才是畫好分析圖的關鍵。

『捌』 大數據可視化的方法

數據可視化技術的出現是在1950年左右計算機圖形學發展後出現的，最基本的條件就是通過計算機圖形學創造出了直觀的數據圖形圖表。如今，我們所研究的大數據可視化主要包括數據可視化、科學可視化和信息可視化。
數據可視化
數據可視化是指大型資料庫中的數據，通過計算機技術能夠把這些紛繁復雜的數據經過一系列快速的處理並找出其關聯性，預測數據的發展趨勢，並最終呈現在用戶面前的過程。通過直觀圖形的展示讓用戶更直接地觀察和分析數據，實現人機交互。數據可視化過程需要涉及的技術主要有幾何技術、面向像素技術、分布式技術、圖表技術等。
科學可視化
科學可視化是指利用計算機圖形學以及圖象處理技術等來展示數據信息的可視化方法。一般的可視化包括利用色彩差異、網格序列、網格無序、地理位置、尺寸大小等。但是傳統的數據可視化技術不能直接應用於大數據中，需要藉助計算機軟體技術提供相應的演算法對可視化進行改進。目前比較常見的可視化演算法有分布式繪制和基於CPU的快速繪制演算法。
信息可視化
信息可視化是指通過用戶的視覺感知理解抽象的數據信息，加強人類對信息的理解。信息可視化處理的數據需要具有一定的數據結構，並且是一些抽象數據。如視頻信息、文字信息等。對於這類抽象信息的處理，首先需要先進性數據描述，再對其進行可視化呈現。

『玖』 如何將數據分析結果進行可視化展現

數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理，將海量的信息數據在經過分布式數據挖掘處理後將結果可視化。數據可視化主要是藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。依據數據及其內在模式和關系，利用計算機生成的圖像來獲得深入認識和知識。（ITJOB）

利用人類感覺系統的廣闊帶寬來操縱和解釋錯綜復雜的過程、涉及不同學科領域的數據集以及來源多樣的大型抽象數據集合的模擬。但是，這並不就意味著，數據可視化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復雜。為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭並進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特徵，從而實現對於相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。（ITJOB）

對於數據可視化應用軟體的開發就迫在眉睫，數據可視化軟體的開發既要保證實現其功能用途，同時又要兼顧美學形式，這樣就對數據可視化軟體提出了更高的要求。目前，在國內能同時兼顧這兩方面的數據可視化軟體屈指可數。其中，比較受用戶歡迎的是一款名為大數據魔鏡的可視化分析軟體。企業通過大數據魔鏡可以將積累的各種來自內部和外部的數據整合起來實時分析,推動自身實現數據智能化管理,增強核心競爭力,將數據價值轉化為商業價值,獲取最大化利潤。（ITJOB）

『拾』 如何將數據進行數據可視化展現

1、確認需求

在數據可視化設計前，分析人員要先完成業務需求的分析，將分析需求拆分成不同層級、不同主題的任務，捕捉其中業務的數據指標、標簽，劃分出不同優先順序，為下一步取數做准備。

數據可視化-派可數據商業智能BI

此外，整個可視化圖表頁面中，色彩不宜太過豐富，顏色最好也不要太過鮮艷，把色彩對比強烈的顏色放到關鍵信息，用清晰的邏輯去呈現變化，突出重點部分，使用戶產生更好地體驗，這才是他們最希望看到的。

最後，回到數據分析本身，分析人員可以選擇為製作完成的可視化圖表附上自己從業務邏輯思考的信息，幫助用戶更好地分辨圖表展現的意義。

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