可視化方法及案例分析

Ⅰ 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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Ⅱ 數據可視化分類/表現形式

指標卡：直觀展示具體數據和同環比情況；

計量圖/儀表盤：直觀顯示數據完成的進度；

折線圖：看數據的變動走勢；

柱狀圖：直觀展示對應的數據、可以對比多維度的數值；

（堆積柱狀圖）

條形圖：可以理解成橫向的柱狀圖；

雙軸圖：柱狀圖+折線圖，這種圖表大家都很經常用到；

餅圖/環圖：分析數據所佔比例；

行政地圖：有省份或者城市數據即可；

GIS地圖：更精準的經緯度地圖，需要有經緯度數據，可以精確到鄉鎮等小粒度的區域，參考鏈接： 經緯度可視化地圖

漏斗圖：路徑、數據轉化情況；

詞雲：即標簽雲，展示詞頻分布，率、；

矩形樹圖：分析不同維度數據的佔比分布情

旭日圖：表達清晰的層級和歸屬關系

旭日圖（Sunburst Chart）是一種現代餅圖，它超越傳統的餅圖和環圖，能表達清晰的層級和歸屬關系，以父子層次結構來顯示數據構成情況。旭日圖中，離遠點越近表示級別越高，相鄰兩層中，是內層包含外層的關系。

平行坐標系

在 ECharts 中平行坐標系（parallel）是一種常用的可視化高維數據的圖表。平行坐標系的具有良好的數學基礎， 其射影幾何解釋和對偶特性使它很適合用於可視化數據分析。

例如以下數據中，每一行是一個『數據項』，每一列屬於一個『維度』。（例如上面數據每一列的含義分別是：『日期』,『AQI指數』, 『PM2.5』, 『PM10』, 『一氧化碳值』, 『二氧化氮值』, 『二氧化硫值』）。

平行坐標系適用於對這種多維數據進行可視化分析。每一個維度（每一列）對應一個坐標軸，每一個『數據項』是一條線，貫穿多個坐標軸。在坐標軸上，可以進行數據選取等操作。

桑基圖
桑基圖（series[i]-sankey），也稱桑基能量平衡圖，具有特殊類型的流程圖，它主要用來表示原材料、能量等如何從初始形式經過中間過程的加工、轉化到達最終形式。以下是使用桑基圖的一個實例，您可以參考它。

漏斗圖
在 ECharts 系列中，漏斗圖使用 series[i]-funnel 表示。漏斗圖適用於業務流程比較規范、周期長、環節多的流程分析，通過漏斗各環節業務數據的比較，能夠直觀地發現和說明問題所在。

象形柱圖：PictorialBar

B.技術的發展已導致數據的大爆炸。這反過來又促使數據展示方式的激增。一般來說，大多數據可視化分為2種不同的類型：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。

此外，有不同的方法可用於創建這2種類型。最常見的數據可視化方法包括：

Ⅲ 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。

Ⅳ 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。