如何能够做好数据可视化工作?

村口二丫2021-12-29 15:07

  数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像,在屏幕上显示并进行交互处理的理论、方法和技术。数据可视化的本质是通过图形手段清晰有效地传达和传达信息,使通过数据表达的内容更容易理解。

  那么,如何分析大量、复杂、多维的数据呢?答案是提供一个直观、可交互、灵敏的可视化环境。因此,数据可视化的主要特点是:

  交互性。用户可以方便地通过交互管理和开发数据。多维。您可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量,数据可以根据每个位置进行分类、排序、组合和显示。可视性。数据可以通过图像、曲线、二维图形、三维体和动画显示,并可视化分析其模式和相互关系。

  完整的可视化分析过程如下:

如何能够做好数据可视化工作?

  如何做好可视化分析?以Tempo大数据分析平台可视化探索为例,介绍如下。

  丰富的图表元素支持多维数据显示,使数据价值更加可视化

  将数据转换为有效的可视化形式(任何类型的图表)都能使数据发挥作用。

  第一步,所以图表是可视化的核心。为了实现合适的数据,我们需要掌握图表的特性。可视化图表可分为分布类、流程类、比例类、区间类、相关类、趋势类、时间类和地图类。可视化图表很多,包括柱图、线图、条图、地图、雷达图、矩形树图、气泡图、饼图、环图、仪表板等。

如何能够做好数据可视化工作?

  多样化的图表交互,提高分析交互性,使数据逻辑更加清晰。

  可视化分析可以联动、钻取、维度切换、链接等多种分析操作,分析数据,使分析师和决策者能够从多个角度、多个侧面观察数据库中的数据,从而深入了解数据中包含的信息和内涵。

  钻取

  钻孔包括上卷和下钻。上卷是通过在维度级别中上升或消除某个或某个维度来观察更一般的数据。下钻是通过在维度级别中下降或引入某个或某个维度来更详细地观察数据。只有切换用于实现跨级数据钻取。