怎么做数据可视化

2024-05-11 16:29

1. 怎么做数据可视化

  1、可视化是连接用户和数据的桥梁,是我们向用户展示我们的成果的一种手段,因此可视化并不是非常特化的研究领域,它可以有非常广泛的应用和创建途径。作为非计算机专业的人员,你可以借助现有的程序和软件,根据自己数据的特点,绘制清楚直观的图表。Excel,SPSS,Google Public Data 等。一些博客也会介绍常用的可视化工具,比如 22个免费的数据可视化和分析工具推荐。
  2、如果你拥有一定的编程基础,可以尝试使用一些编程或者数学工具来进行自定义图表绘制,比如 Mathematica,R,ProtoType等。
  3、更进一步,你就可以用编程语言来写自己的可视化系统了。这样你就会有很自由的发挥空间和操控能力,数据处理,表现形式,交互方式等都可以有很自主的设计。

怎么做数据可视化

2. 数据分析可视化是什么?

数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。


它是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。


可视化并不是单独的一门学科,它是对于计算机图形学和统计学等一些学科的更深层次的延伸,比如说社交网络的图谱应用到了很多图形学的边算法,当然,很多时候是和数据挖掘关系最紧密,因为前者是为后者提供数据,后者是为了更好的展现数据。


数据可视化是和数据挖掘不可分割的,可视化作者想要表达的侧重点对于可视化的传达结果是有直接关联的。也就是说,当数据本身的特点与规律并不明显的时候,你需要进行大量的测试与研究来探寻出数据的规律,之后才能传达出正确而且有规律可循的可视化图案。

3. 要做数据可视化需要用什么数据

1. 数据准备
数据准备阶段主要是获取到我们进行可视化分析时用到的有效数据。这个阶段需要完成以下几个内容。
2. 数据分析
数据分析阶段就可以根据我们的分析目标,选择合适的图表,借助产品的多维分析能力,进行统计分析、钻取钻透、筛选过滤、数据透视、地理分析、高级计算等多种操作,实现数据的立体式呈现。
3. 数据应用
通过数据分析后会得到我们的数据可视化结果,通过对呈现的可视化结果进行观察,直观的发现数据中的差异,从中提取出有价值的信息,为公司决策提供依据【摘要】
要做数据可视化需要用什么数据【提问】
1. 数据准备
数据准备阶段主要是获取到我们进行可视化分析时用到的有效数据。这个阶段需要完成以下几个内容。
2. 数据分析
数据分析阶段就可以根据我们的分析目标,选择合适的图表,借助产品的多维分析能力,进行统计分析、钻取钻透、筛选过滤、数据透视、地理分析、高级计算等多种操作,实现数据的立体式呈现。
3. 数据应用
通过数据分析后会得到我们的数据可视化结果,通过对呈现的可视化结果进行观察,直观的发现数据中的差异,从中提取出有价值的信息,为公司决策提供依据【回答】

要做数据可视化需要用什么数据

4. 可视化数据怎么做

Excel小技巧

5. 你们常用的数据分析工具做出来的可视化效果是怎么样?

数据分析工具(SpeedBI)做出来的可视化效果:


操作简单
1分钟建模;3分钟管理驾驶舱;自动布局,任意切换主题颜色,无须专业美工也能轻松完成各种炫酷数据可视化报表(BI报表);任意定义多语言,一键切换,实现系统界面的多语言配置……
分析图的移动、大小变更,只需一个鼠标拖曳;分析图表的颜色、标题、线条大小样式皆可在属性中设置。甚至借助UI主题上传下载功能,还能将设置好的BI报表样式保存以供下回应用(再次应用只需下载,更新数据源便可自动生成BI报表)……
运作智能

行计算自定义,数据分析聚合计算更自主;

无须公式预设,即可完成各种聚合、智能筛选联动;

智能钻取,只需双击鼠标,便能实现任意报表之间的穿透钻取,即便这些报表并不是来自同一个分析模型;

多维动态分析,支持浏览者任意改变维度与字段组合,满足不同部门对同一报表的不同角度分析挖掘……

SpeedBI数据云是一个数据人员用的顺手,数据分析报表(BI报表)做得又快又酷的智能数据可视化工具。同时,它更是企业分析行业信息、把握市场风向、以数据为依据升级管理经营构架、合理调配资源、开拓市场的利器。

你们常用的数据分析工具做出来的可视化效果是怎么样?

6. 数据可视化是什么啊?怎么做?

何为数据可视化?
这里主要是指工作场景中的数据可视化(海报类、信息图不在范围内)。
数据可视化就是承接数据分析之后的数据展示,包括图表设计、动效组合,形成二维图表,三维视图、联动钻取,搭配成大屏……
数据可视化的功能主要体现在两个方面:一是数据展示;二是业务分析。数据展示很好理解,就是将已知的数据或数据分析结果通过可视化图表的方式进行展示,形成报表、看板、dashboard、甚至配合现在流行的大屏展示技术,数据展示的方式也越来越为人所接受和欢迎。业务分析就是在看到图表、dashboard、大屏之后,将所分析的度量和数据有效地转化为有商业价值的见解,使其能够为基于事实所做的决策提供支持。
数据可视化的工具
对于数据可视化,有诸多工具,如:
1、图表类插件:ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分强大。
2、数据报表类:Excel、金蝶、FineReport等,对于日常的报表制作,易学实用。
3、可视化BI类:比如cognos、tableau等,更直接地针对业务分析。
以上,前两者是纯粹的可视化图标,后两者涵盖从数据采集、分析、管理、挖掘、可视化在内的一系列复杂数据处理。
如何实现可靠的数据可视化?
数据可视化最终还要回归到“阅读者”,通过传递有指向性的数据,找出问题所在,制定正确决策。所以数据的价值不在于被看到,而在于看到之后所引起的思考和行动。
这里,企业内数据还不同于普通的应用数据,它们大多不是通过算法程序直接产生价值应用于用户,而是通过合理的展示和分析,再经应用者或管理者思考和判断,最后采取行动,从而发挥价值。
1、谁是可视化的受益者
无论你在做一份传统的报表,汇报的PPT还是其他,首先需要搞清楚这是给谁看的,他需要了解哪些事项,关注那些指标,在决策过程中会如何利用你展示的信息和数据,一句话概括就是搞清楚数据分析工作的目标,这一张报表是用来做什么的。后续的数据分析工作和分析报告里所要呈现的全部内容,之后都是要紧紧围绕着这个目标主题而服务的。
2、梳理指标体系
数据可视化是要讲繁杂的各条数据,梳理成指标,围绕每个业务财务、销售、供应链、生产等形成指标体系,最后通过可视化的方式展现,比如回款率、收益效率….
可以说,数据分析工作是否成功,大体就在指标的梳理。这个工作需要数据中心的人员或者BI组的人员深入业务一线去调研需求,拉来数据,建好数仓….
【指标体系分享】
如何针对业务场景做数据分析-零售业管理指标
数据化管理的指标体系大全(一),店铺与销售
数据化管理的指标体系大全(二),商品、电商、战略决策
分析生产和库存,靠这一套指标就够了!
将数据可视化与业务方案结合起来

7. 做完数据分析后,用什么可视化工具展示分析结果?

市面上常见的数据可视化工具有挺多,个人觉得真正有用的有以下几款:

1. Powerpoint
所谓的Powerpoint,其实就是经常所说的PPT。作为微软老大哥经典的软件工具,其商务场合出现的频次无人能及。而我身边很多数据分析师的朋友,其可视化的最终结果,通常都是用PPT来进行呈现的。


2. Excel
对于数据分析师而言,Excel就像是瑞士军刀,便捷、所见即所得的数据处理方式让分析师爱不释手。但,Excel的报表功能也是不能忽略的。通过Excel自带的图表功能,我们可以将自己分析的报表结果黏贴成Dashboard的形式。并且,只要更改数据源,就可以将链接数据的Dashboard进行实时更改。

3.Echarts
随着在数据分析行业越来越久,你就会发现无论是PPT还是Excel,其自带的图表样式还是很有限的。如果你想把玩更加丰富的图表类型,强烈推荐百度的Echarts工具。当然,这款工具需要学会一定的JS代码。
另外,如果你会用Axure,你还可以将Echarts做的图表嵌入到Axure的原型中,以网页的形式给别人展示你的可视化结果。

4.PowerBI仪表盘工具
微软或许也发现了自己传统工具的弊端,因此生产了PowerBI仪表盘工具。只要你会用Excel,短短几周你就可以学会使用PowerBI。通过借助PowerBI,你可以制作出丰富多彩的图表Dashboard,并且支持多维度层层剖析等功能。
当然,除了以上工具,还有很多可视化平台,比如Tableau、BDP等。

做完数据分析后,用什么可视化工具展示分析结果?

8. 如何将数据分析结果进行可视化展现

数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,将海量的信息数据在经过分布式数据挖掘处理后将结果可视化。数据可视化主要是借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。依据数据及其内在模式和关系,利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。(ITJOB)

利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据集合的模拟。但是,这并不就意味着,数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。(ITJOB)

对于数据可视化应用软件的开发就迫在眉睫,数据可视化软件的开发既要保证实现其功能用途,同时又要兼顾美学形式,这样就对数据可视化软件提出了更高的要求。目前,在国内能同时兼顾这两方面的数据可视化软件屈指可数。其中,比较受用户欢迎的是一款名为大数据魔镜的可视化分析软件。企业通过大数据魔镜可以将积累的各种来自内部和外部的数据整合起来实时分析,推动自身实现数据智能化管理,增强核心竞争力,将数据价值转化为商业价值,获取最大化利润。(ITJOB)
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