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【3d可视化】如何做好大数据可视化?

10:54 袋鼠云 文章来源:.

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【3d可视化】如何做好大数据可视化?大数据可视化。

事实上,在大数据可视化这一概念没有出现之前,人们对数据可视化的应用就已经非常广泛了,大到人口数据,小到学生成绩统计,都可以通过可视化来展示,探索其中的规律。现在的信息可以通过多种方式进行可视化,每一种方式都有不同的侧重点。当你计划处理大数据时,首先要弄清楚并理解的是:你计划通过数据向用户讲述什么样的故事,数据可视化后又表达什么?透过这些数据,你可以为后续的工作提供什么样的指导,是否可以帮助读者正确把握重点,了解行业动态?理解了这个问题后,你就可以选择合理的数据可视化方法,有效地传达数据,你的数据就是有价值的数据。那么到底该怎样做好数据可视化呢?

资料特征:

数据可视化,首先要了解数据,然后掌握可视化的方法,才能实现高效的数据可视化。在设计中,你可能会遇到以下常见的数据类型:

量:数据可以计量,所有值都是数字。

分散:数字类数据可以在有限的范围内获得值。举例来说:办公室员工的数量。

连续性:数据可以在有限的范围内测量,如年度降水量。

范围:数据可以根据组织和分类进行分类,如产量和销量。

合理的可视化图表。

比较柱状图。

比较图表显示值和值之间的差异和相似性。用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小,通常用于显示不同分类之间的数值比较、不同时间点的数据比较。

圆柱形图不同于直方图,圆柱形图不能显示一个区间内数据的连续变化趋势。圆柱形图描述的是分类数据,回答的是每个分类中“有多少?”这个问题。值得注意的是,当圆柱形图显示的分类很多时,会导致分类名称重叠等显示问题。

分布式散点图

分布式图表显示频率,数据分散在一个区间或组。利用图形的位置、大小、颜色的渐变程度来表示数据的分布,通常用来表示连续数据上的数值分布。

散点图也称为X-Y图,它将所有数据以点的形式显示在直角坐标系上,以显示变量之间的相互影响程度,点的位置取决于变量值。

比例类饼图

比例类图表显示相同维度的比例关系。饼图广泛应用于各个领域,用于表示不同分类的比例,并通过弧度对比每个分类。

饼图按分类比例将一个饼划分为多个块,整个饼代表数据的总量,每个块(弧)表示分类占整体比例,所有块(弧)的加和等于100%。

趋势折线图。

趋势图表显示数据的变化趋势。用图形的位置来表示数据在连续区域的分布,通常表示数据在连续区域大小变化的规律。

折线图用于显示数据在连续时间间隔或时间跨度上的变化,其特征是反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。

当然,大数据可视化的图表远不止上述几种,最重要的是如何利用好这些工具和图表,归纳起来,一个数据可视化工程师需要具备三个方面的能力:数据分析,交互视觉,研发。

【3d可视化】如何做好大数据可视化?无论你使用什么工具,无论你使用什么样的图表,不要忘记你的目的是理解数据,这才是大数据可视化的真正魅力所在。