当使用仪表板显示数据时，通常可以直接将数据集中处理的维度和度量值绑定到可视元素中，快速绘制各种可视图表。WynEnterprise-嵌入式商业智能和报表软件|可视BI数据分析工具-葡萄城官网在使用仪表板显示数据时，通常可以直接将数据集中处理的维度和度量值绑定到可视元素中，快速绘制各种可视图表。

【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。