本文目录
- 如何用可视化效果展示你的数据
- 如何让大数据可视化
- 数据可视化的方法有哪些
- 大数据可视化展现方式有哪些
- 数据可视化展示用pyhton如何实现
- 常见的数据可视化方法有哪些
- 大数据可视化展示可以应用在哪些地方
- 如何将数据进行数据可视化展现
- 将数据进行数据可视化展现
如何用可视化效果展示你的数据
最近的 bi 杰出人士，如 tb 和 qlk，强调可视化，而不是传统的 bi 工具，如 sap bo 和 ibm 的 cognos (尽管近年来他们似乎在处理 cloud bi)。我们不是在这里谈论开源，我们还没有看到一个完整的 bi。强烈推荐成熟的 bi 工具，如 finebi (国内)和 tableau (国外)。画面视觉探索分析很好，数据量性能较差，企业多采用并行价格。Finebi 国内软帆，其中少数能够占据世界领先地位的领先数据工具，专注于数据处理性能和企业应用程序的复杂性(市场节奏很快) ，具有 etl，可视化，价格良心，免费供个人使用。
如何让大数据可视化
大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 为什么会产生大数据？为什么要使用大数据呢？在这里给大家再通俗的解释一下： 起初，数据量很少的时代，通过表格工具、mysql等关系型数据库（二维表数据库，数据逐行插入）就能够解决数据存储的问题。 但是，随着互联网的飞速发展，产品以及用户的激增，产生了海量的数据。考虑到长足发展，公司会对产品、用户相关的原生数据、埋点数据等进行分析，传统的关系型数据库就无法满足需要，只能通过行式、分布式等数据库来存储这些数据（HBASE、hive等，能够实现集群化，及分配到多台主机上同时计算）。 认识数据可视化 有了数据之后，对数据分析就是成了最关键的环节，海量的数据让用户通过逐条查看是不可行的，图像化才是有效的解决途径。少量的数据可以通过表格工具生成图表、tou视表的方式进行分析，但是大数据的分析就需要借助专门的可视化工具了，常见的可视化工具包括：Tableau、BDP、Davinci、Quick BI、有数等。 大部分商用数据可视化工具的计算、图表展示虽然比较强大，但是却无法做到实时数据快速生成，数据也多为push（固定的范围）的方式，有时候数据还需要二次加工满足可视化产品的规则（商用产品多考虑通用性，无法适用于所有企业的数据规范）。 除此之外，现在很多图表插件的开源化（如：Echart、GoogleChart），以及行业内对数据安全性等的考虑，越来越多的公司也开始进行数据可视化的私有化部署。 数据可视化的实现 数据可视化产品（系统）的结构框架主要分为三层：数据存储层、数据计算层、数据展示层。 1.数据存储层 数据存储层在开头已经和大家说过了，在数据可视化产品（系统）中，既支持常规数据（MySQL、CSV等）可视化，也支持大数据（hive、HBASE等）的可视化，满足日常分析人员定性、定量的分析。 在考虑到数据安全的因素，数据存储还会与权限管理相结合，实现不同角色的人员只能访问指定的数据（未来有机会再分享）。 2.数据计算层 这里的计算不是平时所说的聚合、排序、分组等计算，解释之前我们先了解一下数据分析的工作流程吧： 产品/运营人员提出数据需求，如“APP一周留存”； 分析师确认需求后需要明确本次分析需要的字段及分析方式； 数仓人员提供整理后的表格（数据模型，多张表join后合成的中间表）； 分析师基于数据模型进行可视化分析。 数仓提供的数据模型主要分为增量、全量数据，不能直接对某个较长范围的数据进行分析，举个例子1月1日、1月2日两天都产生了数据，增量、全量的数据存储方式效果如下： 以上述举例的“APP一周留存”，就需要每天计算一下隔日留存，才能够基于每天的隔日留存计算出一周的留存。分析师每天会有很多任务，大量的基础计算（如每天的隔日留存）就可让电脑自动完成，这里就需要依赖调度功能（你可以理解成一个自动运行公式的工具）。 通过以上内容，我们可以得到多表关联、定时计算就是计算层的主要功能。 3.数据展示层 数据展示层分为两部分： 一部分是对看图人的可视化，看图人包括：产品、运营、高层主管等。根据需求方的要求，将数据用适合的图表呈现，比如，趋势相关用折线图、数据明细用表格、留存用漏斗图…… 另一部分是对作图人的可视化，作图人主要是分析师。让分析师用可视化的操作，来代替尽可能多的SQL语句输入。常见的可视化工具中，可以快捷得将数据模型中的字段拖拽到维度/度量（可理解为X、Y轴）中。 通过可视化产品（系统）结构学习，我们不难看出，实现数据可视化的操作过程包括：数据连接（存储）、制作数据模型（计算）、制作图表（展示）。 如何实现大数据可视化系统.中琛魔方大数据分析平台表示正确适当的可视化使得讲故事变得很简单。它也从复杂、枯燥的数据集连接了语言、文化间的代沟。所以不要仅仅是展示数据，而是要用数据讲故事。
数据可视化的方法有哪些
数据可视化就是将数据分析的结果用图表的形式展现出来。
可以实现数据可视化的工具有：Excel、报表、BI
图表的展现形式有：柱状图、条形图、折线图、饼图、雷达图、地图、漏斗图、仪表板图、散点图、桑基图、词云和矩形树图等各种各种图形。
以下展示几张通过观远数据BI平台做的数据可视化大屏：
大数据可视化展现方式有哪些
一、面积&尺寸可视化对同一类图形(例如柱状、圆环和蜘蛛图等)的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同目标对应的目标值之间的比照。这种办法会让阅读者对数据及其之间的比照一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式核算，来表达准确的标准和份额。二、颜色可视化经过颜色的深浅来表达目标值的强弱和巨细，是数据可视化规划的常用办法，用户一眼看上去便可全体的看出哪一部分目标的数据值更突出。三、图形可视化在咱们规划目标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表愈加生动的被展示，更便于用户了解图表要表达的主题。四、地域空间可视化当目标数据要表达的主题跟地域有关联时，咱们一般会挑选用地图为大布景。这样用户能够直观的了解全体的数据情况，同时也能够依据地理位置快速的定位到某一区域来查看详细数据。五、概念可视化经过将笼统的目标数据转换成咱们熟悉的简单感知的数据时，用户便更简单了解图形要表达的意义。
数据可视化展示用pyhton如何实现
Python数据可视化的工具不少，Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh这几个都可以用，具体看自己的展示需求来进行选择。1、Pyecharts百度开源的可视化工具，支持30+种图表，网上有详细的中文文档与demo，操作很简单，遇到问题也很好找答案。2、MatplotlibMatplotlib应该是最广泛使用的Python可视化工具，支持的图形种类非常多，对于数据展示可以很自由地进行表达。3、PlotlyPlotly也是一款非常强大的Python可视化库，内置完整的交互能力及编辑工具，支持在线和离线模式，提供稳定的API以便与现有应用集成，很好用，但是想要好，要先学好。4、BokehBokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。它可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果，但是使用难度低于D3.js。5、SeabornSeaborn是为了统计图表设计的，它是一种基于matplotlib的图形可视化库，也就是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装。
常见的数据可视化方法有哪些
时态
时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图，显示诸如某些区域的温度信息。
多维
可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。
分层
分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图，可以显示语言组。
网络
在网络中展示数据间的关系,它是一种常见的展示大数据量的方法。结构较为复杂。
关于常见的数据可视化方法有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
大数据可视化展示可以应用在哪些地方
1.使用你最熟悉的软件学习用编程建立数据可视化不代表要摒弃你已经熟悉的工具。我一般使用任何能够最快速解决问题的工具，这个工具可以是Excel，GoogleSheets，或者是Python。你不需要只用R或者只用JavaScript做完所有工作，在一项工作中囊括不同的工具是有好处的。你的最终目的是制作可视化图表，每一步的结果会引导你进行到下一步，所以不要太纠结于用“正确”的方法做事。2.从基础做起不要期待你第一次尝试就会做出非常高级非常惊艳的视觉效果。尤其在学习的初期，你是有很多路要走的，所以要从基础做起，再慢慢去使用更加高级的技巧。这样你才不会一开始就感到备受打击，从而放弃学习的希望。在R语言中，有很多工具包可以帮助你做事情，甚至有时候你只要使用一个函数就行了。但是如果你不熟悉R的编程句法，我还是建议你从最基本的R语言学起，即便可能会有些难。就好比我之前提到的d3.js这个JacaScript函式库，如果你不熟悉JavaScript，或者刚刚开始学习编程，很多类似的东西都会看起来很难。我建议你从MikeBostock写的基础教程学起，慢慢开始了解你做的东西。3.找一个项目去完成不要认为要把所有的东西学完再开始做项目，这样你会被耽搁。先学习一些基础知识就可以开始了，这至少可以保证，日后当你遇到问题在网上搜索的时候，能够看懂那些解决方法。选择一些数据，然后开始着手尝试可视化吧。一开始的进展肯定非常缓慢，你也会觉得很困惑，这都是很正常的。我直到现在还经常因为一些问题感到困惑，但你一定要坚持做完。做项目的受益之处，在于它逼着你去学习你需要知道的。你每做完一个项目，下一个就会变得容易一些了。通常一个数据可视化的项目会分成以下的步骤。处理和格式化数据Python当我有一个非矩形分隔的文件 ,或数据比较凌乱时，我会写一些特别的Python脚本。幸运的话，我会找到并重新利用过去已有的脚本。有时会用Beautiful Soup来修饰，有时会用csvkit 。R我只有在需要加载csv格式表格时才会用到R，通常只是做数据聚合，合并，或处理从原来的数据中派生的部分。Tabula多用于公开的政府数据，包括在 PDF文件中涉及的数据。没有 Tabula的话这个过程将非常痛苦。Microsoft Excel只有在有需求的时候才会用到它。数据读入Excel中，然后再导入像Numbers或是OpenOffice这样的工具中。Google Sheets有时使用电子表格比写脚本更快，我很喜欢这样简洁的过程。分析数据在你去做最后的图形之前，你需要先了解这个数据集。R这里我想到的是R。因为R作为一个开源的统计计算语言，它有一个很丰富的社区，数不尽的扩展包，以及在Stack Overflow上大量的已解答的问题。制作静态图形这对我来说通常包含两个阶段：（i）在R中进行可视化; （ii）在Illustrator中润色。R在R中有可视化工具包，如ggplot2，但我几乎全部使用R自带的那些功能，即base R。Adobe Illustrator如果图形要发布给别人看，我会以PDF格式保存R生成的图形，并在Illustrator中编辑。虽然有些矫枉过正，但效果还不错。我也在考虑试着用Sketch。制作交互式图形Flash已经过时了，而JavaScript是新的宠儿。R在这里应用不广。d3.js我用数据驱动的文档来做交互式的数据可视化（我还在学习中）。有许多例子可以用来试手。但如果我想快速完成一个图表，我有时也会尝试用 Vega-Lite 。4.认真阅读编程指南和范例编程指南是很有用的。一开始可能会有些难，但你必须要适应。如果你的程序出了问题，很大可能是因为你写的不对，而不是代码的实现有问题。所以这个时候你就需要仔细阅读指南，确认你的函数运用是正确的。在R语言中，所有函数的指南都是用相同的格式写的，它会告诉你这个函数有哪些参数，返回值是什么，并且之后会给出使用的范例，这些范例都非常经典。d3.js函式库的创建者MikeBostock就写了非常好的指南，在网上也有很多其他教程。Bostock在指南中收录的大量范例是非常有用的，每当我遇到问题，在网上搜索解决方法的时候，我一般都会把出现的问题和“mbostock”放在一起搜索。5.着手去做我有时会也会因为想太多而迟迟不开始，但是只要你能着手按照以上的小提示去做，能节省很多时间。用工具进行数据可视化，一般会有一个最优的做法，但没有必要从一开始就去寻找它。先把形状和颜色在屏幕上试下，然后将数据编译进去，让数据在大体上看起来没问题。如果有些不对劲（尤其是对于含有互用和动画的可视化项目），你再去寻求更优化的做法。一般情况下，即使不是最优，你的图表也是没错的。
如何将数据进行数据可视化展现
1.明确数据指标
首先，我们得先搞明白这些数据是怎么来的、干嘛的，如果连这个都不清楚就会很难展开接下来的讨论或设计。数据是做好图表设计的前提，毫无疑问，一连串的数字对于设计师来说是枯燥无味的，幸亏前期的数据收集工作已有人做好，但是作为设计师有必要要求他们给到你的是尽可能精准的数据，否则，会导致接下来的工作前功尽弃。因此，当初步接触数据时最好能够解决以下几点：
理解数据及指标
分析数据
提炼关键信息
明确数据关系及主题
2.为谁设计，用户想要什么信息
需要明确的是，同一组数据在不同用户眼中所看到的信息是不一样的，因为，角色、岗位的不同就造成了他们所关注的重点、立场不同，不同人所发现的信息、得出的结论也是不一样的，所以，在图表设计时面对不同的使用者所强调的信息及交互方式都是不一样的。主要影响因素：
用户群体是谁？有什么特点
从数据中需要提炼的信息是什么
通过图表想要解决什么问题
关注的重点
3.明确设计目的与价值
实际上，图表设计跟一个产品设计的思路是相似的，定义设计目标这个过程很容易被设计师忽略，设计目标不是一成不变的，但并不意味着一开始就没有，前期缺少对设计目标的定义会导致设计师往往说不清楚为什么这样设计，那么，接下来的设计工作就像个无头苍蝇一样乱撞，没有方向感。有的时候，设计方案被推翻，究其根源往往是由于对源思考不明确导致的，设计目标需要大家共同定义并达成一致的方向，否则，方向不对，努力白费。
定义设计目标的过程需要站在用户的角度和数据的角度进行综合分析从而进行构建，一方面需要考虑用户如何更简单的分析、理解数据从而提高决策效率；一方面需要考虑数据本身如何更加精准、一目了然的传达给用户。
4.规划设计方案，选择合适的图表类型
在工作中，一些同学在设计图表时把大量的时间用在寻找图表素材上，然而这种都是在表面上寻找解决办法实际上本末倒置了，解决不了本质问题。数据可视化设计不是单纯的图表样式设计，虽然了解图表也很重要，但是，仅仅将数据变成漂亮的图表只是形式的改变而已，远远不够的
当前期我们已经清楚了用户要做什么，有了明确的设计目标，那么，选择图表的过程就是信手拈来的事。在选择图表类型之前，自己心里已经比较清楚了图表大概的效果（如：呈现不同时间段的数据-用折线图合适；呈现不同份额比例-用饼图合适；某个阶段的数据出现频率-用散点图合适），具体的图表选择大家可以参考 Andrew Abela 整理的图表类型选择指南图示，有兴趣的同学可以研究一下。
常见的图表类型基本上以下六种涵盖了绝大部分的使用场景:
曲线图 用来反映时间变化趋势
柱状图 用来反映分类项目之间的比较，也可以用来反映时间趋势
条形图 用来反映项目之间的比较
饼图 用来反映构成，即部分占总体的比例
散点图 用来反映相关性或分布关系
地图 用来反映区域之间的分类比较
5.细化体验
前面我们谈论了很多图表设计前期的事，接下来谈一谈需要注意的几点细节，Dan Saffer 说过“最好的产品通常会做好两件事情：功能和细节。功能能够吸引用户关注这个产品，而细节则能够让关注的用户留下来”。毕竟细节设计成就卓越产品嘛
X坐标轴
考虑到不同屏幕或浏览器的适配问题，当X坐标轴标签文字显示过于拥挤时可将文字打斜放置，既保证了数据的正常阅读也不影响图表美观。
当X坐标轴标签为连续的年份时，不要墨守成规的写成“2015、2016…”，可以用简写的式“2015、16、17...”，看起来会简单、清晰很多。
数据分布规则
如果没有制定明确的数据显示规则，就会出现后端传什么数据，前端就展示什么数据，导致图表展示效果和可读性都很差，如果要解决这个问题就需要定义规则。
这里数据的展示和时间有关，所以，我们需要考虑的是某个时间段内展示多少个点才是合适的，而显示一个点由多长时间的数据聚合（点聚合区间是多少），具体如下图2-1-2
规则定义清楚后，后台在与前段交互的时候就会按照以上规则进行，最终实现效果如下图2-1-3
遵循设计原则
图表的设计价值在于精准、高效、简单的传递数据信息，最好能够让读者一目了然，即使做不到一目了然也应该具备自我解释的能力。所以，就要求在设计时应该增强和突出数据元素，减少和弱化非数据元素，具体应该注意以下原则：
1.删除
除非特殊场景的考虑，应尽可能的删除和数据非相关的元素:
背景色
渐变色
网格线
3D效果
阴影效果（如果具体操作需要强调的除外，如：鼠标Hover查看具体信息）
2.弱化
即使有必要保留非数据元素，也要弱化或隐藏它们，尽量使用淡色
坐标轴
网格辅助线
表格线
3.组织
把相关的数据元素进行合理的组织分类，不要指望把所有的数据元素都放入图表内，只要放关键的、重要的数据在图表内。
4.强调
对于已选的数据元素也要考虑优先级，明确哪些数据是需要重点突出的进行突出标识，以便读者能够快速get到重要信息。
将数据进行数据可视化展现
对于数据可视化，作为艺术类学生来说都不陌生，而且近年来以图像作为传播媒介的趋势下，用图像说话的能力逐渐成为设计师和建筑师的必备能力。但是在实际操作的过程中，更多的学生还是停留在用ppt自带的柱状图、饼形图画图。
其实数据可视化是一个完全可以量化的技术。
由于人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理，所以使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮助我们更容易的解释趋势和统计数据。在信息时代和大数据时代的背景下，随着人类技术的高，通过图形，图像处理，计算机视觉等技术，在设计领域中，通过艺术的表达与动态演示，可以将数据加以视觉化阐述。文本形式的表达数据是混乱无章的。如果利用可视化的数据可以帮助人们快速的理解数据中的含义，趋势及相关性。下面我们从历史的角度开始了解数据可视化的发展趋势，可以帮助我们真正的了解数据可视化的本质。
下面我们来分别讲讲每个种类的概念是什么以及什么样的信息可以用这些形式来表达。
层次树状结构：在过去很长一段时间里，当人们认为自身限于世界的自然秩序之中，以上帝为最顶层，而开端自上而下的发展，这是基于亚里士多德的本体。从以下的图之中我们就可以看到这种直接的层级关系。
随着时间的推移，从树干的分支结构为灵感的来源来表达分层的信息，每一个树枝都可以有效的传递数据信息，至此逐渐变为主要的交流工具和手段，用来描述不同的结构系统。而我们平时设计中用到的mind map就是树状结构的一种变形。
另外一种变形其实我们更为熟悉。在上面的这些几何形态各异的分析图中，其核心依然是不同层级的表达，只不过从树干树枝简化成为几何形体的线性分支或块状分割。
网状联系结构：顾名思义,网状联系结构的可视化系统中，关键的是其中的联系。或者换句话说,各个元素之间的连接系统,网络系统。
有一个在社会学中研究的特别好的例子说法就是，社会网络分析的重点其实是在人与人之间，而不是在人本身。传统的社会科学研究方法,其实是调查关注个人和它们的属性(例如:性别、年龄、收入)。但现在系统化的科学研究是关注连接,结合个人在一起,不仅仅在人本身的品质或能力。这种关注点从属性数据到关系型数据的转变，显著影响着我们如何收集数据,如何寻找参考项,和对这些信息的分析方法。而我们在收集到类似的人、场地、行为的信息时，其实也是在找寻中间的联系，来找到矛盾的断裂点，从而找到设计策略的突破。
时间线与流程结构：时间是一个抽象的概念，因此，它其实并不是固有的视觉。大部分时间我们使用的术语是基于我们的具体经验的空间和物理环境。
对于这一理论，有学者解释说,我们使用的表达式来描述时间的经历的方法其实更多的是“容器”和“移动对象”的概念。时间的衡量我们通常会分解成一个既有的对象或目的等，走向我们所花费的时长。对于建筑学来说，特定的时间段所在场域中发生的行为，正好是承载我们设计方案的根源。
所以对于建筑学的学生来说，分析图为什么不会画，其实是对自己调研的内容和数据没有一个本质的分析。这也是导致大家的图面过于单一，前期调研的内容与实际设计方案断层的主要原因之一。熟练运用这些逻辑来分析才是画好分析图的关键。