可视化数据展示（数据可视化的优缺点有哪些）

本文目录

• 数据可视化的优缺点有哪些
• 大数据可视化展现方式有哪些
• 数据可视化分析的几种展现形式
• 什么是数据可视化
• 数据可视化分类/表现形式
• 数据怎样可视化
• 常见的数据可视化方法有哪些

数据可视化的优缺点有哪些

下面我们就给大家介绍一下数据可视化的优点。

1：动作更快，这是因为人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。所以说，数据可视化是一种非常清晰的沟通方式，使业务领导者能够更快地理解和处理他们的信息。大数据可视化工具可以提供实时信息，使利益相关者更容易对整个企业进行评估。对市场变化更快的调整和对新机会的快速识别是每个行业的竞争优势。正是由于这个优点，数据可视化越来越受到了大家的关注。

2：用建设性方式讨论结果。一般来说，当我们向高级管理人员提交的许多业务报告的时候，都是规范化的文档，这些文档经常被静态表格和各种图表类型所夸大。也正是因为它制作的太过于详细了，以致于那些高管人员也没办法记住这些内容，因此对于他们来说是不需要看到太详细的信息。而使用大数据可视化的工具报告就可以使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以通过交互元素以及类似于热图、fever charts等新的可视化工具，轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。

3：能够理解运营和结果之间的连接，具体就是数据可视化允许用户去跟踪运营和整体业务性能之间的连接。在竞争环境中，找到业务功能和市场性能之间的相关性是至关重要的。我们可以用一个案例来说明，比如说一家软件公司的执行销售总监可能会立即在条形图中看到，他们的旗舰产品在西南地区的销售额下降百分比。然后，相关主管可以深入了解这些差异发生在哪里，并开始制定计划。通过这种方式，数据可视化可以让管理人员立即发现问题并采取行动从而及时止损。

缺点：就目前而言，数据可视化缺点在我眼里还不存在，数据可视化就是为了帮助我们更直观的看到数据。可能唯一的缺点就是有些人还不能熟练使用吧

谈论起 数据可视化设计 ，许多人会产生一个疑问：什么是数据可视化？我们由此问题着手，来谈论下数据可视化设计。

经研究表明，人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理。因此，数据可视化是使用图表、图形和设计元素把数据进行可视化，把相对复杂、抽象的数据通过可视的方式以人们更易理解的形式展示出来的一系列手段。数据可视化可以使人们更有效率的完成某些任务，我们可以理解为三点 优势 ：

》 美观展示: 用数据展示企业特色，大会展台，媒体现场展示等

》 数据驱动： 实时查看业务概况、监控预警、驱动内部快速响应

》 发掘价值： 可视化数据呈现后，带来的视觉感受会帮助人发现新的因素

在 HT 技术支持下，数据可视化除了“可视”，还有可交流、可互动的特点。设计带来的不仅是瞬息处理海量数据搭配酷炫的可视化样式所引起的视觉震撼，更应注重为业务需求服务，设计出符合不同行业需求的个性定制可视化，利于企业做出正确的商业决策，以有根据的数据呈现而帮助企业进行更科学的判断而避免决策的失误。

缺点： 数据可视化的应该有更多丰富的表现形式，以满足简单易懂的需求。

当然在缺点上，我们也有了更多的创新，比如2.3D可视化的结合打造更加丰富多彩的数据可视化形式：

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。

数据可视化分析的几种展现形式

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。

数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。

散点图

散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。想要可视化三个变量之间的关系?没问题!仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。

折线图

当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。

直方图

直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。查看下面我们以频率和IQ做的直方图。我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。我们也可以看到它呈正态分布。使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。

柱状图

当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小);分类也很容易划分和用颜色进行编码。我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。

箱形图

我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?

这就是箱形图所适合干的事情了。箱形图给我们提供了上面所有的信息。昆明电脑培训

什么是数据可视化

数据可视化是什么意思

数据可视化理解起来很简单，只需要将其拆分为“数据”和“可视化”两个词，就很容易明白，数据可视化指的是利用图形化、可视化手段，将数据转化为可视化图表，然后通过统计分析方法，获取数据背后隐含的价值信息，以更直观的形式为企业提供信息支撑，辅助管理人员进行发展决策。

数据可视化 - 派可数据

数据可视化有什么好处

1、让数据更容易被消化

我常和人开玩笑，不是我们选择用可视化来处理数据，而是大脑这个处理器更善于处理图像信息，能够用图表迅速消化信息，这就让数据可视化天然就有更好地适配效果，能最大程度发挥大脑处理器的能力。

数据可视化 - 派可数据

2、让数据更容易传达信息

数据可视化分析人员运用图像化手段，可以将大段数据放置到小小的图表中，精简了内容，让数据传达更加简洁，分析人员还可以通过丰富的图表、多样的配色，让数据显现差异，观看起来更顺畅，更加直观。

3、让数据更容易展现逻辑

通过数据可视化，分析人员可以通过柱形图、折线图等展现数据趋势的变化，也就是数据之间的逻辑性。不仅是趋势，饼图可以展现数据占总量百分比，散点图可以展现数据相关性……这些都让数据富有逻辑，更好地展现数据分析结果。

数据可视化 - 派可数据

数据可视化分类/表现形式

指标卡：直观展示具体数据和同环比情况；

计量图/仪表盘：直观显示数据完成的进度；

折线图：看数据的变动走势；

柱状图：直观展示对应的数据、可以对比多维度的数值；

（堆积柱状图）

条形图：可以理解成横向的柱状图；

双轴图：柱状图+折线图，这种图表大家都很经常用到；

饼图/环图：分析数据所占比例；

行政地图：有省份或者城市数据即可；

GIS地图：更精准的经纬度地图，需要有经纬度数据，可以精确到乡镇等小粒度的区域，参考链接： 经纬度可视化地图

漏斗图：路径、数据转化情况；

词云：即标签云，展示词频分布，率、；

矩形树图：分析不同维度数据的占比分布情

旭日图：表达清晰的层级和归属关系

旭日图（Sunburst Chart）是一种现代饼图，它超越传统的饼图和环图，能表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况。旭日图中，离远点越近表示级别越高，相邻两层中，是内层包含外层的关系。

平行坐标系

在 ECharts 中平行坐标系（parallel）是一种常用的可视化高维数据的图表。平行坐标系的具有良好的数学基础， 其射影几何解释和对偶特性使它很适合用于可视化数据分析。

例如以下数据中，每一行是一个『数据项』，每一列属于一个『维度』。（例如上面数据每一列的含义分别是：『日期』,『AQI指数』, 『PM2.5』, 『PM10』, 『一氧化碳值』, 『二氧化氮值』, 『二氧化硫值』）。

平行坐标系适用于对这种多维数据进行可视化分析。每一个维度（每一列）对应一个坐标轴，每一个『数据项』是一条线，贯穿多个坐标轴。在坐标轴上，可以进行数据选取等操作。

桑基图 桑基图（series-sankey），也称桑基能量平衡图，具有特殊类型的流程图，它主要用来表示原材料、能量等如何从初始形式经过中间过程的加工、转化到达最终形式。以下是使用桑基图的一个实例，您可以参考它。

漏斗图 在 ECharts 系列中，漏斗图使用 series-funnel 表示。漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。

象形柱图：PictorialBar

B.技术的发展已导致数据的大爆炸。这反过来又促使数据展示方式的激增。一般来说，大多数据可视化分为2种不同的类型：探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事，而解析数据方便给人们看。

此外，有不同的方法可用于创建这2种类型。最常见的数据可视化方法包括：

数据怎样可视化

简而言之，内容如上：1、根据真实需求匹配可视化图表一般工具内除了有基础性的图表外，还有数十种针对不同场景的可视化图表。比如说专用于展示顾客对产品、服务认可度的评分图。当你需要展示此类数据时自然要用评分图，而不是柱形图、扇形图之类。因此在制作数据可视化分析报表时，先想清到底需要展示什么数据，然后再去选择需求匹配的数据可视化分析图表。2、颜色不要超过三种一张表上不加限制地使用多种颜色，看得人头晕目眩，一般来说颜色控制在3种内较为理想。3、灵活使用智能功能，避免页面过于拥挤想要将报做得更详细，因此在同一张报表上挤进去各种可视化图表。但事实上，有些可视化图表是可以放在别的地方，这样就能节省很多空间，让数据可视化分析报表页面看上去更简洁。4、参考软件提供的数据可视化分析报表模板各大软件往往会提供大量现成数据可视化分析报表模板，或者是完整的UI皮肤设置。这些即可用于参考，也可直接下载使用，是非常使用的数据可视化分析报表制作素材。数据可视化分析报表的制作步骤少、操作简单，又有大量现成的报表模板，如果刚开始还不知道怎么制作好看又实用的数据可视化分析，不如多看看软件提供的报表模板或UI主题。

常见的数据可视化方法有哪些

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。