大數據展示布局

㈠ 大數據可視化展現方式有哪些

一、面積&尺寸可視化
對同一類圖形(例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等)的長度、高度版或面積加以區別權，來清晰的表達不同目標對應的目標值之間的比照。
這種辦法會讓閱讀者對數據及其之間的比照一目瞭然。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式核算，來表達准確的標准和份額。
二、顏色可視化
經過顏色的深淺來表達目標值的強弱和巨細，是數據可視化規劃的常用辦法，用戶一眼看上去便可全體的看出哪一部分目標的數據值更突出。
三、圖形可視化
在咱們規劃目標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表愈加生動的被展示，更便於用戶了解圖表要表達的主題。
四、地域空間可視化
當目標數據要表達的主題跟地域有關聯時，咱們一般會挑選用地圖為大布景。
這樣用戶能夠直觀的了解全體的數據情況，同時也能夠依據地理位置快速的定位到某一區域來查看詳細數據。
五、概念可視化
經過將籠統的目標數據轉換成咱們熟悉的簡單感知的數據時，用戶便更簡單了解圖形要表達的意義。

㈡ 如何實現大數據可視化

1.考慮用戶
管理咨詢公司Aspirent視覺分析實踐主管Dan Gastineau表示，企業應使用顏色、形狀、大小和布局來顯示可視化的設計和使用。
Aspirent使用顏色來突出希望用戶關注的分析方面。而大小可有效說明數量，但過多使用不同大小來傳遞信息可能會導致混亂。這里應該有選擇地使用大小，即在咨詢團隊成員想要強調的地方。
2.講述連貫的故事
與你的受眾溝通，保持設計的簡單和專注性。顏色到圖表數量等細節可幫助確保儀錶板講述連貫的故事。MicroStrategy產品管理高級副總裁Saurabh
Abhyankar說：「儀錶板就像一本書，它需要考慮讀者的設計元素，而不僅僅是強制列出所有可訪問的數據。」儀錶板的設計將成為推動部署的因素。
3.迭代設計
應不斷從視覺分析用戶獲得反饋意見。隨著時間的推移，數據探索會引發新的想法和問題，而隨時間和部署推移提高數據相關性會使用戶更智能。
從你的受眾徵求並獲取反饋意見可改善體驗。谷歌雲端數據工作室首席產品經理Nick
Mihailovski表示，快速構建概念、快速獲取反饋意見並進行迭代可更快獲得更好的結果。另外，還可將調查和表格整合到精美的報告中，也可以幫助確保大數據的可視化結果確實有助於目標受眾。
4.個性化一切
應確保儀錶板向最終用戶顯示個性化信息，並確保其相關性。並且，還應確保可視化在設計上反映其所在的設備，並為最終用戶提供離線訪問，這將讓可視化走得更長遠。Mihailovski說，通過精心設計的互動式可視化來吸引觀眾以及傳播數據文化，這會使分析具有吸引力和富有樂趣。
5.從分析目標開始
應確保數據類型和分析目標可反映所選的可視化類型。Mihailovski稱：「人們通常會採用相反的方法，他們先看到整潔或模糊的可視化類型，然後試圖使其數據相匹配。」對於大數據項目的可視化，簡單的表格或條形圖有時可能是最有效的。

㈢ 如何布局提升大數據能力

業務篇
1.業務為核心，數據為王
· 了解整個產業鏈的結構
· 制定好業務的發展規劃
· 了解衡量的核心指標
有了數據必須和業務結合才有效果。
需要懂業務的整體概況，摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解。然後根據業務當前的需要，指定發展計劃，從而歸類出需要整理的數據。最後一步詳細的列出數據核心指標（KPI），並且對幾個核心指標進行更細致的拆解，當然具體結合你的業務屬性來處理，找出那些對指標影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業務現況的全面掌握非常關鍵。
2.思考指標現狀，發現多維規律
· 熟悉產品框架，全面定義每個指標的運營現狀對
· 比同行業指標，挖掘隱藏的提升空間
· 拆解關鍵指標，合理設置運營方法來觀察效果
· 爭對核心用戶，單獨進行產品用研與需求挖掘
業務的分析大多是定性的，需要培養一種客觀的感覺意識。定性的分析則需要藉助技術、工具、機器。而感覺的培養，由於每個人的思維、感知都不同，只能把控大體的方向，很多數據元素之間的關系還是需要通過數據可視化技術來實現。
3.規律驗證，經驗總結
發現了規律之後不能立刻上線，需要在測試機上對模型進行驗證。
技能篇
1.Excel是否精鑽？
除了常用的Excel函數（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel圖表（餅圖、線圖、柱形圖、雷達圖等）和簡單分析技能也是經常用的，可以幫助你快速分析業務走勢和異常情況；另外，Excel裡面的函數結合透視表以及VBA功能是完善報表開發的利器，讓你一鍵輕松搞定報表。
2.你需要更懂資料庫
常用的資料庫如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL語句的熟練使用，對於資料庫的存儲讀取過程也要熟練掌握。在對於大數據量處理時，如何想辦法加快程序的運行速度、減少網路流量、提高資料庫的安全性是非常有必要的。
3.掌握數據整理、可視化和報表製作
數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，實用工具有Excel、R、Python等工具。數據可視化，是創建和研究數據的視覺表現，方便業務方快速分析數據並定位具體問題，實用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.
如果常用excel，那需要用PPT展示，這項技能也需要琢磨透。如果用tableau、FineBI之類的工具做數據可視化，FineBI有推送查看功能，也就是在企業上下建立一套系統，通過許可權的分配讓不同的人看到許可權范圍內的報表。
4.多學幾項技能
大多數據分析師都是從計算機、數學、統計這些專業而來的，也就意味著數學知識是重要基礎。尤其是統計學，更是數據分析師的基本功，從數據採集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統計學。
現在社會心理學也逐漸囊括到數據分析師的能力體系中來了，尤其是從事互聯網產品運營的同學，需要了解用戶的行為動向，分析背後的動機。把握了整體方向後，數據分析的過程也就更容易。

㈣ 大數據時代，雲展會如何做

2020年4月7日召開的國務院常務會議決定，第127屆中國進出口商品交易會（簡稱「廣交會」）將於6月中下旬在網上舉辦。這將是中國歷史悠久的貿易盛會首次以網路形式舉辦，讓中外客商足不出戶下訂單，做生意。我們以廣交會打造的雲展會為例介紹。

1.選主題。指在特定市場、行業內選定主題，定義本次展會目標、方向及核心價值。

2.聚資源。根據主題，通過傳統展會模式聚集資源。

3.建平台、做活動，促交互。包括以下三部分內容：展示平台、嚴肅交互場景和自由交流場景。其中，雲展會展示平台是指還原展會中企業形象展示、展品展示的功能模塊，可參考B2B平台，可以結合視頻、直播、VR等新技術。嚴肅交互場景是指展會中嚴肅正式的商業活動，比如開幕式、高峰論壇、行業研討會等，這類活動一般是單向的，可通過直播方式進行。自由交流場景是指展會中人與人面對面的交流，比如客商交流、互動、小范圍會議等，這類活動一般來說是雙向或多向的，可通過即時通訊和會議工具實現。

【注意】

1.主題要精準。對於傳統線下展會來說，一般都會設置幾個大主題，但在雲展會，選定主題時應該避免這樣選題，首先不建議設置多個大主題，選定一個就好， 與此同時，選定的主題越專、精，效果越好。互聯網有一個詞—「跳出率」，是指在只訪問了入口頁面就離開的訪問量與所產生總訪問量的百分比。主題越精準，觀眾就越容易找到想看的東西，跳出率就越低，效果越好。

2.展期要限定。很多會展策劃方案都在講：原來是3天的展會，上線後就是365天了。這個說法沒錯，展示的確可以365天，但非展期一定沒多少流量，效果非常有限。展會有一條核心邏輯是某段時間內聚集了海量資源，如果去掉時間限制，資源就會從時間維度分散，也就談不上聚集資源了。不過，展商的企業展現和產品展示變成線上365天後，打破了線下展會的時間邊界，達成有效補充。同樣，「雲展會」平台中的供需信息也是365天展示的，能長期服務於展會參與者及上下游產業鏈，這也符合互聯網的長尾理論。

㈤ 企業想要成功布局大數據的七大關鍵步驟

企業想要成功布局大數據的七大關鍵步驟
在這個大數據已經成為市場一個美味的「大蛋糕」的今日，大多數企業都很想要分得一塊。大多數企業正做好了布局大數據的准備，那麼，該怎麼做才能成功去布局?
最近，電子科技大學教授，雲基地大數據實驗室合夥人周濤在接受采訪時提出，對於普通企業要通過修煉成為大數據企業，關鍵要做好7個步驟：
1.要實現數據化。企業要為此做好計劃，到底需要保存什麼樣的數據，以人為中心的數據還是以產品為中心，還是更關注企業運營，需要做好這樣的計劃，然後再將企業生產經營中的數據保存下來，即便是現在看來沒什麼用的數據，未來也可能產生巨大的價值。比如說像售樓處、體驗店客戶的來訪數據，就有必要完整的記錄下來。包括怎麼過來的，一個人來還是幾個人，有老人和小孩嗎，穿什麼樣的衣服等等，還有客戶的情緒，看了什麼，問了什麼問題，最後買了什麼東西，都是非常重要的數據。
另外，企業內部人力資源的各個方面也都可以記錄下來，這些可以進行挖掘和分析的數據。他舉例說，長虹公司在自己的生產線設置了很多感測器，監測溫度、濕度、震動、噪音、顆粒等等因素，希望了解到生產過程中哪些因素會對員工產生明顯影響。他們此前都認為溫度和顆粒可能對於員工操作和產品質量影響最大，但是事實上最終數據分析的結果，溫度是沒有什麼影響的，恆溫的控制對於生產效率和合格率的貢獻並不像想像中那麼大，反而是噪音對於員工情緒以及生產的影響非常重要。要成為大數據企業，第一步企必須要實現數據化。
2.企業要自己培養一些大數據理念，或者是小數據挖掘的團隊。做大數據，企業的規模不一樣，要求也不一樣。如果企業規模足夠大，比如說是電信運營商或者電力、銀行這樣的行業，可能會形成一個大數據的團隊。如果不是，比如說就是簡單的服務企業，那麼形成理念就可以了。現在我們認為比較好的數據科學家，也不是說就是特別擅長或適應網路，這樣的人不重要了，重要的是要有武器，什麼樣的問題來了知道怎麼解決。
關鍵我們認識是要培養四種理念：
(1)除了結構化數據以外還有文本、音頻、圖像、遙感、網路、行為軌跡、時間數據，這些數據怎麼處理，它存在的大挑戰是什麼。
(2)一定要懂預測，因為絕大部分的大數據應用回到預測中，預測裡面很多方法都是基準學習的，而基準學習目前最火的方向是集群學習。
(3)要走分布式存儲計算，這絕對不是說我知道給Hadoop 、Maprece、Hbase就夠了，關鍵問題是首先要知道怎麼樣去搭一個混合式的，你的數據來了，我到底是應該犧牲我的一致性還是犧牲操作性，大概的成本多少，哪些數據挖掘的重要演算法我要把他Hadoop、Maprece實現，哪些演算法要通過SPTA，可變邏輯治理是在硬體裡面，從而替代CPU、GPU。
(4)需要整個數據向外的發展，知道哪些數據可能在外部產生什麼樣的重要價值，或者外部的數據能夠在你的企業產生什麼樣的重要價值。企業應該培養出這四個能力，建立起企業數據挖掘的人才團隊。
3.企業一定要做好自己的外部數據儲備。我們都說「書到用時方恨少」，很多的企業，比如說像服裝銷售這樣的傳統行業，我要進的貨在淘寶、天貓上賣的怎麼樣?在淘寶、天貓哪一個店鋪怎麼樣?它的競爭品牌是什麼樣售價，怎麼樣銷售的?對於這樣一些數據，如果到需要的時候才去找，往往都來不及了。同樣的道理。比如銀行給中小企業發放貸款的時候，希望了解到它的用水、用電、生產、交通數據，例如通過攝像頭就能知道這個企業到底有多少車運行，這些數據可能對於中小企業發放貸款決策都很重要。但是當你要發貸款的時候，再去問已經沒有機會了，或者說成本太高了。我們建議，企業應該學會通過公共渠道或者數據交換的方法，根據自己的業務需求來量身定做自己的外部數據和戰略數據。
4.企業要建設自己的大數據管理與應用平台。對於很多企業，做大數據並不是意味著要自己去建設數據中心。隨著雲計算和雲數據中心出現，使用外部數據中心的成本已經非常低了，數據存儲的費用也是在成倍的下降。但是，企業要做大數據，必須要在IT基礎設施方面具有比較好的數據處架構，要用大一些工具比如數據分布式存儲、Hadoop等等。很關鍵的企業不僅要具備一個數據中心的硬體，還要考慮和企業業務方向結合，不僅就是包括了數據的採集、資料庫架構，向上的分析模塊，再往上的API數據出口，以及橫向的一些業務模塊和出口這些東西。要做成企業的大數據管理應用平台，我們強調一定要從企業的業務出發，量體裁衣，企業首先必須要搞清楚自己的業務形態是什麼。
5.大企業一定要有數據偵測的能力，需要有創新思維的人隨時思考這些問題，比如企業佔有的數據到底在外部能夠產生什麼樣大的作用。就像我們經常拿雅昌藝術中心的例子，它存了很多藝術品的數據，所以最後它可以發布藝術指數。同樣國家電網也發布兩個指數，一個叫重工業用電指數，一個叫輕工業用電指數。淘寶網有它的CPI指數，還有很多企業的一些數據，實際上都可以發揮想像不到的價值。
6.一個大數據企業包括未來現代化企業，一定要有開放共享的態度。一方面需要企業把自己的很多問題社會化，另一方面企業要盡量去通過一些平等辦法，通過數據交換的方式互相共享形成數據化。
7.企業還要做好數據方面的戰略投資。我認為有三種比較先進的模式。
一種模式叫做產業鏈布局，比如說海爾、長虹可以投物聯網，對物聯網企業創新進行投入。比如說中信集團可以關注醫療，在這個方面尋找相關的數據應用。
第二個方面就是技術，你要知道哪些是硬技術創新，特別是在基礎術設施層面的，比如加速存儲，雲計算的一些技術，比如數據挖掘，垂直應用分析，這個方面集中了很多創新也可以形成很大的規模。
第三種模式是數據集方面的投資，我們知道阿里巴巴投資高德是為了數據，它投資新浪微博不僅是要投錢還要花錢買數據，所有這一切本質還是想把數據流動起來做更大的事情。這種投資就是集成數據，強調數據流動性。這些投資裡面有幾點是需要注意的，一是要去關注企業的數據價值，其次要關注早期的投資，去長期指引而不是短期追逐回報率，最後還要多關注傳統行業。
周濤教授提出，大數據的本質不在於數據量有多少，也不在於是否是異構的數據，而是在於數據是關聯的，整體的數據可以流動起來。他認為，跨領域關聯，通過一加一產生遠大於二的價值才是大數據的精髓。
當然，數據本身並不產生價值，只有通過大數據的分析去解決難題才是價值，而大數據對於企業營銷的作用是可大可小的，不過在這個把大數據作為概念的時代，企業還是要做好布局大數據的准備，向大數據企業修煉。

㈥ 大數據可視化大屏圖表設計經驗，教給你！

自從跟大家分享第一篇 《大數據可視化大屏設計經驗，教給你！》 ，很多小夥伴都會問我一些相關的問題，看了小夥伴給我發的視覺稿，整體都還不錯，但是發現圖表的設計都有一些問題，大家可能對數據可視化的圖表設計經驗少一些，所以這篇文章就挖掘一下圖表的細節表現，分享我曾經遇到過的坑和對圖表設計的理解。

圖表設計 

圖表設計概念

圖表設計是數據可視化的一個分支領域，是對數據進行二次加工，用統計圖表的方式進行呈現，也是數據可視化的核心表現，圖表設計既要保證圖表本身數據清晰准確、直觀易懂，又要在找准用戶關注的核心內容進行適當的突顯，幫助用戶通過數據進行決策。

下面分析三種常用的可視化圖表設計：

折線圖

折線圖常用於表示數據的變化和趨勢，坐標軸的不同對折線的變化幅度有很大的影響。

左圖坐標軸設定的太低，折線變化過於陡峭，圖中數值區間為（10-34）數據可視化的表現過於誇大了折線變化的趨勢。

右圖坐標軸的數值設定的太高，則折線變化過於平緩，無法清晰的表現折線的變化。

合理的折線圖應當占據圖表的三分之二的茄卜位置，圖表的X軸數值范圍應根據折線的數值增減變化而變化，這需要跟前端小哥哥小姐姐說明，做成動態計算。

折線圖的折線粗細要合理，過細的折線會降低數據表現，過粗的折線會損失折線中的大納孝數據波動細節，視覺上較難精準找到折線點的相應數值！我通常用兩個像素的線，看起來比較合適！

右圖刻度線顏色過重，影響圖表數據的表現，零基線跟圖表內的刻度線對比不夠明顯，整體很亂。零基線是強調起始位置的，一般要比圖表內的線顏色凸出一些。

條形圖/柱狀圖

理想很豐滿，現實很骨感。這個案例是我之前在工作中遇到的問題，數據進來後，被嚇到了，問題的原因是沒有跟前端小哥姐溝通好，他們把X軸寫死，導致出現這種問題，其實應該情況要把這些圖表的取值范圍寫成動態計算的。

例如，以現在數值范圍為例，數據的最高值為18，X軸最高數值應該為25，當數據又上升一定的高度後，X軸再上升到相應的數值高度，這滾稿樣避免了如右圖的問題。

坐標軸的標簽文字最好能水平排列， 當X軸標簽文字過多時，不建議傾斜排列、上下排列、換行排列 文字多了這樣的展示大大降低了閱讀性！下圖給出兩個解決方案，大大提高標簽文字的閱讀性！

解決方案

柱子之間過於分散就會失去數據之間的關聯性，過密就會變得數據之間沒有獨立性更不利於舒適閱讀。

當柱子為n時，柱子直接的距離建議與n相差不要太大，柱子靠邊的距離，最好是柱子之間的一半的距離，這樣視覺上最為舒適。

餅圖

左1圖，不建議在餅圖內與百分比數值一起顯示，餅圖本身的形狀和大小，文字過多時容易溢出，如果出現一個2%一個1%，就很難辨別圖形指向，這樣也就失去了數據可視化的意義，PPT通常有這樣的設計樣式，因為是個死圖。

左3圖，人的閱讀習慣是從左到右，從上到下，所以數據從大到小排列，更有助於閱讀，圖形也更具美感！

當餅圖為檢出率，或者一些重要信息檢測的重點關注數據，就不建議大小數據順時針排列，左1圖這種情況一般很少出現，因為關注的是檢出數值，展示未檢出數據實為雞肋，可能是極少情況的需要吧！

右圖對於類似檢出率的數據最為合適，直觀清晰，沒有無用數據干擾！

當餅圖的標簽維度過多時，就不適合把數據圍繞餅圖一周展示，會很亂，不易閱讀，解決方案如右圖！

圖表分類圖

分享一張圖表分類大全，保存起來，設計數據可視化產品，會有重要參考價值！

這張圖由設計師Abela對圖表的各種特徵進行了大致的概括總結。

㈦ 大數據展廳設計具有什麼特點呢

1、要突出主題
因為現在的大數據影響著人們的生活，因此展廳設計中可以以大數據改變生活為主題，巧妙加入生活中會使用到的智能化應用，大大提升了大數據展廳的互動體驗感，增強趣味性。
2、風格注重科技感
讓整體空間充滿科技感基調，可通過靜態展示、數字創意、互動體驗等結合展示內容。設計色彩上可適當採用藍色元素，突出了大數據展廳未來感的空間風格。
3、合理運用多媒體技術
可以採用互動大屏的形式來展現，比如：可以通過隔空手勢操作查看某一組或是某一時間的數據，加上一些交互效果，給人的體驗是非常不錯的。定製大數據VR交通體驗場景，比如：可以模擬駕駛員在駕車過程中藉助交通大數據避開擁堵路線等，快速到達目的地。定製大數據VR旅遊體驗場景，比如：對著名旅遊景點進行三維場景建模，體驗者佩戴VR眼鏡以第一人稱視角進行3D場景游覽，參觀至不同景觀會有相應的信息提示。

㈧ 大數據可視化平台展示出來的效果是怎麼樣子的

大概分為幾個模塊：

1. 2D區域

   此方法使用的地理空間數據可視化技術，往往涉及到事物特回定表面答上的位置。2D區域的數據可視化的例子包括點分布圖，可以顯示諸如在一定區域內犯罪情況。

2. 時態

   時態可視化是數據以線性的方式展示。最為關鍵的是時態數據可視化有一個起點和一個終點。時態可視化的一個例子可以是連接的散點圖，顯示諸如某些區域的溫度信息。

3. 多維

   可以通過使用常用的多維方法來展示目前2維或高維度的數據。多維可視化的一個例子可能是一個餅圖，它可以顯示諸如政府開支。

4. 分層

   分層方法用於呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體裡面的小群體。分層數據可視化的例子包括一個樹形圖，可以顯示語言組。

5. 網路

   在網路中展示數據間的關系,它是一種常見的展示大數據量的方法。