1. 怎樣讓大數據可視化
在數據可視化中，經常會涉及到地理坐標、區域和地名與數據關聯的情形，我們可以通過數據地圖來分析和展示與地理位置相關的數據，以圖示化的展現形式來呈現信息，使得這種數據表達方式更為明確和直觀，讓人一目瞭然，方便我們挖掘深層信息，更好的輔助決策，為企業帶來更大的價值
億信提供的酷屏功能支持內置地圖組件以及自定義組件的功能，可根據不同業務場景實現各種復雜數據地圖展現方式，不僅可實現世界地圖，中國省份地圖以及則汪差自定義地區的地圖各區域銷售額等指標直觀展現；同時也支持GIS數據地圖（包括熱力圖、海點圖、氣泡圖等），同時可在地圖上顯示柱狀圖、餅圖、條形圖等，讓數據地圖看起來更加高大上；在酷屏中地圖上任何復雜展現形式均可以通過自定義方式實現；酷屏同時提供了高度靈活的鑽取方式孫皮，讓用戶可以通過點擊數據地陵賀圖區域或坐標點，聯動頁面其他統計圖、查看區域相關數據或者更細粒度數據
2. 大數據可視化工具哪個做出來最漂亮_大數據可視化軟體和工具有哪些
如今大數據盛行，許多人都在尋求一款既好用又容易上手的工具，尤其是可視化工具。今天，就為各位數據人甄選10個最容易上手又好用的大數據可視化工具。
1.ChartBlocks
無需編碼的ChartBlocks是一個易於使用的在線工具。它可以輕松地從電子表格、資料庫中構建可視化圖表，整個過程可以在圖表向導的指導下完成，只要跟隨步驟執行便可。
2.Chart.js
Chart.js支持餅圖、線性圖和雷達圖等多種圖表類型，只有11KB大小的它快速且易於使用。這使它成為做小項目圖表的很好選擇。
3.Chartist.js
chartist.js使用了Sass的個性化風格，它的開發社區一直致力於打敗其他所有JavaScript圖表庫，志向十分偉大。
4.D3.js
D3.js是一款開源的工具，在JavaScript上不僅開源實時交互，同時使用了HTML、CSS和SVG，在許多數據人的心中其都有著不可動搖的位置。
5.Datawrapper
不需要任何編程基礎的Datawrapper非常容易使用，只需要上傳數據，便能輕松地創建和發布圖表。作為一款脊擾跡專注於新聞和出版的可視化工具，包括衛報、華爾街日報、華盛頓郵報、Twitter等知名媒體都使用了Datawrapper，它的地位由此李困可見。
6.EmberCharts
它是一款基於Ember.js框架和使用D3.js的可視化工具。有著易於擴展且有著極強的錯誤處理能力，即使遇到壞數據，系統也不會崩潰。要是任務以繪制時間序列圖、柱狀圖、餅圖和散點圖為主，可將它列為首選。
7.FusionCharts
FusionCharts提供許多常用的如PNG、JPEG、SVG、PDF等格式的圖表，而且還支持JSON和XML數據，它可以輕松集成Angularjs、jQuery庫、React框架，以及ASP.NET、PHP語言。
8.GoogleCharts
GoogleCharts非常人性化，櫻並不僅網站擁有一個非常好且全面的模板庫，而且創建的圖表是互動式甚至可縮放的，讓用戶可以從中找到所需的模板。
9.HighCharts
提供Highstock和Highmaps兩個專門的圖表類型的HighCharts，是一個JavaScriptAPI與jQuery的集成工具，它的圖表使用的是SVG格式，VML也讓它支持舊版瀏覽器，很人性化。另外，HighCharts提供的一系列插件是可以免費使用的。
10.Infogram
Infogram最大的優勢在於，它可以鏈接可視化信息圖表與實時大數據。即使要在浩如星海的圖表、地圖、視頻等可視化模板中選擇想要的一款，也只須三個簡單步驟便可實現。
選擇適合自己使用的大數據可視化工具，讓你輕松遨遊大數據海洋！
3. 如何利用大數據可視化技術,在地圖上做銷售分析
1.考慮用戶
管理咨詢公司Aspirent視覺分析實踐主管DanGastineau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。產品管理高級副總裁SaurabhAbhyankar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，數據探索會配盯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NickMihailovski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羨慧映其所在的設備，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，他們先看到整潔或培派和模糊的可視化類型，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。