大數據可視化展示類型

Ⅰ 數據分析可視化有哪些類型

數據可視化實訓總結

總結是對某一階段的工作、學習或思想中的經驗或情況進行分析研究的書面材料，它能使我們及時找出錯誤並改正，讓我們一起認真地寫一份總結吧。總結怎麼寫才不會千篇一律呢？下面是我精心整理的數據可視化實訓總結，僅供參考，希望能夠幫助慶梁仔到大家。

數據可視化實訓總結1

數據可視化是指將數據間的關系利用圖表直觀地展示出來。通過數據可視化將大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。

一、數據分析可視化常用的圖表類型有如下幾種：

1、表格

2、散點圖

3、折線圖

4、柱狀圖

5、條形圖

二、可視化分析

2.1想分析購買數量前10名的用戶是否是回頭客還是客單量大？

對該渣巧項分析使用 表格 分析，按購買數量排名前10的用戶根據購買日期的次數分析：都是一次性購買，並非回頭客用戶，企業應該想辦法維護這些大客戶群。

2.2 根據2.1分析結果繼而想到那些回頭客購買力度怎麼樣呢？從而再次對後買日期統計，分析購買次數多的用戶：得出本次共分析29944個用戶，回頭客只有25個，佔比0.083%；其中只有1名用戶是購買4次的， 其餘24名用戶只購買2次。商家需要拉些回頭客，考慮是否質量過關，是否活動力度不夠？

使用一個餅狀圖更直接看出回頭客比重之小

2.3 根據商品種類cat_id統計出銷量前10名的商品種類，使用條形圖做了可視化分析：

2.4 對20xx年和20xx年總銷量分別按照月度和按照季度做 折線圖 可視化分析，很明了看出銷售變化趨勢如下；11月度銷量最高，第四季度銷量最高。

2.5 分析表2數據，想知道哪個年齡段的兒童服裝銷量比較高？如下分別用 柱形圖 和 散點圖 進行可視化圖表分析（感覺點狀圖效果稍好一些），可以看出相同年齡段的男女生銷量走勢是一致的，且隨著年齡增長銷量呈下降趨勢。

若以3歲為一個階段，0—3歲為嬰兒期間的銷量最高，淘寶和天貓市場需求量大。

三、作為數據分析職責的思想總結

在此總結下兩篇初步學習數據分析的心得：數據分析首先要掌握常用的數據分析方法，數據分析工具，然後再根據自己公司的產品調整，靈活組合。接下來我要系統學習數據分析知識。數據分析師是一個實踐的職位，要在實際項目中不斷的訓練，才能成為高手。

作為數據分析師我認為的主要職責是要將業務數據清晰、准確、明了的呈現給數據使用者和決策者，比如預測用戶的流失，對用戶進行自動分類等。你能提供的價值大了。決策者和管理者能夠根據呈現的數據結果及時合理調整業務活動，以使企業得到利潤最大化。

數據可視化實訓總結2

一、數據可視化的定義

數據可視化（Data Visualization）是涉及信息技術、自然科學、統計分析、圖形學、交譽汪互、地理信息等多種學科交叉領域，通過將非數字的信息進行可視化以表現抽象或復雜的概念和信息的技術。簡單的說，這種技術將數據以圖表的方式呈現，用以傳遞信息。人類有五官，能通過5種渠道感受這個物質世界，那麼為什麼單單要青睞可視化的方式來傳遞信息呢？這是因為人類利用視覺獲取的信息量巨大，人眼結合大腦構成了一台高帶寬巨量視覺信號輸入的並行處理器，具有超強模式識別能力，有超過50%功能用於視覺感知相關處理的大腦，大量視覺信息在潛意識階段就被處理完成，人類對圖像的處理速度比文本快6萬倍，所以數據可視化是一種高帶寬的信息交流方式。

如果我們的視野再開闊些，數據可視化從廣義上來說包含了三個分支：科學可視化（Scientific Visualization），信息可視化（Information Visualization）和可視分析學（Visual Analytics）。科學可視化是跨學科研究與應用領域，關注三維現象的可視化，在建築學、氣象學、醫學或生物學方面的各種系統中有廣泛的應用，這個領域研究的數據具有天然幾何結構（如磁感線、流體分布等）。

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信息可視化則研究抽象數據的互動式視覺表示以加強人類認知。抽象數據包括數字和非數字數據，如地理信息與文本，這個領域研究的數據具有抽象的結構，比如柱狀圖，趨勢圖，流程圖和樹狀圖，這些圖表將抽象的概念轉化成為可視化信息，常常以數據面板的形式體現。

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可視分析學結合了互動式視覺表示以及基礎分析過程（統計過程、數據挖掘技術），執行高級別、復雜的活動（推理、決策）。

viz_analysis。png

二、在數據科學全過程中的位置

數據科學的主要組成部分包含三個大的階段：數據整理，探索性數據分析和數據可視化。站在一個更高的位置來看，數據可視化在數據科學中的位置是比較靠後的，是屬於最後的成果展示階段。如果要從頭說起的話，首先，在數據整理階段，我們的主要任務是數據的獲取和解析，包括一系列對原始數據的清洗和加工工作，這一塊的知識領域主要涉及計算機科學。緊接著是探索性數據分析階段，這個階段要大量使用統計和數據挖掘方面的專業知識，也需要繪制圖表來解釋數據和探索數據，這個階段的主要任務是過濾和挖掘。但這個階段的可視化分析只是你和數據之間的「對話」，是數據想要告訴你什麼，而數據可視化則是數據和你的讀者之間的對話，是你通過數據想要告訴讀者什麼，這是它們之間最大的區別。完成了上面兩個階段的內容，才到了我們最後的數據可視化階段，這是一個多學科交叉的領域，涉及到圖形設計，信息可視化和人機交互，我們的主要任務是對信息進行精煉，然後通過可視化表示出來，並與讀者產生交互。然而，如果將數據科學的這三個階段理解為按嚴格順序進行的「線性」的模型那就大錯特錯了，它經歷的是一個迭代的，非線性的過程。後面的步驟會讓你更了解之前所做的工作，可能到了數據可視化階段，才意識到還有太多疑點要弄明白，我們需要回到上一步重新進行之前的工作，就像畫家翻來覆去才能最終完成一幅傑作一樣，數據可視化的過程並不是給數據分析這個剛出爐的蛋糕加點糖霜，，而是有一個反復迭代，不斷優化的過程。

三、數據可視化的技術棧

數據可視化是一個再典型不過的多學科交叉領域了，可以說數據可視化所需要用到的知識，就是數據科學龐大知識體系的一個剪影。你會感受到數據科學理性的.一面，同樣也會感受到她感性的一面。你可以窮盡自己的一生，在這個浩如煙海的領域中盡情的探索，常學常新，其樂無窮。

四、數據可視化過程

數據可視化的本質，是充分理解業務的基礎上對數據進行深入分析和挖掘，然後將探索數據所得到的信息和知識以可視化的形式展現出來。也就是說我們做的工作其實就是從數據空間映射到圖形空間。我們要做的第一步工作是充分的結合業務理解數據，然後採用某些方法選擇合適的圖表類型，這又要求我們先對圖表類型有個比較全面的了解。繪制完圖表是不是就完成了呢？其實不是。我們還要對圖表進行優化，優化所針對的對象是各種圖表元素，對此我們有一系列的設計技巧，下面將一步一步的來介紹這些知識。

4.1 結合業務理解數據

離開對業務的理解談數據分析都是耍流氓。這里介紹一種快速了解數據與業務以開展進一步的探索與分析的方法，叫「5W2H法」。

步驟一：WHAT，這是關於什麼業務的什麼事？數據所描述的業務主題是什麼？

步驟二：HOW，即如何採集的數據？採集規則會影響後續分析，比如如果是後端數據埋點，那麼數據一般是實時的；而如果是前端數據埋點，那麼就要進一步弄清楚數據在什麼網路狀態會上傳？無網路狀態下是如何處理的？這些都會影響最後數據的質量進而影響分析質量。

步驟三：WHY，為什麼搜集此數據？我們想從數據中了解什麼？數據分析的目標是什麼？

步驟四：WHEN，是何時段內的業務數據？

步驟五：WHERE，是何地域范圍內的業務數據？

步驟六：WHO，誰搜集了數據（Who）？在企業內可能更關注是來自哪個業務系統。

步驟七：HOW MUCH，各種數據有多大的量，足夠支持分析嗎？數據充足和不足的情況下，分析方法是有所不同的。如果七個問題中有一個答復不能令人滿意，則表示這方面有改進餘地。

4.2 選擇圖表類型

用簡單的三個步驟就可以選擇合適的圖表類型：一看數據類型，二看數據維度，三看要表達的內容。

我們有兩種數據類型，每種數據類型又有兩個子類別。首先，我們有分類數據和定量數據。分類數據用來表示類別，比如蘋果，香蕉，梨子和葡萄，就是水果的4種類別，稱為分類定類；有的分類變數是有一定順序的，比如可以把紅酒的品質分為低，中，高三檔，人的身材有偏瘦，正常和肥胖等等，這種特殊的分類變數稱為分類定序。定量數據也可以進一步分為兩類，一類叫連續值數據，比如人的年齡；一類叫離散值數據，比如貓咪的數量。

Ⅱ 數據可視化的技術類型有哪些

提到數據分析，就一定會有數據可視化。因為字不如表，表不如圖，圖像可以更加直觀清晰的表達數值所無法表達的含義。可視化是數據分析的核心理念，我們往往會追求圖表盡可能的具有美感，但是具有美感的圖表不一定是有用的圖表，兩者之間不能劃等號。

數據可視化的目的是讓數據更高效，讓讀者快速了解而非只是自己使用才是我們最終的目標。在突出數據背後的規律，突出重要因素的前提下我們再進行美觀上的優化才是正確的選擇。

圖表的基礎概念

維度：描述分析的角度和屬性，分類數據。時間，地理位置，產品類型等

度量：具體的參考數值，數值數據。元，銷量，銷售金額等

圖表類型與應用

散點圖

主要解釋數據之間的規律

維度：0+

度量：2

圖18

以上是數據可視化圖表的初步學習，感謝瀏覽。

Ⅲ 數據可視化圖表有哪些類型

1.柱形圖

柱形圖是最基本的可視化圖表，根據柱形的高低來判斷數據的多少，以直觀的視覺角度描繪數據的基本變數。通常情況下，為了圖像的視覺接受程度，通常一組數據不超過十個。

2.折線圖

折線圖，顧名思義是使用線條的形式反映數據隨時間的變化趨勢，數據越多時，反映的趨勢過程越准確，這也是數據的特點，折線圖通常處理的數據以時間變化為主要依據點。

3.餅圖

餅圖，如其名，圖像的展現形式與圓餅相似，將數據按照百分比的形式進行展示對比。同樣，由於從視覺角度，人的肉眼對於百分比的精確度掌握不足，在選擇數據時，以不超過六個為佳。

4.散點圖

散點圖作為三維數據的應用圖，對於數據的劃分也是依據多個不同的指標進行，散點圖中單個數據的作用不明顯，數據量越大，散點圖的作用越明顯，將數據集中的區域作為數據的分類標准。

5.雷達圖

雷達圖不常用，它通常作用於四維數據，按照多屬性的劃分標准進行區分。同柱形圖一樣，它所應用的數據量也不宜太多，否則容易從視覺的角度變得混亂。

Ⅳ 大數據的時代 什麼叫數據可視化

基於數據的可視化形式有：視覺暗示、坐標系、標尺、背景信息以及前面四種形式的任意組合。

（1）視覺暗示：

是指通過查看圖表就可以與潛意識中的意識進行聯系從而得出圖表表達的意識。常用的視覺暗示主要有：位置（位置高低）、長度（長短）、角度（大小）、方向（方向上升還是下降）、形狀（不同形狀代表不同分類）、面積（面積大小）、體積（體積大小）、飽和度（色調的強度，就是顏色的深淺）、色調（不同顏色）。

（2）坐標系：

這里的坐標系和我們之前數學中學到的坐標系是相同的，只不過坐標軸的意義可能稍有不同。常見的坐標系種類有：直角坐標系、極坐標系和地理坐標系。

大家對直角坐標系、極坐標系比較熟悉，這里說一下地理坐標系。

地理坐標系是使用三維球面來定義地球表面位置，以實現通過經緯度對地球表面點位引用的坐標系。但是我們在進行數據可視化的時候一般用投影的方法把其從三維數據轉化成二維的平面圖形。

（3）標尺：

前面說到的三種坐標系只是定義了展示數據的維度和方向，而標尺的作用是用來衡量不同方向和維度上的大小，其實和我們熟悉的刻度挺像。

（4）背景信息：

此處的背景和我們在語文中學習到的背景是一個概念，是為了說明數據的相關信息（who、what、when、where、why），使數據更加清晰，便於讀者更好的理解。

（5）組合組件：

組合組件就是根據目標用途將上面四種信息進行組合。

Ⅳ 大數據可視化需要哪些類型的呈現形式

抄1.可視化是連接用戶和數據的橋梁，是我們向用戶展示我們的成果的一種手段，因此可視化並不是非常特化的研究領域，它可以有非常廣泛的應用和創建途徑。作為非計算機專業的人員，你可以藉助現有的程序和軟體，根據自己數據的特點，繪制清楚直觀的圖表。Excel，SPSS，Google Public Data 等。一些博客也會介紹常用的可視化工具，比如 22個免費的數據可視化和分析工具推薦。

2. 如果你擁有一定的編程基礎，可以嘗試使用一些編程或者數學工具來進行自定義圖表繪制，比如 Mathematica，R，ProtoType等。

3. 更進一步，你就可以用編程語言來寫自己的可視化系統了。這樣你就會有很自由的發揮空間和操控能力，數據處理，表現形式，交互方式等都可以有很自主的設計。

4. 入門書的話，你可以去看看 Edward Tufte 的一些書籍。