可視化分析需要哪些數據

1. 可視化系統數據分析

( 1) 礦山作業場所地圖數據分析

GIS 的數據組織主要分為兩部分: 空間數據和屬性數據。空間數據是指巷道和礦山各設備的分布等與地理位置有關的數據，屬性數據是指對這些空間數據進行描述的數據，如巷道的類型、巷道的支護材料等。這樣就能將所有相關的信息組織成為一個有機的整體，便於管理與分析。

本系統的礦山作業場所地圖數據組織採用如下方式:

1) 以表 ( table) 的形式組織信息。系統通過表的形式將數據和地圖有機地結合在一起，當用戶為每一個數據文件創建一個表時，這個表至少由兩個獨立的文件組成，一個是包含數據結構的文件，另一個是包含原始數據的文件。一個典型的 MapInfo 表主要由* . tab ( 數據結構文件) 、* . dat ( 表格數據文件) 、* . Map ( 圖形對象文件) 、* . id ( 交叉引用文件) 、* . ind ( 表格文件的索引) 、* . wor ( 工作空間文件) 等文件格式組成。

所有收集的數據最後都要轉為 MapInfo 公司的 tab 表格式，詳細解決方案如圖 7. 5所示。

圖 7. 5 可視化系統數據解決方案圖

2) 地圖圖層化。系統將一幅地圖分解為多個透明的圖層，每個圖層包含了具有相同屬性的一組對象，共同組成整幅地圖的一個方面。例如，巷道為一個層，采空區為一個層，水系為一個層，文本注記要素放在另一個層，它們疊加起來就形成一幅完整的地圖。採用層組織對象能滿足用戶單層或多層瀏覽地圖的需要，也可以更方便地創建主題圖。MapInfo Professional 在創建圖層的同時，建立一張表，並在圖和表之間建立聯系。

3) 巷道、礦山邊界和網格等 MapInfo 表是公共數據，故特意將其剝離出來，作為專門的圖層，在與其他圖層疊加時可以用到。局扇、密閉和風門等設備根據特殊的主題也作為專門的圖層分離出來，與巷道、礦山邊界和網格圖層疊加後，也能很方便地查看其地理位置的分布。

4) 圖件快速導入 MapInfo。目前的礦圖都是用 AutoCAD 繪制而成，系統提供了將 Au-toCAD 圖轉為系統可用圖的方式，利用系統的數據轉換工具 「Universal translator」 可以很方便地轉換 AutoCAD 圖。轉換成功後，AutoCAD 中的每一個有數據的圖層都被轉換為一個 MapInfo 表。

( 2) 礦山安全評價信息系統

此部分主要是通過 VB 來實現的，因此系統數據將通過資料庫保存，本系統採用 Mi-crosoft Access 2000 資料庫來保存評價數據。

2. 如何將數據進行數據可視化展現

當前，許多企業已建立了自己的人力資源管理系統，也累積了相當的人力資源業務數據。然而，正如業內的那句老話「rich data, poor information」，以前累積的數據，並沒有很好的得到利用。原因是這些數據來源太廣，格式不統一，並且其中極少量的數據記錄格式不正確；同時，累計的數據量相當龐大，但許多細節對高層管理人員來說並不重要，他們需要快速、全面的掌握企業的人力資源全貌，綜合、全面、宏觀的信息支持，將是領導們關注的對象。

面對龐大復雜的員工管理數據，企業高管人員需要通過數據來了解他們的員工會做什麼？應該僱傭誰？應該晉升誰？誰是頂層員工？誰有可能離職？

在數據分析方面，藉助於DataViz自助式數據分析和可視化展現功能，深度挖掘人力資源數據，通過可視化動態交互探索數據規律。輔助企業高管更加直觀和高效地洞悉潛藏在數據背後的知識與智慧。

3. 什麼是數據可視化

數據可視化指的是，通過商業智能BI以圖形化手段為基礎，將復雜、抽象和難以理解的數據用圖表進行表達，清晰有效地傳達信息。數據可視化是商業智能BI數據分析的延伸，分析人員藉助統計分析方法，將數據轉化為信息，然後進行可視化展現。

數據可視化-派可數據商業智能BI

在商業智能BI中，數據可視化能分別為PC、移動端、大屏製作可視化報表，只需拖拉拽就能完成數據可視化分析，製作可視化報表，還擁有詳細的用戶許可權設置功能保護數據安全。

4. 學習數據可視化分析需要哪些知識

1. 書籍：推薦《數據可視化》，很全面，很夠了；

2. 工具：先學好EXCEL，然後學會一些可視化工具，如BDP個人版等。

3. 思維要清晰，要結合具體數據。

其他還有很多努力的只是，加油。

5. 大數據可視化分析步驟有哪些

1、需求分析

需求分析是大數據可視化項目開展的前提，要描述項目背景與目的、業務目標、業務范圍、業務需求和功能需求等內容，明確實施單位對可視化的期望和需求。包括需要分析的主題、各主題可能查看的角度、需要發泄企業各方面的規律、用戶的需求等內容。

2、建設數據倉庫/數據集市的模型

數據倉庫/數據集市的模型是在需求分析的基礎上建立起來的。數據倉庫/數據集市建模除了資料庫的ER建模和關系建模，還包括專門針對數據倉庫的維度建模技術。

3、數據抽取、清洗、轉換、載入(ETL)

數據抽取是指將數據倉庫/集市需要的數據從各個業務系統中抽離出來，因為每個業務系統的數據質量不同，所以要對每個數據源建立不同的抽取程序，每個數據抽取流程都需要使用介面將元數據傳送到清洗和轉換階段。

數據清洗的目的是保證抽取的原數據的質量符合數據倉庫/集市的要求並保持數據的一致性。數據轉換是整個ETL過程的核心部分，主要是對原數據進行計算和放大。數據載入是按照數據倉庫/集市模型中各個實體之間的關系將數據載入到目標表中。

4、建立可視化場景

建立可視化場景是對數據倉庫/集市中的數據進行分析處理的成果，用戶能夠藉此從多個角度查看企業/單位的運營狀況，按照不同的主題和方式探查企業/單位業務內容的核心數據，從而作出更精準的預測和判斷。

6. 數據可視化常用的五種方式及案例分析

概念藉助於圖形化的手段，清晰、快捷有效的傳達與溝通信息。從用戶的角度，數據可視化可以讓用戶快速抓住要點信息，讓關鍵的數據點從人類的眼睛快速通往心靈深處。 數據可視化一般會具備以下幾個特點：准確性、創新性 和 簡潔性。
常用五種可視化方法
下面從最常用和實用的維度總結了如下5種數據可視化方法，讓我們來一一看一下：
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、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同指標對應的指標值之間的對比。
這種方法會讓瀏覽者對數據及其之間的對比一目瞭然。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式計算，來表達准確的尺度和比例。
a: 天貓的店鋪動態評分天貓店鋪動態評分模塊右側的條狀圖按精確的比例清晰的表達了不同評分用戶的佔比。從下圖中我們第一眼就可以強烈的感知到5分動態評分的用戶占絕對的比例。

b: 聯邦預算圖如下圖，在美國聯邦預算剖面圖里，用不同高度的貨幣流清晰的表達了資金的來源去向，及每一項所佔金額的比重。

c: 公司黃頁-企業能力模型蜘蛛圖如下圖，通過蜘蛛圖的表現，公司綜合實力與同行平均水平的對比便一目瞭然。

二、顏色可視化
通過顏色的深淺來表達指標值的強弱和大小，是數據可視化設計的常用方法，用戶一眼看上去便可整體的看出哪一部分指標的數據值更突出。a: 點擊頻次熱力圖比如下面這張眼球熱力圖，通過顏色的差異，我們可以直觀的看到用戶的關注點。

b: 2013年美國失業率統計在圖中可以看到，通過對美國地圖以州為單位的劃分，用不同的顏色來代表不同的失業率等級范圍，整個的全美失業率狀況便盡收眼底了。

c: 美國手機用戶城市分布圖中紅點是用iPhone的人，綠點是用安卓的人。這兩張在微博上看到的圖，第一張是美國一個城市的一覽，第二張圖特寫了紐約的市中心，尤其是曼哈頓地區。我們可以看到在市中心和主幹道的人用iPhone居多，而用安卓的人都在郊區。這也引起了人們的熱議，有的說在美國富人都住郊區別墅，所以富人愛用安卓手機；有的反駁說曼哈頓地區的人幾乎都用iPhone，說明富人喜歡用iPhone手機。不管結論如何，都足以說明用戶都被這些圖所吸引，所以可視化的方式效果真的很直觀。

註：科學家統計了2年裡30億條含有地理數據的twitter推文，根據客戶端總結出來的數據。
三、圖形可視化在我們設計指標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表更加生動的被展現，更便於用戶理解圖表要表達的主題。
Examples:
a: iOS手機及平板分布如下圖所示，當展示使用不同類型的手機和平板用戶佔比時，直接用總的蘋果圖形為背景來劃分用戶比例，讓用戶第一眼就可以直觀的看到這些圖是在描述蘋果設備的，直觀而清晰。

b: 人人網用戶的網購調查下圖可以看出，該數據可視化的設計直接採用男性和女性的圖形，這樣的設計讓分類一目瞭然。再結合了顏色可視化（左面藍色右麵粉色），同時也採用了面積&尺寸可視化，不同的比例用不同長度的條形。這些可視化方法的組合使用，大大加強了數據的可理解性。

四、地域空間可視化當指標數據要表達的主題跟地域有關聯時，我們一般會選擇用地圖為大背景。
這樣用戶可以直觀的了解整體的數據情況，同時也可以根據地理位置快速的定位到某一地區來查看詳細數據。
a: 美國最好喝啤酒的產地分布下圖中，通過以美國地圖為大背景，清晰的記錄了不同州所產啤酒在1987-2007年間在美國啤酒節中獲得的獎牌累計總數。再輔以顏色可視化的方法，讓用戶清晰的看到美國哪些州更盛產好喝的啤酒。

五、概念可視化通過將抽象的指標數據轉換成我們熟悉的容易感知的數據時，用戶便更容易理解圖形要表達的意義。
a: 廁所貼士下圖是廁所里貼在牆上的節省紙張的環保貼士，用了概念轉換的方法，讓用戶清晰的感受到員工們一年的用紙量之多。
如果只是描述擦手紙的量及堆積可達高度，我們還沒有什麼顯性化概念。但當用戶看到用紙的堆積高度比世界最高建築還高、同時需砍伐500多顆樹時，想必用戶的節省紙張甚至禁用紙張的情懷便油然而生了。所以可見用概念轉換的方法是多麼的重要和有效。

b: Flickr雲存儲空間達1TB的可視化描述Flickr對雲存儲空間升至1TB確實是讓人開心的事情，但相信很多人對這一數量級所代表的含義並不清晰。
所以Flickr在宣傳這一新的升級產品時，採用了概念可視化的方案。從下圖可以看出，用戶可以動態的選擇照片的大小，之後Flickr會採用動態交互的方式計算和顯示出1TB能容納多少張對應大小的圖片。這樣一來，用戶便有了清晰的概念，知道這1TB是什麼量級的容量了。

注意事項在總結了常見維度的數據可視化方法和範例之後，要再次總體強調下做數據可視化設計時的注意事項，總結了三點如下：
1）設計的方案至少適用於兩個層次：一是能夠整體展示大的圖形輪廓，讓用戶能夠快速的了解圖表所要表達的整體概念；之後再以合適的方式對局部的詳細數據加以呈現（如滑鼠hover展示）。
2）做數據可視化時，上述的五個方法經常是混合用的，尤其是做一些復雜圖形和多維度數據的展示時。
3）做出的可視化圖表一定要易於理解，在顯性化的基礎上越美觀越好，切忌華而不實。
總結：作為設計師，除了掌握方法來有針對性的設計之外，還要在平時多留心積累素材，同時培養自己的創造力和專業素養，保持一顆好奇心，才能真正的設計出樣式精美又實用的數據可視化圖表。

7. 我們可以用哪些工具做大數據可視化分析

通過互聯網行技術的不斷突破，數據可視化分析不僅僅是通過編碼才能實現的簡單的靜態分析展現，而涌現了大批的數據可視化工具。

今天就來講講數據可視化吧，我來推薦一些實用的數據可視化工具，這些工具包含：

• 專業的大數據分析工具

• 各種Python數據可視化第三方庫

• 其它語言的數據可視化框架

  一、專業的大數據分析工具

  1、FineReport

  FineReport是一款純java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，它「專業、簡捷、靈活」的特點和無碼理念，僅需簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。

  來看看它做的dashboard吧：

  

  8. 數據分析之常見的數據可視化方法有哪些

  【導讀】現如今已然是大數據時代，許多企業的發展離不開數據分析。大數據可視化分為不同的類型：探索型和解釋型。勘探類型幫助人們發現數據背後的故事，而解析數據方便給人們看。那麼，在數據分析中，常見的數據可視化方法有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

  

  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。

  多維

  可以通過使用常用的多維方法來展示目前二維或高維度的數據。多維的展示使得效果更加多元化，滿足企業的需求。

  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。

  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。結構較為復雜。

  以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析之常見的數據可視化方法有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

  9. 可視化數據分析報告

  可視化數據分析報告

  可視化數據分析報告，如果職場上有這些現象也不用驚慌，在職場上不能將這些問題一概而論，如果沒有一步步的學習深造就不會做出成績，學會放下自己的職場壓力也是很重要的，我這就帶你了解可視化數據分析報告。

  可視化數據分析報告1

  什麼是數據可視化?

  數據可視化是指將數據以視覺形式來呈現，如圖表或地圖，以幫助人們了解這些數據的意義。

  文本形式的數據很混亂(更別提有多空洞了)，而可視化的數據可以幫助人們快速、輕松地提取數據中的含義。用可視化方式，您可以充分展示數據的模式，趨勢和相關性，而這些可能會在其他呈現方式難以被發現。

  數據可視化可以是靜態的或交互的。幾個世紀以來，人們一直在使用靜態數據可視化，如圖表和地圖。互動式的數據可視化則相對更為先進：人們能夠使用電腦和移動設備深入到這些圖表和圖形的具體細節，然後用交互的方式改變他們看到的數據及數據的處理方式。

  談談數據可視化

  人類的大腦對視覺信息的處理優於對文本的處理——因此使用圖表、圖形和設計元素，數據可視化可以幫你更容易的解釋趨勢和統計數據。

  但是，並非所有的數據可視化是平等的。

  那麼，如何將數據組織起來，使其既有吸引力又易於理解?通過下面的16個有趣的例子獲得啟發，它們是既注重風格和也注重內容的數據可視化案例。

  (1)世界上的語言

  這個由DensityDesign設計的互動是個令人印象深刻的成果，它將世界上眾多(或者說，我們大多數人)的語言用非語言的方法表現出來。一共有2678種。

  這件作品可以讓你瀏覽使用共同語言的家庭，看看哪些語言是最常用的，並查看語言在世界各地的使用范圍。這是一種了不起的視覺敘事方法：將一個有深度的主題用一種易於理解的方式解讀。

  (2)按年齡段分布的美國人口百分比

  這是如何以令人信服的方式呈現一種單一的數據的好榜樣。PewResearch創造了這個GIF動畫，顯示隨著時間推移的人口統計數量的變化。這是一個好方法，它將一個內容較多的故事壓縮成了一個小的package。

  此外，這種類型的微內容很容易在社交網路上分享或在博客中嵌入，擴大了內容的傳播范圍。如果你想自己用Photoshop做GIF，這里有一個詳細的教程。

  (3)NFL(國家橄欖球聯盟)的完整歷史

  體育世界有著豐富的數據，但這些數據並不總是能有效地呈現(或者准確的說，對於這個問題)。然而，FiveThirtyEight網站做的特別好。在下面這個互動式可視化評級中，他們計算所謂「等級分」–根據比賽結果對球隊實力進行簡單的衡量–在國家橄欖球聯盟史上的每一場比賽。總共有超過30,000個評級。觀眾可以通過比較各個隊伍的等級來了解每個隊伍在數十年間的比賽表現。

  (4)政治新聞受眾渠道分布圖

  據Pew研究中心稱，通常，當設計師在信息內容很多又不能刪節的時候，他們通常會把信息放到數據表中，以使其更緊湊。但是，他們使用分布圖來代替。為什麼呢?因為分布圖可以讓觀眾在頻譜上看到每個媒體的渠道。在分布圖上，每個媒體的渠道之間的距離尤為顯著。如果這些點僅僅是在表中列出，觀眾無法看到每個渠道之間的比較。

  (5)Kontakladen慈善年度報告

  不是所有的數據可視化都需要用動畫的形式來表達。當現實世界的數據通過現實生活中的例子進行可視化，結果會令人驚嘆。設計師MarionLuttenberger把包含在Kontakladen慈善年報中的數據以一種獨特的方法表現出來。該組織為奧地利的吸毒者提供支持，所以Luttenberger的使命就是通過真實的視覺來宣傳。例如，這輛購物車形象的表現了受助者每一天可以負擔得起多少生活必需品。

  可視化數據分析報告2

  什麼是可視化數據分析報告？

  所謂的可視化數據分析報告就是用視覺表現形式的數據，對其進行全方位的透析，從而提供決策者有根據、有依據地進行判斷。

  簡單來說就是用圖形的方式來表徵數據的.規律。

  一般來說，數據分析報告分為三類：日常運營報告、專項研究報告、行業分析報告。

  但無論是哪一類型的報告，都可能不可避免的需要做可視化，那麼可視化數據分析報告要怎麼做呢？

  首先在寫報告前，要知道包含哪些內容：目標確定、數據獲取、數據清洗、數據整理、描述分析、洞察結論，最後才是撰寫數據分析報告。

  這是我依據XX學校的學生成績數據做的三年級學生成績分析報告，不僅有可視化圖表支持分析，還有分析原因，圖文並茂，更加容易找出問題原因。

  同時還能列印報告和線上分享，電子報告+紙質報告，方便校長審閱與同事們的查看。

  這樣的可視化數據分析報告我只用了三步：

  確定目標：三年級學生成績整理數據：將所有的三年級學生成績數據導入庫中，然後依據分析目標來做可視化數據分析圖表，比如，各班期初、期中、期末考試情況……利用數據報告的功能，通過簡單的拖拽操作，快速生成你想要的數據可視化報告並附加分析原因。這樣一份又直觀、又好看的分析報告就好了。

  為什麼要做可視化數據分析報告？

  傳遞速度快更直觀的展示信息，從而優化運營和管理流程響應分析需求，多角度分析挖掘信息最後要明白一點，可視化數據分析報告的核心是分析，只有數據分析內涵豐富、價值高，數據可視化才能內容豐富、有價值。

  可視化數據分析報告3

  1、將數據，數據相關繪圖，數據無關繪圖分離

  這點可以說是ggplot2最為吸引人的一點。眾所周知，數據可視化就是將我們從數據中探索的信息與圖形要素對應起來的過程。

  ggplot2將數據，數據到圖形要素的映射，以及和數據無關的圖形要素繪制分離，有點類似java的MVC框架思想。這讓ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一張數據分析圖真正的組成部分，有針對性的進行開發，調整。

  2、圖層式的開發邏輯

  在ggplot2中，圖形的繪制是一個個圖層添加上去的。舉個例子來說，我們首先決定探索一下身高與體重之間的關系；然後畫了一個簡單的散點圖；然後決定最好區分性別，圖中點的色彩對應於不同的性別；然後決定最好區分地區，拆成東中西三幅小圖；最後決定加入回歸直線，直觀地看出趨勢。這是一個層層推進的結構過程，在每一個推進中，都有額外的信息被加入進來。在使用ggplot2的過程中，上述的每一步都是一個圖層，並能夠疊加到上一步並可視化展示出來。

  3、各種圖形要素的自由組合

  由於ggplot2的圖層式開發邏輯，我們可以自由組合各種圖形要素，充分自由發揮想像力

  10. 一般用哪些工具做大數據可視化分析

  酷屏是億信華辰的數據可視化產品，內置上百種可視化元素和六十餘內種風格各異的表格、導航容、統計圖等組件及SVG特效可供用戶選擇，通過設計與搭配，可衍生出成千上萬種可視化效果。在提供傳統的柱狀圖、餅圖、儀表盤等基礎圖表組件的基礎上，還提供了光暈圖、泡泡圖、流向地圖等十餘種新穎奪目的個性化圖表，更有獨特的3D全景視角，自由快捷製作各類互動式常規屏和大屏報表。