數據可視化的作用和步驟包括哪些

㈠ 數據可視化的作用是什麼

通常海量文本形式的數據乍一看是混亂與空洞，而數據可視化就是將海量數據進行瞬息有序分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變數，應用圖像圖表呈現發展趨勢及關聯性。

快速輕松地提取數據中的含義，節約時間成本。

對數據結果進行分析和討論，從中發現數據的共同契合點，在現有的數據中挖掘出潛在內容，從而做出適合企業自身發展的有效決策，而不是根據以往自身對市場的分析判斷來制定決策。

數據響應及時，實時呈現。

數據可視化不僅僅是「可視」，還有可交流、可互動的特點，三維數據可視化可增加交互的反饋效果，操作自然連貫，還能增強重點信息或者整體畫面的表現力，吸引關注力，增加印象。虛擬電廠Hightopo數據可視化大屏依託於圖形組件和界面設計，UI 部分對數據面板實現了數據動態載入效果，更加直觀地將各個圖表數據形成對比，所感受到視覺效果相比較於靜態的圖表數據，可謂是更上一層樓！

通過長時間的數據統計監測，即可得出設備運行數值的合理區間，如果偏離區間數據異常，系統還可以自動觸發報警機制，提醒作業人員及時調配資源。做出正確的商業決策，有根據的數據呈現而幫助企業進行更科學的判斷而避免決策的失誤。

㈡ 數據可視化是什麼啊怎麼做

何為數據可視化?
這里主要是指工作場景中的數據可視化(海報類、信息圖不在范圍內)。
數據可視化就是承接數據分析之後的數據展示，包括圖表設計、動效組合，形成二維圖表，三維視圖、聯動鑽取，搭配成大屏……
數據可視化的功能主要體現在兩個方面：一是數據展示;二是業務分析。數據展示很好理解，就是將已知的數據或數據分析結果通過可視化圖表的方式進行展示，形成報表、看板、dashboard、甚至配合現在流行的大屏展示技術，數據展示的方式也越來越為人所接受和歡迎。業務分析就是在看到圖表、dashboard、大屏之後，將所分析的度量和數據有效地轉化為有商業價值的見解，使其能夠為基於事實所做的決策提供支持。
數據可視化的工具
對於數據可視化，有諸多工具，如：
1、圖表類插件：ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分強大。
2、數據報表類：Excel、金蝶、FineReport等，對於日常的報表製作，易學實用。
3、可視化BI類：比如cognos、tableau等，更直接地針對業務分析。
以上，前兩者是純粹的可視化圖標，後兩者涵蓋從數據採集、分析、管理、挖掘、可視化在內的一系列復雜數據處理。
如何實現可靠的數據可視化?
數據可視化最終還要回歸到「閱讀者」，通過傳遞有指向性的數據，找出問題所在，制定正確決策。所以數據的價值不在於被看到，而在於看到之後所引起的思考和行動。
這里，企業內數據還不同於普通的應用數據，它們大多不是通過演算法程序直接產生價值應用於用戶，而是通過合理的展示和分析，再經應用者或管理者思考和判斷，最後採取行動，從而發揮價值。
1、誰是可視化的受益者
無論你在做一份傳統的報表，匯報的PPT還是其他，首先需要搞清楚這是給誰看的，他需要了解哪些事項，關注那些指標，在決策過程中會如何利用你展示的信息和數據，一句話概括就是搞清楚數據分析工作的目標，這一張報表是用來做什麼的。後續的數據分析工作和分析報告里所要呈現的全部內容，之後都是要緊緊圍繞著這個目標主題而服務的。
2、梳理指標體系
數據可視化是要講繁雜的各條數據，梳理成指標，圍繞每個業務財務、銷售、供應鏈、生產等形成指標體系，最後通過可視化的方式展現，比如回款率、收益效率….
可以說，數據分析工作是否成功，大體就在指標的梳理。這個工作需要數據中心的人員或者BI組的人員深入業務一線去調研需求，拉來數據，建好數倉….
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將數據可視化與業務方案結合起來

㈢ 數據可視化有什麼作用呢

數據可視化的作用和意義是數據分析的延伸，更是對數據分析進行的完善和補全，所以數據可視化不僅彌補了傳統數據分析的缺點，還有了進一步的發展，為數據添加了交流、互動等特徵。

數據可視化 - 派可數據商業智能BI

1.數據可視化讓數據更容易被消化。和純粹的數據相比，人類更善於處理圖像信息，更容易理清數據之間的關系。

2.數據可視化讓數據「動」起來。數據可視化可以通過折線圖、柱形圖等展現動態趨勢的變化，讓信息展現更加直觀。

3.數據可視化讓數據可以監測。分析人員可以通過數據可視化監測數據在某段時間內的變化，對其進行預測、復盤等業務分析。

4.數據可視化讓數據展現深層信息。分析人員可以通過豐富的圖表類型和聯動、鑽取等復雜功能，在數據分析的基礎上進行復雜分析。

㈣ 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。

㈤ 數據可視化的功能設計的3個方面

第一、業務指標設計

業務指標設計中的又分為幾個小點：

1、關聯指標設計，就是相關的關聯設計包括數據邏輯關系。

2、橫縱關系，指標設計對於數據的深層次分析是很重要的，指標之間有沒有很強的關聯性，也關繫到數據分析的結果。

3、指標跟蹤預警，是一種跟蹤機制的設立、以及預警設備，可以周期性的把握大數據可視化工作的重點，有了追蹤機制才能實時的獲取想要的數據，或者說發生數據的異常變動會有預警，才能更好的起到控制的效果。

4、分析流程設計，每一個崗位都有自己不一定的崗位職責和崗位特點，每一個數據可視化工具的選用也是要根據不一樣的特點需要，只有做好特定的步驟分析和流程分析才能體現不同周期內的管理重點。

第二、圖形設計

數據可視化的數據結果可以通過圖形簡單直觀的呈現給觀眾，圖形對於數據可視化的功能設計過程中直觀重要，在進行數據可視化的圖形設計的過程中，不同部門，不同的崗位角色需要的展示的界面是不一樣的，好的圖形設計可以很快的讓觀眾理解數據含義，客戶可以找到自己需要的信息，企業也可以通過數據可視化圖形更好的展現自己的數據信息。

第三、交互設計

也就是要實現用戶的基本的使用性能，數據可視化的交互設計要建立在用戶的實際需要的基礎上，提供不同層次的分析，在操作的連續性、簡單性以及邏輯性上都要有合理的把握和恰當的設計。

關於數據可視化的功能設計的3個方面，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

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㈥ 數據可視化作用

什麼是數據可視化？

關於數據可視化的定義有很多，像網路的定義是：數據可視化，是關於數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數。這種定義可能顯得比較晦澀難懂。在大數據分析工具和軟體中提到的數據可視化，就是利用運用計算機圖形學、圖像、人機交互等技術，將採集或模擬的數據映射為可識別的圖形、圖像。

數據可視化有什麼用？

數據可視化的意義是幫助人更好的分析數據，信息的質量很大程度上依賴於其表達方式。對數字羅列所組成的數據中所包含的意義進行分析，使分析結果可視化。其實數據可視化的本質就是視覺對話。數據可視化將技術與藝術完美結合，藉助圖形化的手段，清晰有效地傳達與溝通信息。一方面，數據賦予可視化以價值；另一方面，可視化增加數據的靈性，兩者相輔相成，幫助企業從信息中提取知識、從知識中收獲價值。精心設計的圖形不僅可以提供信息，還可以通過強大的呈現方式增強信息的影響力，吸引人們的注意力並使其保持興趣，這是表格或電子表格無法做到的。

㈦ 數據可視化的基本流程

作者 | 向倩文

來源 | 數據產品手記

大多數人對數據可視化的第一印象，可能就是各種圖形，比如Excel圖表模塊中的柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、散點圖等等，就不一一列舉了。以上所述，只是數據可視化的具體體現，但是數據可視化卻不止於此。

數據可視化不是簡單的視覺映射，而是一個以數據流向為主線的一個完整流程，主要包括數據採集、數據處理和變換、可視化映射、用戶交互和用戶感知。一個完整的可視化過程，可以看成數據流經過一系列處理模塊並得到轉化的過程，用戶通過可視化交互從可視化映射後的結果中獲取知識和靈感。

圖1 可視化的基本流程圖

可視化主流程的各模塊之間，並不僅僅是單純的線性連接，而是任意兩個模塊之間都存在聯系。例如，數據採集、數據處理和變換、可視化編碼和人機交互方式的不同，都會產生新的可視化結果，用戶通過對新的可視化結果的感知，從而又會有新的知識和靈感的產生。

下面，對數據可視化主流程中的幾個關鍵步驟進行說明。

01

數據採集

數據採集是數據分析和可視化的第一步，俗話說「巧婦難為無米之炊」，數據採集的方法和質量，很大程度上就決定了數據可視化的最終效果。

數據採集的分類方法有很多，從數據的來源來看，可以分為內部數據採集和外部數據採集。

1.內部數據採集：

指的是採集企業內部經營活動的數據，通常數據來源於業務資料庫，如訂單的交易情況。如果要分析用戶的行為數據、APP的使用情況，還需要一部分行為日誌數據，這個時候就需要用「埋點」這種方法來進行APP或Web的數據採集。

2.外部數據採集：

指的數通過一些方法獲取企業外部的一些數據，具體目的包括，獲取競品的數據、獲取官方機構官網公布的一些行業數據等。獲取外部數據，通常採用的數據採集方法為「網路爬蟲」。

以上的兩類數據採集方法得來的數據，都是二手數據。通過調查和實驗採集數據，屬於一手數據，在市場調研和科學研究實驗中比較常用，不在此次探討范圍之內。

02

數據處理和變換

數據處理和數據變換，是進行數據可視化的前提條件，包括數據預處理和數據挖掘兩個過程。

一方面，通過前期的數據採集得到的數據，不可避免的含有雜訊和誤差，數據質量較低；另一方面，數據的特徵、模式往往隱藏在海量的數據中，需要進一步的數據挖掘才能提取出來。

常見的數據質量問題包括：

1.數據收集錯誤，遺漏了數據對象，或者包含了本不應包含的其他數據對象。

2.數據中的離群點，即不同於數據集中其他大部分數據對象特徵的數據對象。

3.存在遺漏值，數據對象的一個或多個屬性值缺失，導致數據收集不全。

4.數據不一致，收集到的數據明顯不合常理，或者多個屬性值之間互相矛盾。例如，體重是負數，或者所填的郵政編碼和城市之間並沒有對應關系。

5.重復值的存在，數據集中包含完全重復或幾乎重復的數據。

正是因為有以上問題的存在，直接拿採集的數據進行分析or可視化，得出的結論往往會誤導用戶做出錯誤的決策。因此，對採集到的原始數據進行數據清洗和規范化，是數據可視化流程中不可缺少的一環。

數據可視化的顯示空間通常是二維的，比如電腦屏幕、大屏顯示器等，3D圖形繪制技術解決了在二維平面顯示三維物體的問題。

但是在大數據時代，我們所採集到的數據通常具有4V特性：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價值）。如何從高維、海量、多樣化的數據中，挖掘有價值的信息來支持決策，除了需要對數據進行清洗、去除雜訊之外，還需要依據業務目的對數據進行二次處理。

常用的數據處理方法包括：降維、數據聚類和切分、抽樣等統計學和機器學習中的方法。

03

可視化映射

對數據進行清洗、去噪，並按照業務目的進行數據處理之後，接下來就到了可視化映射環節。可視化映射是整個數據可視化流程的核心，是指將處理後的數據信息映射成可視化元素的過程。

可視化元素由3部分組成：可視化空間+標記+視覺通道

1.可視化空間

數據可視化的顯示空間，通常是二維。三維物體的可視化，通過圖形繪制技術，解決了在二維平面顯示的問題，如3D環形圖、3D地圖等。

圖2 可視化空間示例

2.標記

標記，是數據屬性到可視化幾何圖形元素的映射，用來代表數據屬性的歸類。

根據空間自由度的差別，標記可以分為點、線、面、體，分別具有零自由度、一維、二維、三維自由度。如我們常見的散點圖、折線圖、矩形樹圖、三維柱狀圖，分別採用了點、線、面、體這四種不同類型的標記。

圖3 標記類型示例

3.視覺通道

數據屬性的值到標記的視覺呈現參數的映射，叫做視覺通道，通常用於展示數據屬性的定量信息。

常用的視覺通道包括：標記的位置、大小（長度、面積、體積...）、形狀（三角形、圓、立方體...）、方向、顏色（色調、飽和度、亮度、透明度...）等。

圖3中的四個圖形示例，就很好的利用了位置、大小、顏色等視覺通道來進行數據信息的可視化呈現。

「標記」、「視覺通道」是可視化編碼元素的兩個方面，兩者的結合，可以完整的將數據信息進行可視化表達，從而完成可視化映射這一過程。

關於可視化編碼元素的優先順序，以及如何根據數據的特徵選擇合適的可視化表達，下次會專題來分享下。

04

人機交互

可視化的目的，是為了反映數據的數值、特徵和模式，以更加直觀、易於理解的方式，將數據背後的信息呈現給目標用戶，輔助其作出正確的決策。

但是通常，我們面對的數據是復雜的，數據所蘊含的信息是豐富的。

如果在可視化圖形中，將所有的信息不經過組織和篩選，全部機械的擺放出來，不僅會讓整個頁面顯得特別臃腫和混亂，缺乏美感；而且模糊了重點，分散用戶的注意力，降低用戶單位時間獲取信息的能力。

常見的交互方式包括：

1.滾動和縮放：當數據在當前解析度的設備上無法完整展示時，滾動和縮放是一種非常有效的交互方式，比如地圖、折線圖的信息細節等。但是，滾動與縮放的具體效果，除了與頁面布局有關系外，還與具體的顯示設備有關。

2.顏色映射的控制：一些可視化的開源工具，會提供調色板，如D3。用戶可以根據自己的喜好，去進行可視化圖形顏色的配置。這個在自助分析等平台型工具中，會相對多一點，但是對一些自研的可視化產品中，一般有專業的設計師來負責這項工作，從而使可視化的視覺傳達具有美感。

3.數據映射方式的控制：這個是指用戶對數據可視化映射元素的選擇，一般一個數據集，是具有多組特徵的，提供靈活的數據映射方式給用戶，可以方便用戶按照自己感興趣的維度去探索數據背後的信息。這個在常用的可視化分析工具中都有提供，如tableau、PowerBI等。

4.數據細節層次控制：比如隱藏數據細節，hover或點擊才出現。

05

用戶感知

可視化的結果，只有被用戶感知之後，才可以轉化為知識和靈感。

用戶在感知過程，除了被動接受可視化的圖形之外，還通過與可視化各模塊之間的交互，主動獲取信息。

如何讓用戶更好的感知可視化的結果，將結果轉化為有價值的信息用來指導決策，這個裡面涉及到的影響因素太多了，心理學、統計學、人機交互等多個學科的知識。

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㈧ 數據可視化的作用主要包括什麼

數據可視化的優勢
1、傳遞速度快
人腦對視覺信息的處理要比書面信息塊10倍。使用圖表來總結復雜的數據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。
2、數據顯示的多維性
在可視化的分析下，數據將每一維的值分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變數。
3、更直觀的展示信息
大數據可視化報告使我們能夠用一些簡短的圖形就能體現那些復雜信息，甚至單個圖形也能做到。決策者可以輕松地解釋各種不同的數據源。豐富但有意義的圖形有助於讓忙碌的主管和業務夥伴了解問題和未決的計劃。
4、大腦記憶能力的限制。
實際上我們在觀察物體的時候，我們大腦和計算機一樣有長期的記憶(memory 硬碟)和短期的記憶(cache 內存)。只有我們讓要記下文字，詩歌，物體，一遍一遍的在短期記憶了出現之後, 它們才可能進入長期記憶。

㈨ 大數據可視化作用主要體現在哪

1、關系中的相關性
如果沒有數據可視化，則很難確定獨立變數之間的相關性。通過理解這些獨立變數，我們可以做出更好的業務決策。
2、隨時間變化的趨勢
盡管這似乎是數據可視化的一種明顯用法，但它也是最有價值的應用程序之一。沒有過去和現在的必要信息就無法做出預測。隨著時間的推移，趨勢會告訴我們曾經在哪裡以及我們可能去哪裡。
3、頻率
頻率與時間趨勢密切相關。通過檢查價格，購買頻率以及購買時間，我們可以更好了解潛在的新客戶，如何採取行動並對不同的營銷和客戶獲取策略做出反應。
4、檢查市場
數據可視化從不同的市場獲取信息，從而使您可以洞悉哪些受眾將您的注意力集中在哪些受眾上，以及遠離哪些受眾。通過在各種圖表上顯示這些數據，我們可以更清晰地了解這些市場中的機會。
5、風險和回報
查看價值和風險指標需要專業知識，因為如果沒有數據可視化，我們必須解釋復雜的電子表格和數字。信息可視化後，我們便可以查明可能需要或不需要採取措施的區域。
6、對市場作出反應
通過在功能儀錶板上清楚顯示的數據快速而輕松地獲取信息的能力使企業能夠迅速採取行動並響應發現，並有助於避免犯錯。