什麼是層次數據可視化

① 什麼是數據可視化

6. 考慮一個正在寫一本書的教授。該教授無論寫書還是收集所需要的數據都比他大學中的任何一個人快，但他仍然要付錢讓學生在圖書館收集數據。這樣做明智嗎？解釋原因。
7. 英格蘭和蘇格蘭都生產烤餅和毛衣。假設一個英格蘭工人每小時能生產5 0個烤餅或1件毛衣。假設一個蘇格蘭工人每小時能生產4 0個烤餅或2件毛衣。
1. a. 哪一國在生產每種物品上有絕對優勢？哪一國有比較優勢？
1. b. 如果英格蘭和蘇格蘭決定進行貿易，蘇格蘭將用什麼商品與英格蘭交易？解釋原因。
1. c. 如果一個蘇格蘭工人1天只能生產1件毛衣，蘇格蘭仍然能從貿易中得到好處嗎？英格蘭仍然能從貿易中得到好處嗎？解釋原因。
8. 下表描述了巴塞巴利亞國兩個城市的生產可能性：
一個工人每小時生產的紅襪子量一個工人每小時生產的白襪子量
波士頓 3 3 芝加哥 2 1
1. a. 沒有貿易時，波士頓1雙白襪子的價格（用紅襪子表示）是多少？芝加哥的價格是多少？
1. b. 哪個城市在生產每種顏色的襪子上有絕對優勢？哪個城市在生產每種顏色的襪子上有比較優勢？
1. c. 如果這兩個城市相互交易，每個城市將出口哪種顏色的襪子？

② 什麼是數據可視化

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。
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。

③ 什麼是可視化數據可視化怎麼做啊

數據分析，數據處理之後，用各種統計圖得出結論展現出來？

④ 數據可視化的五個基本特徵

廣義的數據可視化包括數據的採集、分析、治理、管理、挖掘在內的一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，最後由工程師創建對應的可視化演算法及技術實現手段。本文僅探討狹義的圖表和信息圖層次的數據可視化的實現和應用。

在信息可視化通過造型元素明確傳達信息及敘述的基礎上，把握好視覺元素中色彩的運用，使圖形變得更加生動，信息表達得更加明確。

色彩可以幫助人們對信息進行深入分類，豐富作品的表現形式，並且給受眾帶來視覺效果上的享受。

（1）色相、飽和度、明度

色相就是大家所說的紅色、綠色等色彩；飽和度是指顏色的純度；明度標識顏色的明暗程度。三者關系如下圖所示：

(2)暖色和冷色

暖色比冷色看起來佔用面積大。因此，即使紅色和藍色佔用相同的面積，前者還是會從視覺上壓倒後者。暖色看起來距離近，而冷色則看起來越來越遠。

(3)四原色和三原色

青、品紅、黃和黑是列印機用來完成四色印刷的四種墨水，這四種顏色按一定比例調制便可得到各種顏色。

紅、綠、藍光源被混在一起用來顯示電腦屏幕和電視顯示器的顏色，色彩成分的范圍都是從零到最高值255。

排版布局四大基本原則：

（1）對比（Contrast）：如果兩個項不完全相同，就應當使之不同，而且應當是截然不同。

（2）重復（Repetition）：設計的某些方面在整個作品中重復。

（3）對齊（Alignment）：任何元素都不能在頁面上隨意安放。每一項都應當與頁面上的某個內容存在某種視覺聯系。

（4）親密性（Proximity）：將相關的項組織在一起，使它們的物理位置相互靠近相關的項將被看作凝聚為一體的一個組。在信息可視化的視覺表達中，動態將相互分離的各種信息傳播形式有機地融合在一起，進行有節奏的信息處理、傳輸和實現。通過造型和色彩的運動，滿足受眾的視覺感受，同時將信息內容更加深刻地傳達給受眾，使整個信息傳達的過程更加輕松。

對於數據可視化有諸多工具，如：iCharts、Flot、Raphaël等功能都十分強大，但對於非專業可視化而又經常與圖表打交道的職場人士來說，一款輕便易學而又實用的可視化軟體則顯得十分重要。

⑤ 數據可視化的方法有哪些

數據可視化就是將數據分析的結果用圖表的形式展現出來。

可以實現數據可視化的工具有：Excel、報表、BI

圖表的展現形式有：柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、雷達圖、地圖、漏斗圖、儀錶板圖、散點圖、桑基圖、詞雲和矩形樹圖等各種各種圖形。

以下展示幾張通過觀遠數據BI平台做的數據可視化大屏：

⑥ 什麼是數據可視化小白怎樣快速上手

什麼是數據可視化

數據可視化是利用各類圖表及圖形化的設計手段將復雜不直觀的數據有邏輯的呈現出來，而數據可視化工具就是生成這種呈現的軟體。數據可視化為用戶提供了互動式探索和分析數據的直觀手段，使他們能夠有效地識別有趣的模式、推斷相關性和因果關系，從而指導經營決策，挖掘數據背後的商業價值。

大屏可視化設計方法

准確把握業務需求

設計終歸是助力業務的，准確的理解業務需求是至關重要的，它將貫穿整個設計的始終，也是可視化設計開始的必要前提。如何解決用戶的問題，完成既定目標，都需要設計師對需求有一個比較准確的理解。直接有效的方法就是「溝通協作」。

圖形化的方法選擇

需求及數據確定後，接下來是數據圖形化的選擇，不同的目標不同的數據對於圖表展示的選擇也是有講究的，如：部分佔總體的比例(佔比)更適合選用餅圖、用來反映時間變化趨勢的圖形化更適合曲線圖等等，總之不同的數據展示維度，選擇的圖表是有差異的。同樣一組數據，存在多個圖表同可展示，怎樣選擇最恰當的圖表是至關重要的，合適有效的圖表有助於信息有效的傳達。遇到具體的數據要根據數據的維度，和要表達的業務目標，選擇一種最佳的圖表呈現。

這是可視化圖表選擇比較確切的一個方法，可以作為數據可視化圖表的選擇依據，有助於准確快速的把數據圖形化。

首先根據業務目標結合數據維度確定大的關系(比較、分部、構成、聯系)，隨後選擇合適的圖表，填充數據設計排版即可。到這一步圖表基本成型，但是比較基礎，為了視覺效果和數據的傳達，也會在此基礎上進行優化設計。

設計尺寸的確定

可視化大屏一般都是多屏拼接或者LEDLCD等材質屏幕。不同的屏幕顯示像素、物理像素都不同，例如同樣是3*2的拼接屏，輸出像素可以是X1*Y1也可以是X2*Y2。這就造成了很多潛在問題，設計之初屏幕硬體及拼接方式需要提前確定。基本有兩個方法，簡單的說，方法一、拼接屏可以按照拼接後的橫縱像素總和設計(拼接屏像素超大可等比例縮放)。LED/LCD屏幕設計也是同樣的原理。方法二、按照硬體輸出像素設計，硬體設備的輸出像素一定是和整個拼接屏成比例或者是吻合的。所以按照輸出像素設計是可以的。

頁面設計及布局

屏幕的拼接方式及屏幕材質確定後，就可以進行頁面的設計及布局，頁面的布局主要是根據業務及數據的重要程度來設計，通常會把核心的數據要點放在中間，一方面中間是視覺中心，二來也是最容易傳達給觀眾的核心位置。其他的數據放兩側，排列數據一定要考慮數據的關聯性及聯動性，應該有意識的把相關數據放在一起，當一組數據變化時聯動效果更凸顯，容易傳達數據的價值。如果是拼接屏，切記在設計時讓數據避開拼接縫，頁面布局時就要考慮屏幕拼接方式，盡量把數據有序的展示在屏幕內，合理避開拼接縫減少對用戶觀感的影響。

設計風格的確定

風格的確定也是至關重要的，首先應該確定應用場景，要充分考慮室內、室外、光照、燈光、硬體等因素。設計是相通的，可用UI的方式來定義可視化設計風格，AB測試、情緒版等等。差異比較大的一點是應用場景的環境。

硬體設備的校對

當風格頁確定後先別急於後面的頁面設計，如果有可能的話，此時最好拿設計圖去現場實地測試。確定現場硬體是否存在偏色問題、文字大小在合適的觀看距離是否清晰可見、現場燈光光照等是否對設計有影響、拼接縫和數據是否有穿插、硬體設備輸出是否和設計匹配等等。確認無誤後在開展後面的頁面設計工作。

SovitChart是一個免費的在線數據可視化平台工具，基於Echarts開源API研發的數據圖表可視化界面開發工具，內置了各行業豐富的組件模板，無需編碼只需通過滑鼠拖拽控制項就能設計出精美的圖表可視化web頁面，同時可以方便的與後端數據進行綁定，實現數據驅動頁面的變化，實現炫酷的圖表展示。