1. 怎样让大数据可视化
在数据可视化中，经常会涉及到地理坐标、区域和地名与数据关联的情形，我们可以通过数据地图来分析和展示与地理位置相关的数据，以图示化的展现形式来呈现信息，使得这种数据表达方式更为明确和直观，让人一目了然，方便我们挖掘深层信息，更好的辅助决策，为企业带来更大的价值
亿信提供的酷屏功能支持内置地图组件以及自定义组件的功能，可根据不同业务场景实现各种复杂数据地图展现方式，不仅可实现世界地图，中国省份地图以及则汪差自定义地区的地图各区域销售额等指标直观展现；同时也支持GIS数据地图（包括热力图、海点图、气泡图等），同时可在地图上显示柱状图、饼图、条形图等，让数据地图看起来更加高大上；在酷屏中地图上任何复杂展现形式均可以通过自定义方式实现；酷屏同时提供了高度灵活的钻取方式孙皮，让用户可以通过点击数据地陵贺图区域或坐标点，联动页面其他统计图、查看区域相关数据或者更细粒度数据
2. 大数据可视化工具哪个做出来最漂亮_大数据可视化软件和工具有哪些
如今大数据盛行，许多人都在寻求一款既好用又容易上手的工具，尤其是可视化工具。今天，就为各位数据人甄选10个最容易上手又好用的大数据可视化工具。
1.ChartBlocks
无需编码的ChartBlocks是一个易于使用的在线工具。它可以轻松地从电子表格、数据库中构建可视化图表，整个过程可以在图表向导的指导下完成，只要跟随步骤执行便可。
2.Chart.js
Chart.js支持饼图、线性图和雷达图等多种图表类型，只有11KB大小的它快速且易于使用。这使它成为做小项目图表的很好选择。
3.Chartist.js
chartist.js使用了Sass的个性化风格，它的开发社区一直致力于打败其他所有JavaScript图表库，志向十分伟大。
4.D3.js
D3.js是一款开源的工具，在JavaScript上不仅开源实时交互，同时使用了HTML、CSS和SVG，在许多数据人的心中其都有着不可动摇的位置。
5.Datawrapper
不需要任何编程基础的Datawrapper非常容易使用，只需要上传数据，便能轻松地创建和发布图表。作为一款脊扰迹专注于新闻和出版的可视化工具，包括卫报、华尔街日报、华盛顿邮报、Twitter等知名媒体都使用了Datawrapper，它的地位由此李困可见。
6.EmberCharts
它是一款基于Ember.js框架和使用D3.js的可视化工具。有着易于扩展且有着极强的错误处理能力，即使遇到坏数据，系统也不会崩溃。要是任务以绘制时间序列图、柱状图、饼图和散点图为主，可将它列为首选。
7.FusionCharts
FusionCharts提供许多常用的如PNG、JPEG、SVG、PDF等格式的图表，而且还支持JSON和XML数据，它可以轻松集成Angularjs、jQuery库、React框架，以及ASP.NET、PHP语言。
8.GoogleCharts
GoogleCharts非常人性化，樱并不仅网站拥有一个非常好且全面的模板库，而且创建的图表是交互式甚至可缩放的，让用户可以从中找到所需的模板。
9.HighCharts
提供Highstock和Highmaps两个专门的图表类型的HighCharts，是一个JavaScriptAPI与jQuery的集成工具，它的图表使用的是SVG格式，VML也让它支持旧版浏览器，很人性化。另外，HighCharts提供的一系列插件是可以免费使用的。
10.Infogram
Infogram最大的优势在于，它可以链接可视化信息图表与实时大数据。即使要在浩如星海的图表、地图、视频等可视化模板中选择想要的一款，也只须三个简单步骤便可实现。
选择适合自己使用的大数据可视化工具，让你轻松遨游大数据海洋！
3. 如何利用大数据可视化技术,在地图上做销售分析
1.考虑用户
管理咨询公司Aspirent视觉分析实践主管DanGastineau表示，企业应使用颜色、形状、大小和布局来显示可视化的设计和使用。
Aspirent使用颜色来突出希望用户关注的分析方面。而大小可有效说明数量，但过多使用不同大小来传递信息可能会导致混乱。这里应该有选择地使用大小，即在咨询团队成员想要强调的地方。
2.讲述连贯的故事
与你的受众沟通，保持设计的简单和专注性。颜色到图表数量等细节可帮助确保仪表板讲述连贯的故事。产品管理高级副总裁SaurabhAbhyankar说：“仪表板就像一本书，它需要考虑读者的设计元素，而不仅仅是强制列出所有可访问的数据。”仪表板的设计将成为推动部署的因素。
3.迭代设计
应不断从视觉分析用户获得反馈意见。随着时间的推移，数据探索会配盯引发新的想法和问题，而随时间和部署推移提高数据相关性会使用户更智能。
从你的受众征求并获取反馈意见可改善体验。谷歌云端数据工作室首席产品经理NickMihailovski表示，快速构建概念、快速获取反馈意见并进行迭代可更快获得更好的结果。另外，还可将调查和表格整合到精美的报告中，也可以帮助确保大数据的可视化结果确实有助于目标受众。
4.个性化一切
应确保仪表板向最终用户显示个性化信息，并确保其相关性。并且，还应确保可视化在设计上反羡慧映其所在的设备，并为最终用户提供离线访问，这将让可视化走得更长远。Mihailovski说，通过精心设计的交互式可视化来吸引观众以及传播数据文化，这会使分析具有吸引力和富有乐趣。
5.从分析目标开始
应确保数据类型和分析目标可反映所选的可视化类型。Mihailovski称：“人们通常会采用相反的方法，他们先看到整洁或培派和模糊的可视化类型，然后试图使其数据相匹配。”对于大数据项目的可视化，简单的表格或条形图有时可能是最有效的。