可视化分析需要哪些数据

1. 可视化系统数据分析

( 1) 矿山作业场所地图数据分析

GIS 的数据组织主要分为两部分: 空间数据和属性数据。空间数据是指巷道和矿山各设备的分布等与地理位置有关的数据，属性数据是指对这些空间数据进行描述的数据，如巷道的类型、巷道的支护材料等。这样就能将所有相关的信息组织成为一个有机的整体，便于管理与分析。

本系统的矿山作业场所地图数据组织采用如下方式:

1) 以表 ( table) 的形式组织信息。系统通过表的形式将数据和地图有机地结合在一起，当用户为每一个数据文件创建一个表时，这个表至少由两个独立的文件组成，一个是包含数据结构的文件，另一个是包含原始数据的文件。一个典型的 MapInfo 表主要由* . tab ( 数据结构文件) 、* . dat ( 表格数据文件) 、* . Map ( 图形对象文件) 、* . id ( 交叉引用文件) 、* . ind ( 表格文件的索引) 、* . wor ( 工作空间文件) 等文件格式组成。

所有收集的数据最后都要转为 MapInfo 公司的 tab 表格式，详细解决方案如图 7. 5所示。

图 7. 5 可视化系统数据解决方案图

2) 地图图层化。系统将一幅地图分解为多个透明的图层，每个图层包含了具有相同属性的一组对象，共同组成整幅地图的一个方面。例如，巷道为一个层，采空区为一个层，水系为一个层，文本注记要素放在另一个层，它们叠加起来就形成一幅完整的地图。采用层组织对象能满足用户单层或多层浏览地图的需要，也可以更方便地创建主题图。MapInfo Professional 在创建图层的同时，建立一张表，并在图和表之间建立联系。

3) 巷道、矿山边界和网格等 MapInfo 表是公共数据，故特意将其剥离出来，作为专门的图层，在与其他图层叠加时可以用到。局扇、密闭和风门等设备根据特殊的主题也作为专门的图层分离出来，与巷道、矿山边界和网格图层叠加后，也能很方便地查看其地理位置的分布。

4) 图件快速导入 MapInfo。目前的矿图都是用 AutoCAD 绘制而成，系统提供了将 Au-toCAD 图转为系统可用图的方式，利用系统的数据转换工具 “Universal translator” 可以很方便地转换 AutoCAD 图。转换成功后，AutoCAD 中的每一个有数据的图层都被转换为一个 MapInfo 表。

( 2) 矿山安全评价信息系统

此部分主要是通过 VB 来实现的，因此系统数据将通过数据库保存，本系统采用 Mi-crosoft Access 2000 数据库来保存评价数据。

2. 如何将数据进行数据可视化展现

当前，许多企业已建立了自己的人力资源管理系统，也累积了相当的人力资源业务数据。然而，正如业内的那句老话“rich data, poor information”，以前累积的数据，并没有很好的得到利用。原因是这些数据来源太广，格式不统一，并且其中极少量的数据记录格式不正确；同时，累计的数据量相当庞大，但许多细节对高层管理人员来说并不重要，他们需要快速、全面的掌握企业的人力资源全貌，综合、全面、宏观的信息支持，将是领导们关注的对象。

面对庞大复杂的员工管理数据，企业高管人员需要通过数据来了解他们的员工会做什么？应该雇佣谁？应该晋升谁？谁是顶层员工？谁有可能离职？

在数据分析方面，借助于DataViz自助式数据分析和可视化展现功能，深度挖掘人力资源数据，通过可视化动态交互探索数据规律。辅助企业高管更加直观和高效地洞悉潜藏在数据背后的知识与智慧。

3. 什么是数据可视化

数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。

数据可视化-派可数据商业智能BI

在商业智能BI中，数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表，只需拖拉拽就能完成数据可视化分析，制作可视化报表，还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。

4. 学习数据可视化分析需要哪些知识

1. 书籍：推荐《数据可视化》，很全面，很够了；

2. 工具：先学好EXCEL，然后学会一些可视化工具，如BDP个人版等。

3. 思维要清晰，要结合具体数据。

其他还有很多努力的只是，加油。

5. 大数据可视化分析步骤有哪些

1、需求分析

需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。

2、建设数据仓库/数据集市的模型

数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。

3、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)

数据抽取是指将数据仓库/集市需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。

数据清洗的目的是保证抽取的原数据的质量符合数据仓库/集市的要求并保持数据的一致性。数据转换是整个ETL过程的核心部分，主要是对原数据进行计算和放大。数据加载是按照数据仓库/集市模型中各个实体之间的关系将数据加载到目标表中。

4、建立可视化场景

建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。

6. 数据可视化常用的五种方式及案例分析

概念借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。 数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性 和 简洁性。
常用五种可视化方法
下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下：
一、面积&尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。
这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。
a: 天猫的店铺动态评分天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。

b: 联邦预算图如下图，在美国联邦预算剖面图里，用不同高度的货币流清晰的表达了资金的来源去向，及每一项所占金额的比重。

c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图如下图，通过蜘蛛图的表现，公司综合实力与同行平均水平的对比便一目了然。

二、颜色可视化
通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。a: 点击频次热力图比如下面这张眼球热力图，通过颜色的差异，我们可以直观的看到用户的关注点。

b: 2013年美国失业率统计在图中可以看到，通过对美国地图以州为单位的划分，用不同的颜色来代表不同的失业率等级范围，整个的全美失业率状况便尽收眼底了。

c: 美国手机用户城市分布图中红点是用iPhone的人，绿点是用安卓的人。这两张在微博上看到的图，第一张是美国一个城市的一览，第二张图特写了纽约的市中心，尤其是曼哈顿地区。我们可以看到在市中心和主干道的人用iPhone居多，而用安卓的人都在郊区。这也引起了人们的热议，有的说在美国富人都住郊区别墅，所以富人爱用安卓手机；有的反驳说曼哈顿地区的人几乎都用iPhone，说明富人喜欢用iPhone手机。不管结论如何，都足以说明用户都被这些图所吸引，所以可视化的方式效果真的很直观。

注：科学家统计了2年里30亿条含有地理数据的twitter推文，根据客户端总结出来的数据。
三、图形可视化在我们设计指标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表更加生动的被展现，更便于用户理解图表要表达的主题。
Examples:
a: iOS手机及平板分布如下图所示，当展示使用不同类型的手机和平板用户占比时，直接用总的苹果图形为背景来划分用户比例，让用户第一眼就可以直观的看到这些图是在描述苹果设备的，直观而清晰。

b: 人人网用户的网购调查下图可以看出，该数据可视化的设计直接采用男性和女性的图形，这样的设计让分类一目了然。再结合了颜色可视化（左面蓝色右面粉色），同时也采用了面积&尺寸可视化，不同的比例用不同长度的条形。这些可视化方法的组合使用，大大加强了数据的可理解性。

四、地域空间可视化当指标数据要表达的主题跟地域有关联时，我们一般会选择用地图为大背景。
这样用户可以直观的了解整体的数据情况，同时也可以根据地理位置快速的定位到某一地区来查看详细数据。
a: 美国最好喝啤酒的产地分布下图中，通过以美国地图为大背景，清晰的记录了不同州所产啤酒在1987-2007年间在美国啤酒节中获得的奖牌累计总数。再辅以颜色可视化的方法，让用户清晰的看到美国哪些州更盛产好喝的啤酒。

五、概念可视化通过将抽象的指标数据转换成我们熟悉的容易感知的数据时，用户便更容易理解图形要表达的意义。
a: 厕所贴士下图是厕所里贴在墙上的节省纸张的环保贴士，用了概念转换的方法，让用户清晰的感受到员工们一年的用纸量之多。
如果只是描述擦手纸的量及堆积可达高度，我们还没有什么显性化概念。但当用户看到用纸的堆积高度比世界最高建筑还高、同时需砍伐500多颗树时，想必用户的节省纸张甚至禁用纸张的情怀便油然而生了。所以可见用概念转换的方法是多么的重要和有效。

b: Flickr云存储空间达1TB的可视化描述Flickr对云存储空间升至1TB确实是让人开心的事情，但相信很多人对这一数量级所代表的含义并不清晰。
所以Flickr在宣传这一新的升级产品时，采用了概念可视化的方案。从下图可以看出，用户可以动态的选择照片的大小，之后Flickr会采用动态交互的方式计算和显示出1TB能容纳多少张对应大小的图片。这样一来，用户便有了清晰的概念，知道这1TB是什么量级的容量了。

注意事项在总结了常见维度的数据可视化方法和范例之后，要再次总体强调下做数据可视化设计时的注意事项，总结了三点如下：
1）设计的方案至少适用于两个层次：一是能够整体展示大的图形轮廓，让用户能够快速的了解图表所要表达的整体概念；之后再以合适的方式对局部的详细数据加以呈现（如鼠标hover展示）。
2）做数据可视化时，上述的五个方法经常是混合用的，尤其是做一些复杂图形和多维度数据的展示时。
3）做出的可视化图表一定要易于理解，在显性化的基础上越美观越好，切忌华而不实。
总结：作为设计师，除了掌握方法来有针对性的设计之外，还要在平时多留心积累素材，同时培养自己的创造力和专业素养，保持一颗好奇心，才能真正的设计出样式精美又实用的数据可视化图表。

7. 我们可以用哪些工具做大数据可视化分析

通过互联网行技术的不断突破，数据可视化分析不仅仅是通过编码才能实现的简单的静态分析展现，而涌现了大批的数据可视化工具。

今天就来讲讲数据可视化吧，我来推荐一些实用的数据可视化工具，这些工具包含：

• 专业的大数据分析工具

• 各种Python数据可视化第三方库

• 其它语言的数据可视化框架

  一、专业的大数据分析工具

  1、FineReport

  FineReport是一款纯java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

  来看看它做的dashboard吧：

  

  8. 数据分析之常见的数据可视化方法有哪些

  【导读】现如今已然是大数据时代，许多企业的发展离不开数据分析。大数据可视化分为不同的类型：探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事，而解析数据方便给人们看。那么，在数据分析中，常见的数据可视化方法有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

  

  时态

  时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图，显示诸如某些区域的温度信息。

  多维

  可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。

  分层

  分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图，可以显示语言组。

  网络

  在网络中展示数据间的关系,它是一种常见的展示大数据量的方法。结构较为复杂。

  以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据分析之常见的数据可视化方法有哪些?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

  9. 可视化数据分析报告

  可视化数据分析报告

  可视化数据分析报告，如果职场上有这些现象也不用惊慌，在职场上不能将这些问题一概而论，如果没有一步步的学习深造就不会做出成绩，学会放下自己的职场压力也是很重要的，我这就带你了解可视化数据分析报告。

  可视化数据分析报告1

  什么是数据可视化?

  数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。

  文本形式的数据很混乱(更别提有多空洞了)，而可视化的数据可以帮助人们快速、轻松地提取数据中的含义。用可视化方式，您可以充分展示数据的模式，趋势和相关性，而这些可能会在其他呈现方式难以被发现。

  数据可视化可以是静态的或交互的。几个世纪以来，人们一直在使用静态数据可视化，如图表和地图。交互式的数据可视化则相对更为先进：人们能够使用电脑和移动设备深入到这些图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据及数据的处理方式。

  谈谈数据可视化

  人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。

  但是，并非所有的数据可视化是平等的。

  那么，如何将数据组织起来，使其既有吸引力又易于理解?通过下面的16个有趣的例子获得启发，它们是既注重风格和也注重内容的数据可视化案例。

  (1)世界上的语言

  这个由DensityDesign设计的互动是个令人印象深刻的成果，它将世界上众多(或者说，我们大多数人)的语言用非语言的方法表现出来。一共有2678种。

  这件作品可以让你浏览使用共同语言的家庭，看看哪些语言是最常用的，并查看语言在世界各地的使用范围。这是一种了不起的视觉叙事方法：将一个有深度的主题用一种易于理解的方式解读。

  (2)按年龄段分布的美国人口百分比

  这是如何以令人信服的方式呈现一种单一的数据的好榜样。PewResearch创造了这个GIF动画，显示随着时间推移的人口统计数量的变化。这是一个好方法，它将一个内容较多的故事压缩成了一个小的package。

  此外，这种类型的微内容很容易在社交网络上分享或在博客中嵌入，扩大了内容的传播范围。如果你想自己用Photoshop做GIF，这里有一个详细的教程。

  (3)NFL(国家橄榄球联盟)的完整历史

  体育世界有着丰富的数据，但这些数据并不总是能有效地呈现(或者准确的说，对于这个问题)。然而，FiveThirtyEight网站做的特别好。在下面这个交互式可视化评级中，他们计算所谓“等级分”–根据比赛结果对球队实力进行简单的衡量–在国家橄榄球联盟史上的每一场比赛。总共有超过30,000个评级。观众可以通过比较各个队伍的等级来了解每个队伍在数十年间的比赛表现。

  (4)政治新闻受众渠道分布图

  据Pew研究中心称，通常，当设计师在信息内容很多又不能删节的时候，他们通常会把信息放到数据表中，以使其更紧凑。但是，他们使用分布图来代替。为什么呢?因为分布图可以让观众在频谱上看到每个媒体的渠道。在分布图上，每个媒体的渠道之间的距离尤为显著。如果这些点仅仅是在表中列出，观众无法看到每个渠道之间的比较。

  (5)Kontakladen慈善年度报告

  不是所有的数据可视化都需要用动画的形式来表达。当现实世界的数据通过现实生活中的例子进行可视化，结果会令人惊叹。设计师MarionLuttenberger把包含在Kontakladen慈善年报中的数据以一种独特的方法表现出来。该组织为奥地利的吸毒者提供支持，所以Luttenberger的使命就是通过真实的视觉来宣传。例如，这辆购物车形象的表现了受助者每一天可以负担得起多少生活必需品。

  可视化数据分析报告2

  什么是可视化数据分析报告？

  所谓的可视化数据分析报告就是用视觉表现形式的数据，对其进行全方位的透析，从而提供决策者有根据、有依据地进行判断。

  简单来说就是用图形的方式来表征数据的.规律。

  一般来说，数据分析报告分为三类：日常运营报告、专项研究报告、行业分析报告。

  但无论是哪一类型的报告，都可能不可避免的需要做可视化，那么可视化数据分析报告要怎么做呢？

  首先在写报告前，要知道包含哪些内容：目标确定、数据获取、数据清洗、数据整理、描述分析、洞察结论，最后才是撰写数据分析报告。

  这是我依据XX学校的学生成绩数据做的三年级学生成绩分析报告，不仅有可视化图表支持分析，还有分析原因，图文并茂，更加容易找出问题原因。

  同时还能打印报告和线上分享，电子报告+纸质报告，方便校长审阅与同事们的查看。

  这样的可视化数据分析报告我只用了三步：

  确定目标：三年级学生成绩整理数据：将所有的三年级学生成绩数据导入库中，然后依据分析目标来做可视化数据分析图表，比如，各班期初、期中、期末考试情况……利用数据报告的功能，通过简单的拖拽操作，快速生成你想要的数据可视化报告并附加分析原因。这样一份又直观、又好看的分析报告就好了。

  为什么要做可视化数据分析报告？

  传递速度快更直观的展示信息，从而优化运营和管理流程响应分析需求，多角度分析挖掘信息最后要明白一点，可视化数据分析报告的核心是分析，只有数据分析内涵丰富、价值高，数据可视化才能内容丰富、有价值。

  可视化数据分析报告3

  1、将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离

  这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。

  ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。

  2、图层式的开发逻辑

  在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定探索一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。

  3、各种图形要素的自由组合

  由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力

  10. 一般用哪些工具做大数据可视化分析

  酷屏是亿信华辰的数据可视化产品，内置上百种可视化元素和六十余内种风格各异的表格、导航容、统计图等组件及SVG特效可供用户选择，通过设计与搭配，可衍生出成千上万种可视化效果。在提供传统的柱状图、饼图、仪表盘等基础图表组件的基础上，还提供了光晕图、泡泡图、流向地图等十余种新颖夺目的个性化图表，更有独特的3D全景视角，自由快捷制作各类交互式常规屏和大屏报表。