什么是层次数据可视化

① 什么是数据可视化

6. 考虑一个正在写一本书的教授。该教授无论写书还是收集所需要的数据都比他大学中的任何一个人快，但他仍然要付钱让学生在图书馆收集数据。这样做明智吗？解释原因。
7. 英格兰和苏格兰都生产烤饼和毛衣。假设一个英格兰工人每小时能生产5 0个烤饼或1件毛衣。假设一个苏格兰工人每小时能生产4 0个烤饼或2件毛衣。
1. a. 哪一国在生产每种物品上有绝对优势？哪一国有比较优势？
1. b. 如果英格兰和苏格兰决定进行贸易，苏格兰将用什么商品与英格兰交易？解释原因。
1. c. 如果一个苏格兰工人1天只能生产1件毛衣，苏格兰仍然能从贸易中得到好处吗？英格兰仍然能从贸易中得到好处吗？解释原因。
8. 下表描述了巴塞巴利亚国两个城市的生产可能性：
一个工人每小时生产的红袜子量一个工人每小时生产的白袜子量
波士顿 3 3 芝加哥 2 1
1. a. 没有贸易时，波士顿1双白袜子的价格（用红袜子表示）是多少？芝加哥的价格是多少？
1. b. 哪个城市在生产每种颜色的袜子上有绝对优势？哪个城市在生产每种颜色的袜子上有比较优势？
1. c. 如果这两个城市相互交易，每个城市将出口哪种颜色的袜子？

② 什么是数据可视化

数据可视化的意义是帮助人更好的分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化。其实数据可视化的本质就是视觉对话。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。一方面，数据赋予可视化以价值;另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。
数据可视化的优势
1、传递速度快
人脑对视觉信息的处理要比书面信息块10倍。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。
2、数据显示的多维性
在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。
3、更直观的展示信息
大数据可视化报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。
4、大脑记忆能力的限制。
实际上我们在观察物体的时候，我们大脑和计算机一样有长期的记忆(memory 硬盘)和短期的记忆(cache 内存)。只有我们让要记下文字，诗歌，物体，一遍一遍的在短期记忆了出现之后, 它们才可能进入长期记忆。

③ 什么是可视化数据可视化怎么做啊

数据分析，数据处理之后，用各种统计图得出结论展现出来？

④ 数据可视化的五个基本特征

广义的数据可视化包括数据的采集、分析、治理、管理、挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，最后由工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段。本文仅探讨狭义的图表和信息图层次的数据可视化的实现和应用。

在信息可视化通过造型元素明确传达信息及叙述的基础上，把握好视觉元素中色彩的运用，使图形变得更加生动，信息表达得更加明确。

色彩可以帮助人们对信息进行深入分类，丰富作品的表现形式，并且给受众带来视觉效果上的享受。

（1）色相、饱和度、明度

色相就是大家所说的红色、绿色等色彩；饱和度是指颜色的纯度；明度标识颜色的明暗程度。三者关系如下图所示：

(2)暖色和冷色

暖色比冷色看起来占用面积大。因此，即使红色和蓝色占用相同的面积，前者还是会从视觉上压倒后者。暖色看起来距离近，而冷色则看起来越来越远。

(3)四原色和三原色

青、品红、黄和黑是打印机用来完成四色印刷的四种墨水，这四种颜色按一定比例调制便可得到各种颜色。

红、绿、蓝光源被混在一起用来显示电脑屏幕和电视显示器的颜色，色彩成分的范围都是从零到最高值255。

排版布局四大基本原则：

（1）对比（Contrast）：如果两个项不完全相同，就应当使之不同，而且应当是截然不同。

（2）重复（Repetition）：设计的某些方面在整个作品中重复。

（3）对齐（Alignment）：任何元素都不能在页面上随意安放。每一项都应当与页面上的某个内容存在某种视觉联系。

（4）亲密性（Proximity）：将相关的项组织在一起，使它们的物理位置相互靠近相关的项将被看作凝聚为一体的一个组。在信息可视化的视觉表达中，动态将相互分离的各种信息传播形式有机地融合在一起，进行有节奏的信息处理、传输和实现。通过造型和色彩的运动，满足受众的视觉感受，同时将信息内容更加深刻地传达给受众，使整个信息传达的过程更加轻松。

对于数据可视化有诸多工具，如：iCharts、Flot、Raphaël等功能都十分强大，但对于非专业可视化而又经常与图表打交道的职场人士来说，一款轻便易学而又实用的可视化软件则显得十分重要。

⑤ 数据可视化的方法有哪些

数据可视化就是将数据分析的结果用图表的形式展现出来。

可以实现数据可视化的工具有：Excel、报表、BI

图表的展现形式有：柱状图、条形图、折线图、饼图、雷达图、地图、漏斗图、仪表板图、散点图、桑基图、词云和矩形树图等各种各种图形。

以下展示几张通过观远数据BI平台做的数据可视化大屏：

⑥ 什么是数据可视化小白怎样快速上手

什么是数据可视化

数据可视化是利用各类图表及图形化的设计手段将复杂不直观的数据有逻辑的呈现出来，而数据可视化工具就是生成这种呈现的软件。数据可视化为用户提供了交互式探索和分析数据的直观手段，使他们能够有效地识别有趣的模式、推断相关性和因果关系，从而指导经营决策，挖掘数据背后的商业价值。

大屏可视化设计方法

准确把握业务需求

设计终归是助力业务的，准确的理解业务需求是至关重要的，它将贯穿整个设计的始终，也是可视化设计开始的必要前提。如何解决用户的问题，完成既定目标，都需要设计师对需求有一个比较准确的理解。直接有效的方法就是“沟通协作”。

图形化的方法选择

需求及数据确定后，接下来是数据图形化的选择，不同的目标不同的数据对于图表展示的选择也是有讲究的，如：部分占总体的比例(占比)更适合选用饼图、用来反映时间变化趋势的图形化更适合曲线图等等，总之不同的数据展示维度，选择的图表是有差异的。同样一组数据，存在多个图表同可展示，怎样选择最恰当的图表是至关重要的，合适有效的图表有助于信息有效的传达。遇到具体的数据要根据数据的维度，和要表达的业务目标，选择一种最佳的图表呈现。

这是可视化图表选择比较确切的一个方法，可以作为数据可视化图表的选择依据，有助于准确快速的把数据图形化。

首先根据业务目标结合数据维度确定大的关系(比较、分部、构成、联系)，随后选择合适的图表，填充数据设计排版即可。到这一步图表基本成型，但是比较基础，为了视觉效果和数据的传达，也会在此基础上进行优化设计。

设计尺寸的确定

可视化大屏一般都是多屏拼接或者LEDLCD等材质屏幕。不同的屏幕显示像素、物理像素都不同，例如同样是3*2的拼接屏，输出像素可以是X1*Y1也可以是X2*Y2。这就造成了很多潜在问题，设计之初屏幕硬件及拼接方式需要提前确定。基本有两个方法，简单的说，方法一、拼接屏可以按照拼接后的横纵像素总和设计(拼接屏像素超大可等比例缩放)。LED/LCD屏幕设计也是同样的原理。方法二、按照硬件输出像素设计，硬件设备的输出像素一定是和整个拼接屏成比例或者是吻合的。所以按照输出像素设计是可以的。

页面设计及布局

屏幕的拼接方式及屏幕材质确定后，就可以进行页面的设计及布局，页面的布局主要是根据业务及数据的重要程度来设计，通常会把核心的数据要点放在中间，一方面中间是视觉中心，二来也是最容易传达给观众的核心位置。其他的数据放两侧，排列数据一定要考虑数据的关联性及联动性，应该有意识的把相关数据放在一起，当一组数据变化时联动效果更凸显，容易传达数据的价值。如果是拼接屏，切记在设计时让数据避开拼接缝，页面布局时就要考虑屏幕拼接方式，尽量把数据有序的展示在屏幕内，合理避开拼接缝减少对用户观感的影响。

设计风格的确定

风格的确定也是至关重要的，首先应该确定应用场景，要充分考虑室内、室外、光照、灯光、硬件等因素。设计是相通的，可用UI的方式来定义可视化设计风格，AB测试、情绪版等等。差异比较大的一点是应用场景的环境。

硬件设备的校对

当风格页确定后先别急于后面的页面设计，如果有可能的话，此时最好拿设计图去现场实地测试。确定现场硬件是否存在偏色问题、文字大小在合适的观看距离是否清晰可见、现场灯光光照等是否对设计有影响、拼接缝和数据是否有穿插、硬件设备输出是否和设计匹配等等。确认无误后在开展后面的页面设计工作。

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