大数据可视化是什么？

大数据可视化是什么？理解起来其实很简单！牢记一个公式即可——

数据+统计&分析&预测=同一表达在软件界面的结果=大数据可视化

看不太懂？举个例子——

大部分有系统运行的项目都会有原始数据，这叫系统数据：

把这些数据提取出来，分类汇总成一张数据表，这叫统计：

利用各种统计图表分析分析这张数据表，这叫数据分析：

这里分享一个我一直在用的数据分析看板的模板，对于业务端的数据分析需求来说完全够了，大家有需要的自取：

https://www.jiandaoyun.com

根据分析的结果以及模型&算法，预测未来发展趋势，这叫预测：

最后，将这些结果统一表达在软件界面里，形成了大数据可视化：

懂了吗？这就是大数据可视化——

所谓大数据可视化，也被成为大数据看板，是由运行系统的数据+统计、分析、预测=同一表达在软件界面的结果

从概念上来看——

数据可视化这一概念自1987年正式提出，经过30余年的发展，逐渐形成3个分支：

科学计算可视化（scientific visualization）
信息可视化（information visualization）
可视分析（visual analytics）

近些年来，这3 个子领域出现了逐渐融合的趋势。通常统称为“大数据可视化”。

大数据可视化有哪些技术分类？

数据可视化技术在应用过程中，多数非技术驱动，而是目标驱动。按照目前业界广泛使用的根据目标分类的数据可视化方法，数据可视化目标抽象为：

对比：比较不同元素之间或不同时刻之间的值
分布：查看数据分布特征，是数据可视化最为常用的场景之一
组成：查看数据静态或动态组成
关系：查看变量之间的相关性，常用于判断多个因素之间的影响关系
趋势：查看数据如何随着时间变化而变化

（1）构成

当对某一组数据中各个数值的占比进行分析时，饼图是最佳选择。

如果你想表达的信息包括：“份额”、“百分比”以及“预计将达到百分之多少”，这时候可以用到【饼图】。

但是注意，饼图只能使用一个数据系列。

当同一个系列中的数据点过多的时候，饼图将无法清楚地说明所要表达的信息。因此建议数据点不要超过6个。

（2）比较

展示事物的排列顺序是差不多，还是一个比另一个更多或更少呢？

“大于”、“小于”或者“大致相当”都是比较相对关系中的关键词，这时候会首选【条形图】。

（3）趋势

关心数据如何随着时间变化而变化，每周、每月、每年的变化趋势是增长、减少、上下波动或基本不变，这时候使用【折线图】更好地表现指标随时间呈现的趋势。

（4）分布

关心各数值范围内各包含了多少项目，典型的信息会包含：“集中”、“频率”与“分布”等，这时候使用【柱状图】

不同系列之间通过柱子的颜色进行区分。
每个数据点都用垂直柱体表示，柱子的高度代表数值大小。
横轴一般为分类项目，纵轴为不同项对应的数值。

（5）联系

主要查看两个变量之间是否表达出我们预期所要证明的模式关系。

比如预期销售额可能随着折扣幅度的增长而增长，这时候可以用【折线图】和【柱状图】来展示，用于表达“与……有关”、“随……而增长”、“随……而不同”变量间的关系。

（6）衍生形式

因为应用场景的不同，在基础图表又衍生出更多形式，给不同的数据关系以更丰富的表达。例如：

从柱状图到堆积图，我们不难发现堆积图在柱状图的基础上中展现了份额关系。

面积图强调数量随时间而变化的程度，引起人们对总值趋势的注意。面积图也可“堆积”，增加份额的概念。

观察折线图到散点图，散点图到气泡图的变化过程，可以发现散点图有更大的空间去表达数据的维度。于是，气泡图中“散点”的范围可变了。

（7）其他场景下更加具象的图表

以地图为底本展现区域动态分布，图就不放了。

项目/任务管理中十分常用的一种图表类型——甘特图。

如图示，通过活动列表和时间刻度表示出特定项目的顺序与持续时间，是项目管理一把手。

横向对比，展现不足的雷达图：

最后，从实操方面提醒下大家——

看到一个数据看板，如果你觉得科技感是不是太高了呢？有这样的感受的时候，其实这个数据可视化的项目已经失败了。

因为你没有看到数据，你只看到了界面。

以上。

大数据可视化是什么？相关推荐

实现大数据可视化的10个技巧
大数据技术的有效可视化不应该只是为管理层绘制的漂亮图片.专家表示,企业可通过考虑布局.迭代设计.吸引用户和了解业务需求来改善结果. 数据目录提供商Alation公司设计和战略计划副总裁Aaron Ka ...
大数据可视化技术面临的挑战及应对措施
来源:科技导报本文约5400字,建议阅读10分钟本文介绍了适用于大数据的数据可视化技术,讨论了针对大数据可视化应用需求自主研发的交互式可视化设计平台AutoVis及其应用. [ 导读 ]本文从大数 ...
以网络安全为例的大数据可视化设计
大数据可视化是个热门话题,在信息安全领域,也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式,以便获得更深的洞察力.更好的决策力以及更强的自动化处理能力,数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要 ...
大数据可视化及发展趋势
大数据可视化及发展趋势大数据可视化是什么数据可视化要根据数据的特性,可视化要根据数据的特性,如时间信息和空间信息等,找到合适的可视化方式,例如图表(Chart).图(Diagram)和地图(Map ...
大数据可视化html模板开源_5个最受工程师欢迎的大数据可视化工具
大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一. 一旦原始数据流被以图像形式表示时,以此做决策就变得容易多了. 为了满足并超越客户的期望,大数据可视化工具应该具备这些特征: 能够处理不同种类 ...
vue 可视化布局工具_GitDataV一款Github的'大数据可视化平台'
简介 GitDataV基于Vue框架构建的github数据可视化平台,是一个github"大数据可视化平台",通过它你可以更直观的看到你在github里的一些数据: 个人信息(✔) ...
运维大数据可视化分析平台来了，枯燥运维数据也可以生动起来
数字时代监控运维系统数据量暴增,指标.日志.代码堆栈.网络数据包等等时间序列数据从每天几百兆采集量膨胀到每天上百GB,上TB.由于故障总是偶发,而监控数据在故障发生回朔时才更有价值. 如何利用这些低价 ...
python 3d大数据可视化软件_最受欢迎的大数据可视化软件
最受欢迎的大数据可视化软件发布时间:2020-05-26 想像阅读书本一样阅读数据流?这只有在电影中才有可能发生. 在现实世界中,企业必须使用数据可视化工具来读取原始数据的趋势和模式. 大数据可视化 ...
大数据可视化设计到底是啥，该怎么用
大数据可视化是个热门话题,在信息安全领域,也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式,以便获得更深的洞察力.更好的决策力以及更强的自动化处理能力,数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要 ...
python 3d大数据可视化软件_十大顶级大数据可视化工具推荐
要使数据分析真正有价值和有洞察力,就需要高质量的可视化工具.市场上有很多产品,特点和价格各不相同,本文列出了一些广泛认可的工具.其实企业如何选择一个合适的可视化工具,并不是一件容易的事情,需要仔细的考 ...

大数据可视化是什么？