數據可視化的方法-大數據分析可視化平臺-數據分析可視化工具

正視挑戰，增強信心，創造輝煌。在成功取代傳統制造工業的同時，滿足了現代生產效率，高穩定性和可靠性的精微加工的要求。承信網絡儼然成為一家成熟的大數據采集可視化展示系統生產企業，供應的大數據采集可視化展示系統受到廣大所需企業及單位的一致好評，產品在大數據可視化擁有良好的表現。

數據可視化的方法-大數據分析可視化平臺-數據分析可視化工具。 西安承信網絡信息技術有限公司成立于2004-05-27，是一家可靠從事大數據采集可視化展示系統經營銷售的有限責任公司。集研發、生產、銷售、服務于一體。產品應用領域廣泛，在技術合作行業領域占有的市場，獲得了眾多用戶的好評。嚴格質量過程控制，合同交貨周期，至今已創下良好的信譽及口碑，以技術過硬、服務周到而享譽陜西;甘肅;寧夏;青海;新疆。

數據可視化，先要理解數據，再去掌握可視化的方法，這樣才能實現的數據可視化。在設計時，你可能會遇到以下幾種常見的數據類型：
量性：數據是可以計量的，所有的值都是數字
離散型：數字類數據可能在有限范圍內取值。例如：辦公室內員工的數目
持續性：數據可以測量，且在有限范圍內，例如：年度降水量
范圍性：數據可以根據編組和分類而分類，例如：產量、銷售量

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數據可視化起源于圖形學、計算機圖形學、人工智能、科學可視化以及用戶界面等領域的相互促進和發展，是當前計算機科學的一個重要研究方向，它利用計算機對抽象信息進行直觀的表示，以利于快速檢索信息和增強認知能力。數據可視化系統并不是為了展示用戶的已知的數據之間的規律，而是為了幫助用戶通過認知數據，有新的發現，發現這些數據所反映的實質。

1.展示需要相比傳統的用表格或文檔展現數據的方式，可視化能將數據以更加直觀的方式展現出來，使數據更加客觀、更具說服力。在各類報表和說明性文件中，用直觀的圖表展現數據，顯得簡潔、可靠。

可視化的目標是洞悉蘊含在數據中的現象和規律，這里面有多重含義：發現、決策、解釋、分析、探索和學習。可以化的意義在于，可視化作為人腦的輔助工具，可以替我們保留一部分信息，好記性不如爛筆頭。其次，圖形化的符號可以將用戶的注意力引導到重要的目標。

2.數據分析需要大數據的價值在于挖掘。大數據時代背景下的可視化圖表工具在大數據時代，可視化圖表工具不可能“單獨作戰”。一般數據可視化都是和數據分析功能組合，數據分析又需要數據接入整合、數據處理、ETL等數據功能，發展成為的大數據分析平臺。

3.科技在進步，社會在發展，數據可視化也要適應時代的需求，除了要在數據處理和數據展示方面下足功夫外，還要強調功能易用性和操作人性化，不要有太高的學習門檻，除了技術人員，讓更多的業務人員能夠了解數據平臺，了解數據可視化。

4.數據可視化的應用價值，其多樣性和表現力吸引了許多從業者，而其創作過程中的每一環節都有強大的背景支持。無論是動態還是靜態的可視化圖形，都為我們搭建了新的橋梁，讓我們能洞察世界的究竟、發現形形色色的關系，感受每時每刻圍繞在我們身邊的信息變化，還能讓我們理解其他形式下不易發掘的事物。

數據可視化產品（系統）的結構框架主要分為三層：數據存儲層、數據計算層、數據展示層。

1.數據存儲層

在數據可視化產品（系統）中，既支持常規數據（MySQL、CSV等）可視化，也支持大數據（hive、HBASE等）的可視化，滿足日常分析人員定性、定量的分析。

在考慮到數據因素，數據存儲還會與權限管理相結合，實現不同角色的人員只能訪問指定的數據（未來有機會再分享）。

2.數據計算層

這里的計算不是平時所說的聚合、排序、分組等計算，解釋之前我們先了解一下數據分析的工作流程吧：

產品/運營人員提出數據需求，如“APP一周留存”；

分析師確認需求后需要明確本次分析需要的字段及分析方式；

數倉人員提供整理后的表格（數據模型，多張表join后合成的中間表）；

分析師基于數據模型進行可視化分析。

3.數據展示層

數據展示層分為兩部分：一部分是對看圖人的可視化，看圖人包括：產品、運營、高層主管等。根據需求方的要求，將數據用適合的圖表呈現，比如，趨勢相關用折線圖、數據明細用表格、留存用漏斗圖。另一部分是對作圖人的可視化，作圖人主要是分析師。讓分析師用可視化的操作，來代替盡可能多的SQL語句輸入。常見的可視化工具中，可以快捷得將數據模型中的字段拖拽到維度/度量（可理解為X、Y軸）中。

通過可視化產品（系統）結構學習，我們不難看出，實現數據可視化的操作過程包括：數據連接（存儲）、制作數據模型（計算）、制作圖表（展示）。

如何實現大數據可視化系統.中琛魔方大數據分析平臺表示正確適當的可視化使得講故事變得很簡單。它也從復雜、枯燥的數據集連接了語言、文化間的代溝。所以不要僅僅是展示數據，而是要用數據講故事。

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