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進行數據可視化分析的工具-可視化數據看板-可視化數據設計

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。

進行數據可視化分析的工具-可視化數據看板-可視化數據設計。 多方位發展的西安承信網絡信息技術有限公司主營大數據采集可視化展示系統，集研發、生產、銷售于一體。自成立以來，就具備良好的方案設計、項目策劃能力，提供流程規范化整體方案解決服務，在技術合作行業領域保持較高地位。公司以良好的信譽、優異的產品等雄厚的綜合實力享譽陜西;甘肅;寧夏;青海;新疆各地，產品也深得用戶信賴。

所謂大數據可視化，也被稱為大數據看板，是由運行系統的數據+統計、分析、預測=同一表達在軟件界面的結果

從概念上來看——

數據可視化這一概念自1987年正式提出，經過30余年的發展，逐漸形成3個分支：

科學計算可視化（scientific visualization）

信息可視化（information visualization）

可視分析（visual analytics）

近些年來，這3 個子領域出現了逐漸融合的趨勢。通常統稱為“大數據可視化”。

大數據可視化有哪些技術分類？

數據可視化技術在應用過程中，多數非技術驅動，而是目標驅動。按照目前業界廣泛使用的根據目標分類的數據可視化方法，數據可視化目標抽象為：

對比：比較不同元素之間或不同時刻之間的值

分布：查看數據分布特征，是數據可視化常用的場景之一

組成：查看數據靜態或動態組成

關系：查看變量之間的相關性，常用于判斷多個因素之間的影響關系

趨勢：查看數據如何隨著時間變化而變化

進行數據可視化分析的工具-可視化數據看板-可視化數據設計。

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

在大數據可視化這個概念沒出現之前，其實人們對于數據可視化的應用便已經很廣泛了，大到人口數據，小到學生成績統計，都可通過可視化展現，探索其中規律。如今信息可以用多種方法來進行可視化，每種可視化方法都有著不同的側。在大數據時代，當你打算處理數據時，首先要明確并理解的一點是：你打算通過數據向用戶講述怎樣的故事，數據可視化之后又在表達什么?通過這些數據，能為你后續的工作提供哪些指導，是否能幫讀者正確地抓住，了解行業動態?了解這一點之后，你便能選擇合理的數據可視化方法，傳達數據，你的數據才是有價值的數據。那究竟該如何做好數據可視化?

　　數據的特性：

　　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

　　大數據可視化的圖表遠遠不止以上幾種，關鍵的是如何利用好這些工具及圖表，歸納起來，一名數據可視化工程師需要具備三個方面的能力，數據分析能力、交互視覺能力、研發能力。

企業應該做什么呢?用大數據和數據可視化提高生產力

如果一個組織能夠將更多的事務有效地進行可視化顯示，那么他們可以提高認知能力。Abate先生打比方說，許多人都在工作，他們只使用一臺電腦顯示器，但一臺電腦顯示器只能做那么多：它有局限性。這使得個人不能夠提高他的潛力。如果一個人有兩臺電腦顯示器甚至三臺，他們解決各種問題以及得出結論的能力將會提高。如果他們有更多的資源，他們也會地利用自己的時間。當涉及到大數據時，“一張圖片勝過千言萬語”還不足以說明圖片的重要性。人們很容易地以可視的或物理的角度觀察數據，它比看表格容易的多。

他給了一個簡單的解釋：“簡單地說，如果西南部的銷售額下降，人們可以使用另一臺電腦或電話查到西南地區的天氣。這樣，人們會意識到西南部有一場暴風雪，這就解釋了為什么這個星期的銷售額驟然下跌了。因為很明顯，如果人們不能到達商店，他們就不會買東西。”

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。

有品質才有市場，公司的產品以質量作為保證，廣受所需企業及單位的歡迎，供應的大數據采集可視化展示系統若有需要也可以進行定制。我公司的大數據采集可視化展示系統已通過批發;零售的銷售方式銷往到了陜西;甘肅;寧夏;青海;新疆各地，用戶對產品接受度高，為廣大所需企業及單位所歡迎。

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