大數據可視化公司-數據展示可視化-可視化軟件

西安承信網絡信息技術有限公司，成立于2004-05-27，經過時間的歷練與快速發展，造就今日承信網絡產品質量的基礎。我司堅持以人為本，誠信務實，創新進取，回報社會。供應的大數據采集可視化展示系統，全部采用的生產原料，產品質量值得信賴，廣大客戶可放心使用。

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數據可視化，是關于數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變量。

它是一個處于不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比，數據可視化所涵蓋的技術方法要廣泛得多。

數據可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。但是，這并不就意味著數據可視化就因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復雜。為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭并進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特征，從而實現對于相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。然而，設計人員往往并不能很好地把握設計與功能之間的平衡，從而創造出華而不實的數據可視化形式，無法達到其主要目的，也就是傳達與溝通信息。

數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。當前，在研究、教學和開發領域，數據可視化乃是一個極為活躍而又關鍵的方面?！皵祿梢暬边@條術語實現了成熟的科學可視化領域與較年輕的信息可視化領域的統一。

合理的可視化圖表
1、比較類柱狀圖
比較類圖表顯示值與值之間的不同和相似之處。 使用圖形的長度、寬度、位置、面積、角度和顏色來比較數值的大小， 通常用于展示不同分類間的數值對比，不同時間點的數據對比。
柱形圖有別于直方圖，柱狀圖無法顯示數據在一個區間內的連續變化趨勢。柱狀圖描述的是分類數據，回答的是每一個分類中"有多少？"這個問題。 需要注意的是，當柱狀圖顯示的分類很多時會導致分類名重疊等顯示問題。

2、分布類散點圖
分布類圖表顯示頻率，數據分散在一個區間或分組。 使用圖形的位置、大小、顏色的漸變程度來表現數據的分布， 通常用于展示連續數據上數值的分布情況。
散點圖也叫 X-Y 圖，它將所有的數據以點的形式展現在直角坐標系上，以顯示變量之間的相互影響程度，點的位置由變量的數值決定
3、占比類餅圖
占比類圖表顯示同一維度上的占比關系。餅圖廣泛應用在各個領域，用于表示不同分類的占比情況，通過弧度大小來對比各個分類。
餅圖通過將一個圓餅按照分類的占比劃分成多個區塊，整個圓餅代表數據的總量，每個區塊（圓弧）表示該分類占總體的比例大小，所有區塊（圓弧）的加和等于 100%。
4、趨勢類折線圖
趨勢類圖表顯示數據的變化趨勢。 使用圖形的位置表現數據在連續區域上的分布，通常展示數據在連續區域上的大小變化的規律。
折線圖用于顯示數據在一個連續的時間間隔或者時間跨度上的變化，它的特點是反映事物隨時間或有序類別而變化的趨勢。
當然，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。
不管你用什么工具，不管你用什么圖表，別忘了你的目的是理解數據，這才是大數據可視化真正的魅力所在。

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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?！?br/>

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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