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美林數據
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美林數據技術股份有限公司(簡稱:美林數據,NEEQ:831546)是國內知名的數據治理和數據分析服務提供商。

如何做好數據可視化分析?

2018-06-12 16:25:00
數據可視化是利用計算機圖形學和圖像處理技術,將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來,并進行交互處理的理論、方法和技術。數據可視化的實質是借助圖形化手段,清晰有效的傳達與溝通信息,使通過數據表達的內容更容易被理解。
那么,怎樣來分析大量、復雜和多維的數據呢?答案是要提供直觀的、可交互的和反應靈敏的可視化環境。因此,數據可視化的主要特點是:
  • 交互性。用戶可以方便的以交互的方式管理和開發數據。
  • 多維性。可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變量,而數據可以按其每一維的值,將其分類、排序、組合和顯示。
  • 可視性。數據可以用圖像、曲線、二維圖形、三維體和動畫來顯示,并可對其模式和相互關系進行可視化分析。
一個完整的可視化分析流程如下:
 數據可視化分析
 
如何做好可視化分析呢?以Tempo大數據分析平臺可視化探索為例,介紹如下。
 
豐富的圖表元素,支持多維度數據展示,讓數據價值更“可視”
把數據轉化成有效的可視化形式(任何種類的圖表)是讓數據發揮作用的
第一步,因此圖表是可視化的核心。要達到合適的數據用合適的圖表展示,我們需要掌握圖表的特性,可視化圖表按其特性可分為分布類、流程類、占比類、區間類、關聯類、趨勢類、時間類和地圖類,可視化圖表眾多,常用的包括柱圖、線圖、條圖、地圖、雷達圖、矩形樹圖、氣泡圖、餅圖、環圖、儀表盤等。示例如下:
 
數據可視化分析 
 
多樣的圖表交互,提升分析交互性,讓數據邏輯更清晰。
可視化分析可以對以多維形式組織起來的數據進行聯動、鉆取、維度切換、鏈接等各種分析操作,以便剖析數據,使分析者、決策者能從多個角度、多個側面觀察數據庫中的數據,從而深入了解包含在數據中的信息和內涵。

鉆取
鉆取包括上卷與下鉆。上卷是通過在維級別中上升或通過消除某個或某些維來觀察更概括的數據。下鉆是通過在維級別中下降或通過引入某個或某些維來更細致的觀察數據。唯獨切換用于實現跨層級的數據鉆取。
 數據可視化分析-鉆取
 
聯動
可視化設計不一定需要將所有信息同時展示,而是通過篩選隨時調取感興趣的數據繪圖,此時,就需要圖表聯動功能。如下圖,通過左側兩個篩選器來選擇日期和產品類別,左側柱圖則根據篩選數據進行繪圖。
 
數據可視化分析-聯動
 
鏈接
圖表鏈接用于觸發打開新的場景或鏈接,用于實現圖表超鏈接功能,目標鏈接可在彈出窗口、新頁面或當前頁面打開。鏈接功能不僅可以實現頁面跳轉,還可以傳遞參數值來實現跨頁面的數據篩選。彈窗顯示鏈接效果見下圖:
 
數據可視化分析-鏈接
 
Tempo大數據分析平臺可視化探索,輕量級的自助式數據準備、簡單的分析操作、豐富的圖形展示,基于業務的數據計算與分析,為企業提供BI一站式解決方案。讓用戶能夠在操作交互過程中發現與理解數據,快速探索和分析數據,更好的回答業務問題與疑問。
 
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