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大数据可视化实际应用案例,excel数据分析案例

作者:小编 日期:2021-05-11 09:18:11 点击数:

有了图形后,尝试把数据按属性绘制到各维度上,不断调整直到合理。虽然这里说的很简单,但这是最耗时耗力的阶段。维度过多时,在信息架构上广而浅或窄而深都是需要琢磨的,而后再加上交互导航,使图形更“可视”。

在总结了常见维度的数据可视化方法和范例之后,要再次总体强调下做数据可视化设计时的注意事项,总结了三点如下:

可视化数据ppt

可视化设计的过程中,我们还需要注意:1、整体考虑、顾全大局;2、细节的匹配、一致性;3、充满美感,对称和谐。

有潜力的大屏可视化

最后,我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系,建议选择网状的图,或者通过距离,关系近的距离近,关系远的距离也远。

匹配图形的同时,还要考虑展示的平台。由于客户是投放在大屏幕上查看,我们对大屏幕的特点进行了分析,比如面积巨大、深色背景、不可操作等。依据大屏幕的特点,我们对设计风格进行了头脑风暴:它是实时的,有紧张感;需要新颖的图标和动效,有科技感;信息层次是丰富的;展示的数据是权威的。

我们有原始数据,通过对原始数据进行标准化、结构化的处理,把它们整理成数据表。

这张图表中的关键洞察当然地是航空公司之间的相似性甚至是重叠,它们是中国的南航和东航、阿联酋航空和卡塔尔航空、英航和汉莎航空、美航和达美航空;我们可以从中看出这些公司之间的竞争关系。瑞安航空则通过服务与汉莎航空和英航存在潜在协力的城市占据了一个利基市场;比起意大利或汉莎等其他的欧洲航司,法国航空则与美国联航等美国航空公司更为相似,这也许可以解释为联合品牌效应。本质上说,这是一张多维的韦恩图,用一种简明扼要的方式揭示了不同主体间的复杂关系。

如果手上只有单纯的电子表格(左),要想找到其中IP、应用和端口的访问模式就会很花时间,而用虫图(右)呈现之后,虽然增加了很多数据,但读者的理解程度反而提高了。

数据可视化优秀案例

R语言是一套开源的数据分析解决方案,几乎可以独立完成数据处理、数据可视化、数据建模及模型评估等工作,而且可以完美配合其他工具进行数据交互。5)R语言拥有顶尖的制图功能。不仅有lattcie包、ggplot2包对复杂数据进行可视化,更有rCharts包、recharts包、plotly包实现数据交互可视化,甚至可以利用功能强大的shiny包实现R与web整合部署,构建网页应用,帮助不懂CSS,HTML的用户能利用R快速搭建自己的数据分析APP应用。

数据可视化网站实例

ECharts3还新增更多图表类型,更好的满足不同数据的处理需求更多的搭配方案让你的数据呈现方式更个性和完美。

图表中还能突显出特定客户体验时由于在4G发射塔(暗点)和低速3G发射塔(亮点)间切换而出现的问题—-信号在发射塔之间来回反复切换,塔信号强度剧烈变化,产生“乒乓效应”。典型代表是位于林菲尔德、可莱雅、怀塔拉、北悉尼以及查茨伍德各车站附近的相连的封闭式发射塔群。

一个好的流程可以让我们事半功倍,可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先,在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据,包含元数据、数据维度、查看的视角等;其次,我们利用可视化工具,根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表;然后优化细节;最后检查测试。

在美国大选期间,美国媒体做了不少与之相关的数据报道,让我们来回顾一下,他们是如何将美国大选的数据可视化的吧!

可实现:主要是跟开发前期沟通好实现方式,一般都采用开源组件库的居多比如echarts组件库,我们设计的图形图表,要开发能够实现。实际工作中,一些可视化效果开发用代码写很容易实现,效果也不错,但这些效果设计师用Ps/Ai/Ae这些工具模拟时会发现比较困难;同样的,某些效果设计师用设计工具可以轻易实现,但开发要用代码落地却非常困难,所以大屏设计中跟开发常沟通非常重要,我们需要明确哪些地方设计师可以尽情发挥,哪些地方需要谨慎设计!一个项目总有周期与预算限制,不会无限期的修改迭代,所以设计师在这里需要抓住重点,有取舍,不钻牛角尖、死磕不放。

当确定好分析维度后,事实上我们所能选用的图表类型也就基本确定了。接下来我们只需要从少数几个图表里筛选出最能体现我们设计意图的那个就好了。

FrancesLuk是丹麦哥本哈根团队的一名数据科学家。她从小在香港长大,但某天却决定要去做一些不一样的事情,现在和她的丈夫还有两只可爱的小猫一起在丹麦生活,还拥有哥本哈根大学的硕士学位。在成为数据科学家之前,她曾经用五年时间来开发企业Java应用,并有七年从事银行和物流行业的数据仓库和数据分析的经验,现在负责丹麦和其他北欧国家的跨行业售前和大数据管理PS服务。

当指标数据要表达的主题跟地域有关联时,我们一般会选择用地图为大背景。这样用户可以直观的了解整体的数据情况,同时也可以根据地理位置快速的定位到某一地区来查看详细数据。

数据可视化分析案列

Kailash有新加坡国立大学经济硕士经济跟统计学学士、新加坡国立大学经济硕士、伦敦大学管理学学士。他在分析领域有长达15年跟产业的经验。

基本的可视化展现方式,如条形图、折线图、饼图、雷达图可以很容易通过各种软件(如Excel)容易生成,这些方法是常见可视化问题的良好且强大的解决方案。然而,使用这些方法的最佳方式局限于一些特定的数据类型,而且其标准型和普遍性意味着它们基本无法达到新颖性。如果对地理空间数据、社会网络关系、多维数据进行可视化,直观地传递数据期望表达的信息是需要特定的图表类型来展示。

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