数据可视化案例模板,数据可视化案例

该可视化图显示了不同年代的人种多样性和人口数。尤其是，它显示了千禧年一代（1980-1999）要比婴儿潮一代（1946-1964）人口更多，人种更具多样性。

数据可视化例子

如果你想立即了解业务在特定KPI上的表现如何，这特别有用。结合一个简单的“仪表指示器”可视化，可以立即显示你高于或低于目标，以及你是否正朝着正确的方向前进。当你使用的是颜色编码（如红色或绿色）或上下箭头时，此功能效果更加明显。

数据可视化分析报告

数据透视表并不是最美观或直观的数据可视化方式，但是当你想快速提取关键数字的同时查看确切的数字（而不是获得趋势的感觉）时，它们非常有用，特别是如果你无法访问一个自助服务的商务智能工具，它可以为你自动执行此操作。

服务周到的可视化

可视化作者：JosephPriestley了解更多信息：维基百科

这些圆圈的颜色代表类别，圆圈大小代表数据量：可用于形象化两个变量的分布和关系。例如，下面的图表通过销售单位数量和收入来显示每个产品线代表的值。它也很好的区分了性别差异，在这种情况下，你可以确定你最常见的（也是有利可图的）客户目前是男性，你就可以将更多的营销工作集中在男性购物者身上，或者寻找更有效的方式吸引女性顾客，这取决于你的业务重点。

可视化数据的最大优势之一，是其无与伦比的能够将孤立的信息片段放到更大的上下文中的能力。尼康这一富有洞察力的互动图表的目标是通过比较，让用户感觉到物体的大小。例如，在银河系旁边，一个普通的物体，比如一个球或一辆汽车，看起来比我们想象的要小。

高端的可视化大屏

前言什么是数据可视化？数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。这意味面对一大堆杂乱的数据你无法嗅觉其中的关系，但通过可视化的数据呈现，你能很清晰的发觉其中价值。在经过一阶段的数据分析平台搭建工作后，结合比赛，我开始了对数据可视化的研究，结合几篇对可视化技术与工具的描述，以下整理出一些数据可视化的资料与知识，以供参考。一、数据源类型

用3D交互式可视化可以帮助我们更好的想象宇宙网络，更方便展示模型之间的差异，让我们深入了解宇宙的基本结构。

在19世纪50年代的克里米亚战争期间，士兵的死亡率很高并且在不断上升。但造成死亡的原因并不仅仅是战斗。护士、分析师兼数据专家FlorenceNightingale利用这个精美的数据可视化，揭示出大多数死亡实际上是由槽糕的医疗措施造成的。螺旋图表中的阴影部分表示死亡总数，其中深色部分表示因战斗造成的死亡人数。人们能够一目了然地看出问题的背后另有原因，而且影响非常严重。Nightingale的医疗专业知识和医护实践经验让她发现，士兵死亡大部分源于恶劣的医疗条件。这一原因令人惊讶，但可加以预防措施。

图表是一种美观而强大的工具，可以帮助我们探索和诠释这个世界。数百年来，人们一直在使用图表来解释跟数据相关的种种。为了向数据可视化的历史和图表的力量致敬，我们重新制作了史上最具代表性的7张图表。

这是通过叠加数据来讲述深层故事的一个例子。这个交互由ColumnFive设计，受福布斯“2014年最具价值的运动队50强”名单得到的启发。但是它不仅将列表可视化，用户还可以通过它看到每支队伍参赛的时间以及夺得总冠军的数量。这为各队的历史和成功提供了更全面的看法。

极地图（或极坐标图）是一种饼图。但是，并不是用角度的大小描绘每个价值的整体份额，而是所有的部门都有相同的角度，从圆心向外的距离来表示其所代表是值是多少。

①选择合适的图表。每一种图表都有适用的情境，这点在此文中有提过。有时候为了达到完美的表达效果，可能需要多个图表之间的配合，比如大屏。

文本形式的数据很混乱(更别提有多空洞了)，而可视化的数据可以帮助人们快速、轻松地提取数据中的含义。用可视化方式，您可以充分展示数据的模式，趋势和相关性，而这些可能会在其他呈现方式难以被发现。

数据可视化最终还要回归到“阅读者”，通过传递有指向性的数据，找出问题所在，制定正确决策。所以数据的价值不在于被看到，而在于看到之后所引起的思考和行动。

数据可视化方法的应用

可视化作者：FlorenceNightingale了解更多信息：维基百科

但它们来自哪里呢？从传感器和社交媒体站点，到数字图像和视频，大数据可以说是无处不在。我们拥有的数据量已经超过了我们可以处理的数量范围，所以，现在是组织和理解这些数据的时候了。