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数据可视化案例模板,数据可视化案例

作者:小编 日期:2021-05-12 09:14:04 点击数:

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。



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