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发布时间: 2021-12-30 10:57
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视频作者:武汉纺友技术有限公司







数据可视化的显示空间通常是二维的,比如电脑屏幕、大屏显示器等,3D图形绘制技术解决了在二维平面显示三维物体的问题。

但是在大数据时代,我们所采集到的数据通常具有4V特性:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值)。如何从高维、海量、多样化的数据中,挖掘有价值的信息来支持决策,除了需要对数据进行清洗、去除噪声之外,还需要依据业务目的对数据进行二次处理。常用的数据处理方法包括:降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。


数据可视化可以以不同的形式表示。图表是表达数据的常用方法,因为它们描述了不同的数据类型,并可以进行数据比较、探索等。决定使用图表类型主要取决于两件事:要传达的数据以及要传达的数据的内容。图表的各种类型:1.比较类:可视化的方法显示值与值之间的不同和相似之处。2.占比类:可视化的方法显示同一维度上占比关系。3.区间类:可视化的方法显示同一维度上值的上限和下限之间的差异。4.关联类:可视化的方法显示数据之间相互关系,使用图形的嵌套和位置表示数据之间的关系,通常用于表示数据之间的前后顺序。5.趋势类:可视化的方法分析数据的变化趋势。6.时间类:可视化的方法分析数据的变化趋势,使用图形的位置表现出数据在连续区域上的分布,通常展示数据在连续区域上的大小变化的规律。



可视化的目的,是为了反映数据的数值、特征和模式,以更加直观、易于理解的方式,将数据背后的信息呈现给目标用户,数据采集公司,辅助其作出正确的决策。但是通常,我们面对的数据是复杂的,数据所蕴含的信息是丰富的。如果在可视化图形中,将所有的信息不经过组织和筛选,全部机械的摆放出来,不仅会让整个页面显得特别臃肿和混乱,缺乏美感;而且模糊了重点,分散用户的注意力,降低用户单位时间获取信息的能力。


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