數據可視化技術指標是什麼

❶ 數據可視化的最終目標是什麼，有哪些基本特徵

1、動作更快

人腦對視覺信息的處理要比書面信息容易得多。使用圖表來總結復雜的數據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。這提供了一種非常清晰的溝通方式，使業務領導者能夠更快地理解和處理他們的信息。大數據可視化工具可以提供實時信息，使利益相關者更容易對整個企業進行評估。對市場變化更快的調整和對新機會的快速識別是每個行業的競爭優勢。

2、以建設性方式提供結果

向高級管理人員提交的許多業務報告都是規范化的文檔，這些文檔經常被靜態表格和各種圖表類型所誇大。也正是因為它製作的太過於詳細了，以致於那些高管人員也沒辦法記住這些內容，因此對於他們來說是不需要看到太詳細的信息。然而，來自大數據可視化工具統計的報告使我們能夠用一些簡短的圖形就能體現那些復雜信息，甚至單個圖形也能做到。決策者可以通過交互元素以及類似於熱圖、fever
charts等新的可視化工具，輕松地解釋各種不同的數據源。豐富但有意義的圖形有助於讓忙碌的主管和業務夥伴了解問題和未決的計劃。

3、理解運營和結果之間的連接

大數據可視化的一個好處是，它允許用戶去跟蹤運營和整體業務性能之間的連接。在競爭環境中，找到業務功能和市場性能之間的相關性是至關重要的。

例如，一家軟體公司的執行銷售總監可能會立即在條形圖中看到，他們的旗艦產品在西南地區的銷售額下降了8%。然後，主管可以深入了解這些差異發生在哪裡，並開始制定計劃。通過這種方式，數據可視化可以讓管理人員立即發現問題並採取行動網頁鏈接

❷ 數據可視化6步法

數據可視化6步法

在當前互聯網，各種數據可視化圖表層出不窮，本文嘗試對數據可視化的方法進行歸納，整理成6步法。
一般的數據圖表都可以拆分成最基本的兩類元素: 所描述的事物及這個事物的數值，我們暫且將其分別定義為指標和指標值。比如一個性別分布中，男性佔比30%，女性佔比70%，那麼指標就是男性、女性，指標值對應為30%、70%。
1. 將指標值圖形化
一個指標值就是一個數據，將數據的大小以圖形的方式表現。比如用柱形圖的長度或高度表現數據大小，這也是最常用的可視化形式。
傳統的柱形圖、餅圖有可能會帶來審美疲勞，可嘗試從圖形的視覺樣式上進行一些創新，常用的方法就是將圖形與指標的含義關聯起來。
比如Google Zeitgeist在展現top10的搜索詞時，展示的就是「搜索」形狀的柱形，圖形與指標的含義相吻合，同時也做了立體的視覺變化：

2. 將指標圖形化
一般用與指標含義相近的icon來表現，使用場景也比較多，如下：

3.將指標關系圖形化
當存在多個指標時，挖掘指標之間的關系，並將其圖形化表達，可提升圖表的可視化深度。常見有以下兩種方式：
藉助已有的場景來表現
聯想自然或社會中有無場景與指標關系類似，然後藉助此場景來表現。
比如網路統計流量研究院操作系統的分布，首先分為windows、mac還有其他操作系統，windows又包含xp、2003等多種子系統。
根據這種關系聯想，發現宇宙星系中也有類似的關系： 宇宙中有很多星系，我們最為熟悉的是太陽系，太陽系中又包括各個行星， 因此整體借用宇宙星系的場景，將熟知的windows比喻成太陽系，將xp、window7等比喻成太陽系中的行星，將mac和其他系統比喻成其他星系，表現如下：

構建場景來表現
指標之間往往具有一些關聯特徵，如從簡單到復雜、從低級到高級、從前到後等等。如無法找到已存在的對應場景，也可構建場景。
比如網路統計流量研究院中的學歷分布，指標分別是小學、初中、高中、本科等等，它們之間是一種越爬越高，從低等級到高等級的關系，那麼，這種關系可以通過構建一個台階去表現，如下：

支付寶新出的個人年度賬單中，在描述付款最多的三項時，構建了一個領獎台的形式：

小結：
根據之前3步，可將指標、指標值和指標關系分別進行圖形化處理。
以最簡單的性別分布為例，可以得到一個線性的可視化過程，如下：

以上圖示為供參考的線性化過程，實際可視化思考中，將哪類元素進行圖形化或者圖形化前後的順序可能均有不同，需根據具體情況處理。
4. 將時間和空間可視化時間
通過時間的維度來查看指標值的變化情況，一般通過增加時間軸的形式，也就是常見的趨勢圖。
空間
當圖表存在地域信息並且需要突出表現的時候，可用地圖將空間可視化，地圖作為主背景呈現所有信息點。
Google Zeitgeist在2010和2012年的年度熱門回顧中，都是以地圖為主要載體（同時也結合了時間），來呈現熱門事件：

5. 將數據進行概念轉換
先看下生活中的概念轉換，當我們需要喝水時，通常會說：給我來一杯水；而不會說：給我來30ml的水。在這里，30ml是一個實際數據，但是難以感知，所以用一杯的概念來轉換。
同樣在數據可視化，有時需要對數據進行概念轉換，可加深用戶對數據的感知。常用方法有對比和比喻：
對比：
下圖是一個介紹中國煙民數量的圖表：如果只看左半部分中國煙民的數量：32000000，知道數據量級很大，但具體有多大卻很難感知；直到看到右半部分：中國煙民數量超過了美國人口總和，這樣一對比，對數據的感知就加深了。

比喻
下圖是一個介紹雅虎郵箱處理數據量的圖表，大意是每小時處理的電子郵件大小有1.2TB，相當於644245094張列印的紙。
這又是一個很大的數據，但到底有多大？ 在這里用了一個比喻的手法：644245094張紙，如果把每一張紙首尾對接，可以繞地球4圈多。到這里，能較深刻感受到雅虎郵箱處理的數據量之大，為地球節省了很多紙張。
更進一步地，還將這個比喻進行了圖形化表現。

6.讓圖表「動」起來
數據圖形化完成後，可結合實際情況，將其變為動態化和可操控性的圖表，用戶在操控過程中能更好地感知數據的變化過程，提升體驗。
實現動態化通常以下兩種方式： 交互和動畫。
交互
交互包括滑鼠浮動、點擊、多圖表時的聯動響應等等，如下是網路統計流量研究院的時間分布圖，採用左圖右表的聯動形式，左圖中，滑鼠浮動則顯示對應數據，點擊則切換選擇：

動畫
包括增加入場動畫、交互過程的動畫、播放動畫等等。
入場動畫：即在頁面載入後，給圖表一個「生長」的過程，取代「數據載入中」這樣的提示文字。
交互動畫：用戶發生交互行為後，通過動畫形式給以及時反饋。
播放動畫：一般來是提供播放功能，像看視頻一樣，讓用戶能夠完整看到數據隨時間變化的過程。下圖是Gapminder在描述多維數據時，提供隨時間播放的功能，可以直觀感受到所有數據的變化。

總結
數據可視化形式多樣，思考過程也不盡相同。以上6步法，是基於「數據」層面（區別於信息可視化），梳理思考過程，總結設計方法，為後續可視化提供可借鑒的思路。

❸ 數據可視化技術是什麼

數據可視化技術是關於數據視覺表現形式的科學技術研究，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數。主要指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比，數據可視化所涵蓋的技術方法要廣泛得多。數據可視化技術主要運用於報表與BI領域。其具有以下幾個基本概念。
數據可視化技術包含以下幾個基本概念：（1）數據空間，是由n維屬性和m個元素組成的數據集所構成的多維信息空間。（2）數據開發，是指利用一定的演算法和工具對數據進行定量的推演和計算。（3）數據分析，指對多維數據進行切片、塊、旋轉等動作剖析數據，從而能多角度多側面觀察數據。（4）數據可視化，是指將大型數據集中的數據以圖形圖像形式表示，並利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。

❹ 數據可視化的五個基本特徵

廣義的數據可視化包括數據的採集、分析、治理、管理、挖掘在內的一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，最後由工程師創建對應的可視化演算法及技術實現手段。本文僅探討狹義的圖表和信息圖層次的數據可視化的實現和應用。

在信息可視化通過造型元素明確傳達信息及敘述的基礎上，把握好視覺元素中色彩的運用，使圖形變得更加生動，信息表達得更加明確。

色彩可以幫助人們對信息進行深入分類，豐富作品的表現形式，並且給受眾帶來視覺效果上的享受。

（1）色相、飽和度、明度

色相就是大家所說的紅色、綠色等色彩；飽和度是指顏色的純度；明度標識顏色的明暗程度。三者關系如下圖所示：

(2)暖色和冷色

暖色比冷色看起來佔用面積大。因此，即使紅色和藍色佔用相同的面積，前者還是會從視覺上壓倒後者。暖色看起來距離近，而冷色則看起來越來越遠。

(3)四原色和三原色

青、品紅、黃和黑是列印機用來完成四色印刷的四種墨水，這四種顏色按一定比例調制便可得到各種顏色。

紅、綠、藍光源被混在一起用來顯示電腦屏幕和電視顯示器的顏色，色彩成分的范圍都是從零到最高值255。

排版布局四大基本原則：

（1）對比（Contrast）：如果兩個項不完全相同，就應當使之不同，而且應當是截然不同。

（2）重復（Repetition）：設計的某些方面在整個作品中重復。

（3）對齊（Alignment）：任何元素都不能在頁面上隨意安放。每一項都應當與頁面上的某個內容存在某種視覺聯系。

（4）親密性（Proximity）：將相關的項組織在一起，使它們的物理位置相互靠近相關的項將被看作凝聚為一體的一個組。在信息可視化的視覺表達中，動態將相互分離的各種信息傳播形式有機地融合在一起，進行有節奏的信息處理、傳輸和實現。通過造型和色彩的運動，滿足受眾的視覺感受，同時將信息內容更加深刻地傳達給受眾，使整個信息傳達的過程更加輕松。

對於數據可視化有諸多工具，如：iCharts、Flot、Raphaël等功能都十分強大，但對於非專業可視化而又經常與圖表打交道的職場人士來說，一款輕便易學而又實用的可視化軟體則顯得十分重要。

❺ 數據可視化的技術類型有哪些

提到數據分析，就一定會有數據可視化。因為字不如表，表不如圖，圖像可以更加直觀清晰的表達數值所無法表達的含義。可視化是數據分析的核心理念，我們往往會追求圖表盡可能的具有美感，但是具有美感的圖表不一定是有用的圖表，兩者之間不能劃等號。

數據可視化的目的是讓數據更高效，讓讀者快速了解而非只是自己使用才是我們最終的目標。在突出數據背後的規律，突出重要因素的前提下我們再進行美觀上的優化才是正確的選擇。

圖表的基礎概念

維度：描述分析的角度和屬性，分類數據。時間，地理位置，產品類型等

度量：具體的參考數值，數值數據。元，銷量，銷售金額等

圖表類型與應用

散點圖

主要解釋數據之間的規律

維度：0+

度量：2

圖18

以上是數據可視化圖表的初步學習，感謝瀏覽。