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大数据时代如何做好数据分析是每个企业都在关注的问题,而数据可视化无疑是未来的发展趋势之一。相信大家对数据可视化并不陌生,但是大家真的了解什么是数据可视化吗?本文就用三分钟简单解读一下数据可视化的概念、发展、优势和工具,带大家快速了解和认识数据可视化。
1、数据可视化的概念
数据可视化,就是将相对抽象的的数据通过可视的、交互的方式进行展示,从而形象而又直观地表达出数据蕴含的信息和规律。简单来说,就是把复杂无序的数据用直观的图像展示出来,这样可以一下就能清晰的发现数据中潜藏的规律。当然啦,数据可视化,不仅仅是统计图表。本质上,任何能够借助于图形的方式展示事物原理、规律、逻辑的方法都叫数据可视化。
2、数据可视化的发展
想要完全解读数据可视化,我们必须追溯它的起源。早期的数据可视化作为咨询机构、金融企业的专业工具,其应用领域较为单一,应用形态较为保守。步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增,随之而来的是对数据进行一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切,数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力,表现之一就是视觉元素越来越多样,从朴素的柱状图/饼状图/折线图,扩展到地图、气泡图、树图、仪表盘等各式图形。表现之二是可用的开发工具越来越丰富,从专业的数据库/财务软件,扩展到基于各类编程语言的可视化库,相应的应用门槛也越来越低。
3、数据可视化的优势
一方面,数据赋予可视化以价值;另一方面,可视化增加数据的灵性,两者相辅相成,帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。使用数据可视化的优势是显而易见的,它的传递速度快,数据显示具有多维性,可以更直观的展示信息。而且由于大脑记忆能力的限制,我们对数据的记忆很难维持,但是数据可视化把抽象的数据给图形化,就能更加深我们的理解和记忆。
4、数据可视化的流程
数据可视化不仅是一门包含各种算法的技术, 还是一个具有方法论的学科。一般而言,完整的可视化流程包括以下内容:
可视化输入:包括可视化任务的描述,数据的来源与用途,数据的基本属性、概念模型等;可视化处理:对输入的数据进行各种算法加工,包括数据清洗、筛选、降维、聚类等操作,并将数据与视觉编码进行映射;可视化输出:基于视觉原理和任务特性,选择合理的生成工具和方法,生成可视化作品。
实际上,从“数据可视化”的命名,便很容易看出数据可视化从业者如何开始可视化设计,那便是:处理数据,设计视觉,完成从数据空间到可视空间的映射, 必要时重复数据处理和图形绘制的循环组合。
5、数据可视化工具
(1)对于Microsoft Excel这个软件大家应该并不陌生,对于一般的可视化这个软件完全足矣,但是对于一些数据量较大的数据则不太适合。
(2)Google SpreadsheetsGoogle Spreadsheets是基于Web的应用程序,它允许使用者创建、更新和修改表格并在线实时分享数据。基于Ajax的程序和微软的Excel和CSV(逗号分隔值)文件是兼容的。表格也可以以超文本链接标记语言(HTML)的格式保存。
(3)Tableau SoftwareTableau Software现在比较受大家的欢迎,既可以超越Excel做一些稍微复杂的数据分析,又不用像R、Python那种编程语言进行可视化那么复杂。好多人都有推荐这款软件。
想必三分钟快速解读数据可视化,只能让大家有一个初步的了解。我们现在所处的这个时代,是一个大数据快速发展的时代。想要深入学习数据可视化,要记住其工具只是辅助,只有对数据可视化理念的准确把握才是根本。
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