18张最佳数据可视化图表

18张最佳数据可视化图表
18张最佳数据可视化图表

2014年18张最佳数据可视化图表

点击标题下「大数据文摘」可快捷关注摘自:快公司(FASTCOMPANY)

继“医疗大数据专栏”成立后,“数据可视化专栏”今日成立!大数据时代正在奔涌而来。在这个时代,数据,渗入到我们生活的每一个毛孔:购物、出行、饮食、娱乐、美容、求职、医疗、健身、婚恋、耕种、防洪、生产制造等等,不一而足。甚至是睡着了,你还在产生着数据。面对每天产生的数以T 计的数据,你是否做好了准备?你是否了解如何去“看”这些数据?你是否了解如何去“讲”这些数据?你是否知道如何让数据“舞蹈”和“歌唱”?在这里,盛情邀请你与我们一起,来到这大数据的世界,观看数据的美妙绽放,讲述数据的奇美故事,学会让数据为你翩翩起舞、引吭歌唱!

如果您是专业人员,愿意与大家分享,请加入我们,我们一起把这个平台和专栏做得更好。

2014年,一些让人眼前一亮的图表让我们见识了图表的强大表现力,无论是严肃的政治话题还是轻松的动物趣谈,图表都给我们带来了更为直观和有趣的视觉体验。我们生活在一个信息大爆炸的时代,每天都有很多的新消息、新发现、新趋势向我们狂轰乱炸而来,如果想用“学海无涯苦作舟”的精神梳理清楚这些包含了各个领域(历史、心理、时事、文

学)的信息恐怕已经不太现实。不过聪明人总能化繁为简,深入浅出,数据图表天才们用简洁、直观又有趣的图表帮我们把大量的信息汇聚在小小的一张图表中。Co.Design版块定期会推介一些可视化数据的作品,我们也很高兴得看到今年涌现了很多佳作。这些作品的主题很广泛,有严肃的政治话题(国会是干什么的),也有轻松幽默的动物趣谈(数据告诉你哪个犬种最好)。当然还要特别推荐一下我们

Co.Design自己的作品:食物“杂交”组合图和美国最诡异的饮食习惯(显然我们是个吃货)。好了,下面就让我们一起来回顾盘点一下2014年最佳图表吧。史上27位伟人的作息时间《纽约》(New York)杂志根据梅森·柯里(Mason Currey)的著作《创作者的日常生活》(Daily Rituals)中的内容创作了这幅伟人作息时间表。我们常听说天才都是工作到三更半夜的夜猫子,因为当人感到疲劳的时候最有创造力,不过这个图表显示的数据完全推翻了这个传言——在这27位伟人中,绝大多数都保持了8小时的充足睡眠。图表的设计简直是神来之笔,做成挂钟的样子,直接用色条标出每个人的睡眠时段,清楚明了、易于阅读。军队为地方警局提供了多少武器装备?美国一名叫达伦·威尔逊(Darren Wilson)的警官枪击了手无寸铁的青少年迈克尔·布朗(Michael Brown)之后引发了强烈的社会反响。之后,媒体又曝出大量密苏里弗格森市的警察身穿迷彩服、带着防毒面具,全副武装得站

在装甲车前的照片。这些事件反映出一个令人不安的事实,那就是军队为绝大多数的地方警局提供了武装装备。《纽约

时报》根据从五角大楼收集到的信息做了一个图表,表中显示了自2006年起军队为地方警局提供武装装备的数量,以

及通过这项1033武器装备转移计划转移出的装备都被分派

到了哪些地方。表中还统计了各种不同类型的装备——飞机、直升机、装甲车、防弹衣、枪榴弹发射器、夜视装备、突击步枪从军队被转移到地方ZF的数量。人类历史上最伟大的

建筑这幅图表由以创作数字化信息图表海报著称的图表研

究室Pop Chart Labs制作,Pop Chart Labs团队用图表和

手绘建筑结构模式展现了这些被设计师们尊为“人类史上90

个最伟大成就的建筑”。图表按照建筑的高度排列,展示了从古至今史上最了不起的建筑,包括新石器时代的石堆纪念碑,帕台农神殿。还有一些当代的建筑,比如说伦敦造型奇特的“小黄瓜”(Gherkin)和哈利法塔,白宫也名列其中。数据狂人的量化人生在2013年,一位执着于自我数据监控的狂人

尼古拉斯·费尔顿(Nicholas Felton)记录下了在一年中他与其他人交流的所有数据,包括短信、Facebook留言、电话、邮件、平信、说话和肢体语言。经过汇总统计,他与其他人总共有94,842次接触,说了7,673,242个字。根据统计信息,费尔顿制作出了量化图表,让我们看到了现在通讯的惊人发展,用他自己的话说“我们的祖先肯定想不到通讯会变得

如此发达。”国会每天究竟在干些什么?美国国会究竟是干什么的?普通民众可能都不太清楚。华盛顿大学美国政治与政策研究中心与西雅图设计工作室Schema一起制作了一个LeGex可视化图表,记录了美国立法委40年来的工作。神龙战斗力大比拼如果《霍比特人》中的史矛革(Smaug)巨龙与《权利的游戏》中的贝勒里恩(Balerion)一决高下谁会胜出呢? 为了能直观地比较影视、文学作品中的神龙战斗力, The Daily Dot 的考究帝们对不同作品中的龙一一进行

了研究, 从《花木兰》里花家的守护龙木须(最小的), 《哈利波特》中的匈牙利树蜂, 再到《七龙珠》中的神龙, 作者马克斯·弗莱什曼(Max Fleishman)和费尔南多·阿方索(Fernando Alfonso)把这些龙按照身材从小到大排列,做出了神龙战斗力排行榜。用数学方法算出最佳犬种伦敦资讯类记者兼设计奇才大卫·麦克坎德莱斯(David McCandless)前些年创作了很多深刻的视觉化数据作品,而这一次他选择了一个比较轻松有趣的主题:从量化分析角度来看,哪个犬种最好?根据对犬种优点(智商高、寿命长、无遗传疾病)和缺点(饲养花费、美容费用、食量大)用数学方法做分析,麦克坎德莱斯的图表给各种犬类做了排序。没想到现在做狗竞争压力都这么大啊。各种生物的飞行模式22岁的西雅图艺术家埃莉诺·卢茨(Eleanor Lutz)在大学的昆虫研究室工作室产生灵感创作了这一图表。卢茨用直观的图表展现了不

同种类有翅膀的动物是如何飞行的,记录的动物包括蝙蝠、蜻蜓、黑额黑雁、蜂鸟和鹰蛾。卢茨仔细观察了这5种动物飞行时的慢动作录像,然后记录下飞行中每种动物翅膀关节的位移情况,这些位移很难直接用肉眼观察到。翅膀煽动最快的要数蜂鸟了,一秒钟大约会动200次。AutoCAD调酒教程工程师山恩·赫尔利(Shaan Hurley)用AutoCAD软件制作了一款调酒教程。在图表中,赫尔利解构了包括汤姆柯林斯(Tom Collins )和激情海滩(Sex on the Beach )在内的70种不同鸡尾酒的做法。图表按是否含有威士忌分类,可以下载下来用AutoCAD查看。CEO们的惊人收入相信绝大多数的人都会认为CEO的收入是超高的。那究竟有多高呢? 这样来说吧,如果美国的普通工薪族以美国CEO的标准发工资的话,平均每个人每年都能有200万美元的收入。《哈佛商业评论》用图表直观得对比了公司高层与普通员工收入的巨大差距。图解内向人的内心世界猫奴、死宅、总是爽约,大家对性格内向的人总是有很多的误解。杰玛·康奈尔(Gemma Correll)认为内向也没什么不好。她制作了(可能是在她隐居的小窝里)一张展示内向人内心世界的图表,试图为内向党们正名。这幅充满想象力的手绘图表说出了很多内向人想说却没能说出的话。文化、文明迁移史地图美国东北大学的研究员绘制了一张欧洲、北美文化、文明迁移史的图表。在图表中,我们可以直观得看到一个地方在什么时

候是文化、文明鼎盛的时期。除此之外,图表中还分别用蓝色和红色标注了两千年来150,000多位欧洲和美国知识分子出生和过世的时间,并在地图上绘出轨迹。这些知识分子是人类文明的启明灯,为了纪念他们,图中的轨迹也是用光束来表现的。食物“杂交”组合图近年来,混搭料理风靡全球,

厨师和商家的创意想法让我们可以在一样食物中尝到不同

的风味。Co.Design的信息设计师莉莉·泰德哈尔(Lily Tidhar)做了一个食物“杂交”趋势图表,想象一下把甜甜圈、汉堡包、火鸡、寿司放在一块是什么呢?看起来非常不搭调的食物放在一起可能会产生一种奇怪的美感。图表中的各种组合看起来非常奇妙,也很吸引人,泰德哈尔还为每个组合出来的新品种食物起了名字。美国最诡异的饮食习惯你有没有想过有些在你看来再正常不过的饮食习惯在其他地区的人看来却

是十分诡异的?Co.Design版块的可视化数据设计师格斯·文茨瑞克(Gus Wezerek)和作家马克·威尔逊(Mark Wilson)与一家食品业资讯公司Food Genius一起合作,研究了8万8千份菜单和5千9百万个菜品制作出了这份美国各州最有特色的食品图表。这份图表中的食物并不是每个州最受欢迎的菜式,而是本州最有特色、独一无二的菜品。图表中还体现出了各地区5大类特别的饮食爱好,包括费城牛肉芝士三明治、青辣椒、灯笼椒、牧场沙拉和山核桃。图表统计的很全面,给我们展示了很多我们之前不知道的美国饮

食文化。美食地图摄影师亨利·哈格里夫(Henry Hargreave)与食物造型师凯特琳·莱文(Caitlin Levin)合作制作了一系列用各国最有代表性的食物拼成的美食地图。美国的地图由玉米和谷物拼成,日本由海草拼成,意大利用番茄拼成。制作好后,再把地图拍摄下来,创作出了这个图表与视觉艺术相结合的作品。蝙蝠侠Logo的演变蝙蝠侠的招牌图案不仅仅是为了看上去炫酷, 它还有另外一个重要的作用: 当哥谭市遇到危机时, 巨大的蝙蝠侠图案就会投射到天空上向蝙蝠侠发出求救的信号, 接下来就轮到他大显神威了。蝙蝠侠的Logo最初是于1940年设计的, 至今为止的75年间它经历了怎样的变化呢? 根据这个信息图表, 布鲁斯·韦恩(Bruce Wayne, 蝙蝠侠真名)为他正义化身的标志总共做了30次修改. Calm the Ham网站的凯瑟琳·拉韦尔(Cathryn Laver)汇总了至今为止的图案制成了这个图表. 其中涵盖了从上世纪40年代的初版漫画中的首次亮相, 到60年代亚当·韦斯特(Adam West)主演的真人剧集, 到80年代Frank Miller

创作的黑暗系漫画, 再到乔治·克鲁尼(George Clooney)在90年代出演的电影, 最终是当今诺兰导演的票房大热《黑暗骑士》三部曲.。图表反应出一个看似简单的蝙蝠图案可以有丰富的想象和无限的可能性, 这些Logo从细微的调整上反映出了不同的审美。平面设计史Pop Chart Lab是数字化信息图表界的佼佼者,总能做出令人叹服的图表,这张平面设

计史图表也保持了它们一贯的出品水准。这张黑白网格图表简直就是个平面设计的微观史。图中从古至今记录了各种各样的设计流派,从维多利亚时期的到现代的(包括鲍豪斯建筑学派、旋涡主义画派、风格派、新文字设计、动态布局、构成主义、绝对主义和未来主义等),再到当今流行的扁平化设计。每种设计流派下面都备有文字说明,给设计初学者入门和爱好者提供了一个非常好的入门资料。100个最著名的电影对白2005年,美国电影学会组织了1500名电影艺术家、影评人和历史学家评选出了100年来好莱坞电影中最令人印象深刻的电影对白。Flowing Data网站的南森·邱(Nathan Yau)把这些对白巧妙的做成了黑白卡通漫画表,图表中更是把各种表格的使用发挥得淋漓尽致,有文氏图、饼图、曲线图、柱形图、流程图等等。很少有人会用这样的形式来诠释语言对话,这也是这个图表的过人之处。大数据文摘精彩文章:

回复安全关于泄密、黑客、攻防的新鲜案例回复算法既涨知识又有趣的人和事回复谷歌看其在大数据领域的举措回复院士看众多院士如何讲大数据回复色情这个,你懂的,可是你真的懂吗?回复隐私看看在大数据时代还有多少隐私回复医疗查看医疗领域文章6篇回复征信大数据征信专题四篇回复大国'大数据国家档案'之美国等12国回复体育大数据在网球、NBA等应用案例回复平安中国平安相关大数

据案例、新闻回复志愿者了解大数据文摘及如何加入大数据文摘ID:BigDataDigest专注大数据,每日有分享覆盖千万读者的WeMedia联盟成员之一

数据可视化:柱状图、雷达图等六种基本图表的特点和适用场合

数据可视化:柱状图、雷达图等六种基本图表的特点和适用场合2014-11-30数据挖掘与数据分析 “数据可视化”可以帮助用户理解数据,一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段,其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。 用户非常熟悉这些图表,但如果被问道,它们的特点是什么,最适用怎样的场合(数据集)?恐怕答得上来的人就不多了。 本文是电子书《Data Visualization with JavaScript》第一章的笔记,总结了六种基本图表的特点和适用场合,非常好地回答了上面的问题。

序言 进入正题之前,先纠正一种误解。 有人觉得,基本图表太简单、太原始,不高端,不大气,因此追求更复杂的图表。但是,越简单的图表,越容易理解,而快速易懂地理解数据,不正是”数据可视化”的最重要目的和最高追求吗? 所以,请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们,所以只要是适用的场合,就应该考虑优先使用。 一、柱状图(Bar Chart) 柱状图是最常见的图表,也最容易解读。 它的适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据,”年份”和”销售额”就是它的两个维度,但只需要比较”销售额”这一个维度。 柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感,辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

通常来说,柱状图的X轴是时间维,用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X 轴不是时间维的情况,建议用颜色区分每根柱子,改变用户对时间趋势的关注。 上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数,X轴代表不同球队,Y轴代表赢球数。 二、折线图(Line Chart)数据 折线图适合二维的大数据集,尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。

18张最佳数据可视化图表

2014年18张最佳数据可视化图表 点击标题下「大数据文摘」可快捷关注摘自:快公司(FASTCOMPANY) 继“医疗大数据专栏”成立后,“数据可视化专栏”今日成立!大数据时代正在奔涌而来。在这个时代,数据,渗入到我们生活的每一个毛孔:购物、出行、饮食、娱乐、美容、求职、医疗、健身、婚恋、耕种、防洪、生产制造等等,不一而足。甚至是睡着了,你还在产生着数据。面对每天产生的数以T 计的数据,你是否做好了准备?你是否了解如何去“看”这些数据?你是否了解如何去“讲”这些数据?你是否知道如何让数据“舞蹈”和“歌唱”?在这里,盛情邀请你与我们一起,来到这大数据的世界,观看数据的美妙绽放,讲述数据的奇美故事,学会让数据为你翩翩起舞、引吭歌唱! 如果您是专业人员,愿意与大家分享,请加入我们,我们一起把这个平台和专栏做得更好。 2014年,一些让人眼前一亮的图表让我们见识了图表的强大表现力,无论是严肃的政治话题还是轻松的动物趣谈,图表都给我们带来了更为直观和有趣的视觉体验。我们生活在一个信息大爆炸的时代,每天都有很多的新消息、新发现、新趋势向我们狂轰乱炸而来,如果想用“学海无涯苦作舟”的精神梳理清楚这些包含了各个领域(历史、心理、时事、文

学)的信息恐怕已经不太现实。不过聪明人总能化繁为简,深入浅出,数据图表天才们用简洁、直观又有趣的图表帮我们把大量的信息汇聚在小小的一张图表中。Co.Design版块定期会推介一些可视化数据的作品,我们也很高兴得看到今年涌现了很多佳作。这些作品的主题很广泛,有严肃的政治话题(国会是干什么的),也有轻松幽默的动物趣谈(数据告诉你哪个犬种最好)。当然还要特别推荐一下我们 Co.Design自己的作品:食物“杂交”组合图和美国最诡异的饮食习惯(显然我们是个吃货)。好了,下面就让我们一起来回顾盘点一下2014年最佳图表吧。史上27位伟人的作息时间《纽约》(New York)杂志根据梅森·柯里(Mason Currey)的著作《创作者的日常生活》(Daily Rituals)中的内容创作了这幅伟人作息时间表。我们常听说天才都是工作到三更半夜的夜猫子,因为当人感到疲劳的时候最有创造力,不过这个图表显示的数据完全推翻了这个传言——在这27位伟人中,绝大多数都保持了8小时的充足睡眠。图表的设计简直是神来之笔,做成挂钟的样子,直接用色条标出每个人的睡眠时段,清楚明了、易于阅读。军队为地方警局提供了多少武器装备?美国一名叫达伦·威尔逊(Darren Wilson)的警官枪击了手无寸铁的青少年迈克尔·布朗(Michael Brown)之后引发了强烈的社会反响。之后,媒体又曝出大量密苏里弗格森市的警察身穿迷彩服、带着防毒面具,全副武装得站

(整理)数据可视化-基本图表

作者:阮一峰 "数据可视化"可以帮助用户理解数据,一直是热门方向。 图表是"数据可视化"的常用手段,其中又以基本图表----柱状图、折线图、饼图等等----最为常用。 用户非常熟悉这些图表,但如果被问道,它们的特点是什么,最适用怎样的场合(数据集)?恐怕答得上来的人就不多了。 本文是电子书《Data Visualization with JavaScript》第一章的笔记,总结了六种基本图表的特点和适用场合,非常好地回答了上面的问题。 零、序言 进入正题之前,先纠正一种误解。

有人觉得,基本图表太简单、太原始,不高端,不大气,因此追求更复杂的图表。但是,越简单的图表,越容易理解,而快速易懂地理解数据,不正是"数据可视化"的最重要目的和最高追求吗? 所以,请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们,所以只要是适用的场合,就应该考虑优先使用。 一、柱状图(Bar Chart) 柱状图是最常见的图表,也最容易解读。 它的适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据,"年份"和"销售额"就是它的两个维度,但只需要比较"销售额"这一个维度。 柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感,辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。 通常来说,柱状图的X轴是时间维,用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维的情况,建议用颜色区分每根柱子,改变用户对时间趋势的关注。

上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数,X轴代表不同球队,Y轴代表赢球数。 二、折线图(Line Chart)数据 折线图适合二维的大数据集,尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。

简单明了的数据可视化图表

当我们需要用书面表达同一件事物时,我们的思维定式就是“能用图描述的就不用表,能用表就不用文字”。这句话充分的表达出从认知的角度来说我们更习惯于直接的视觉表达形式—图表。可视化图表有哪些基本类型,我们在选择图表时又需要遵守哪些原则呢? 基础图表及特点 1.柱形图 柱形图利用柱子的高度,能够比较清晰的反映数据的差异,一般情况下用来反映分类项目之 间的比较,也可以用来反映时间趋势。柱形图的局限在于它仅适用于中小规模的数据集,当 数据较多时就不易分辨。一般而言,不要超过10个。通常来说,柱形图的横轴是时间维度,用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到横轴不是时间维度的情况,建议用颜色区分每根柱子。 2.折线图 折线图用来反映随时间变化的趋势。当我们需要描述事物随时间维度的变化时常常需要使用 该图形。通常折线图描绘的点越多,越能够清楚的观察到数据的变化趋势。方便决策者及时 做出决策。 3.饼图 饼图的使用应该慎重,因为肉眼对面积大小感应不敏感。是最容易被误用的。但在具体反映 某个比重的时候,配上具体数值,会有较好的效果。在需要描述某一部分占总体的百分比时,适合使用饼图。但对比的数量最多不能超过6个,否则会产生视觉的混乱。 4.散点图 散点图的数据为三维数据,使用两组数据构成多个坐标点,分析坐标点的分布情况,判断两 个变量之间的关联或分布趋势。适合于观测大量数据的分布特点,对于视觉的直观性更强。 点与点之间的密集度反应着该区域的整体权重比例。 可视化图表应用的领域 可视化图表直观简便的特点使得它的应用范围广泛,尤其在BI领域,帆软的Finebi中就使用了大量的可视化图表,海量的图表种类满足了企业对于数据展现形式的选择。各种可视化图 表的应用直观的表达出数据的变化趋势。同时Finebi的智能分析系统迅速的生成数据的可视 化图表,满足了企业及时性的需求。智能权限的应用方便了不同部门之间的信息交流。相信 未来可视化图表的表现形式将会更加丰富,应用的场景也会更加的广泛。

数据可视化的图表类型简介

数据可视化的图表类型简介 数据可视化有很多既定的图表类型,下面我们分别来谈谈这些图表类型,他们的适用场景,以及使用的优势和劣势。 1.柱状图 适用场景:它的适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较。 优势:柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感,辨识效果非常好。劣势:柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。 2.折线图

适用场景: 折线图适合二维的大数据集,尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。它还适合多个二维数据集的比较。 优势:容易反应出数据变化的趋势。 3.饼图

适用场景:适用简单的占比图,在不要求数据精细的情况下可以适用。劣势:饼图是一种应该避免使用的图表,因为肉眼对面积大小不敏感。 4.漏斗图

适用场景:漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析,通过漏斗各环节业务数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在。 优势:能够直观地发现和说明问题所在。在网站分析中,通常用于转化率比较,它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率,还可以展示每个步骤的转化率。 劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。 5.地图 适用场景:适用于有空间位置的数据集。 优劣势:特殊状况下使用。 6.雷达图

适用场景:雷达图适用于多维数据(四维以上),且每个维度必须可以排序。但是,它有一个局限,就是数据点最多6个,否则无法辨别,因此适用场合有限。 劣势:需要注意的时候,用户不熟悉雷达图,解读有困难。使用时尽量加上说明,减轻解读负担。 【编辑推荐】 数据可视化:一张图胜过一千句话 揭秘数据中心可视化管理:让IT可视 可视化效果解读:将数据转成图形图像显示 数据可视化的五条核心原则 数据可视化使用小贴士

浅谈某BI实时图表实现大数据的可视化地原理

浅谈BI实时图表实现数据可视化的原理 行业资讯| 作者:走猫步的鱼| 2013-12-27 09:55:54| 阅读170次有用(1) 评论(2) 收藏 标签:BI 概述:商业智能实时分析工具数据可视化功能变得越来越强大,在不断满足需求的同时,大家知道其工作原理吗?今天,我们就为大家讲解实时图表是如何将零散的数据以强大的可视化效果呈现在我们面前。 不久前,在商业智能实时图表解决方案的选择中,我们简单讲了下实时分析的工作流程。今天我们就来详细讨论一下这个话题。 如果你已经使用过实时dashboard,或者正打算建立一个,那么,这篇文章可以帮助你理解实时dashboard背后的故事以及实时数据如何展现在你的dashboard中,从而实现数据可视化。 除去端到端之间极短的时间,数据实时可视化主要有四大步骤。这里我们用一张图来展示。 1、捕获数据流 实时数据流使用 scrapers、collectors、agents、listeners捕获,并且存储在数据库中。数据库通常是NoSQL数据库,例如, Cassandra、MongoDB, 或者有时候是你只是Hadoop Hive。关系数据库不适合这种高展现的分析。NoSQL 数据库的崛起也增强了实时数据分析向他靠拢的趋势。

2、数据流处理 数据流可以通过许多方式处理,比如,分裂、合并、计算以及与外部数据源结合。这些工作由一个容错分布式数据库系统,比如, Storm、Hadoop,这些都是比较常用的大数据处理框架。但是他们却不是实时数据分析的理想选择。因为他们依赖MapReduce面向批量的处理。不过Hadoop 2.0允许使用其他计算算法代替MapReduce,这样使得Hadoop在实时分析系统中运用又进了一步。处理之后,数据就可以很可视化组件读取了。 3、数据可视化组件读取处理过的数据 处理过的数据以结构化的格式(比如JSON或者XML)存储在NoSQL数据库中,被可视化组件读取。在大多数情况下,这会是一个嵌入到一个内部BI系统的图表库,或者成为像Tableau这种更加广泛的可视化平台的一部分。处理过的数据在JSON/XML文件中的刷新频率,称为更新时间间隔。 4、可视化组件更新实时DASHBOARD 可视化组件从结构数据文件(JSON/XML),在图表界面绘制一个图表、仪表或者其他可视化行为。处理过的数据在客户端展现的频率叫做刷新间隔时间。在一些应用程序中,比如带有图表渲染功能的股票交易应用程序,会预先设置基于数据流的触发功能。 会不会觉得很复杂呢?只不过这些过程会在几秒钟内,甚至更短时间内完成。这些操作因为不断进步的数据库及实时功能变成现实,特别是NoSQL数据库。再由诸如Storm这种专用于实时进程处理的工具辅助,可以让其性能效果更上一层能。现在的可视化数据已经支持需求场景,在当今的大数据应用程序中建立了一个实时分析生态圈。 推荐阅读: 商业智能分析中如何正确地选择实时图表解决方案

大数据分析报告与可视化

数据分析与可视化 1.什么是数据分析? 数据分析是基于商业目的,有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括:明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目,你的数据对象是谁?商业目的是什么?要解决什么业务问题?数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解,整理分析框架和分析思路。例如,减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求,使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容,有目的的收集、整合相关数据的一个过程,它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理,以便开展数据分析,它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的,也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目提供决策参考。 到了这个阶段,要能驾驭数据、开展数据分析,就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法,最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释;其二是熟悉1+1种数据分析工具,Excel是最常见,一般的数据分析我们可以通过Excel完成,后而要熟悉一个专业的分析软件,如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等,便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。

数据可视化常用的五种方式与案例分析报告

数据可视化常用的五种方式及案例分析 概念借助于图形化的手段,清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度,数据 可视化可以让用户快速抓住要点信息,让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点:准确性、创新性和简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法,让我们来一一看一下: 一、面积&尺寸可视化对同一类图形(例如柱状、圆环和蜘蛛图等)的长度、高度或面 积加以区别,来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。 这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时,要用数学公式计算,来表达准确的尺度和比例。 a: 天猫的店铺动态评分天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达 了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。 b: 联邦预算图如下图,在美国联邦预算剖面图里,用不同高度的货币流清晰的表达了 资金的来源去向,及每一项所占金额的比重。

c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图如下图,通过蜘蛛图的表现,公司综合实力与同行平均水平的对比便一目了然。 二、颜色可视化 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小,是数据可视化设计的常用方法,用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。a: 点击频次热力图比如下面这眼球热力图,通过颜色的差异,我们可以直观的看到用户的关注点。

b: 2013年美国失业率统计在图中可以看到,通过对美国地图以州为单位的划分,用不同的颜色来代表不同的失业率等级围,整个的全美失业率状况便尽收眼底了。 c: 美国手机用户城市分布图中红点是用iPhone的人,绿点是用安卓的人。这两在微博上看到的图,第一是美国一个城市的一览,第二图特写了纽约的市中心,尤其是曼哈顿地区。我们可以看到在市中心和主干道的人用iPhone居多,而用安卓的人都在郊区。

如何从零开始制作数据可视化图表

如何从零开始制作数据可视化图表 导语: 在以往,想要从零制作一张可视化图表,还是相对比较复杂,经过的环节分别是:数据整理、确定总体设计方案、排版、内容填充、细节调整以及最终的校对。而有了专业的可视化图表软件,就会让制作过程显得十分容易。 免费获取信息图软件:https://www.360docs.net/doc/2d2667658.html,/infographics/ 零基础用什么软件制作信息图?

做信息图的软件通常听说的都是AI、PS,一般人要做的话需要花时间去学,并且学了也不一定运用得很好。专业的制图软件除了这些,还有零基础也能操作的亿图信息图软件。软件里有大量的信息图模板和矢量素材可以免费使用,还有智能的排版布局、一键更换主题,省时且高效;一键导出你的图表作品到各种格式的图片、Html、PDF、SVG、office等。 零基础如何制作出数据可视化图表 首先需要现在电脑上下载安装好亿图信息图软件

亿图信息图软件支持绘制:信息图、海报、地图、图表、宣传单、卡片、宣传册、流程图、时间线、新闻稿、横幅、PPT演示文稿等图。 安装完成后,打开软件,在新建“预定义模板和例子”中,选择你需要的绘图类型,双击即可快速开始绘图。 添加形状 在绘图页面的左侧,有一个符号库,里面放着很多漂亮实用的图形,双击图形或者用鼠标拖拽到绘图页面即可。

信息图软件中内置丰富的图形符号,包含常用的基本符号、基本图表、地图标记、人物等精美的素材。 修改形状样式 打开软件右侧的工具栏,可以对形状的颜色、线条、形状属性、图层等进行详细的设置。

导入Excel文件快速生成图表 以柱状图为例,点击形状右上角的浮动按钮,选择“从文件加载数据”。就能将Excel文件中的数据快速导入到软件中,并自动生成相应的柱状图。 如果需要在软件中对已经生成的柱状图进行修改,只要点击动作按钮中的“编辑图表数据”即可进行修改。

第2季:数据可视化-图表用法实战演示

数据可视化本身就是一种数据分析方法,把数据用可视化的方法展示出来,本身就说明了一个故事,表达了一个观点,形成一种定性的判断。虽然在图形中没有写一个文字,但是图形却能呈现出强烈的数字对比。 本季内容: 04柱形图、条形图——比较大小及结构关系 05饼图——事物的结构配比关系、配方 06面积图——展示累积效果、结构关系、结构变化 07雷达图、扇形图——多维图表,描述事物多个维度的特征 08组合图——以上几种图形组合形成的较为复杂的图形 上季内容: 00前言——数据可视化是一种数据分析方法 01点图——相对位置、相关关系 02气泡图——点图的延伸,结构组合关系、相对位置、分类 03线图——变化趋势、变化特征、规律

04柱形图、条形图——比较大小及结构关系 柱形图和条形图属于一类图,在本质上没有什么区别,但在应用上还是有差异的。 当数据描述的事物有时间先后关系时,可以用柱形图来表示,在横坐标上从左到右标识时间的先后顺序;当数据之间没有明显的先后逻辑关系时,这种并列关系可以用柱形图表示也可以用条形图表示;当数据之间有明显的上下关系时,则要尽可能用条形图来表示。 如果数据之间没有上下或者先后逻辑关系,并且是完全的并列关系,则这个时候可以通过排序的方式让图形更加容易解读,如下图所示。 如果数据之间有明显的时间先后逻辑关系,则要尽可能地照顾到时间的先后逻辑关系,这样容易让读者看到前后的数据变化过程。

如下图所示,这是某企业在过去5年中的销售额数据。如果将数据按照大小来排序则没有任何的意义,而使用时间轴可以代表企业的发展历程,所以,如果有明确的逻辑关系时,则必须要服从这个逻辑顺序。如果把这柱形图做成条形图,就没有历史发展的逻辑顺序关系,也就失去了图形表示的“故事性”,如下图所示。

那些看起来很棒的信息可视化图表是怎么设计出来的

那些看起来很棒的信息可视化图表是怎么设计出来的 导语: 在生活中,有时候需要绘制各种图表,将数据用一些可视化的图表来展示,这样的图表看起来非常舒服,也很直观。当然,越棒的信息可视化图表其设计的复杂度越高。本文将带你来学习如何设计这样的可视化图表。 免费获取信息图软件:https://www.360docs.net/doc/2d2667658.html,/infographics/ 专业的信息可视化图表是用什么软件设计的?

做设计首选当然是专业软件PS、AI等,但可视化图表还涉及到了数据的展示,数据上相对较为严谨,所以单单是有PS这些软件还不能完全做出来。那是否没有一个软件可以很好的符合这个可视化图表的需求呢?当然不是,亿图信息图可以了解一下~可以让零基础的你也能设计出精湛的可视化信息图。软件不需特地去学,简单操作即可上手,软件内置各种可视化数据图形图表,还有丰富的设计素材和模板,可用于参考、使用、激发灵感。 如何用亿图信息图软件设计出好看的可视化图表 首先需要现在电脑上下载安装好亿图信息图软件

亿图信息图软件支持绘制:信息图、海报、地图、图表、宣传单、卡片、宣传册、流程图、时间线、新闻稿、横幅、PPT演示文稿等图。 安装完成后,打开软件,在新建“预定义模板和例子”中,选择你需要的绘图类型,双击即可快速开始绘图。 添加形状 在绘图页面的左侧,有一个符号库,里面放着很多漂亮实用的图形,双击图形或者用鼠标拖拽到绘图页面即可。

信息图软件中内置丰富的图形符号,包含常用的基本符号、基本图表、地图标记、人物等精美的素材。 修改形状样式 打开软件右侧的工具栏,可以对形状的颜色、线条、形状属性、图层等进行详细的设置。

Excel数据可视化——图表的应用

Chapter 1 第1章 Excel 数据可视化——图表的应用 本章提要 本章首先通过一个经营分析的实例引入图表应用的操作。经营分析本质上是一种静态的(因为没有变量)、宏观的状态分析,是Excel 对数据的可视化的描述,严格来说还没有进行分析。 本章主要通过企业的经营发展分析问题介绍了雷达图的应用和分析方法,着重说明了Excel 中图表制作和修饰的基本步骤和操作技巧,同时说明了Excel 中其他常用图表的特点和应用范围。 1.1 用雷达图描述企业的经营现状 1.1.1 描述企业经营现状的指标 首先需要全面计算企业的各项经营指标。一般可从收益性、流动性、安全性、生产性和成长性5个方面进行分析。 (1)收益性分析 收益性指标反映了企业的收益或盈利能力,包括以下主要内容。 100%=?++利润总额总资金利润率国家资金自有资金负债 100%=?销售利润销售利润率销售收入 100%=?利润总额销售总利润率销售收入 100%=?+利润总额流动资金利润率流动资金流动负债 100%+=?车间经费企业管理费销售收入对费用率销售收入 100%=?经常利润销售额经常利润率销售收入 (2)流动性分析 流动性指标主要描述企业的周转情况,通常使用以下3个指标。

Excel 数据分析教程 = 年销售收入流动资金周转次数流动资金年平均占用额 =销售收入固定资产周转次数固定资产净值 =销售收入盘存资产周转次数盘点资产平均额 (3)安全性分析 安全性分析则主要判断企业在财务上的平衡状况,主要从以下几个指标入手。 100%=?流动资产流动率流动负债 100%=?活期资产活期比率流动负债 100%=?固定资产固定比率自有资金 (4)生产性分析 生产性指标主要反映了企业的经济效益,主要指生产、技术、经济活动的投入与产出的比值,主要指标如下。 =销售收入人均销售收入职工人数 =利润总额人均利润收入职工人数 =净产值人均净产值职工人数 =劳务费人均劳务费职工人数 =劳务费劳动分配率净产值 =净产值固定资产投资率固定资产原值 (5)成长性分析 成长性指标主要反映了企业经营活动的发展变化趋势,属于企业经营状态的动态分析,主要的成长性指标包括销售收入增长率、固定资产增长率、总产值增长率、净产值增长率、总利润增长率和人员增长率等,其计算公式均为相应指标的当期值与基期值之比。例如,销售收入增长率的计算公式为 100%=?销售收入当期值销售收入增长率销售收入基期值 1.1.2 雷达图结构 计算出了企业的各项经营比率后,仅仅通过数据或表格反映计算的结果不太直观。而通过图表可以清晰地反映出数据的各种特征,如最大值、最小值、变化趋势、变化速度以

相关文档
最新文档