案例丨数据可视化的作用和实现方法
数据可视化的应用实例
数据可视化的应用实例
1.金融数据可视化：金融数据通常庞杂复杂，通过数据可视化可以直观地展示金融市场的走势、交易量以及各类指标变化。
比如，通过绘制股票价格走势图、交易量柱状图，可以帮助投资者更好地理解市场情况。
2.社交媒体数据可视化：社交媒体数据庞大且多样，通过数据可视化可以帮助分析师了解用户行为和趋势。
例如，绘制社交媒体话题热度图、用户活跃时间分布图，可以帮助企业更好地理解用户需求和行为模式，从而指导营销策略。
3.地理信息可视化：通过地理信息可视化，可以将地理数据以视觉形式展示，更好地帮助人们理解地理现象和趋势。
例如，绘制地图上的热力图展示人口密度、绘制地图上的气泡图展示各个地区的经济指标等。
4.健康数据可视化：健康数据通常包括体温、心率、睡眠质量等信息，通过将这些数据可视化为折线图、柱状图等形式，可以帮助个体更好地了解自己的健康状况，有针对性地进行调整和改善。
5.交通数据可视化：交通数据是城市规划、交通管理的重要参考依据，通过将交通流量、交通拥堵情况等数据可视化为热力图、流量图，可以帮助交通管理部门更好地调整交通流向和优化道路设计。
6.销售数据可视化：企业的销售数据往往庞大，通过数据可视化可以将销售额、销售渠道等信息以图表的形式展示，帮助企业了解产品热销情况、销售渠道的效果等，从而做出更有针对性的销售决策。
7.气候数据可视化：气候数据庞杂，通过将气温、降水量等数据可视化为图表和图形，可以帮助研究人员更好地了解气候变化的趋势和规律，从而为气候研究和气象预测提供支持。
8.教育数据可视化：教育数据包括学生的学习成绩、学业进展等信息，通过将这些数据可视化为图表和动画等形式，可以帮助教师更好地了解学生的学习情况，为个性化教育提供支持。
数据可视化案例
3. 绘制散点
在坐标轴上根据数据点的值绘制 散点，并尽量保持点的标记清晰 易读。
4. 添加图例和标签
为了更好地解释图表，需要添加 适当的图例和标签，包括坐标轴 标签、图例等。
1. 确定数据
首先需要确定要展示的数据，并 确保数据的质量和准确性。
5. 分析并解释结果
最后，我们需要根据散点图的分 布和趋势，进行深入的分析和解 释，得出有价值的结论。
通过颜色、大小、形状等视觉元素，可以展示大量数据信息 。
地图可视化的优缺点
交互性强
地图可视化通常具有丰富的交互功能， 方便用户进行筛选、过滤和探索性分析 。
VS
动态效果
可以展示数据的动态变化过程，帮助用户 更好地理解数据随时间的变化趋势。
地图可视化的优缺点
数据精度限制
地图可视化通常以地理区域为单位进行展示，难以展示精确的个 体数据。
折线图的制作步骤
1. 收集数据
首先需要收集需要可视化的数据，确保数据准确无误。
2. 选择软件
选择适合的数据可视化工具，如Excel、Tableau、 Python等。
3. 数据处理
对数据进行清洗和整理，确保数据格式正确，没有缺 失值或异常值。
折线图的制作步骤
4. 创建图表
在所选软件中创建折线图，选择正确的图表类型和数据范围。
数据可视化案例
目录
• 数据可视化基础 • 案例一：折线图 • 案例二：柱状图 • 案例三：饼图 • 案例四：散点图 • 案例五：地图可视化
01
数据可视化基础
数据可视化的定义
总结词
数据可视化是将数据以图形、图像等形式展现出来的过程。
详细描述
数据可视化是一种技术，通过将数据转换成图形、图像等形式，帮助人们更好地理解和分析数据。数据可视化能 够将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来，使得数据更加易于理解和使用。
数据可视化案例分析
数据可视化案例分析数据可视化是将大量数据以图形化形式展示，以帮助人们更好地理解和分析数据。
它在各行各业都得到了广泛的应用，帮助企业和个人做出更明智的决策。
本文将通过分析一个数据可视化案例来展示其重要性和应用价值。
案例背景某电商企业在过去一年的销售数据分析中发现，销售额的增长速度较慢，需要找出问题所在并采取相应的措施来改善业绩。
他们将销售数据中的订单量、销售额、用户反馈等信息进行了采集，并通过数据可视化工具对数据进行了分析和展示。
可视化分析过程1. 数据收集和整理首先，该企业采集了一年内的销售数据，并对数据进行整理和清洗。
数据包括订单量、销售额、商品分类、用户评分等信息。
2. 数据探索和分析接下来，他们使用数据可视化工具创建了多个图表，以深入了解数据背后的故事。
首先，他们制作了一张柱状图，将每个月的销售额进行了比较。
通过柱状图的对比，他们发现销售额在某几个月份表现较低，推测可能受到季节因素的影响。
然后，他们制作了一张饼图，以展示不同商品分类的销售额占比。
通过饼图，他们发现某些商品分类销售额占比较低，因此可以考虑提升这些分类产品的推广力度。
此外，该企业还制作了一张折线图，以展示每周订单量的变化趋势。
通过折线图，他们发现订单量在周末较高，在工作日相对较低。
据此，他们可以合理分配资源，提高工作日的推广效果。
3. 数据结果与决策通过数据可视化的分析，该企业得出了以下结论并采取相应的措施改善业绩：首先，为了解决销售额低迷的问题，企业可以在销售淡季进行促销活动，吸引更多顾客购买商品。
其次，为了提高低销售额商品分类的销售，企业可以加大这些商品的宣传力度，通过各种渠道提升这些商品的知名度。
最后，为了进一步提高订单量，企业可以加大在工作日的广告投放力度，并针对周末的订单高峰期加强订单处理和物流配送，以提升用户体验。
总结通过本案例分析，我们可以看到数据可视化在业务决策中的重要性。
通过合理利用数据可视化工具，企业能够更直观、准确地了解数据背后的故事，从而制定出更为科学的决策。
数据可视化的实际应用案例
数据可视化的实际应用案例数据可视化是一种将数据以图表、图形等形式呈现出来的技术，它通过可视化方式将复杂、庞大的数据变得更加直观、易于理解。
数据可视化在各个领域都得到了广泛的应用，包括商业、科学、医疗等，通过对数据进行可视化处理，人们可以更加直观地分析和理解数据，从而做出更加准确的决策和预测。
下面，我将介绍几个数据可视化在实际应用中的案例。
1. 商业领域中的数据可视化案例在商业领域，数据可视化可以帮助企业分析市场趋势、了解产品需求、改进营销策略等。
例如，一家电商企业可以利用数据可视化工具对用户行为数据进行分析，绘制出用户访问量、转化率、购买行为等数据图表，通过对这些数据的分析，企业可以了解用户的兴趣、购买偏好，从而调整产品定位、改进用户体验，提高销售额。
2. 科学研究中的数据可视化案例在科学研究中，数据可视化可以帮助科学家可视化研究数据，加深对研究对象的理解。
例如，天文学家利用数据可视化工具将天体观测数据转化为图像，可以更好地观察天体的分布、运动轨迹等。
这样的可视化结果可以帮助科学家发现新的天体现象，从而推动天体物理学的研究进展。
3. 医疗领域中的数据可视化案例在医疗领域，数据可视化有助于医生、医疗机构更好地管理患者数据、监测疾病流行趋势、提高医疗质量等。
例如，在流行病监测中，利用数据可视化可以将不同地区的疫情数据以地图形式展示，帮助决策者了解疾病的传播范围、高风险地区等信息，从而有效制定防控措施。
4. 市场营销中的数据可视化案例在市场营销中，数据可视化可以帮助营销人员了解产品受众、竞争对手等数据信息，从而制定更加精准的营销策略。
例如，一家快消品企业可以通过数据可视化工具对产品销售数据进行分析，形成销售趋势图、地域分布图等，这些数据可视化结果可以帮助企业了解产品的市场表现、销售热点等，从而优化产品定位、推动销售增长。
综上所述，数据可视化在商业、科学、医疗等领域都有着广泛应用。
通过将数据可视化，人们可以更加直观地理解和分析数据，从而做出更加准确的决策和预测。
大数据可视化应用典型案例
大数据可视化应用典型案例一、交通领域城市交通拥堵分析。
1. 背景。
你有没有在大城市里被堵在路上，感觉自己就像罐头里的沙丁鱼，动弹不得？城市交通部门也很头疼这个问题呢。
所以他们就开始用大数据可视化来解决。
2. 数据收集与可视化方式。
他们收集了各种数据，像道路上的车流量数据（这可是从各个路口的摄像头、电子车牌识别器等地方收集来的）、交通事故发生地点和时间、公共交通的运行线路和乘客数量等。
然后把这些数据可视化。
比如说，用地图来显示哪些路段在高峰期特别拥堵，就像把城市的交通血管画出来，红色的地方就是堵得厉害的“血栓”路段。
他们还能通过动态图表显示一天当中交通流量的变化，早上进城方向堵，晚上出城方向堵，一目了然。
3. 成果。
交通部门根据这些可视化的结果来调整交通信号灯的时长。
以前可能是按照固定时间来切换红绿灯，现在可以根据实际车流量动态调整。
还能规划新的公交线路，让公共交通更合理地分布，减少大家开车出行的需求，缓解拥堵。
二、商业领域电商用户行为分析。
1. 背景。
电商平台就像一个超级大商场，里面有海量的商品和数不清的顾客。
电商老板们就想知道顾客们到底在干啥，就像商场经理想知道顾客在哪个专柜停留最久一样。
2. 数据收集与可视化方式。
他们收集的数据可多了，用户的浏览记录（你看了哪些商品页面，看了多久）、购买历史（买了啥，啥时候买的，花了多少钱）、搜索关键词（你在搜索框里输入了啥，是“时尚连衣裙”还是“酷炫运动鞋”）等。
把这些数据可视化后就很有趣了。
比如说，有一个像星座图一样的可视化图表，每个点代表一个用户群体，点与点之间的距离表示用户行为的相似性。
这样就能轻松看出哪些用户是喜欢买高端品牌的“土豪”群体，哪些是追求性价比的“省钱小能手”群体。
还可以用柱状图显示不同时间段的销售额，发现晚上8点到10点是下单高峰期，就像夜市最热闹的时候。
3. 成果。
电商平台可以根据这些可视化结果来做个性化推荐。
如果你是个爱买运动装备的人，平台就会给你推荐更多的运动产品。
数据可视化的应用与案例分析
数据可视化的应用与案例分析数据可视化是近年来逐渐普及和深入人心的一个词语，它指的是利用各种图形表达方式来呈现数据，在数据分析和决策过程中起到了重要的作用。
许多公司，政府机构和学术界都在逐渐采用数据可视化来对数据进行分析和展示，从而使得数据更加生动、直观、易懂、易于记忆，更具有说服力。
在本文中，我将介绍数据可视化的意义、原理、方法和应用，并结合各种案例来分析其效果。
一、数据可视化的意义在信息时代，数据已成为一种无形的资产。
每个企业、组织、学校和个人都在以各种方式发生着数据交换和数据沉淀。
但是，仅有大量的数据是不够的，更需要的是准确地理解和分析数据的含义。
这就需要利用数据可视化的技术来实现。
数据可视化的目的在于将复杂和抽象的数据转化为直观的和可理解的数据图表，为用户提供一种更佳的解释和掌握数据的方法。
通过这种方式，数据变得更生动、精简、互动、有趣、鼓舞人心，可以更有效地让人们从细节中识别潜在的趋势和规律，在这个互联网时代，数据可视化是“大数据”时代的重要工具。
二、数据可视化的原理数据可视化的原理在于：以形象的方式展示数据，让数据变得更加直观、易懂，从而实现更好的数据分析和决策。
在大量数据中，如果不进行可视化处理，只能看到一堆数字和图表，毫无头绪。
数据可视化实质上是将数字本身转化为视觉信息（例如图形、颜色、形状、排列等），以此来更好地解释数字。
在数据可视化中，需要考虑图表的类型、颜色、标尺、坐标轴等各种元素，它们的差别可以显著地影响图表传达的信息。
三、数据可视化的方法数据可视化的方法有两种：手工和自动化。
手工方法通常涉及绘制图表，而自动化方法则借助于数据可视化工具。
下面是两种手工和自动化的具体方法：1.手工方法：手工方法的主要目的是将数据视觉化，通过绘图表、图形或其他视觉工具来创建视觉效果。
绘制图表和视觉图形最重要的是了解如何选择适当的表示方式和呈现方法。
2.自动化方法：自动化方法是指使用一些数据可视化工具来实现数据的可视化。
数据可视化的实际应用实例
数据可视化的实际应用实例数据可视化是一种将数据通过图表、图形等可视化形式展示出来的方法，它可以帮助人们更好地理解和分析大量的数据。
在当今信息爆炸的时代，数据可视化成为了人们必不可少的工具之一。
本文将介绍几个数据可视化的实际应用实例，帮助读者更好地了解其在不同领域的应用。
一、金融行业在金融行业，数据可视化起到了重要的作用。
举个例子，投资者可以通过绘制股票走势图来判断股市的行情，帮助他们做出更明智的投资决策。
而银行则可以利用数据可视化来展示财务数据，监控资金流向，及时发现异常情况。
此外，数据可视化还可以用来展示市场份额、收入分布等信息，有助于金融机构进行市场分析和战略制定。
二、医疗健康在医疗健康领域，数据可视化可以帮助医生更好地分析和理解患者的健康数据。
例如，医生可以通过绘制患者的体温、心率等数据的曲线图来判断患者的健康状况，并及时采取相应的治疗措施。
此外，数据可视化还可以用来展示医疗资源的分布情况、病情的地理分布等信息，有助于医疗机构进行资源配置和疾病监测。
三、教育领域在教育领域，数据可视化可以用来展示学生的学习情况和成绩分布，帮助教师更好地了解每个学生的学习进度和学习困难，并采取有针对性的教学方法。
同时，数据可视化还可以展示学生的学科选择情况、学籍分布等信息，有助于学校进行课程设置和教育规划。
四、市场营销在市场营销领域，数据可视化可以帮助企业更好地了解产品销售情况、消费者的购买行为等信息。
例如，企业可以通过绘制销售额、用户增长曲线图来监控产品的市场表现，并及时调整营销策略。
此外，数据可视化还可以展示竞争对手的市场份额、用户画像等信息，有助于企业进行竞争分析和品牌定位。
五、交通运输在交通运输领域，数据可视化可以用来展示交通流量、路况等信息，帮助交通管理部门和驾驶员更好地了解交通状况，并做出相应的决策。
例如，交通管理部门可以通过绘制交通拥堵热力图来评估道路拥堵程度，并及时调整交通信号灯的配时方案。
此外，数据可视化还可以展示交通事故的地理分布、疏散路线等信息，有助于交通安全管理。
大数据分析平台的数据可视化技术及应用案例
大数据分析平台的数据可视化技术及应用案例随着各行业数据的快速增长和数字化转型的推进，大数据分析平台成为企业获取洞察力和决策支持的重要工具。
在大数据分析平台中，数据可视化技术扮演着关键的角色，通过将庞大复杂的数据转化为直观、易于理解的可视化图表和仪表盘，帮助用户快速发现数据背后的规律和趋势。
本文将介绍大数据分析平台的数据可视化技术及一些应用案例。
一、数据可视化技术1. 图表和仪表盘设计在数据可视化中，图表和仪表盘是最常见的展示形式。
图表可以采用条形图、折线图、饼图、散点图等形式，通过图形、颜色和尺寸等元素展示数据的关系和趋势；而仪表盘则可以通过仪表盘图、表格、指针、指示灯等元素展示关键性能指标和数据动态。
2.互动式可视化互动式可视化使用户得以更深入地探索数据。
通过添加过滤器、下拉菜单、滑块等交互元素，用户可以根据自己的需要选择感兴趣的数据、纬度和指标，实时查看图表变化；或者通过点击、悬停等方式获取详细信息。
3.信息图表设计信息图表是一种将数据可视化与信息设计相结合的形式，旨在用简洁直观的方式传达复杂的信息。
通过视觉元素的摆放、比例的运用以及文字和图形的配合，信息图表可以有效传达数据的故事和主题，使观众更容易理解并记住数据。
二、数据可视化应用案例1.金融行业在金融行业，数据可视化被广泛运用于风险管理、投资决策和市场分析等领域。
通过仪表盘和图表，分析师可以实时监控市场走势、分析投资组合的风险和回报，并做出相应决策。
例如，一家银行可以利用数据可视化技术将来自不同渠道的数据整合到一个仪表盘中，以更好地监控客户行为、提高销售效率和增强风险管理。
2.电商行业电商行业是大数据分析和数据可视化的典型应用场景之一。
通过数据可视化，电商企业可以实时监测销售数据、交易趋势以及用户行为，以便做出更精准的决策，优化商品推荐算法和个性化推送。
此外，电商企业还可以利用数据可视化技术分析用户反馈和产品评论，改进产品和服务质量。
3.医疗行业在医疗行业，数据可视化技术的应用可以帮助医疗机构提高医疗质量和效率。
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案例丨数据可视化的作用和实现方法今年以来，大数据是整个IT领域非常热门的话题，特别是阿里巴巴的马云提出“人类正从IT时代走向DT时代”，把大数据推向了风口浪尖。
然而对于大部分企业来说，往往是空有海量数据而无实际使用价值，更不要说帮助管理者进行业务决策。
云智慧作为一家专业的应用性能管理服务商，常年与客户的各种IT数据打交道，我们是如何看待大数据的呢，又是如何让大数据对企业的业务决策产生价值的呢?请看云智慧高级产品经理Fox对于大数据的最后一公里——数据可视化价值的思考。
什么是大数据选择分享这个主题的灵感主要来源于在云智慧所负责透视宝产品工作，以及Fox(以下为第一人称)与父亲的一次简短交流。
我父亲是一个公务员，他每天有一个爱好是看新闻联播，经常新闻中会提到大数据，偶尔会问我什么是大数据?国际上给出的定义是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
是不是很难懂?有个段子可以帮大家生动的理解大数据，林彪带兵打仗的时候有个特别的习惯，那就是每次战斗结束后，都要用小本子记下所缴获的武器种类、数量等数据，乐此不疲，而大家对此都不以为意。
有一天，在又一次遭遇战后，士兵在给他念缴获的武器数量时，他突然叫停，然后兴奋地指出，这次遭遇战很可能遇到的是敌人的指挥部队。
原因是，这次缴获的小枪与大枪的比例高于普通的战斗，小车与大车的比例以及军官与士兵的比例也都高于平均，因此他得到了这个结论。
在这个数据的指导下，部队一鼓作气，追击逃脱的部队，成功的把敌人的指挥官抓获。
通过这个故事大家就能生动的理解大数据的作用和价值。
无论多数企业或个人是否已经意识到大数据的真实存在，毫无疑问，我们生活在大数据时代。
随着大数据的兴起，数据分析被分成以下几个步骤：采集、统计、分析、呈现，而数据呈现即数据的可视化，被称为大数据的最后一公里。
什么是数据可视化大数据已经被国家列入十三五规划，提倡开放，共享。
开放共享的背后意味着人人都可以接触和进入大数据领域，企业不再为数据资源的垄断发愁，因为一切都是开放的，如何获取数据将不再是问题，困难在于数据有什么价值，用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来。
我之前看到过一篇文章《设计中的设计》，里面提出一个概念叫视觉对话。
如果要两个语言、文字不通的陌生人进行沟通，给他们一张纸，一只笔，他们一定是用最简洁的方式把自己的想法画下来进行交流，这就是视觉对话。
其实这也正是数据可视化的本质，通过可视化图表将用比文字快10倍的速度将陌生的读者带进门，大数据时代一个显著特征就是数据可视化的崛起。
作为大数据最后一公里的展现环节，数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。
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。
为什么要做数据可视化为什么很多企业开始拥抱数据可视化?是什么趋势在驱动可视化，换言之为什么企业变得更具视觉性?我们首先澄清一点，数据可视化绝对不是最近才流行起来的，早在原始社会穴居人类就将岩画作为一种信息传递手段，而目前我用过最牛的大数据分析软件就是Excel。
和5年前相比，企业对于数据可视化的需求越来越强烈。
原因很简单，数据实在是太多了。
正因为信息大爆炸，才会造就Google和百度这两家以IT信息检索为核心业务的搜索引擎巨头。
而今天我们所生活的移动互联网时代，又与传统互联网时代截然不同，一方面移动互联网用户是传统互联网的3倍，使用频率是传统互联网的5倍，因此我们说这是一个15倍于传统互联网的市场。
大数据的概念在最近两年越来越热，我们可以看一下来自Aigra的大数据图表，就可以知道在互联网上一分钟内会产生的内容是多少了。
通过这张图我们可以看到大数据到底有多大，而这对企业来说意味着两点：一方面，企业需要新的工具才能分析和理解大数据;另一方面，企业最终的目的是利用这些数据更好的做商业决策，并通过数据分析能够最直观的理解数据的含义，这就离不开数据可视化。
数据可视化的作用和实现方法数据可视化对企业有什么作用呢?我个人觉得不是所有数据都非得可视化，很多数据可视化确实有些牵强，但数据可视化能给我们带来的3个作用：1、大规模的数据可视化可以帮助企业管理者对大量的数据有个迅速的了解，工作更高效。
2、正确的数据可视化可以清晰展现数据背后的意义。
3、数据可视化可以帮助企业做出准确的决策。
数据越来越多，企业越来越希望搞清楚数据背后的意义和价值，而我们云智慧的透视宝也越来越有优势!大家常用的用户统计分析系统或日志分析所采集的数据局限于用户行为和IT系统本身，而对于企业业务来说，二者是息息相关的，IT性能的优劣影响着用户体验和用户转化，而蜂拥而至的用户也会造成性能的瓶颈。
通过透视宝可以把用户的行为数据和系统性能关联起来，不仅可以分析受用户喜好的功能是什么，也可以分析他们的性能对用户的影响，而当我们的透视宝所覆盖的行业越来越广泛，企业还能用自身的数据和行业平均指标进行横向对比，进而辅助企业决策，这对于企业来说是很有价值的，这就是大数据可视化的魅力。
基本上各种各样的图表在不同的场景下，所表达的含义是有区别的，上图就指导了我们什么类型的数据需要什么类型的图表，展示会更清楚，也更容易让客户理解数据的价值。
在透视宝中也需要根据不同的使用场景选择更适合的图表展示，后续我们会有针对性的优化和做适度的调整。
这是一张很经典的数据可视化图表，以地图的方式实时展现QQ在线使用人数，我们可以换个角度思考，如果这是某个企业APP的在线使用人数，是不是可以挂在老板的办公室里，让老板随时对应用的当前用户使用情况有清晰的了解，哪些地区一片黑，哪些地区用户活跃集中，这商业决策上无疑有很大的帮助。
这些数据都是透视宝可以拿到的，也就是说我们的透视宝可以发挥超级大的作用。
这是Audubon鸟类和气候变化的报告中的一部分，它预测了季节变化的区域，黄色代表现在是夏季，蓝色代表冬天。
地图具有神奇的能力，既是一个强大的数据可视化工具，也是一个强大的报告工具，可以给我们展示不能直接看到的东西。
我个人以为在数据可视化领域相对应的三项技术：1、数据降维，我认为数据降维是处理数据的首要任务，我们通常将自己的个人欲望强加到数据可视化中，我们有太多的指标都需要通过一个信息图处理完成，这里面就出现一个问题这些维度的数据真的需要一张图表现吗?表现出来的信息，客户能看的明白吗?所以往往数据降维化繁为简是首要工作，其次我们要将数据清洗，去掉所谓的噪音，留下有价值的信息，否则在后面分析数据的时候就会受到不必要的干扰。
2、关联关系，数据本身并无意义，只有关联起来才能产生含义和价值，将不同的散点通过内在和外在的联系聚合在一起，使得数据之间可以通过不同的维度进行关联，传递数据的价值，比如人群与性别，年龄，身高就是一个很典型的关联关系。
3、扁平交互，PC 和手机屏幕是有限的，每增加一种颜色都会增加信息量，从而干扰对原有信息的传递，我们可以在地图可视化中采取两种策略实现数据隐藏，一种是逐级钻取，充分利用地域的分级包含关系，使信息按照省-市-县层次展示，而不必一下子展开;另一种是扩展图，将复杂的信息浓缩收集，像抽屉一样，需要的时候再打开。
这三项技术说起来容易，但做起来却不一定，因为我们往往很难控制自己的欲望，加数据，加关联，加功能。
不管做什么，控制自己的欲望和坚持很重要，不忘初心，方得始终。
举个栗子说下可视化组织的典范吧，最大的大数据公司是哪个?是拥有12亿注册用户的Facebook吗?还是Amzaon和GOOGLE?他们都是大红大紫，享誉国际的大公司，这些公司也都不是等闲之辈，但要说典范，目前此荣誉当属Netflix(网飞)。
这家公司的起家跟互联网或大数据没有半毛钱关系，说的通俗点就是个租光盘的，Netflix 成立于1997年，最初只是开展通过邮递租借DVD的业务。
那个年代不论是外国还是中国，都有种路边店叫录像租赁店，要租借视频必须亲自去商店里左淘右淘，又因为经常延期交还光盘而收取滞纳金。
Netflix不开店面采用邮寄的模式，一炮而红，2000年Netflix光滞纳金收入就达到8亿美元，占总收入的16%。
十年过去了，视频租借模式已经从成熟走向衰落，更重要的是随着时间的推移， DVD的损坏，客户的偷窃，邮递成本不断增加等诸多问题都给Netflix的租赁模式难以为继，所以在2007年Netflix开始了自我颠覆，从实物DVD向流媒体的转变。
这个过程中Netfilx意识到客户生成了多得令人难以置信的数据，这不仅是关于谁看了什么节目的数据，还收集到更多有价值的信息：地理定位数据，发现用户在哪里观看视频;设备数据，发现用户通过什么终端看视频;时间数据，用户什么时候观看视频，比如星期几和具体时间等;行为数据，用户每次看视频的后退、快进和暂停的行为。
不仅如此，Netflix还通过社交网络Facebooke，Twitter及其他网站采集用户的社交行为数据，然后通过坚实的基础平台和强大的大数据分析能力将数据可视化，并且成功的预测了用户的喜好和偏爱。
未来Netflix可以进一步强化对客户下一步想要观看什么视频和内容的预测能力，通过声音，风景，颜色等因素进行推荐，这些元数据对客户想看什么提供更有价值的洞察。
透视宝的数据可视化价值以上是我对大数据和可视化的心得体会，接下来结合透视宝做一些思考：1、应用性能数据与业务数据分析，应用性能数据与业务数据息息相关，可以告诉客户性能数据与交易数据背后的故事。
通过应用性能数据与业务数据的关联分析，是可以很好的预测性能达到什么样的一个瓶颈的时候，就已经开始影响客户的业务，最直观的不仅是用户的流失，更重要的是业务绩效的下滑。
2、透视宝大屏，透视宝作为应用性能的领导者，一方面我们提供帮助用户发现应用的性能问题的解决方案，另一方面我们是提供应用性能数据可视化的倡导者，要通过应用性能数据的可视化，把简单易懂的大数据分析结果呈现在客户眼前，一目了然的将问题清晰定位，并且发现性能背后的意义。
当然我们还在一步一步踏实的做好这一点，比如未来透视宝大屏可以通过一张地图实时展示APP用户的活跃程度、性能状况，性能对用户分布的影响情况等等，未来给予我们的想象空间非常大。
落到分享的主题，可视化是大数据的最后一公里，行百里者半九十，数据可视化是透视宝非常重要的功能，未来我们将做好这一点。
最后分享几个数据可视化的资源工具，供大家学习和借鉴。
（作者：pearl）。