智能数据可视化分析-数据可视化表达-在线数据可视化

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数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。

数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

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合理的可视化图表
1、比较类柱状图
比较类图表显示值与值之间的不同和相似之处。 使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小， 通常用于展示不同分类间的数值对比，不同时间点的数据对比。
柱形图有别于直方图，柱状图无法显示数据在一个区间内的连续变化趋势。柱状图描述的是分类数据，回答的是每一个分类中"有多少？"这个问题。 需要注意的是，当柱状图显示的分类很多时会导致分类名重叠等显示问题。

2、分布类散点图
分布类图表显示频率，数据分散在一个区间或分组。 使用图形的位置、大小、颜色的渐变程度来表现数据的分布， 通常用于展示连续数据上数值的分布情况。
散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定
3、占比类饼图
占比类图表显示同一维度上的占比关系。饼图广泛应用在各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各个分类。
饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量，每个区块（圆弧）表示该分类占总体的比例大小，所有区块（圆弧）的加和等于 100%。
4、趋势类折线图
趋势类图表显示数据的变化趋势。 使用图形的位置表现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。
折线图用于显示数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化，它的特点是反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。
当然，大数据可视化的图表远远不止以上几种，关键的是如何利用好这些工具及图表，归纳起来，一名数据可视化工程师需要具备三个方面的能力，数据分析能力、交互视觉能力、研发能力。
不管你用什么工具，不管你用什么图表，别忘了你的目的是理解数据，这才是大数据可视化真正的魅力所在。

数据可视化是关键。通过增加数据可视化使用，企业能够发现他们追求的价值。创建更多的信息图表，使用更多的资源，让他们更快地获得更多的信息。这使他们意识到他们已经知道很多信息，而这些信息先前就应该是很明显的。这就增加了部门的作用，因为他们能够提出的问题。它创建了似乎没有任何联系的数据点之间的连接。人们能够分辨出有用的和没用的数据，这样，就能大限度的提高他们的生产力，让信息的价值大化。

利用大数据资产对任何公司来说都是很重要的，不论公司大小。当大数据的潜力通过可视化达到大时，之前未看到的趋势就很容易被发现。大数据可视化是未来的发展趋势，使用更多的工具来获得更多的见解也是的。他列举了一些佳实践方法：建立迭代、每个图形多含4个主要因素、可视化动态情形、以及预防极端情况的网络规模升级计划。

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