数据挖掘可视化-数据可视化方案-数据可视化优点

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在大数据可视化这个概念没出现之前，其实人们对于数据可视化的应用便已经很广泛了，大到人口数据，小到学生成绩统计，都可通过可视化展现，探索其中规律。如今信息可以用多种方法来进行可视化，每种可视化方法都有着不同的侧。在大数据时代，当你打算处理数据时，首先要明确并理解的一点是：你打算通过数据向用户讲述怎样的故事，数据可视化之后又在表达什么?通过这些数据，能为你后续的工作提供哪些指导，是否能帮读者正确地抓住，了解行业动态?了解这一点之后，你便能选择合理的数据可视化方法，传达数据，你的数据才是有价值的数据。那究竟该如何做好数据可视化?

　　数据的特性：

　　数据可视化，先要理解数据，再去掌握可视化的方法，这样才能实现的数据可视化。在设计时，你可能会遇到以下几种常见的数据类型：

　　量性：数据是可以计量的，所有的值都是数字

　　离散型：数字类数据可能在有限范围内取值。例如：办公室内员工的数目

　　持续性：数据可以测量，且在有限范围内，例如：年度降水量

　　范围性：数据可以根据编组和分类而分类，例如：产量、销售量

　　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。

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企业应该做什么呢?用大数据和数据可视化提高生产力

如果一个组织能够将更多的事务有效地进行可视化显示，那么他们可以提高认知能力。Abate先生打比方说，许多人都在工作，他们只使用一台电脑显示器，但一台电脑显示器只能做那么多：它有局限性。这使得个人不能够提高他的潜力。如果一个人有两台电脑显示器甚至三台，他们解决各种问题以及得出结论的能力将会提高。如果他们有更多的资源，他们也会地利用自己的时间。当涉及到大数据时，“一张图片胜过千言万语”还不足以说明图片的重要性。人们很容易地以可视的或物理的角度观察数据，它比看表格容易的多。

他给了一个简单的解释：“简单地说，如果西南部的销售额下降，人们可以使用另一台电脑或电话查到西南地区的天气。这样，人们会意识到西南部有一场暴风雪，这就解释了为什么这个星期的销售额骤然下跌了。因为很明显，如果人们不能到达商店，他们就不会买东西。”

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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