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系统|企业为什么要做数据可视化系统


数据可视化 ， 先要理解数据 ， 再去掌握可视化的方法 ， 这样才能实现高效的数据可视化 。 在设计时 ， 你可能会遇到以下几种常见的数据类型：
系统|企业为什么要做数据可视化系统
本文插图

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
合理的可视化图表
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 。
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
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% 。
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 ， 最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 。

数据可视化主要是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 ， 数据可视化就一定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 。
数据可视化对企业重要的原因在以下三个点：
1数据可视化可放大消息的传递
与书面文字相比 ， 任何形式的图片和可视化对听众的影响来说更大 。
2数据可视化提供了更清晰的理解
组织中的关键决策者并不总是每项活动的专家 ， 但是通过数据可视化数据的比较 ， 领导可以更快更明智的决策 。
3数据可视化有助于决策分析
通过正确的数据和信息进行分析能够帮助企业更快的做出决定 。
数据可视化的功能非常强大 ， 正确应用将使企业所做的一切都更加有效 。
亿信的大屏可视化产品酷屏 ， 是目前国内乃至国外效果最好的可视化产品之一 ， 包含从数据源的接入 ， 到数据的处理以及最终的展示分析 ， 作为一家有着十余年数据分析经验的公司 ， 酷屏产品在凝聚这些年积累下来的成果的同时 ， 对产品做出了开创性、革命性的尝试 ， 不仅仅包含常规的分析 ， 还首次开放若干接口 ， 支持用户自行对产品进行针对性优化 ， 也支持2D、2.5D、3D大屏展示


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