大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)的可視化表達(dá)的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

開始之前先推薦一個(gè)非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全國，網(wǎng)絡(luò)營銷相關(guān)業(yè)務(wù)請撥打175-8598-2043，或微信：1454722008

本文目錄:

• 1、什么是數(shù)據(jù)可視化？

• 2、什么叫數(shù)據(jù)可視化

• 3、數(shù)據(jù)可視化有哪些形式？

• 4、1.什么是數(shù)據(jù)可視化

一、什么是數(shù)據(jù)可視化？

數(shù)據(jù)可視化的作用和意義是數(shù)據(jù)分析的延伸，更是對數(shù)據(jù)分析進(jìn)行的完善和補(bǔ)全，所以數(shù)據(jù)可視化不僅彌補(bǔ)了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的缺點(diǎn)，還有了進(jìn)一步的發(fā)展，為數(shù)據(jù)添加了交流、互動等特征。

數(shù)據(jù)可視化 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI

1. 數(shù)據(jù)可視化讓數(shù)據(jù)更容易被消化。和純粹的數(shù)據(jù)相比，人類更善于處理圖像信息，更容易理清數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

2. 數(shù)據(jù)可視化讓數(shù)據(jù)“動”起來。數(shù)據(jù)可視化可以通過折線圖、柱形圖等展現(xiàn)動態(tài)趨勢的變化，讓信息展現(xiàn)更加直觀。

3. 數(shù)據(jù)可視化讓數(shù)據(jù)可以監(jiān)測。分析人員可以通過數(shù)據(jù)可視化監(jiān)測數(shù)據(jù)在某段時(shí)間內(nèi)的變化，對其進(jìn)行預(yù)測、復(fù)盤等業(yè)務(wù)分析。

4. 數(shù)據(jù)可視化讓數(shù)據(jù)展現(xiàn)深層信息。分析人員可以通過豐富的圖表類型和聯(lián)動、鉆取等復(fù)雜功能，在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行復(fù)雜分析。

二、什么叫數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化，就是指將結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適當(dāng)?shù)目梢暬瘓D表，然后將隱藏在數(shù)據(jù)中的信息直接展現(xiàn)于人們面前。

三、數(shù)據(jù)可視化有哪些形式？

數(shù)據(jù)可視化實(shí)訓(xùn)總結(jié)

總結(jié)是對某一階段的工作、學(xué)習(xí)或思想中的經(jīng)驗(yàn)或情況進(jìn)行分析研究的書面材料，它能使我們及時(shí)找出錯誤并改正，讓我們一起認(rèn)真地寫一份總結(jié)吧?？偨Y(jié)怎么寫才不會千篇一律呢？下面是我精心整理的數(shù)據(jù)可視化實(shí)訓(xùn)總結(jié)，僅供參考，希望能夠幫助到大家。

數(shù)據(jù)可視化實(shí)訓(xùn)總結(jié)1

數(shù)據(jù)可視化是指將數(shù)據(jù)間的關(guān)系利用圖表直觀地展示出來。通過數(shù)據(jù)可視化將大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像，同時(shí)將數(shù)據(jù)的各個(gè)屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示，可從不同的維度觀察數(shù)據(jù)，從而對數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的觀察和分析。

一、數(shù)據(jù)分析可視化常用的圖表類型有如下幾種：

1、表格

2、散點(diǎn)圖

3、折線圖

4、柱狀圖

5、條形圖

二、可視化分析

2.1想分析購買數(shù)量前10名的用戶是否是回頭客還是客單量大？

對該項(xiàng)分析使用 表格 分析，按購買數(shù)量排名前10的用戶根據(jù)購買日期的次數(shù)分析：都是一次性購買，并非回頭客用戶，企業(yè)應(yīng)該想辦法維護(hù)這些大客戶群。

2.2 根據(jù)2.1分析結(jié)果繼而想到那些回頭客購買力度怎么樣呢？從而再次對后買日期統(tǒng)計(jì)，分析購買次數(shù)多的用戶：得出本次共分析29944個(gè)用戶，回頭客只有25個(gè)，占比0.083%；其中只有1名用戶是購買4次的， 其余24名用戶只購買2次。商家需要拉些回頭客，考慮是否質(zhì)量過關(guān)，是否活動力度不夠？

使用一個(gè)餅狀圖更直接看出回頭客比重之小

2.3 根據(jù)商品種類cat_id統(tǒng)計(jì)出銷量前10名的商品種類，使用條形圖做了可視化分析：

2.4 對20xx年和20xx年總銷量分別按照月度和按照季度做 折線圖 可視化分析，很明了看出銷售變化趨勢如下；11月度銷量最高，第四季度銷量最高。

2.5 分析表2數(shù)據(jù)，想知道哪個(gè)年齡段的兒童服裝銷量比較高？如下分別用 柱形圖 和 散點(diǎn)圖 進(jìn)行可視化圖表分析（感覺點(diǎn)狀圖效果稍好一些），可以看出相同年齡段的男女生銷量走勢是一致的，且隨著年齡增長銷量呈下降趨勢。

若以3歲為一個(gè)階段，0—3歲為嬰兒期間的銷量最高，淘寶和天貓市場需求量大。

三、作為數(shù)據(jù)分析職責(zé)的思想總結(jié)

在此總結(jié)下兩篇初步學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的心得：數(shù)據(jù)分析首先要掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法，數(shù)據(jù)分析工具，然后再根據(jù)自己公司的產(chǎn)品調(diào)整，靈活組合。接下來我要系統(tǒng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析知識。數(shù)據(jù)分析師是一個(gè)實(shí)踐的職位，要在實(shí)際項(xiàng)目中不斷的訓(xùn)練，才能成為高手。

作為數(shù)據(jù)分析師我認(rèn)為的主要職責(zé)是要將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)清晰、準(zhǔn)確、明了的呈現(xiàn)給數(shù)據(jù)使用者和決策者，比如預(yù)測用戶的流失，對用戶進(jìn)行自動分類等。你能提供的價(jià)值大了。決策者和管理者能夠根據(jù)呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)果及時(shí)合理調(diào)整業(yè)務(wù)活動，以使企業(yè)得到利潤最大化。

數(shù)據(jù)可視化實(shí)訓(xùn)總結(jié)2

一、數(shù)據(jù)可視化的定義

數(shù)據(jù)可視化（Data Visualization）是涉及信息技術(shù)、自然科學(xué)、統(tǒng)計(jì)分析、圖形學(xué)、交互、地理信息等多種學(xué)科交叉領(lǐng)域，通過將非數(shù)字的信息進(jìn)行可視化以表現(xiàn)抽象或復(fù)雜的概念和信息的技術(shù)。簡單的說，這種技術(shù)將數(shù)據(jù)以圖表的方式呈現(xiàn)，用以傳遞信息。人類有五官，能通過5種渠道感受這個(gè)物質(zhì)世界，那么為什么單單要青睞可視化的方式來傳遞信息呢？這是因?yàn)槿祟惱靡曈X獲取的信息量巨大，人眼結(jié)合大腦構(gòu)成了一臺高帶寬巨量視覺信號輸入的并行處理器，具有超強(qiáng)模式識別能力，有超過50%功能用于視覺感知相關(guān)處理的大腦，大量視覺信息在潛意識階段就被處理完成，人類對圖像的處理速度比文本快6萬倍，所以數(shù)據(jù)可視化是一種高帶寬的信息交流方式。

如果我們的視野再開闊些，數(shù)據(jù)可視化從廣義上來說包含了三個(gè)分支：科學(xué)可視化（Scientific Visualization），信息可視化（Information Visualization）和可視分析學(xué)（Visual Analytics）?？茖W(xué)可視化是跨學(xué)科研究與應(yīng)用領(lǐng)域，關(guān)注三維現(xiàn)象的可視化，在建筑學(xué)、氣象學(xué)、醫(yī)學(xué)或生物學(xué)方面的各種系統(tǒng)中有廣泛的應(yīng)用，這個(gè)領(lǐng)域研究的數(shù)據(jù)具有天然幾何結(jié)構(gòu)（如磁感線、流體分布等）。

scientific_data_viz。png

信息可視化則研究抽象數(shù)據(jù)的交互式視覺表示以加強(qiáng)人類認(rèn)知。抽象數(shù)據(jù)包括數(shù)字和非數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，如地理信息與文本，這個(gè)領(lǐng)域研究的數(shù)據(jù)具有抽象的結(jié)構(gòu)，比如柱狀圖，趨勢圖，流程圖和樹狀圖，這些圖表將抽象的概念轉(zhuǎn)化成為可視化信息，常常以數(shù)據(jù)面板的形式體現(xiàn)。

info_data_viz。png

可視分析學(xué)結(jié)合了交互式視覺表示以及基礎(chǔ)分析過程（統(tǒng)計(jì)過程、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)），執(zhí)行高級別、復(fù)雜的活動（推理、決策）。

viz_analysis。png

二、在數(shù)據(jù)科學(xué)全過程中的位置

數(shù)據(jù)科學(xué)的主要組成部分包含三個(gè)大的階段：數(shù)據(jù)整理，探索性數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。站在一個(gè)更高的位置來看，數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)科學(xué)中的位置是比較靠后的，是屬于最后的成果展示階段。如果要從頭說起的話，首先，在數(shù)據(jù)整理階段，我們的主要任務(wù)是數(shù)據(jù)的獲取和解析，包括一系列對原始數(shù)據(jù)的清洗和加工工作，這一塊的知識領(lǐng)域主要涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)。緊接著是探索性數(shù)據(jù)分析階段，這個(gè)階段要大量使用統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘方面的專業(yè)知識，也需要繪制圖表來解釋數(shù)據(jù)和探索數(shù)據(jù)，這個(gè)階段的主要任務(wù)是過濾和挖掘。但這個(gè)階段的可視化分析只是你和數(shù)據(jù)之間的“對話”，是數(shù)據(jù)想要告訴你什么，而數(shù)據(jù)可視化則是數(shù)據(jù)和你的讀者之間的對話，是你通過數(shù)據(jù)想要告訴讀者什么，這是它們之間最大的區(qū)別。完成了上面兩個(gè)階段的內(nèi)容，才到了我們最后的數(shù)據(jù)可視化階段，這是一個(gè)多學(xué)科交叉的領(lǐng)域，涉及到圖形設(shè)計(jì)，信息可視化和人機(jī)交互，我們的主要任務(wù)是對信息進(jìn)行精煉，然后通過可視化表示出來，并與讀者產(chǎn)生交互。然而，如果將數(shù)據(jù)科學(xué)的這三個(gè)階段理解為按嚴(yán)格順序進(jìn)行的“線性”的模型那就大錯特錯了，它經(jīng)歷的是一個(gè)迭代的，非線性的過程。后面的步驟會讓你更了解之前所做的工作，可能到了數(shù)據(jù)可視化階段，才意識到還有太多疑點(diǎn)要弄明白，我們需要回到上一步重新進(jìn)行之前的工作，就像畫家翻來覆去才能最終完成一幅杰作一樣，數(shù)據(jù)可視化的過程并不是給數(shù)據(jù)分析這個(gè)剛出爐的蛋糕加點(diǎn)糖霜，，而是有一個(gè)反復(fù)迭代，不斷優(yōu)化的過程。

三、數(shù)據(jù)可視化的技術(shù)棧

數(shù)據(jù)可視化是一個(gè)再典型不過的多學(xué)科交叉領(lǐng)域了，可以說數(shù)據(jù)可視化所需要用到的知識，就是數(shù)據(jù)科學(xué)龐大知識體系的一個(gè)剪影。你會感受到數(shù)據(jù)科學(xué)理性的.一面，同樣也會感受到她感性的一面。你可以窮盡自己的一生，在這個(gè)浩如煙海的領(lǐng)域中盡情的探索，常學(xué)常新，其樂無窮。

四、數(shù)據(jù)可視化過程

數(shù)據(jù)可視化的本質(zhì)，是充分理解業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和挖掘，然后將探索數(shù)據(jù)所得到的信息和知識以可視化的形式展現(xiàn)出來。也就是說我們做的工作其實(shí)就是從數(shù)據(jù)空間映射到圖形空間。我們要做的第一步工作是充分的結(jié)合業(yè)務(wù)理解數(shù)據(jù)，然后采用某些方法選擇合適的圖表類型，這又要求我們先對圖表類型有個(gè)比較全面的了解。繪制完圖表是不是就完成了呢？其實(shí)不是。我們還要對圖表進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化所針對的對象是各種圖表元素，對此我們有一系列的設(shè)計(jì)技巧，下面將一步一步的來介紹這些知識。

4.1 結(jié)合業(yè)務(wù)理解數(shù)據(jù)

離開對業(yè)務(wù)的理解談數(shù)據(jù)分析都是耍流氓。這里介紹一種快速了解數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)以開展進(jìn)一步的探索與分析的方法，叫“5W2H法”。

步驟一：WHAT，這是關(guān)于什么業(yè)務(wù)的什么事？數(shù)據(jù)所描述的業(yè)務(wù)主題是什么？

步驟二：HOW，即如何采集的數(shù)據(jù)？采集規(guī)則會影響后續(xù)分析，比如如果是后端數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，那么數(shù)據(jù)一般是實(shí)時(shí)的；而如果是前端數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，那么就要進(jìn)一步弄清楚數(shù)據(jù)在什么網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)會上傳？無網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)下是如何處理的？這些都會影響最后數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)而影響分析質(zhì)量。

步驟三：WHY，為什么搜集此數(shù)據(jù)？我們想從數(shù)據(jù)中了解什么？數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)是什么？

步驟四：WHEN，是何時(shí)段內(nèi)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？

步驟五：WHERE，是何地域范圍內(nèi)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？

步驟六：WHO，誰搜集了數(shù)據(jù)（Who）？在企業(yè)內(nèi)可能更關(guān)注是來自哪個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

步驟七：HOW MUCH，各種數(shù)據(jù)有多大的量，足夠支持分析嗎？數(shù)據(jù)充足和不足的情況下，分析方法是有所不同的。如果七個(gè)問題中有一個(gè)答復(fù)不能令人滿意，則表示這方面有改進(jìn)余地。

4.2 選擇圖表類型

用簡單的三個(gè)步驟就可以選擇合適的圖表類型：一看數(shù)據(jù)類型，二看數(shù)據(jù)維度，三看要表達(dá)的內(nèi)容。

我們有兩種數(shù)據(jù)類型，每種數(shù)據(jù)類型又有兩個(gè)子類別。首先，我們有分類數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)。分類數(shù)據(jù)用來表示類別，比如蘋果，香蕉，梨子和葡萄，就是水果的4種類別，稱為分類定類；有的分類變量是有一定順序的，比如可以把紅酒的品質(zhì)分為低，中，高三檔，人的身材有偏瘦，正常和肥胖等等，這種特殊的分類變量稱為分類定序。定量數(shù)據(jù)也可以進(jìn)一步分為兩類，一類叫連續(xù)值數(shù)據(jù)，比如人的年齡；一類叫離散值數(shù)據(jù)，比如貓咪的數(shù)量。

四、1.什么是數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息，有效地傳達(dá)思想概念，美學(xué)形式與功能需要齊頭并進(jìn)，通過直觀地傳達(dá)關(guān)鍵的方面與特征，從而實(shí)現(xiàn)對于相當(dāng)稀疏而又復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的深入洞察。

良好的數(shù)據(jù)可視化應(yīng)該通過使用圖形，清晰有效地傳達(dá)數(shù)據(jù)信息。最佳可視化使您可以輕松地一目了然地理解數(shù)據(jù)。他們將復(fù)雜的信息以一種簡單的方式分解，使目標(biāo)受眾能夠理解并以此為基礎(chǔ)做出決策。

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)的可視化表達(dá)相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

推薦閱讀：

數(shù)據(jù)獲取異常是什么原因（數(shù)據(jù)獲取異常是什么原因引起的）

競品分析數(shù)據(jù)來源（競品分析數(shù)據(jù)來源怎么寫）

設(shè)計(jì)分為哪幾個(gè)階段（數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)分為哪幾個(gè)階段）

公園宣傳策劃面試內(nèi)容有哪些（公園宣傳策劃面試內(nèi)容有哪些方面）

新開店鋪怎么定位店鋪名字位置（新開店鋪怎么定位店鋪名字位置怎么寫）