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数据可视化的方法-大数据分析可视化平台-数据分析可视化工具

正视挑战，增强信心，创造辉煌。在成功取代传统制造工业的同时，满足了现代生产效率，高稳定性和可靠性的精微加工的要求。承信网络俨然成为一家成熟的大数据采集可视化展示系统生产企业，供应的大数据采集可视化展示系统受到广大所需企业及单位的一致好评，产品在大数据可视化拥有良好的表现。

数据可视化的方法-大数据分析可视化平台-数据分析可视化工具。 西安承信网络信息技术有限公司成立于2004-05-27，是一家可靠从事大数据采集可视化展示系统经营销售的有限责任公司。集研发、生产、销售、服务于一体。产品应用领域广泛，在技术合作行业领域占有的市场，获得了众多用户的好评。严格质量过程控制，合同交货周期，至今已创下良好的信誉及口碑，以技术过硬、服务周到而享誉陕西;甘肃;宁夏;青海;新疆。

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

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数据可视化起源于图形学、计算机图形学、人工智能、科学可视化以及用户界面等领域的相互促进和发展，是当前计算机科学的一个重要研究方向，它利用计算机对抽象信息进行直观的表示，以利于快速检索信息和增强认知能力。数据可视化系统并不是为了展示用户的已知的数据之间的规律，而是为了帮助用户通过认知数据，有新的发现，发现这些数据所反映的实质。

1.展示需要相比传统的用表格或文档展现数据的方式，可视化能将数据以更加直观的方式展现出来，使数据更加客观、更具说服力。在各类报表和说明性文件中，用直观的图表展现数据，显得简洁、可靠。

可视化的目标是洞悉蕴含在数据中的现象和规律，这里面有多重含义：发现、决策、解释、分析、探索和学习。可以化的意义在于，可视化作为人脑的辅助工具，可以替我们保留一部分信息，好记性不如烂笔头。其次，图形化的符号可以将用户的注意力引导到重要的目标。

2.数据分析需要大数据的价值在于挖掘。大数据时代背景下的可视化图表工具在大数据时代，可视化图表工具不可能“单独作战”。一般数据可视化都是和数据分析功能组合，数据分析又需要数据接入整合、数据处理、ETL等数据功能，发展成为的大数据分析平台。

3.科技在进步，社会在发展，数据可视化也要适应时代的需求，除了要在数据处理和数据展示方面下足功夫外，还要强调功能易用性和操作人性化，不要有太高的学习门槛，除了技术人员，让更多的业务人员能够了解数据平台，了解数据可视化。

4.数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。

数据可视化产品（系统）的结构框架主要分为三层：数据存储层、数据计算层、数据展示层。

1.数据存储层

在数据可视化产品（系统）中，既支持常规数据（MySQL、CSV等）可视化，也支持大数据（hive、HBASE等）的可视化，满足日常分析人员定性、定量的分析。

在考虑到数据因素，数据存储还会与权限管理相结合，实现不同角色的人员只能访问指定的数据（未来有机会再分享）。

2.数据计算层

这里的计算不是平时所说的聚合、排序、分组等计算，解释之前我们先了解一下数据分析的工作流程吧：

产品/运营人员提出数据需求，如“APP一周留存”；

分析师确认需求后需要明确本次分析需要的字段及分析方式；

数仓人员提供整理后的表格（数据模型，多张表join后合成的中间表）；

分析师基于数据模型进行可视化分析。

3.数据展示层

数据展示层分为两部分：一部分是对看图人的可视化，看图人包括：产品、运营、高层主管等。根据需求方的要求，将数据用适合的图表呈现，比如，趋势相关用折线图、数据明细用表格、留存用漏斗图。另一部分是对作图人的可视化，作图人主要是分析师。让分析师用可视化的操作，来代替尽可能多的SQL语句输入。常见的可视化工具中，可以快捷得将数据模型中的字段拖拽到维度/度量（可理解为X、Y轴）中。

通过可视化产品（系统）结构学习，我们不难看出，实现数据可视化的操作过程包括：数据连接（存储）、制作数据模型（计算）、制作图表（展示）。

如何实现大数据可视化系统.中琛魔方大数据分析平台表示正确适当的可视化使得讲故事变得很简单。它也从复杂、枯燥的数据集连接了语言、文化间的代沟。所以不要仅仅是展示数据，而是要用数据讲故事。

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