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可視化分析什么意思（可視化分析的概念）

發(fā)布時間：2023-03-16 12:23:20 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1410 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于可視化分析什么意思的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、數據可視化有什么作用？
2、大數據分析的基礎是什么?
3、數據可視化是什么意思？
4、數據可視化是什么啊？怎么做？

可視化分析什么意思（可視化分析的概念）

一、數據可視化有什么作用？

數據可視化的作用和意義是數據分析的延伸，更是對數據分析進行的完善和補全，所以數據可視化不僅彌補了傳統(tǒng)數據分析的缺點，還有了進一步的發(fā)展，為數據添加了交流、互動等特征。

數據可視化 - 派可數據商業(yè)智能BI

1. 數據可視化讓數據更容易被消化。和純粹的數據相比，人類更善于處理圖像信息，更容易理清數據之間的關系。

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

3. 數據可視化讓數據可以監(jiān)測。分析人員可以通過數據可視化監(jiān)測數據在某段時間內的變化，對其進行預測、復盤等業(yè)務分析。

4. 數據可視化讓數據展現深層信息。分析人員可以通過豐富的圖表類型和聯動、鉆取等復雜功能，在數據分析的基礎上進行復雜分析。

二、大數據分析的基礎是什么?

1、可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學家所公認的各種統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的算法才能更快速的處理大數據，如果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3、預測性分析能力

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4、語義引擎

大數據分析廣泛應用于網絡數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。

5、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業(yè)應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數據分析方法。

三、數據可視化是什么意思？

基本圖表及分類-詳細說明

1、比較類

比較類顯示值與值之間的不同和相似之處。使用圖形的長度、寬度、位置、面積、角度和顏色來比較數值的大小，通常用于展示不同分類間的數值對比，不同時間點的數據對比。

【柱形圖】

柱狀圖有別于直方圖，柱狀圖無法顯示數據在一個區(qū)間內的連續(xù)變化趨勢。柱狀圖描述的是分類數據，回答的是每一個分類中“有多少?”這個問題。需要注意的是，當柱狀圖顯示的分類很多時會導致分類名層疊等顯示問題。

適合的數據：一個分類數據字段、一個連續(xù)數據字段
功能：對比分類數據的數值大小
數據與圖形的映射：分類數據字段映射到橫軸的位置、連續(xù)數據字段映射到矩形的高度
分類數據也可以設置顏色增強分類的區(qū)分度
適合的數據條數：不超過 12 條數據

2、分布類

分布類顯示頻率，數據分散在一個區(qū)間或分組。使用圖形的位置、大小、顏色的漸變程度來表現數據的分布，通常用于展示連續(xù)數據上數值的分布情況。

【散點圖】

散點圖也叫 X-Y 圖，它將所有的數據以點的形式展現在直角坐標系上，以顯示變量之間的相互影響程度，點的位置由變量的數值決定。

通過觀察散點圖上數據點的分布情況，我們可以推斷出變量間的相關性。如果變量之間不存在相互關系，那么在散點圖上就會表現為隨機分布的離散的點，如果存在某種相關性，那么大部分的數據點就會相對密集并以某種趨勢呈現。

數據的相關關系主要分為：正相關(兩個變量值同時增長)、負相關(一個變量值增加另一個變量值下降)、不相關、線性相關、指數相關等，表現在散點圖上的大致分布如下圖所示。那些離點集群較遠的點我們稱為離群點或者異常點。

適合的數據：兩個連續(xù)數據字段
功能：觀察數據的分布情況
數據與圖形的映射：兩個連續(xù)字段分別映射到橫軸和縱軸。
適合的數據條數：無限制
備注：可根據實際情況對點的形狀進行分類字段的映射；點的顏色進行分類或連續(xù)字段的映射。

3、流程類

流程類顯示流程流轉和流程流量。一般流程都會呈現出多個環(huán)節(jié)，每個環(huán)節(jié)之間會有相應的流量關系，這類圖形可以很好的表示這些關系。

【漏斗圖】

漏斗圖適用于業(yè)務流程比較規(guī)范、周期長、環(huán)節(jié)多的單流程單向分析，通過漏斗各環(huán)節(jié)業(yè)務數據的比較能夠直觀地發(fā)現和說明問題所在的環(huán)節(jié)，進而做出決策。

漏斗圖用梯形面積表示某個環(huán)節(jié)業(yè)務量與上一個環(huán)節(jié)之間的差異。漏斗圖從上到下，有邏輯上的順序關系，表現了隨著業(yè)務流程的推進業(yè)務目標完成的情況。

漏斗圖總是開始于一個100%的數量，結束于一個較小的數量。在開始和結束之間由N個流程環(huán)節(jié)組成。每個環(huán)節(jié)用一個梯形來表示，梯形的上底寬度表示當前環(huán)節(jié)的輸入情況，梯形的下底寬度表示當前環(huán)節(jié)的輸出情況，上底與下底之間的差值形象的表現了在當前環(huán)節(jié)業(yè)務量的減小量，當前梯形邊的斜率表現了當前環(huán)節(jié)的減小率。通過給不同的環(huán)節(jié)標以不同的顏色，可以幫助用戶更好的區(qū)分各個環(huán)節(jié)之間的差異。漏斗圖的所有環(huán)節(jié)的流量都應該使用同一個度量。

圖表類型:漏斗圖
適合的數據:一個分類數據字段、一個連續(xù)數據字段
功能:對比分類數據的數值大小
數據與圖形的映射:分類數據字段映射到顏色
連續(xù)數據字段映射到梯形的面積
適合的數據條數:不超過12條數據

4、占比類

占比類顯示同一維度上占比關系。

【餅圖】

餅圖廣泛得應用在各個領域，用于表示不同分類的占比情況，通過弧度大小來對比各種分類。餅圖通過將一個圓餅按照分類的占比劃分成多個區(qū)塊，整個圓餅代表數據的總量，每個區(qū)塊(圓弧)表示該分類占總體的比例大小，所有區(qū)塊(圓弧)的加和等于 100%。

適合的數據：列表：一個分類數據字段、一個連續(xù)數據字段
功能對比分類數據的數值大小
數據與圖形的映射：分類數據字段映射到扇形的顏色、連續(xù)數據字段映射到扇形的面積
適合的數據條數：不超過 9 條數據

5、區(qū)間類

區(qū)間類顯示同一維度上值的上限和下限之間的差異。使用圖形的大小和位置表示數值的上限和下限，通常用于表示數據在某一個分類(時間點)上的最大值和最小值。

【儀表盤】

儀表盤(Gauge)是一種擬物化的圖表，刻度表示度量，指針表示維度，指針角度表示數值。儀表盤圖表就像汽車的速度表一樣，有一個圓形的表盤及相應的刻度，有一個指針指向當前數值。目前很多的管理報表或報告上都是用這種圖表，以直觀的表現出某個指標的進度或實際情況。

儀表盤的好處在于它能跟人們的常識結合，使大家馬上能理解看什么、怎么看。擬物化的方式使圖標變得更友好更人性化，正確使用可以提升用戶體驗。

適合的數據:一個分類字段，一個連續(xù)字段
功能對比分類字段對應的數值大小
數據與圖形的映射:指針映射到分類字段，指針的角度映射連續(xù)字段
適合的數據條數:小于等于3

6、關聯類

關聯類顯示數據之間相互關系。使用圖形的嵌套和位置表示數據之間的關系，通常用于表示數據之間的前后順序、父子關系以及相關性。

【矩形樹圖】

矩形樹圖由馬里蘭大學教授 Ben Shneiderman 于上個世紀90年代提出，起初是為了找到一種有效了解磁盤空間使用情況的方法。矩形樹圖適合展現具有層級關系的數據，能夠直觀體現同級之間的比較。一個Tree狀結構轉化為平面空間矩形的狀態(tài)，就像一張地圖，指引我們發(fā)現探索數據背后的故事。

適合的數據：帶權的樹形數據
功能表示樹形數據的樹形關系，及各個分類的占比關系
數據與圖形的映射：樹形關系映射到位置，占比數值數據映射到大小。設置顏色增強分類的區(qū)分度
適合的數據條數：大于5個分類

7、趨勢類

趨勢類分析數據的變化趨勢。使用圖形的位置表現出數據在連續(xù)區(qū)域上的分布，通常展示數據在連續(xù)區(qū)域上的大小變化的規(guī)律。

【折線圖】

折線圖用于顯示數據在一個連續(xù)的時間間隔或者時間跨度上的變化，它的特點是反映事物隨時間或有序類別而變化的趨勢。

適合的數據：兩個連續(xù)字段數據，或者一個有序的分類一個連續(xù)數據字段
功能：觀察數據的變化趨勢
數據與圖形的映射：兩個連續(xù)字段分別映射到橫軸和縱軸
適合的數據條數：單條線的數據記錄數要大于2，但是同一個圖上不要超過5條折線

8、時間類

時間類顯示以時間為特定維度的數據。使用圖形的位置表現出數據在時間上的分布，通常用于表現數據在時間維度上的趨勢和變化。

【面積圖】

面積圖又叫區(qū)域圖。它是在折線圖的基礎之上形成的, 它將折線圖中折線與自變量坐標軸之間的區(qū)域使用顏色或者紋理填充，這樣一個填充區(qū)域我們叫做面積，顏色的填充可以更好的突出趨勢信息，需要注意的是顏色要帶有一定的透明度，透明度可以很好的幫助使用者觀察不同序列之間的重疊關系，沒有透明度的面積會導致不同序列之間相互遮蓋減少可以被觀察到的信息。

適合的數據：兩個連續(xù)字段數據
功能：觀察數據變化趨勢
數據與圖形的映射：兩個連續(xù)字段分別映射到橫軸和縱軸
適合的數據條數：大于兩條

9、地圖類

地圖類顯示地理區(qū)域上的數據。使用地圖作為背景，通過圖形的位置來表現數據的地理位置，通常來展示數據在不同地理區(qū)域上的分布情況。

【帶氣泡的地圖】

帶氣泡的地圖，其實就是氣泡圖和地圖的結合，我們以地圖為背景，在上面繪制氣泡。我們將圓(這里我們叫它氣泡)展示在一個指定的地理區(qū)域內，氣泡的面積代表了這個數據的大小。

適合的數據:一個分類字段，一個連續(xù)字段
功能對比分類數據的數值大小
數據與圖形的映射:一個分類字段映射到地圖的地理位置和氣泡顏色、另一個連續(xù)字段映射到氣泡大小
適合的數據條數:根據實際地理位置信息，無限制

四、數據可視化是什么?。吭趺醋?？

何為數據可視化?

這里主要是指工作場景中的數據可視化(海報類、信息圖不在范圍內)。

數據可視化就是承接數據分析之后的數據展示，包括圖表設計、動效組合，形成二維圖表，三維視圖、聯動鉆取，搭配成大屏……

數據可視化的功能主要體現在兩個方面：一是數據展示;二是業(yè)務分析。數據展示很好理解，就是將已知的數據或數據分析結果通過可視化圖表的方式進行展示，形成報表、看板、dashboard、甚至配合現在流行的大屏展示技術，數據展示的方式也越來越為人所接受和歡迎。業(yè)務分析就是在看到圖表、dashboard、大屏之后，將所分析的度量和數據有效地轉化為有商業(yè)價值的見解，使其能夠為基于事實所做的決策提供支持。

數據可視化的工具

對于數據可視化，有諸多工具，如：

1、圖表類插件：ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分強大。

2、數據報表類：Excel、金蝶、FineReport等，對于日常的報表制作，易學實用。

3、可視化BI類：比如cognos、tableau等，更直接地針對業(yè)務分析。

以上，前兩者是純粹的可視化圖標，后兩者涵蓋從數據采集、分析、管理、挖掘、可視化在內的一系列復雜數據處理。

如何實現可靠的數據可視化?

數據可視化最終還要回歸到“閱讀者”，通過傳遞有指向性的數據，找出問題所在，制定正確決策。所以數據的價值不在于被看到，而在于看到之后所引起的思考和行動。

這里，企業(yè)內數據還不同于普通的應用數據，它們大多不是通過算法程序直接產生價值應用于用戶，而是通過合理的展示和分析，再經應用者或管理者思考和判斷，最后采取行動，從而發(fā)揮價值。

1、誰是可視化的受益者

無論你在做一份傳統(tǒng)的報表，匯報的PPT還是其他，首先需要搞清楚這是給誰看的，他需要了解哪些事項，關注那些指標，在決策過程中會如何利用你展示的信息和數據，一句話概括就是搞清楚數據分析工作的目標，這一張報表是用來做什么的。后續(xù)的數據分析工作和分析報告里所要呈現的全部內容，之后都是要緊緊圍繞著這個目標主題而服務的。

2、梳理指標體系

數據可視化是要講繁雜的各條數據，梳理成指標，圍繞每個業(yè)務財務、銷售、供應鏈、生產等形成指標體系，最后通過可視化的方式展現，比如回款率、收益效率….

可以說，數據分析工作是否成功，大體就在指標的梳理。這個工作需要數據中心的人員或者BI組的人員深入業(yè)務一線去調研需求，拉來數據，建好數倉….

【指標體系分享】

如何針對業(yè)務場景做數據分析-零售業(yè)管理指標

數據化管理的指標體系大全(一)，店鋪與銷售

數據化管理的指標體系大全(二)，商品、電商、戰(zhàn)略決策

分析生產和庫存，靠這一套指標就夠了!

將數據可視化與業(yè)務方案結合起來

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