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哪些数据会使用可视化?

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标签: 可视化 数据可视化
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信息图表: 与单个数据可视化不同,信息图表会收集大量信息,并为您提供全面的视觉表示。信息图表非常适合探索复杂且高度主观的主题。

热图可视化: 此方法使用带有浅色或暖色突出显示的数字数据点的图形来指示数据是高值点还是低值点。从心理上讲,这种数据可视化方法可以帮助观看者识别信息,因为研究表明,人类对颜色的解释要比数字和字母好得多。

发烧图: 发烧图显示一段时间内的变化数据。作为营销工具,我们可以与上一年的效果进行比较,以准确预测下一年的情况。这可以帮助决策者轻松地解释广泛而变化的数据源。

面积图(或图形): 面积图非常适合可视化数据的时间序列关系。无论您是查看每个月的各个部门的收入,还是查看自1980年代以来某产品的受欢迎程度,面积图都可以直观地显示这种关系。

直方图:直方图不是在观察时间趋势,而是在测量频率。这些图使用自动数据可视化公式显示数值数据的分布,以显示易于解释的值范围。

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    1.描述型分析:发生了什么?

    这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

    例如,每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据。了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

    2.诊断型分析:为什么会发生?

    描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。

    良好设计的BI dashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的分析数据。

    3.预测型分析:可能发生什么?

    预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。

    预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

    在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

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    数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。

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