数据可视化的概念？数据可视化

本文目录

• 数据可视化的概念
• 数据可视化
• 数据可视化的优点
• 数据可视化有什么功能
• 什么是数据可视化
• 常用的数据可视化方式有哪些
• 数据可视化是什么意思

数据可视化的概念

• 数据可视化（Data Visualization）和信息可视化（Infographics）是两个相近的专业领域名词。

• 狭义上的数据可视化指的是数据用统计图表方式呈现，而信息可视化则是将非数字的信息进行可视化。

• 前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。

• 广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。

数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。随着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。

数据可视化

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

扩展资料：

数据可视化主要旨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。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。

数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

数据可视化的优点

数据可视化的优点：

1.加强商业信息传递效率

人眼通过视觉和图像比文本和数字更容易吸收和掌握信息。尽管如此，为高级管理人员编制的大多数商业智能报告通常都填充有静态表格和图表，这些表格和图表无法为查看它的人提供生动的信息。相比之下，数据可视化使用户能够接收有关运营和业务条件的大量信息。数据可视化允许决策者查看多维数据集之间的连接，并通过使用热图，地理图和其他丰富的图形表示提供解释数据的新方法。

2.快速访问相关业务见解

通过数据可视化，业务组织可以提高他们在需要时查找所需信息的能力，并且比其他公司更高效地完成这些工作。根据最近进行的一项研究，使用可视化数据发现工具的组织，业务经理比仅依靠托管报告和仪表板的人更及时找到信息的可能性高28％。此外，使用可视化数据发现产品的公司中， 48％的商业智能用户能够在没有IT员工帮助的情况下找到所需信息。

3.更好地理解运营和业务活动

数据可视化的一个重要优势，是它使用户能够更有效地查看在操作条件和业务性能之间发生的连接。在当今竞争激烈的商业环境中，在数据中找到这些相关性从未如此重要。例如，通过提供业务和运营动态的多角度视图，数据可视化允许高级领导团队了解，最近远程客户呼叫中心的首次联系解决率如何？从而显着影响客户满意度。

4.快速识别最新趋势

在这个时代，公司能够收集的有关客户和市场状况的数据，可以为企业领导者提供对新收入和商业机会的洞察力–他们可以从大量的数据中发现机会。使用数据可视化，决策者能够更快地掌握跨多个数据集的客户行为和市场条件的变化。

5.准确的客户情感分析

利用数据可视化，公司可以更深入地了解客户情绪和其他数据，从而揭示他们向客户推出新服务的新机遇。这些有用的见解使企业能够采取新的商机，以保持领先于竞争对手。

扩展资料：

数据可视化技术包含以下几个基本概念：

①数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间；

②数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算；

③数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据；

④数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。

参考资料：百度百科-数据可视化（数据视觉表现形式的科技研究）

数据可视化有什么功能

现如今无论是工作汇报、产品设计、后台设计甚至是数据大屏，越来越多的行业需要和数据打交道，数据几乎无处不在，任我们取用。然而同样的数据给人的感觉可能会千差万别：或冰冷枯燥，让人望而生畏、百思不解其意；或生动有趣，让人豁然开朗。数据需要通过一种特别的方式来展示并且让人们一目了然地了解到它背后的含义，这就是数据可视化技术；掌握了它，茫茫人海中的大数据也能讲出生动的故事，给人们带来直观的视觉感受，方便人们对未来发展做出预测和决策。数据(data)，是指未经过处理的原始记录；可视化(visualization)，是指一种视觉上的认知效果，因此数据可视化，顾名思义则是关于原始记录经过清洗、整合后得到的数据视觉表现形式的科学技术研究。子曾经曰过：文不如表，表不如图。在信息爆炸的大数据时代，如何从海量的数据中快速提取到人们最感兴趣的内容并形象地呈现出来，是数据可视化研究的主要目标。试想当你给老板做汇报时，你是打算用密密麻麻、没完没了的报表逐条阐述几个小时到口干舌燥还是准备几页图表在几分钟内就能轻松做出精准的分析展示并且还能看到老板对你投来赞许的眼神？没错，确认过眼神，数据可视化就是你明智的选择。数据可视化技术主要是根据现有对象创建新实体和度量从不同的维度选择可视化效果部件来分析并展示数据，实体(Attribute)是在数据中反映的业务概念，它提供了一个用于报告和分析业务事实或计算结果的上下文，比如我们可以说地区是一种实体，这个实体包含上海北京等城市元素，也可以说时间是一种实体，包括年、月或日期的数据元素；度量(Metric)是代表业务度量值和关键性能指标的对象，是在数据上执行的计算，类似于电子表格软件中的公式。因此，数据可视化就是创建包含可视化效果图来展示和探索业务数据，基于不同的实体维度来分析不同度量的指标计算结果。

什么是数据可视化

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，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。良好的数据可视化应该通过使用图形，清晰有效地传达数据信息。最佳可视化使您可以轻松地一目了然地理解数据。他们将复杂的信息以一种简单的方式分解，使目标受众能够理解并以此为基础做出决策。

常用的数据可视化方式有哪些

1、面积&尺寸可视化

对同一类图形(例如柱状、圆环和蜘蛛图等)的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同目标对应的目标值之间的比照。

这种办法会让阅读者对数据及其之间的比照一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式核算，来表达准确的标准和份额。

2、颜色可视化

经过颜色的深浅来表达目标值的强弱和巨细，是数据可视化规划的常用办法，用户一眼看上去便可全体的看出哪一部分目标的数据值更突出。

3、图形可视化

在咱们规划目标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表愈加生动的被展示，更便于用户了解图表要表达的主题。

4、地域空间可视化

当目标数据要表达的主题跟地域有关联时，咱们一般会挑选用地图为大布景。

这样用户能够直观的了解全体的数据情况，同时也能够依据地理位置快速的定位到某一区域来查看详细数据。

5、概念可视化

经过将笼统的目标数据转换成咱们熟悉的简单感知的数据时，用户便更简单了解图形要表达的意义。

数据可视化是什么意思

基本图表及分类-详细说明

1、比较类

比较类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】

柱状图有别于直方图，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层叠等显示问题。

• 适合的数据：一个分类数据字段、一个连续数据字段

• 功能：对比分类数据的数值大小

• 数据与图形的映射：分类数据字段映射到横轴的位置、连续数据字段映射到矩形的高度

• 分类数据也可以设置颜色增强分类的区分度

• 适合的数据条数：不超过 12 条数据

2、分布类

分布类显示频率，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】

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。

通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。

数据的相关关系主要分为：正相关(两个变量值同时增长)、负相关(一个变量值增加另一个变量值下降)、不相关、线性相关、指数相关等，表现在散点图上的大致分布如下图所示。那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点。

• 适合的数据：两个连续数据字段

• 功能：观察数据的分布情况

• 数据与图形的映射：两个连续字段分别映射到横轴和纵轴。

• 适合的数据条数：无限制

• 备注：可根据实际情况对点的形状进行分类字段的映射；点的颜色进行分类或连续字段的映射。

3、流程类

流程类显示流程流转和流程流量。 一般流程都会呈现出多个环节，每个环节之间会有相应的流量关系，这类图形可以很好的表示这些关系。

【漏斗图】

漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观地发现和说明问题所在的环节，进而做出决策。

漏斗图用梯形面积表示某个环节业务量与上一个环节之间的差异。漏斗图从上到下，有逻辑上的顺序关系，表现了随着业务流程的推进业务目标完成的情况。

漏斗图总是开始于一个100%的数量，结束于一个较小的数量。在开始和结束之间由N个流程环节组成。每个环节用一个梯形来表示，梯形的上底宽度表示当前环节的输入情况，梯形的下底宽度表示当前环节的输出情况，上底与下底之间的差值形象的表现了在当前环节业务量的减小量，当前梯形边的斜率表现了当前环节的减小率。 通过给不同的环节标以不同的颜色，可以帮助用户更好的区分各个环节之间的差异。漏斗图的所有环节的流量都应该使用同一个度量。

• 图表类型:漏斗图

• 适合的数据:一个分类数据字段、一个连续数据字段

• 功能:对比分类数据的数值大小

• 数据与图形的映射:分类数据字段映射到颜色

• 连续数据字段映射到梯形的面积

• 适合的数据条数:不超过12条数据

4、占比类

占比类显示同一维度上占比关系。

【饼图】

饼图广泛得应用在各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。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%。

• 适合的数据：列表：一个分类数据字段、一个连续数据字段

• 功能 对比分类数据的数值大小

• 数据与图形的映射：分类数据字段映射到扇形的颜色、连续数据字段映射到扇形的面积

• 适合的数据条数：不超过 9 条数据

5、区间类

区间类显示同一维度上值的上限和下限之间的差异。 使用图形的大小和位置表示数值的上限和下限，通常用于表示数据在某一个分类(时间点)上的最大值和最小值。

【仪表盘】

仪表盘(Gauge)是一种拟物化的图表，刻度表示度量，指针表示维度，指针角度表示数值。仪表盘图表就像汽车的速度表一样，有一个圆形的表盘及相应的刻度，有一个指针指向当前数值。目前很多的管理报表或报告上都是用这种图表，以直观的表现出某个指标的进度或实际情况。

仪表盘的好处在于它能跟人们的常识结合，使大家马上能理解看什么、怎么看。拟物化的方式使图标变得更友好更人性化，正确使用可以提升用户体验。

• 适合的数据:一个分类字段，一个连续字段

• 功能 对比分类字段对应的数值大小

• 数据与图形的映射:指针映射到分类字段，指针的角度映射连续字段

• 适合的数据条数:小于等于3

6、关联类

关联类显示数据之间相互关系。 使用图形的嵌套和位置表示数据之间的关系，通常用于表示数据之间的前后顺序、父子关系以及相关性。

【矩形树图】

矩形树图由马里兰大学教授 Ben Shneiderman 于上个世纪90年代提出，起初是为了找到一种有效了解磁盘空间使用情况的方法。 矩形树图适合展现具有层级关系的数据，能够直观体现同级之间的比较。一个Tree状结构转化为平面空间矩形的状态，就像一张地图，指引我们发现探索数据背后的故事。

• 适合的数据：带权的树形数据

• 功能 表示树形数据的树形关系，及各个分类的占比关系

• 数据与图形的映射：树形关系映射到位置，占比数值数据映射到大小。设置颜色增强分类的区分度

• 适合的数据条数：大于5个分类

7、趋势类

趋势类分析数据的变化趋势。 使用图形的位置表现出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】

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。

• 适合的数据：两个连续字段数据，或者一个有序的分类一个连续数据字段

• 功能：观察数据的变化趋势

• 数据与图形的映射：两个连续字段分别映射到横轴和纵轴

• 适合的数据条数：单条线的数据记录数要大于2，但是同一个图上不要超过5条折线

8、时间类

时间类显示以时间为特定维度的数据。 使用图形的位置表现出数据在时间上的分布，通常用于表现数据在时间维度上的趋势和变化。

【面积图】

面积图又叫区域图。 它是在折线图的基础之上形成的, 它将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色或者纹理填充，这样一个填充区域我们叫做面积，颜色的填充可以更好的突出趋势信息，需要注意的是颜色要带有一定的透明度，透明度可以很好的帮助使用者观察不同序列之间的重叠关系，没有透明度的面积会导致不同序列之间相互遮盖减少可以被观察到的信息。

• 适合的数据：两个连续字段数据

• 功能：观察数据变化趋势

• 数据与图形的映射：两个连续字段分别映射到横轴和纵轴

• 适合的数据条数：大于两条

9、地图类

地图类显示地理区域上的数据。 使用地图作为背景，通过图形的位置来表现数据的地理位置， 通常来展示数据在不同地理区域上的分布情况。

【带气泡的地图】

带气泡的地图，其实就是气泡图和地图的结合，我们以地图为背景，在上面绘制气泡。我们将圆(这里我们叫它气泡)展示在一个指定的地理区域内，气泡的面积代表了这个数据的大小。

• 适合的数据:一个分类字段，一个连续字段

• 功能 对比分类数据的数值大小

• 数据与图形的映射:一个分类字段映射到地图的地理位置和气泡颜色、另一个连续字段映射到气泡大小

• 适合的数据条数:根据实际地理位置信息，无限制

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