可视化（可视化数据分析）

今天给各位分享可视化的知识，其中也会对可视化数据分析进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

可视化是什么意思

可视化意思是可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。是研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。

可视化（Visualization）涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。目前正在飞速发展的虚拟现实技术也是以图形图像的可视化技术为依托的。

应用领域

可视化技术最早运用于计算机科学中，并形成了可视化技术的一个重要分支——科学计算可视化(Visualization in Scientific Computing)。科学计算可视化能够把科学数据，包括测量获得的数值、图像或是计算中涉及、产生的数字信息变为直观的、以图形图像信息表示的、随时间和空间变化的物理现象或物理量呈现在研究者面前，使他们能够观察、模拟和计算。

可视化的目标

可视化的终极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。

简明定义是：通过可视表达增强人们完成某些任务的效率。比如，相同统计特征（方差、均值等）的几组数据可视化出来的结果是完全不同的。

可视化的目标和作用

传统的可视化可以大致分为探索性可视化和解释性可视化，按照应用来分，可视化有多个目标：

有效呈现重要特征、有效呈现重要特征。

揭示客观规律

辅助理解事物概念和过程、对模拟和测量进行质量监控、提高科研开发效率、促进沟通交流和合作。

按照宏观的角度看，可视化的三个功能：信息记录、信息推理和分析、信息传播与协同。

什么是数据可视化？

数据可视化是什么意思

数据可视化理解起来很简单，只需要将其拆分为“数据”和“可视化”两个词，就很容易明白，数据可视化指的是利用图形化、可视化手段，将数据转化为可视化图表，然后通过统计分析方法，获取数据背后隐含的价值信息，以更直观的形式为企业提供信息支撑，辅助管理人员进行发展决策。

数据可视化 - 派可数据

数据可视化有什么好处

1、让数据更容易被消化

我常和人开玩笑，不是我们选择用可视化来处理数据，而是大脑这个处理器更善于处理图像信息，能够用图表迅速消化信息，这就让数据可视化天然就有更好地适配效果，能最大程度发挥大脑处理器的能力。

数据可视化 - 派可数据

2、让数据更容易传达信息

数据可视化分析人员运用图像化手段，可以将大段数据放置到小小的图表中，精简了内容，让数据传达更加简洁，分析人员还可以通过丰富的图表、多样的配色，让数据显现差异，观看起来更顺畅，更加直观。

3、让数据更容易展现逻辑

通过数据可视化，分析人员可以通过柱形图、折线图等展现数据趋势的变化，也就是数据之间的逻辑性。不仅是趋势，饼图可以展现数据占总量百分比，散点图可以展现数据相关性……这些都让数据富有逻辑，更好地展现数据分析结果。

数据可视化 - 派可数据

什么是数据可视化？？

数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。

可视化大屏 - 派可数据商业智能BI

经过数据可视化处理后，复杂的数据分析报告就转化为了商业智能BI中简洁明了的可视化报表，让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工，都能通过数据可视化获取信息，促使企业更好地发展。

最后，分析人员还可以借助商业智能BI，分别制作PC、移动、大屏等不同终端的可视化报表，形成管理驾驶舱、业务分析、企业状况、核心指标、监控预警等不同风格、功能的数据可视化，让数据分析深入企业内核，以数据为核心驱动企业健康发展。

数据可视化工具

1、可视化工具的优点就是更加轻量化，可以通过模板完成简单图表的制作。可视化工具也可以细分为两种，一种是免费和收费并行，这种可视化工具一般会有水印、功能、导入导出等方面的限制，付费解锁全功能。

另一种就是开源的可视化工具，一般可以 *** 全部功能，也能制作复杂的数据可视化报表，但是通常需要编写代码来制作可视化图表，对使用者的IT技术要求比较高。

2、商业智能BI功能比较完善，有丰富的组件模板，是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI可以直连数据库，将不同来源数据储存到数据仓库，也拥有ETL和数据模型等数据处理能力，对数据 以指标、标签的形式分级分类。

在商业智能BI中，数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表，只需拖拉拽就能完成数据可视化分析，制作可视化报表，还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。

可视化是什么意思？

可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。

它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。

数据可视化优点：

1.接受更快

人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。节省接受时间。

2.增强互动

数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。与静态图表不同，可视化的应用可以是流动性的操作，更有力的了解数据信息。

3.强化关联

数据可视化的应用可以使数据之间的各种联系方式紧密关联。以数据图表的形式描绘各组数据之间的联系。

可视化设计的5个步骤

如您所见， 信息可视化  可以产生令人难以置信的美丽图像，高效的传达信息。下面的图像是现已解散的安然集团的通信组织图。

作者/版权所有者：Kitware Inc.版权条款和许可：CC BY-ND 2.0

        Ben Shneiderman说： “可视化的目的是洞察力，而不是图片。”

        那么，可视化是否有设计诀窍呢？Riccardo Mazza在他的书“Introduction to Information Visualization”中，为我们提供了一种信息可视化的5步设计法，我们一起来看看吧。

整个设计过程很简单，一旦你审查了这个过程，它应该是常识：

1、定义问题

2、定义要表示的数据

3、定义表示数据所需的维度

4、定义数据的结构

5、定义可视化所需的交互

1.定义问题

与任何用户体验工作一样; 第一步是定义信息可视化将解决的问题。这通常需要一些 用户研究  来回答问题; “我的用户需要什么呢？”、“他们将如何使用它？”

您可能正试图向用户解释某些内容，或者您可能正试图让他们建立新的联系或观察;为了将问题定义清楚，您还应考虑用户群特有的任何特定因素，比如：他们的教育水平或数据处理能力如何？他们过去的数据有什么样的经验？这将指导输出的复杂程度，并阐明用户的整体需求。

2.定义要表示的数据

有三种主要类型的数据可以通过信息可视化来表示，它们的映射方式可能会有很大差异- 因此，在开始设计之前，在您的脑海中清楚地了解数据，您将使用哪些数据？

1、 定量数据  - 这是数值类的数据。

2、 有 序数据  - 非数值的，但具有内在顺序的 数据 。（例如，想想一周中的几天。）

3、 分类数据  - 既没有数字也没有内在顺序的数据。（例如商业名称或地名）。

3.定义表示数据所需的维度

必须仔细考虑数据集的维度或属性的数量，因为它将在很大程度上确定哪些数据可用于进行信息可视化。数据中表示的维度越多- 理解信息可视化就越混乱。因此值得注意的是，具有大量维度的数据可能更适合使用高度交互式表示，不适合静态图形展示。可以根据要研究的相关维度的数量将分析分成四种类型：

1、 单变量分析  - 针对自变量研究单个因变量

2、双变量 分析  - 其中两个因变量针对自变量进行研究

3、三变量 分析  - 其中三个因变量针对自变量进行研究

4、 多变量分析  - 针对自变量研究三个以上的因变量

作者/版权所有者：Chire。版权条款和许可：CC BY-SA 3.0

多变量分析的图像，其中数据点之间的关系很多且相关。

4.定义数据的结构

这是关于检查数据集如何相互关联的全部内容，常见的关系结构包括：

1、 线性关系  - 数据可以以线性格式显示，例如表格，向量等。

2、 时间关系  - 数据随着时间的推移而变化

3、 空间关系  - 与现实世界相关的数据（例如地图数据或办公室平面图）这有时也被称为地理关系

4、 分层关系  - 与定义的层次结构中的位置 相关的 数据（从办公室管理结构到简单的流程图）

5、 网络关系  - 数据与同一数据中的其他实体相关

作者/版权所有者：Nathanael Crawford。版权条款和许可：CC BY-SA 3.0

以上示出了分层网络模型的示例。

5.从可视化中定义所需的交互

设计过程的最后一部分要求您了解用户信息可视化所需的交互级别。有三类互动：

1、 静态模型  - 这些模型按“原样”显示，例如您保存在汽车中的道路地图集中的地图。用户无法修改它们。

2、 可转换模型  - 这些模型使用户能够转换或修改数据。它们可以允许用户改变用于分析的参数或者为数据集选择不同形式的 视觉映射 。

3、 可操作模型  - 数据有时候是高度关联的，通过操作部分数据图形，可以获得关联数据的变化，从而产生新的见解是一种常见的互操作方法。例如：我们可以通过DataFocus快捷创建图形的联动操作。

作者/版权所有者：DataFocus  版权条款和许可：CC BY-SA 3.0

  小贴士： 设计信息可视化的过程可能与您的最终输出并不直接相关，但可以使您更加明智地决定何种表示形式最适合您的用户。通过充分了解用户的需求，以及他们需要展示的数据、数据中的关系和模型类型，信息可视化设计师可以提供充分满足这些需求的可视化作品。

可视化的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于可视化数据分析、可视化的信息别忘了在本站进行查找喔。