光环it学院 数据可视化产生生产力

栏目:可视化资讯丨时间:06-22丨来源:互联网丨作者:光环IT学院
光环it学院,领先的程序员培训下水准,帮助学员高薪就业,培训课程包括:大数据培训、大数据可视化培训、java培训、JavaEE培训等多种程序员培训课程。数据可视化产生生产力

光环it学院了解到,数据可视化之所以会大受欢迎,其原因不仅在于能带给用户良好的的视觉效果,更因为它能够产生生产力,形成数据驱动闭环,主要包含以下几个阶段:

  • 技术人员运用技术手段将需求分析、基础数据整合、数据计算等操作结合到一起进行数据可视化,实时监控数据的变化情况。
  • 用户能够使用这些可视化图表,进行分析、对比等操作,定位业务问题。之后再结合业务变动提出新的需求。
  • 技术人员将用户访问数据与新的业务需求结合,重新进行数据整合、分析、计算,循环往复下去。

如下图所示:

  

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图1. 数据驱动闭环

光环it学院了解到,实现用数据可视化的方式不断驱动业务的提升,产生生产力、创造收益。

如何使数据可视化产生生产力?

满足这一目的的前提在于--“创造出都能读懂、易于操作、能够提前预警的图表”,关键因素有以下几点:

1、选择合适的图表类型

光环it学院了解到,选择图表的时候,许多人认为基本图表太过简单,不够高端大气,因而更倾向选择复杂的图表类型。实际上越简单的图表越容易理解,对用户的友好程度越高。只要能够高效清楚地传达业务含义,就应该优先选择。

例如,饼图比较适合反映某个部分占整体的比重,而折线图能更好的反应数据变化的趋势;分组柱状图和堆叠柱状图都能够显示数据集的分组情况,但是彼此间的差异却让它们在特定情况下显得更加强大。在比较同一分类不同组的数据或者同组不同分类的数据时,分组柱状图更能体现优势;然而在比较每个分组之间的总量时,堆叠柱状图显然更加合适。下面分别使用这两种图表在展示不同地区、不同年龄段人口数量分布时显示的效果:

  

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图2. 分组柱状图(Grouped Bar Chart)

  

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图3. 堆叠柱状图(Stacked Bar Chart)

光环it学院了解到,要想让受众读懂图表所表达的业务含义,就要选择合适的图表类型。在选择时,首先需要清楚的知道不同图表的优劣以及它们适合的应用场景;除此之外尽量选择一些简单的、易于理解的图表类型。但这不意味着不能选择复杂的图表类型,有的图表虽然看起来比较复杂,但是却能很好的反映一些业务场景,再辅助一些文字说明等其他手段,降低用户的使用难度,也未尝不可。

选择图表时,以业务为基础。只要能够清晰地表达业务数据背后含义,不让用户产生歧义,都值得考虑。

2、易用的、多维度的交互分析

光环it学院了解到,随着数据类型的多样化,数据间的关联关系也越来越复杂。仅仅展示单维度的数据,是无法让用户轻易发现数据之间的联系、挖掘出更多业务价值的。同样,若是交互方式过于复杂,也只会增加用户的使用难度而已,不利于业务长期发展。因此易操作的、多维度的交互分析对于数据可视化来说必不可少。多维度的分析方式有很多种,以下是常见的几种:

  • 钻取: 将汇总数据拆分到更细节的数据;在维的不同层次间的变化,从上层降到下一层。
  • 上卷: 钻取的逆操作,即从细粒度数据向高层的聚合。
  • 切片: 选择维中特定的值进行分析。
  • 切块:选择维中特定区间的数据或者某批特定值进行分析。
  • 筛选: 通过不同的维度或者类别过滤出用户想要的数据。
  • 联动:若干个相关联的图表,一个图表发生变化,其他的也会跟着发生变化。
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2017-06-22 11:28 发布 丨 人浏览

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