数据可视化面临的挑战，数据可视化大屏解决方案

数据可视化大屏是当前可视化领域的一项热门应用，通常可以分为数据分析类、监控预警类和信息展示类等。数据可视化大屏，有两个要点：展现效果的酷炫、数据之间的层次关系。好的数据可视化大屏是布局、色彩、图表、动效的综合运用。那么我们该完成一项优秀的数据可视化大屏作品呢？
一、什么是数据可视化？
由于人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理，因此使用图表、图形和设计元素把数据进行可视化，可以帮你更容易的解释数据模式、趋势、统计规律和数据相关性。数据可视化就是借助图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。这里的核心是有效的传递信息，而这些内容在其他呈现方式下可能难以被发现。
二、数据可视化的好处
1、发现新趋势、新机遇
企业收集到的消费者行为的数据，可以为适应性强的公司带来许多新的机遇。通过使用大数据可视化来监控关键指标，更加阳光透明，及时发现问题第一时间做出应对。例如：天猫的双11数据大屏实况直播，可视化大屏展示大数据平台的资源利用、任务成功率、实时数据量等。企业领导人可以更容易发现各种大数据集的市场变化和趋势。
2、增强数据交互
数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。但与静态图表不同，交互式数据可视化鼓励用户探索甚至操纵数据来发现其他“秘密”。这就为使用分析提供了更好的意见。
3、化繁为简，方便理解
数据可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。正所谓“一图胜千言”，使用图表来总结复杂的数据，这种沟通方式也使业务领导者能够更快地理解和处理他们的信息。
三、数据可视化面临的挑战
1、对数据需要具有敏感性
面对复杂的数据、信息，怎么找到数据之间的逻辑关系至关重要，这就需要制作人具备一定的数据分析能力，对大量复杂的数据具备数据敏感性，快速找到多维度、多变量的数据之间的逻辑关系，确定哪些数据之间有直接关系，哪些数据之间具有间接关系，需要重点展现哪些数据之间的关系，这些都需要制作人及时做出准确判断。
2、准备工作
在数据可视化之前，数据的获取与整理也是一大难点。比如清洗数据是否到位？数据收集是否全面准确？数据分析结论是否清晰？数据分析是否有据可循？如果用来数据可视化的数据出现问题，数据可视化的作品都不具有任何参考价值。
3、选择合适的图表
从千变万化的各类图表中，选出适合自己数据的图表类型是数据可视化的关键。每种图表都有自己的优势和局限性，条形图就有堆积条形图、一般条形图、双向柱状图、百度比条形图等分类，饼状图也有：玫瑰饼状图、一般饼状图、旭日图、环形图等类型。所以根据自己的数据特点选择适当的图表很重要。
4、用简洁易懂的图表展示复杂的数据关系
因为阅读者需要在极短的时间内掌握了解各类图表所传递的数据关系，数据可视化需要尽可能简洁，便于让不同的阅读者快速抓住其重点，数据可视化就需要用有限的文字、简洁的图表展现大量的数据之间的各种关系与其客观规律。
三、数据可视化原则
1、简洁、美观
合理运用色彩同样能让图表显示的很高级。图表主要作用是传递信息，追求过分漂亮只会使徒增无用功。
2、目的明确
数据可视化是借助图形化的分析过程，来解决业务上某一问题或者发现某一问题，当数据脱离了业务，就没有必要可视化了。所以做数据可视化之前先要明确这个数据可视化的分析目的到底是什么？你打算通过数据向用户讲述怎样的故事，数据可视化之后又在表达什么？通过这些数据，能为你后续的工作提供哪些指导？
3、实事求是
数据可视化的结果一定要实事求是，不可规避“异常数据”，真实反映业务数据，才可能帮助我们发现问题，掩盖问题只会造成更大的问题。若数据很庞大，也不可随意省去自认为不重要的数据部分，找到核心数据指标和异常数据，重点展示核心数据指标，分析异常数据的问题原因，最后给出合理、准确的数据分析结论。
四、什么数据可视化大屏工具好用？
想快速做出一个数据大屏，当然离不开可视化组件。你离高大上的大屏只差一个亿信ABI，以上可视化案例均使用亿信ABI制作，通过简单拖拽组件，替换业务数据，即可轻轻松松搞定酷炫大屏。
亿信ABI的酷屏分析内置了数十套大屏模板，直接套用， 酷炫大屏一键生成。当然还有布局、表格、统计图、地图、参数等九大类型百余种组件，不论是单看还是组合在一起都能让你的大屏熠熠生辉。