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如何做数据可视化

|亿信华辰大数据知识库2022-09-20

如何做数据可视化

我们正处在一个数据横飞的大数据时代,对于我们来说数据是非常重要的,那么怎样把它的重要之处就展示出来是我们需要掌握的,这就是接下来本文要讲的重点数据可视化。通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数据。

我们正处在一个数据横飞的大数据时代,对于我们来说数据是非常重要的,那么怎样把它的重要之处就展示出来是我们需要掌握的,这就是接下来本文要讲的重点数据可视化。通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数据。
一、什么是数据可视化

数据可视化在量化分析当中是一个非常关键的辅助工具,往往我们需要通过可视化技术,对我们的数据进行更清晰的展示,这样也能帮助我们理解交易、理解数据。通过数据的可视化也可以更快速的发现量化投资中的一些问题,更有利于分析并解决它们。


二、数据可视化的目的

数据可视化主要目的是借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。数据可视化可以把数据从冰冷的数字转换成图形,揭示蕴含在数据中的规律和道理,从而让我们能够很清晰的知道我们想要的信息。


三、数据可视化的意义
1、做出更明智,更快速的决策
通过理解信息并与他人合作以更快地激发洞察力和发现数据模式,组织可以快速做出基于数据数据驱动的决策。告别那种依靠直觉做出无把握决策的日子。
2、更快地带来见解
数据可视化可以轻松发现趋势并更快地识别异常值。这些信息有助于了解业务的表现以及正在发展的机遇和风险。使每个人都能够快速,轻松地将数据转换为洞察力。
3、提高产品或服务的价值
数据具有令人难以置信的价值,但大多数用户没有时间或耐心去学习专业的商业智能工具。通过在你的应用和业务流程中嵌入便捷的自助式分析能力,为用户提供方便,直观的数据。
4、在自定义分析请求上花费的时间更少
保护您的技术团队不为每个报告或可视化编写自定义代码,也不需要重复的,耗时的任务。数据可视化的发展,将改变传统的管理方式,让数据的呈现更及时、更直观、更简单。同时让数据的管理更客观,针对性更强。
5、通过高级分析为每个人提供支持
现在,您的组织可以从易于使用的交互式仪表板中受益,该仪表板具有内置的地理空间,联动和钻取分析,可以开发更深入的见解,发现隐藏的模式,并对高价值的商业机会采取行动。


四、数据可视化方案

1、确定目标受众
不管你是在做一个传统的报表,还是一个新的信息图。首先要了解的是谁会看到这个报告?关于要讨论的问题他们知道些什么?它们需要什么?他们想要了解什么?此外,他们将如何使用你想要表达的信息?
2、制定数据可视化方案
根据这些问题得到答案后,就要开始定制数据可视化方案,用来实现决策者的具体需求。通常情况下,一个项目的数据信息会发给每一个决策相关人,可能每个人都会用上。也有时候,这些数据信息会被分割开来,分别交给不同的人。这会使决策制定者更加费力。同时,会使原本能为团队提供关键决策的信息丢失或错失在其他数据汪洋中。数据可视化都应该特别为它的受众定制,包含受众想要知道的信息,并且要把这些信息放在与他们相关,并且对他们有意义的地方。
3、为数据提供清晰的标签或标题
不能含糊不清,也不画蛇添足,只需解释清楚。这样可以帮助观众直接接触到主题。
4、将数据可视化与策略关联
若要引入具体、可测量、可实施、相关且及时的数据,则一定要把这些数据与策略相关联。同时理清这些数据的定位,这样决策者就会立即理解可视化数据的相关价值。让他们可以更加高效地使用这些信息。
5、合理地选择展示图表
无论用什么类型的图表,传递信息的方式都要尽可能简单而精确。
1)不要满所有的空白处。太多混乱的内容只会干扰人们对重要信息的接受,使人们很难记忆,而且很容易忽视。
2)只使用与读者相关的能够传递重要信息并满足决策需求的图像。无论多么新潮或多么美丽,仅仅为了更好看并不是无端增加图片的理由。
3)不要使用过多不同类型的图表、表格和图形。如需对比各种图表,请确保在阐述数据时使用同一种图表,以便相互比较。
4)确保信息图上的所有内容都是有用的。
5)适当使用颜色,增加资讯深度。还要注意一些颜色具有潜在的意义。例如:红色被认为代表警告或者危险。
6、重点信息要突出。
这样可以让使用者可以粗略地浏览文件,迅速地抓住核心。
五、亿信ABI
亿信ABI是亿信华辰开发的一款全能型数据分析产品,融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能而打造的一站式数据分析平台。ABI从数据源接入,到数据采集、数据处理,再到数据应用,打通数据生命周期的各个环节,实现数据填报、处理、分析一体化,为用户提供一站式数据服务。利用DW/BI理论结合人工智能技术,通过丰富的数据分析手段,如:固定报表、Dashboard、大屏分析、移动分析、分析报告、幻灯片报告、自助分析等,全方位满足用户的数据应用场景。既可以为实施人员提供面向数据仓库的数据分析展现,也可以为业务人员提供自助式数据分析能力,还可以让开发人员灵活实现个性化功能扩展。
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