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如何做好数据可视化?

|亿信华辰大数据知识库2022-11-07

如何做好数据可视化?

在大数据可视化这个概念没出现之前,其实人们对于数据可视化的应用便已经很广泛了,大到人口数据,小到学生成绩统计,都可通过可视化展现,探索其中规律。如今信息可以用多种方法来进行可视化,每种可视化方法都有着不同的侧重点。

在大数据可视化这个概念没出现之前,其实人们对于数据可视化的应用便已经很广泛了,大到人口数据,小到学生成绩统计,都可通过可视化展现,探索其中规律。如今信息可以用多种方法来进行可视化,每种可视化方法都有着不同的侧重点。在大数据时代,当你打算处理数据时,首先要明确并理解的一点是: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,是否能帮读者正确地抓住重点,了解行业动态?了解这一点之后,你便能选择合理的数据可视化方法,高效传达数据,你的数据才是有价值的数据。那究竟该如何做好数据可视化?


一、什么是大数据可视化

这是一个复合概念,包含大数据+数据可视化两个方面。大数据指的是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有高度多样性(即数据种类、来源、形式的多样化)、大体量和高速性(数据增速快且具有时效性,需要高规格的处理和响应速度)这三个特点。
作为极具研究价值的大数据资源,要想让品牌决策者能够快、准、狠地汲取其精华,还需要数据可视化进行加工和精准化,从而为决策提供良好的数据背书,提高决策效率和准确性。数据可视化是以图形图表的形式将原始的信息和数据表示出来。通过使用图表,图形和地图等可视元素,数据可视化可以提供一种便于观察和理解数据内在的异常值、趋势、规律甚至是模式的手法。因此总的来说,大数据可视化就是通过对大数据进行获取、清洗、分析,将所示分析结果通过图形、图标等形式展示出来的一个过程。


二、大数据可视化的价值

1、立体数据动态出现
经过大数据的动态出现,智能剖析,运用互联网对数据实时监控,使得展现的作用动态演绎在面前。
2、快速建立部署
使用丰厚强壮的功能,快速建立前端剖析界面和剖析流程,缩短使用运营周期,降低企业本钱。
3、支撑移动端数据
数据展现渠道的适应性强壮,满足与后台的无缝对接,移动端丰厚展现,愈加便捷的把握数据改变趋势。
4、灵敏搭配提高费效比
轻量级解决方案完成灵敏的大数据可视化,数据展现,数据融合,灵敏高效的满足所需。


三、大数据可视化的实施

1、需求分析
需求分析是大数据可视化项目开展的前提,要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容,明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。
2、建设数据仓库/数据集市的模型
数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模,还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。维度建模的关键在于明确下面四个问题:1)哪些维度对主题分析有用;2)如何使用现有数据生成维表;
3)用什么指标来"度量"主题;4)如何使用现有数据生成事实表。
3、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)
数据抽取是指将数据仓库/集市需要的数据从各个业务系统中抽离出来,因为每个业务系统的数据质量不同,所以要对每个数据源建立不同的抽取程序,每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。数据清洗的目的是保证抽取的原数据的质量符合数据仓库/集市的要求并保持数据的一致性。数据转换是整个ETL过程的核心部分,主要是对原数据进行计算和放大。数据加载是按照数据仓库/集市模型中各个实体之间的关系将数据加载到目标表中。
4、建立可视化场景
建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果,用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况,按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据,从而作出更精准的预测和判断。
四、亿信ABI
亿信ABI是亿信华辰旗下一款数据分析可视化工具,融合了ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用等核心功能。ABI中分析表内置上百种可视化元素和统计图,通过设计与搭配,可衍生出成千上万种可视化效果。完全面向业务人员,只需要简单的鼠标拖拽维度和指标,即可快速生成数据可视化图表。全程无需编写表达式,零学习成本,一分钟上手。
同时还支持动态炫酷的酷屏分析,独特的3D全景视角,自由快捷制作各类交互式常规屏和大屏报表,将创意变成现实。
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