数据可视化公司来电咨询 纺友技术公司

在一个日益以数据为主导的世界中，各种各样的用户正在以多种方式收集数据，每一个人都想从他们所有的数据当中了解更多具有价值的信息来辅助企业or个人的管理。而数据可视化和可视化分析就是能够帮助到我们更好的了解或提取数据信息的途径。数据可视化和可视化分析其实是两个新的名词，在中国的发展也不过就是一二十年的时间，很多人可能也是对其的了解停留在字面意思上，对其深入的概念，优势以及数据可视化和可视化如何协同工作都不太清晰。数据可视化意味着以可视化图表的形式来显示数据信息，使人类用户更容易理解见解。数据通常以图形或图表形式显示，例如图表，图形，列表，地图以及综合了这些多种格式的综合数据大屏。数据可视化与可视化分析之间的关系是共生的。

静态可视化为用户提供了面前的单一视图。交互式数据可视化大屏使用户能够深入研究数据并提取和检查同一数据集的各种视图，从而选择希望以可视化格式查看的特定数据点。数据可视化大屏可以使数据驱动的见解更加清晰，并且可以增强整个组织的理解。数据分析是数据可视化展示的来源，并通过链接视觉模型和图表形式并展现数据分析结果。

我们认识到了数据可视化的必要性，但缺乏数据可视化方面的技能，部分原因可以归结于，数据可视化只是数据分析过程中的一个环节，数据分析师可能将精力花在获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型，但在展示沟通上力不从心。与此同时，对于可视化类型的选择，既不是纯粹美学，也不是完全个人化。一个不合适的方案，受众可能会觉得乏味或者费解，甚至可能造成和受众之间的信任壁垒。

为您的数据选择正确的数据可视化在数据可视化技巧中，这一技巧至关重要。有无数的可视化图。但是选择正确的选择很重要，这样才能有效地突出显示数据中的关键趋势。每个图都有特定的用途，应该知道在哪里使用哪个图。条形图他们提供了快速浏览的大量信息。例如，比较多年来两种不同产品的销售额。折线图对于可视化连续时间间隔内的数值趋势很有用。它们有效地捕获了数据中的趋势和模式，可用于比较多个值。这种数据可视化的一个示例是显示过去几个月公司月收入的趋势。散点图对于显示两个变量之间的关系很有用。使用散点图可以轻松发现数据中变量或离群值之间的任何相关性。例如，它可以用来比较房屋价格随客厅大小的变化。饼图适合于显示同一类别中项目的比例分布。但是，应谨慎使用它们，否则弊大于利。