武汉纺友(多图)-可视化车间

在创建数据可视化时，重要的是要了解图表的需求及其用途。仅这两件事就可以使您的可视化从零变为英雄。这样可以确保您不仅创建具有战略目的的可视化图形来回答特定问题，而且还可以使观众轻松理解该可视化文件。了解可视化的要求。这使您可以创建一个图表，以清晰明了的方式传达信息。同样，它可以确保您不会因不必要的信息而使图表过载，否则可能会使观众感到困惑。因此，了解可视化需要什么，并通过突出显示特定的点来使其保持简单。这将对观看者产生持久影响。

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，可视化车间，应谨慎使用它们，否则弊大于利。

数据可视化的显示空间通常是二维的，比如电脑屏幕、大屏显示器等，3D图形绘制技术解决了在二维平面显示三维物体的问题。

但是在大数据时代，我们所采集到的数据通常具有4V特性：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值）。如何从高维、海量、多样化的数据中，挖掘有价值的信息来支持决策，除了需要对数据进行清洗、去除噪声之外，还需要依据业务目的对数据进行二次处理。常用的数据处理方法包括：降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。

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