数据可视化与大数据是什么关系呢?

  大数据和数据分析项目的日益普及使得可视化比以往任何时候都更为重要。企业正越来越多地使用机器学习来收集大量的数据,而这些数据在整理、理解和解释上既困难又缓慢。可视化提供了一种方法来加速这一过程,并以企业主和利益相关者能够理解的方式将信息呈现给他们。

  大数据可视化通常超越了常规可视化中使用的典型技术,如饼图、直方图和企业图。相反,它使用更复杂的表示,如热图和发热图。大数据可视化需要强大的计算机系统来收集原始数据,对其进行处理,并将其转化为图形表示,人类可以使用这些图形表示快速得出见解。

  虽然大数据可视化可能是有益的,但它可能会给组织带来一些不利因素。具体如下:

  为了充分利用大数据可视化工具,必须聘请可视化专家。该专家必须能够确定最佳的数据集和可视化样式,以确保组织优化其数据的使用。

  大数据可视化项目往往需要IT部门的参与,也需要管理部门的参与,因为大数据的可视化需要强大的计算机硬件、高效的存储系统,甚至需要向云端转移。

  大数据可视化提供的洞察只会和被可视化的信息一样准确。因此,必须有适当的人员和流程来管理和控制公司数据、元数据和数据源的质量。

  数据可视化示例

  在可视化的早期,最常见的可视化技术是使用microsoftexcel电子表格将信息转换成表格、条形图或饼图。虽然这些可视化方法仍然是常用的,但现在可以使用更复杂的技术,包括:

  信息图表

  气泡云

  子弹图

  热图

  发热表

  时间序列图

  其他一些流行的技巧如下。

  折线图。这是最基本和最常用的技术之一。折线图显示变量如何随时间变化。

  面积图。这种可视化方法是折线图的一种变体;它在一个时间序列中显示多个值——或者在连续的、等间距的时间点上收集的一系列数据。

  散点图。此技术显示两个变量之间的关系。散点图采用x轴和y轴的形式,用点表示数据点。

  树桩。此方法以嵌套格式显示分层数据。每个类别所用矩形的大小与其在整体中所占的百分比成正比。当存在多个类别时,最好使用树状图,目的是比较一个整体的不同部分。

  人口金字塔。这项技术使用堆叠条形图来显示人口的复杂社会叙述。最好在试图显示人口分布时使用。

  通用数据可视化用例

  数据可视化的常见用例包括:

  销售和市场营销。媒体机构麦格纳(Magna)的研究预测,到2020年,全球广告收入的一半将花在网络上。因此,营销团队必须密切关注他们的网络流量来源以及他们的网络财产如何产生收入。数据可视化使人们很容易看到随着时间的推移,作为营销工作的结果流量趋势。

  政治。数据可视化在政治中的一个常见用途是一个地理地图,显示每个州或地区投票选出的政党。

  医疗保健。医疗专业人员经常使用choropleth地图来可视化重要的健康数据。choropleth地图显示划分的地理区域或区域等等。

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