画板.png 什么是数据可视化？ 数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，它的主要目标是将大量复杂的数据集提取为可视化图形，以便用户轻松地理解数据中的复杂关系。 为什么数据可视化很重要？ 根据世界经济论坛(World Economic Forum)的数据，全球每天产生2.5万亿字节的数据，其中90%的数据是在过去两年中产生的。 有了这么多数据，管理和理解这些数据变得越来越困难。任何一个人都不可能一行行地浏览数据和观察不同的数据格式。数据激增可以作为数据科学过程的一部分进行管理，其中包含数据可视化。 您可以看到线性回归模型适用于图1和图3，但多项式回归模型适用于图2。这个例子强调了为什么可视化数据很重要，而不只是依赖于描述性统计。 更快的决策 能够收集并快速处理数据的公司将在市场上更具竞争力，因为他们能够比竞争对手更快地做出明智的决策。数据可视化有助于快速的理解数据并迅速做出决策。
什么是数据可视化？ 关于数据可视化的定义有很多，像百度百科的定义是：数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。 其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。这种定义可能显得比较晦涩难懂。 在大数据分析工具和软件中提到的数据可视化，就是利用运用计算机图形学、图像、人机交互等技术，将采集或模拟的数据映射为可识别的图形、图像。 数据可视化的展现形式 数据可视化有众多展现方式，不同的数据类型要选择适合的展现方法。 数据可视化有什么用？ 数据可视化的意义是帮助人更好的分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化。其实数据可视化的本质就是视觉对话。
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你听说过数据可视化，想知道什么是可视化吗？它们为什么如此受欢迎？如何更好地理解它们? 数据可视化是数据的可视化表达方式。 换句话说，数据可视化用视觉化的方式显示统计数字和数据，从而更好的表达它们所代表的含义。 可视化的目的是帮助人们理解和探索数据。专家认为，以视觉方式表示数据有助于数据含义的表达和理解。它也可以让人们有机会分析和研究大型数据集，这些大型数据集通常是很难理解的。 一个信息图类似于数据可视化,但两者并不完全相同。信息图通常是用来向特定用户讲述一个特别的事情。它可能包括图片或信息，通常它不包含数据。它可能会比数据可视化更能体现“设计天赋”。 一些可视化数据是为了能够更好的探索它们背后的数据，这种情况下，数据可以从一个大的数据集自动生成，如下面移民新闻，当然或者它可能是来自一个小的数据集。
本文作者：周宁奕 公众号：兽脑的世界（zny918） 1 可视化是什么 有人说，数据可视化这名太装逼。 2 功能与形式 有时, 数据可视化给人的感受是『 真厉害 』 然后, 然后就没有然后了… 也有人说, 『你就一美工, 有啥用呢』 虽然我们工作也经常做show为主的可视化, 但长期而言, 可视化最好是一种有用的东西 然而可视化和说话一样, 有角度的可视化就是不全面的, 面面俱到就是什么都没说, 并不存在一种解决所有问题的数据可视化, 不同的角度就有不同的答案, 千人千面。 6 精确性 可视化也出来很多年了, 有时候我问自己, 做来做去那么点东西, 你有进步么… 不过, 进步还是有点的, 更高的渲染性能, 更丰富的交互特性, 但更重要的是, 更精确了, 我觉得这很重要。 再细一步, 我的可视化组件可以自由地定义怎么为数据取平均, 为什么？ 我六边形的格子里有2个小区, 一个卖10w, 一个卖1w, 当你考察六边形地块的价值的话, 是5.5w/平吗？
由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀？” 之类的问题，今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家，这些工具包含： 一、 最近很火的动态条形图工具 二、 各种Python数据可视化第三方库 三、其它语言的数据可视化框架 注：Tableau 和Highcharts等广为人知的数据可视化工具我们就不在这里重复推荐了。 最近类似于这种动态条形图看起来非常酷炫，在朋友圈和某音等平台非常火，以下是我总结的用于绘制动态条形图的简单易用的工具： 1.1 Flourish Flourish是一个在线数据可视化网站，可以快速地把表格数据转换为各种各样好看的图表 BI工具，可以快速地把数据转化为各种漂亮的可视化图表。
数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，可以帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。 常见的数据可视化库有： matplotlib 是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。 pyecharts 上面的两个库都是静态的可视化库，而pyecharts有很好的web兼容性，可以做到可视化的动态效果。 但是在数据科学中，几乎都离不开pandas数据分析库，而pandas可以做： 数据采集：如何批量采集网页表格数据？ 数据读取：pd.read_csv/pd.read_excel 数据清洗（预处理）：理解pandas中的apply和map的作用和异同 可视化，兼容matplotlib语法(今天重点) 准备工作 如果你之前没有学过
举个最简单的例子：用excel做报表 VS 用数据可视化做报表。 ? 你不仅是需要对数据的简单处理，而是需要通过对数据分析得出业务的有效结论。 那么如何提升自己，走出舒适区，更快的实现职业生涯的向上突破呢？ 我刚好为大家争取到一个福利，现在你可以免费加入报名网易数据分析直播课，还可以领取4G内部数据分析资料包。 ? 1月19日 20:00&职场晋升必备： 制作酷炫报表，4步带你学习数据可视化 场景工具：用Tableau学习如何管理数据 流程处理: 利用业务拆解找到数据指标、进行数据可视化 学习成果：高效的对数据驱动型业务作出精准决策 实战案例：利用可视化工具构建旅游客流量趋势地图 1月20日 20:00&量化交易入门： 用Python做股票指标分析和买卖时机选择 场景工具：Python工具分解RSI指标 流程处理: 业务场景分析建模和可视化 （微软/甲骨文/Cloudera等公司颁发的数据分析证书） 4步学会数据可视化，办公效率提高三倍 ? ? （更多精彩内容 等你解锁）
之前写过几篇大数据的文章《遇见大数据可视化 ：基础研究》，《遇见大数据可视化 ： 来做一个数据可视化报表》，《遇见大数据可视化 ： 图表的视觉系统感知》。 那么有没有什么好的办法，可以不用学习这么多的知识点，而能做一些不太复杂的数据可视化图表出来呢？答案肯定是有的，那下面就手把手的带领大家，零代码来做数据可视化图表。 既然是按照案列的方式，那首先需要确定我们做什么主题。作为一个四川人，每次做自我介绍的时候，都会说到四川的美食，川菜作为中国八大菜系之一，还是深受广大人民的喜爱的。 那么我们就用数据，来看看川菜和中国其他菜系（鲁菜、川菜、粤菜、苏菜，浙菜、闽菜、湘菜、徽菜）到底有什么不同，来做一个【中国八大菜系菜谱数据可视化图表分析】出来。 主题确定了，下一步就是数据的挖掘。 作为一个四川人，还是不能理解为什么需要放耗油来做菜，耗油不只是用在吃火锅的时候做蘸碟吗？还有居然没有豆瓣酱，豆瓣酱才是做菜的王道呀，炒菜放点豆瓣酱味道一下就来了。
因为接下来要做卖家后台数据纵横的改版，对数据可视化这块儿又进行了研究和心得的整理，跟大家分享下数据可视化常用的五种方式，希望能给大家带来思路的拓展。 四、地域空间可视化 当指标数据要表达的主题跟地域有关联时，我们一般会选择用地图为大背景。这样用户可以直观的了解整体的数据情况，同时也可以根据地理位置快速的定位到某一地区来查看详细数据。 如果只是描述擦手纸的量及堆积可达高度，我们还没有什么显性化概念。但当用户看到用纸的堆积高度比世界最高建筑还高、同时需砍伐500多颗树时，想必用户的节省纸张甚至禁用纸张的情怀便油然而生了。 这样一来，用户便有了清晰的概念，知道这1TB是什么量级的容量了。 ? 2)做数据可视化时，上述的五个方法经常是混合用的，尤其是做一些复杂图形和多维度数据的展示时。 3)做出的可视化图表一定要易于理解，在显性化的基础上越美观越好，切忌华而不实。
当今世界，数据量激增。数据量是如此之多以至于谁掌握了数据，谁就掌握了财富创造的关键。接下来让我们来认真审视一下大数据的含义以及它能为我们做什么。 这实际上有助于那些分析大数据集的人有效使用分析后得到的结果。如果一组特定数据包含不同种类的数据，那么我们可以将其视为大数据。 速度：当我们将某些东西归类为大数据时，数据生成的速度也是一个重要因素。 为此，我们需要了解我们可以在哪里找到这些数据，以及我们可以用它做些什么。 让我们来看看大数据如何真正对不同组织的业务有帮助。 1. 企业可以准确找到不同的人在寻找什么，什么时候在寻找，并知道他们的位置。例如，CDC（美国疾病控制中心）使用 Google 提供的大数据分析大量与流感有关的搜索。 有价值的情报：如果我们不知道如何将不同的事实和数字转化为可用的信息，那么大数据就会将我们淹没。
自从阿里提出了“大中台，小前台”概念之后，这几年数据中台这个概念火了起来，互联网巨头们纷纷搭建起了自家的数据中台，究竟数据中台有什么魅力，能让企业如此重视？ ? 一 什么是数据中台？ 可以这样去思考： 1 先分析需要什么数据 首先必须根据自身业务出发，去分析到底我们需要什么数据？ 2 原型设计 当明确需求后，就可以开始进行原型设计了，这里就涉及到了设计的细节：如何让数据可视化更清晰？如何让操作更加简便，业务人员更容易上手？ 三 为什么大公司需要自建数据中台 据调研发现，其实市面上已经存在不少如“神策数据”、“BDP”、“帆软”等等的第三方智能数据平台，企业购买即可使用，那相当于已经有现成的了，为什么还要大费周章去自己开发呢 3 成本可控性 第三方数据平台往往是根据付费价格来区分服务质量的，如果想要享受到更多更好的服务，必须提高支付的费用，如果需要定制化方案，成本会变得更高；、 如果采用自建平台，首先开发什么功能，调用多少资源都可以自己决定
那现在就让我们开始做一份数据的可视化图表，一步步的来看下我们如何获取数据，以及如何进行可视化的展示。 确定主题 这肯定是第一步了，在做数据可视化的时候，首先你要明了你要做什么，想要从数据获中取什么信息，有了目标才能明确的往下做。 我们只需要PM2.5的数据，所以我们把其他不需要的数据都可以去除掉，同时把Json的数据转换为CSV的数据格式，这里转换数据只是为了下一步处理方便，我这边是选用Processing来做数据可视化处理的。 在平时我们可能用到最多的就是通过Excel来做的图表，在Excel2010的版本里面，提供了10类共53个图表，还提供了什么数据透视图，自定义图表等等，总之种类非常多。 将数据可视化后，我们可以发现数据中更大的意义，最重要的还是实践做出来，这篇文章简单的讲解了下可视化的整个过程，我们如何寻找数据，以及做出有意义的可视化图表出来。希望更多的人兴趣，一起来做数据可视化。
作者：整理自网络 可视化技术仿佛有一种化平凡为非凡的魔力，冷冰冰的数据，经过可视化技术的加工，便酒曲入瓮般幻化成视觉的盛宴，炫酷的、缤纷的、简约的、繁复的……数据之美被展现的淋漓尽致。 千篇一律的柱形图和折线图，还有那一成不变的配色 如何做出高大上的图表呢？ 一张可视化图片，我们主要关注2个点，一个是配色，一个是构图。 好的颜色搭配应该是不刺眼的，颜色间过渡自然的。 给人特别舒服自然的感觉，那是因为颜色之间有过渡，有一个由深变淡的过程。 会运用颜色的过渡还不够，如果不懂得色彩之间的搭配和调和，使用了两种冲突的色彩，那么整张可视化图片就会显得low。 是不是特别朴素，是不是不管图片上的数字多么兴兴向荣，都给人一种这家公司迟早药丸的感觉？ ? 正面例子比如 ? 灰色的背景，搭配3种暖色调的颜色。 什么，你说你不会颜色搭配？ 比如形状效果的阴影可以给你的条形图增加立体感。 ? 设计里边可以选择多种构图效果。 大数据时代非常需要进行数据处理和可视化，可视化能让数据说话，与时俱进地掌握这些技能的人一定能获得好工作。
以情报机构搜集到的海量杂乱无序看似无关的视频文件、图片、文字和讲话，通过大数据技术挖掘分析与比对，提炼成十分有用的行动性情报线索，提交给高级别的情报分析员做出判断，最终由以色列军方采用这些情报来追踪和击杀哈马斯领导人 据国内学者相关研究成果显示，采用大数据分析模型对恐怖袭击历史数据中隐含的可演化信息进行学习，利用所获取的结果进行未来的恐怖袭击预测。 我们可能还不能细化到为每个人建立档案的程度，但实际上，通过不断地收集积累数据，将来每个人的行动、生活都可以找出一些活动轨迹。恐怖分子对社会有很多不满，会通过很多方式表达出来，比如发微博，微信等等。 这与我国天河超级计算机一样，成为全球计算与大数据科研领域的佼佼者。据悉，不少省市政府已经将基于阿里云大数据的项目投入到实际的工作中，在保障人民群众的安全方面做出了业绩。 中国工程院院士汪懋华认为：“大数据科学是一种应用驱动性很强的服务，需要从战略上重视大数据的开发和利用，把它作为推动经济发展方式和社会公共管理等的有力抓手。要着力研究大数据可以做什么、怎样做。”
当大数据话题在全球沸沸扬扬，许多品牌经营者想知道，大数据能为企业做什么？又该如何运用大数据？动脑特别邀请各界的资深行销人，与读者分享他们的第一手观察。 Parthasarathy指出，新兴数位工具的资讯虽然多样化，却容易追踪和纪录，但其他传统媒体如电视或广播，要如何收集完整的数据，目前还需要持续研究。 因此先运用IBM的社群媒体分析工具，透过系统自动化倾听客户的声音，从全球众多客户需求中，找出和自家生产的材料有关的产业，提升踏入新产业的成功率。 使用大数据 品牌第一步该怎么做？ 有些刚接触大数据的品牌经营者会问：我要用大数据做什么？又该如何运用？ 各行各业的经营者，只要拥有清楚的品牌策略和目标，大数据科技就有机会帮他们更快抵达目的地。 见中国大数据：大数据能为品牌做什么？
它们试图把一个数据集分为一些直觉式的区块。聚类与监督学习的不同之处，是没有数字或名称可以告诉你数据点属于哪个类别，这些分组代表什么，或应该有多少个组。 如果目标是总结、简化、压缩或提炼一些数据，要选用的工具就是维度归约和聚类。 我现在该做什么？ 第三个机器学习算法家族重视采取行动。 它们被称为增强学习(reinforcement learning)算法。回归算法能预测出明天的最高气温是37°C，但它无法决定对此做些什么。 增强学习回答的问题一贯关于该采取什么行为，尽管这行为通常是由机器执行。 我该把这则广告放置在网页什么位置，以使浏览者最大可能打开它？ 我是该把温度调高、调低还是维持现状？ 增强学习通常需要比其他算法做更多努力，因为它与系统的其他部分紧密相连。这里的优势是多数增强学习算法可以在没有数据的情况下开始工作。它们在运行中收集数据，从尝试和错误中学习。
一、什么是数字孪生？ 我们先通过一个机械臂的运转视频感性认识一下什么是“数字孪生”。 （数字孪生的双向映射） 三、数据可视决策实现数字孪生 “数字孪生“强调仿真、建模、分析和辅助决策，侧重的是物理世界对象在数据世界的重现、分析、决策，而可视化做的就是对物理世界的真实复现和决策支持，与数字冰雹可视化决策产品功能特性不谋而合 数据驱动是指在数据融合的基础上，通过可视化、模型定义、数据绑定等手段，动态驱动可视化对象状态变化，真实反映物理对象的状态和行为。 3.可视分析，决策支持 数字孪生可以为实际业务决策提供依据，可视化决策系统最具有实际应用意义的，是可以帮助用户建立现实世界的数字孪生。
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