《可视化组织》的作者菲尔·西蒙在本文中讨论了数据可视化工具和它们改变商业对话的强大力量。大数据可能导致大的混乱，因此要从混乱中梳理清晰的数据，从而发现商业机会，就变得无比的重要。清晰可见的呈现出数据和发现数据的过程一样重要。通过可视化的工具创建热图、数据关系树图以及空间地理图，能够帮助CEO在几分钟内通过可视化的方式解释一个销售趋势。可视化能够把数据转换成对话。这一课题在菲尔·西蒙的即将出版的新书《大到无法忽视》中也被提及，《可视化组织：数据可视化，大数据，需求更优决策》（Wiley出版社，2014年）也
上海科睿副总经理魏志丽：数据可视化助力法院信息化建设
“数据可视化，不是单纯的数据呈现，更是对行业的理解，对使用感受的掌控，对专业数据的整理分析，我们精益求精，只为让决策更加高质高效。”——数字冰雹副总经理丁冬 来源：数据猿 记者：张艳飞 春夏 “数据
以上这张图片比较普遍现象的数据链路，如果你是厨师，最重要的肯定是做菜环节，也就分析环节。数据可视化只是最后的摆盘环节。
如今，数据可视化软件风靡起来，很多企业认为数据可视化软件是启用先进分析技术的入口。但对一些应用而言，情况并不是这样的。
编者注：互联网后时代，我们谈的最多的不是电脑，而是基于互联网产生的伟大的互联网公司，比如谷歌、微软、百度、阿里巴巴等；移动互联网后时代，我们谈的更多的不是手机，而是基于移动互联网产生的各种APP和手机游戏等。大数据时代，2012年，2013年你谈概念还可以，但从2014年起来，我们也陆续看到了一些基于大数据产生的创业公司和大数据产品。无论任何时代，产品才是王道。我们可以大胆的预计，在2015年，大家在来谈大数据，肯定不是说大数据的概念、存储硬件、解决方案等等，更多的是基于大数据开发出来的数据产品。 所以
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 人们总是倾向于把数据可视化与大品牌和大型企业联系在一起。Target, Deloitte, GitHub和Time Warner Cable 都使用数据可视化工具来分析和解释有关其客户的信息，使他们能够更好地进行市场定位，制定销售策略，完善内部流程。 对于许多小型企业来说，数据可视化可能在很大程度上只是一个陌生的概念，或者说只是一个时髦新鲜的词汇而不是现实。这些企业大多没有意识到他们可能已经
数据可视化是将信息转换为可视化上下文（例如地图或图形）的实践，以使人脑更容易理解数据并从中获取见解。数据可视化的主要目标是更容易识别大型数据集中的模式、趋势和异常值。该术语通常与其他术语互换使用，包括信息图形、信息可视化和统计图形。
【大数据100分】冯一村：数据可视化的魅力 主讲嘉宾：冯一村 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 冯一村:海云科技创始人 。海云数据是一家做数据可视化的的初创公司。海云数据是“微软创投加速器”第四期入驻的企业。 以下为分享实景全文： 冯一村：大家好，很高兴在微信的平台上和大家来交流。在群里面，大家都是大数据方面的专家，而海云数据还只是一家创业公司，还请大家多多支持。我是海云数据的冯一村。 下面正式进入主题，我们知道大数据的概念已经很火爆了，也看到大家
个人非常喜欢这种说法，最后一公里不是说目标全部达成，而是把整个路程从头到尾走了一遍。
Netflix被连续五次评为客户最满意的网站，重视客户和应用数据分析用户的习惯已深入企业文化，其先进的数据可视化技术使复杂而庞大的数据变得易于理解、易于分析、易于处理，Netflix形成了一套自己的数
数据可视化的意义 1. 表达观点 人类是视觉动物，一张简单的数据可视化图表在传递大量信息的同时，能更加直观地阐述观点，为浏览者带来更深刻的印象。比如最为经典的就是1857年，南丁格尔设计的玫瑰图。她讲每月牺牲的战士数量以及死亡原因，列成一张图表，直观的表达了战争的可怕以及军队医疗条件的重要性。 📷 这张图很简单，但是却真正直接客观的将各种数据展示在女王面前，从而为军队赢来更好的医疗条件。这是当时的数据可视化，也是真正的一图胜千言的代表。 2. 发现联系 在错综复杂的数据中，很难发现
本文从大数据应用出发，讨论数据可视化在大数据时代所面临的一系列挑战，并重点介绍AutoVis针对这些挑战所做尝试及其体系架构、关键技术和功能特点。
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。它经常与信息图形、统计图形和信息可视化等术语互换使用。
这也从侧面说明了工具的易用性、成熟度、用户体验、性能都是ok的，实话实说，一般的工具达不到用让人惊艳的标准。
Wyn Enterprise是葡萄城自主研发的嵌入式商业智能软件，具有强大的OEM和API集成能力，可以与OA、ERP、钉钉、企业微信等各类应用软件深度集成。通过深度的嵌入式分析能力全面满足企业数据整合、报表设计、数据可视化、自助式BI分析、数据填报等数据分析需求，让数据分析无处不在。
数据猿导读 从数据交易、数据集成，到文本挖掘、算法模型、人工智能，再到数据可视化，每个细分领域都涌现出了一些专业的公司，大数据产业生态布局逐渐成熟。如同数字冰雹在数据可视化领域有着十年的技术累积一样，
大数据可视化的解决方案，与普遍意义理解的数据可视化不同，其面临的问题又分两个不同的层面：一是数据层；二是可视化层。
大数据的核心不是“大”，也不是“数据”，而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段，商业智能和分析平台成为大数据部署中的 关键环节。然而，获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署，而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为，数据分析人才的欠缺可能会成为 影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要求，数据可视化的出现恰恰从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。Tableau、Qlik、 Microsoft、Sas
大数据技术有5个核心部分，分别是数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据可视化。关于这5个核心部分都有哪些核心技术？
文章只列出了若干产品的对比，还有很多产品为列其中，欢迎各位对可视化感兴趣的朋友荐文、讨论，请给公众留言，谢谢！ 此文摘自IT168，感谢作者王玉圆。 大数据的核心不是“大”，也不是“数据”，而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段，商业智能和分析平台成为大数据部署中的关键环节。然而，获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署，而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为，数据分析人才的欠缺可能会成为影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要
专访DataHunter程凯征：押注可视化市场，消除企业内部的“数据孤岛”
在数字经济时代，人们需要对大量的数字进行分析，帮助用户更直观的察觉差异，做出判断，减少时间成本。当然，你可能想象不到这种数据可视化的技术可以追溯到2500年前世界上的第一张地图，但是，如今利用各种形态
问答时间：2021年5月7日 嘉宾简介：张果，光启元的主要创办人，全面负责公司运营战略规划、产品市场开发、定位与管理。公司致力研究发展大数据可视化交互系统的研发，交付与平台化开发。自2012年成立公司以来，张果带领团队实现RayData大数据可视化系列产品从零突破，短短几年内已完成对全国百余城市的覆盖。完成并交付项目数百个，两次获得腾讯和东华软件投资，成为腾讯最重要的战略核心合作伙伴。同知名图形引擎Unity3D共建全球图形可视化产业平台与SaaS服务全球合作，并将产品服务范围逐步拓展至加拿大、德国、
<数据猿导读> Uber数据可视化团队的理念是将Uber后台的大量数据，通过数据可视分析工具实现情报分析。Uber系统每天需要管理近十亿GPS数据。Uber的数据可视化其实是用很多种方式为我们讲故事。
作者 CDA 数据分析师 前言 2017年7月29日，由CDA数据分析师主办，以“跨界互联 数据未来”为主题的CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会在北京中国大饭店隆重举行。 7月29日当天，除了引人眼球的主会场以外，当天同步开放11个分论坛，我们将逐一推送每个分论坛的盛况，以及演讲嘉宾速记稿整理，给每一个CDA成员奉上干货。 CDAS 2017中国数据分析师行业峰会下午的数据可视化与商业BI分论坛中，来自IBM、永洪科技、ThoughtWorks等六位专家与教授，分享了数据可视化与商业B
在大数据时代，离不开数据的处理和分析，这次来介绍一下数据可视化，在之后的文章中使用的工具都是Apache ECharts，它是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库。
机器之心原创 作者：高琳 编辑：藤子 再次谈起公司发展的下一步时，冯一村难掩兴奋。 作为海云数据创始人兼 CEO，不仅是因为其自主研发的唇语识别技术，提高英文识别准确率，更重要的是，冯一村找到了唇语识别的变现之道。 「唇语识别能帮助聋哑人、老人交流，裁定体育赛事语言暴力。在公安领域，也具有颠覆意义。」冯一村分析。因为大量视频只有图像，没有声音，如能识别视频中犯罪嫌疑人的讲话内容，将会提高刑侦效率。 正因如此，冯一村说，海云数据未来将不遗余力地投入唇语识别的研究。 成立于 2013 年的海云数据，以数据可视化
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
数据可视化的市场应用正在快速扩张，将复杂的数据用美观且互动的方式呈现出来，已经成为了商业场景中必不可少的部分，也因此越来越多的人开始踏入了数据可视化的学习之路。但相信初入数据领域的朋友们，在起步阶段都会陷入对复杂技能的焦虑中，迟迟不能展开系统性学习。
大数据可视化的新动态 Intetix Foundation（英明泰思基金会）由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立，致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家，以及分布在全球的志愿者，我们创造性地践行着我们的使命：为美好生活洞见数据价值。 1 引言 数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中，其中包括属性和变量的单位信息[1]。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源，来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法，为了支持交互式
数据可视化：把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。
本文介绍了数据可视化的重要性和用途，通过实际案例讲解了数据可视化的实现方法，并介绍了几种主要的数据可视化工具。
UBER这款让人又爱又恨的打车软件已经潜入我们的生活，他们从来不说他们是出租车公司，他们说自己是大数据企业。那么他们是如何做大数据的呢？往下看看吧。 前言 2015年初，UBER 开始正式组建数据可视化团队。其理念，是将UBER 后台的大量数据，通过数据可视分析工具实现情报分析。UBER 系统每天需要管理近十亿GPS数据。每一分钟，这个平台都要处理数以百万计算的移动数据。如果不用这项技术去分析和理解这些信息或时间，就等于错过了更全面了解业务的机会。 自成立以来，UBER 数据可视化团队已经从只有一名创
本文主要阐述了图表设计的重要性，介绍了图表设计的基本原则、视觉元素和层次、图表类型和选择方法、图表设计方法、设计误区以及图表的交互方式。作者通过深入分析图表设计中的各种细节，使读者能够更好地理解和应用图表设计，从而提高数据可视化的效果。
英国设计专家大卫·麦坎德利斯（David McCandless） 曾说过：“我们接受的信息中80%来自视觉。借助图形化的手段能够以简单、优雅的方式来查看可能太复杂或太大、太小、抽象或分散而无法掌握的信息。”
在业务设置中，数据可视化工具可以帮助可视化业务流程生成所有数据，并创建仪表板来跟踪几乎所有的内容。数据可视化工具还可以完美地使用特定事件、项目、分析和信息的数据创建图形。
原文地址：https://www.cnblogs.com/ztfjs/p/bigdata.html
看着酷炫的可视化，有人会疑惑，是否有实实在在的用处。其实在商业、生产和运营场景中有大量类似的使用，如集团展览中心——用作政府和客户参观使用；城市交通管控中心——交通警务运营监控；证券交易大厅——实时股票交易情况；老板的办公室——BOSS驾驶舱。其中使用尤为较多的是动态数据地图，以及实时的数据大屏。
随着数据使用量的增长，越来越多的人通过数据来寻求专业问题的答案。数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器，通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。如何利用好可视化工具？如何炼成可视化大师？在1月17日的数据侠线上实验室，DT君邀请到2017Tableau大赛上海冠军、Merkle数据分析师林雨旸，为大家传授“秘籍”。
现在做数据分析基本上离不开数据可视化，在大量的数据中，有很大一部分数据都与地理信息相关，因此，在数据可视化中，可视化地图是非常重要的一部分。无论是新闻报道，还是商业分析报告，都能看到运用地图来分析展示相关数据。数据可视化地图可以最直观的表达出数据之间的空间关系，因此在很多数据分析场景中被广泛应用。
译者注：大量研究结果表明人类通过图形获取信息的速度比通过阅读文字获取信息的速度要快很多，那么将数字以可视化的形式展示出来还有其它什么好处，本文详细列举了7种优势。以下为译文。 数据可视化是指以饼状图等图形的方式展示数据。这帮助用户能够更快地识别模式。交互式可视化能够让决策者深入了解细节层次。这种展示方式的改变使得用户可以查看分析背后的事实。 以下是数据可视化影响企业做决策和战略调整的七种方式。 1.动作更快 人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱
刚开始学习数据科学的人都会面对同一个问题： 不知道该先学习哪种编程语言。 不仅仅是编程语言，像Tableau，SPSS等软件系统也是同样的情况。有越来越多的工具和编程语言，很难知道该选择哪一种。 事实是，你的时间有限。学习一门新的编程语言相当于一项巨大的投资，因此在选择语言时需要有战略性。 很明显，一些语言会给你的投资带来很高的回报(付出的时间和金钱投资)。然而其他语言可能是你每年只用几次的纯粹辅助工具。 我给你的建议就是：先学习R语言 专注于一种语言 在说明为什么你应该学习R语言之前，我想强调的是，在开始
大数据时代，日俱增的庞大数据总量离不开数据分析，数据可视化也逐渐成为数据分析的必备工具。
陈为，现任浙大计算机学院副院长、CAD&CG国家重点实验室教授，中国数据可视化领域的顶级学者。他领导的浙大VAG小组，多次在世界顶级可视化会议IEEE VIS发表重要论文。其编著的《数据可视化》一书，填补了中国在系统介绍数据可视化的基本理论和方法上的空白，成为可视化领域的经典参考书目。他经历了中国的数据可视化研究在过去二十多年里的曲折变化，他的故事，一定程度上也展现了中国“数据可视化”历史的缩影。
数据猿报道 近日，数据软件产品和服务商DataHunter宣布完成了B轮融资，具体金额未透露。本轮融资由专注于技术和解决方案的新加坡电信集团全资控股的风险投资基金新电投资(Singtel Innov8)投资。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/52352818
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫，最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘，普通开发者了解这些方法能提升视野，少走弯路。 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 类似JavaScript的可视化库如D3.js，Raphaël，以及Paper.js，以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG，以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。 数据可视化如今成为了很多网站项目
现阶段随着各大企业分公司数量的不断扩增，管理体系也逐渐变得多层次化、多元化，这意味着对其金融资产的集中管理和统一调度难度增加。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
