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案例】10个数据可视化案例,让您更懂可视化

小编邀请您,先思考: 1 如何选择正确的图标视觉化数据?有哪些经验教训? 数据可视化,是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。 通过可视化信息,我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化,它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息,甚至完全背道而驰。 这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 设计师要做的,不仅仅是选择合适的图表类型,更要以一种容易理解的方式来呈现信息,设计出更直观的导航系统,让观众尽可能减少理解方面的麻烦,做到一目了然。 当然,并不是所有的设计师是数据可视化专家,这就是为什么大部分的图表看上去是那么糟糕,简直不忍直视。 这里有10个数据可视化案例,包括你可能犯的错误和快速修复补救的方法。 错误6.扭曲数据 确保所有可视化方式是准确的。例如,气泡图大小应该根据区域扩展,而不是直径。 ?

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遇见大数据可视化 : 那些 WOW 的数据可视化案例

数据可视化的内涵并非只是专业人员才能看得的懂的图表,当你想要通过数据来宣传证明自己时,你遇到的问题是大多数人并不能看懂你的图表。那么让数据可视化的过程更加的生动有趣、通俗易懂就显的尤为重要了。 如何才能让数据可视化在面向普罗大众更容易接受和理解,甚至产生WOW的感觉呢?下面我试着通过一些具体的数据可视化案例来说明。 在这个案例中,每一条线的灰色代表是一个人原来可以活到多少岁,但因为枪支却提前死亡了,死之前用桔色表现。 用3D交互式可视化可以帮助我们更好的想象宇宙网络,更方便展示模型之间的差异,让我们深入了解宇宙的基本结构。 通过上面这些案例分析,我们可以看出,这些案例首先都会有一个主题,围绕着这个主题对会对数据进行一些提纯,而不是把所有相关数据都罗列让用户自己去找答案。最后就是怎么让数据展示的更加生活和更有交互性了。

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    数据可视化】深度解析大数据可视化设计案例分析

    数据可视化是个热门话题,在信息安全领域,也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式,以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力,数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势 一什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始?目的是哪里?哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图,我们可以在几秒钟内回答这些问题,这就是可视化带给我们的效率。 具体我们通过两个案例来进行分析。 二案例一:大规模漏洞感知可视化设计 ? 上图是全国范围内,各个行业漏洞的分布和趋势,橙黄蓝分别代表了漏洞数量的高中低。 三案例二:白环境虫图可视化设计 ? 如果手上只有单纯的电子表格(左),要想找到其中IP、应用和端口的访问模式就会很花时间,而用虫图(右)呈现之后,虽然增加了很多数据,但读者的理解程度反而提高了。 3.2 分析数据 接下来分析数据案例中的元数据是事件,维度有时间、源IP、目的IP和应用,查看的视角主要是关联和微观。 ?

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    Python数据可视化案例二:动态更新数据

    在开发与数据监测和数据可视化有关的系统时,我们会需要根据最新的数据对图形进行更新。 下面的代码模拟了这种情况,单击Start按钮时会更新数据并重新绘制图形使得曲线看上去在移动一样,单击Stop按钮则停止更新数据。 matplotlib.widgets import Button fig, ax = plt.subplots() #设置图形显示位置 plt.subplots_adjust(bottom=0.2) #初始实验数据 self.flag = True self.range_s, self.range_e, self.range_step = 0, 1, 0.005 #线程函数,用来更新数据并重新绘制图形 np.arange(self.range_s, self.range_e, self.range_step) ydata = np.sin(4*np.pi*t) #更新数据

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    数据可视化经典案例|让数据说话

    今天跟大家分享一个经典的数据可视化案例案例的主角是汉斯.罗斯林(Hans Rosling)教授。 最重要的是,谷歌把这个软件与自家的数据可视化产品融合之后,已经免费公开提供给全球用户使用。 不过我们只能使用Gapminder的内置数据集来展现动态数据效果,但是里面数据涵盖范围非常广,涉及经济、政治、人口等多个领域。 这是Gapminder软件网页版的地址: http://www.gapminder.org/ 里面除了可以手动选择各种数据集来展示动态数据图表之外,还有大量的关于可视化领域的精彩演讲。 很多数据都提供有下载接口(试了一下无法下载,会访问外国网站的可以试一试。) 在线图表页面可以自定义数据集(底部),选择数据的来源及覆盖地区(右上角国家与地区)。

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    数据可视化】大牛深度解析大数据可视化、可视分析案例

    数据可视化是个热门话题,在信息安全领域,也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式,以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力,数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势 1 什么是网络安全可视化? 攻击从哪里开始?目的是哪里?哪些地方遭受的攻击最频繁通过大数据?网络安全可视化图,我们可以在几秒钟内回答这些问题,这就是可视化带给我们的效率。 具体我们通过两个案例来进行分析。 2 案例一:大规模漏洞感知可视化设计 上图是全国范围内,各个行业漏洞的分布和趋势,橙黄蓝分别代表了漏洞数量的高中低。 3 案例二:白环境虫图可视化设计 如果手上只有单纯的电子表格,要想找到其中IP、应用和端口的访问模式就会很花时间,而用虫图呈现之后,虽然增加了很多数据,但读者的理解程度反而提高了。 3.2 分析数据 接下来分析数据案例中的元数据是事件,维度有时间、源IP、目的IP和应用,查看的视角主要是关联和微观。

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    11个有趣的【数据可视化案例

    image.png 数据可视化专家每天都在数据设计的世界里创造惊人的东西,数据可视化是在许多不同领域的重要工具。 为了纪念所有艺术家和设计师在世界各地进行惊人的数据可视化,这里收集了2018年最有趣的数据可视化案例。 2018年最佳数据可视化案例 1.History of Bruce Springsteen image.png By Adam McCann 亚当·麦肯(AdamMcCann)的数据可视化显示了布鲁斯 他利用收集到的每一次阿波罗任务的数据,创建了这个数据可视化。他把它作为一种艺术印刷品出售,而且相当成功。 设计师詹姆士创造了一个数据可视化,许多木星卫星与数据有关的名称,大小,日期发现都一目了然。你可以把它印成海报挂在墙上。

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    R语言数据可视化分析案例:探索BRFSS数据

    描述如何收集样本中的观测值,以及此数据收集方法对推断范围(可概括性/因果关系)的影响。 在进行BRFSS座机电话调查时,访问员从一个家庭中随机选择的成年人那里收集数据。 推论范围(普遍性/因果关系): 普遍性:调查数据是从50个州和美国领土收集的,这使得数据看起来足够随机样本,从而可以将其推广到整个美国人口。 供以后参考,如果数据集包含有关每个访谈的详细信息,例如收集数据的时间和访谈的持续时间,将很有用。这些其他信息将提供有关可能参加或可能未参加调查的人员的进一步见解。 数据中还存在某些异常值,其中一些响应者在没有受过教育的情况下会“满意”或“非常满意”。由于大多数美国人口至少已从高中毕业,因此该数据似乎准确地代表了受访者的分布。

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    数据可视化分析案例:探索BRFSS电话调查数据

    在进行BRFSS座机电话调查时,访问员从一个家庭中随机选择的成年人那里收集数据。在进行BRFSS问卷的电话版本时,访问员从成年人中收集数据。” 推论范围(普遍性/因果关系): 普遍性:调查数据是从50个州和美国领土收集的,这使得数据看起来足够随机样本,从而可以将其推广到整个美国人口。 供以后参考,如果数据集包含有关每个访谈的详细信息,例如收集数据的时间和访谈的持续时间,将很有用。 第2部分:研究问题 研究问题1:体重指数(BMI)是否与受访者自己的健康看法相关? 数据中还存在某些异常值,其中一些反馈者在没有受过教育的情况下会“满意”或“非常满意”。由于大多数人口至少已从高中毕业,因此该数据似乎准确地代表了受访者的分布。 本文摘选《R语言数据可视化分析案例:探索BRFSS数据

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    大屏数据可视化案例「建议收藏」

    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。 数据可视化数据空间到图形空间的映射,是抽象数据的具象表达。 数据可视化交互的基本原则:总览为先,缩放过滤按需查看细节。 大屏数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用,通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。 大屏数据可视化应用的难点并不在于图表类型的多样化,而在于如何能在简单的一页之内让用户读懂数据之间的层次与关联,这就关系到布局、色彩、图表、动效的综合运用。 制作可视化大屏,最便捷有效的方式是使用DataV、帆软等报表工具,而本示例项目则使用ECharts自行开发。 项目案例 – 上市公司全景概览 地图数据可视化 – 基于ECharts Geo 3D图表展示 – 基于ECharts GL 热力图展示 – 基于ECharts & 百度地图 ECharts

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    数据可视化-echarts入门、常见图表案例及项目案例

    一、简介一、数据可视化简介什么是数据可视化? 图片数据可视化是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析;主要是借助于图形化手段 /8/9 /10/11,chrome,firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表。 丰富的图表类型ECharts 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、k线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于数据关系可视化的关系图,treemap,多维数据可视化的平行坐标 多维数据支持以及丰富的视觉编码手段ECharts 3开始加强了对多维数据的支持。除了加入平行坐标等常见的多维数据可视化工具外,对于传统的散点图,传入的数据也可以是多个维度的。

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    17个惊艳的数据可视化案例,让你更懂数据可视化

    来源丨高下制图 你眼中的数据可视化的作品是否是各种条形图、柱状图等等堆积在一起进行数据的展示? 今天看完为大家整理的17个数据可视化优秀作品,你就知道原来数据可视化作品还可以这样做,欢迎大家分享与收藏。 7.太空垃圾 behance.net/FedericaFra BBC 委托数据艺术家 Federica Fragapane 制作有关太空垃圾的数据可视化作品。 这是可滚动的数字可视化作品,可带您穿越太空。所有的数据全部与太阳系中的卫星有关,从我们自己的月亮开始。可视化不仅美观而且具有教育意义,有很高的应用价值。每个卫星其轨道和相关信息都是可以导航的。 17.科比-布莱恩特职业生涯投篮数据可视化图 Every shot Kobe Bryant ever took. All 30,699 of them 科比-布莱恩特职业生涯投篮数据可视化

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    数据可视化 可以参考的 模板案例分享

    1、布局排版 大屏首先是要服务于业务,让业务指标和数据合理的展现。由于往往展现的是一个企业全局的业务,一般分为主要指标和次要指标两个层次,主要指标反映核心业务,次要指标用于进一步阐述分析。

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    干货案例 | Pandas数据可视化怎么做?

    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

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    数据的“可视化案例:360的“骗子地图”

    360的“骗子地图”可以说是大数据可视化”的一个非常好的案例,这一点值得其他互联网公司去学习。 “骗子地图”怎么来的? 据360安全大数据平台负责人裴智勇介绍:“360在安全大数据分析处理已经长达四年多的时间,360不仅拥有了对大数据的处理分析能力,还能将大数据实现可视化,并利用大数据进行预测。” 此前,360一直将其安全大数据可视化应用于网络安全防护等方面,上线对用户实时开放尚属首次。 除了大数据可视化,2015年,360还将围绕“安全”推出一系列的服务,为用户的安全服务。 “骗子地图”可以说是实时的在为用户 呈现各种基于大数据可视化变化图,还能找到相关的“防骗技巧”。

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    可视化 | Uber 工程智能大数据可视分析案例

    团队更注重于面向这些公众数据进行视觉呈现、数据分析和框架开发,去完成可视化分析。 可视分析:让数据可操作 UBER A /B测试平台的图表和置信区间的可视化功能。 可视化分析主要包括抽象数据可视化。 这是指可视化中的数据没有固有的空间结构。相反的,今天更提倡科学可视化的概念,即将地理信息、空间信息、3D模型等结构化和非结构化数据进行最直观的可视分析。这时会涉及到大量数据,如:报表、仪表盘等。 同时,将实时更新的网络数据进行实时分析。 UBER 可视化团队,一方面着力于更多的业务洞察和数据可视化的探索。另一方面着力于,搭建可视化系统,包括A / B内部的测试平台和大型机学习平台。 数据可视化的强有力的作用是视觉上的叙述和数据的艺术形式。 面向公众:让数据讲故事 UBER 的数据可视化有很多种方式为我们讲故事。 在Travis Kalanick的TED演讲视频中,可以一览UBER 团队制作的数据可视化的展示案例,通过对比使用uberPOOL街段交通和未使用uberPOOL的阶段交通的交通流量,呈现城市交通状况。

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    一篇全是代码的数据可视化案例

    以上所有图表的指标数据均为随机数虚构,图表的图形代码使用showtext和Cario进行高清渲染并自动输出,除了需加载的地图素材之外,其他代码均可一次性放在控制台流畅运行。

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    七个经典可视化案例,展示数据思维

    数百年来,人们一直在使用图表来解释跟数据相关的种种。为了向数据可视化的历史和图表的力量致敬,我们重新制作了史上最具代表性的7张图表。 他是一位数据可视化的专家,已经对这些以及更多的图表写过相关文章。 ◆ ◆ ◆ 1. 约翰·雪诺(John Snow)和霍乱案例 下方是约翰·雪诺的地图,展示了1854年伦敦霍乱爆发时的发病源头。线条代表街道。黑色的长条代表了所在街区死亡的人数。圆点代表抽水泵。 切换图像的缩放比例可以看到详细数据。 ? 关键点是:仅仅只有统计数据会变得混淆杂乱和不完整。图表能让我们更好的理解数据

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    数据可视化之美:经典案例与实践解析

    随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。 如果对地理空间数据、社会网络关系、多维数据进行可视化,直观地传递数据期望表达的信息是需要特定的图表类型来展示。 让我们一起来看几个经典的可视化,观测它们是如何充分利用其源数据结构的。 1. “美国大选”数据可视化 在美国大选期间,美国媒体做了不少与之相关的数据报道,让我们来回顾一下,他们是如何将美国大选的数据可视化的吧! 下图为各洲“选举人票”的占比情况。 前文我们已经了解了几种常用的数据可视化技术。接下来,让我们一起来学习下创建有效的可视化的步骤。我们通常会按照下述的几个关键步骤进行: 你有什么数据数据有哪些分类? 关于数据你想了解什么? 比如说有不同组别的数据,我们想查看各组别间的数据和总计时,此时就可以通过交互式探索的形式进行展示。 还可以结合自己掌握的数据分析和可视化技术,搭建数据可视化平台,从而实现智能BI的可视化功能。

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    爱数科案例 | 城市房价数据可视化分析

    案例采用波士顿房价数据集,其中包含14个字段506条样本数量,包括波士顿地区人口水平、房屋周边环境以及房价等信息。 通过对该数据进行可视化分析,目的是探究波士顿整体房价的影响因素以及一些房屋房价异常高的原因,并尽量找出其中的优质房源。 1. 读数据集 首先,读取数据集。 接下来的可视化分析将基于以上四大类开展,逐一分析其分布情况与该类字段与波士顿地区房价的关系。 2. 数据字段基本统计信息 查看数据集中各个字段的样本数、均值、标准差、最小值、四分位数等基本信息。 因此,在后续进行可视化分析的时候着重定位优质房源。 3. 自用房屋比例的箱线图 由于数据字段基本信息统计中字段AGE的数值相对较为异常,因此可以通过箱线图进一步验证该字段数据的合理性。 由于图中并没有显示异常点,因此可以确认字段AGE所录入的数据均合理。 4. 平均房价直方图 读取数据集、查看各个字段的基本信息以及验证各个字段的数据合理性之后将具体分析该案例

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