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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

一个好的流程可以让我们事半功倍,可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。 首先,在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据,包含元数据数据维度、查看的视角等;其次,我们利用可视化工具,根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表;然后优化细节;最后检查测试。 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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R语言数据可视化分析案例:探索BRFSS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。 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。 使用的总变量:3 满意-整体生活满意度 教育-教育水平 性别-个人的生物性别 第3部分:探索性数据分析 研究问题1:体重指数(BMI)是否与受访者自身健康的看法相关/相关? 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。 使用的总变量:3 满意-整体生活满意度 教育-教育水平 性别-个人的生物性别 第3部分:探索性数据分析 研究问题1:体重指数(BMI)是否与受访者自身健康的看法相关? 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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    数据可视化】大牛深度解析大数据可视化、可视分析案例

    1.2 可视化设计流程 一个好的流程可以让我们事半功倍,可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。 首先,在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据,包含元数据数据维度、查看的视角等相关信息; 其次,我们利用可视化工具,根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表;然后再进行优化细节; 最后检查测试。 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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    数据分析真实案例,手把手教你可视化分析

    人人都是产品经理火了那么多年,现在又开始人人都是数据分析师了!一个公司就那么多坑位,很少能见到几家公司专门配备一个数据分析师,供其他部门使用,现实就是这么骨干地把你打造成一个全方位人才。 但一提起数据分析,很多人还是头疼,更别提还要做成可视化分析报告了。下面我们就从一个完整的数据分析真实案例,看看如何做数据可视化分析报告。 这天老板突然给翠花发消息,让她做一个关于全公司员工情况的可视化分析,一周内完成。# 确定目的 别以为确定目的就那么容易,你又不是老板肚子里的蛔虫,千万别瞎揣摩圣心,省的推翻重做。 数据分析 在等待全员填报的期间,翠花对指标进行了重新梳理分类,以便更好的形成数据分析。 不用等到黄花菜都凉了,全公司已经完成了问卷,妥妥的30条数据。 没有设计大大帮忙怎么办?没事,拿来吧你! 祭出祖传的Banber可视化云,直接去模板中心搜索“人力资源”,选个顺眼的拿来使用。

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    可视化 | Uber 工程智能大数据可视分析案例

    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。 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。 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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    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案例

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    数据可视化常用的五种方式及案例分析

    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。 从用户的角度,数据可视化可以让用户快速抓住要点信息,让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。 数据可视化一般会具备以下几个特点:准确性、创新性 和 简洁性。 这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时,要用数学公式计算,来表达准确的尺度和比例。 二、颜色可视化 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小,是数据可视化设计的常用方法,用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。 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。

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    数据分析必备工具(附39个大数据可视化案例

    其他的则是商业智能平台,能够进行复杂的数据分析并生产报告,并配有多种方式实现数据可视化。 SAS VisualAnalytics // @SASsoftware SAS可视化分析工具为了更加全面的分析能够探索各种尺寸的数据可视化。 Excel的最新版本塞满了可视化工具,包括被推荐的图表,不同方法迅速分析并展现数据,有多重控制选择来改变和布局可视化。 该平台允许用于可视化和探索数据,包括复杂的线性分析、社会网络分析等其他深入了解数据关系的模型。 主要特点: 用Excel或CSV格式上传你的数据 拖放元素来建立可视化效果 沙箱技术用于数据分析 公众或私人分析 费用:免费 39.

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    Python数据分析+可视化项目案例教学:亚马逊平台用户订单数据分析

    前言 关于亚马逊订单数据的探索! pyecharts import options as opts from pyecharts.commons.utils import JsCode Python从零基础入门到实战系统教程、源码、视频、数据集 ,在线一对一解答,可以加群:1039649593 数据处理 对时间字段进行处理,转为datetime; 对配送州字段进行处理,原始数据中既有州缩写也有全称,统一为全称呼; df_c = pd.read_excel '1000px', height='800px', bg_color=JsCode(bg_color_js))) p.add_xaxis([0, 1]) # 此部分数据为要显示的数值 font_size=40, formatter='{c}%'), symbol_repeat=False, is_symbol_clip=True ) # 此部分数据用于背景

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    图表大师:数据可视化常用的五种方式及案例分析

    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。 从用户的角度,数据可视化可以让用户快速抓住要点信息,让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。 数据可视化一般会具备以下几个特点:准确性、创新性 和 简洁性。 这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时,要用数学公式计算,来表达准确的尺度和比例。 二、颜色可视化 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小,是数据可视化设计的常用方法,用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。 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。

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    「流程案例」| 胡润富豪榜数据获取、分析可视化

    但只关注第一位就太未免浪费这份榜单的价值了,事实上这份榜单能挖掘到的信息很多,比如: 哪些行业创造财富的能力最强 这些大佬的年龄又集中在哪些区间 哪些人资产进步最大 本文将从数据获取、数据清洗、数据可视化入手 ,实现一整套完整的数据分析流程 目标网站:https://www.hurun.net/zh-CN/Rank/HsRankDetails? 代码思路与以往的推文 “技术指导投资 | Selenium 爬虫基金分析” 非常类似,所包含的函数及其功能都可以完全套用。 最后我们就得到了下面这份非常原生的数据。 (仅展示10行) 有了这份数据我们能开始数据分析吗? 事实上可以,只要你能忍的了数据中有可能存在的乱码,这性别和年龄杂糅在一起的粗犷感,以及随时有可能出错的数据类型等等的问题。 可视化 经过上面的一系列努力那么我们终于可以开始我们的可视化分析部分了,关于可视化的代码感兴趣的同学也可以在后台获取,这里仅展示可视化结果。对于排名的话,我们可以来看一下哪些人排名比较靠前。

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    Python+pandas+matplotlib数据分析可视化案例(附源码)

    问题描述:运行下面的程序,在当前文件夹中生成饭店营业额模拟数据文件data.csv ? 然后完成下面的任务: 1)使用pandas读取文件data.csv中的数据,创建DataFrame对象,并删除其中所有缺失值; 2)使用matplotlib生成折线图,反应该饭店每天的营业额情况,并把图形保存为本地文件 绘制柱状图显示每个月份的营业额,并把图形保存为本地文件second.jpg; 4)按月份进行统计,找出相邻两个月最大涨幅,并把涨幅最大的月份写入文件maxMonth.txt; 5)按季度统计该饭店2018年的营业额数据

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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。 [1508746855749_301_1508746895227.gif] Notabilia “Notabilia”分析可视化了维基百科中争议性条目的讨论情况。 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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    案例】大数据攻略案例分析及结论

    ,以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点,并提供领先企业的典型案例以资借鉴。 二、大数据直接作为产品 对一些企业,大数据直接成为了产品,这些产品包括海量数据分析、存储与挖掘的服务等,目前大数据产业链正在形成过程中,出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构 c 许多传统企业没有分析海量数据的能力,此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作,目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司,它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量 有的企业从组织设计上发力,将大数据纳入业务分析部门的管理之下,用业务统驭数据。对于朝阳大悦城,由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作,其中的大数据分析人员则作为支持人员。 例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效(比如带来的商品转化率的提升)来考核数据挖掘师,考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。

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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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    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 5.Apollo image.png By Paul Button Paul Button是一个喜欢分析数据的平面设计师。他一直对太空有关的事情感兴趣。 为了做出决定,她对睫毛膏的可视化显示了荷兰一家在线化妆店的数据数据显示了每一种睫毛膏的颜色和它的特性;睫毛分离,体积或长度,以及防水能力。通过对数据分析,她找到了她需要的睫毛膏。

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    Python数据分析案例-药店销售数据分析

    最近学习了Python数据分析的一些基础知识,就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。 数据分析基本过程包括:获取数据数据清洗、构建模型、数据可视化以及消费趋势分析。 在本次案例中不需要选取子集,暂时可以忽略这一步。 在本次案例中为求方便,直接使用dropna函数删除缺失数据,具体如下: #缺失值处理 print('删除缺失值前:', dataDF.shape) # 使用info查看数据信息, print(dataDF.info () 构建模型及数据可视化 数据清洗完成后,需要利用数据构建模型(就是计算相应的业务指标),并用可视化的方式呈现结果。

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