大數據可視化技術有哪些誤區

❶ 大數據的可視化過程一般基於何種方式處理，這些方式又有什麼不同的優缺點呢

傳統的方式，一般先預測分析數據之後通過較厚的建模將數據層變薄，之後再通過分析層進行計算。現在比較新興的方法是以敏捷BI的方式處理大數據，利用分布式將數據層盡可能厚的引入分析層，使數據在前期盡可能低的減少損耗，能夠幫助分析人員看到更完整的數據。我認為敏捷BI對數據分析更有優勢，因為只有數據層足夠豐富才能得出正確的結論，並且因為建模較輕，敏捷開發能夠更快的進行分析調整，對於現今多變的市場能夠靈活的跟緊市場的變化節奏。

❷ 數據可視化的優缺點有哪些

下面我們就給大家介紹一下數據可視化的優點。

1：動作更快，這是因為人腦對視覺信息的處理要比書面信息容易得多。使用圖表來總結復雜的數據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。所以說，數據可視化是一種非常清晰的溝通方式，使業務領導者能夠更快地理解和處理他們的信息。大數據可視化工具可以提供實時信息，使利益相關者更容易對整個企業進行評估。對市場變化更快的調整和對新機會的快速識別是每個行業的競爭優勢。正是由於這個優點，數據可視化越來越受到了大家的關注。

2：用建設性方式討論結果。一般來說，當我們向高級管理人員提交的許多業務報告的時候，都是規范化的文檔，這些文檔經常被靜態表格和各種圖表類型所誇大。也正是因為它製作的太過於詳細了，以致於那些高管人員也沒辦法記住這些內容，因此對於他們來說是不需要看到太詳細的信息。而使用大數據可視化的工具報告就可以使我們能夠用一些簡短的圖形就能體現那些復雜信息，甚至單個圖形也能做到。決策者可以通過交互元素以及類似於熱圖、fever charts等新的可視化工具，輕松地解釋各種不同的數據源。豐富但有意義的圖形有助於讓忙碌的主管和業務夥伴了解問題和未決的計劃。

3：能夠理解運營和結果之間的連接，具體就是數據可視化允許用戶去跟蹤運營和整體業務性能之間的連接。在競爭環境中，找到業務功能和市場性能之間的相關性是至關重要的。我們可以用一個案例來說明，比如說一家軟體公司的執行銷售總監可能會立即在條形圖中看到，他們的旗艦產品在西南地區的銷售額下降百分比。然後，相關主管可以深入了解這些差異發生在哪裡，並開始制定計劃。通過這種方式，數據可視化可以讓管理人員立即發現問題並採取行動從而及時止損。

缺點：就目前而言，數據可視化缺點在我眼裡還不存在，數據可視化就是為了幫助我們更直觀的看到數據。可能唯一的缺點就是有些人還不能熟練使用吧

談論起 數據可視化設計 ，許多人會產生一個疑問：什麼是數據可視化？我們由此問題著手，來談論下數據可視化設計。

經研究表明，人類大腦對視覺信息的處理優於對文本的處理。因此，數據可視化是使用圖表、圖形和設計元素把數據進行可視化，把相對復雜、抽象的數據通過可視的方式以人們更易理解的形式展示出來的一系列手段。數據可視化可以使人們更有效率的完成某些任務，我們可以理解為三點 優勢 ：

> 美觀展示: 用數據展示企業特色，大會展台，媒體現場展示等

> 數據驅動： 實時查看業務概況、監控預警、驅動內部快速響應

> 發掘價值： 可視化數據呈現後，帶來的視覺感受會幫助人發現新的因素

在 HT 技術支持下，數據可視化除了「可視」，還有可交流、可互動的特點。設計帶來的不僅是瞬息處理海量數據搭配酷炫的可視化樣式所引起的視覺震撼，更應注重為業務需求服務，設計出符合不同行業需求的個性定製可視化，利於企業做出正確的商業決策，以有根據的數據呈現而幫助企業進行更科學的判斷而避免決策的失誤。

缺點： 數據可視化的應該有更多豐富的表現形式，以滿足簡單易懂的需求。

當然在缺點上，我們也有了更多的創新，比如2.3D可視化的結合打造更加豐富多彩的數據可視化形式：

❸ 數據可視化通過哪些方式讓數據展現的更直觀

數據可視化的一般流程
首先我們需要對我們現有的數據進行分析，得出自己的結論，明確要表達的信息和主題(即你通過圖表要說明什麼問題)。然後根據這個目的在現有的或你知道的圖表信息庫中選擇能夠滿足你目標的圖表。最後開始動手製作圖表，並對圖表進行美化、檢查，直至最後圖表完成。
這里我們容易犯的一個錯誤是：先設想要達到的可視化效果，然後在去尋找相應的數據。這樣經常會造成：「現有的數據不能夠做出事先設想的可視化效果，或者是想要製作理想的圖表需要獲取更多的數據。」這樣的誤區。
常用的可視化工具
1、Microsoft Excel
對於這個軟體大家應該並不陌生，對於一般的可視化這個軟體完全足矣，但是對於一些數據量較大的數據則不太適合。
2、Google Spreadsheets
Google Spreadsheets是基於Web的應用程序，它允許使用者創建、更新和修改表格並在線實時分享數據。基於Ajax的程序和微軟的Excel和CSV(逗號分隔值)文件是兼容的。表格也可以以超文本鏈接標記語言(HTML)的格式保存。
3、Tableau Software
Tableau Software現在比較受大家的歡迎，既可以超越Excel做一些稍微復雜的數據分析，又不用像R、Python那種編程語言進行可視化那麼復雜。好多人都有推薦這款軟體。
4、一些需要編程性語言的工具
R語言、JavaScript、HTML、SVG、CSS、Processing、Python。這里主要是列舉一下有哪些編程語言可以實現可視化，具體如何實現需要讀者自行學習。

❹ 如何將數據進行數據可視化展現

當前，許多企業已建立了自己的人力資源管理系統，也累積了相當的人力資源業務數據。然而，正如業內的那句老話「rich data, poor information」，以前累積的數據，並沒有很好的得到利用。原因是這些數據來源太廣，格式不統一，並且其中極少量的數據記錄格式不正確；同時，累計的數據量相當龐大，但許多細節對高層管理人員來說並不重要，他們需要快速、全面的掌握企業的人力資源全貌，綜合、全面、宏觀的信息支持，將是領導們關注的對象。

面對龐大復雜的員工管理數據，企業高管人員需要通過數據來了解他們的員工會做什麼？應該僱傭誰？應該晉升誰？誰是頂層員工？誰有可能離職？

在數據分析方面，藉助於DataViz自助式數據分析和可視化展現功能，深度挖掘人力資源數據，通過可視化動態交互探索數據規律。輔助企業高管更加直觀和高效地洞悉潛藏在數據背後的知識與智慧。

❺ 大數據分析工具面臨哪些挑戰

大數據分析工具面臨哪些挑戰

在大數據時代，傳統的智能BI和報表工具已經很難承擔大數據的市場應用任務。新一代的大數據處理工具將取代傳統的數據處理軟體，並引領新時代的數據挖掘浪潮。那麼，在信息時代背景下，大數據分析工具又將會面臨哪些挑戰呢？
數據搜集與兼容
數據的搜集與整合是數據處理的第一步，在數據源充足的情況下，如何更好更快的檢索並搜集到足夠的數據成為數據分析過程的關鍵。對於大數據分析工具來說，有時甚至要面對數十種格式的數據源或資料庫，能否快速兼容就成了關鍵。
新時代的大數據分析工具必須擁有強大的數據兼容能力，包括對非結構化數據的處理。即使在數據量龐大而雜亂的情況下，大數據分析工具也要能快速反應，整合與甄別數據，為接下來的數據分析工作打好基礎。
大數據壞境下的數據分析速率
數據分析效率直接反映大數據分析工具的性能優劣，新時代的大數據分析工具在面對海量數據時不僅要能快速分析、快速得出結果，還要能保證數據分析結果的准確與客觀（基於數據）。而傳統的數據分析工具因為軟體設計架構的落後已難以勝任大數據分析工作。
傳統的技術架構不能滿足大數據分析工具的性能要求，在眾多大數據解決方案中，國雲數據開發的大數據魔鏡採用新穎的「三層架構」模式，將大數據分析工具的功能選項做進一步細分，不得不說是一種大膽的嘗試與創新。
數據分析方法的革新
與傳統的數據處理流程相比，因為數據量的龐大和非結構化數據的增加，大數據分析工具必須具有更強的並行處理能力。以便查詢、分解及數據分析進行分布式處理，將處理任務分配到不同的處理節點，提高數據處理深度與寬度。
在數據分析過程中，數據分析模型扮演著分析「路徑」的角色。大數據分析工具必須內嵌有多種數據分析模型才能滿足不同目的的數據分析需求。這個要求從技術層面上來說問題不大，關鍵是隨著大數據應用范疇的拓展，大數據分析工具能否趕上市場需求的步伐。
數據可視化技術（末端展示）
數據可視化可謂是新時代數據分析工具必備的功能了。數據可視化就是將數據或者數據分析結果以圖表的形式展示在各種平台上。這要求大數據分析工具有著強大的數據圖表渲染功能，並且要內置豐富的可視化效果，以滿足用戶的不同展示需求。
除了末端展示的需要，數據可視化也是數據分析時不可或缺的一部分，即返回數據時的二次分析。大數據魔鏡僅可視化效果就有數百種，能為客戶提供完美的數據可視化解決方案，可見數據可視化技術已成為主流大數據分析工具的「標配」。
時代在變化中發展，科技在爭議中進步。大數據分析工具作為重要的大數據應用技術而影響著未來大數據產業的發展，可謂舉足輕重。但只要順應時代發展和社會需求，大數據分析工具的前途還是一片明朗的。