大數據可視化如何實現

㈠ 修飾在大數據可視化過程中哪個步驟實現

第一步：分析原始數據
數據是可視化背後的主角，逆向可視化與從零構建可視化的第一步一樣：從原始數據入手。不同的是在逆向時我們看到的是數據經過圖形映射、加工、修飾後的最終結果，而原始數據隱藏在紛繁復雜的視覺效果中。拋開華麗的可視化效果，從中找到數據、分析數據是我們的首要工作。
第二步：分析圖形
圖形是可視化中的關鍵元素，也是我們最關注的部分。分析可視化中的圖形可以從很多角度來進行，我們可以先從整體入手
第三步：深入挖氏或掘背後技術
通過上面的分析我們其實已經可以通過一些工具製作出類似可視化效果。但是作為可視化硬核玩家的你不能止步於此，應該深入地了解更底層的實現方法。我們可以查看開源工具的源代碼。
第四步：實施
進行到這里，難道你不想親自實現一下可視化效果嗎？有了數據、分析了結構、深入理解了背後的原理，具體實施將會變得十分簡單，可以根據需求選擇適合自己的工具悶核飢。
第五步：可讀性優化
在上面的分析中我們可能漏掉了一些細節：針對可螞返讀性進行優化。可讀性會直接影響可視化內容的質量，混亂的顏色、重疊的標簽都會大大降低可讀性。在逆向可視化案例時，我們應該注意發現和積累對可讀性優化的方法，以更好地應用到自己的案例中去。

㈡ 大數據可視化展現方式有哪些

一、面積&尺寸可視化
對同一類圖形(例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等)的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同目標對應的目標值之間的比照。
這種辦法會讓閱讀者對數據及其之間的比照一目瞭然。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式核算，來表達准確的標准和份額。
二、顏色可視化
經過顏色的深淺來表達目標值的強弱和巨細，是數據可視化規劃的常用辦法，用戶一眼看上去便可全體的看出哪一部分目標的數據值更突出。
三、圖形可視化
在咱們規劃目標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表愈加生動的被展示，更便於用戶了解圖表要表達的主題。
四、地域空間可視化
當目標數據要表達的主題跟地域有關聯時，咱們一般會挑選用地圖為大布景。
這樣用戶能夠直觀的了解全體的數據情況，同時也能夠依據地理位置快速的定位到某一區域來查看詳細數據。
五、概念可視化
經過將籠統的目標數據轉換成咱們熟悉的簡單感知的數據時，用戶便更簡單了解圖形要表達的意義。

㈢ 如何實現大數據可視化

1.考慮用戶
管理咨詢公司Aspirent視覺分析實踐主管Dan Gastineau表示，企業應使用顏色、形狀、大小和布局來顯示可視化的設計和使用。
Aspirent使用顏色來突出希望用戶關注的分析方面。而大小可有效說明數量，但過多使用不同大小來傳遞信息可能會導致混亂。這里應該有選擇地使用大小，即在咨詢團隊成員想要強調的地方。
2.講述連貫的故事
與你的受眾溝通，保持設計的簡單和專注性。顏色到圖表數量等細節可幫助確保儀錶板講述連貫的故事。MicroStrategy產品管理高級副總裁Saurabh
Abhyankar說：「儀錶板就像一本書，它需要考慮讀者的設計元素，而不僅僅是強制列出所有可訪問的數據。」儀錶板的設計將成為推動部署的因素。
3.迭代設計
應不斷從視覺分析用戶獲得反饋意見。隨著時間的推移，數據探索會引發新的想法和問題，而隨時間和部署推移提高數據相關性會使用戶更智能。
從你的受眾徵求並獲取反饋意見可改善體驗。谷歌雲端數據工作室首席產品經理Nick
Mihailovski表示，快速構建概念、快速獲取反饋意見並進行迭代可更快獲得更好的結果。另外，還可將調查和表格整合到精美的報告中，也可以幫助確保大數據的可視化結果確實有助於目標受眾。
4.個性化一切
應確保儀錶板向最終用戶顯示個性化信息，並確保其相關性。並且，還應確保可視化在設計上反映其所在的設備，並為最終用戶提供離線訪問，這將讓可視化走得更長遠。Mihailovski說，通過精心設計的互動式可視化來吸引觀眾以及傳播數據文化，這會使分析具有吸引力和富有樂趣。
5.從分析目標開始
應確保數據類型和分析目標可反映所選的可視化類型。Mihailovski稱：「人們通常會採用相反的方法，他們先看到整潔或模糊的可視化類型，然後試圖使其數據相匹配。」對於大數據項目的可視化，簡單的表格或條形圖有時可能是最有效的。

㈣ 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。