如何將數據可視化

⑴ 將數據進行數據可視化展現

對於數據可視化，作為藝術類學生來說都不陌生，而且近年來以圖像作為傳播媒介的趨勢下，用圖像說話的能力逐漸成為設計師和建築師的必備能力。但是在實際操作的過程中，更多的學生還是停留在用ppt自帶的柱狀圖、餅形圖畫圖。

其實數據可視化是一個完全可以量化的技術。

對於這一理論，有學者解釋說,我們使用的表達式來描述時間的經歷的方法其實更多的是「容器」和「移動對象」的概念。時間的衡量我們通常會分解成一個既有的對象或目的等，走向我們所花費的時長。對於建築學來說，特定的時間段所在場域中發生的行為，正好是承載我們設計方案的根源。

所以對於建築學的學生來說，分析圖為什麼不會畫，其實是對自己調研的內容和數據沒有一個本質的分析。這也是導致大家的圖面過於單一，前期調研的內容與實際設計方案斷層的主要原因之一。熟練運用這些邏輯來分析才是畫好分析圖的關鍵。

⑵ excel表格中的數據如何可視化

1.直接插入裡面推薦的圖表，將數據轉成圖表；
2.將excel數據導入BDP個人版，拖拽分析維度即可呈現可視化效果。

⑶ 如何讓數據可視化,應用數據可以幫我們做那些有效的教學活動

計算機用於科學計算和數據處理已有多年歷史，而長期以來，計算機水平有限，導致對數據主要只能進行批量處理，不能進行交互處理，更不能對計算機過程進行干預和引導，只能被動地等待計算結果的輸出。隨著科學研究領域的不斷擴大，在超級計算機、教育、飛行器、氣象、醫學和探礦等領域產生了大量的數據。但由於缺乏有效的分析手段，常常要舍棄龐大數據群中的大部分有用數據，導致應有的信息處理精度降低．海量數據的產生已不能有效地解釋這些數據和一些現象。因而，科學計算可視化應運而生。

數據可視化是應用計算機圖形學和圖像處理技術，將科學計算過程中產生的數據及結果數據，轉換為人們容易理解的圖形圖像形式，在屏幕上顯示出來。科學計算可視化把科學計算過程中的數據及結果轉變成人的視覺可以感受到的計算機圖像，這些圖像可以將大量的抽象信息有機的組織在一起，並形象生動地顯示數據所表示的內容及其之間的關系，從面使許多抽象的、難於理解的原理和規律變得直觀簡單，許多繁冗而枯燥的數據變得生動有趣。

⑷ 未來我們如何做好數據可視化

我們在學數據分析的過程中會接觸很多的知識，比如數據挖掘、數據分析等。其中數據分析中最後一個工作就是數據可視化，而數據可視化是數據分析工作中最簡單也是最為重要的一道最後工序，如果數據可視化做不好，就無法很好地表達數據分析的結果，那麼數據分析做的再好也是無用的，因為無法讓別人理解。由此我們看出數據可視化的重要性，現在數據可視化的發展有了很大的進步，那麼在未來我們如何做好數據可視化呢？
其實數據可視化和信息的傳播融合發展是一個極好的道路，而這個信息傳播最好是和新聞傳播掛鉤，這樣就能夠讓數據可視化和新聞傳播共同發展。在大數據時代意味著一切皆可被數據化，一般來說，新聞媒體肩負著監督環境、傳播信息、對周圍世界變化。提到數據新聞，就是數據可視化讓傳統的新聞嗅覺、講述引人入勝的故事的能力和海量的數據信息結合在一起的可能性。通過對數據整理歸納，以及視覺效果包裝，然後搭建新聞講述框架，共同用數據可視化方式為受眾提供直觀或互動式閱讀體驗，這樣就能夠大幅度提升了信息傳播效果。
當然，新聞的內容只有深刻的理解才能夠報道出深刻的感覺，但是在實際操作中，記者不能事事親歷，有時候很難把報道中的主觀成分全媒體時代，如果人人都能夠報道新聞，那麼海量信息就會彼此關聯鬆散，讓個體產生信息焦慮。而深度報道中，如何讓歷史數據和事實更有可視性和可性度是我們需要注意的問題，這就需要數據可視化來解決。在數據搜集和分析過程中，直接加強了記者對新聞主題和背景的理解，為講好新聞故事提供邏輯線索，以數據為基石確保新聞的真實性和客觀性。可視化以通俗易懂的方式，可以利用各種專業軟體抓取、分析並形象化呈現數據，增強了新聞的藝術性和技術性。
所以說我們需要培養能夠為數據可視化服務的相關人才。具體的方式就是在數據記者方面，應該提升挑選題、挖掘數據和編輯數據的業務水平，獲取，分析和發現具有新聞價值的數據；新聞應用程序開發者，應提高數據深度研究、數據運算、從多種渠道快速獲取數據等方面的能力。當然在大數據時代下，新聞教育應該拓寬視野，實行文理結合，通過文理交融，讓學生有更多的機會學習如何獲取數據、理解數據和展示數據，解決了相關人才匱乏的問題。數據可視化等應用技術加快推進傳統媒體和新興媒體融合發展，充分運用新技術新應用創新。媒體發展時也多次強調創新新聞傳播手段，適應社會信息傳播技術，打造具有竟爭力、傳播力、公信力和影響力的媒體。
在這篇文章中我們給大家介紹了對未來數據可視化的展望，其實通過這篇文章我們不難發現，數據可視化能夠解決現在媒體面對的很大的問題，也間接明白了大數據無意間改變了我們的生活方式，希望這篇文章能夠更好地幫助大家理解數據可視化。

⑸ 如何實現網路流量數據可視化

實現網路流量數據可視化，主要分為以下步驟：

1. 安全TAP：保護流經網路/虛擬TAP的網路流量中的信息，使其避免未授權的訪問。 從物理或虛擬源頭安全地收集流量。

2.流量映射：流量映射使得每個網路埠都能夠以 100% 的埠線速接收流量，同時每個工具埠也能夠以 100% 的埠速率輸出相關流量。

3.深度數據包過濾：對於分布在虛擬化環境中的那些有封裝的、穿隧傳輸的流量，通過使用靈活的模式匹配正則表達式過濾器，令路由決策基於應用層的數據包內容，而不僅僅基於數據包報頭，可以增強該類流量的可視性，實現數據包深度過濾。

4.數據包優化：數據包截短，就是通過消除數據包中無關工具管理功能、分析功能、合規性或安全性的後沿成分，減小數據包的大小。

5.關聯狀態：數據包除重功能，即建立一個時間窗口，在該窗口期間，任何重復數據包進入矩陣都會被消除。去除與正在進行中的分析任務無關的數據包，整個系統就能夠顯著降低帶寬浪費率和存儲容量浪費率，減少對相關工具處理資源的佔用。

6.高性能NetFlow：把NetFlow生成任務從生產網路上的交換機和路由器上轉移出去， 可以提升生產網路的性能，同時也能在數量上、質量上和有效性方面對傳送至工具的精確NetFlow數據。

7.串接：為了對層出不窮的安全威脅作出更敏捷的反應，許多過去被動檢視流量的帶外安全工具正在變身串接部署。然而，串接部署也自然難免有潛在的故障點，只是用旁路技術可以降低這些風險。

⑹ 如何將枯燥的大數據呈現為可視化的圖和動畫

將數據轉化成可視化，按照使用場景來選取一個適合你的工具就好了。

對於企業，因為這些數據本身是自己生產經營過程中產生的，能反映歷史的狀況，總結發展之道，對目前的問題或者未來下一步的決策起到一個輔助作用。

像題主將枯燥的大數據呈現為可視化地圖和動畫，也可以選擇採用2D、3D數據可視化結合形式來解決，這樣不僅可以實現場景逼真的實時數據監控，數據展示出來也是淺顯易懂、易於決策。

展示三個關於 Hightopo 車輛軌跡交通數據可視化例子，充分體現大數據呈現為動畫效果。

Case 1. 智慧城市交通布局

通過不同顏色的高亮展示了交通快速路、主幹路、次幹路。線路可視化可以知道園區的交通線路布局，方便運維人員及時有效地對交通路線進行調整部署、獲取交通軌跡數據信息。輔助園區管理部門綜合掌控全區大范圍的線路運行管控。

在交通布局上，Hightopo 可視化也可延伸融合更多功能如綜合態勢監測：集成地理信息系統、視頻監控系統、交管部門各業務系統數據，對交通路況車流量、事故處理報告等要素進行綜合監測，幫助管理者實時掌握交通整體運行態勢等等。

可點擊交互，選中的區域會出現四個角的一個顯眼效果，每種狀態的顏色各不相同。在監控上不同顏色的展示可以更好的區分每個區域的狀態。通過接入道路監控設備的監控視頻以及監控設備運行狀態數據，可滿足對整個BRT線路的所有站台、客流、乘客進站候車的情況做到實時監控可視化管理。

⑺ 數據可視化怎麼實現

要實現數據可視化需要使用可視化分析工具。數據觀是一款免費的在線數據分析工具，注冊即可使用，數據觀的用戶界面設計理念是極致的直觀。所有功能、操 作都以可視化的形式提供給用戶。針對不同的數據類型，數據觀都提供最適宜、最有表現力的多個圖形展現選擇。 形成報告時，用戶通過拖拽即可將圖表布局 、大小靈活調整，也可穿插文字描述，讓圖表與報告的整體邏輯保持一致。

⑻ 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。

⑼ 如何讓大數據可視化

大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

為什麼會產生大數據？為什麼要使用大數據呢？在這里給大家再通俗的解釋一下：

起初，數據量很少的時代，通過表格工具、mysql等關系型資料庫（二維表資料庫，數據逐行插入）就能夠解決數據存儲的問題。

但是，隨著互聯網的飛速發展，產品以及用戶的激增，產生了海量的數據。考慮到長足發展，公司會對產品、用戶相關的原生數據、埋點數據等進行分析，傳統的關系型資料庫就無法滿足需要，只能通過行式、分布式等資料庫來存儲這些數據（HBASE、hive等，能夠實現集群化，及分配到多台主機上同時計算）。

認識數據可視化

有了數據之後，對數據分析就是成了最關鍵的環節，海量的數據讓用戶通過逐條查看是不可行的，圖像化才是有效的解決途徑。少量的數據可以通過表格工具生成圖表、tou視表的方式進行分析，但是大數據的分析就需要藉助專門的可視化工具了，常見的可視化工具包括：Tableau、BDP、Davinci、Quick BI、有數等。

大部分商用數據可視化工具的計算、圖表展示雖然比較強大，但是卻無法做到實時數據快速生成，數據也多為push（固定的范圍）的方式，有時候數據還需要二次加工滿足可視化產品的規則（商用產品多考慮通用性，無法適用於所有企業的數據規范）。

除此之外，現在很多圖表插件的開源化（如：Echart、GoogleChart），以及行業內對數據安全性等的考慮，越來越多的公司也開始進行數據可視化的私有化部署。

數據可視化的實現

數據可視化產品（系統）的結構框架主要分為三層：數據存儲層、數據計算層、數據展示層。

1.數據存儲層

數據存儲層在開頭已經和大家說過了，在數據可視化產品（系統）中，既支持常規數據（MySQL、CSV等）可視化，也支持大數據（hive、HBASE等）的可視化，滿足日常分析人員定性、定量的分析。

在考慮到數據安全的因素，數據存儲還會與許可權管理相結合，實現不同角色的人員只能訪問指定的數據（未來有機會再分享）。

2.數據計算層

這里的計算不是平時所說的聚合、排序、分組等計算，解釋之前我們先了解一下數據分析的工作流程吧：

產品/運營人員提出數據需求，如「APP一周留存」；

分析師確認需求後需要明確本次分析需要的欄位及分析方式；

數倉人員提供整理後的表格（數據模型，多張表join後合成的中間表）；

分析師基於數據模型進行可視化分析。

數倉提供的數據模型主要分為增量、全量數據，不能直接對某個較長范圍的數據進行分析，舉個例子1月1日、1月2日兩天都產生了數據，增量、全量的數據存儲方式效果如下：

以上述舉例的「APP一周留存」，就需要每天計算一下隔日留存，才能夠基於每天的隔日留存計算出一周的留存。分析師每天會有很多任務，大量的基礎計算（如每天的隔日留存）就可讓電腦自動完成，這里就需要依賴調度功能（你可以理解成一個自動運行公式的工具）。

通過以上內容，我們可以得到多表關聯、定時計算就是計算層的主要功能。

3.數據展示層

數據展示層分為兩部分：

一部分是對看圖人的可視化，看圖人包括：產品、運營、高層主管等。根據需求方的要求，將數據用適合的圖表呈現，比如，趨勢相關用折線圖、數據明細用表格、留存用漏斗圖……

另一部分是對作圖人的可視化，作圖人主要是分析師。讓分析師用可視化的操作，來代替盡可能多的SQL語句輸入。常見的可視化工具中，可以快捷得將數據模型中的欄位拖拽到維度/度量（可理解為X、Y軸）中。

通過可視化產品（系統）結構學習，我們不難看出，實現數據可視化的操作過程包括：數據連接（存儲）、製作數據模型（計算）、製作圖表（展示）。

如何實現大數據可視化系統.中琛魔方大數據分析平台表示正確適當的可視化使得講故事變得很簡單。它也從復雜、枯燥的數據集連接了語言、文化間的代溝。所以不要僅僅是展示數據，而是要用數據講故事。

⑽ 數據可視化6步法

數據可視化6步法

在當前互聯網，各種數據可視化圖表層出不窮，本文嘗試對數據可視化的方法進行歸納，整理成6步法。
一般的數據圖表都可以拆分成最基本的兩類元素: 所描述的事物及這個事物的數值，我們暫且將其分別定義為指標和指標值。比如一個性別分布中，男性佔比30%，女性佔比70%，那麼指標就是男性、女性，指標值對應為30%、70%。
1. 將指標值圖形化
一個指標值就是一個數據，將數據的大小以圖形的方式表現。比如用柱形圖的長度或高度表現數據大小，這也是最常用的可視化形式。
傳統的柱形圖、餅圖有可能會帶來審美疲勞，可嘗試從圖形的視覺樣式上進行一些創新，常用的方法就是將圖形與指標的含義關聯起來。
比如Google Zeitgeist在展現top10的搜索詞時，展示的就是「搜索」形狀的柱形，圖形與指標的含義相吻合，同時也做了立體的視覺變化：

2. 將指標圖形化
一般用與指標含義相近的icon來表現，使用場景也比較多，如下：

3.將指標關系圖形化
當存在多個指標時，挖掘指標之間的關系，並將其圖形化表達，可提升圖表的可視化深度。常見有以下兩種方式：
藉助已有的場景來表現
聯想自然或社會中有無場景與指標關系類似，然後藉助此場景來表現。
比如網路統計流量研究院操作系統的分布，首先分為windows、mac還有其他操作系統，windows又包含xp、2003等多種子系統。
根據這種關系聯想，發現宇宙星系中也有類似的關系： 宇宙中有很多星系，我們最為熟悉的是太陽系，太陽系中又包括各個行星， 因此整體借用宇宙星系的場景，將熟知的windows比喻成太陽系，將xp、window7等比喻成太陽系中的行星，將mac和其他系統比喻成其他星系，表現如下：

構建場景來表現
指標之間往往具有一些關聯特徵，如從簡單到復雜、從低級到高級、從前到後等等。如無法找到已存在的對應場景，也可構建場景。
比如網路統計流量研究院中的學歷分布，指標分別是小學、初中、高中、本科等等，它們之間是一種越爬越高，從低等級到高等級的關系，那麼，這種關系可以通過構建一個台階去表現，如下：

支付寶新出的個人年度賬單中，在描述付款最多的三項時，構建了一個領獎台的形式：

小結：
根據之前3步，可將指標、指標值和指標關系分別進行圖形化處理。
以最簡單的性別分布為例，可以得到一個線性的可視化過程，如下：

以上圖示為供參考的線性化過程，實際可視化思考中，將哪類元素進行圖形化或者圖形化前後的順序可能均有不同，需根據具體情況處理。
4. 將時間和空間可視化時間
通過時間的維度來查看指標值的變化情況，一般通過增加時間軸的形式，也就是常見的趨勢圖。
空間
當圖表存在地域信息並且需要突出表現的時候，可用地圖將空間可視化，地圖作為主背景呈現所有信息點。
Google Zeitgeist在2010和2012年的年度熱門回顧中，都是以地圖為主要載體（同時也結合了時間），來呈現熱門事件：

5. 將數據進行概念轉換
先看下生活中的概念轉換，當我們需要喝水時，通常會說：給我來一杯水；而不會說：給我來30ml的水。在這里，30ml是一個實際數據，但是難以感知，所以用一杯的概念來轉換。
同樣在數據可視化，有時需要對數據進行概念轉換，可加深用戶對數據的感知。常用方法有對比和比喻：
對比：
下圖是一個介紹中國煙民數量的圖表：如果只看左半部分中國煙民的數量：32000000，知道數據量級很大，但具體有多大卻很難感知；直到看到右半部分：中國煙民數量超過了美國人口總和，這樣一對比，對數據的感知就加深了。

比喻
下圖是一個介紹雅虎郵箱處理數據量的圖表，大意是每小時處理的電子郵件大小有1.2TB，相當於644245094張列印的紙。
這又是一個很大的數據，但到底有多大？ 在這里用了一個比喻的手法：644245094張紙，如果把每一張紙首尾對接，可以繞地球4圈多。到這里，能較深刻感受到雅虎郵箱處理的數據量之大，為地球節省了很多紙張。
更進一步地，還將這個比喻進行了圖形化表現。

6.讓圖表「動」起來
數據圖形化完成後，可結合實際情況，將其變為動態化和可操控性的圖表，用戶在操控過程中能更好地感知數據的變化過程，提升體驗。
實現動態化通常以下兩種方式： 交互和動畫。
交互
交互包括滑鼠浮動、點擊、多圖表時的聯動響應等等，如下是網路統計流量研究院的時間分布圖，採用左圖右表的聯動形式，左圖中，滑鼠浮動則顯示對應數據，點擊則切換選擇：

動畫
包括增加入場動畫、交互過程的動畫、播放動畫等等。
入場動畫：即在頁面載入後，給圖表一個「生長」的過程，取代「數據載入中」這樣的提示文字。
交互動畫：用戶發生交互行為後，通過動畫形式給以及時反饋。
播放動畫：一般來是提供播放功能，像看視頻一樣，讓用戶能夠完整看到數據隨時間變化的過程。下圖是Gapminder在描述多維數據時，提供隨時間播放的功能，可以直觀感受到所有數據的變化。

總結
數據可視化形式多樣，思考過程也不盡相同。以上6步法，是基於「數據」層面（區別於信息可視化），梳理思考過程，總結設計方法，為後續可視化提供可借鑒的思路。