制造业数据可视化有哪些

① 数据可视化常用的五种方式及案例分析

概念借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。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。
常用五种可视化方法
下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下：
一、面积&尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。
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。
a: 天猫的店铺动态评分天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。

b: 联邦预算图如下图，在美国联邦预算剖面图里，用不同高度的货币流清晰的表达了资金的来源去向，及每一项所占金额的比重。

c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图如下图，通过蜘蛛图的表现，公司综合实力与同行平均水平的对比便一目了然。

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。a: 点击频次热力图比如下面这张眼球热力图，通过颜色的差异，我们可以直观的看到用户的关注点。

b: 2013年美国失业率统计在图中可以看到，通过对美国地图以州为单位的划分，用不同的颜色来代表不同的失业率等级范围，整个的全美失业率状况便尽收眼底了。

c: 美国手机用户城市分布图中红点是用iPhone的人，绿点是用安卓的人。这两张在微博上看到的图，第一张是美国一个城市的一览，第二张图特写了纽约的市中心，尤其是曼哈顿地区。我们可以看到在市中心和主干道的人用iPhone居多，而用安卓的人都在郊区。这也引起了人们的热议，有的说在美国富人都住郊区别墅，所以富人爱用安卓手机；有的反驳说曼哈顿地区的人几乎都用iPhone，说明富人喜欢用iPhone手机。不管结论如何，都足以说明用户都被这些图所吸引，所以可视化的方式效果真的很直观。

注：科学家统计了2年里30亿条含有地理数据的twitter推文，根据客户端总结出来的数据。
三、图形可视化在我们设计指标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表更加生动的被展现，更便于用户理解图表要表达的主题。
Examples:
a: iOS手机及平板分布如下图所示，当展示使用不同类型的手机和平板用户占比时，直接用总的苹果图形为背景来划分用户比例，让用户第一眼就可以直观的看到这些图是在描述苹果设备的，直观而清晰。

b: 人人网用户的网购调查下图可以看出，该数据可视化的设计直接采用男性和女性的图形，这样的设计让分类一目了然。再结合了颜色可视化（左面蓝色右面粉色），同时也采用了面积&尺寸可视化，不同的比例用不同长度的条形。这些可视化方法的组合使用，大大加强了数据的可理解性。

四、地域空间可视化当指标数据要表达的主题跟地域有关联时，我们一般会选择用地图为大背景。
这样用户可以直观的了解整体的数据情况，同时也可以根据地理位置快速的定位到某一地区来查看详细数据。
a: 美国最好喝啤酒的产地分布下图中，通过以美国地图为大背景，清晰的记录了不同州所产啤酒在1987-2007年间在美国啤酒节中获得的奖牌累计总数。再辅以颜色可视化的方法，让用户清晰的看到美国哪些州更盛产好喝的啤酒。

五、概念可视化通过将抽象的指标数据转换成我们熟悉的容易感知的数据时，用户便更容易理解图形要表达的意义。
a: 厕所贴士下图是厕所里贴在墙上的节省纸张的环保贴士，用了概念转换的方法，让用户清晰的感受到员工们一年的用纸量之多。
如果只是描述擦手纸的量及堆积可达高度，我们还没有什么显性化概念。但当用户看到用纸的堆积高度比世界最高建筑还高、同时需砍伐500多颗树时，想必用户的节省纸张甚至禁用纸张的情怀便油然而生了。所以可见用概念转换的方法是多么的重要和有效。

b: Flickr云存储空间达1TB的可视化描述Flickr对云存储空间升至1TB确实是让人开心的事情，但相信很多人对这一数量级所代表的含义并不清晰。
所以Flickr在宣传这一新的升级产品时，采用了概念可视化的方案。从下图可以看出，用户可以动态的选择照片的大小，之后Flickr会采用动态交互的方式计算和显示出1TB能容纳多少张对应大小的图片。这样一来，用户便有了清晰的概念，知道这1TB是什么量级的容量了。

注意事项在总结了常见维度的数据可视化方法和范例之后，要再次总体强调下做数据可视化设计时的注意事项，总结了三点如下：
1）设计的方案至少适用于两个层次：一是能够整体展示大的图形轮廓，让用户能够快速的了解图表所要表达的整体概念；之后再以合适的方式对局部的详细数据加以呈现（如鼠标hover展示）。
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。
总结：作为设计师，除了掌握方法来有针对性的设计之外，还要在平时多留心积累素材，同时培养自己的创造力和专业素养，保持一颗好奇心，才能真正的设计出样式精美又实用的数据可视化图表。

② 常见的数据可视化工具有哪些

1. Tableau

它是最流行的数据可视化工具之一。它使用户能够处理大量用于不同领域的数据集，例如，人工智能，商业智能，机器学习等。Tableau协助数据导入和元数据管理。

Tableau的功能

带有选件以增强操作进度提供各种扩展选项以保护数据该应用程序具有不同的版本，例如台式机，云和服务器可用于250个以上的应用程序。

2. Power BI

当谈到最好的数据可视化工具时，我们不能忽略Power BI。它是一个数据可视化和商业智能工具。Power BI将从不同来源获得的所有数据转换为报表和仪表板，使其易于理解。

Power BI的功能

您可以使用其SaaS解决方案轻松进行报告管理它可以在您的报告或仪表板上提供实时更新让您通过其“自然语言查询”功能进行数据探索在混合配置下易于使用

3. Sisense

它是一个提供商业智能的数据驱动系统。Sisence收集数据，然后仔细分析数据以交互方式呈现它们。在2019年，它获得了Finance Online的最佳商业智能奖。

Sisense的特征

用户可以导出不同格式的数据，例如PDF，Word，Excel，PPT等。预算友好，并提供24×7小时的技术支持。可以跟踪数据，并且可以轻松地与其他Sisense产品集成。

4. Adaptive Insights

设计和开发此数据可视化工具是为了有效地促进您的业务。Adaptive Insights可帮助您进行计划，预算和预测，以便您做出更好的业务决策。

适应性见解的功能

让您与其他用户合作。它可以使您的数据收集过程自动化，以确保包含新数据。它使您可以实时采用计划。

5. Qlik

这是顶级的数据可视化工具之一，在世界范围内广泛用于将原始数据转换为知识。配备了高级功能，它就像大脑一样工作，无论如何都可以得到答案。

Qlik的功能

提供透明的报告和更好的可伸缩性。支持多种数据表示格式。无需任何人工输入即可维护数据和信息。它可以帮助您了解当前的市场趋势，以便您做出更好的决定。

关于常见的数据可视化工具有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

③ 制造业数据可视化的报表里应该着重放入哪些指标

太多了，看你老板想关注哪个，比较重要的有，成品库存周转率，项目及时完成率，设计及时完成率等等，不过那么多你也记不住，可以直接用数据可视化工具来做，像数据模盒的数据模盒里面就有根据制造业重点指标制作的图表，基本上只要准备数据，托拉拽傻瓜式操作一下，图表就出来了

④ 数据可视化软件有哪些

数据可视化软件如下：

1、山海鲸可视化。山海鲸可视化是一款技术自主可控的国产自研数据可视化大屏编辑软件，通过自研CSaaS架构，不仅通过CS模式大幅降低本地私有化部署成本，同时完美兼容了BS模式的Web属性。本软件不仅支持对导入数据的智能识别和数据处理，同时提供了强大的可视化大屏编辑功能。

2、万博思图。万博思图提供可视化大屏模板、大屏图表以及大屏编辑器，支持Api、静态数据、csv等5种数据对接方式，并支持对接十多种关系型数据库。用户可以自行编辑大屏、背景及布局等。

3、Smartbi。Smartbi是多组件组合的数据大屏幕，默认集成Echarts4.8，支持Excel作图，同时支持使用Excel作为报表设计器以及内置图形、背景图、条件格式等仪表盘样式。通过excel插件功能并结合数据仓库里的动态数据进行数据展现。

4、Sugar BI。Sugar BI是网络智能云推出的BI和数据可视化平台，通过拖拽图表组件制作数据可视化页面。通过可视化图表及的交互分析能力，企业可使用Sugar BI有效助力自己的业务决策。同时支持直连多种数据源并且支持私有部署，可以将Sugar BI整体部署到局域网中，具有一定的安全性。

5、Quick BI。Quick BI是一款数据消费式的BI平台，通过智能的数据分析和可视化能力帮助企业构建数据分析系统。Quick BI的基本对象是数据源、数据集、电子表格、仪表板以及数据门户，用户可以将各种不同的数据源中的表创建为数据集，并对已添加的数据集做编辑、移动和删除操作。

⑤ 数据可视化适合哪些行业和应用场景

对于需要大屏展示数据并且追求数据展示精准生动的群体来说，Hightopo 都有其用武之地。目前大屏在通信、医疗、化工、司法、餐饮、环保、农业、电商、制造等各个行业都有真实应用场景。

品牌推广类：适合展会、媒体访问等公众场合，展示效果显着凸显特色，清晰展现数据，是企业和品牌彰显形象的优先手段。

商业沟通类：适用于凸显公司或机关的业务的能力以及主要特色业务，接待领导或者来访客户时，使其对公司有一个较清晰的定位和对公司业务有一个初步了解，提高公司核心竞争力，是传播公司业务的窗口。

数据分析类：根据行业现行模式，重点分析展现数据，展现效果直观、快速、易于接收。分析类的大屏对数据进行对比、串联，在展示美观的同时不影响数据的精准性。领导通过分析大屏能够掌握公司整体趋势和核心竞争力。

数据监控类：针对企业运营的性质，重点展现关键指标，关注数据实时性，强调数据的精准性。监控大屏可以辅助决策，在对实时情况有整体的了解之后，可以快速的做出决策，保证工作效率的快速性和可控性。

hightopo

数据可视化的基本手段：

1、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式提取出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

2、数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。

3、数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

而 HT 拥有一套完整丰富的 2D 组态可供用户快速上手搭建，展示上拥有独特的主题风格设计，在各种比例下不失真，加上布局机制，解决了不同屏幕比例下的展示问题。通过数据对接的载入，可以搭建出一套完整的数据可视化系统的解决方案，应多各种行业上数据展示的需求。

(5)制造业数据可视化有哪些扩展阅读

Hightopo 是基于 HTML5 标准技术的 Web 前端 2D 和 3D 图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

多年来数百个工业互联网可视化项目实施经验形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系，可快速实现现代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR图形展示效果及交互体验。

⑥ 数据可视化有哪些图表类型

数据可视化的图表类型有折线图、散点图、曲线图、柱状图、直方图、雷达图。还有一维、二维、三维图。静态图，动态图，等等。

⑦ 常用的数据可视化方式有哪些

1、面积&尺寸可视化

对同一类图形(例如柱状、圆环和蜘蛛图等)的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同目标对应的目标值之间的比照。

这种办法会让阅读者对数据及其之间的比照一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式核算，来表达准确的标准和份额。

2、颜色可视化

经过颜色的深浅来表达目标值的强弱和巨细，是数据可视化规划的常用办法，用户一眼看上去便可全体的看出哪一部分目标的数据值更突出。

3、图形可视化

在咱们规划目标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表愈加生动的被展示，更便于用户了解图表要表达的主题。

4、地域空间可视化

当目标数据要表达的主题跟地域有关联时，咱们一般会挑选用地图为大布景。

这样用户能够直观的了解全体的数据情况，同时也能够依据地理位置快速的定位到某一区域来查看详细数据。

5、概念可视化

经过将笼统的目标数据转换成咱们熟悉的简单感知的数据时，用户便更简单了解图形要表达的意义。

⑧ 数据可视化的三种类型

数据可视化的三种类型有：

饼图中的数据点 （数据点：在图表中绘制的单个值，这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图的扇面、圆点和其他被称为数据标记的图形表示。相同颜色的数据标记组成一个数据系列。）显示为整个饼图的百分比。

⑨ 常见的数据可视化方法有哪些

时态

时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图，显示诸如某些区域的温度信息。

多维

可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。

分层

分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图，可以显示语言组。

网络

在网络中展示数据间的关系,它是一种常见的展示大数据量的方法。结构较为复杂。

关于常见的数据可视化方法有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑩ 常用的数据可视化工具有哪些

常用的数据可视化工具有很多，例如：思迈特软件Smartbi。数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。与信息图形，信息可视化，科学可视化以及统计图形密切相关。

数据可视化是一个处于连续不断演化当中的概念，其边界在不断扩大。具体指的是技术上比较高级的技术方法，而这些技术方法容许运用图形，图像处理，计算机视觉及其用户界面，通过表达，建模及其对立体，表面，属性以及动画的显示，对数据信息加以可视化诠释。与立体建模之类的特殊技术方法相比较，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

常用的数据可视化工具我们可以到思迈特软件Smartbi了解一下。思迈特软件Smartbi在国内BI 领域处于领先地位，产品广泛应用于金融、地产、政府、制造、零售等众多行业，拥有3000+行业头部客户，典型客户包括：华为、阿里巴巴、万达、中国银行、交通银行、深交所、蒙牛、vivo、京东方等。