数据可视化终端怎么设置

‘壹’ 数据可视化展示用pyhton如何实现

Python数据可视化的工具不少，Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh这几个都可以用，具体看自己的展示需求来进行选择。
1、Pyecharts
网络开源的可视化工具，支持30+种图表，网上有详细的中文文档与demo，操作很简单，遇到问题也很好找答案。
2、Matplotlib
Matplotlib应该是最广泛使用的Python可视化工具，支持的图形种类非常多，对于数据展示可以很自由地进行表达。
3、Plotly
Plotly也是一款非常强大的Python可视化库，内置完整的交互能力及编辑工具，支持在线和离线模式，提供稳定的API以便与现有应用集成，很好用，但是想要好，要先学好。
4、Bokeh
Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。它可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果，但是使用难度低于D3.js。
5、Seaborn
Seaborn是为了统计图表设计的，它是一种基于matplotlib的图形可视化库，也就是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装。

‘贰’ 如何将数据进行数据可视化展现

当前，许多企业已建立了自己的人力资源管理系统，也累积了相当的人力资源业务数据。然而，正如业内的那句老话“rich data, poor information”，以前累积的数据，并没有很好的得到利用。原因是这些数据来源太广，格式不统一，并且其中极少量的数据记录格式不正确；同时，累计的数据量相当庞大，但许多细节对高层管理人员来说并不重要，他们需要快速、全面的掌握企业的人力资源全貌，综合、全面、宏观的信息支持，将是领导们关注的对象。

面对庞大复杂的员工管理数据，企业高管人员需要通过数据来了解他们的员工会做什么？应该雇佣谁？应该晋升谁？谁是顶层员工？谁有可能离职？

在数据分析方面，借助于DataViz自助式数据分析和可视化展现功能，深度挖掘人力资源数据，通过可视化动态交互探索数据规律。辅助企业高管更加直观和高效地洞悉潜藏在数据背后的知识与智慧。

‘叁’ 数据怎样可视化

有了数据之后，对数据分析就是成了最关键的环节，我公司的分析师就曾对我说过一句话：数据分析主要对整体分析，而不执着于特殊的个体数据，这样才能够给产品提供宏观、有效的参考价值。
海量的数据让用户通过逐条查看是不可行的，图像化才是有效的解决途径。少量的数据可以通过表格工具生成图表、透视表的方式进行分析，但是大数据的分析就需要借助专门的可视化工具了，常见的可视化工具包括：Tableau、BDP、Davinci、Quick BI、有数等。
大部分商用数据可视化工具的计算、图表展示虽然比较强大，但是却无法做到实时数据快速生成，数据也多为push（固定的范围）的方式，有时候数据还需要二次加工满足可视化产品的规则（商用产品多考虑通用性，无法适用于所有企业的数据规范）。
除此之外，现在很多图表插件的开源化（如：Echart、GoogleChart），以及行业内对数据安全性等的考虑，越来越多的公司也开始进行数据可视化的私有化部署。

‘肆’ 如何实现大数据可视化

1.考虑用户
管理咨询公司Aspirent视觉分析实践主管Dan Gastineau表示，企业应使用颜色、形状、大小和布局来显示可视化的设计和使用。
Aspirent使用颜色来突出希望用户关注的分析方面。而大小可有效说明数量，但过多使用不同大小来传递信息可能会导致混乱。这里应该有选择地使用大小，即在咨询团队成员想要强调的地方。
2.讲述连贯的故事
与你的受众沟通，保持设计的简单和专注性。颜色到图表数量等细节可帮助确保仪表板讲述连贯的故事。MicroStrategy产品管理高级副总裁Saurabh
Abhyankar说：“仪表板就像一本书，它需要考虑读者的设计元素，而不仅仅是强制列出所有可访问的数据。”仪表板的设计将成为推动部署的因素。
3.迭代设计
应不断从视觉分析用户获得反馈意见。随着时间的推移，数据探索会引发新的想法和问题，而随时间和部署推移提高数据相关性会使用户更智能。
从你的受众征求并获取反馈意见可改善体验。谷歌云端数据工作室首席产品经理Nick
Mihailovski表示，快速构建概念、快速获取反馈意见并进行迭代可更快获得更好的结果。另外，还可将调查和表格整合到精美的报告中，也可以帮助确保大数据的可视化结果确实有助于目标受众。
4.个性化一切
应确保仪表板向最终用户显示个性化信息，并确保其相关性。并且，还应确保可视化在设计上反映其所在的设备，并为最终用户提供离线访问，这将让可视化走得更长远。Mihailovski说，通过精心设计的交互式可视化来吸引观众以及传播数据文化，这会使分析具有吸引力和富有乐趣。
5.从分析目标开始
应确保数据类型和分析目标可反映所选的可视化类型。Mihailovski称：“人们通常会采用相反的方法，他们先看到整洁或模糊的可视化类型，然后试图使其数据相匹配。”对于大数据项目的可视化，简单的表格或条形图有时可能是最有效的。