大数据可视化如何实现

㈠ 修饰在大数据可视化过程中哪个步骤实现

第一步：分析原始数据
数据是可视化背后的主角，逆向可视化与从零构建可视化的第一步一样：从原始数据入手。不同的是在逆向时我们看到的是数据经过图形映射、加工、修饰后的最终结果，而原始数据隐藏在纷繁复杂的视觉效果中。抛开华丽的可视化效果，从中找到数据、分析数据是我们的首要工作。
第二步：分析图形
图形是可视化中的关键元素，也是我们最关注的部分。分析可视化中的图形可以从很多角度来进行，我们可以先从整体入手
第三步：深入挖氏或掘背后技术
通过上面的分析我们其实已经可以通过一些工具制作出类似可视化效果。但是作为可视化硬核玩家的你不能止步于此，应该深入地了解更底层的实现方法。我们可以查看开源工具的源代码。
第四步：实施
进行到这里，难道你不想亲自实现一下可视化效果吗？有了数据、分析了结构、深入理解了背后的原理，具体实施将会变得十分简单，可以根据需求选择适合自己的工具闷核饥。
第五步：可读性优化
在上面的分析中我们可能漏掉了一些细节：针对可蚂返读性进行优化。可读性会直接影响可视化内容的质量，混乱的颜色、重叠的标签都会大大降低可读性。在逆向可视化案例时，我们应该注意发现和积累对可读性优化的方法，以更好地应用到自己的案例中去。

㈡ 大数据可视化展现方式有哪些

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。
二、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。
三、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。
四、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。
五、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。

㈢ 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。

㈣ 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。