Ⅰ 大数据可视化需要避免的三大误区
大数据可视化需要避免的三大误区
最近，很多企业都在谈数据可视化，其受关注的程度不次于大数据。数据可视化是正确理解数据信息的最好方法，甚至是唯一方式。出色的可视化产品可以让用户对自己目前关注的事情一目了然,并可以快速给出建议，随时随地分享。在大数据时代，如果你的数据展示方法不对，可能会破坏数据可视化效果。误区一:显示所有的数据尽管我们多次被告诫，大多数人并不关心你对多少数据做了多少量化指标的处理，他们不在乎你每天可以处理多少数据，或您的Hadoop集群有多大。用户想要的是具体的或者相关的答案，并且他们希望越早得到越好。但是有些数据可视化工具，还是会把无关的数据显示在页面上，目的是希望接近企业所需，但事实上造成了用户很难找到有价值的信息。现在仪表板应用非常流行，其指导思想是可以“显示所有状态的数据。大多数性能是枯燥的数据展示，而多异化功能则被隐藏。其实，好的仪表板数据展示，是把重要数据做了了趣味化的展示处理。让用户做一个有效排序，哪些是优先处理，哪些需要延后处理。数据可视化可以达到仪表盘达不到的能力，可以更好地处理数据报告。误区二:显示错误的数据显示错误的数据和显示所有的数据同样存在隐性危机。在数据可视化操作中，显示的信息子集与数据是相关的关系。比如你关心销售数据，您可能也关心每个地区或者个别销售人员的销售数据，考虑通过数据做出决策。把几个关联性很强的图表进行折中处理，选择一个图片来展示，这实际上需要一个复杂的数据可视化能力来完成，而且相关几个图片的数据必须做到干净、清晰。误区三:美化数据展示结果即使你采用干净的数据绘制图表，你仍然会弄错。因为特殊化的表格类型展示很少见，绝大多数的可视化需求都是用来满足线形图、饼图等基本图形。要想美化数据展示，在处理关键数据字与段之间的关系时，就应该考虑把指定字段加在坐标轴上。按照组别、类别、数据时间、数据量级以及重要性进行划分，尤其是颜色类别一定要有，并且可以自定义亮度和饱和度，确保在使用本标签或者其他标签的时候做到准确无误。为了避免失误，最好的方法是专注于你的目标。在可视化应用之前就应该考虑：我们关心什么？需要做什么？要解决什么问题？要看到怎样的数据？以怎样的结构和关系来展示？要突出哪些数据？当你能够回答这些问题时，你就可以进行数据可视化的设计或者应用了。
以上是小编为大家分享的关于大数据可视化需要避免的三大误区的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
Ⅱ 大数据有哪些分析误区
1.数据样本量不够
我们在分析某些特定的业务或用户行为时，可能存在相对关注度较小，用户使用很少的情况，或者是在提取数据的过程中，增加了很多的限制条件或者多种用户行为或属性进行交叉后，得到很少的用户样本。
对于这种数量小的数据样本得出的结果很有可能会出错，但是样本量多少才算够多呢?这个没有一个特定的数值，通常只能结合具体的场景进行分析。
建议：可以把时间线拉长，或者把不重要的限定条件去掉，来获得足量的样本。
2.存在选择性偏见或者幸存者偏见
统计学的另一大理论基石，便是中心极限定理。
简单描述下就是，总体样本中，任意一个群体样本的平均值，都会围绕在这个群体的整体平均值周围。
通常我们会按照这个原理，用随机抽样的方式，通过对样本的分析来估计整体。当然得出的结论会比较接近真实情况的。可是有一个问题是，我们在采集数据的过程中是否是真的随机。
举个实际业务场景的例子，在软件应用升级期间，通过衡量用户的日活、人均播放量、人均播放时长等指标，来判断新版本的欢迎度是否优于老版本。听起来好像没有什么问题，其实这里就隐藏了选择性偏见，因为新版本发布时，第一批升级上来的用户往往就是最活跃的用户。这批用户在这些指标上，本来表现就是优于一般用户的，因此指标数据更高并不能说明更好。
3.混入脏数据
脏数据是指严重不合理或对于实际业务毫无意义的数据，通常是由程序bug、第三方攻击、网络传输异常等原因造成的。
这种数据的破坏性比较大，可能引发程序报错，对指标的准确度影响也较大。
关于大数据有哪些分析误区，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。