数据资料的呈现方法有哪些

1. 调查中产生的数据表示方式有哪些

调查是数据分析的重要手段之一，通过搜集实际的数据来了解特定问题或现象，以便做出决策和制定政策。在整理和呈现数据时，需要考虑如何选择合适的数据表示方式以达到更好的表现效果。下面介绍常见的数据表示方式。

1. 表格

表格是最常见的数据表示形升烂扰式之一，适用于历前表现不同类别或变量之间的关系。可以将原始数据按照一定的规则排列在一个表格中，并加入相应的标签和注释，更容易让读者快速地理解数据并进行比较。

2. 图表

图表是另一种常见的数据表示方式，通常使用直方图、折线图、饼图、散点图等。图表可以很好地展示数据之间的特定关系或趋势，并帮助读者更轻松地理解数据。不同类型的数据适合不同的图表，需要根据实际情况选择合适的图表类型。

3. 文字描述

文字描述是一种简单而有效的数据表示方式。通过文字对数据进行详细说明，可以使读者更好地理解数据背后的含义和信息。可以使用简洁的语言概括数据，也可以逐一列举数据的具体数值。

4. 手稿图

手稿图是一种基于手工画图和标记的数据表示方式，可以帮助记录和概述数据的特征。手稿图通常是用笔和纸完成的，包括图形、图表、注释和文字描述。手稿图能够在紧急情况下快速记录数据，但是需要考虑其可靠性和准确性。

5. 渲染图像

渲染图像是一种利用计算机生成各种三维艺术视觉效果的技术。渲染图像可以将数据转换成美观而清晰的视觉效果，更生动地表现数据之间的关系和变化趋势，但是需要专业软件支持。

综上所述，不同类型的数据适用于不同的数据表示方式，需要根据调查目的、数据类型、读者群体等吵旦因素选择合适的数据表示方式。在进行数据分析时，要注意数据的准确性和可靠性，并借助合适的数据分析工具进行分析。

2. 大数据可视化需要哪些类型的呈现形式

主要就是数据可视化图表吧，各种各样的图表，如柱状图、条形图、折线图、饼图这些常见的图表，还有数据地图、词云、漏斗图、桑基图等好看、酷炫的图表。

以上图表都是通过BDP个人版制作的~~~

3. 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。

4. 数据分析之常见的数据可视化方法有哪些

【导读】现如今已然是大数据时代，许多企业的发展离不开数据分析。大数据可视化分为不同的类型：探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事，而解析数据方便给人们看。那么，在数据分析中，常见的数据可视化方法有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

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。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据分析之常见的数据可视化方法有哪些?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

5. 数据资料的搜集方法是什么

试述数据资料的搜集方法。

答： 数据资料搜集方法可以分为询问法、报告法和观察实验三大类。

第一，询问法。询问法是调查者与被调查者通过直接或间接接触以获得数据的一种方法。具体包括访问调查、邮寄调查、电话调查、座谈会等。

第二，报告法。报告法是基层单位根据上级的要求，以各种原始记录与核算资料为基础，搜集各种资料，逐级上报给有关部门。现行的统计报表制度就是采用这种方法搜集资料的。

第三，观察与实验。观察与实验是调查者通过直接的观察或实验获得数据的一种方法。直接观察法是指就调查对象的行动和意识，调查人员边观察边记录以收集信息的方法。空间遥感统计调查法也是一种观察调查法，也称卫星遥感统计调查，它是现代高科技用于统计调查的一种方法。具体地说，它是依靠现代测量手段，以地理信息系统和全球定位系统为基础，再根据不同的调查对象，加载不同的卫星遥感信息，最后经过计算机处理，得到所需要的图形及调查数据的一种调查方法。