如何将数据可视化

⑴ 将数据进行数据可视化展现

对于数据可视化，作为艺术类学生来说都不陌生，而且近年来以图像作为传播媒介的趋势下，用图像说话的能力逐渐成为设计师和建筑师的必备能力。但是在实际操作的过程中，更多的学生还是停留在用ppt自带的柱状图、饼形图画图。

其实数据可视化是一个完全可以量化的技术。

对于这一理论，有学者解释说,我们使用的表达式来描述时间的经历的方法其实更多的是“容器”和“移动对象”的概念。时间的衡量我们通常会分解成一个既有的对象或目的等，走向我们所花费的时长。对于建筑学来说，特定的时间段所在场域中发生的行为，正好是承载我们设计方案的根源。

所以对于建筑学的学生来说，分析图为什么不会画，其实是对自己调研的内容和数据没有一个本质的分析。这也是导致大家的图面过于单一，前期调研的内容与实际设计方案断层的主要原因之一。熟练运用这些逻辑来分析才是画好分析图的关键。

⑵ excel表格中的数据如何可视化

1.直接插入里面推荐的图表，将数据转成图表；
2.将excel数据导入BDP个人版，拖拽分析维度即可呈现可视化效果。

⑶ 如何让数据可视化,应用数据可以帮我们做那些有效的教学活动

计算机用于科学计算和数据处理已有多年历史，而长期以来，计算机水平有限，导致对数据主要只能进行批量处理，不能进行交互处理，更不能对计算机过程进行干预和引导，只能被动地等待计算结果的输出。随着科学研究领域的不断扩大，在超级计算机、教育、飞行器、气象、医学和探矿等领域产生了大量的数据。但由于缺乏有效的分析手段，常常要舍弃庞大数据群中的大部分有用数据，导致应有的信息处理精度降低．海量数据的产生已不能有效地解释这些数据和一些现象。因而，科学计算可视化应运而生。

数据可视化是应用计算机图形学和图像处理技术，将科学计算过程中产生的数据及结果数据，转换为人们容易理解的图形图像形式，在屏幕上显示出来。科学计算可视化把科学计算过程中的数据及结果转变成人的视觉可以感受到的计算机图像，这些图像可以将大量的抽象信息有机的组织在一起，并形象生动地显示数据所表示的内容及其之间的关系，从面使许多抽象的、难于理解的原理和规律变得直观简单，许多繁冗而枯燥的数据变得生动有趣。

⑷ 未来我们如何做好数据可视化

我们在学数据分析的过程中会接触很多的知识，比如数据挖掘、数据分析等。其中数据分析中最后一个工作就是数据可视化，而数据可视化是数据分析工作中最简单也是最为重要的一道最后工序，如果数据可视化做不好，就无法很好地表达数据分析的结果，那么数据分析做的再好也是无用的，因为无法让别人理解。由此我们看出数据可视化的重要性，现在数据可视化的发展有了很大的进步，那么在未来我们如何做好数据可视化呢？
其实数据可视化和信息的传播融合发展是一个极好的道路，而这个信息传播最好是和新闻传播挂钩，这样就能够让数据可视化和新闻传播共同发展。在大数据时代意味着一切皆可被数据化，一般来说，新闻媒体肩负着监督环境、传播信息、对周围世界变化。提到数据新闻，就是数据可视化让传统的新闻嗅觉、讲述引人入胜的故事的能力和海量的数据信息结合在一起的可能性。通过对数据整理归纳，以及视觉效果包装，然后搭建新闻讲述框架，共同用数据可视化方式为受众提供直观或交互式阅读体验，这样就能够大幅度提升了信息传播效果。
当然，新闻的内容只有深刻的理解才能够报道出深刻的感觉，但是在实际操作中，记者不能事事亲历，有时候很难把报道中的主观成分全媒体时代，如果人人都能够报道新闻，那么海量信息就会彼此关联松散，让个体产生信息焦虑。而深度报道中，如何让历史数据和事实更有可视性和可性度是我们需要注意的问题，这就需要数据可视化来解决。在数据搜集和分析过程中，直接加强了记者对新闻主题和背景的理解，为讲好新闻故事提供逻辑线索，以数据为基石确保新闻的真实性和客观性。可视化以通俗易懂的方式，可以利用各种专业软件抓取、分析并形象化呈现数据，增强了新闻的艺术性和技术性。
所以说我们需要培养能够为数据可视化服务的相关人才。具体的方式就是在数据记者方面，应该提升挑选题、挖掘数据和编辑数据的业务水平，获取，分析和发现具有新闻价值的数据；新闻应用程序开发者，应提高数据深度研究、数据运算、从多种渠道快速获取数据等方面的能力。当然在大数据时代下，新闻教育应该拓宽视野，实行文理结合，通过文理交融，让学生有更多的机会学习如何获取数据、理解数据和展示数据，解决了相关人才匮乏的问题。数据可视化等应用技术加快推进传统媒体和新兴媒体融合发展，充分运用新技术新应用创新。媒体发展时也多次强调创新新闻传播手段，适应社会信息传播技术，打造具有竟争力、传播力、公信力和影响力的媒体。
在这篇文章中我们给大家介绍了对未来数据可视化的展望，其实通过这篇文章我们不难发现，数据可视化能够解决现在媒体面对的很大的问题，也间接明白了大数据无意间改变了我们的生活方式，希望这篇文章能够更好地帮助大家理解数据可视化。

⑸ 如何实现网络流量数据可视化

实现网络流量数据可视化，主要分为以下步骤：

1. 安全TAP：保护流经网络/虚拟TAP的网络流量中的信息，使其避免未授权的访问。 从物理或虚拟源头安全地收集流量。

2.流量映射：流量映射使得每个网络端口都能够以 100% 的端口线速接收流量，同时每个工具端口也能够以 100% 的端口速率输出相关流量。

3.深度数据包过滤：对于分布在虚拟化环境中的那些有封装的、穿隧传输的流量，通过使用灵活的模式匹配正则表达式过滤器，令路由决策基于应用层的数据包内容，而不仅仅基于数据包报头，可以增强该类流量的可视性，实现数据包深度过滤。

4.数据包优化：数据包截短，就是通过消除数据包中无关工具管理功能、分析功能、合规性或安全性的后沿成分，减小数据包的大小。

5.关联状态：数据包除重功能，即建立一个时间窗口，在该窗口期间，任何重复数据包进入矩阵都会被消除。去除与正在进行中的分析任务无关的数据包，整个系统就能够显着降低带宽浪费率和存储容量浪费率，减少对相关工具处理资源的占用。

6.高性能NetFlow：把NetFlow生成任务从生产网络上的交换机和路由器上转移出去， 可以提升生产网络的性能，同时也能在数量上、质量上和有效性方面对传送至工具的精确NetFlow数据。

7.串接：为了对层出不穷的安全威胁作出更敏捷的反应，许多过去被动检视流量的带外安全工具正在变身串接部署。然而，串接部署也自然难免有潜在的故障点，只是用旁路技术可以降低这些风险。

⑹ 如何将枯燥的大数据呈现为可视化的图和动画

将数据转化成可视化，按照使用场景来选取一个适合你的工具就好了。

对于企业，因为这些数据本身是自己生产经营过程中产生的，能反映历史的状况，总结发展之道，对目前的问题或者未来下一步的决策起到一个辅助作用。

像题主将枯燥的大数据呈现为可视化地图和动画，也可以选择采用2D、3D数据可视化结合形式来解决，这样不仅可以实现场景逼真的实时数据监控，数据展示出来也是浅显易懂、易于决策。

展示三个关于 Hightopo 车辆轨迹交通数据可视化例子，充分体现大数据呈现为动画效果。

Case 1. 智慧城市交通布局

通过不同颜色的高亮展示了交通快速路、主干路、次干路。线路可视化可以知道园区的交通线路布局，方便运维人员及时有效地对交通路线进行调整部署、获取交通轨迹数据信息。辅助园区管理部门综合掌控全区大范围的线路运行管控。

在交通布局上，Hightopo 可视化也可延伸融合更多功能如综合态势监测：集成地理信息系统、视频监控系统、交管部门各业务系统数据，对交通路况车流量、事故处理报告等要素进行综合监测，帮助管理者实时掌握交通整体运行态势等等。

可点击交互，选中的区域会出现四个角的一个显眼效果，每种状态的颜色各不相同。在监控上不同颜色的展示可以更好的区分每个区域的状态。通过接入道路监控设备的监控视频以及监控设备运行状态数据，可满足对整个BRT线路的所有站台、客流、乘客进站候车的情况做到实时监控可视化管理。

⑺ 数据可视化怎么实现

要实现数据可视化需要使用可视化分析工具。数据观是一款免费的在线数据分析工具，注册即可使用，数据观的用户界面设计理念是极致的直观。所有功能、操 作都以可视化的形式提供给用户。针对不同的数据类型，数据观都提供最适宜、最有表现力的多个图形展现选择。 形成报告时，用户通过拖拽即可将图表布局 、大小灵活调整，也可穿插文字描述，让图表与报告的整体逻辑保持一致。

⑻ 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。

⑼ 如何让大数据可视化

大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

为什么会产生大数据？为什么要使用大数据呢？在这里给大家再通俗的解释一下：

起初，数据量很少的时代，通过表格工具、mysql等关系型数据库（二维表数据库，数据逐行插入）就能够解决数据存储的问题。

但是，随着互联网的飞速发展，产品以及用户的激增，产生了海量的数据。考虑到长足发展，公司会对产品、用户相关的原生数据、埋点数据等进行分析，传统的关系型数据库就无法满足需要，只能通过行式、分布式等数据库来存储这些数据（HBASE、hive等，能够实现集群化，及分配到多台主机上同时计算）。

认识数据可视化

有了数据之后，对数据分析就是成了最关键的环节，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、tou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。

数据可视化的实现

数据可视化产品（系统）的结构框架主要分为三层：数据存储层、数据计算层、数据展示层。

1.数据存储层

数据存储层在开头已经和大家说过了，在数据可视化产品（系统）中，既支持常规数据（MySQL、CSV等）可视化，也支持大数据（hive、HBASE等）的可视化，满足日常分析人员定性、定量的分析。

在考虑到数据安全的因素，数据存储还会与权限管理相结合，实现不同角色的人员只能访问指定的数据（未来有机会再分享）。

2.数据计算层

这里的计算不是平时所说的聚合、排序、分组等计算，解释之前我们先了解一下数据分析的工作流程吧：

产品/运营人员提出数据需求，如“APP一周留存”；

分析师确认需求后需要明确本次分析需要的字段及分析方式；

数仓人员提供整理后的表格（数据模型，多张表join后合成的中间表）；

分析师基于数据模型进行可视化分析。

数仓提供的数据模型主要分为增量、全量数据，不能直接对某个较长范围的数据进行分析，举个例子1月1日、1月2日两天都产生了数据，增量、全量的数据存储方式效果如下：

以上述举例的“APP一周留存”，就需要每天计算一下隔日留存，才能够基于每天的隔日留存计算出一周的留存。分析师每天会有很多任务，大量的基础计算（如每天的隔日留存）就可让电脑自动完成，这里就需要依赖调度功能（你可以理解成一个自动运行公式的工具）。

通过以上内容，我们可以得到多表关联、定时计算就是计算层的主要功能。

3.数据展示层

数据展示层分为两部分：

一部分是对看图人的可视化，看图人包括：产品、运营、高层主管等。根据需求方的要求，将数据用适合的图表呈现，比如，趋势相关用折线图、数据明细用表格、留存用漏斗图……

另一部分是对作图人的可视化，作图人主要是分析师。让分析师用可视化的操作，来代替尽可能多的SQL语句输入。常见的可视化工具中，可以快捷得将数据模型中的字段拖拽到维度/度量（可理解为X、Y轴）中。

通过可视化产品（系统）结构学习，我们不难看出，实现数据可视化的操作过程包括：数据连接（存储）、制作数据模型（计算）、制作图表（展示）。

如何实现大数据可视化系统.中琛魔方大数据分析平台表示正确适当的可视化使得讲故事变得很简单。它也从复杂、枯燥的数据集连接了语言、文化间的代沟。所以不要仅仅是展示数据，而是要用数据讲故事。

⑽ 数据可视化6步法

数据可视化6步法

在当前互联网，各种数据可视化图表层出不穷，本文尝试对数据可视化的方法进行归纳，整理成6步法。
一般的数据图表都可以拆分成最基本的两类元素: 所描述的事物及这个事物的数值，我们暂且将其分别定义为指标和指标值。比如一个性别分布中，男性占比30%，女性占比70%，那么指标就是男性、女性，指标值对应为30%、70%。
1. 将指标值图形化
一个指标值就是一个数据，将数据的大小以图形的方式表现。比如用柱形图的长度或高度表现数据大小，这也是最常用的可视化形式。
传统的柱形图、饼图有可能会带来审美疲劳，可尝试从图形的视觉样式上进行一些创新，常用的方法就是将图形与指标的含义关联起来。
比如Google Zeitgeist在展现top10的搜索词时，展示的就是“搜索”形状的柱形，图形与指标的含义相吻合，同时也做了立体的视觉变化：

2. 将指标图形化
一般用与指标含义相近的icon来表现，使用场景也比较多，如下：

3.将指标关系图形化
当存在多个指标时，挖掘指标之间的关系，并将其图形化表达，可提升图表的可视化深度。常见有以下两种方式：
借助已有的场景来表现
联想自然或社会中有无场景与指标关系类似，然后借助此场景来表现。
比如网络统计流量研究院操作系统的分布，首先分为windows、mac还有其他操作系统，windows又包含xp、2003等多种子系统。
根据这种关系联想，发现宇宙星系中也有类似的关系： 宇宙中有很多星系，我们最为熟悉的是太阳系，太阳系中又包括各个行星， 因此整体借用宇宙星系的场景，将熟知的windows比喻成太阳系，将xp、window7等比喻成太阳系中的行星，将mac和其他系统比喻成其他星系，表现如下：

构建场景来表现
指标之间往往具有一些关联特征，如从简单到复杂、从低级到高级、从前到后等等。如无法找到已存在的对应场景，也可构建场景。
比如网络统计流量研究院中的学历分布，指标分别是小学、初中、高中、本科等等，它们之间是一种越爬越高，从低等级到高等级的关系，那么，这种关系可以通过构建一个台阶去表现，如下：

支付宝新出的个人年度账单中，在描述付款最多的三项时，构建了一个领奖台的形式：

小结：
根据之前3步，可将指标、指标值和指标关系分别进行图形化处理。
以最简单的性别分布为例，可以得到一个线性的可视化过程，如下：

以上图示为供参考的线性化过程，实际可视化思考中，将哪类元素进行图形化或者图形化前后的顺序可能均有不同，需根据具体情况处理。
4. 将时间和空间可视化时间
通过时间的维度来查看指标值的变化情况，一般通过增加时间轴的形式，也就是常见的趋势图。
空间
当图表存在地域信息并且需要突出表现的时候，可用地图将空间可视化，地图作为主背景呈现所有信息点。
Google Zeitgeist在2010和2012年的年度热门回顾中，都是以地图为主要载体（同时也结合了时间），来呈现热门事件：

5. 将数据进行概念转换
先看下生活中的概念转换，当我们需要喝水时，通常会说：给我来一杯水；而不会说：给我来30ml的水。在这里，30ml是一个实际数据，但是难以感知，所以用一杯的概念来转换。
同样在数据可视化，有时需要对数据进行概念转换，可加深用户对数据的感知。常用方法有对比和比喻：
对比：
下图是一个介绍中国烟民数量的图表：如果只看左半部分中国烟民的数量：32000000，知道数据量级很大，但具体有多大却很难感知；直到看到右半部分：中国烟民数量超过了美国人口总和，这样一对比，对数据的感知就加深了。

比喻
下图是一个介绍雅虎邮箱处理数据量的图表，大意是每小时处理的电子邮件大小有1.2TB，相当于644245094张打印的纸。
这又是一个很大的数据，但到底有多大？ 在这里用了一个比喻的手法：644245094张纸，如果把每一张纸首尾对接，可以绕地球4圈多。到这里，能较深刻感受到雅虎邮箱处理的数据量之大，为地球节省了很多纸张。
更进一步地，还将这个比喻进行了图形化表现。

6.让图表“动”起来
数据图形化完成后，可结合实际情况，将其变为动态化和可操控性的图表，用户在操控过程中能更好地感知数据的变化过程，提升体验。
实现动态化通常以下两种方式： 交互和动画。
交互
交互包括鼠标浮动、点击、多图表时的联动响应等等，如下是网络统计流量研究院的时间分布图，采用左图右表的联动形式，左图中，鼠标浮动则显示对应数据，点击则切换选择：

动画
包括增加入场动画、交互过程的动画、播放动画等等。
入场动画：即在页面载入后，给图表一个“生长”的过程，取代“数据载入中”这样的提示文字。
交互动画：用户发生交互行为后，通过动画形式给以及时反馈。
播放动画：一般来是提供播放功能，像看视频一样，让用户能够完整看到数据随时间变化的过程。下图是Gapminder在描述多维数据时，提供随时间播放的功能，可以直观感受到所有数据的变化。

总结
数据可视化形式多样，思考过程也不尽相同。以上6步法，是基于“数据”层面（区别于信息可视化），梳理思考过程，总结设计方法，为后续可视化提供可借鉴的思路。