数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是:它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合,但是可视化可以展示数据包含的信息。“数据可视化有助于弥合数字和文字之间的差距”——Brie E. Anderson。有许多无代码/少代码的数据可视化工具,如tableau、Power BI、Microsoft Excel等。但是作为一名数据科学从业者最好
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2024-01-10 23:11:23
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动态数据可视化图表制作的5个基本流程:原始数据分析、确定所需图表类型、导入数据,进行初步优化、整体优化和检验成效这五个流程。1.原始数据分析:明确动态数据分析并清楚认识到数据的类型、与其他数据之间的关联、需要哪些数据元素、舍弃哪些数据元素等等。最后需要分析出需要的数据、关联的数据、涉及数据的可视化因素等。2.确定所需图表类型:在制作动态数据可视化图表时,可能多个元素需要对应多个类型的图表,大家在选
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2024-01-08 18:45:25
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信息化的时代的高速发展,人们的生活节奏也变得越来越快,快节奏的生活使得人们的阅读习惯也在潜移默化中改变。因此,当我们阅读时,如果能用一张图片表达,往往不会再使用繁杂的文字来描述。数据可视化图表,就是起到这个作用,在当今快节奏的生活工作中,节省人们接受信息的时间,并带来视觉的享受。下面,我将介绍几种常见的数据可视化图表,并介绍如何根据需求选择不同类型的图表。数据可视化基础图表1.柱形图柱形图是最基本
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2023-08-06 12:11:56
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常用基础图表的使用场景解析前言1、表格(多维度多指标)2、柱状图(类别比较)3、条形图(类别比较)4、饼图/圆环图(占比分析)5、散点图(双变量分析)6、气泡图(三变量分析)7、雷达图(多属性分析)8、折线图(趋势分析)9、面积图(趋势分析)10、组合图(不同数量级) 前言图表,是数据可视化项目中最常见、最基础的元素,而在不同的数据结构下选择不同的图表,就会产生不同的效果,它的选择和使用,往往是
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2023-12-23 11:45:41
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常用基础图表的使用场景解析前言1、表格(多维度多指标)2、柱状图(类别比较)3、条形图(类别比较)4、饼图/圆环图(占比分析)5、散点图(双变量分析)6、气泡图(三变量分析)7、雷达图(多属性分析)8、折线图(趋势分析)9、面积图(趋势分析)10、组合图(不同数量级) 前言图表,是数据可视化项目中最常见、最基础的元素,而在不同的数据结构下选择不同的图表,就会产生不同的效果,它的选择和使用,往往是
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2023-12-14 07:43:24
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现在的大数据一般指的是数据的收集、处理和分析技术等一系列技术的综合利用,人们可以从数据中获取大量的信息。但是这类数据在形式上对于人们而言是不便于理解的,这时候就要求数据可视化的操作了。数据可视化是指通过柱状图、饼图等图形的形式来表示数据,这对于用户理解数据结构和背后的意义具有很好的辅助效果。 大数据可视化的这种辅助效果,对于大数据本身而言的推动作用是非常明显的。大数据可视化的优点
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2023-08-07 20:16:57
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# Android可视化图表
在Android开发中,可视化图表被广泛应用于数据展示和分析。通过使用图表,我们可以更直观地展示数据,帮助用户更好地理解和分析数据。本文将介绍在Android应用中使用可视化图表的方法,并提供代码示例。
## 1. 引用图表库
首先,我们需要引用一个适合的图表库。目前,市面上有很多可用的图表库供我们选择,如MPAndroidChart、HelloCharts等。
原创
2023-10-30 04:34:59
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可视化技术的高速发展带动着数据的进步。数据可视化的数据分析图表,借助于可视化的大屏,将数据以图表的形式进行汇总分析,加快着用户对于数据的接受时间,同时对于整体的布局美观,也是一种合理化的设计。如何设计数据可视化分析图表,又有哪些数据可视化分析图表,下面我将展开说明。数据可视化分析图表制作1.掌握数据分析数据可视化图表是数据分析结果的呈现形式,要制作数据可视化分析图表,首要的任务便是掌握数据分析的能
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2023-08-21 03:10:28
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一、可视化的目的数据可视化,其目的在于检查异常数据,将数据转化为信息,显示某项活动的趋势,为查看数据背后的特殊现象提供有效的方法。二、常见的可视化工具Excel 是最常用的可视化工具,操作简单,只需将图表插入到单元格中即可显示出来,并且还可以根据需要添加一些辅助项,使图表更加易懂。PowerBI / TableAU 目前在市面上有很多同种类型的数据可视化工具,它们都有一些共同的特点:(1)上手快,
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2023-05-24 16:49:00
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简单、易用的数据可视化工具,可以直观的帮助您展示数据结果,实时展示庞杂数据背后的业务现状。下面,我将以Sugar BI为例,为大家讲解在日常的数据可视化中,我们大概都会用到哪些图表组件 Sugar BI图表部分预览一. 柱状图柱状图可以利用高度来反映一段时间内,数据变化或显示各项之间的比较情况;条形图是将柱状图的 X、Y 轴翻转,适用于⽐较分类数据且数据标签较⻓的场景;堆积柱状图是
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2023-08-03 14:11:35
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手机能做的事越来越多,不仅能移动支付,更能在手机上随时随地做智能数据可视化分析。拿出一台手机,点击即可秒开数据可视化报表,再点击即可根据自身的分析需求展开自助式数据分析。实现这一切,只需一个数据可视化工具(BI软件)。在手机上点一点,就能做自助式数据可视化分析实际上,这是一种将数据可视化分析报表移动化的功能。以奥威BI软件为例,用户在BI软件上制作数据可视化报表后,仅需打开移动端设置,并将报表以分
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2023-11-16 21:46:25
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可视化之根多年前读过一篇非常震撼的文章,叫《Lisp之根》(英文版:The roots of Lisp),大意是Lisp仅仅通过一种数据结构(列表)和有限的几个函数,就构建出了一门极为简洁,且极具扩展性的编程语言。当时就深深的被这种设计哲学所震撼:一方面它足够简单,每个单独的函数都足够简单,另一方面它有非常复杂,像宏,高阶函数,递归等机制可以构建出任意复杂的程序,而复杂的机制又是由简单的组件组成的
可视化对于数据分析师来说可能不是最重要的,重要的是你分析或挖掘出来的结果是否有效。在这基础之上就需要通过可视化恰当完整的表达见解。这里又有区别了:实用性和美观性哪个更重要?要我说实用性是第一位的,能用一个元素表达最好不要用两个,能用一张图最好别用两张,尽可能用最简单的元素传达才能让你的观点最清晰。这就是数据科学领域经常会用到的“奥卡姆剃刀原理”。 &n
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2023-09-04 12:58:24
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大数据时代,工作中我们可能经常会需要处理很多数据,需要在总结汇报中展示呈现,俗话说“字不如表,表不如图”,那么如何缩短数据与用户的距离?让用户一眼Get到重点?在理解或分析大量数据时,数据可视化起着至关重要的作用。数据可视化能使数据“说话”,更容易识别其中的隐藏信息和趋势。因此,无论是在寻找数据比较、显示方式,数据可视化都是最好的选择!可视化图表类型有很多,如何选择正确的图表来可视化数据,首先必须
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2023-10-20 23:41:53
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在日常工作中,好多人都面对一堆数据,但却不知道如何更直观展示效果,或者不知道用什么图表展示更好!花了一些时间整理了工作中常用的数据图表,希望对大家有用,不再是单纯给领导、用户展示干瘪的数据~ 本文除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外,还有数据地图、瀑布图和散点图,旭日图,漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势!柱状图是最常见的图表类型,通过使用水平或垂直方向柱子的高
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2023-07-13 22:05:45
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【摘要】 先学会选择合适的图表类型别揪住饼图柱图折线图没完没了折腾了,认真学习一下基础知识,再做数据可视化~,图尺寸略大,放在附件里。data-visualization.rar
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2023-07-21 23:13:45
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做图表分析数据,很简单啊,但不会“可视化”,展示的表格是这样的: 学习过可视化之后,做出来的图表是这样的: Excel的表格是我们最常用的数据展示形式,比较简单,但不够炫酷有趣,比较死板。当大数据、5G技术发展后,“可视化”越来越被人们提起,因为数据图表的表达方式相较于传统的文字描述更加美观且具有说服力。图表也不仅仅是应用就可以,选择正确的图表类型也很重要,如果选择了错误的图表
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2023-12-25 16:04:48
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1、柱状图展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。适用:对比分类数据(比较不同的数值)。局限:分类过多则无法展示数据特点。相似图表:1)堆积柱状图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。2)百分比堆积柱状图。适合展示同类别的每个变量的比例。2、条形图类似柱状图,只不过两根轴对调了一下。适用:类别名称过长,将有大量空白位置标示每个类别的名称(可比较数值、可对比)。局限:分类
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2023-07-02 22:36:26
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为什么数据可视化如此重要?
数据可视化能把枯燥的数据变得有趣起来,不用再成千上万的数据面前焦头烂额。
这里小结了下21中常见的图表。附图有的是我从excel生成的,有的是比较懒直接百度找的。
柱状图最常使用的图表之一 用垂直或水平的柱子表示不同分类数据的数值大小 虽然能展示数据的变化趋势,但这并非它的强项 堆积柱状图适用于包含若干个小分类的分组数据的
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2023-11-17 16:58:48
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图表是”数据可视化”的常用手段,其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。一、柱状图(Bar Chart)柱状图是最常见的图表,也最容易解读。 它的适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据,”年份”和”销售额”就是它的两个维度,但只需要比较”销售额”这一个维度。 柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏
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2023-09-25 19:43:47
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