聚合数据可视化（集合可视化）

本篇文章给大家谈谈聚合数据可视化，以及集合可视化对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享聚合数据可视化的知识，其中也会对集合可视化进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、什么是数据可视化？
• 2、如何将数据进行数据可视化展现
• 3、数据可视化 真正可以遵循的制图技巧
• 4、数据可视化系列 | 比较关系之柱状图

什么是数据可视化？

数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。

数据可视化-派可数据商业智能BI

经过数据可视化处理后，复杂的数据分析报告就转化为了商业智能BI中简洁明了的可视化报表，让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工，都能通过数据可视化获取信息，促使企业更好地发展。

最后，分析人员还可以借助商业智能BI，分别制作PC、移动、大屏等不同终端的可视化报表，形成管理驾驶舱、业务分析、企业状况、核心指标、监控预警等不同风格、功能的数据可视化，让数据分析深入企业内核，以数据为核心驱动企业健康发展。

数据可视化工具

1、可视化工具的优点就是更加轻量化，可以通过模板完成简单图表的制作。可视化工具也可以细分为两种，一种是免费和收费并行，这种可视化工具一般会有水印、功能、导入导出等方面的限制，付费解锁全功能。

另一种就是开源的可视化工具，一般可以免费使用全部功能，也能制作复杂的数据可视化报表，但是通常需要编写代码来制作可视化图表，对使用者的IT技术要求比较高。

2、商业智能BI功能比较完善，有丰富的组件模板，是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI可以直连数据库，将不同来源数据储存到数据仓库，也拥有ETL和数据模型等数据处理能力，对数据以指标、标签的形式进行分类分级。

数据可视化-派可数据商业智能BI

在商业智能BI中，数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表，只需拖拉拽就能完成数据可视化分析，制作可视化报表，还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。

如何将数据进行数据可视化展现

1、确认需求

在数据可视化设计前聚合数据可视化，分析人员要先完成业务需求的分析聚合数据可视化，将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务，捕捉其中业务的数据指标、标签，划分出不同优先级，为下一步取数做准备。

数据可视化-派可数据商业智能BI

在确认需求的过程中，分析人员需要特别关注业务和数据的对应关系，按照数据词典将数据仓库中的指标、标签进行确认，对数据质量进行调研，最大程度提高数据可视化的准确性。

数据可视化是为了解决问题而制作出来的，所以实际制作分析的过程中必须紧贴企业业务流程，了解业务指标、属于什么专业方向的内容，最大程度地提升数据分析的准确性，提高图表展现信息的质量。

2、准备数据

数据可视化，千万不能忘了数据。不管前期规划再好，业务指标和需求之间的关系再贴合，没有数据你什么也分析不了。

数据可视化-派可数据商业智能BI

分析人员在进行可视化分析前，应该提前准备好任务所需的数据，做好分析前的准备工作。在这个阶段，分析人员可以联合技术人员，将后续数据可视化需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，准备进行数据分析。

在准备数据的过程中，分析人员可以对业务数据进一步确认，和一线业务人员进行沟通协作，确认数据和业务之间相互贴合，数据也和业务变化一致。然后可以思考数据之间的关联，将关键数据整理进行标记。如果没有需要的数据就要及时寻找，看看对方是否能够临时填报、补录数据，增加数据的源头。

3、选择图表

图表的选择直接关系到可视化的呈现效果，一个合适的图表能够把数据之间的联系转化为直观的信息，相反错误的图表可能会将需求对象引向错误的方向。

数据可视化-派可数据商业智能BI

数据可视化分析人员必须了解所有主流的图表类型，知道每个图表适合做哪些分析，能够展现哪种类型的信息，举个例子，折线图、柱形图等能够轻易的展现事物的发展趋势，但如果你把某段时间销售数量变化趋势呈现在饼图上，那这个图表就没有任何意义了。

4、页面布局

分析人员将一张完整的页面分割成不同板块、层次，保证数据能够完全展现，同时设计人员还要注意划分信息的重要程度，在整体视觉设计中，把核心的数据指标放在最重要的位置，占据较大的面积，其余的指标按优先级依次在核心指标周围展开。

数据可视化-派可数据商业智能BI

当然，在实际的可视化分析过程中，管理人员给到的数据需求一般都会比较多，要求在同一页面上展现尽可能多的信息量。这时候设计人员就需要在满足计较关键信息、平衡布局空间以及简洁直观的基础上将数据划分为更多层次。

数据可视化-派可数据商业智能BI

5、数据可视化分析

在数据分析过程中，很多新手会有一个误区，经常会把各种各样的可视化图表装满几个屏幕，认为这样就可以把所有信息直观地展示给用户。实际上，用户并不需要那么多内容，相比复杂的信息展示，他们往往会更喜欢一目了然的内容设计，一眼就能看到关键信息。

数据可视化-派可数据商业智能BI

此外，整个可视化图表页面中，色彩不宜太过丰富，颜色最好也不要太过鲜艳，把色彩对比强烈的颜色放到关键信息，用清晰的逻辑去呈现变化，突出重点部分，使用户产生更好地体验，这才是他们最希望看到的。

最后，回到数据分析本身，分析人员可以选择为制作完成的可视化图表附上自己从业务逻辑思考的信息，帮助用户更好地分辨图表展现的意义。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

数据可视化 真正可以遵循的制图技巧

数据可视化 真正可以遵循的制图技巧

可视化有许多“规则”。有的是实际的规则，有的则是帮助你做出选择的建议。如果是出于数据的要求，而且你也知道该怎么做，那么许多实际的规则也不必遵守。

但是，的确有一些规则不应该违背。这些规则通常是用于一些特定种类、几乎只能用特定方式阅读的图表。当这些规则被打破，阅读过程中，数据有可能被误读。这会有点棘手。

条形图的基线必须从零开始

条形图依赖长度来呈现数据。短的条块代表较低的值，长一些的则表示较高的值。条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。

当基线被改变了，视觉效果也就扭曲了。

举例来说，请看上图。左边第一幅条形图比较了两个值：50和100，它有一条并且它有一条以零为起点的基线。很好。代表数值100的条块长度正好是数值50的两倍长，为100正好也是50的两倍大小。

但当你把基线变为一个更高的、非零的值时，第一个条形的长度变短了，而另外一个条形的长度却没有变。此时值为100的条形不再是值为50的条形的两倍长。以此类推，当最后左边代表数值50的条形彻底消失了，意味着100无限地大于50了。

条形图的基线必须从零开始。

例：这张条形图是经福克斯新闻准许使用的。

3月31日目标的值为7,066,000，比6,000,000高17.8%，然而第二个条形几乎是第一个条形长度的三倍。

有人也许会反驳说，这张图的重点在于两个值的差而非这两个值本身。即便如此，用条形图来表示本身就是一个错误的选择。使用时间序列来呈现月累积数也许会更好。

不要过分热衷于饼图

有些人认为，应该完全避免饼图。他们也许是对的，也许又不是。有些人也许会说，使用饼图完全是一种不可原谅的错误。对此，我不同意。不管怎样，事实情况是人们仍然使用饼图，所以我们至少可以争取正确地使用它们。

避免过度切割饼图，否则最终对它的阅读将难以为继。

那么多少是“太多”？这是一个判断力的问题。不过，如果已经很难从图中看出其中一块扇形是另一块两倍大，或者好几个较小的扇形区域看起来差不多大时，在扇形切割上面就该收手了。此时可以考虑把较小的类目归入一个更大的：“其他”。圆环图也是一样。

同时也考虑一下用其他种类的图表来表示比例。

不要太依赖于饼图。

例：这张饼图来自维基百科，它展示了国家的不同区域。

左边这张饼图中已经切割了许多块，但旁边另分离出一张饼图，显示了左图中看不清楚的更小国家的情况，以此来提供更多的信息。有许多方式可以展示这组数据，比如树状图、按照数据比例制作的图标，或者就用普通的地图。单薄的饼图只适用于显示只有几组值的数据。

尊重部分所占整体的比例

相较于呈现数值，有些图更着重于表现部分与整体的关系，它们表现的数据是部分所占整体比例。比如，堆积式条形图，堆积区域图，树状图，马赛克图，圆环图以及饼图。在这些图表中，每一个部分都表示一个独立的、不重叠的比例。

关于这一条，最常见的错误发生在调查问题允许多选时。比如说：“你上周使用了哪一种交通工具？可以多选。”这样的话，在人们多选的问题上就会出现比例的重叠，不同选项的百分比之和大于一。为了避免这种情况，你不能直接把比例做成统计图。

例：这张饼图来自福克斯新闻下属机构，它表现了三个不属于同一个整体的百分比。

每一个值都是一个单独的整体，因此在这一例中，用三个堆积式条块（或普通的条块）会更直观地表现每个值的比例。

展示数据

让读者看到数据，这是可视化的重点。如果数据的呈现不够清晰，就违背了做图表的初衷。这常常是因为一张图里的数据太多，于是读者的兴趣就被分散了。

这是一个经典的“绘图过度”的问题，相关的研究有很多。但是对于基本的图表，也有一些简单的解决方式。

首先是可以改变符号的大小，这样上图中的小圆点（或者是其他的符号）就不会占据太多空间。为了让数据直观清晰，主要要增加空白。

调节透明度，多层次的图案就不会被覆盖。

通过取样或者把对数据进行分类的方式，把总体分成几个更小的子群。从中，你可以采取小而多的方式，这样每张表里的信息就会少一些。

数据进行再统计及分门别类。

总而言之，更好地呈现数据。

例：这张图展示了金州勇士队在2008-09赛季的每个投篮。

这张图最终形成了一个球场的形状，并得出了对于球员们投篮最多的地点的一个小结论——近框，中距离，以及三分球。但是它们之间的差距是很小的，读者并不能看清真正量级上的差距。

数据聚合法将有助于解决此类问题。

解释编码

通过一定的形状、颜色和几何图形的结合，将数据呈现出来。为了让读者能读清楚，图表设计者就要把这些图形解码回数据值。经典的例子是没有标注的坐标轴。

有时编码不需要解释。比如说，读者也许知道怎样读条形图，就不必解释条的长度表示的是值的大小了。但是设计者的确应该解释数据，也就是图表的单位和主题。

所以标明坐标轴代表的含义。要给读者提供线索或图例，解释图表。

例：这个错误标注的图表来自温尼伯太阳报：

我们要是能知道这是统计关于什么的问题就好了。

大功告成

搞定了。最后一件事就是确保你没有违反最基础的可视化规则——这都是关于理解数据转换可视化图形的过程。如果能弄明白怎数据是如何转换成几何图形的，你就可以创作自己的可视化作品了。但对于特定的几种只能用特定方式来读取的图表，是没有什么改变的余地的。

总之，一定要学会把数据转换成可视化图形。然后真正理解可视化制图中“规则”和“建议”的不同之处。

数据可视化系列 | 比较关系之柱状图

数据可视化的方法显示数值与数值之间的不同或者相似之处。使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小， 通常用于展示不同分类间的数值对比，不同时间点的数据对比。
柱状图使用柱子长度进行对比。柱状图的类型非常丰富，其中以纵向柱状图用的最多，一般也简称柱状图，所以通常说到柱状图90%情况下默认都是指纵向柱状图。其它类型柱状图还有：横向柱状图、分组柱状图、堆积柱状图、双向柱状图。下面是对每个图表的总结。

使用垂直的柱子显示同一维度的不同分类的数值，并进行比较，其中X轴表示对比的分类，Y轴表示相应的数值

例子是12个月销量的柱状，为了便于阅读，数值显示在柱子上方

各个分类的数值大小、差距

最小值，最大值，最小值和最大值差

X轴：按时间轴排序  或者  非顺序的按照Y值从低到高排

X轴最多12个分类，分类过多X轴拉的太长，前后比较不方便

X轴分类较多时可以改为用横向柱状图

标注数值，尽量显示在柱子外侧，更干净清晰

适合应用于比较若干分类的数值大小

分类太多，例如：某月全国所有省份的销售额，此场景可以改用横线柱状图

不适用于比较连续分类的趋势，用柱状图表示一个月内30天的销售趋势，应该折线图

Y轴数从最小数值开始，最小值柱体高度为0，柱体的比例出现错误关系，再比较就会出现不正确的结论

柱体很细、很粗，不协调

柱体间距过大、或者没有间距

如果有预测值，可以用较浅的灰色颜色示意该值，例如12月的销售额还未产生，图表中的数值为预测结果

又叫聚合柱状图。当使用者需要在同一个轴上显示各个分组下不同的分类数据时，需要用到分组柱状图。跟柱状图类似，使用柱子的高度来映射和对比数据值。每一组中的柱子使用不同的颜色或者相同颜色不同透明的方式区别各个分类，各个分组之间需要保持间隔。避免分组中分类过多的情况，分类过多会导致分组中柱子过多过密，非常影响图表可读性。

本例子展示了2010年至2016年，4个产品的销售额，先以年份做分组，然后以产品做分类

组内不同分类的数据大小

不同组间数据的数据大小比较

分组个数不要超过 12 个，每个分组下的分类不要超过 5 个

组内柱子颜色从明亮到暗，不可明暗交替变化的柱子

Y轴数从最小数值开始，最小值柱体高度为0，柱体的比例出现错误关系，再比较就会出现不正确的结论

柱体过细过密

无法比较分组的总量，比较总量使用堆积柱状图

分组不能多、分类也不能太多
图表解释
把分组柱状图中每一个分类中的柱子依次叠加成一个柱子，或者说把每个柱子用颜色分割成不同区段以显示小分类数值大小。它能够同时展示大分类和小分类的数据，以及各个小类在大类中的占比，根据数值类型不同可以分为两种类型：

数值型堆积柱状图：柱子各区段代表小分类的数值大小，柱子总高度表示大分类的数值大小

百分比堆积柱状图：柱子各区段代表的是该类别数据占该大类总体的百分比，一般每个大类的高度都相同，等于100%

公司有4核心款在售产品，第一个图使用的销售额，可以看各产品的销售额及销售总额，第二图采用百分比，显示各产品销售额占4款销售总额的比例

大分类数值的比较

各个子分类在大分类中的占比比较

小类要具有可加性，例如不同产品的销售收入是可以累加的，收入、毛利润、净利润不能累加，不是同一类型数据

大类个数不要超过 12 个，小类不要超过 6 个

对比不同类别的总量大小，同时又对比类别内不同小类的大小

不同类型数据叠加，例如分组柱状图可以比较不同年份的收入、毛利润、净利润，但三个数据是不能相加的

对比不同分组下的同一分类很困难，因为它们不能按某一基准对齐

分组柱状图：可以对比同一个分组内部不同分类的数据大小，也可以对比不同分组内相同分类的数据大小，但无法对比各分组的总量

堆积柱状图：可以对比同一个分组大类内部不同小分类的数据大小或占比，也可以对比大类的总量，但不适合对比不同大类的同一小分类的数据大小

2016年各省份的销售额，全国有32省，纵向柱图既占地方又前后跨度大难以比较

各个分类的数值大小、差距

最小值，最大值

按数值从大到小排序显示，便于阅读

不超过30个分类

双向柱状图使用正向和反向的柱子显示分类之间的数值比较，其中分类轴表示需要对比的分类维度，另一轴代表相应的数值。

本例子展示了每月的收入和支出，收入和支出是一正向、一负向的二元分类

同一分类中正向值和负向值大小比较

不同分类的相同方向值的比较

一般采用横向的柱状图

正向、负向采用具有对比性质的颜色

横线最多30个分类，纵向最多12个分类

不显示网格线

适用于含一正一负的二元分类场景，例如收支、任务完成和未完成人数
PS：所有图表均使用Excel制作 关于聚合数据可视化和集合可视化的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 聚合数据可视化的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于集合可视化、聚合数据可视化的信息别忘了在本站进行查找喔。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。