







数据可视化可以以不同的形式表示。图表是表达数据的常用方法,因为它们描述了不同的数据类型,并可以进行数据比较、探索等。决定使用图表类型主要取决于两件事:要传达的数据以及要传达的数据的内容。图表的各种类型:1.比较类:可视化的方法显示值与值之间的不同和相似之处。2.占比类:可视化的方法显示同一维度上占比关系。3.区间类:可视化的方法显示同一维度上值的上限和下限之间的差异。4.关联类:可视化的方法显示数据之间相互关系,使用图形的嵌套和位置表示数据之间的关系,通常用于表示数据之间的前后顺序。5.趋势类:可视化的方法分析数据的变化趋势。6.时间类:可视化的方法分析数据的变化趋势,使用图形的位置表现出数据在连续区域上的分布,通常展示数据在连续区域上的大小变化的规律。
中心价值:---分析的智能大数据可视化平台, 不仅仅只是呈现出数据,更能智能 分析,提供决策依据。
数据资源整合分析:构建数据分析模型库,实现数据发掘的模 型化分析;建立数据探索分析能力,数字---,发现 数据背后的隐藏规律。
进行数据可视:呈现打造数据全景可视化平台,形式表现; 数据及时更新,实时分类呈现。
bi数据可视化:丰富的数据可视化探索,3d立体化呈现, 提供定制式数据可视化解决方案。
在一个日益以数据为---的中,各种各样的用户正在以多种方式收集数据,每一个人都想从他们所有的数据当中了解更多具有价值的信息来辅助企业or个人的管理。而数据可视化和可视化分析就是能够帮助到我们---的了解或提取数据信息的途径。数据可视化和可视化分析其实是两个新的名词,在的发展也不过就是一二十年的时间,很多人可能也是对其的了解停留在字面意思上,对其深入的概念,优势以及数据可视化和可视化如何协同工作都不太清晰。数据可视化意味着以可视化图表的形式来显示数据信息,使人类用户更容易理解见解。数据通常以图形或图表形式显示,例如图表,图形,列表,地图以及综合了这些多种格式的综合数据大屏。数据可视化与可视化分析之间的关系是共生的。
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