







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,数字---,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。
数据说白了就是一组可定性或可量化的值。随着计算机存储能力的大幅提高,人们对于数据的关注与日俱增,大数据一词近几年来也被人们频频提及。而数据可视化的主要任务是将数据转换为易于感知的图形。因此,为了准确的表达数据,我们需要了解一些数据相关的概念。在数据可视化中,我们通常不---区分区间型和比值型,将其统称为数值型。进而可将数据类型进一步精简为三种:类别型、有序型、数值型。

数据可视化服务是什么?
数据可视化服务(datalake visualization)通常是指一个一体式的大数据可视化服务平台,适应多个数据源,提供丰富多样的二维、三维可视化组件,采用拖放布局,旨在帮助快速定制和应用自己的大数据大屏。
数据可视化服务的呈现有许多操作场景,有些人认为这只是把数据变成图表。他们可能没有想到,传统的图表只是静态数据,而大数据可视化服务做出实际的数据表示,结果是动态的。即使在什么表面上也是不同的,在移动端、大屏端显示,背后的技术要求肯定是不同的。
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