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一圖勝千言:數據可視化不完全總結(一)

才意識到還有太多疑點要弄明白，我們需要回到上一步重新進行之前的工作，就像畫家翻來覆去才能比較終完成一幅杰作一樣，數據可視化的過程并不是給數據分析這個剛出爐的蛋糕加點糖霜，而是有一個反復迭代，不斷優化的過程。

數據可視化的優缺點有哪些?

1、數據可視化的主要好處是它及時帶來了風險變化。與靜態圖表不同，可視化的應用可以是流動性的操作，更有力的了解數據信息。強化關聯 數據可視化的應用可以使數據之間的各種聯系方式緊密關聯。

2、可視化編程缺點有：相比于商業智能BI，更像一個基于數據查詢的數據展示工具；處理不規范數據、轉化復雜模型比較難；無法處理大量數據；國內網絡連接Online版速度較慢。

3、加快信息接受速度，人腦對視覺信息的處理要比書面信息容易得多。使用圖表來總結復雜的數據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。

4、速度快 這里的速度快不只是因為能快速的識別當前趨勢和信息，科學的來說是因為人腦對視覺信息的處理要比書面信息快10倍。

5、數據可視化的優點：加強商業信息傳遞效率 人眼通過視覺和圖像比文本和數字更容易吸收和掌握信息。

6、能夠幫助分析人員看到更完整的數據。我認為敏捷BI對數據分析更有優勢，因為只有數據層足夠豐富才能得出正確的結論，并且因為建模較輕，敏捷開發能夠更快的進行分析調整，對于現今多變的市場能夠靈活的跟緊市場的變化節奏。

大數據可視化有哪些難點?

大數據可視化的難點有很多，無論是跨平臺兼容性，還是觸屏手勢交互都很棘手。對于這些棘手的問題，圖撲組態有了很好的解決方案。圖撲組態提供完整的基于 HTML5 圖形界面組件庫。

其通過自動化的手段對制造企業內外部各類數據進行采集、處理，同時，它的分析結果、可視化產出也是可以跨越多種企業架構，為上至公司首席執行官、下至車間經理提供符合各自權限的服務。

而使用大數據可視化的工具報告就可以使我們能夠用一些簡短的圖形就能體現那些復雜信息，甚至單個圖形也能做到。決策者可以通過交互元素以及類似于熱圖、fever charts等新的可視化工具，輕松地解釋各種不同的數據源。

需求多樣，變更頻繁 數據可視化需求很大程度依賴于用戶感知，相同業務專題應用于不同省份時往往眾口難調，需求層出多樣、差異較大；同一項目也會因不同時段的業務重心不同，變更可視化需求。

數據可視化編輯,那些年我們畫過的錯誤的圖表!

在此圖中，《經濟學人》從錯誤的設計決策開始使用餅圖，然后使情況變得更糟。首先，它扭曲了餡餅的形狀，這使得切片更加難以比較。然后，它在圖形上附加了直線和曲線這些裝飾使人們遠離了圖表應該傳遞的信息。

常見的數據可視化圖表 基于老李多年在互聯網和國企的數據分析從業經歷，基本上工作中常用到的就是：柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖、雷達圖、箱型圖、氣泡圖、詞頻圖、桑基圖、熱力圖、關系圖、漏斗圖等。

不必要的樣式不僅會分散注意力，還可能導致對數據的誤解，讓用戶產生錯誤印象。應該避免以下幾種：顏色是有效數據可視化的一個組成部分，在設計時考慮這 3 種調色板類型：研究數據表明，大約每 12 個人中就有 1 人是色盲。

對于excel數據可視化圖表制作，為了能夠清晰準確的表達數據的價值需要注意以下幾點 條形圖的基線必須從零開始 Y軸不從零開始，可以使數據看起來具有比實際存在的更大的差距。這使得可視化會誤導傳輸信息。