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数据可视化 | 现状、功能体现、必要性、案例、入门书籍推荐
来源:   日期:2017-12-04

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导读


本文以数据可视化为中心,讲述数据可视化的现状和当下及未来发展中的必要性。从分类到如何更好的实现数据可视化,再到案例分析,最后为大家分享了数据可视化入门学习的书籍。希望让大家都全面了解数据可视化在我们生活中、工作中的重要性。



数据可视化借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的信息与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。



一、数据可视现状及必要性

数据可视化并不是简单的把数据变成图表。而是以数据为视角,看待世界。换句话说,数据可视化的客体是数据,但我们想要的其实是数据视觉,以数据为工具,以可视化为手段,目的是描述真实,探索世界。在这个互联网时代,数据承载了太多有用资源,于是大数据在IT界变成了最火的,几乎每个公司都在称自己是做大数据的。不知道你有没有发现,在大数据时代,很重要的一个环节是数据可视化,因为不管大数据解决方案应用于任何场景中,都离不开数据表达结果,此刻,数据可视化就变得非常重要了。


其实,在我们工作中,无论是哪一种场景,都要接触数据,并利用数据去表达。数据可视化就是表达信息最棒的一种方式,通过用图表+数据的形式,清晰明了的传递各类数据信息,让人们获得更有商业价值的洞见和价值。



二、数据可视化的功能体现

数据可视化的功能主要体现在两个方面:一是数据展示,二是业务分析。


数据展示很好理解,就是将已知的数据或数据分析结果通过可视化图表的方式进行展示,形成报表、看板、dashboard、甚至配合现在流行的大屏展示技术,将数据以数据可视化展现的方式越来越为人所接受和欢迎。


业务分析就是在看到图表、dashboard、大屏之后,将所分析的度量和数据有效地转化为有商业价值的见解,使其能够为基于事实所做的决策提供支持。



三、如何实现可靠的数据可视化

数据可视化最终还要回归到“阅读者”,通过传递有指向性的数据,找出问题所在,制定正确决策。所以数据的价值不在于被看到,而在于看到之后所引起的思考和行动。


这里,企业内数据还不同于普通的应用数据,它们大多不是通过算法程序直接产生价值应用于用户,而是通过合理的展示和分析,再经应用者或管理者思考和判断,最后采取行动,从而发挥价值。


01 谁是可视化的受益者

无论你在做一份传统的报表,还是汇报的PPT或其他,首先需要搞清楚这是给谁看的,他需要了解哪些事项,关注那些指标,在决策过程中会如何利用你展示的信息和数据,一句话概括就是搞清楚数据分析工作的目标,这一张报表是用来做什么的。后续的数据分析工作和分析报告里所要呈现的全部内容,之后都是要紧紧围绕着这个目标主题而服务的。


 02 梳理指标体系

数据可视化是要讲繁杂的各条数据,梳理成指标,围绕每个业务财务、销售、供应链、生产等形成指标体系,最后通过可视化的方式展现,比如回款率、收益效率….


可以说,数据分析工作是否成功,大体就在指标的梳理。这个工作需要数据中心的人员或者BI组的人员深入业务一线去调研需求,拉来数据,建好数仓….


03 将数据可视化与业务方案结合起来

如果数据可视化的目的在于介绍能解决具体的、可衡量的、可执行的、有相关性和时效性问题的数据,那就在制作过程和汇报过程中,加入这些问题。


在规划数据可视化方案时,要明确这是要解决用户特定问题的,所以你的方案不仅要能够很好地解释数据分析的结论、信息和知识。并且管理者能够沿着你规划的可视化路径能够迅速地找到和发现决策之道。



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数据可视化,最终时为了企业良好的运营而服务的,这是它的商业价值。如果你不关注企业的战略和行动方案,很难建立起具有联动价值的信息图。比如,企业执行的行动方案,通常是为了达成和实现企业的战略目标,通过这样的手段实现精益管理和精益运营。所以,可视化的解决方案要能够做到,行动方案对战略目标的驱动效果、个体、团队对部门整体指标、KPI的驱动和影响效果。只有建立起来具有联系的信息视图,才会获得有价值的数据可视化。


04 其它

①选择合适的图表。 每一种图表都有适用的情境,有时候为了达到完美的表达效果,可能需要多个图表之间的配合,比如大屏。


②动效:联动钻取。 突出分析的重点和优势,将读者的注意力吸引到关键的地方。

联动:报表模板之间可以建立关联,同一页面中查看多张关联的图表,实现图表联动的效果。

钻取:细分指标的粒度,钻取到明细数据。



四、案例分享

数据可视化追随历史可以了解到,在很久以前数据可视化就被人们以不同的形式应用着。我们知道数据是抽象的,数据本身带给人们的直观印象只有它的数值本身大小,当然数据集特别庞大的时候,你甚至连大小都无从说起。于是,有了这门科学,它帮助人们认知。


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1854年伦敦爆发霍乱,在10天内有500人左右死去,在过去医疗并不十分发达的情况下,如此大规模的疾病,带来的只有未知的恐慌,没有知道疾病的起因,甚至是病毒的来源,直到一位流行疾病专家John Snow让数据说话,他将死亡病例在地图上标出,人们才发现病毒的源头在街上的水龙头。


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这幅图的名字叫做:Ghost Map


从中可以看出,倘若你只有死亡人员的地理数据,不去将它可视化,那么它传达的信息就会是有限的。


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伦敦地铁图的可视化,这种地铁图的画法一直被人学习



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Facebook的社交图谱这是可视化的一种,强调的是点和边的一些特征,比如点的度代表活跃性,边代表联系。


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你能想到这些线是怎样聚合的吗?如果边的数目无比庞大,如何避免数据显示的时候过度重合影响视觉效果呢?


现在数据可视化的研究多种多样,总是有一些人能想象出非常优秀的数据可视化案例,这个真的很能说明一个人的创造力的,而且很多人喜欢创造自己的可视化工具。


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在18世纪克里米亚战争期间,佛罗伦斯-南丁格尔(Florence Nightingale )通过搜集数据,发现很多死亡原因并非是“战死沙场”,而是因为在战场外感染了疾病,或是在战场上受伤,却没有得到适当的护理而致死。


佛罗伦斯-南丁格尔出现在了数据可视化的文章中,会不会有点怪呢?


但是,如果你曾用过玫瑰图,或者南丁格尔图,就应该知道。它是以自己的缔造者命名的。


那个南丁格尔,就是“这个”南丁格尔啊!


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为了解释这个原因,并降低英国士兵的死亡率,她绘制了这个著名的图表,并与1858年递到了维多利亚女王手中。一个切角是一个月,其中面积最大的蓝色块,代表着因为可预防的疾病。


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这个图表真的很厉害,为什么呢?

第一,它用面积直观地表现出了一个时间段内,几种死因的占比,让任何人杜能看懂;

第二,它还长的很漂亮,像一朵玫瑰花一样;然后我们来想一想,它为什么要长的那么漂亮?因为这张图表的汇报对象以及最终的决策人是维多利亚女王!


南丁格尔的故事告诉我们:

数据可视化是为了更好地促进行动,所以要让行动的决策人看懂!

为此,耍尽心机在所不辞啊~



五、东方龙马数据可视化解决方案

东方龙马的可视化解决方案让数据分析变得简单,支撑多个实时数据流的智能解析和展现;强大的分析工具,动态筛选数据,深入的组群分析、深入您的数,一键预测,统计总结,运行趋势分析、回归、关连;助力数据相关研究,研究成果就内置在您的工作流中;优化配色方案,自动图表类型,最有效的方式传达见解;人性化界面,高效精准的操作,跨平台 ;丰富的可视化数据建模工具,数据随心所欲。东方龙马数据可视化解决方案是战略合作伙伴合作的技术。

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东方龙马工程师前期会同用户一起梳理核心业务数据日志类型、日志格式以及用户面板展现偏好等元素,使用户自身的业务熟悉度和工程的技术经验完美结合。过程中东方龙马工程师还会对用户进行系统全面的培训,使用户后期在使用东方龙马数据可视化解决方案时得心应手,最终实现技术推动业务的完美转型!



六、数据可视化入门书籍推荐

推荐

01

《数据可视化之美 》

里面有一些经典案例的介绍


作者:Julie Steele

推荐 

02

《鲜活的数据 》

介绍了数据可视化处理的具体过程,而且向怡宁翻译的书一向通俗易懂,他翻译的书籍,行文风趣,作为入门比较合适


向怡宁 翻译

推荐

03

《大数据》

有一章专门涉及数据可视化处理


作者:涂子沛

推荐 

04

《数据可视化》

如果嫌贵,可以买这本教材《数据可视化的基本原理与方法》 (豆瓣),都是陈为的书,内容基本一样,入门是够了


作者:浙大的陈为老师

推荐

05

《The Visual Display of Quantitative Information》

Edward Tufte的书是“信息设计的圣经”,他的《The Visual Display of Quantitative Information》是公认的开山之作。不过目前还没有中译本,看完基本上可以了解数据可视化的前世今生了


作者:Edward Tufte


瑞典卡罗琳学院全球公共卫生教授Hans Rosling,有关他利用数据可视化显示200多个国家200年来的人均寿命和经济发展的ted视频非常火,真是数据可视化的魅力,他的其他视频也很棒(TED | Search),本人非常幽默,由他主持的BBC纪录片[BBC:统计学的快乐]也值得一看,这些都是初步了解数据可视化的好材料。




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