本文目录一览：
- 1、数据可视化的技术类型有哪些
- 2、数据可视化的交互技术有哪些
- 3、数据可视化的介绍
- 4、数据可视化的主要应用？
- 5、什么是数据可视化？
数据可视化的技术类型有哪些
提到数据分析，就一定会有数据可视化。因为字不如表，表不如图，图像可以更加直观清晰的表达数值所无法表达的含义。可视化是数据分析的核心理念，我们往往会追求图表尽可能的具有美感，但是具有美感的图表不一定是有用的图表，两者之间不能划等号。
数据可视化的目的是让数据更高效，让读者快速了解而非只是自己使用才是我们最终的目标。在突出数据背后的规律，突出重要因素的前提下我们再进行美观上的优化才是正确的选择。
图表的基础概念
维度：描述分析的角度和属性，分类数据。时间，地理位置，产品类型等
度量：具体的参考数值，数值数据。元，销量，销售金额等
图表类型与应用
散点图
主要解释数据之间的规律
维度：0+
度量：2
图1
气泡图（变种的散点图1）
气泡图是散点图的变种，引入了第三个度量作为气泡的大小
维度：1+
度量：3
图2
单轴散点图（变种的散点图2）
维度作Y轴，更倾向于洞察数据在不同类别下的数据规律
维度：1+
度量：2
图3
折线图
用来观察数据随时间变化的趋势（维度不易过多，否则会容易造成混乱和复杂）
维度：1+
度量：1+
图4
面积图（变种的折线图）
注重数据类别之间随着时间趋势的变化关系
图5
柱形图
展现类别之间的关系
维度：2
度量：1+
图6
直方图（柱形图的变种）
统计型柱形图
维度：0
度量：1
图7
其他柱形图：正负比例柱形图，翻转比例柱形图，堆积柱形图，百分比堆积柱形图，瀑布图等
饼图
数据分析一般用不到
维度：1
度量：1
图8
漏斗图
对转化过程的直观展示，转化步骤不宜超过七个
维度：1
度量：1
图9
雷达图
个体的数据和属性的可视化方案，比较偏描述性的数据
维度：1+
度量：1+
图10
树形图
数据量较大，类别较多的数据分析时经常使用
维度：1+
度量：1
图11
桑基图
揭示数据复杂变化趋势，可以一对多或者多对一
维度：2
度量：1
图12
热力图
可以体现数据在空间上的变化规律
维度：1
度量：1
图13
关系图
展现不同类别之间的数据关系
维度：2
度量：0+
图14
箱线图
研究观察和对比数据分布
维度：1+
度量：1
图15
标靶图
用于衡量业务销售完成情况
维度：1+
度量：2
图16
词云图
直观大气展现大数据的最优先图表之一
维度：1
度量：0
图17
地理图
用于展现数据和空间之间的关系
维度：1
度量：1
图18
以上是数据可视化图表的初步学习，感谢浏览。
数据可视化的交互技术有哪些
一、常用的数据可视化技术
数据可视化技术在应用过程中，多数非技术驱动，而是目标驱动。如图显示了目前业界广泛使用的根据目标分类的数据可视化方法，数据可视化目标抽象为对比、分布、组成以及关系。
按目标分类的常用数据可视化方法
1、对比。比较不同元素之间或不同时刻之间的值。
2、分布。查看数据分布特征，是数据可视化最为常用的场景之一。
3、组成。查看数据静态或动态组成。
4、关系。查看变量之间的相关性，这常常用于结合统计学相关性分析方法，通过视觉结合使用者专业知识与场景需求判断多个因素之间的影响关系。
大规模数据可视化一般认为是处理数据规模达到TB或PB级别的数据。经过数十年的发展，大规模数据可视化经过了大量研究，重点介绍其中的并行可视化和原位(in situ)可视化。
(1)并行可视化
并行可视化通常包括3种并行处理模式，分别是任务并行、流水线并行、数据并行。
任务并行将可视化过程分为独立的子任务，同时运行的子任务之间不存在数据依赖。
流水线并行采用流式读取数据片段，将可视化过程分为多个阶段，计算机并行执行各个阶段加速处理过程。
数据并行是一种“单程序多数据”方式，将数据划分为多个子集，然后以子集为粒度并行执行程序处理不同的数据子集。
(2)原位可视化
数值模拟过程中生成可视化，用于缓解大规模数值模拟输出瓶颈。根据输出不同，原位可视化分为图像、分布、压缩与特征。
输出为图像的原位可视化，在数值模拟过程中，将数据映射为可视化，并保存为图像。
输出为分布数据的原位可视化，根据使用者定义的统计指标，在数值模拟过程中计算统计指标并保存，后续进行统计数据可视化；
输出为压缩数据的原位可视化采用压缩算法降低数值模拟数据输出规模，将压缩数据作为后续可视化处理的输入；
输出为特征的原位可视化采用特征提取方法，在数值模拟过程中提取特征并保存，将特征数据作为后续可视化处理的输入。
（3）时序数据可视化
时序数据可视化是帮助人类通过数据的视角观察过去，预测未来，例如建立预测模型，进行预测性分析和用户行为分析。
面积图可显示某时间段内量化数值的变化和发展，最常用来显示趋势。气泡图可以将其中一条轴的变量设置为时间，或者把数据变量随时间的变化制成动画来显示。蜡烛图通常用作交易工具。
甘特图通常用作项目管理的组织工具，热图通过色彩变化来显示数据，直方图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布。
折线图用于在连续间隔或时间跨度上显示定量数值，最常用来显示趋势和关系。南丁格尔玫瑰图绘制于极坐标系之上，适用于周期性时序数据。OHLC图通常用作交易工具。
螺旋图沿阿基米德螺旋线绘制基于时间的数据。堆叠式面积图的原理与简单面积图相同，但它能同时显示多个数据系列。量化波形图可显示不同类别的数据随着时间的变化。
另外，具有空间位置信息的时序数据，常常将上述可视化方法地图结合，例如轨迹图。
数据可视化的介绍
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。
派可数据 商业智能BI可视化分析平台
数据可视化的主要应用？
数据有什么价值？
——“数据的价值在于提高人类的效率，是时间的朋友。”
1、 帮助那些无法观察的人解决信息不对称问题。
数据创造信任
降低决策成本
数据更容易获得认同感
数据使决策变得更高效
2、 帮助企业领导层归纳总结、提高决策效率。
减少试错成本
反应变化、把握规律、创造价值
分析宏观变化、统计趋势，预测未来
分析微观变化、用于比较，发现最佳实践
“数据本质上是人类观察客观世界的一个记录。”
数字化工厂将信息、网络、自动化、现代管理与制造技术相结合，在工厂形成数字化制造平台，改善工厂的管理和生产等各环节，实现工厂控制智能化、生产过程透明化、制造装备数控化和生产信息集成化。
如果仅仅是数据罗列式的展示，看起来十分乏味且复杂。合适的图形图表，则可以直观体现数据间的关系，让观看着轻松抓住重点。数据可视化看板就是让数字与图形相结合，使复杂的数据统计简单化、形象化、直观化。
数据是一种标准化的语言，数据传递可以帮助那些没有观察或亲历的人解决信息不对称的问题，从而降低决策成本，提高决策的效率。
什么是数据可视化？
数据可视化是什么意思
数据可视化理解起来很简单，只需要将其拆分为“数据”和“可视化”两个词，就很容易明白，数据可视化指的是利用图形化、可视化手段，将数据转化为可视化图表，然后通过统计分析方法，获取数据背后隐含的价值信息，以更直观的形式为企业提供信息支撑，辅助管理人员进行发展决策。
数据可视化 - 派可数据
数据可视化有什么好处
1、让数据更容易被消化
我常和人开玩笑，不是我们选择用可视化来处理数据，而是大脑这个处理器更善于处理图像信息，能够用图表迅速消化信息，这就让数据可视化天然就有更好地适配效果，能最大程度发挥大脑处理器的能力。
数据可视化 - 派可数据
2、让数据更容易传达信息
数据可视化分析人员运用图像化手段，可以将大段数据放置到小小的图表中，精简了内容，让数据传达更加简洁，分析人员还可以通过丰富的图表、多样的配色，让数据显现差异，观看起来更顺畅，更加直观。
3、让数据更容易展现逻辑
通过数据可视化，分析人员可以通过柱形图、折线图等展现数据趋势的变化，也就是数据之间的逻辑性。不仅是趋势，饼图可以展现数据占总量百分比，散点图可以展现数据相关性……这些都让数据富有逻辑，更好地展现数据分析结果。
数据可视化 - 派可数据