什么是数据可视化？

数据可视化被许多学科视为视觉通信的现代等价物。它涉及创建和研究数据的视觉表示。为了清晰有效地传达信息，数据可视化使用统计图形，图表，信息图形和其他工具。数字数据可以使用点，线或条编码，从而在视觉上传达定量信息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更易于访问，易于理解和使用。用户可能有特定的分析任务，比如进行比较或理解因果关系，图形的设计原则（即显示比较或显示因果关系）跟随任务。表格通常用于用户查找特定测量的位置，而各种类型的图表用于显示数据中的一个或多个变量的模式或关系。

数据可视化既是一门艺术，也是一门科学，被一些人视为描述性统计学的一个分支，而且其他人则认为数据可视化为一种扎根理论的开发工具。因互联网活动而产生的数据量增加以及环境中传感器数量的增加被称为“大数据”或物联网。对这些数据进行处理，分析和交流，为数据可视化带来了道德和分析方面的挑战。数据科学领域和实践者称为数据科学家帮助解决这一挑战。

数据可视化与信息图形，信息可视化，科学可视化，探索性数据分析和统计图形密切相关。2000以来，数据可视化已成为研究，教学和开发的一个活跃领域，能够将科学和信息可视化结合起来。有学者认为，数据可视化的理想状态不仅仅是清晰传达，更要激发观众的参与和注意。

数据可视化，就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。

此外，数据可视化不仅限于涉及到数据的使用。也可能是可视化各种各样的信息，你可以将自己的想法与猜想与他人交流。如今，可以添加各种技术应用到数据可视化，甚至是选择交互式的可视化方法。

可视化大屏展示相比传统的用表格或文档展现数据的方式，很行领可视化能将数据以更加直观的方式展现出来，使数据更加客观、更具说服力。在各类报表和说明性文件中，用直观的图表展现数据，显得简洁、可靠。

在数据可视化图表工具的表现形式方面，图表类型表现的更加多样化，丰富化。除了传统的饼图、柱状图、折线图等常见图形，还有气泡图、面积图、省份地图、词云、瀑布图、漏斗图等酷炫图表，甚至还有GIS地图。这些种类繁多的图形能满足不同的展示和分析需求。

大数据领域的课程涵盖了广泛的主题和技术，以下是一些常见的大数据课程：

数据科学导论：介绍数据科学的基本概念、原理和方法论，包括数据收集、数据处理、数据分析和数据可视化等内容。

数据挖掘与机器学习：介绍数据挖掘和机器学习的基本理论和算法，包括聚类、分类、回归、决策树、支持向量机、神经网络等技术。

大数据分析与处理：学习大数据处理的基本概念和技术，包括分布式计算、大规模数据存储和处理、并行计算等内容，涉及工具和框架如Hadoop、Spark等。

数据可视化：学习如何将数据以图表、图形和可视化方式呈现，以便更好地理解和传达数据的洞察和信息。

数据库管理与数据仓库：学习数据库的基本原理、SQL查询、数据建模和数据仓库设计等内容，以支持大规模数据存储和管理。

自然语言处理与文本挖掘：学习处理和分析大规模文本数据的技术，包括文本预处理、情感分析、文本分类、信息提取等。

数据安全与隐私：学习保护大数据的安全和隐私的方法和技术，包括数据加密、访问控制、隐私保护算法等内容。

数据科学实践和项目：通过实践项目，学习将数据科学技术应用于实际问题，包括数据收集、数据清洗、特征工程、模型建立和评估等环节。

数据伦理与法律：学习关于数据使用、共享和隐私保护的道德和法律问题，了解相关法规和规范。

数据分析案例研究：通过分析真实的大数据案例，学习如何应用数据分析技术解决实际问题，并理解数据分析在不同领域的应用。

这些课程通常在数据科学、计算机科学、信息技术、统计学和相关领域的大学和研究机构中开设。课程内容和深度可能会根据学校和课程设置有所不同。

无论是电商类还是其他行业相关的互联网信息中都有大量的文本数据，所以进行大数据分析，很重要的一部分是文本分析。文本数据通常是非结构化的，采集文本数据后的一个关键环节是要将其转化为能被计算机理解和处理的结构化数据，才能进一步对其进行系统化的处理分析，提炼出有意义的部分。大致可以分为以下步骤：

1、数据采集

明确分析的目的和需求后，通过不同来源渠道采集数据。

2、文本清洗和预处理

文本清洗首要是把噪音数据清洗掉，然后根据需要对数据进行重新编码，进行预处理。

3、分词

在实际进行分词的时候，结果中可能存在一些不合理的情况。因此，在基于算法和中文词库建成分词系统后，还需要不断通过训练来提升分词的效果，如果不能考虑到各种复杂的汉语语法情况，算法中存在的缺陷很容易影响分词的准确性。

4、词频和关键词

词频就是某个词在文本中出现的频次。简单来说，一个词在文本中出现的频次越高，这个词在文本中就越重要，就越有可能是该文本的关键词。

5、语义网络分析

语义网络分析是指筛选统计出高频词以后，以高频词两两之间的共现关系为基础，将词与词之间的关系进行数字化处理，再以图形化的方式展示词与词之间的结构关系。这样一个语义网络结构图，可以直观地对高频词的层级关系、亲疏程度进行分析展现。

6、情感分析

情感分析，主要是分析具有情感成分词汇的情感极性（即情感的正性、中性、负性）和情感强烈程度，然后计算出每个语句的总值，判定其情感类别。还可以综合全文本中所有语句，判定总舆情数据样本的整体情感倾向。

7、数据可视化展现

通过可视化展现形式，可直观呈现多维度数据表现，用于总结、汇报等。

想要快速进行大数据分析，可通过新浪舆情通实现，系统一站式提供信息采集、大数据分析、可视化报告等服务，针对各行业还提供定制化大数据解决方案。

数据可视化，简简单单就是把数据展示出来吗？非也非也，其终极是为了满足用户对数据的价值期望，利用数据，借助可视化工具，还原和探索数据隐藏价值，描述数据世界。

emmmmm，还是说人话吧，就是以下两步。

分析需求，熟悉数据，制定目标。

选用合适图表（柱状图、折线图、散点图、饼图、雷达图、漏斗图）进行组合进行数据展示。

为什么要做数据可视化？

你难道不欣赏折线图那婀娜多姿的曲线？柱状图那美丽的大长腿？

美丽！

直观！

有魅力，吸引人眼球。

好吧~

其实，就是密密麻麻的数据可读性较差并且毫无重点，而数据可视化更加直观有意义，更能帮助数据更易被人们理解和接受。

都说数据可视化难，难在哪？

好的产品体验不是一件容易的事情，是专业的产品经理、UE、UI完美配合的产物。同样，做好数据可视化也不容易，需要具备一定的数据分析能力、熟练使用可视化工具、较好的美术素养、良好的用户体验感，并且还能够与受众进行换位审视。总得来说，扎实的理论结合大量的实践磨炼，把理论固化成自我认知。

这时候就要推荐亿信华辰的数据可视化工具了。小到一张数据报表，大到一块数据大屏，有了工具当然事半功倍。

数据可视化在商业、生产和运营场景中有大量类似的使用，如集团展览中心——用作政府和客户参观使用；城市交通管控中心——交通警务运营监控；证券交易大厅——实时股票交易情况；老板的办公室——领导驾驶舱。

领导驾驶舱：最懂老板的需求

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3D可视化：前所未有的视觉冲击

有人说,现在已经进入“读图时代”,对于枯燥严谨数据中心管理来说,我们已经开始进入了3D可视化时代。

3D中国地图可以清晰的展示出各省之间的数据差异，因此3D中国地图一般用于展示一些以省级进行汇总的数据，例如全国各省房价指数展示：

而立体地球则是非常好的跨区域的基于地理信息的数据载体。相对于平面地图，3D地球更加生动，表现力也更强。

亿信BI中的3D地球分为渲染地图、标点地图和流向图，其中流向图一般用于展示全球范围内的资源流动情况。

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