本文從大數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)及其應(yīng)用需求出發(fā),，結(jié)合數(shù)據(jù)可視化的研究現(xiàn)狀,，介紹了適用于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)可視化技術(shù);分析在大數(shù)據(jù)條件下數(shù)據(jù)可視化所要解決的8個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題;討論了針對(duì)大數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用需求自主研發(fā)的交互式可視化設(shè)計(jì)平臺(tái)AutoVis及其應(yīng)用,。有效地理解數(shù)據(jù),，避免“bigdata”成為“bigrubbish”,，需要開(kāi)發(fā)更好的工具以支持整個(gè)研究過(guò)程,，包括數(shù)據(jù)捕捉,、數(shù)據(jù)治理,、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化,。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)可視化技術(shù)在應(yīng)用的同時(shí),，也面臨諸多新的挑戰(zhàn),。大數(shù)據(jù)可視化是一個(gè)面向應(yīng)用的研究領(lǐng)域，本文重點(diǎn)從應(yīng)用實(shí)踐的角度,，討論在大數(shù)據(jù)背景下大數(shù)據(jù)可視化內(nèi)涵,、研究進(jìn)展、相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)品以及所面臨的一系列挑戰(zhàn),。大數(shù)據(jù)可視化內(nèi)涵數(shù)據(jù)可視化就是將抽象的“數(shù)據(jù)”以可見(jiàn)的形式表現(xiàn)出來(lái),，幫助人理解數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)可視化相對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化，處理的數(shù)據(jù)對(duì)象有了本質(zhì)不同,，在已有的小規(guī)?；蜻m度規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上。大數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)建設(shè)方案,。工廠數(shù)據(jù)可視化開(kāi)發(fā)商

    比如數(shù)據(jù)挖掘中的聚類,。折線圖折線圖是觀察數(shù)據(jù)的趨勢(shì)，它和時(shí)間是好基友,，當(dāng)我們想要了解某一維度在時(shí)間上的規(guī)律或者趨勢(shì)時(shí),，就用折線圖吧。折線圖一般使用時(shí)間維度作為X軸,，數(shù)值維度作為Y軸,。柱形圖是分析師常用到的圖表之一，常用于多個(gè)維度的比較和變化,。時(shí)間維度通常作為X軸,。數(shù)值型維度作為Y軸。柱形圖至少需要一個(gè)數(shù)值型維度,。下圖就是柱形圖的對(duì)比分析,。當(dāng)需要對(duì)比的維度過(guò)多，柱形圖是力不從心的,。柱形圖和折線圖在時(shí)間維度的分析中是可以互換的,。但推薦使用折線圖，因?yàn)樗鼘?duì)趨勢(shì)的變化表達(dá)更清晰,。柱形圖還有許多豐富的應(yīng)用,。例如堆積柱形圖，瀑布圖,，橫向條形圖,，橫軸正負(fù)圖等。直方圖是柱形圖的特殊形式,。它的數(shù)值坐標(biāo)軸是連續(xù)的,，統(tǒng)計(jì)表達(dá)的是數(shù)據(jù)分布情況。在統(tǒng)計(jì)學(xué)的內(nèi)容會(huì)專門(mén)講解,。地理圖一切和空間屬性有關(guān)的分析都可以用到地理圖。比如各地區(qū)銷量,，或者某商業(yè)區(qū)域店鋪密集度等,。地理圖一定需要用到坐標(biāo)維度?？梢允墙?jīng)緯度,、也可以是地域名稱（上海市、北京市）。坐標(biāo)粒度即能細(xì)到具體某條街道,，也能寬到世界各國(guó)范圍,。除了經(jīng)緯度，地理圖的繪制離不開(kāi)地圖數(shù)據(jù),，POI是很重要的要素,。武漢專業(yè)數(shù)據(jù)可視化價(jià)格智慧農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)一體化平臺(tái)建設(shè)綜合解決方案。

    選擇載入,。自動(dòng)跳轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)報(bào)表頁(yè),，數(shù)據(jù)報(bào)表（Report）是數(shù)據(jù)規(guī)整和清洗過(guò)程。大家還記得實(shí)戰(zhàn)篇中演示的數(shù)據(jù)清洗嗎,？之前我們體驗(yàn)了一遍Excel函數(shù)清洗的過(guò)程,。這次需要用BI再進(jìn)行一遍清洗。數(shù)據(jù)清洗PowerBI有一個(gè)高級(jí)功能叫DAX（DataAnalysisExpressions）,，它是整個(gè)PowerBI使用的公式語(yǔ)言,。DAX近似Excel函數(shù)（大多數(shù)第三方BI，函數(shù)均接近Excel）,，故它針對(duì)新手非常友好,。如果大家已經(jīng)熟悉Excel函數(shù)，上手速度會(huì)很快,?；旧虾瘮?shù)名字都一樣，如果不熟悉,，可以查閱官網(wǎng)提供的文檔,。我們先清洗報(bào)表中的薪水salery，和實(shí)戰(zhàn)篇過(guò)程一樣,，需要將其拆分成兩個(gè)新列,，并且計(jì)算平均值。此時(shí)新增加的列沒(méi)有任何內(nèi)容,。我們需要做的操作就是以salery生成兩列,。這里需要用到DAX。當(dāng)成函數(shù)使用它就行,，不過(guò)Excel是單元格級(jí)別的引用,，而DAX中的任何引用、計(jì)算,、匯總等,，都是以列為單位的。那么報(bào)表就叫做DataAnalyst,，ColumnName是我們需要引用的列,，名字叫做salary,。下圖公式就是范例。如果表名中有空格,，需要加引號(hào),，如果沒(méi)有則不需要。如果是跨表引用,，TableName是必須的,，否則只需要ColumnName。DAX支持自動(dòng)填充,，可以通過(guò)模糊輸入+回車快速輸入,。我說(shuō)過(guò)它近似Excel。

    可視化工具可以提供多樣的數(shù)據(jù)展現(xiàn)形式,，多樣的圖形渲染形式,，豐富的人機(jī)交互方式，支持商業(yè)邏輯的動(dòng)態(tài)腳本引擎等等,。并采取行動(dòng),。數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)治理涵蓋為特定組織機(jī)構(gòu)之?dāng)?shù)據(jù)創(chuàng)建協(xié)調(diào)一致的企業(yè)級(jí)視圖（enterpriseview）所需的人員、過(guò)程和技術(shù),，數(shù)據(jù)治理旨在：1）增強(qiáng)決策制定過(guò)程中的一致性與信心2）降低遭受監(jiān)管罰款的風(fēng)險(xiǎn)3）改善數(shù)據(jù)的安全性4）限度地提高數(shù)據(jù)的創(chuàng)收潛力5）指定信息質(zhì)量責(zé)任數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)管理,，又稱為“數(shù)據(jù)資源管理”，包括所有與管理作為有價(jià)值資源的數(shù)據(jù)相關(guān)的學(xué)科領(lǐng)域,。對(duì)于數(shù)據(jù)管理,，不過(guò)，在科學(xué)領(lǐng)域,，數(shù)據(jù)挖掘也越來(lái)越多地用于從現(xiàn)代實(shí)驗(yàn)與觀察方法所產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)集之中提取信息,。數(shù)據(jù)挖掘被描述為“從數(shù)據(jù)之中提取隱含的，先前未知的,，潛在有用信息的非凡過(guò)程”,，以及“從大型數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)庫(kù)之中提取有用信息的科學(xué)”。與企業(yè)資源規(guī)劃相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘是指對(duì)大型交易數(shù)據(jù)集進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和邏輯分析,，從中尋找可能有助于決策制定工作的模式的過(guò)程,。數(shù)據(jù)可視化電商數(shù)據(jù)電商數(shù)據(jù)可視化，獲得信息的方式之一是,，通過(guò)視覺(jué)化方式,，快速抓住要點(diǎn)信息。另外,，電商數(shù)據(jù)通過(guò)視覺(jué)化呈現(xiàn)數(shù)據(jù),，也揭示了令人驚奇的模式和觀察結(jié)果。上市的大數(shù)據(jù)公司有哪些,？

    本文從大數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)及其應(yīng)用需求出發(fā),，結(jié)合數(shù)據(jù)可視化的研究現(xiàn)狀，介紹了適用于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)可視化技術(shù);分析在大數(shù)據(jù)條件下數(shù)據(jù)可視化所要解決的8個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題;討論了針對(duì)大數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用需求自主研發(fā)的交互式可視化設(shè)計(jì)平臺(tái)AutoVis及其應(yīng)用,。大數(shù)據(jù)可視化是一個(gè)面向應(yīng)用的研究領(lǐng)域,，本文重點(diǎn)從應(yīng)用實(shí)踐的角度，討論在大數(shù)據(jù)背景下大數(shù)據(jù)可視化內(nèi)涵,、研究進(jìn)展,、相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)品以及所面臨的一系列挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)可視化內(nèi)涵數(shù)據(jù)可視化就是將抽象的“數(shù)據(jù)”以可見(jiàn)的形式表現(xiàn)出來(lái),，幫助人理解數(shù)據(jù),。大數(shù)據(jù)可視化相對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化，處理的數(shù)據(jù)對(duì)象有了本質(zhì)不同,，在已有的小規(guī)?；蜻m度規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上。大數(shù)據(jù)可視化需要有效處理大規(guī)模,、多類型,、快速更新類型的數(shù)據(jù)。這給數(shù)據(jù)可視化研究與應(yīng)用帶來(lái)一系列新的挑戰(zhàn),。數(shù)據(jù)可視化這一概念自1987年正式提出,，經(jīng)過(guò)30余年的發(fā)展，逐漸形成3個(gè)分支：科學(xué)計(jì)算可視化(scientificvisualization),、信息可視化(informationvisualization)和可視分析(visualanalytics),。近些年來(lái)，這3個(gè)子領(lǐng)域出現(xiàn)了逐漸融合的趨勢(shì),。大數(shù)據(jù)可視化是指有效處理大規(guī)模,、多類型和快速變化數(shù)據(jù)的圖形化交互式探索與顯示技術(shù)。其中,。上海數(shù)據(jù)可視化服務(wù)商,，上海數(shù)據(jù)可視化公司，上海大數(shù)據(jù)公司排名,。武漢專業(yè)數(shù)據(jù)可視化價(jià)格

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    POI是“PointofInformation”的縮寫(xiě),，可以翻譯成信息點(diǎn),，每個(gè)POI包含四方面信息，名稱,、類別,、經(jīng)度緯度、附近的酒店飯店商鋪等信息,。借助POI,，才能按地理維度展現(xiàn)數(shù)據(jù),。餅圖餅圖經(jīng)常表示一組數(shù)據(jù)的占比?？梢杂蒙让?、圓環(huán)、或者多圓環(huán)嵌套,。商務(wù)類的匯報(bào)中應(yīng)用較多,。為了表示占比，拼圖需要數(shù)值維度,。餅圖是有缺陷的,，它擅長(zhǎng)表達(dá)某一占比較大的類別。但是不擅長(zhǎng)對(duì)比,。30%和35%在餅圖上憑肉眼是難以分辨出區(qū)別的,。當(dāng)類別過(guò)多，也不適宜在餅圖上表達(dá),。對(duì)數(shù)據(jù)分析師來(lái)說(shuō),，除了做報(bào)告，餅圖沒(méi)啥用,。雷達(dá)圖也叫蛛網(wǎng)圖,。可能男同胞們?cè)谟螒蛑锌吹剿容^多,。它在商務(wù),、財(cái)務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用較大，適合用在固定的框架內(nèi)表達(dá)某種已知的結(jié)果,。常見(jiàn)于經(jīng)營(yíng)狀況,，財(cái)務(wù)健康程度。比如我對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)進(jìn)行分析,，劃分出六大類：銷售,、市場(chǎng)、研發(fā),、客服,、技術(shù)、管理,。通過(guò)雷達(dá)圖繪制出預(yù)算和實(shí)際開(kāi)銷的維度對(duì)比,，會(huì)很清晰。箱線圖箱線圖一般人了解的不多,，它能準(zhǔn)確地反映數(shù)據(jù)維度的離散情況,。凡是離散的數(shù)據(jù)都適用箱線圖。下圖就是箱線圖的典型應(yīng)用,。箱的上下兩端表示這組數(shù)據(jù)中排在前25%位置和75%位置的數(shù)值,。工廠數(shù)據(jù)可視化開(kāi)發(fā)商

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