大数据可视化设计主要包括哪四个关键环节 (可视化设计四个方面)
大数据可视化设计主要包括哪四个关键环节?
需求分析 需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。
进行数据可视化设计时,从哪几方面增强数据的视觉隐喻?
1、数据可视化-派可数据商业智能BI 在确认需求的过程中，分析人员需要特别关注业务和数据的对应关系，按照数据词典将数据仓库中的指标、标签进行确认，对数据质量进行调研，比较大程度提高数据可视化的准确性。
2、隐喻在层次与网络数据的可视化方面的应用不是一个随意的修饰，它在人类的认知方面起到了非常重要的作用。
3、扩大留白 页面中的白色区域，专业称为负空间。用户对于负空间的感触可能不深，但是对于设计数据可视化的人员而言，如果负空间不平衡，页面的阅读感就会很差，因此负空间的排版，要扩大留白。
可视化原型设计的基本原则
1、第注重数据的比较 想要数据反映出问题，就必须有比较，比较是一种相对的变化，不仅仅是在于量的呈现，比较可以看到问题的存在性，比较一般分为同比或者环比两种，是使用比较多的。
2、简单法则 数据可视化是用来告知用户，而非让用户接收不需要的过载信息。作用一名设计者，你的角色就是专注简单，将复杂或者零散的信息变得切实可行，易于理解，极具意义和更人性化的信息。记住，越简单，用户才能越明白。
3、您好，信息可视化设计的创作思想是指将信息以图形的形式展示出来，以便更好地传达消息。信息可视化设计的创作思想是一种以视觉元素为基础的设计思想，它将信息以图形的形式展示出来，以便更好地传达消息。
4、可视化直观理解就是转化为视觉所能感知。可视化的基本含义是将科学计算中产生的大量非直观的、抽象的或者不可见的数据，借助计算机图形学和图像处理等技术，以图形图像信息的形式，直观、形象地表达出来，并进行交互处理。
5、画原型前先考虑好业务逻辑和交互逻辑。梳理好逻辑关系，在开始原型设计时才不会出现前后矛盾的状况。原型图要规范，简单整洁，主要可以概括为：页面框架要清楚；页面不影响设计；页面元素要统一；页面排版要整齐。
如何将数据进行数据可视化展现
1、在数据可视化设计前，分析人员要先完成业务需求的分析，将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务，捕捉其中业务的数据指标、标签，划分出不同优先级，为下一步取数做准备。
2、做成图表样式(用折线图、柱形图、面积图等等)根究你想要的展示的维度选择不同的图表来展示。可以做成一个综合性的数据可视化看板，在看板中将数据从多维度展示，也就是***种的综合美观版。
3、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。
4、数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。
5、***步：分析原始数据 数据是可视化背后的主角，逆向可视化与从零构建可视化的***步一样：从原始数据入手。不同的是在逆向时我们看到的是数据经过图形映射、加工、修饰后的比较终结果，而原始数据隐藏在纷繁复杂的视觉效果中。
可视化设计的5个步骤
1、建立可视化场景 建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。
2、个人以为数据可视化服务商业分析的经典过程可浓缩为：从业务与数据出发，经过数据分析与可视化形成报告，再跟踪业务调整回到业务，是个经典闭环。
3、在数据可视化设计前，分析人员要先完成业务需求的分析，将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务，捕捉其中业务的数据指标、标签，划分出不同优先级，为下一步取数做准备。
4、）设计的方案至少适用于两个层次：一是能够整体展示大的图形轮廓，让用户能够快速的了解图表所要表达的整体概念；之后再以合适的方式对局部的详细数据加以呈现（如鼠标hover展示）。
5、(5)Win32 API函数，共6个，用于处理像素格式及缓冲。 (6)OpenGL结构，共4个。
6、可以实现数据可视化的工具有：Excel、报表、BI 图表的展现形式有：柱状图、条形图、折线图、饼图、雷达图、地图、漏斗图、仪表板图、散点图、桑基图、词云和矩形树图等各种各种图形。
