大数据可视化大屏图表设计经验,教给你!
1、左1图,不建议在饼图内与百分比数值一起显示,饼图本身的形状和大小,文字过多时容易溢出,如果出现一个2%一个1%,就很难辨别图形指向,这样也就失去了数据可视化的意义,PPT通常有这样的设计样式,因为是个死图。
20个小技巧,让数据可视化图表更专业!
1、标签过长时不要使用旋转角度,而是用水平条形图来表达,这个简单的技巧将确保用户能够更有效地观看图表。
2、词云是一种直观展示数据频率的图表类型,可以对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,形成“关键词云层”,从而过滤掉大量的文本信息,使浏览者只要一眼扫过文本就可以领略重点。
3、数据可视化就是将数据分析的结果用图表的形式展现出来。
想要实现可靠的数据可视化需要从两方面做准备,首先,数据分析人员需要掌握可靠的数据,能够与分析的事物相贴合,其次,数据分析人员需要使用可靠的可视化工具及可视化方法。
流量映射:流量映射使得每个网络端口都能够以 100% 的端口线速接收流量,同时每个工具端口也能够以 100% 的端口速率输出相关流量。
数据可视化工具 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。
数据分析 数据分析指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据,从而能多角度多侧面观察数据。数据可视化 数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
其他数据可视化工具 Echarts 前面说过了,Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库,它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。