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数据可视化的关键是什么?

与业务相结合 数据可视化比较终是为了企业的良好运营而展开的，这样的价值必须要把握好，如果没有清楚企业的战略和业务，那么做出来的数据可视化是没有意义的，所以要建立起具有联系的信息视图。

什么是数据可视化?

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。

所谓数据可视化，是关于数据视觉表现形知式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来道的信息，包括相应信息单位的各种属性专和变量。

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。

什么是数据可视化？可视化通俗来讲是将数据变成可以被看见的数据图表，更通俗易懂美观，以数据为工具，以可视化为手段，目的是描述探索真实的世界。

什么是数据可视化 数据可视化是利用各类图表及图形化的设计手段将复杂不直观的数据有逻辑的呈现出来，而数据可视化工具就是生成这种呈现的软件。

大数据可视化是通过借助图形化手段，将海量的数据以清晰、直观、有效的方式展示出来。通过大数据可视化，能够有效降低数据取读门槛，方便人们从不同维度观察数据，进而对数据进行深入浅出的分析，让企业通过形象化方式解读数据信息。

数据模型的作用及三要素是什么?

1、数据约束 数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。

2、数据模型的三要素：数据结构、数据操作、数据的完整性约束。数据模型的作用是：是现实世界数据特征的抽象，或者说是现实世界的模拟，在数据库中，用数据模型来抽象地表示现实世界的数据和信息。

3、数据模型的三要素是数据结构、数据操作和数据约束。数据模型是数据特征的抽象，它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供一个抽象的框架。

数据可视化的功能设计的3个方面

1、数据可视化除了大屏设计，其他功能也越来越完善，例如智能分析、多屏互动、指标预警和分享评论、实时监控等等功能。

2、折线图：折线图是一种比较常用的数据可视化方式，它可以用来表示一个变量随时间的变化情况。在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布。

3、颜色可视化 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。

数据可视化的方法有哪些?

1、多维 可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。分层 分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。

2、颜色可视化 经过颜色的深浅来表达目标值的强弱和巨细，是数据可视化规划的常用办法，用户一眼看上去便可全体的看出哪一部分目标的数据值更突出。

3、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。

4、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。

5、折线图：折线图是一种比较常用的数据可视化方式，它可以用来表示一个变量随时间的变化情况。在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布。

6、面积&尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。

如何设计成功而有价值的数据可视化

因此，数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。

整个可视化图表页面中，色彩不宜太过丰富，颜色比较好也不要太过鲜艳，把色彩对比强烈的颜色放到关键信息，用清晰的逻辑去呈现变化，突出重点部分，使用户产生更好的体验，这才是他们比较希望看到的。

颜色是有效数据可视化的一个组成部分，在设计时考虑这 3 种调色板类型：研究数据表明，大约每 12 个人中就有 1 人是色盲。图表只有在广泛的受众可以访问时，才能比较大化它的价值。